Luck sheep-优快云博客

原创 MQ快速入门

多个消费者绑定到一个队列，同一条消息只会被一个消费者处理通过设置prefetch来控制消费者预取的消息数量交换机的作用是什么？接收publisher发送的消息将消息按照规则路由到与之绑定的队列不能缓存消息，路由失败，消息丢失FanoutExchange的会将消息路由到每个绑定的队列描述下Direct交换机与Fanout交换机的差异？Fanout交换机将消息路由给每一个与之绑定的队列Direct交换机根据RoutingKey判断路由给哪个队列。

2024-11-19 12:50:10 1156

原创 Elasticsearch快速入门(3)

默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音，而我们希望的是每个词条形成一组拼音，需要对拼音分词器做个性化定制，形成自定义分词器。character filters：在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符tokenizer：将文本按照一定的规则切割成词条（term）。例如keyword，就是不分词；还有ik_smarttokenizer filter：将tokenizer输出的词条做进一步处理。

2024-10-23 21:02:37 2277

原创 Elasticsearch快速入门(2)

在Elasticsearch快速入门(1)学习中，我们已经导入了大量数据到elasticsearch中，实现了elasticsearch的数据存储功能。但elasticsearch最擅长的还是搜索和数据分析。所以今天，我们研究下elasticsearch的数据搜索功能。我们会分别使用DSL和RestClient实现搜索。match和multi_match的区别是什么？match：根据一个字段查询multi_match：根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差精确查询常见的有哪些？

2024-10-21 13:41:29 965

原创 Elasticsearch快速入门(1)

什么是elasticsearch？elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容在GitHub搜索代码在电商网站搜索商品在百度搜索答案在打车软件搜索附近的车索引库操作有哪些？创建索引库：PUT /索引库名查询索引库：GET /索引库名删除索引库：DELETE /索引库名添加字段：PUT /索引库名/_mapping文档操作有哪些？

2024-10-19 23:16:35 902

原创 Redis的使用方法之缓存

缓存穿透产生的原因是什么？用户请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，不断发起这样的请求，给数据库带来巨大压力缓存穿透的解决方案有哪些？缓存null值布隆过滤增强id的复杂度，避免被猜测id规律做好数据的基础格式校验加强用户权限校验做好热点参数的限流。

2024-10-17 17:35:40 2190

原创 912.排序数组

我们分别用两个指针p1,p2指向每一个数组的第一个，然后用指针指向的数进行比较，将小的数存入到新的数组，然后该指针向前走一步.直到其中的一个指针越界，比较就比完了，然后就将另一个没有越界的指针指向的数组剩余的元素存入新的数组。最后将新数组赋值到原来的数组。我们来到最后一步得到的数组为[1,2,3]和[2,5,6]，得到的这两个有序的数组都是用的归并排序，那么怎么用归并排序进行最后一步呢。1）整体就是一个简单递归，左边排好序、右边排好序、让其整体有序。2）让其整体有序的过程里用了排外序方法。

2024-10-15 13:26:35 285

原创 Redis使用的方法之登录

在这个方案中，他确实可以使用对应路径的拦截，同时刷新登录token令牌的存活时间，但是现在这个拦截器他只是拦截需要被拦截的路径，假设当前用户访问了一些不需要拦截的路径，那么这个拦截器就不会生效，所以此时令牌刷新的动作实际上就不会执行，所以这个方案他是存在问题的。

2024-10-14 18:44:51 1326

原创 260.只出现一次的数字 III

对所有数字进行异或操作，得到两个只出现一次的数字的异或结果ans。找到ans的最低位1（即rightOne），用于区分两个只出现一次的数字。将所有数字按rightOne这一位进行分组，找到其中一个只出现一次的数字onlyOne。通过找到另一个只出现一次的数字。在数组中找到两个出现奇数次的数字，而其他所有数字都出现偶数次（大于等于2次）。这种场景适合使用异或运算的技巧来解决。// 将所有数字异或得到两个不同数字的异或结果ans ^=num;// 找到最低位的1。

2024-10-13 15:57:24 836

原创 MongoDB

MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的一种。是最像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的格式叫BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。MongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对（field:value）组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象，即一个文档认为就是一个对象。

2024-10-12 18:52:34 2187

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