2020-08-12——关于C语言与C++区别的一点感悟
我突然想到一个例子来解释C++与C语言的区别了。C++把所有相关联的事务放在一起相关联，这个关联被称为类，类中的状态要一起复制很容易。但是C不同，C所有的事情都是独立的。就好像开飞机：C++是智能化的一键启动，C语言则需要手动的一步一步顺序正确执行，才能保证正常启动。C++是牵一发而动全身，C语言不是。...
Dev-C++详细安装过程
首先百度DevC++下载安装包，接下来进行以下12步操作。1、找到以下安装包，双击2、等待加载3、点击OK4、点击I Agree5、点击Next6、点击Install7、等待安装完成8、点击Finish9、选择语言为简体中文，然后Next10、继续Next11、点击OK，完成安装，软件自动打开12、此时我们返回桌面，找到这个图标，这就是我们刚刚安装的软件（Dev-C++），以后学习都会用到它...
C/C++学习路线精华帖
刚毕业的应届生，从事C++工作，感觉技术不足，急需提升，通过一周的海淘，找到了良心黑马的博客，规划很全面，下面奉上链接，希望对大家有帮助。2018C/C++学习路线图,内附完整自学路线+视频+面试https://blog.csdn.net/itcast_cn/article/details/82839840...
springboot 实现读写分离,分库分表 (二) 使用SHARDINGJDBC读写分离
上个博客讲了MYSQL的主从配置，主从数据库配好了以后就可以实现读写分离了。一般读写分离，主库做增删改等操作，从库做查询操作。如果查询多的话，可以多做几天从库。SHARDINGJDBC最开始是由当当网开始的一个开源项目。由于反响好直接进入apache的孵化项目，更名为 SHARDINGSPHEREGITHUB项目地址：https://github.com/apache/i...
springboot 实现读写分离,分库分表 (三) 使用SHARDINGJDBC分表
我们知道，当表的数量大于一定限度的情况下，操作起来就非常慢所以我们就可以把表分成拆分成多个表保存，比如我一个user表，未拆分前，有五千万条数据，我们就可以把它拆成10个表来保存，当然你的主键是一个有序自增长的序列，这个自增长的ID必须在插入之前就分配，可以参考分布式ID生成机制（下个博客介绍），通过SHARDINGJDBC我们就可以设定一个规则，比如每个插入库的ID我...
JAVA ( 一 )虚拟机的内存结构
JVM是Java虚拟机，运行在操作系统之上,所以JAVA 有着 一次编译，到处运行的功能JVM的内存分下面几个部分1，程序计数器 线程私有的,每个线程都有自己的程序计数器。 是当前线程正常执行的那条字节码指令的地址，若当前线程执行的是一个地址方法，那么此时程序计算器未Undefined，不需要程序员维护的。2, java虚拟机栈 线程私有的 该区域也是我们常说的JMM（...
springboot 中 mybatis-plus 多数据源切换
之前的项目中，要做多数据源，网上的一般思路都是通过AOP在service或者mapper层做数据源的动态切换，大部分人大概切换数据源代码如下 @Pointcut("execution(* com.gzstrong.cloud.qspj.*.mapper..*.*(..))") private void db1Aspect() { } @Pointcut("exe...
canal1.1.3 mysql 数据实时同步 redis mq等
最近有个需求，需要将一张表同步redis，找到了CANAL,又是阿里开发的，下面是官方介绍开发背景早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求，实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始，业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步，由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务如上面图片意思，大概CANAL相当于一个从机，监听...
redis cluster 集群实现方式 分布式分片存储
redis集群有三种方式，1，主从模式，即一个master,一个slaver2，哨兵模式，哨兵模式建立在主从模式基础上，一主多从或多主多从当主挂了之后，会在从节点里选举一个作为主节点，这个时候redis会有一个空档期，即不可写入。而且当数据过多，redis压力越大，是全部缓存在各个主从机子上3，redis cluster 集群模式，官方推荐建立在主从和哨兵基础上，采用分片规...
JDK1.8 新特性（一） Lambda表达式
1 为什么要学习Lambda表达式了？装B?写代码更吊？都不是，比如你看一些源码的时候（很多源码都使用它了），有很多Lambda表达式你又看不懂，怎么办，只有学习它，弄懂它，是吧？为什么要用Lambda表达式了？它使你的代码看起来更简洁，代码量更少..其它的语言都引进了，作为第一语言的JAVA 为什么不引进了2 Lambda表达式又叫函数式接口编程，函数式接口：顾名思义...
编写自己的工具starter类 (一)- spring-boot-redis-starter
开始spring-boot 为什么现在这么火了，因为它解决了很多配置信息文件实现了集成一个组件，装箱即用的效果。也就是约定大于配置。平常工作中，我们也可以开发自己的starter包，下面以我写的一个工具包为例需求写一个redis的客户端spring boot工具包，同时能够实现连接 单点，哨兵，cluster。代码已经上传至github快速入口使用方法1，把我gi...
springboot 引入一些低版本的包
最近一个问题，记录一下，我要引入 jedis client这个redis客户端包,于是我在Pom加入了<dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.9.3<...
redis 的 应用场景
redis的特性：访问速度快，单线程，超时删除，易扩展等所以redis在现在的应用中应用越来越广泛1，缓存一些热点数据，比如查询多的字典，商城里的商品，工作流的处理人员等，同时可以设置一些失效时间，这个会大大提升系统的性能，减少数据库的访问压力在大部分的项目中应该都有用到（我们公司很少用）。2，缓存一些时效性的东西，比如登录时用户的token，发送的短信验证码等这类，基本上...
springboot 秒杀系统（一）
秒杀系统应该是很检验一个人的能力的项目。包括从前端到运营商到nginx到后端等等，很多地方可以优化。前端的页面控制，运营商的CDN加速，nginx的动静分离等下面我来一步一步实现后端的秒杀功能的一步一步实现和优化。后端接口1，获取商品详情，2，秒杀接口获取商品：参数 商品ID 通过商品ID返回商品详情。秒杀接口：参数 商品ID 后端接收商品I...
springboot 秒杀系统（二）redis
上一步我们做的秒杀虽然在操作上没问题，但性能上能有很大的提升空间。我们可以先把秒杀数据加载到内存中，考虑到以后服务集群化，所以加载的数据不存放在JVM中，而存在放redis首先，我们都知道，redis在数据存取方面远远大于mysql所以我们第一步优化是：可以将秒杀数据加载至REDIS中，然后我们在查询数据的时候，优先从redis里查找。注意：这里redis和MySQL最...
一个好的系统的自我修养
前言一般一个系统大概分3个部分，前端 - 后端 - 数据库。前端 可能是N台电脑，N个手机，所以压力最小后端 很多个用户操作电脑端或者手机端请求 压力很大数据库 又有1个或者多个后端程序来请求它， 所以它的压力是最大，资源也是最紧张的所以我们设计的系统的准则是什么：尽量把一些计算，存储信息往前推。大概意思就是，能在前端完成的...
spring 源码解析（一）
spring源码解析是一个很大的工程，但是又是程序员进阶的一个必经之路，至少了你阅读了它之后，不仅在开发中应用它的时候，能够知道它的运行原理，排查spring的各种问题，更重要的是，通过阅读spring源码，你可以学习它的设计理念，然后把这种开发习惯和思路用到你平常的开发中。阅读源码前，你至少要对SPRING的定义和模块有一定了解，不然看源码事倍功半。首先spring是什么...
为什么要用大数据和大数据的介绍
像我们做应用开发的（JAVA），会遇到很多的性能瓶颈，最常见的也是最难解决的是数据库存储和查询方面的，当然也有很多解决方案，比如：做表设计优化，查询优化，数据库主从优化，分库分表优化等。但是不管你怎么优化，当量到了一定程度的时候，这么操作就没什么优化效果了以用的最多的MYSQL来说，mysql5.7版本以上的单表最多大概是1000W+，最新的MySQL8的单表上线也是1亿+，当...
大数据架构及技术体系
下面是大数据体系架构图大数据分2个部分，一部分是走实时的，另外一部分是走离线的，不管那块都需要数据来分析从上图来看，数据分为结构化数据（MYSQL,ORACLE等），半结构数据（文件日志），非结构化数据（视频，PPT等）我们一般需要分析的数据 就是结构化的数据和非结构化的数据，非结构化数据可以存HDFS系统。很多专业的东西后面在开博客另讲，先大概了解数据流走向。1，数据收集...
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