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mysql批量插入数据唯一索引判断解决

Wed, 29 May 2019 00:00:00 +0800

   insert into supplier_company_employ_relation (companyId, supplierId,name,idcard) values
        (52837,25,'王五','HGHGGJ785955'),(52837,25,'李四','HJKJG78595'),(52837,25,'张三','HJKJG78595')
        
        ON DUPLICATE KEY UPDATE
        companyId=VALUES(companyId),supplierId=VALUES(supplierId),name=VALUES(name),idcard=VALUES(idcard)

java实现生产者消费者

Mon, 22 Apr 2019 00:00:00 +0800

第一个版本以syncronized和Object的wait()、notify()/notifyAll()方法实现唤醒。

public class TestProductCustomer {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
//        list.add(1);
//        list.add(2);
        Product p = new Product("product",list);
        Customer c = new Customer("customer", list);
        p.start();
        c.start();
    }
}

class Product extends Thread {

    List<Integer> list = new ArrayList<>();

    public Product(String name, List<Integer> list) {
        super(name);
        this.list = list;
    }

    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            //加锁
            synchronized (list) {
                //必须使用while循环
                while (list.size() == 10) {
                    try {
                        //生产者满了 线程等待
                        System.out.println("生产已满，等待消费");
                        list.wait();
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
                int i = new Random().nextInt();
                System.out.println("生产者：" + i);
                list.add(i);
                生成成功，通知其他线程可以消费
                list.notifyAll();
                try {
                    //休眠50毫秒观察效果
                    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

class Customer extends Thread {

    List<Integer> list = new ArrayList<>();

    public Customer(String name, List<Integer> list) {
        super(name);
        this.list = list;
    }

    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            synchronized (list) {
                while ((list.size() == 0)) {
                    try {
                        System.out.println("生产余额不足，等待");
                        list.wait();
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
                Integer i = list.remove(0);
                System.out.println("消费者消费：" + i + " 剩余数量：" + list.size());
                list.notifyAll();
                try {
                    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

第二个版本使用Lock的condition条件锁实现

public class TestProductCustomer2 {
    public static void main(String[] args) {
        Lock lock = new ReentrantLock();
        Condition condition1 = lock.newCondition();
        Condition condition2 = lock.newCondition();
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        Product2 p = new Product2("product",list,lock,condition1,condition2);
        Customer2 c = new Customer2("customer",lock,condition1,condition2,list);
        p.start();
        c.start();
    }
}

class Product2 extends Thread {

    List<Integer> list = new ArrayList<>();
    Lock lock = null;
    Condition condition1 = null;
    Condition condition2 = null;

    public Product2(String name, List<Integer> list, Lock lock, Condition condition1, Condition condition2) {
        super(name);
        this.list = list;
        this.lock = lock;
        this.condition1 = condition1;
        this.condition2 = condition2;
    }

    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            lock.lock();
            while (list.size() == 10) {
                try {
                    System.out.println("生产已满，等待消费");
                    condition1.await();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            int i = new Random().nextInt();
            System.out.println("生产者：" + i);
            list.add(i);
            condition2.signal();
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            lock.unlock();
        }
    }
}

class Customer2 extends Thread {
    Lock lock = null;
    Condition condition1 = null;
    Condition condition2 = null;

    List<Integer> list = new ArrayList<>();

    public Customer2(String name, Lock lock, Condition condition1, Condition condition2, List<Integer> list) {
        super(name);
        this.lock = lock;
        this.condition1 = condition1;
        this.condition2 = condition2;
        this.list = list;
    }

    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            lock.lock();
            while ((list.size() == 0)) {
                try {
                    System.out.println("余额不足，等待生产");
                    condition2.await();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            Integer i = list.remove(0);
            System.out.println("消费者消费：" + i + " 剩余数量：" + list.size());
            condition1.signal();
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            lock.unlock();
        }
    }
}

Markdown教程

Thu, 14 Feb 2019 00:00:00 +0800

基础语法 1.标题标题是每篇文章必备而且最常用的格式。在Markdown中，如果想将一段文字定义为标题，只需要在这段==文字前面加上 #，再在 #后加一个空格==即可。还可增加二、三、四、五、六级标题，总共六级，只需要增加 # ，增加一个 # ，标题字号相应降低一级。

标题

一级标题

二级标题

三级标题

效果: 一级标题二级标题三级标题

2.粗体斜体 Markdown 的粗体和斜体也非常简单：用两个 * 包含一段文本就是粗体的语法用一个 * 包含一段文本就是斜体的语法用两个 ~ 包含一段文本就是删除的语法

粗体斜体

粗体斜体 粗体兼斜体 删除

效果: 粗体
斜体
粗体兼斜体
删除

3.链接与图片 3.1行内式链接：在 Markdown 中，插入链接只需要使用显示文本即可。图片：在 Markdown 中，插入图片只需要使用即可。

行内式

语法如下: 百度

效果: 百度:百度

阿里: 阿里

3.2参考式

参考式

语法: 百度1
阿里ali

效果: 百度

阿里

4.分割线分割线的语法只需要另起一行，连续输入三个星号 **,减号— 都可分割两段文字内容。 **
—

效果:

5.引用 5.1单次引用如果你需要在文稿中引用一段别处的句子，那么就要用到「引用」格式。在引用文字前加上 >并与文字保留一个字符的空格，即可。

寻找海蓝的博客是世界上最好的博客 –马云

效果:

寻找海蓝的博客是世界上最好的博客 –马云

5.2嵌套引用

寻找海蓝的博客是世界上最好的博客 –马云

马爷说得对 –寻找海蓝

PHP是世界上最好的语言 –Linus

效果:

寻找海蓝的博客是世界上最好的博客 –马云

马爷说得对 –寻找海蓝

PHP是世界上最好的语言 –Linus

6.列表 6.1无序列表使用 *，+，- 表示无序列表。

无序列表

无序列表项一
无序列表项二
无序列表项三

效果:

无序列表项一无序列表项二无序列表项三

6.2有序列表有序列表则使用数字接着一个英文句点。

有序列表

有序列表项一
有序列表项二
有序列表项三

效果:

有序列表项一有序列表项二有序列表项三

7.脚注在需要添加注脚的文字后加上脚注名字[^注脚名字],称为加注。然后在文本的任意位置(一般在最后)添加脚注，脚注前必须有对应的脚注名字。注意：经测试注脚与注脚之间必须空一行，不然会失效。成功后会发现，即使你没有把注脚写在文末，经Markdown转换后，也会自动归类到文章的最后。

脚注

使用 Markdown[^1]可以效率的书写文档, 直接转换成 HTML[^2], 你可以使用 Leanote[^Le] 编辑器进行书写。 [^1]:Markdown是一种纯文本标记语言 [^2]:HyperText Markup Language 超文本标记语言 [^Le]:开源笔记平台，支持Markdown和笔记直接发为博文

使用Markdown1可以效率的书写文档, 直接转换成 HTML[2], 你可以使用 Leanote[3] 编辑器进行书写。

注:脚注自动被搬运到最后面，请到文章末尾查看，并且脚注后方的链接可以直接跳转回到加注的地方。 8.表格

表格

表格语法如下: |公司|国别|行业| |-|-|-| |阿里巴巴|中国|电商| |谷歌|美国|搜索| |戴姆勒|德国|汽车制造| |东京热|日本|电影艺术|

效果:

公司国别行业

阿里巴巴中国电商

谷歌美国搜索

戴姆勒德国汽车制造

东京热日本电影艺术

9.代码 9.1行内式用>>> print 'hello, world'就可以打出hello, world.

用»> print ‘hello, world’就可以打出hello, world. 9.2多行代码

代码

let f = () => {
 console.log('hello world');   
}

效果: let f = () => { console.log(‘hello world’);
}

拓展语法 10.数学表达式用留个号将数学表达式包裹,并在第三个号后标注math代表数学公式.

E = mc^2

效果: E = mc^2

12.代办事项办事项和清单在日常工作、生活中经常被使用。在Markdown中，你只需要在待办的事项文本或者清单文本前加上- 、- [x]即可。

任务标记

表示未完成，- [x] 表示已完成。注：键入字符与字符之间都要保留一个字符的空格。
分析需求
研发
测试

效果:

[x] 分析需求

研发

测试

13.流程图流程被包裹在与 之间在 ``` 后另起一行，书写graph XX，用以确定将要绘制的流程图及其类型（XX表示流程图类型）。流程图分为竖向和横向两大类，竖向包括自上而下和自下而上两种顺序，横向包括从右到左和从左到右两种顺序。其对应语法分别为：graph TB/graph BT/graph RL/graph LR。 TB - top bottom（自上而下） BT - bottom top（自下而上） RL - right left（从右到左） LR - left right（从左到右） graph TD A[用户登录]–>B{是否注册} B–>|是|B1(输入用户名及密码) B–>|否|B2(注册) B1–>C{是否登陆成功} C–>|是|登陆成功 C–>|否|找回密码

效果:

```graph TD A[用户登录]–>B{是否注册} B–>|是|B1(输入用户名及密码) B–>|否|B2(注册) B1–>C{是否登陆成功} C–>|是|登陆成功 C–>|否|找回密码

大家注意:

A B B1:这类符号代表一个流程块的ID,是流程块的唯一标识(跟人的身份证一样)

{ }代表菱形流程块
| |做判断
( )代表圆角流程块

14.甘特图

甘特图

gantt dateFormat YYYY-MM-DD title 产品计划表 section 前期需求分析: 2017-02-03, 8d section 中期产品研发: 2017-02-12, 12d section 后期产品测试: 2017-02-23, 7d ```

dateFormat YYYY-MM-DD规定了时间 title （标题文本）表示甘特图标题 2017-02-03 代表开始日期如需按项目进行划分，需键入section，空一个字符，再输入项目名称的文本(一个section和另一个section之间要空行) 12d代表了持续时间

效果:

甘特图

注:红线代表了当前日期

这是一篇博客文章模板

Thu, 14 Feb 2019 00:00:00 +0800

这里是博客正文。

---
layout: post
title: 这是一篇博客文章模板
date: 2019-2-14
categories: blog
tags: [标签一,标签二]
description: 文章金句。
---

这里是博客正文。

redis源码设计与实现

Thu, 14 Feb 2019 00:00:00 +0800

动态字符串 SDS(simple dynamic String)

function1：保存redis的键值对中的 key 和字符串类型的 value

function2：被用作缓冲区（buffer） AOF模块中的AOF缓冲区、客户端状态中的输入缓冲区

SDS数据结构

struct sdshdr {    
  // 记录buf数组中已使用字节的数量    
  // 等于SDS所保存字符串的长度    
  int len;    

  // 记录buf数组中未使用字节的数量    
  int free;    

  // 字节数组，用于保存字符串    
  char buf[]; 
}; 

sdshdr
free 0
len 5
buffer

↓

|’R’|’e’|’d’|’i’|’s’|’\0’| |:—–:|:—–:|:—–:|:—–:|:—–:|:—–:|

SDS优势1：获取字符串长度时间复杂度O(1)

SDS优势2：杜绝缓冲区溢出

3减少修改字符串时带来的内存重分配次数

4空间预分配

空间预分配用于优化 SDS 的字符串增长操作：当 SDS 的 API 对一个 SDS 进行修改，并且需要对 SDS 进行空间扩展的时候，程序不仅会为 SDS 分配修改所必须要的空间，还会为 SDS 分配额外的未使用空间。其中，额外分配的未使用空间数量由以下公式决定：

如果对 SDS 进行修改之后，SDS 的长度（也即是 len 属性的值）将小于 1MB，那么程序分配和 len 属性同样大小的未使用空间，这时 SDS len 属性的值将和 free 属性的值相同。举个例子，如果进行修改之后，SDS 的 len 将变成 13 字节，那么程序也会分配13字节的未使用空间，SDS 的buf数组的实际长度将变成 13+13+1=27字节（额外的一字节用于保存空字符）。
如果对 SDS 进行修改之后，SDS 的长度将大于等于1MB，那么程序会分配1MB的未使用空间。举个例子，如果进行修改之后，SDS 的len将变成30MB，那么程序会分配1MB的未使用空间，SDS 的buf数组的实际长度将为30 MB + 1MB + 1byte。通过空间预分配策略，Redis 可以减少连续执行字符串增长操作所需的内存重分配次数。
惰性空间释放

springboot整合sharding-jdbc实现分库分表、读写分离

Thu, 06 Dec 2018 00:00:00 +0800

pom.xml依赖

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
            <version>LATEST</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
            <version>LATEST</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.40</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            <version>LATEST</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>3.0.0</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/io.shardingjdbc/sharding-jdbc-spring-boot-starter -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid</artifactId>
            <version>1.1.9</version>
        </dependency>
</dependencies>

application.xml配置

##########分库分表配置##########
sharding.jdbc.datasource.names=ds
## 这里使用阿里的Druid连接池
#sharding.jdbc.datasource.ds0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
#sharding.jdbc.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
#sharding.jdbc.datasource.ds0.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds_0
#sharding.jdbc.datasource.ds0.username=root
#sharding.jdbc.datasource.ds0.password=1234

sharding.jdbc.datasource.ds.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.ds.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.ds.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test
sharding.jdbc.datasource.ds.username=root
sharding.jdbc.datasource.ds.password=root


spring.jpa.properties.hibernate.hbm2ddl.auto=none

##默认的分库策略：user_id为奇数-->数据库ds_1,user_id为偶数-->数据库ds_0
#sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=id
#sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=test$->{id % 2}
## 这里的t_order是逻辑表，由数据源名 + 表名组成，以小数点分隔。多个表以逗号分隔，支持inline表达式
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_user_vo.actualDataNodes=ds.t_user_vo_$->{0..1}
## 行表达式分片策略
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_user_vo.tableStrategy.inline.shardingColumn=id
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_user_vo.tableStrategy.inline.algorithmExpression=t_user_vo_$->{Math.abs(id.hashCode()) % 2}



#分片列
#sharding.jdbc.config.sharding.default-table-strategy.standard.sharding-column=USER_ID
#精确分片算法，用于=和IN,实现类
#sharding.jdbc.config.sharding.default-table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.solider76.oo.service.chat.config.MyShardingConfig
#范围分片算法，用于BETWEEN,实现类
#sharding.jdbc.config.sharding.default-table-strategy.standard.range-algorithm-class-name=com.solider76.oo.service.chat.config.MyShardingConfig

Model表配置

@Table(name = "t_user_vo",indexes = {@Index(name="index_user",columnList = "name,age")})
@Entity
@JsonIgnoreProperties(value = { "hibernateLazyInitializer", "handler" })
public class UserModel implements Serializable {

	private static final long serialVersionUID = 1139026566264645366L;

	@Id
    @GenericGenerator(name = "jpa-uuid", strategy = "uuid")
    @GeneratedValue(generator = "jpa-uuid")
    private String id;

    private String name;

    private int age;

    public UserModel() {
    }

    public UserModel(String name, int age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    public String getId() {
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }
}

Service 配置

/**
 * Created by leospring on 2018/12/3.
 */
public interface UserService {

    List<UserModel> findAll();

    List<UserModel> findByAge(int age);

    UserModel save(UserModel userModel);

	UserModel getById(String id);
}

/**
 * Created by leospring on 2018/12/3.
 */
@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {

    @Autowired
    private UserDao userDao;

    public List<UserModel> findAll() {
        return userDao.findAll();
    }

    public List<UserModel> findByAge(int age) {
        return userDao.findAllByAge(age);
    }

    @Transactional
    public UserModel save(UserModel userModel) {
        return userDao.save(userModel);
    }

	public UserModel getById(String id) {
//		return userDao.findById(id).get();
		return userDao.getOne(id);
	}
}

Repository配置

/**
 * Created by leospring on 2018/12/3.
 */
public interface UserDao extends JpaRepository<UserModel, String> {

    List<UserModel> findAllByAge(int age);
}

Controller代码

/**
 * Created by leospring on 2018/12/3.
 */
@RestController
@RequestMapping("user")
public class UserController {

    @Autowired
    private UserService userService;

    @ResponseBody
    @RequestMapping("getAll")
    public List<UserModel> getUser(){
        return userService.findAll();
    }

    @ResponseBody
    @RequestMapping("getByAge")
    public List<UserModel> findByAge(int age){
        return userService.findByAge(age);
    }
    
    @ResponseBody
    @RequestMapping("save")
    public UserModel save(String name,int age){
        return userService.save(new UserModel(name,age));
    }
    
    @ResponseBody
    @RequestMapping("getById")
    public UserModel getById(String id){
        UserModel userModel = userService.getById(id);
        return userModel;
    }
}

启动类

/**
 * Created by leospring on 2018/12/3.
 */
@SpringBootApplication
public class ApplicationStart {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ApplicationStart.class,args);
    }
}

mysql开启日志,删除重复记录只保留一条

Tue, 04 Dec 2018 00:00:00 +0800

mysql开启日志记录功能

查看mysql日志是否开启，日志保存地址

show variables like '%general_log%'; 

查看日志输出格式、地址

show variables like 'log_output';

开启mysql日志功能

set global general_log = on;

关闭mysql日志功能

set global general_log = off;

删除mysql多字段重复记录，只保留一条

DELETE
FROM
    sys_app_real_meter_bill
WHERE
(tenant_id, app_code) IN (SELECT
            c.tenant_id,
            c.app_code
				from (
        SELECT
            tenant_id,
            app_code
        FROM
            sys_app_real_meter_bill
        GROUP BY
            tenant_id,
            app_code
        HAVING
            count(*) > 1
    ) c)

 AND    app_real_meter_bill_id NOT IN (
select b.id from (
    SELECT
        min(app_real_meter_bill_id) id
    FROM
        sys_app_real_meter_bill
    GROUP BY
        tenant_id,app_code
    HAVING
        count(*) > 1
) b);

python3.5安装加密模块pycrypto

Tue, 23 Oct 2018 00:00:00 +0800

python3.5安装加密模块pycrypto

需要研究AES加密，以为python自带AES模块，但让我失望的是目前的3.5版是不带的

参考手册应该使用A.M. Kuchling编写的pycrypto模块，官方网站http://www.pycrypto.org/

但下载后郁闷了，使用setup.py install命令后出错，需要vcvarsall.bat，缺c的编译器，模块的程序是用c实现的所以需要编译

再使用pip install pycrypto问题同样，查询教程需要安装visual C++或MinGW，现在已经抛弃那个巨大的软件了，安装过程也很复杂，

后来又想到直接下编译好的exe安装包，但很可惜，只有python3.3的，网址http://www.voidspace.org.uk

难道没有其他方法了吗

发现个好方法

执行

pip install --use-wheel --no-index --find-links=https://github.com/sfbahr/PyCrypto-Wheels/raw/master/https://github.com/LuckySe7ens/PyCrypto-Wheels/blob/master/pycrypto-2.6.1-cp35-none-win_amd64.whl pycrypto

执行编写的程序，没有发现模块原来是大小写的问题把Python安装目录\Lib\site-packages下的crypto改为Crypto就好了

Redis调用Lua脚本

Fri, 28 Sep 2018 00:00:00 +0800

1、调用Lua脚本的语法：

$ redis-cli –eval path/to/redis.lua KEYS[1] KEYS[2] , ARGV[1] ARGV[2] …

–eval，告诉redis-cli读取并运行后面的lua脚本 path/to/redis.lua，是lua脚本的位置 KEYS[1] KEYS[2]，是要操作的键，可以指定多个，在lua脚本中通过KEYS[1], KEYS[2]获取 ARGV[1] ARGV[2]，参数，在lua脚本中通过ARGV[1], ARGV[2]获取。

注意： KEYS和ARGV中间的 ‘,’ 两边的空格，不能省略。

redis支持大部分Lua标准库

库名	说明
Base	提供一些基础函数
String	提供用于字符串操作的函数
Table	提供用于表操作的函数
Math	提供数学计算函数
Debug	提供用于调试的函数

2、在脚本中调用redis命令

 在脚本中可以使用redis.call函数调用Redis命令

redis.call(‘set’, ‘foo’, ‘bar’) local value=redis.call(‘get’, ‘foo’) –value的值为bar

redis.call函数的返回值就是Redis命令的执行结果

Redis命令的返回值有5种类型，redis.call函数会将这5种类型的回复转换成对应的Lua的数据类型，具体的对应规则如下（空结果比较特殊，其对应Lua的false）

redis返回值类型和Lua数据类型转换规则

redis返回值类型	Lua数据类型
整数回复	数字类型
字符串回复	字符串类型
多行字符串回复	table类型(数组形式)
状态回复	table类型(只有一个ok字段存储状态信息)
错误回复	table类型(只有一个err字段存储错误信息)

redis还提供了redis.pcall函数，功能与redis.call相同，唯一的区别是当命令执行出错时，redis.pcall会记录错误并继续执行，而redis.call会直接返回错误，不会继续执行。在脚本中可以使用return语句将值返回给客户端，如果没有执行return语句则默认返回nil

Lua数据类型和redis返回值类型转换规则

Lua数据类型	redis返回值类型
数字类型	整数回复(Lua的数字类型会被自动转换成整数)
字符串类型	字符串回复
table类型(数组形式)	多行字符串回复
table类型(只有一个ok字段存储状态信息)	状态回复
table类型(只有一个err字段存储错误信息)	错误回复

3、脚本相关命令

EVAL语法： eval script numkeys key [key …] arg [arg …] 通过key和arg这两类参数向脚本传递数据，它们的值在脚本中分别使用KEYS和ARGV两个表类型的全局变量访问。 script：是lua脚本 numkeys：表示有几个key，分别是KEYS[1],KEYS[2]…，如果有值，从第numkeys+1个开始就是参数值，ARGV[1],ARGV[2]… 注意： EVAL命令依据参数numkeys来将其后面的所有参数分别存入脚本中KEYS和ARGV两个table类型的全局变量。当脚本不需要任何参数时，也不能省略这个参数(设为0)

Java中使用Redis调用lua

public Integer isAccessed(String tenantId, String appCode, Long offset,Integer totalCount) throws BusinessException {
        String key = Constants.SYSCODE + "_" + tenantId + "_" + appCode;

        //lua脚本
        String script = "local accessed = redis.call('getbit',KEYS[1],ARGV[1]);" + //判断是否已经访问过
                        " local totalCount = redis.call('bitcount',KEYS[1]);" +
                        "if (accessed==1) then " +
                        "   return 0; " + //已经访问过 直接放过
                        "elseif(tonumber(ARGV[2]) > 0 and totalCount >= tonumber(ARGV[2])) then " +
                                " return 1;" + //人数超量
                        "  else " +
                                " redis.call('setbit',KEYS[1],ARGV[1],1);" + //人数未超，添加到缓存中
                                " return 2;" +
                        " end";
        List<String> keys = Lists.newArrayList(key);
        List<String> args = Lists.newArrayList(offset.toString(),totalCount.toString());
        return jedisTemplate.getShard(key).execute(new JedisTemplate.JedisAction<Integer>() {
            public Integer action(Jedis jedis) {
                return Integer.parseInt(jedis.eval(script,keys, args).toString());
            }
        });

    }

Mysql 触发器和存储过程

Fri, 28 Sep 2018 00:00:00 +0800

1、首先建表：

create table tababin( 
id int not null auto_increment, 
name varchar(100), 
constraint pk primary key(id) 
) 

2、拷贝一张相同的表：

create table tababin1 like tababin; 

3.建立主键自增触发器：

create trigger triabin before insert on tababin for each ROW 
begin 
set @new=new.id; 
end 

4、插入记录：

insert into tababin (name) values ('abin1') 
insert into tababin (name) values ('abin2') 
insert into tababin (name) values ('abin3') 

5‘编写存储过程(带游标和LOOP循环的存储过程)：

CREATE  PROCEDURE pabin() 
begin 
declare id,status int ; 
declare name varchar(100); 
declare mycur cursor for select * from tababin; 
declare continue handler for not found set status=1; 
open mycur; 
set status=0; 
loopLabel:loop 
fetch mycur into id,name; 
if status=0 then 
if id is not null then 
if name is not null then 
insert into tababin1 values (id,name); 
end if; 
end if; 
end if; 
if status =1 then 
leave loopLabel; 
end if; 
end loop; 
close mycur; 
end 

6、测试存储过程：

call pabin() 

结果：tababin1表里面新增了数据。

LeoSpring博客

mysql批量插入数据唯一索引判断解决

java实现生产者消费者

第一个版本以syncronized和Object的wait()、notify()/notifyAll()方法实现唤醒。

第二个版本使用Lock的condition条件锁实现

Markdown教程

一级标题

二级标题

三级标题

这是一篇博客文章模板

redis源码设计与实现

动态字符串 SDS(simple dynamic String)

function1：保存redis的键值对中的 key 和字符串类型的 value

function2：被用作缓冲区（buffer） AOF模块中的AOF缓冲区、客户端状态中的输入缓冲区

SDS数据结构

SDS优势1：获取字符串长度时间复杂度O(1)

SDS优势2：杜绝缓冲区溢出

3减少修改字符串时带来的内存重分配次数

4空间预分配

惰性空间释放

springboot整合sharding-jdbc实现分库分表、读写分离

pom.xml依赖

application.xml配置

Model表配置

Service 配置

Repository配置

Controller代码

启动类

mysql开启日志,删除重复记录只保留一条

mysql开启日志记录功能

查看mysql日志是否开启，日志保存地址

查看日志输出格式、地址

开启mysql日志功能

关闭mysql日志功能

删除mysql多字段重复记录，只保留一条

python3.5安装加密模块pycrypto

Redis调用Lua脚本

1、调用Lua脚本的语法：

redis支持大部分Lua标准库

2、在脚本中调用redis命令

Lua数据类型和redis返回值类型转换规则

3、脚本相关命令

Java中使用Redis调用lua

Mysql 触发器和存储过程

1、首先建表：

2、拷贝一张相同的表：

3.建立主键自增触发器：

4、插入记录：

5‘编写存储过程(带游标和LOOP循环的存储过程)：