Clay 的技术空间

用进废退 | 艺不压身

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前言

前端项目发布新版本时，会经常遇到需要清理缓存的问题，以下是 Vue 项目禁用缓存的方法。

HTML 内容

在 HTML 页面（如 index.html）的 <head> 标签中添加 meta 配置。

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<meta http-equiv="pragram" content="no-cache" />
<meta http-equiv="cache-control" content="no-cache, no-store, must-revalidate" />
<meta http-equiv="expires" content="0" />
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技术选型

常用的网络框架

  • Boost.Asio：Boost.Asio 是一个跨平台的 C++ 网络编程库，提供了异步 I/O 操作的抽象。它可以处理 TCP、UDP、SSL 等协议，并提供了丰富的异步操作和事件处理机制。

  • POCO C++ Libraries：POCO 是一个功能强大的 C++ 类库，其中包含了丰富的网络通信模块，包括 HTTP、SMTP、POP3、FTP 等协议的支持，以及 WebSocket、WebSocket Secure 等高级功能。

  • cpp-netlib：cpp-netlib 是一个轻量级的 C++ 网络编程库，提供了 HTTP、HTTP client、HTTP server 等模块。它设计简单，易于使用，并提供了现代 C++ 风格的 API。

  • Muduo：Muduo 是一个基于事件驱动的 C++ 网络库，用于构建高性能的服务器应用。它提供了事件循环、线程池、定时器、TCP/UDP 服务器等模块，可以处理大量的并发连接。

  • C++ REST SDK：C++ REST SDK 是由微软开发的一个 C++ 库，用于构建基于 HTTP 的服务和客户端。它提供了现代 C++ 风格的 API，并支持异步操作和并发处理。

  • Crow：Crow 是一个轻量级的 C++ 微型网络框架，用于构建 RESTful 风格的 Web 服务。它简单易用，适合快速开发小型的 Web 应用。

  • Beast：Beast 是 Boost 库的一部分，提供了现代 C++ 风格的 HTTP 和 WebSocket 功能。它设计简单，易于集成，并且具有高性能和可扩展性。

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注册账号

在 DockerHub 官网注册账号，该账号是免费注册的。

创建个人仓库

登录 DockerHub 的官网，创建新的镜像仓库。

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大纲

前言

在开发或学习时，有时候想编写一个数据库操作的小 Demo，但又不想利用 MySQL、Oracle 等数据库进行建库建表操作，因为只想写个小案例，感觉没必要弄个很大很麻烦的数据库。而且这个案例中的数据用完之后就不再需要了，所以也不需要进行数据的持久化操作。那有没有什么方案可以满足这个需求呢？答案是肯定的，H2 是一款内存数据库，适合在学习阶段、开发阶段调试代码使用，并不适用于生产阶段，可以满足学习与调试代码的需求。

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大纲

ThreadLocal 的介绍

  • (1) 在 Java 中，ThreadLocal 是为每个线程独立存储变量的机制。它使得每个线程都能拥有一个独立于其他线程的变量副本，这样可以避免线程间的变量共享，从而保证线程安全。ThreadLocal 实例通常是类中的私有静态字段（属性），使用它的目的是希望将状态（例如，用户 ID 或者事务 ID）与线程关联起来。
  • (2) ThreadLocal 实现了每一个线程都有自己专属的本地变量副本，主要解决了让每个线程都可以绑定自己的变量值。通过调用 ThreadLocal 的 get() 和 set() 方法，获取默认值或将其值更改为当前线程所存的副本的值，从而避免了线程安全问题。如果不使用 ThreadLocal 或者其他手段（比如加锁）来控制共享变量的并发修改，那么就会出现线程安全问题，其根本原因在于 Java 内存模型（JMM） 的结构。
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前言

初始化数据库

在 MySQL 执行 XXL-JOB GitHub 仓库中的 SQL 初始化脚本，初始化完成后一共有 8 张表。

表名称描述
xxl_job_group 执行器信息表，用于维护任务执行器的信息
xxl_job_info 调度扩展信息表，用于存储调度任务的扩展信息，比如任务分组、任务名、机器的地址等
xxl_job_lock 任务调度锁表
xxl_job_log 日志表，用于存储任务调度的历史信息，例如调度结果、执行结果、调度入参等
xxl_job_log_report 日志报表，用于存储任务调度的日志报表，会在调度中心里的报表功能里使用到
xxl_job_logglue 任务的 GLUE 日志，用于存储 GLUE 日志的更新历史变化，支持 GLUE 版本的回溯功能
xxl_job_registry 执行器的注册表，用在维护在线的执行器与调度中心的地址信息
xxl_job_user 系统的用户表，可以用表中默认的用户名与密码进行登录
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大纲

前言

什么是任务调度

任务调度就是我们常说的定时任务，定时任务是指在指定时间、指定的频率去执行任务（业务代码）。任务调度是日常开发中非常常见的一个业务场景，我们经常需要去运行一些的周期性、指定时间点等方式自动触发的异步业务逻辑。

集中式任务调度

集中式任务是与分布式任务恰好相反的概念，集中式任务就是单机任务，一个项目，一台机器，也就是我们常说的单体应用。对于集中式任务，也就是我们 Java 开发中常见的定时任务。

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大纲

前言

在 Java 中，Fork/Join 框架（分支合并框架）是一种用于并行处理任务的强大工具，特别适用于那些可以递归地分解成更小任务的场景（如下图所示）。Fork/Join 框架基于 “工作窃取” 算法，允许空闲的线程从那些繁忙的线程那里窃取任务，以提高 CPU 的使用效率和程序的执行性能。

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前言

为了实现不同环境构建的不同需求，这里使用到了 Maven 的 Profile 特性。因为 Profile 能够在构建时修改 POM 的一个子集，或者添加额外的配置元素。接下来将介绍 Maven 中对 Profile 的配置和激活。

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前言

Java 中有 3 种主要的 I/O 模型：同步阻塞 I/O（BIO）、同步非阻塞 I/O（NIO）和异步非阻塞 I/O（AIO），除了这 3 种主要的 I/O 模型，还有多路复用 I/O 模型和信号驱动模型。它们的区别主要在于处理 I/O 操作时线程的行为方式，以及应用程序对于 I/O 完成时的处理方式。

I/O 模型介绍

I/O 模型的简介

  • 同步阻塞 I/O 模型（Blocking I/O，简称阻塞 I/O）是 Java 最早引入的模型之一，它的特点是在执行 I/O 操作时会阻塞当前线程，直到 I/O 操作完成才会继续执行后续代码。在同步阻塞 I/O 模型中，当一个线程调用读取操作时，如果没有数据可读，线程将一直阻塞在读取操作上，直到有数据到达为止。同样，当一个线程调用写入操作时，如果写缓冲区已满，线程将一直阻塞在写入操作上，直到有空间可用为止。同步阻塞 I/O 模型的优点是简单易用，但其缺点是效率较低，不适用高并发场景，因为线程在等待 I/O 操作完成时会被阻塞，无法处理其他任务。

  • 同步非阻塞 I/O 模型（Non-blocking I/O，简称非阻塞 I/O）是对同步阻塞 I/O 模型（BIO）的改进，从 Java 1.4 开始支持。在同步非阻塞 I/O 模型中，当一个线程调用读取操作时，如果没有数据可读，线程不会被阻塞，而是立即返回一个错误码或空值。同样，当一个线程调用写入操作时，如果写缓冲区已满，线程也不会被阻塞，而是立即返回一个错误码。通过不断地轮询 I/O 操作的状态，同步非阻塞 I/O 模型可以实现在等待 I/O 操作完成的同时处理其他任务。同步非阻塞 I/O 模型的优点是能够提高系统的并发性能，但其缺点是需要频繁地轮询 I/O 操作的状态，会造成 CPU 资源的浪费，而且实现相对复杂，需要一定的编程技巧。这种模型适用于需要处理多个连接但每个连接比较短（轻操作）的场景，如实时通讯系统、聊天服务器等。

  • 多路复用 I/O 模型（Multiplexing I/O）可以实现同时监控多个 I/O 操作的状态。Java 中的多路复用 I/O 一般是建立在同步非阻塞 I/O 模型（NIO）基础之上实现的，比如 Netty 网络编程框架。在多路复用 I/O 模型中，一个线程可以同时监听多个 I/O 操作的状态，当某个 I/O 操作就绪时，线程可以进行相应的读取或写入操作。通过这种方式，多路复用 I/O 模型可以在一个线程中处理多个 I/O 操作，提高系统的并发性能。多路复用 I/O 模型的优点是能够有效地减少线程的数量，降低系统资源的消耗，但其缺点是实现复杂度较高，需要一定的编程技巧。

  • 异步非阻塞 I/O 模型（Asynchronous I/O，简称异步 I/O）是最高级别的 I/O 模型之一，性能和吞吐量最高，从 Java 1.7 开始支持。它通过将 I/O 操作的结果通知给应用程序，来实现非阻塞的 I/O 操作。在异步非阻塞 I/O 模型中，应用程序发起一个 I/O 操作后，不需要等待操作完成，而是可以继续执行其他任务。当 I/O 操作完成后，操作系统会通知应用程序，应用程序再进行相应的处理。异步非阻塞 I/O 模型的优点是能够充分利用系统资源，提高系统的并发性能，但其缺点是需要操作系统的支持，在某些操作系统（如 Windows）上的支持不如 NIO 成熟，对于编程人员来说，实现相对复杂。这种模型适用于需要处理多个连接且每个连接比较长（重操作），并且要求高性能、高并发的场景，例如高性能服务器、流媒体服务器等。

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