实战使用docker compose 搭建 Redis 主从复制集群 为了提升 Redis 的可用性和读写性能，通常采用主从复制架构来实现读写分离。本次实战通过 Docker Compose 快速搭建一个 Redis 主从复制集群，模拟生产环境中 Redis 高可用架构的基础部署方式。通过该实践，可以更好地理解 Redis 主从复制机制、Docker 容器编排以及服务间通信原理。

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Redis分布式缓存（RDB、AOF、主从同步） 当AOF文件过大时会触发重写机制，简单来说就是会读取数据库中的键值对数据，然后将每个键值对用一条命令记录到AOF文件中，将重复的命令合成为一个命令，全部完成后，再将新的AOF文件替换掉旧的AOF文件，比如。：主进程创建重写AOF的子进程，父子进程共享物理内存，重写子进程对这个内存为只读，重写子进程会读取数据库里的所有键值对，将每个键值对转化为一条命令。RDB快照又叫做Redis数据快照，简单来说就是，将数据记录到磁盘中，当Redis发生故障重启后，可以根据快照文件进行数据回复。RDB会在什么时候执行？

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作为过来人，浅谈一下高考、考研、读博 另外学校的选择这方面，拿我目前就读的学校举例，今年博士毕业发表论文的平均影响因子大概是6.7、中位数是4.9，排除共一等因素的加持，最终的平均值是也要小于6的，作为中东部地区的211来说，这个成绩并不理想。说实话，本科生在这个年代过于的廉价，今年毕业的大学生大部分正好是千禧年生人，那年我国共诞下1765万个婴儿，而2022年的高校毕业生预计人数是1076万人，扣除其中大约100万个硕博毕业生，2022大约一千万的本科毕业生人数与2021年的出生人口相当[3]。学校方面的话，还是那句话，B区的学校尽量别去。

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Github月度新锐热门工具 - 202506 6月最热门的几个开源项目，具体都做了什么事情？一起看看

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6个月Python学习计划 Day 21 - Python 学习前三周回顾总结 python入门第一小结，python基础总结

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HTML5 盒子模型

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15：00开始面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。 【摘要】软件测试行业面试常见技术问题分析及备考建议。文章从一位测试工程师的求职经历切入，分享其遭遇http改https测试方案设计失败的经验教训，揭示测试岗位面试的核心知识体系。通过大数据分析整理出16个高频考察技术栈，包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API测试、性能测试等方向，并列举典型面试题示例。最后推荐系统化的备考资料，指出完整的面试宝典包含200页内容，涵盖测试全流程知识点，建议求职者提前全面准备技术理论和实际案例。

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深入解析 Nacos MCP Router：云原生时代的 MCP 服务调度中枢 Nacos MCP Router 本质上是一个符合 MCP 规范的标准 Server智能路由层：提供 MCP Client 的服务发现能力，支持基于元数据（如版本、地域）的动态路由。协议适配层：屏蔽 Stdio、SSE、Streamable HTTP 等协议差异，实现异构协议的无缝转换。生态集成层：与 Nacos MCP Registry 深度整合，实现 MCP Server/Tool 的注册、发现、版本管理全链路闭环。典型应用：实时日志推送、交互式问答系统。部署要点配置示例（Cursor AI）

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数据可视化交互 本次实验以全国城市空气质量指数（AQI）为对象，借 Pyecharts 库完成多类型可视化任务。可视化原则落地：遵循交互体验原则，如实验1给横向条形图加数据缩放、均值标记，实验2为饼图设点击弹窗，保障交互高效，助用户理解数据。技术分类实践：覆盖条形图、饼图、Geo、Map3D、Tab仪表盘等可视化类型，验证不同场景技术选型逻辑。核心技术掌握：熟用Pyecharts配置样式、处理交互，结合数据清洗、简单建模，实现“数据 - 可视化 - 交互分析”闭环。

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基于ElasticSearch的法律法规检索系统架构实践 传统数据库方案（如MySQL）面临查询性能差、全文检索能力弱等问题，最终我们选择ElasticSearch作为核心存储引擎。不过我们计划把法规的衍生对象，也就是法律变更也保存到ES中提供给法规影响的业务方进行查阅，这一部分将会需要权限控制。通过这套方案，我们实现了法律法规信息的秒级检索，日均查询量突破50万次。欢迎在评论区交流你的ES应用场景！将5年前法规迁移到对象存储，通过ES的searchable snapshots功能保留检索能力。目前我们集团内部整理的法律法规所有内网用户都可以查阅，没有任何限制。

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PyQt常用控件的使用：QFileDialog、QMessageBox、QTreeWidget、QRadioButton等 文章主要介绍PyQt中一些常用控件的常规用法

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SpringAI Prompt提示词 根据业务需求选择合适的隔离级别 记住，锁和事务的正确使用对系统性能和一致性至关重要。Spring AI 中用于提示模板的关键组件是 PromptTemplate 类，该类旨在简化结构化提示的创建，然后将其发送到 AI 模型进行处理。: - 锁的范围大于事务范围 - 事务提交前锁可能已经释放，导致其他线程看到中间状态 - 可能导致死锁，因为事务持有锁的时间过长。提示词的是引导AI模型输出的输入，提示词的正确性直接影响模型输出的。: 尽量缩小锁的范围，只锁必要的代码块 3.: 先开启事务，再获取锁 2.

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拆解实战案例：电商ERP管理系统从需求到原型全流程设计 本文结合一个实战原型案例，完整复盘电商ERP管理系统的产品设计过程，从需求分析到流程图梳理，再到原型图绘制，帮助产品经理理解ERP产品从0到1的设计思路。

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[蓝桥杯 2024 国 Java B] 美丽区间 要找出输入的整数在第几个区间，因为我们可以先根据题目要求把所有的美丽区间找到，并存储好美丽区间的左边界以及该区间属于第几个区间。为了方便我们后续进行查找，我们可以用TreeMap存储这些数据，key存储左边界，value存储第几区间。对于 100% 的评测用例：1≤T≤10^6，1≤K≤10^6，1≤n≤10^6。对于 60% 的评测用例：1≤T≤10^3，1≤K≤10^6，1≤n≤10^6。对每个输入的整数 n，输出一行，包含一个整数，表示 n 属于第几个美丽区间。第 1 个美丽区间为：[1,11]。

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动画直播如何颠覆传统？解析足球篮球赛事的数据可视化革命 动画直播技术正在重新定义体育内容的消费方式。对于开发者而言，这既是挑战也是机遇——需要持续优化实时渲染、数据同步等核心技术。随着边缘计算和AI技术的发展，未来的动画直播有望实现。动画直播技术正在重新定义体育内容的消费方式。随着边缘计算和AI技术的发展，未来的动画直播有望实现。在5G和AI技术快速发展的今天，体育赛事直播正在经历一场深刻的变革。，正通过创新的方式弥补这些不足，为球迷、分析师和普通观众带来全新的观赛体验。（如足球中的Hawk-Eye、篮球中的SportVU）：英雄联盟等项目的虚拟观赛系统。

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c++算法学习5——贪心算法 宝库内的贵金属有s个种类, 每种金属重量不同，分别为n1,n2,...,ns，同时每个种类的金属总的价值也不同，分别为v1,v2,...,vs。第3行有2s个正整数，分别为n1,v1,n2,v2,...,ns,vs分别为第一种，第二种，...，第s种金属的总重量和总价值(1≤ni≤10000,1≤vi≤10000)。给定口袋的承重上限w和s种金属，每种金属的总重量和总价值已知，金属可以分割并且价值与重量成正比。} else { // 如果当前金属的重量大于剩余容量，则将当前金属按比例放入背包。

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适合有C基础后快速上手C++ C++

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