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回复总数  228
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2020-10-15 09:38:55 +08:00
回复了 huskar 创建的主题 健康 想看看有多少成功拔掉拔阻生智齿的?
拔了一边,然后发现嘴完全张开后额骨会咔哒咔哒响,并且带有不适感。
上海,南京全是外包,想有发展很难
从来没见人用这个类的,都是 java 自带的 Date
2020-10-14 09:00:12 +08:00
回复了 licoycn 创建的主题 程序员 关于 SpringBoot 的 Redis 查询不到问题
@licoycn 存得进去么?自己存的值自己能取么?如果能存进去,取不到,大概率是序列化的锅
2020-10-13 17:08:32 +08:00
回复了 licoycn 创建的主题 程序员 关于 SpringBoot 的 Redis 查询不到问题
抓个包看一下,怀疑是 RedisTemplate 的 hash key 的序列化没设置好,用的默认 JDK 序列化导致序列化值和 redis 中的 key 不一致导致的。
2020-10-12 17:49:07 +08:00
回复了 noble4cc 创建的主题 Java 为什么 rocketmq 这么优秀 kafka 使用还这么广泛呢?
没楼上说那么糟糕,商业版确实很棒,用起来比 kafka 舒服太多了,开源版嘛。。。阉割得太严重了
2020-10-09 17:03:34 +08:00
回复了 chihu 创建的主题 问与答 关于很多人都在用得 Google 相册,我遇到一个问题。
@chihu 那大概率是一样的问题了,文件太多导致 app 校验文件版本太慢,把已经备份的照片删了吧。
2020-10-09 15:34:10 +08:00
回复了 wenjor 创建的主题 程序员 假日自己学习有什么地点推荐吗
宿舍
UCloud 云,低配 1C2G1M 配置一年 62
https://www.ucloud.cn/site/active/kuaijie.html
2020-10-09 14:12:14 +08:00
回复了 chihu 创建的主题 问与答 关于很多人都在用得 Google 相册,我遇到一个问题。
你手机里有多少照片?一个朋友 IOS 里有几万张照片,遇到了跟你一样的问题,后来把已备份的照片删了就好了
2020-10-09 14:09:08 +08:00
回复了 Dosenf 创建的主题 职场话题 一句话描述你们近一年的工作总结评价
略有所得
2020-10-09 14:00:12 +08:00
回复了 pming1 创建的主题 问与答 多线程读取表数据,如何保证不重复读
@InkAndBanner 对,是针对耗时发生在业务处理上的解决方案
2020-10-09 11:43:10 +08:00
回复了 daimengxiaoqiqng 创建的主题 新手求助 DNS 是什么
2020-10-09 11:38:40 +08:00
回复了 xiangyuecn 创建的主题 程序员 省市区乡镇 4 级联动数据+四级坐标和边界范围数据
@opengps 求分享
2020-10-09 11:32:30 +08:00
回复了 Infiniture 创建的主题 问与答 在规则模式下,如何使用终端代理?
2020-10-09 11:24:55 +08:00
回复了 pming1 创建的主题 问与答 多线程读取表数据,如何保证不重复读
要看你的耗时逻辑是读取本身,还是读取后数据的处理逻辑。常见的处理方法是生产消费模式,即由一个生产者从表中获取记录 ID (偏移量)推送到队列中,然后由几个消费者线程竞争消费队列中的推送记录,然后通过记录 ID (偏移量)读取记录后再逻辑处理。
2020-10-09 10:25:13 +08:00
回复了 pingpingping 创建的主题 问与答 你认为你的工资意味着什么?(开放性问题,互相启发)
生活品质
2020-10-09 10:22:55 +08:00
回复了 zxCoder 创建的主题 问与答 请教一个关于分块存储文件同步的问题
另一个问题就是版本控制的细节了,可以去了解一下 git 的实现,简单来说就是提交时间+版本号,版本新旧比较很简单了,真正麻烦的是版本冲突后的处理。
2020-10-09 10:18:52 +08:00
回复了 zxCoder 创建的主题 问与答 请教一个关于分块存储文件同步的问题
这里就是缓存的方案了,缓存肯定是要缓存的,现在主流两种缓存策略:
1. 软件本身不管理缓存,缓存由操作系统的文件系统管理,典型案例是 Elasticsearch,优点是减少了很多工作量,缺点也很明显,自己不管理缓存,热点数据的缓存容易被冷数据的缓存覆盖
2. 软件管理缓存,典型案例是 mysql 的 innodb 引擎,所有缓存加载在软件的堆内存内,优点是缓存管理由自己处理,通过各种策略防止热点数据缓存被冷数据缓存覆盖,缺点是有很多额外工作量,还需要预防 OOM
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