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RSS订阅原创 (图文详解+源码解析)卓望一面:你可以介绍一下常见的分布式ID生成算法吗?
本文介绍了三种主流分布式ID生成方案及其优缺点： 美团Leaf号段模式：通过预分配ID段到内存提升性能（5W+/s），支持高可用和趋势递增，但存在ID连续暴露业务量、依赖数据库等问题，适合订单等需要有序ID的场景。 Twitter Snowflake及增强版：去中心化生成64位ID（含时间戳、机器ID和序列号），美团Leaf通过ZK分配WorkerID，百度UidGenerator采用RingBuffer预生成ID实现超高并发（600W+/s）。优点是无序安全性高，但强依赖时钟，适合消息ID等高QPS场景。
2025-10-26 23:22:51
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原创 从夯到拉的Redis和MySQL双写一致性解决方案排名
本文探讨数据库与缓存同步策略，对比五种方案：1）同步更新缓存存在乱序问题；2）先删缓存后更新数据库可能产生脏读；3）先更新数据库后删缓存仍可能不一致；4）延迟双删通过等待主从同步后二次删除解决一致性问题；5）基于binlog的canal方案实现严格顺序同步，但需引入MQ增加成本。最优方案是延迟双删，在保证数据一致性与系统复杂度之间取得平衡，而canal+MQ方案虽可靠但成本较高。
2025-10-22 16:43:54
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原创 Redis学习笔记-QuickList
Redis 3.2引入的Quicklist是一种混合数据结构，它是由ziplist节点组成的双向链表，结合了ziplist的高内存效率和linkedlist的操作性能优势。Quicklist通过将多个元素存储在ziplist节点中，减少了指针开销，同时避免了大规模连锁更新的风险。目前它是Redis List类型唯一的底层实现，取代了早期的linkedlist+ziplist组合。用户可以通过配置调整内部ziplist节点的大小，在内存效率和操作性能之间取得平衡。
2025-10-16 19:26:30
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原创 卓望一面：caffeine比Redis缓存比，有什么优势，为什么要用到caffeine，解决了Redis存在的什么问题，但是他又存在什么其他问题
本文分析了Caffeine与Redis两种缓存的本质区别和协同关系。Caffeine作为本地缓存，具有无网络延迟、无需序列化、高性能的优势，适合处理高频热点数据；Redis作为分布式缓存则提供数据共享和更强一致性。文章指出Caffeine解决了Redis在网络延迟和序列化上的瓶颈，但自身也带来了数据一致性、内存限制等问题。最后给出了典型的二级缓存架构方案，建议将两者结合使用，Caffeine作为L1缓存拦截高频请求，Redis作为L2缓存提供数据共享，形成互补的缓存体系。
2025-10-14 21:11:37
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原创 卓望一面：泛型擦除-new ArrayList＜String＞之后可以塞一个Integer吗？
本文展示了如何通过反射绕过Java泛型检查。示例代码创建了一个泛型为String的ArrayList，然后使用反射获取add方法并强制传入Integer类型值，成功绕过了编译期类型检查。程序输出显示List中同时包含String和Integer对象，验证了运行时泛型类型擦除机制。这种方法虽然可行，但会破坏类型安全，容易导致运行时异常。
2025-10-14 21:07:29
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原创 `String`、`StringBuilder` 和 `StringBuffer`区别&卓望一面面试题
Java中处理字符串的三个核心类String、StringBuffer和StringBuilder各有特点：String是不可变的，线程安全但频繁修改性能差，适合存储固定文本；StringBuffer可变且线程安全，适合多线程环境；StringBuilder可变但非线程安全，单线程下性能最优。选择时根据线程安全和性能需求决定：不变用String，单线程修改用StringBuilder，多线程修改用StringBuffer。
2025-10-14 20:39:56
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原创 卓望一面：如何做日志脱敏
Java日志脱敏是保护用户隐私的重要措施，主要方法包括：1）利用Log4j2的正则替换功能或Logback的自定义转换器，在日志框架层实现脱敏；2）自定义Appender或Layout，对日志内容进行深度处理；3）重写敏感对象的toString()方法，直接输出脱敏数据；4）使用第三方脱敏工具库，通过注解标记敏感字段。其中日志框架的扩展机制是最推荐的方式，既能降低代码侵入性，又能保持灵活性和性能。
2025-10-14 19:13:32
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原创 卓望一面：cat怎么一页一页查看
摘要： 本文介绍了Linux中less和more两个分页查看命令的用法及区别。less功能更全面，支持前后滚动、搜索、跳转等操作，常用快捷键包括空格翻页、/搜索、g/G跳转首尾行等。more仅支持向下翻页，功能较基础。两者均可通过管道符|与cat命令结合使用查看文件内容，但less交互性更强，推荐优先使用。
2025-10-14 19:03:49
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原创 SkipList跳表（全网最全最细致易懂保姆级别手把手教程）
跳表是一种高效的数据结构，支持快速查找、插入和删除操作。本文通过具体示例详细讲解了跳表的三大核心操作： 查找操作：以查找target=12为例，演示了从最高层逐层下沉的搜索路径，最终在最底层找到目标节点。 插入操作：以插入8为例，分两步说明：首先记录每层的前驱节点，然后通过随机算法确定新节点高度（假设为3层），并更新各层指针完成插入。 删除操作：以删除6为例，展示如何定位各层前驱节点（查找阶段停在Level 0的节点3），为后续指针更新做准备。 这些操作充分利用跳表的多层索引结构，平均时间复杂度为O(log
2025-10-14 12:47:41
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原创 设计模式-适配器模式
该代码演示了适配器设计模式。核心是将220V电源适配为5V输出：Adaptee类提供220V电压，Target接口定义5V标准，Adapter类实现接口转换（220V/44=5V）。客户端通过Adapter包装Adaptee后，可无感知地使用标准接口。这种模式在不修改原有类的情况下，通过中间层解决接口不兼容问题，使新旧组件能协同工作。典型应用场景如电源转换、旧系统改造等。
2025-10-11 23:50:51
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原创 设计模式-代理模式
摘要： 本文展示了代理模式(Proxy Pattern)的实现。通过Subject接口定义抽象，RealSubject类实现核心功能，ProxySubject类作为代理，在调用RealSubject.request()方法前后添加增强逻辑（如前置/后置处理、性能监控）。代理模式通过组合方式扩展功能，实现延迟初始化和方法增强。代码示例演示了原始和增强两个版本的区别，体现了代理模式在不修改原有代码基础上增加功能的优势。完整代码已托管至Gitee仓库。
2025-10-11 22:52:32
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原创 单图像去雨研究综述
单图像去雨是计算机视觉领域一个典型且高度不适定 (ill-posed) 的逆问题 [1, 2, 3, 4]。其核心任务是从单张观测到的雨天图像III中恢复出清晰、无雨的背景图像BBB，而其中的雨水成分RRR是未知的。这个问题的本质是模糊的，因为单张雨天图像可能存在多种有效的分解方式 [1]。在深度学习占据主导地位之前，去雨任务是通过基于优化的框架来解决的，这些框架依赖于手工设计的先验知识来正则化这个不适定的问题 [1, 7, 14, 21]。
2025-10-03 20:50:54
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原创 扩散模型在单图像去雾领域的研究现状
本文系统梳理了扩散模型在单图像去雾领域的研究进展。首先阐述了基于大气散射模型的去雾理论基础和早期手工先验方法（如暗通道先验）的局限性。随后分析了深度学习在去雾中的应用，包括CNN参数估计、端到端架构和GAN感知增强，指出这些方法在信息丢失场景下的不足。最后聚焦扩散模型，探讨其通过逐步去噪的生成方式，在保持物理一致性和生成高质量细节方面的优势，为单图像去雾提供了新的研究范式。
2025-10-03 20:38:00
905
原创 HttpMediaTypeNotSupportedException: Content type ‘text/plain；charset=UTF-8‘ not supported
文章摘要：系统报错"Content type 'text/plain;charset=UTF-8' not supported"，原因是Postman请求的Content-Type设置为text/plain，而后端接口@RequestBody注解要求接收JSON格式数据。解决方案是将Postman的Content-Type改为application/json，并在Body部分选择raw/JSON格式发送请求。
2025-09-18 20:08:54
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原创 前端获取到的token为undefined
本文记录了前端获取token为undefined的问题排查过程。通过在后端接口增加打印日志，并在浏览器控制台查看错误信息，发现后端正确返回了token但前端获取失败。最终定位到问题原因是前端代码在获取token时缺少了"data"字段的访问。文章通过图文展示了完整的调试过程，重点突出了接口日志打印和代码审查在问题诊断中的关键作用。
2025-09-17 11:18:55
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原创 ZipList优缺点总结
摘要： ZipList是一种极致节省内存的数据结构，通过无指针开销、变长编码和连续存储实现高效内存利用率，尤其适合存储少量小元素。其优点包括高内存效率和顺序访问性能，但对写操作敏感，存在连锁更新风险（O(N²)复杂度）和随机访问效率低（O(N)）的缺点。Redis在元素较少时使用ZipList，超出阈值则转换为其他结构。后续引入的Listpack通过改进编码方式解决了连锁更新问题，成为其替代方案。ZipList的核心设计体现了以时间换空间的权衡。
2025-08-17 14:44:08
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原创 （ZipList入门笔记三）——Entry 节点
Redis的ZipList（压缩列表）采用连续内存存储，通过Entry节点实现高效内存利用。Entry由三部分组成：1）previous_entry_length变长字段记录前节点长度，支持反向遍历；2）encoding变长字段编码数据类型和长度，支持字符串和整数存储；3）content存储实际数据。ZipList特点包括无指针设计、变长编码和连续内存布局，但存在连锁更新风险，可能导致性能下降。因此ZipList适合存储少量小元素，大容量场景会转为更高效的数据结构。
2025-08-17 14:38:30
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原创 （ZipList入门笔记二）为何ZipList可以实现内存压缩，可以详细介绍一下吗
想象一下，如果你要存储的数据只是一个很小的整数（例如数字 5，实际只需要 1 字节），那么为了存储这 1 字节的数据，你就要付出 16 字节的指针开销。正因为如此，Ziplist 只适用于存储元素数量较少、内容较小的场景（List, Hash, Zset），并且在后来的 Redis 版本中，逐渐被性能更稳定的。，它实际上只需要 1 个字节，但系统依然会为其分配 4 字节，剩下的 3 字节就被浪费了。的长度，当在列表的某个位置插入一个新节点，或者删除了一个节点，可能会导致其。这种极致的压缩是有代价的。
2025-08-05 22:45:42
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原创 （ZipList入门笔记一）ZipList的节点介绍
Redis 的 Ziplist（压缩列表）是一种紧凑的内存数据结构，用于存储少量元素的 List、Hash 和 Zset。其结构包含：32位的 zlbytes（总字节数）、zltail（尾节点偏移量），16位的 zllen（节点数），可变长度的 entry（节点数据），以及1字节的 zlend（结束标记 0xFF）。每个 entry 由 previous_entry_length、encoding 和 content 组成，通过变长编码和前驱节点长度实现双向遍历，极大节省内存。Ziplist 以连续内存布局
2025-08-05 22:17:34
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原创 win11获取最高权限（比管理员权限还要高）
获取 Windows 11 的 SYSTEM 权限是一个高风险操作，仅限合法技术研究使用。SYSTEM 账户拥有最高系统权限，误操作可能导致系统崩溃或安全漏洞。常见方法是使用微软官方工具 PsExec：下载 Sysinternals Suite，以管理员身份运行命令提示符，执行 psexec -s -i cmd.exe 命令即可获得 SYSTEM 权限的交互窗口（可通过 whoami 验证）。务必谨慎操作，严禁用于非法用途。
2025-08-01 15:15:01
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原创 Java的依赖注入的理解
本文深入浅出地讲解了Java中的依赖注入(DI)概念。首先介绍了控制反转(IoC)的核心思想，指出传统方式下对象自己创建依赖会导致高耦合和测试困难的问题。然后详细阐述了依赖注入的三种主要实现方式：构造函数注入（推荐使用）、Setter方法注入和字段注入（通过注解实现），并分析了各自的优缺点。最后用一个餐厅点菜的生动比喻来说明DI的优势。文章强调在现代Java开发中，尤其是使用Spring框架时，依赖注入是必须掌握的关键概念，它能有效解耦代码，提高可测试性和灵活性。
2025-07-31 16:57:16
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原创 AOF和RDB分别适用于什么场景 高读写场景用RDB还是AOF好
Redis持久化方式对比：RDB通过定时快照提供高效备份，适合容忍数据丢失的场景；AOF记录所有写命令，确保数据完整性但恢复较慢。对于高读写场景，推荐混合持久化（4.0+），结合RDB快速恢复和AOF数据安全的优势，实现性能与可靠性的最佳平衡。
2025-07-30 11:03:46
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原创 Http401和403什么意思
HTTP 401和403状态码都表示访问被拒绝，但有本质区别。401（未授权）意味着身份认证失败，服务器无法确认用户身份，需要重新提供有效凭证。403（禁止访问）则表示身份已确认但权限不足，即使重新认证也无法访问。简单来说，401是"无法验证你是谁"，403是"知道你是谁但不允许访问"。两者的核心差异在于前者是认证问题，后者是授权问题。
2025-07-30 10:59:03
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原创 某老牌大厂面试官：MySQL的Join和On哪个先执行？
SQL查询中，JOIN和ON是一个整体操作，先于WHERE条件执行。JOIN确定表的连接方式，ON定义连接条件，两者共同生成一个虚拟中间表。WHERE子句随后对该中间表进行过滤。在LEFT JOIN中，ON条件决定右表匹配方式（不匹配时保留左表行），WHERE则对所有结果行进行过滤，可能导致LEFT JOIN效果失效。理解这个执行顺序（FROM/JOIN→WHERE→GROUP BY等）对正确编写SQL查询至关重要，特别是在处理表连接和过滤条件时。
2025-07-30 10:58:00
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原创 某老牌大厂面试官：MySQL的Join和On哪个先执行？
SQL查询中，JOIN和ON是一个整体操作，先于WHERE条件执行。JOIN确定表的连接方式，ON定义连接条件，两者共同生成一个虚拟中间表。WHERE子句随后对该中间表进行过滤。在LEFT JOIN中，ON条件决定右表匹配方式（不匹配时保留左表行），WHERE则对所有结果行进行过滤，可能导致LEFT JOIN效果失效。理解这个执行顺序（FROM/JOIN→WHERE→GROUP BY等）对正确编写SQL查询至关重要，特别是在处理表连接和过滤条件时。
2025-07-30 10:56:03
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原创 server error - Ports are not available: exposing port bind: An attempt was made to access a socket
摘要：在配置Cassandra服务时发现7000和7001端口无法使用，但排查显示端口未被占用。通过执行netsh int ipv4 show excludedportrange protocol=tcp命令发现6986-7085端口范围被系统保留。解决方案是选择不在该保留范围内的其他端口进行配置。
2025-07-22 22:30:04
218
原创 Public Key Retrieval is not allowed
摘要：本文介绍了在Spring Boot的yml配置文件中添加MySQL连接参数allowPublicKeyRetrieval=true的方法，该参数用于解决JDBC连接时的公钥检索问题。配置方式是在数据库URL后追加参数，并附有截图说明。这个设置适用于需要绕过SSL公钥验证的特殊场景，但需注意安全性考量。
2025-07-19 19:56:53
254
原创 div和span区别
本文通过Vue组件演示了HTML中DIV和SPAN标签的核心区别：1）DIV是块级元素，独占一行；SPAN是行内元素，可同排显示；2）DIV可设置宽高，SPAN尺寸由内容决定；3）DIV适合布局容器，SPAN适合文本样式控制。示例包含基础对比、尺寸设置差异、实际应用场景（DIV用于页面结构，SPAN用于文本修饰）及混合使用案例，通过可视化样式直观展示了二者的不同特性和适用场景。
2025-07-18 17:15:26
1039
原创 This model provider doesn‘t serve your region. Visit https://docs.cursor.com/account/regions for mor
cursor禁用了中国区IP解决方案
2025-07-17 18:01:17
1937
原创 TCP和UDP区别
TCP与UDP是网络传输层的两大核心协议，主要区别体现在： 连接方式：TCP需三次握手建立连接，UDP无连接； 可靠性：TCP提供确认重传机制保证可靠传输，UDP不保证数据必达； 有序性：TCP确保数据有序，UDP不保证顺序； 性能：TCP因复杂控制机制速度较慢，UDP轻量高效； 头部开销：TCP头部至少20字节，UDP仅8字节。 典型应用场景： TCP适用于网页、文件传输等可靠性优先的场景 UDP适用于直播、视频通话等实时性优先的场景
2025-07-13 23:34:03
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原创 京东面试官：WebSocket 和 HTTP 有什么区别？
WebSocket与HTTP协议对比摘要（149字）： HTTP协议采用单向请求-响应模式，每个请求需附带完整头部信息，通信开销较大，适用于传统网页浏览等场景。WebSocket通过HTTP完成握手后升级为全双工通信，建立持久化连接，仅需2-10字节帧头，实现服务器主动推送，适合实时聊天、在线游戏等高频交互场景。两者关键差异在于：HTTP无状态、短连接、高开销；WebSocket有状态、长连接、低延迟，分别对应"寄信式"和"通话式"通信模型。WebSocket弥补了H
2025-07-13 23:19:04
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原创 讲一下LongAdder
摘要：文章通过超市收银台的比喻，对比了Java中的AtomicLong和LongAdder两种并发计数实现。AtomicLong在高并发时因CAS重试导致性能下降，而LongAdder采用"分散热点"策略，通过主账本(base)和分账本(Cell[])实现高效写入。LongAdder适用于读少写多的场景(如访问量统计)，以空间换时间提升性能；AtomicLong则更适合低并发或需精确原子更新的场景。主要差异体现在高并发写入性能、读取耗时和内存占用等方面。
2025-07-12 11:09:49
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原创 千辛万苦3面却倒在性格测试？这太离谱了吧！
一位求职者在多轮测开面试表现优异，却因性格测试被拒。痛定思痛后，他总结出四大答题策略：强烈建议选择体现"积极主动"和"团队协作"的选项；中性题目可随意作答；坚决避开"消极被动"类答案。企业最青睐的性格特质包括责任心、抗压能力和目标导向。文章以红字突出关键建议，辅以图片说明，为求职者提供了一套实用的性格测试通关指南。
2025-07-11 23:13:55
225
原创 HTTP/3.0的连接迁移使用连接ID来标识连接为什么可以做到连接不会中断
HTTP/3通过QUIC协议的"连接ID"实现了网络切换时的无缝连接迁移，与HTTP/2的TCP连接形成鲜明对比。传统HTTP/2基于四元组（IP+端口）标识连接，网络切换时连接会中断；而HTTP/3通过固定不变的连接ID识别会话，即使IP地址变化也能保持连接不中断。这就像从固定电话（认号码）升级到微信通话（认房间号），移动设备切换Wi-Fi和蜂窝网络时，视频、下载等传输不会中断。图文对比显示：HTTP/2需要重新建立连接，HTTP/3则可自动恢复，显著提升了移动网络体验。
2025-07-08 16:07:12
688
原创 golang的defer
本文用通俗易懂的方式解释了Go语言中的defer机制。将defer比作"临时便签"，即在函数执行时记录需要延迟执行的操作，待函数结束前按后进先出的顺序执行。通过回家关灯锁门、文件操作等生活化示例，对比展示了使用defer可以简化资源清理代码，确保无论函数如何退出都能执行必要操作。关键点包括：defer的执行时机是在包含它的函数返回前，执行顺序是后进先出，且适用于各种退出情况（正常返回、panic等）。这种"便签"类比帮助开发者直观理解defer的作用机制。
2025-07-06 12:27:52
425
原创 字节二面：进程，线程，协程区别
进程、线程和协程是三种并发编程模型，主要区别在于资源占用、切换开销和调度方式。进程拥有独立的内存空间，资源消耗大但稳定性高；线程共享进程资源，切换开销较小；协程由用户态控制，切换开销最小且适合高并发场景。进程适用于资源隔离，线程适合共享数据，协程则针对I/O密集型任务。三者在调度方式、通信机制和应用场景上各有特点，选择合适模型可优化程序性能。
2025-07-06 11:54:43
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原创 JWT鉴权的流程和原理
JWT鉴权流程与原理详解 JWT(JSON Web Token)是一种无状态认证机制，由Header、Payload和Signature三部分组成，通过Base64Url编码后用点连接。其核心原理是服务器用密钥对前两部分签名生成令牌，客户端存储后每次请求携带，服务器只需验证签名和时效而无需查询数据库。 鉴权流程包含：用户登录→服务器验证并签发Token→客户端存储→后续请求携带→服务器验证。JWT自带用户信息，适合跨域和微服务场景，但存在无法主动失效、体积较大等缺点。关键优势是无状态扩展性强，但需妥善保管签
2025-07-01 01:43:04
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原创 RocketMQ 消息长轮询
RocketMQ通过长轮询机制(Pull+Hold)实现高效消息消费，平衡了实时性和资源消耗。当消费者请求消息时，Broker会检查队列：有消息立即返回，无消息则挂起请求(最长15秒)，期间若有新消息到达立刻响应。这种方法减少了无效请求，实现准实时消费，同时保持流量控制。关键参数包括Broker挂起时长(15秒)和消费者拉取超时(20秒)。RocketMQ的PushConsumer实际是基于长轮询的拉取模型，封装了复杂逻辑，提供简单高效的推送体验。
2025-06-27 23:52:49
643
PHP写链表 页面刷新问题
2021-06-17
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