SpringBoot整合reids之JSON序列化文件夹操作
前言
最近在开发项目，用到了redis作为缓存，来提高系统访问速度和缓解系统压力，提高用户响应和访问速度，这里遇到几个问题做一下总结和整理
快速配置
SpringBoot整合redis有专门的场景启动器整合起来还是非常方便的
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
如果使用redis连接池引入
<!-- redis连接池 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
集成配置文件
#------------------redis缓存配置------------
# Redis数据库索引（默认为 0）
spring.redis.database=1
# Redis服务器地址
spring.redis.host= 127.0.0.1
# Redis服务器连接端口
spring.redis.port=6379
# Redis 密码
spring.redis.password
# 连接超时时间（毫秒）
spring.redis.timeout= 5000
# redis连接池
# 连接池中的最小空闲连接
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=10
# 连接池中的最大空闲连接
spring.redis.lettuce.pool.max-idle= 500
# 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
spring.redis.lettuce.pool.max-active=2000
# 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=10000
JSON序列化
由于缓存数据默认使用的是jdk自带的序列化 二进制
需要序列化的实体类继承Serializable接口。而且序列化后的内容在redis中看起来也不是很方便。
\xAC\xED\x00\x05sr\x00Lorg.springframework.security.oauth2.common.DefaultExpiringOAuth2RefreshToken/\xDFGc\x9D\xD0\xC9\xB7\x02\x00\x01L\x00\x0Aexpirationt\x00\x10Ljava/util/Date;xr\x00Dorg.springframework.security.oauth2.common.DefaultOAuth2RefreshTokens\xE1\x0E\x0AcT\xD4^\x02\x00\x01L\x00\x05valuet\x00\x12Ljava/lang/String;xpt\x00$805a75f7-2ee2-4a27-a598-591bfa1cf17dsr\x00\x0Ejava.util.Datehj\x81\x01KYt\x19\x03\x00\x00xpw\x08\x00\x00\x01}y\x81\xDB\x9Ax
于是萌生了需要将数据序列化成json的想法。
jackson序列化
在使用spring-data-redis,默认情况下是使用org.springframework.data.redis.serializer.JdkSerializationRedisSerializer这个类来做序列化,Jackson redis序列化是spring中自带的.我们使用jackson方式
@Bean
@ConditionalOnClass(RedisOperations.class)
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(factory);
Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
//序列化包括类型描述 否则反向序列化实体会报错，一律都为JsonObject
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
mapper.activateDefaultTyping(mapper.getPolymorphicTypeValidator(), ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(mapper);
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
// key采用 String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
// hash的 key也采用 String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
// value序列化方式采用 jackson
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// hash的 value序列化方式采用 jackson
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
序列化后存储在redis后内容
[
"com.qhong.test.dependBean.Person",
{
"age": 20,
"name": "name0",
"iss": true
}
]
[
"java.util.ArrayList",
[
[
"com.qhong.test.dependBean.Person",
{
"age": 20,
"name": "name0",
"iss": true
}
],
[
"com.qhong.test.dependBean.Person",
{
"age": 21,
"name": "name1",
"iss": true
}
],
[
"com.qhong.test.dependBean.Person",
{
"age": 22,
"name": "name2",
"iss": true
}
]
]
]
上面的不是严格符合json格式规范,虽然比默认二进制好
注意这里序列化json代类型
"com.qhong.test.dependBean.Person"如果没有这个反序列化会报类型转换异常错误
也就是代码中这一段必须设置，我之前就是没有设置，反序列化都是JsonObject必须自己转换类型，否则会报错
//序列化包括类型描述 否则反向序列化实体会报错，一律都为JsonObject
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
mapper.activateDefaultTyping(mapper.getPolymorphicTypeValidator(), ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(mapper);
Fastjson序列化
- 需要倒入Fastjson到依赖
<!-- JSON工具 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.76</version>
</dependency>
- 实现RedisSerializer接口
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.parser.ParserConfig;
import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException;
import java.nio.charset.Charset;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
public class FastJson2JsonRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T> {
public static final Charset DEFAULT_CHARSET = StandardCharsets.UTF_8;
static {
ParserConfig.getGlobalInstance().setAutoTypeSupport(true);
}
private final Class<T> clazz;
public FastJson2JsonRedisSerializer(Class<T> clazz) {
super();
this.clazz = clazz;
}
/**
* 序列化
*/
@Override
public byte[] serialize(T t) throws SerializationException {
if (null == t) {
return new byte[0];
}
return JSON.toJSONString(t, SerializerFeature.WriteClassName).getBytes(DEFAULT_CHARSET);
}
/**
* 反序列化
*/
@Override
public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {
if (null == bytes || bytes.length <= 0) {
return null;
}
String str = new String(bytes, DEFAULT_CHARSET);
return (T) JSON.parseObject(str, clazz);
}
}
- 配置redisTemplate
import org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfigureAfter;
import org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.RedisAutoConfiguration;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
@Configuration
@AutoConfigureAfter(RedisAutoConfiguration.class)
public class RedisCacheAutoConfiguration {
@Bean
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(factory);
FastJson2JsonRedisSerializer<Object> fastJsonRedisSerializer = new FastJson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
// key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
// hash的key也采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
// value序列化方式采用fastJson
template.setValueSerializer(fastJsonRedisSerializer);
// hash的value序列化方式采用fastJson
template.setHashValueSerializer(fastJsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}
注意这是一种方式自己实现RedisSerializer 序列化接口
但是FastJson 1.2.36版本以后不需要自己实现RedisSerializer
为我们提供序列化支持在com.alibaba.fastjson.support.spring中 有GenericFastJsonRedisSerializer和FastJsonRedisSerializer 两个实现类 ，
区别在于
GenericFastJsonRedisSerializer可以自动转换对象类型，FastJsonRedisSerializer需要自定义转换需要的类型。
通常使用 GenericFastJsonRedisSerializer 即可满足大部分场景，如果你想定义特定类型专用的 RedisTemplate 可以使用 FastJsonRedisSerializer 来代替 GenericFastJsonRedisSerializer”
FastJson github有对应问题描述lssues 我已入坑 ，刚开始一直使用FastJsonRedisSerializer****无法自动反向序列化
序列化后存储在redis后内容
{
"@type": "com.qhong.test.dependBean.Person",
"age": 20,
"iss": true,
"name": "name0"
}
[
{
"@type": "com.qhong.test.dependBean.Person",
"age": 20,
"iss": true,
"name": "name0"
},
{
"@type": "com.qhong.test.dependBean.Person",
"age": 21,
"iss": true,
"name": "name1"
},
{
"@type": "com.qhong.test.dependBean.Person",
"age": 22,
"iss": true,
"name": "name2"
}
]
正常情况是格式是正确的，但是如果你存储内容出现set或者doubble类型，会带上Set，D类型描述如下
会出现问题无法解析，但是在程序里是可以反向序列化的
分析参考对比
jdkSerializationRedisSerializer:使用JDK提供的序列化功能。 优点是反序列化时不需要提供类型信息(class)，但缺点是需要实现Serializable接口，还有序列化后的结果非常庞大，是JSON格式的5倍左右，这样就会消耗redis服务器的大量内存。Jackson2JsonRedisSerializer：使用Jackson库将对象序列化为JSON字符串。优点是速度快，序列化后的字符串短小精悍，不需要实现Serializable接口。但缺点也非常致命，那就是此类的构造函数中有一个类型参数，必须提供要序列化对象的类型信息(.class对象)。 通过查看源代码，发现其只在反序列化过程中用到了类型信息。FastJsonRedisSerializer性能最优号称最快的json解析库，但是反序列化后类字段顺序和原来实体类不一致发生改变，在某些set,double字段情况下json格式不正确，但是在程序可以解析
更多问题参考
redis数据库操作
在整合了spring-boot-starter-data-redis后会自动帮我们注入redisTemplate 对象，专门用来操作reids数据库的
在reids中如果想用文件夹方式存储key的话类似这样
我们只需要在存储使用使用::表示文件夹就可以了
redisTemplate.opsForValue().set("userLoginCache::Kenx_6003783582be4c368af14daf3495559c", "user");
如果需要模糊查询key话使用*来表示 如
- 获取所有key
public static Set<String> getAllKey(String keys) {
Set<String> key = redisTemplate.keys(keys + "*");
return key;
}
- 模糊批量删除
/**
* 删除缓存
*
* @param key 可以传一个值 或多个
*/
public static void del(String... key) {
if (key != null && key.length > 0) {
if (key.length == 1) {
redisTemplate.delete(key[0]);
} else {
redisTemplate.delete(Arrays.asList(key));
}
}
}
public static void delByPrefix(String key) {
if (key != null) {
Set<String> keys = redisTemplate.keys(key + "*");
redisTemplate.delete(keys);
}
}
public static void delBySuffix(String key) {
if (key != null) {
Set<String> keys = redisTemplate.keys("*" + key);
redisTemplate.delete(keys);
}
}
public static void clean(){
Set<String> keys = redisTemplate.keys("*");
redisTemplate.delete(keys);
}
因为使用很频繁所以我写成工具库RedisUtil 通过静态方法方式去调用就可以了
基本上包含工作中用到的所有方法， 这里附上源码
package cn.soboys.kmall.cache.utils;
import cn.hutool.extra.spring.SpringUtil;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 定义常用的 Redis操作
*
* @author kenx
*/
public class RedisUtil {
private static final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = SpringUtil.getBean("redisTemplate", RedisTemplate.class);
/**
* 指定缓存失效时间
*
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @return Boolean
*/
public static Boolean expire(String key, Long time) {
try {
if (time > 0) {
redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据key获取过期时间
*
* @param key 键 不能为 null
* @return 时间(秒) 返回 0代表为永久有效
*/
public static Long getExpire(String key) {
return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 判断 key是否存在
*
* @param key 键
* @return true 存在 false不存在
*/
public static Boolean hasKey(String key) {
try {
return redisTemplate.hasKey(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除缓存
*
* @param key 可以传一个值 或多个
*/
public static void del(String... key) {
if (key != null && key.length > 0) {
if (key.length == 1) {
redisTemplate.delete(key[0]);
} else {
redisTemplate.delete(Arrays.asList(key));
}
}
}
public static void delByPrefix(String key) {
if (key != null) {
Set<String> keys = redisTemplate.keys(key + "*");
redisTemplate.delete(keys);
}
}
public static void delBySuffix(String key) {
if (key != null) {
Set<String> keys = redisTemplate.keys("*" + key);
redisTemplate.delete(keys);
}
}
public static void clean(){
Set<String> keys = redisTemplate.keys("*");
redisTemplate.delete(keys);
}
/**
* 普通缓存获取
*
* @param key 键
* @return 值
*/
public static Object get(String key) {
return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 普通缓存放入
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true成功 false失败
*/
public static Boolean set(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 普通缓存放入并设置时间
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期
* @return true成功 false 失败
*/
public static Boolean set(String key, Object value, Long time) {
try {
if (time > 0) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
} else {
set(key, value);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 递增
*
* @param key 键
* @param delta 要增加几(大于0)
* @return Long
*/
public static Long incr(String key, Long delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
}
/**
* 递减
*
* @param key 键
* @param delta 要减少几
* @return Long
*/
public static Long decr(String key, Long delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
}
/**
* HashGet
*
* @param key 键 不能为 null
* @param item 项 不能为 null
* @return 值
*/
public static Object hget(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
}
/**
* 获取 hashKey对应的所有键值
*
* @param key 键
* @return 对应的多个键值
*/
public static Map<Object, Object> hmget(String key) {
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}
/**
* 获取 hashKey对应的所有键
*
* @param key 键
* @return 对应的多个键
*/
public static Set<String> hmgetKey(String key) {
Map map = redisTemplate.opsForHash().entries(key);
return map.keySet();
}
/**
* HashSet
*
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @return true 成功 false 失败
*/
public static Boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* HashSet 并设置时间
*
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @param time 时间(秒)
* @return true成功 false失败
*/
public static Boolean hmset(String key, Map<String, Object> map, Long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @return true 成功 false失败
*/
public static Boolean hset(String key, String item, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间
* @return true 成功 false失败
*/
public static Boolean hset(String key, String item, Object value, Long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除hash表中的值
*
* @param key 键 不能为 null
* @param item 项 可以使多个不能为 null
*/
public static void hdel(String key, Object... item) {
redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);
}
/**
* 判断hash表中是否有该项的值
*
* @param key 键 不能为 null
* @param item 项 不能为 null
* @return true 存在 false不存在
*/
public static Boolean hHasKey(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);
}
/**
* hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要增加几(大于0)
* @return Double
*/
public static Double hincr(String key, String item, Double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);
}
/**
* hash递减
*
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要减少记(小于0)
* @return Double
*/
public static Double hdecr(String key, String item, Double by) {
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by);
}
/**
* 根据 key获取 Set中的所有值
*
* @param key 键
* @return Set
*/
public static Set<Object> sGet(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().members(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 根据value从一个set中查询,是否存在
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return true 存在 false不存在
*/
public static Boolean sHasKey(String key, Object value) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将数据放入set缓存
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public static Long sSet(String key, Object... values) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0L;
}
}
/**
* 将set数据放入缓存
*
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public static Long sSetAndTime(String key, Long time, Object... values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0L;
}
}
/**
* 获取set缓存的长度
*
* @param key 键
* @return Long
*/
public static Long sGetSetSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0L;
}
}
/**
* 移除值为value的
*
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 移除的个数
*/
public static Long setRemove(String key, Object... values) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0L;
}
}
/**
* 获取list缓存的内容
*
* @param key 键
* @param start 开始
* @param end 结束 0 到 -1代表所有值
* @return List
*/
public static List<Object> lGet(String key, Long start, Long end) {
try {
return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 获取list缓存的长度
*
* @param key 键
* @return Long
*/
public static Long lGetListSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForList().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0L;
}
}
/**
* 通过索引 获取list中的值
*
* @param key 键
* @param index 索引 index>=0时， 0 表头，1 第二个元素，依次类推；
* index<0时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推
* @return Object
*/
public static Object lGetIndex(String key, Long index) {
try {
return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return Boolean
*/
public static Boolean lSet(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return Boolean
*/
public static Boolean lSet(String key, Object value, Long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @return Boolean
*/
public static Boolean lSet(String key, List<Object> value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
*
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return Boolean
*/
public static Boolean lSet(String key, List<Object> value, Long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据索引修改list中的某条数据
*
* @param key 键
* @param index 索引
* @param value 值
* @return Boolean
*/
public static Boolean lUpdateIndex(String key, Long index, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 移除N个值为value
*
* @param key 键
* @param count 移除多少个
* @param value 值
* @return 移除的个数
*/
public static Long lRemove(String key, Long count, Object value) {
try {
return redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0L;
}
}
public static Set<String> getAllKey(String keys) {
Set<String> key = redisTemplate.keys(keys + "*");
return key;
}
}
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设计PPT的最少必要知识是什么呢?其实,只要记住两个词就可以了. 简洁,留白. 简洁,就是有很简单的实施方案:在任何一个视觉框架之中,都要尽量减少元素的数量(如形状.线条样式.颜色的数量等),将它们控 ...
- 老板说，你给我1分钟内下载1000张图片！So,easy!
上班的某一天,领导过来说!你帮下载一些图片资源,我以为就几张来着,原来是几十百来个网站要去保存图片!是要我把搞!!! 我们最常规的做法就是通过鼠标右键,选择另存为.但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为 ...
- Java-对象克隆
1. 为什么要克隆 在java中,我们通过直接=等号赋值的方法来拷贝,如果是基本数据类型是没有问题的,例如 int i = 1; int j = 0; j = i; // 直接=等号赋值,这样是没有问 ...
- linux启动redis命令
首先进入到/usr/local/bin目录下(因为你redis安装的目录绝大多数都在这里) root@xxxx:/usr/local/bin#:redis-server wangconfig/redi ...
- 一个神秘的oj2093 花园的守护之神（最小割）
给定一张无向图,你每次可以将一条路的权值增加1,询问最少增加多少次才会使得\(s->t\)的最短路改变 QwQ一看到这个题,我就用种最小割的感觉 我们可以把最短路上的点取出来,然后做最小割呀!! ...
- Windows内核开发-9-32位和64位的区别
Windows内核开发-9-32位和64位的区别 32位的应用程序可以完美再64位的电脑上运行,而32位的内核驱动无法再64位的电脑上运行,或者64位的驱动无法在32位的应用程序上运行.这是为什么呢. ...
- 更好的 java 重试框架 sisyphus 背后的故事
sisyphus 综合了 spring-retry 和 gauva-retrying 的优势,使用起来也非常灵活. 今天,让我们一起看一下西西弗斯背后的故事. 情景导入 简单的需求 产品经理:实现一个 ...