redis-数据结构、io

1.redis 数据结构

1.1 字典 kv是什么

每个键值对都会是一个dictEntry

·set hello word为例，因为Redis是KV键值对的数据库，每个键值对都会有一个dictEntry(源码位置：dict.h)

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3

简单描述 加载原理

server 启动，加载redisdb进内存形成数据库，形成数据库后，马上读取dict 字典。
形成dict 字典后，读取dictht ht[2] 哈希表 ，里面有dictentry 数组， 数组里面每个都是dictentry对象
3

1.1.2 redisObject 作用

为了便于操作，redis 采用redisobject结构体来统一五种不同的数据类型。这样可以方便在函数之间传递。
2

1.2 redis 数据结构

redis6

  • String
    • SDS (int raw embstr)
  • set
    • intset + hashtable(dict)
  • hash
    • hahshtable dict + ziplist
  • list
    • 3.2 后quicklist、3.2前 ziplist(<=512 <=64Byte) 超过 linkedlist
  • sortedset
    • skiplist + ziplist

2. 5大底层

2.1 sds

int
embstr 小于44字节
raw

C 字符串sds
获取字符串长度的复杂度为 O(N) 。获取字符串长度的复杂度为 O(1) 。
API 是不安全的，可能会造成缓冲区溢出。API 是安全的，不会造成缓冲区溢出。
修改字符串长度 N 次必然需要执行 N 次内存重分配。修改字符串长度 N 次最多需要执行 N 次内存重分配。 内存预先分配
二进制不安全 只能存储文本字符串二进制安全 可以保存文本或者二进制数据。
非二进制安全 指的是在 字符串内容中 存在 结束标识符，那么读取到一半就以为结束了。
  • 空间分配
    • 新的字符串小于1m，新空间为，新的字符串长度*2+1
    • 新的字符串大于1m，新空间为 ，新的字符串长度+1m+1； 称为内存预分配
  • 空间释放
    • SDS 缩短时并不会回收多余的内存空间，而是使用 free 字段将多出来的空间记录下来。如果后续有变更操作，直接使用 free 中记录的空间，减少了内存的分配。

2


//lsb 代表有效位的意思，
//__attribute__ ((__packed__)) 代表structure 采用手动对齐的方式。
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 {
    //buf 已经使用的长度
    uint8_t len; /* used */
    //buf 分配的长度，等于buf[]的总长度-1，因为buf有包括一个/0的结束符
    uint8_t alloc;
     /* excluding the header and null terminator */
    //只有3位有效位，因为类型的表示就是0到4，所有这个8位的flags
    // 有5位没有被用到
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    //实际的字符串存在这里
    char buf[];

Redis中字符串的实现,SDS有多种结构（sds.h）：
sdshdr5、(2^5=32byte)
sdshdr8、(2 ^ 8=256byte)
sdshdr16、(2 ^ 16=65536byte=64KB)
sdshdr32、 (2 ^ 32byte=4GB)
sdshdr64，2的64次方byte＝17179869184G用于存储不同的长度的字符串。

len 表示 SDS 的长度，使我们在获取字符串长度的时候可以在 O(1)情况下拿到，而不是像 C 那样需要遍历一遍字符串。

alloc 可以用来计算 free 就是字符串已经分配的未使用的空间，有了这个值就可以引入预分配空间的算法了，而不用去考虑内存分配的问题。

buf 表示字符串数组，真存数据的

2.2 string

1 intLong类型整数时，RedisObject中的·ptr指针直接赋值为整数数据·，·不再额外的指针再指向整数了·，节省了指针的空间开销。
2 embstr当保存的是字符串数据且字符串小于等于44字节时，embstr类型将会调用内存分配函数，只分配一块连续的内存空间，空间中依次包含 redisObject 与 sdshdr 两个数据结构，让元数据、指针和SDS是一块连续的内存区域，这样就可以避免内存碎片
3 raw当字符串大于44字节时，SDS的数据量变多变大了，SDS和RedisObject布局分家各自过，会给SDS分配多的空间并用指针指向SDS结构，raw 类型将会调用两次内存分配函数，分配两块内存空间，一块用于包含 redisObject结构，而另一块用于包含 sdshdr 结构

2

2.2.1 没有超过44b，也是raw

3

2.3 intset 唯一、有序

小总结：

Intset可以看做是特殊的整数数组，具备一些特点：

  • Redis会确保Intset中的元素唯一、有序
  • 具备类型升级机制(倒序拷贝数组元素)，可以节省内存空间
  • 底层采用二分查找方式来查询
    3
    encoding 决定 contents 数组内 数字的范围
    升序 保存元素
    2

现在，数组中每个数字都在int16_t的范围内，因此采用的编码方式是INTSET_ENC_INT16，每部分占用的字节大小为：

  • encoding：4字节
  • length：4字节
  • contents：2字节 * 3 = 6字节 (每个长度占用2个字节，方便inset 基于数组角标，快速访问数组的元素)
    contents 地址是 数组的 第一个元素的位置，

inset 升级
2
倒序拷贝原数组的元素
数字20 拷贝到 8-12
10 拷贝到 4-8
5 拷贝到 1-4
2
最后添加 50000 到数组末尾12 -16
2

我们向该其中添加一个数字：50000，这个数字超出了int16_t的范围，intset会自动升级编码方式到合适的大小。
以当前案例来说流程如下：

  • 升级编码为INTSET_ENC_INT32, 每个整数占4字节，并按照新的编码方式及元素个数扩容数组
  • 倒序依次将数组中的元素拷贝到扩容后的正确位置
  • 将待添加的元素放入数组末尾
  • 最后，将inset的encoding属性改为INTSET_ENC_INT32，将length属性改为4

2.4 字典 dict

dict 三部分组成 dict、dicthashtable(哈希表 数组) 、dictentry

小总结：

Dict的结构：

  • 类似java的HashTable，底层是数组加链表来解决哈希冲突
  • Dict包含两个哈希表，ht[0]平常用，ht[1]用来rehash

Dict的伸缩：

  • 当LoadFactor大于5或者LoadFactor大于1并且没有子进程任务时，Dict扩容
  • 当LoadFactor小于0.1时，Dict收缩
  • 扩容大小为第一个大于等于used + 1的2^n
  • 收缩大小为第一个大于等于used 的2^n
  • Dict采用渐进式rehash，每次访问Dict时执行一次rehash
  • rehash时ht[0]只减不增，新增操作只在ht[1]执行，其它操作在两个哈希表

字典dict 类型
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2
3

2.4.1 dict的 扩缩容 的条件

dict扩容条件
元素过多，导致hash冲突，链表太长，查询效率降低。
used sieze 在dictht 结构体中
dict 在每次新增键值对 k v的时候 ，会判断负载因子(LoadFactor=used/size) ，满足以下下条件触发扩容:

  • 负载因子大于等于1，并且后台没有执行BGSAVE或者BGREWRITE等命令。
  • 负载因子>5 也需要扩容。
    扩容大小为 used+1 的2^n次
    2
    dict 收缩的条件
    每次删除元素的时候，会检查负载因子，当LoadFactor<0.1时候，会做hashtable 收缩。
    但是需要大于 hashtable 初始化大小 4 ，收缩小于4，那么重置为hashtable 最小值 4.

2.4.2 dict 的扩容 过程

dict 的rehash的过程 渐进式hash
rehash：因为进行 扩容或者缩容， 导致hashtable 的size 和sizemask变化，而key 的查询根据sizemask。·需要对每一个 旧的hashtable中的key进行重新计算索引，插入新的hashtable，这个过程称为rehash。

  1. 计算新的hash表的 realsize，取决于当前扩容还是缩容

    • 扩容，realsize 是 第一个大于等于used+1的 2^n的数。
    • 缩容 realsize 是第一个大于等于 used的 2^n 的数 但是不得小于4

  2. 根据realsize大小，申请新的hash表，赋值给dict.ht[1]

  3. 设置 dict.rehashindex=0,表示开始rehash
    4.讲dict.ht[0] 中的每个entry 转移到 dict.ht[1]

  4. ·每次新增、查询、修改、添加 元素，都检查一下 dict.rehashindex 是否大于 -1，如果大于-1，就将dict.ht[0].table[rehashindex] entry链表 rehash 到dict.ht[1] 中，并且rehashindex++，最后知道dict.ht[0]的元素都迁移到dict.ht[1]中

  5. 讲dict.ht[1] 赋值给 dict.ht[0]，dict.ht[1]为空，释放原来旧的dict.ht[0]的内存

  6. ·讲rehashindex 置为-1， 表示rehash结束。

  7. 修改、查询、删除的操作，都会在dict.ht[0]和dict.ht[1] 中执行。新增 直接添加到dict.ht[1]中

3

rehash 后
3

2.5 ziplist

dict 内部使用大量指针(8Byte)，内存不连续，容易产生内存碎片。内存浪费。
引入ziplist
ziplist 是特殊的"双端链表"，是特殊编码的连续内存块组成。任意一端可以进行压入/弹出。时间复杂度为0(1);

小总结：

ZipList特性：

  • 压缩列表的可以看做一种连续内存空间的"双向链表"
  • 列表的节点之间不是通过指针连接，而是记录上一节点和本节点长度来寻址，内存占用较低
  • 如果列表数据过多，导致链表过长，可能影响查询性能
  • 增或删较大数据时有可能发生连续更新问题

3

2.5.1 ziplist entry

2

  • previous_entry_length：·前一节点的长度，占1个或5个字节。

    • 如果前一节点的长度小于254字节，则采用1个字节来保存这个长度值
    • 如果前一节点的长度大于254字节，则采用5个字节来保存这个长度值，第一个字节为0xfe，后四个字节才是真实长度数据

  • encoding：编码属性，记录content的数据类型（字符串还是整数）以及长度，占用1个、2个或5个字节

  • contents：负责保存节点的数据，可以是字符串或整数

  • 正向遍历

    • previous 块字节长度 + encoding 块字节长度 + encoding 中获取 content字节长度 就是 当前entry 的总字节长度。
    • 所以只需要 当前entry首地址 + entry 总长度就可以获得下一个entry 首地址

  • 反向遍历

    • 当前entry 首地址，- previous 中 上个entry 占用字节数，相减就可以得到。

ZipList中所有·存储长度的数值均采用``小端字节序，即低位字节在前，高位字节在后。例如：数值0x1234，采用小端字节序后实际存储值为：0x3412

2.5.2 encoding

Encoding编码

ZipListEntry中的encoding编码分为字符串和整数两种：
字符串：如果encoding是以“00”、“01”或者“10”开头，则证明content是字符串

编码编码长度字符串大小
|00pppppp|1 bytes<= 63 bytes
|01pppppp|qqqqqqqq|2 bytes<= 16383 bytes
|10000000|qqqqqqqq|rrrrrrrr|ssssssss|tttttttt|5 bytes<= 4294967295 bytes

例如，我们要保存字符串：“ab”和 “bc”

3

3

ZipListEntry中的encoding编码分为字符串和整数两种：

  • 整数：如果encoding是以“11”开始，则证明content是整数，且encoding固定只占用1个字节

2.5.3 ziplist 连锁更新问题

2.6 quicklist

总结：

QuickList的特点：

  • 是一个节点为ZipList的双端链表
  • 节点采用ZipList，解决了传统链表的内存占用问题 (传统链表采用指针占用内存)
  • 控制了ZipList大小，解决连续内存空间申请效率问题 ()
  • 中间节点可以压缩，进一步节省了内存

一句话： qiucklist 采用linkedlist+ziplist，可以双端访问，内存占用较低相对于链表，包含多个ziplist，存储上限高。

3

3

ziplist 连续内存空间太大，不在好分配。
引入quicklist

问题1：ZipList虽然节省内存，但申请内存必须是连续空间，如果内存占用较多，申请内存效率很低。怎么办？

​ 答：为了缓解这个问题，我们必须限制ZipList的长度和entry大小。

问题2：但是我们要存储大量数据，超出了ZipList最佳的上限该怎么办？

​ 答：我们可以创建多个ZipList来分片存储数据。

问题3：数据拆分后比较分散，不方便管理和查找，这多个ZipList如何建立联系？

​ 答：Redis在3.2版本引入了新的数据结构QuickList，它是一个双端链表，只不过链表中的每个节点都是一个ZipList。

3

2.6.1 限制quicklist 中每个ziplist中的 entry 大小

list-max-ziplist-size

为了避免QuickList中的每个ZipList中entry过多，Redis提供了一个配置项：list-max-ziplist-size来限制。
如果值为正，则代表ZipList的允许的entry个数的最大值
如果值为负，则代表ZipList的最大内存大小，分5种情况：

  • -1：每个ZipList的内存占用不能超过4kb
  • -2：每个ZipList的内存占用不能超过8kb 默认值
  • -3：每个ZipList的内存占用不能超过16kb
  • -4：每个ZipList的内存占用不能超过32kb
  • -5：每个ZipList的内存占用不能超过64kb

2.6.2 quicklist 对ziplist 压缩

2
3

3

2.7 skiplist 升序

可以从中间随机查询

Skiplist 特点

  • 元素升序排列存储
  • 节点可以包含多个指针，跨度不同

总结

  • 跳表是一个双向链表，每个节点有 score(排序查找用) 和ele值 （存储的值）
  • 节点根据score 升序排序，score一样，采用ele 排序
  • 每个节点 包含多个层，level[]，最多32层
  • 不同层，指向下一个节点的跨度不同。

3

3

3 redis 内部结构

数据类型编码方式
OBJ_STRINGint、embstr、raw
OBJ_LISTLinkedList和ZipList(3.2以前)、QuickList（3.2以后）
OBJ_SETintset、HT
OBJ_ZSETZipList、HT、SkipList
OBJ_HASHZipList、HT

3.1 hash

hash-max-ziplist-entries： 默认 512个field 使用压缩列表保存时哈希集合中的最大元素个数。

hash-max-ziplist-value：默认64byte 使用压缩列表保存时哈希集合中单个元素的最大长度。

当数据量较大时，ZIPLIST编码会转为HT编码，也就是Dict，触发条件有两个：

  • ZipList中的元素数量超过了hash-max-ziplist-entries（默认512）
  • ZipList中的任意entry大小超过了hash-max-ziplist-value（默认64字节）
    x

3.2 set

底层采用 intset ht 的数据结构

为了查询效率和唯一性，set采用HT编码（Dict）。Dict中的key用来存储元素，value统一为null。

当存储的所有数据都是整数，并且元素数量不超过set-max-intset-entries（512）时，Set会采用IntSet编码，以节省内存·

当intset集合元素超出set-max-intset-entries（512）时候，采用ht.
2
3

3.3 zset

  • 可以根据member 排序
  • member必须唯一
  • 可以根据member 查询分数

根据键值 存储 、唯一 、排序 ( intset 升序排列，skiplist 根据score 升序)

  • skiplist 可以排序，并且可以同时 存储score 和 ele 值(member) 满足键值存储，可排序
  • dict 键值存储，根据key 找value 满足 键值存储，唯一

所以 zset 采用 skiplist + dict
3

3

3.3.1 zset ziplist

当元素不多的时候，dict和skiplist的优势不明显，反而浪费内存。因此zset 还会采用ziplist的结构来节省内存。不过需要满足条件。

  • 元素数量小于zset-max-ziplist-entries 128
  • 每个元素的都小于 zset-max-ziplist-value 64
    3
    添加元素的时候，会判断 数量 <=128 && entry大小 <64 采用ziplist
    否则 转为 dict+skiplist

·ziplist本身没有排序功能，而且没有键值对的概念，因此需要有zset通过编码实现：

  • ZipList是连续内存，因此score和element是紧挨在一起的两个entry， ··element在前，score在后
  • score越小越接近队首，score越大越接近队尾，按照score值升序排列
    3

4. redis 网络io模型

4.1 用户空间、内核空间

Linux系统为了提高IO效率，会在用户空间和内核空间都加入缓冲区：

  • 写数据时，要把用户缓冲数据拷贝到内核缓冲区，然后写入设备

  • 读数据时，要从设备读取数据到内核缓冲区，然后拷贝到用户缓冲区
    3

4.2 阻塞io

3

阻塞io 两个阶段都必须阻塞等待。
2

4.3 非阻塞io

recvfrom 操作 立即返回结果而不是阻塞用户进程

2
可以看到，非阻塞IO模型中，用户进程在第一个阶段是非阻塞，第二个阶段是阻塞状态。虽然是非阻塞，但性能并没有得到提高。而且忙等机制会导致CPU空转，CPU使用率暴增。

4.4 io多路复用

就是一种机制，通过一个进程可以监听多个文件描述符，一旦某个描述符就绪，能够通知程序进行相应的读写操作。
3
阻塞io 两个步骤也是阻塞的，io多路复用两个步骤也是阻塞的有什么差别？？

阻塞io 调用recvfrom产生的阻塞，但是recvfrom 只能监听一个fd。
select 模式，一次性监听多个fd，只要有一个就绪，就可以处理。

4.4.1 select

// 定义类型别名 __fd_mask，本质是 long int
typedef long int __fd_mask;
/* fd_set 记录要监听的fd集合，及其对应状态 */
typedef struct {
    // fds_bits是long类型数组，长度为 1024/32 = 32
    // 共1024个bit位，每个bit位代表一个fd，0代表未就绪，1代表就绪 ，32*32=1024
    // 按比特位 存 fd 1024个
    __fd_mask fds_bits[__FD_SETSIZE / __NFDBITS];  // 数组长度32  每个元素32位
    // ...
} fd_set;
// select函数，用于监听fd_set，也就是多个fd的集合 
// 返回值，有几个就绪的fd
int select(
    int nfds, // 要监视的fd_set的最大fd + 1 
    fd_set *readfds, // 要监听读事件的fd集合   请求的fd
    fd_set *writefds,// 要监听写事件的fd集合   响应的fd
    fd_set *exceptfds, // // 要监听异常事件的fd集合
    // 超时时间，null-用不超时；0-不阻塞等待；大于0-固定等待时间
    struct timeval *timeout
);

3

过程

比如要监听的数据，是1,2,5三个数据，此时会执行select函数，然后将整个fd发给内核态，内核态会去遍历用户态传递过来的数据，如果发现这里边都数据都没有就绪，就休眠，直到有数据准备好时，就会被唤醒，唤醒之后，再次遍历一遍，看看谁准备好了，然后再将处理掉没有准备好的数据，最后再将这个FD集合写回到用户态中去，此时用户态就知道了，奥，有人准备好了，但是对于用户态而言，并不知道谁处理好了，所以用户态也需要去进行遍历，然后找到对应准备好数据的节点，再去发起读请求，我们会发现，这种模式下他虽然比阻塞IO和非阻塞IO好，但是依然有些麻烦的事情， 比如说频繁的传递fd集合，频繁的去遍历FD等问题

select 问题

  1. 需要将整个fd_set 从用户态拷贝到内核态，select 结束，还要再次拷贝回用户空间。(发生两次数据拷贝)
  2. select 无法知道那个fd就绪，需要遍历整个fd。
  3. fd_set 监听的fd数量不能超过1024个。fd 是长度位1024的数组

4.4.2 poll

解决了fd 1024上下问题。其他两个问题没有解决。

poll模式对select模式做了简单改进，但性能提升不明显，部分关键代码如下：

IO流程：

  • 创建pollfd数组，向其中添加关注的fd信息，数组大小自定义
  • 调用poll函数，将pollfd数组拷贝到内核空间，转链表存储，无上限
  • 内核遍历fd，判断是否就绪
  • 数据就绪或超时后，拷贝pollfd数组到用户空间，返回就绪fd数量n
  • 用户进程判断n是否大于0,大于0则遍历pollfd数组，找到就绪的fd

与select对比：

  • select模式中的fd_set大小固定为1024，而pollfd在内核中采用链表，理论上无上限
  • 监听FD越多，每次遍历消耗时间也越久·，性能反而会下降
    3

4.4.3 epoll

提供了3个函数

  1. epoll_create(int size)
    3
  2. epoll_ctl(int epfd ,int op, int fd ,struct epoll_event *event)
    2
    callback触发时，添加到rd list 中
  3. epoll_wait( int epfd,struct epoll_event *events,int maxevents ,int timeout)
    3
    2
    第一个是：eventpoll的函数，他内部包含两个东西

一个是：

1、红黑树-> 记录的事要监听的FD

2、一个是链表-> 一个链表，记录的是就绪的FD

紧接着调用epoll_ctl操作，将要监听的数据添加到红黑树上去，并且给每个fd设置一个监听函数，这个函数会在fd数据就绪时触发，就是准备好了，现在就把fd把数据添加到list_head中去

3、调用epoll_wait函数

就去等待，·在用户态创建一个空的events数组，当就绪之后，我们的回调函数会把数据添加到list_head中去，当调用这个函数的时候，会去检查list_head，当然这个过程需要参考配置的等待时间，可以等一定时间，也可以一直等， 如果在此过程中，检查到了list_head中有数据会将数据添加到链表中，此时将数据放入到events数组中，并且返回对应的操作的数量，用户态的此时收到响应后，从events中拿到对应准备好的数据的节点，再去调用方法去拿数据。

4.4.5 3种总结

小总结：

select模式存在的三个问题：

  • 能监听的FD最大不超过1024
  • 每次select都需要把所有要监听的FD都拷贝到内核空间
  • 每次都要遍历所有FD来判断就绪状态

poll模式的问题：

  • poll利用链表解决了select中监听FD上限的问题，但依然要遍历所有FD，如果监听较多，性能会下降

epoll模式中如何解决这些问题的？

  • 基于epoll实例中的红黑树保存要监听的FD，理论上无上限，而且增删改查效率都非常高
  • 每个FD只需要执行一次epoll_ctl添加到红黑树，以后每次epol_wait无需传递任何参数，无需重复拷贝FD到内核空间
  • 1利用ep_poll_callback机制来监听FD状态，无需遍历所有FD，因此性能不会随监听的FD数量增多而下降

4.5 epoll 触发方式

边缘触发 减少epoll_wait() 调用次数，提高程序效率
水平触发:

  • 当fd 有数据可读时候，会重复通知，知道数据处理完成为止。epoll 默认模式/

边缘触发:

  • 当fd数据可读时，只会通知一次，不管数据是否读取完成。

举个栗子：

  1. 假设一个客户端socket对应的FD已经注册到了epoll实例中
  2. 客户端socket发送了2kb的数据
  3. 服务端调用epoll_wait，得到通知说FD就绪
  4. 服务端从FD读取了1kb数据
  5. 回到步骤3（再次调用epoll_wait，形成循环）

结果：
如果我们采用LT模式，因为FD中仍有1kb数据，则第⑤步依然会返回结果，并且得到通知

如果我们采用ET模式，因为第③步已经消费了FD可读事件，第⑤步FD状态没有变化，因此epoll_wait不会返回，数据无法读取，客户端响应超时。

3

et 模式，在读取的时候，在一次通知中，为了一次读取完所有数据。可以使用非阻塞io，没数据了就返回。阻塞io没数据回阻塞。

5. redis 多线程处理io

Redis 6.0版本中引入了多线程，目的是为了提高IO读写效率。因此在解析客户端命令、写响应结果时采用了多线程。核心的命令执行、IO多路复用模块依然是由主线程执行。

命令 解析 、解析请求当中的命令。
写响应结果
这两处采用多线程。

3

6 过期删除策略

** 周期删除模式**
SLOW模式规则：

  • 执行频率受server.hz影响，默认为10，即每秒执行10次，每个执行周期100ms。
  • 执行清理耗时不超过一次执行周期的25%.默认slow模式耗时不超过25ms
    步骤：
  • 逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期(过期就删除，并统计全局过期的key，和所有的key)
  • 如果没达到时间上限（25ms）并且过期key(全局中，过期的key占总的key)比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束

FAST模式规则（过期key比例小于10%不执行 ）：

  • 执行频率受beforeSleep()调用频率影响，但两次FAST模式间隔不低于2ms
  • 执行清理耗时不超过1ms
    步骤
  • 逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期
    如果没达到时间上限（1ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束

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关于Warning: World-writable config file ‘/etc/mysql/my.cnf‘ is ignored

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不知道那个大兄弟&#xff0c;更改了my.cnf的权限为 0777 登陆mysqll的时候提示&#xff1a;Warning: World-writable config file /etc/mysql/my.cnf is ignored 里面的配置被忽略了, my.cnf不起作用 如果不是安装在docker里面的话&#xff0c;直接 chmod 0644 /etc/mysql/…
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Java每日一练(20230405)

Java每日一练(20230405)

目录 1. 地下城游戏 &#x1f31f;&#x1f31f;&#x1f31f; 2. 汇总区间 &#x1f31f;&#x1f31f; 3. 寻找旋转排序数组中的最小值 II &#x1f31f;&#x1f31f; &#x1f31f; 每日一练刷题专栏 &#x1f31f; Golang每日一练 专栏 Python每日一练 专栏 C/C…
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Selenium被检测为爬虫，怎么屏蔽和绕过

Selenium被检测为爬虫，怎么屏蔽和绕过

01、Selenium 操作被屏蔽 使用selenium自动化网页时&#xff0c;有一定的概率会被目标网站识别&#xff0c;一旦被检测到&#xff0c;目标网站会拦截该客户端做出的网页操作。 比如淘宝和大众点评的登录页&#xff0c;当手工打开浏览器&#xff0c;输入用户名和密码时&#x…
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Java SE 基础 (6) 第一个Java程序

Java SE 基础 (6) 第一个Java程序

开发环境已经搭建完毕&#xff0c;可以开发我们第一个Java程序了。 Java程序开发三步骤&#xff1a;编写、编译、运行。 编写Java源程序 public class HelloWord {public static void main(String[] args) {System.out.println("HelloWord!");} } 第一个 HelloWo…
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蓝桥杯 路径

蓝桥杯 路径

答案 import mathdef lcm(i,j):m math.gcd(i,j)return i*j//m n 2021 dp [float(inf)]*2022 dp[1] 0 for i in range(1,n1):for j in range(i1,i22):if j > n:breakdp[j] min(dp[j],dp[i]lcm(i,j)) print(dp[n]) 对dp[j] min(dp[j],dp[i]lcm(i,j))的解析&#xff1a;…
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JAVASE 继承

JAVASE 继承

文章目录继承1.为什么需要继承2.继承的概念3.继承的语法4.父类成员访问4.1 子类中访问父类的成员变量4.2 子类中访问父类的成员方法5 super关键字6.子类的构造方法7.super和this8.再谈初始化9.protected关键字10.继承方法11.final 关键字12.继承与组合继承 1.为什么需要继承 …
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【C++笔试强训】第十天

【C++笔试强训】第十天

选择题 解析&#xff1a;内联函数&#xff08;inline&#xff09;一般用于代码较少&#xff0c;代码块里面没有递归且频繁调用的函数&#xff0c;是一种以空间换时间&#xff08;不是指内存&#xff0c;而是指令变多编译出来的可执行程序会变大&#xff09;的做法。内联函数在预…
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49天精通Java，第14天，Java泛型方法的定义和使用

49天精通Java，第14天，Java泛型方法的定义和使用

目录一、基本介绍1、Java泛型的基本语法格式为&#xff1a;2、在使用泛型时&#xff0c;还需要注意以下几点&#xff1a;二、泛型的优点1、类型安全2、消除强制类型转换3、更高的效率4、潜在的性能收益三、常见泛型字母含义四、使用泛型时的注意事项五、泛型的使用1、泛型类2、…
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第五章 Vite4+Vue3+Vtkjs 自定义按键组合

第五章 Vite4+Vue3+Vtkjs 自定义按键组合

一、介绍 因为Vtk.js在按键和按键组合上默认就指定了对应的事件处理，但是我们在使用其他软件的时候可能已经养成了一种习惯，然后也希望使用Vtk.js的时候按键对应的事件也是一致的。比如右键是平移模型，或者说shift+鼠标右键是平移，不管是什么按键的组合，对应的事件是我们…
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颠覆认知！“垃圾股”策略长期跑，10年翻100倍、近2年6倍，吊打茅指数！| 邢不行

颠覆认知！“垃圾股”策略长期跑，10年翻100倍、近2年6倍，吊打茅指数！| 邢不行

这是一个非常简单的量化选股策略&#xff0c;它只用到了两个基础选股指标。 代表策略的橙色曲线2010年至今从1元涨到了112元&#xff0c;年化收益43%&#xff1b;在近两年大盘下跌的情况下&#xff0c;这个策略更是逆势翻了6倍。 这个量化策略究竟用了哪两个选股指标&#xf…
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java TreeSet 和 TreeMap 源码解读

java TreeSet 和 TreeMap 源码解读

目录 一、前言 二、TreeSet详解 1.TreeSet简介 2.TreeSet的底层实现 0 准备工作 1 TreeSet构造器 2 匿名内部类实现接口的多态 3 TreeMap构造器 4 add方法 5 put方法和put方法 6 继续添加元素 7 修改比较器的比较原则 三、TreeMap详解 1.TreeMap简介 2.TreeMap的底层实现 0…
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拥有良好的社交和友谊会使肠道微生物群更健康

拥有良好的社交和友谊会使肠道微生物群更健康

谷禾健康 播种肠道&#xff0c;喂养心灵 在新冠疫情的影响下&#xff0c;我们的生活方式和社交模式都发生了很大的改变。随着社交距离的要求和封锁措施的实施&#xff0c;我们不得不放弃了很多与朋友和家人的互动&#xff0c;这给我们的身心健康带来了很大的影响。 然而&#x…
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区块链学习笔记（3）BTC协议

区块链学习笔记（3）BTC协议

假设有一个大家都信任的中心化机构想要发行数字货币。 该机构由用自己的私钥签名后后发行&#xff0c;任何人都可以通过公钥验证该货币是否为真。 买东西的时候&#xff0c;购买者可以将数字货币发送给卖方&#xff0c;卖方可以也可以通过公钥验证该货币为真后即可完成支付的过…
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