kenx kenx
3年前
SpringBoot 整合缓存Cacheable实战详细使用
前言我知道在接口api项目中,频繁的调用接口获取数据,查询数据库是非常耗费资源的,于是就有了缓存技术,可以把一些不常更新,或者经常使用的数据,缓存起来,然后下次再请求时候,就直接从缓存中获取,不需要再去查询数据,这样可以提供程序性能,增加用户体验,也节省服务资源浪费开销,在springboot帮你我们做好了整合,有对应的场景启动器start,我们之间引入使用
cpp加油站 cpp加油站
4年前
【deque容器系列二】基于STL源码分析deque容器插入和删除时内存都是怎么变动的
上篇文章我们介绍了deque容器整体结构和构造实现,链接如下:本篇文章接上篇,继续基于gcc中stl的源码剖析deque容器插入、删除、取值的实现原理,以提问者的角度去深入分析这些操作过程中发生了什么,并对deque容器适合使用的场景和使用时的注意事项进行说明。说明一下,我用的是gcc7.1.0编译器,标准库源代码也是这个版本的。按照惯例,还是先看一下本文
Easter79 Easter79
3年前
Tengine成功打通RISC
RISCV产业生态已经进入快速发展期,随着大量的公司加入到RISCV研究和生产,基于RISCV架构的芯片也如雨后春笋般涌入市场。可以预见的是,RISCV的时代正在到来。在AI热潮的推动下,RISCV上面部署AI的需求也越发凸显。但是目前在RISCV基金会标准协议上还没有统一的AI标准,也没有对应的加速库和推理框架,面对此种越发强烈的需求和困境
Stella981 Stella981
3年前
HarmonyOS分布式任务调度开发之
背景最近基于HarmonyOS在写一个通讯录的项目,已经完成了一个java版本的通讯录,通讯录数据全部存储在sqlite数据库中。现在在着手写一个JS版本的通讯录,这时候关于JS版本中数据的读取,我做了3个版本,一个版本是JS里面存储的静态数据,一个版本是javaSpringboot做了一个服务端进行http网络交互,前面两个是我们在Andro
Easter79 Easter79
3年前
SVN的Trunk Branchs Tags
我们在一些著名开源项目的版本库中,通常可以看到trunk,branches,tags等三个目录。由于SVN固有的特点,目录在SVN中并没有特别的意义,但是这三个目录却在大多数开源项目中存在,这是因为这三个目录反映了软件开发的通常模式。trunk是主分支,是日常开发进行的地方。branches是分支。一些阶段性的release版本,这些版本是可以继
Stella981 Stella981
3年前
Skynet 设计综述
1.多线程模式,可以使得状态共享、数据交换更加高效。而多线程模型的诸多弊端,比如复杂的线程锁、线程调度问题等,都可以通过减小底层的规模,精简设计,最终把危害限制在很小的范围内。2.做为核心功能,Skynet仅解决一个问题:把一个符合规范的C模块,从动态库(so文件)中启动起来,绑定一个永不重复(即使模块退出)的数字id做为其handl
Wesley13 Wesley13
3年前
Java 线程池原理分析
1.简介线程池可以简单看做是一组线程的集合,通过使用线程池,我们可以方便的复用线程,避免了频繁创建和销毁线程所带来的开销。在应用上,线程池可应用在后端相关服务中。比如Web服务器,数据库服务器等。以Web服务器为例,假如Web服务器会收到大量短时的HTTP请求,如果此时我们简单的为每个HTTP请求创建一个处理线程,那么服务器
Stella981 Stella981
3年前
Qt编写数据可视化大屏界面电子看板12
一、前言数据采集是整个数据可视化大屏界面电子看板系统核心功能,没有数据源,这仅仅是个玩具UI,没啥用,当然默认做了定时器模拟数据,产生随机数据,这个可以直接配置文件修改来选择采用何种数据采集方法,总结了一下基本上会有这样几种数据源,timer模拟数据db数据库采集tcp网络采集httppost请求,大量的web会选择采用http作
Stella981 Stella981
3年前
2017年 JavaScript 框架回顾
概述:对于JavaScript社区来说,npm的主要功能之一就是帮助开发者发掘所需的npmRegistry中的库和框架。npm强大的搜索功能能够帮助找到一组相关的软件包,同时其内置的的文档和使用统计信息,可以帮助开发者决定使用哪一种软件包。选择过程中,一个重要的评估因素就是社区对软件包项目的持续支持:是否正在积极的维护?是否有足
Wesley13 Wesley13
3年前
MySQL应对高并发之Redis缓存
高并发高并发(HighConcurrency)是指系统运行过程中的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况,主要发生在web系统集中大量访问收到大量请求,例如淘宝双十一、京东618类的活动。该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作(对资源的请求、数据库的操作等)。高并发相关常用的一些指标有:响应时间、吞吐量、每秒查询率QPS、并发用户数