TeamViewer
是一个在任何防火墙和 NAT 代理的后台用于远程控制,桌面共享和文件传输的简单且快速的解决方案(非开源软件)。
为了连接到另一台计算机,只需要在 两台计算机上同时运行 TeamViewer 即可而不需要进行一个安装的过程。 该软件第一次启动在两台计算机上自动生成伙伴 ID。只需要输入你的伙伴的 ID 到 TeamViewer,然后就会立即建立起连接。
Spring Cloud 微服务框架--经典业务设计思想
Spring Cloud 微服务架构--工程架构部署
Spring Cloud 分布式微服务--主流核心技术栈
微服务功能逻辑
分布式服务Request流程
Linq
Lambda : 是实例化委托的一个参数,也就是一个方法.
Linq:是基于委托(lambda)的封装,代码重用,逻辑解耦,是一个帮助类库,linq是用泛型,委托,lamda实现的,总的来说:把对数据操作的通用部分完成,把可变的交给委托,使用者只关心可变部分
Delegate
C#中的Delegate对应于C中的指针,但是又有所不同C中的指针既可以指向方法,又可以指向变量,并且可以进行类型转换, C中的指针实际上就是内存地址变量,他是可以直接操作内存的,通过内存地址直接访问变量,直接调用方法。 而C#中的Delegate是强类型的,也就是说在声明委托时就已经指定了该变量只能指向具有特定参数,以及返回值的方法。 使用delegate就可以直接建立任何名称的委托类型,当进行系统编译时,系统就会自动生成此类型。您可以使用delegate void MyDelegate() 方式建立一个委托类,并使用ILDASM.exe观察其成员。由ILDASM.exe 中可以看到,它继承了System.MulticastDelegate类, 并自动生成BeginInvoke、EndInvoke、Invoke 等三个常用方法.
SpringBoot打包发布Jar包
SpringBoot默认达成jar包,使用SpringBoot构想web应用,默认使用内置的Tomcat。但考虑到项目需要集群部署或者进行优化时,就需要打成war包部署到外部的Tomcat服务器中.
修改pom.xml文件将默认的jar方式改为war
排除spring-boot-starter-web中的Tomcat
Tomcat运行springboot服务
SpringBoot内部默认提供内嵌的tomcat容器,所以可以直接打成jar包,丢到服务器上的任何一个目录,然后在当前目录下执行java -jar demo.jar即可运行,但是这种方式的运行退出进程就结束了。如果想在后台可以运行,则需要执行 java -jar demo.jar > log_demo.file 2>&1 & 即可在后台运行该服务了,log_demo.file是日志文件。如需停止该进程 执行ps -ef|grep java 找到对应的进程 kill 进程ID 即可.
Axios
Axios 是一个基于 promise 的 HTTP 库,可以用在浏览器和 node.js 中
Axios
Axios 是一个基于 promise 的 HTTP 库,可以用在浏览器和 node.js 中
Promises~~ axios 依赖原生的 ES6 Promise 实现而被支持. 如果你的环境不支持 ES6 Promise,你可以使用 polyfill.
CSS3/CSS2 伪对象选择符 E:after/E::after
设置在对象后(依据对象树的逻辑结构)发生的内容。用来和content属性一起使用 CSS3将伪对象选择符(Pseudo-Element Selectors)前面的单个冒号(:)修改为双冒号(::)用以区别伪类选择符(Pseudo-Classes Selectors),但以前的写法仍然有效。 即E:after可转化为E::after.
Canvas
Canvas API 提供了一个通过JavaScript 和 HTML的
Redis
Redis是一个开源的,使用C语言编写,面向“键/值”对类型数据的分布式NoSQL数据库系统,特点是高性能,持久存储,适应高并发的应用场景。Redis纯粹为应用而产生,它是一个高性能的key-value数据库,并且提供了多种语言的API.
优点
读写性能优异, Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s。 支持数据持久化,支持AOF和RDB两种持久化方式。 支持事务,Redis的所有操作都是原子性的,同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。 数据结构丰富,除了支持string类型的value外还支持hash、set、zset、list等数据结构。 支持主从复制,主机会自动将数据同步到从机,可以进行读写分离。
缺点
数据库容量受到物理内存的限制,不能用作海量数据的高性能读写,因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。 Redis 不具备自动容错和恢复功能,主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败,需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。 主机宕机,宕机前有部分数据未能及时同步到从机,切换IP后还会引入数据不一致的问题,降低了系统的可用性。 Redis 较难支持在线扩容,在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。为避免这一问题,运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间,这对资源造成了很大的浪费。
案例分享
简单的案例,往往能快速点破命题要点,也能让你我更快速地打开一扇窗进入领域世界
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