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1. 先看一段基本使用const { reactive, effect } = Vueconst target = {name: 'lixx',age: 27}const state = reactive(target)const state1 = reactive(target)const state2 = reactive(state1)console.log(state ==

一、Redis集群介绍：1、为什么需要Redis集群？在讲Redis集群架构之前，我们先简单讲下Redis单实例的架构，从最开始的一主N从，到读写分离，再到Sentinel哨兵机制，单实例的Redis缓存足以应对大多数的使用场景，也能实现主从故障迁移。 但是，在某些场景下，单实例存Redis缓存会存在的几个问题：（1）写并发：Redis单实例读写分离可以解决读操作的负载均衡，但对于写操作

一、ElasticSearchSink介绍在使用Flink进行数据的处理的时候，一个必要步骤就是需要将计算的结果进行存储或导出，Flink中这个过程称为Sink，官方我们提供了常用的几种Sink Connector，例如:Apache KafkaElasticsearchElasticsearch 2xHadoop FileSystem…这篇就选取其中一个常用的ElasticsearchSink来

前言目的目前在工作中，大量的项目都是使用 react 来进行开展的，了解掌握下 React 的性能优化对项目的体验和可维护性都有很大的好处，下面介绍下在 React 中可以运用的一些性能优化方式；性能优化思路对于类式组件和函数式组件来看，都可以从以下几个方面去思考如何能够进行性能优化 减少重新 Render 的次数减少渲染的节点降低渲染计算量合理设计组件减少重新 Render 的次数在 Rea

Redis数据结构 Redis的数据类型有哪些?说说 Redis 哈希槽的概念？Hash如何实现O(1)的查询和设置速度, 以及扩容原理布隆过滤器Redis的数据类型有哪些？出现概率: ★★★★★这个在面试的过程出现的概率特别高了。Redis 支持五种常用的数据类型：string（ 字符串），hash（ 哈希）， list（ 列表）， set（ 集合） 及 zsetsorted set：有序集

1. 什么是分布式 ?分布式系统一定是由多个节点组成的系统。其中，节点指的是计算机服务器，而且这些节点一般不是孤立的，而是互通的。这些连通的节点上部署了我们的节点，并且相互的操作会有协同。分布式系统对于用户而言，他们面对的就是一个服务器，提供用户需要的服务而已，而实际上这些服务是通过背后的众多服务器组成的一个分布式系统，因此分布式系统看起来像是一个超级计算机一样。 2. 分布式与集群的区

一、背景字段血缘是在表处理的过程中将字段的处理过程保留下来。为什么会需要字段血缘呢？有了字段间的血缘关系，便可以知道数据的来源去处，以及字段之间的转换关系，这样对数据的质量，治理有很大的帮助。Spark SQL 相对于 Hive 来说通常情况下效率会比较高，对于运行时间、资源的使用上面等都会有较大的收益。平台计划将 Hive 任务迁移到 Spark SQL 上，同时也需要实现字段血缘的功能。二、前

当前，前端社区用 Vite 替代 Webpack 的呼声正日趋高涨。但对于长期维护的业务项目，很多同学可能仍然对上车存有疑虑——Vite 真的足够支撑非玩具级的项目吗？稿定 Web 端业务中的平面编辑器已经有五年以上的历史。作为一个历经多人主导维护的前端项目，它有这么一些复杂度： 编辑器使用基于 Yarn workspace 和 Lerna 的宏仓库来管理源码，其中有近 20 个 packag

陈教授上学时早恋。看花的少年，春风心事多。记得当时年纪小，我爱谈天你爱笑。并肩坐在桃树下，风在林梢鸟在叫，我们不知怎样睡着了，梦里花落知多少……醉脸春融，斜照江边一抹红。这个世界上有两件事让人无法自拔，一个是爱情故事不长，也不难讲。脸红相遇，眼红散场。或许月老掉线，爱由财神来管。女方家彩礼开价100万，优惠促销：每满30万立减1万。“钱我不想给货我又想要，怎么办？”“你圆润地走开！”人穷衣服破，说

正确的创建合适的索引，是提升数据库查询性能的基础。在正式讲解之前，对后面举例中使用的表结构先简单看一下：create table user(id bigint not null comment 'id' primary key,name varchar(200) null comment 'name',age bigint null comment 'age

在写 ts 相关代码的过程中，总能看到 interface 和 type 的身影。它们的作用好像都一样的，相同的功能用哪一个都可以实现，也都很好用，所以也很少去真正的理解它们之间到底有啥区别， 分别在什么场景下使用，将自己学习的内容记录分享一下类型别名 type首先认识一下什么是类型别名？类型别名用来给一个类型起个新名字，使用 type 创建类型别名，类型别名不仅可以用来表示基本类型，还可以用来表

定时任务关闭超时订单是在创建订单之后的一段时间内未完成支付而关闭订单的操作，该功能一般要求每笔订单的超时时间是一致的。如果我们使用定时任务来进行该操作，很难把握定时任务轮询的时间间隔： 时间间隔足够小，在误差允许的范围内可以达到我们说的时间一致性问题，但是频繁扫描数据库，执行定时任务，会造成网络IO和磁盘IO的消耗，对实时交易造成一定的冲击；时间间隔比较大，由于每个订单创建的时间不一致，所以上

一致性的三种级别当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法，即在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比。在流处理中，一致性分为 3 个级别。 at-most-once：数据最多被处理一次。这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后，计数结果可能丢失。at-least-once：数据最少被处理一次。这表示计数结

引言在文章的开头，先说下NPE问题，NPE问题就是，我们在开发中经常碰到的NullPointerException.假设我们有两个类，他们的UML类图如下图所示 在这种情况下，有如下代码user.getAddress().getProvince();这种写法，在user为null时，是有可能报NullPointerException异常的。为了解决这个问题，于是采用下面的写法if(use

背景这里的背景介绍会从与Vite紧密相关的两个概念的发展史说起，一个是JavaScript的模块化标准，另一个是前端构建工具。共存的模块化标准为什么JavaScript会有多种共存的模块化标准？因为js在设计之初并没有模块化的概念，随着前端业务复杂度不断提高，模块化越来越受到开发者的重视，社区开始涌现多种模块化解决方案，它们相互借鉴，也争议不断，形成多个派系，从CommonJS开始，到ES6正式推

HiveMapReduce 虽然只有 map 和 reduce 这两个函数，但几乎可以满足任何大数据分析和机器学习的场景。不过，复杂的计算可能需要使用多个 job 才能完成，这些 job 之间还需要根据其先后依赖关系进行作业的编排，开发比较复杂。在 Hadoop 出现之前，大部分的数据分析人员基本都用 SQL 语句分析数据库中的数据，如果让这些数据分析人员重新学习一下 Hadoop 支持的开发语言

可能平常会遇到一些需求，比如构建菜单，构建树形结构，数据库一般就使用父id来表示，为了降低数据库的查询压力，我们可以使用Java8中的Stream流一次性把数据查出来，然后通过流式处理，我们一起来看看，【关注尚硅谷，轻松学IT】代码实现为了实现简单，就模拟查看数据库所有数据到List里面_java培训。实体类：Menu.java/*** Menu** @author lcry*/@Data@Bui

如今为了提升应用性能，懒加载被广泛使用于 Web 应用中。它帮助开发者减少网站加载时间，节省流量以及提升用户体验。但懒加载的过度使用会给应用性能带来负面影响。所以在这篇文章中，会详述懒加载对性能的影响，来帮助你理解应该何时使用它。什么是懒加载？ 懒加载是一种常见的技术，通过按需加载资源来减少网页的数据使用_前端培训。如今懒加载已经是一种 Web 标准，【关注尚硅谷，轻松学IT】大部分的主

Spark SQL概述1、什么是Spark SQLSpark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方式与Spark SQL进行交互，比如: SQL和

前言每次开发新页面的时候，都免不了要去设计一个新的 URL，也就是我们的路由。其实路由在设计的时候不仅仅是一个由几个简单词汇和斜杠分隔符组成的链接，偶尔也可以去考虑有没有更“优雅”的设计方式和技巧。而在这背后，路由和组件之间的协作关系是怎样的呢？于是我以 React 中的 Router 使用方法为例，整理了一些知识点小记和大家分享～React-Router基本用法通常我们使用 React-Rout