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重学 Java 设计模式：实战中介者模式「按照Mybaits原理手写ORM框架，给JDBC方式操作数据库增加中介者场景」

作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn - 原创系列专题文章 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言 同龄人的差距是从什么时候拉开的 同样的幼儿园.同样的小学.一样的书本.一样的课堂,有人学习好.有人学习差.不只是上学,几乎人生处处都是赛道,发令枪响起的时刻,也就把人生的差距拉开.编程开发这条路也是很长很宽,有人跑得快有人跑得慢.那么你是否想起过,这一点点的差距到遥不可及的距离,是从哪一天开始的.摸摸肚子的肉,看看远处的路,别人讲的是故事,你想起的都是事故.…

ASP.NET MVC 主要的四种过滤器和三种具体实现类

4种常用过滤器(IAuthrorizationFilter.IActionFilter.IResultFilter.IExceptionFilter) 和 3种具体实现类(AuthorizeAttribute.ActionFilterAttribute(Action + Result).HandleErrorAttribute) (图片可放大)…

MVC异常过滤器在三种作用范围下的执行顺序

对于一般过滤器(即:除了IExceptionFilter ),当同时在Controller和Action中都设置了同一个过滤器后(例如IActionFilter),执行顺序一般是由外到里,即“全局”->“控制器”->“行为” 异常是从里往外抛,因次异常的处理顺序则刚好相反,一般是由里到外,即“行为”->“控制器”->“全局”…

<爬虫实战>豆瓣电影TOP250（三种解析方法）

1.豆瓣电影排行.py # 目标:爬取豆瓣电影排行榜TOP250的电影信息 # 信息包括:电影名字,上映时间,主演,评分,导演,一句话评价 # 解析用学过的几种方法都实验一下①正则表达式.②BeautifulSoup③xpath import requests import re # 正则表达式 import json from bs4 import BeautifulSoup # BS from lxml import etree # xpath def get_one_page(url):…

swift项目第三天：手写代码搭建主框架

一:先配置环境:自定义Log输出(DEBUG 和 release模式),并屏蔽后台多余的打印信息 1:屏蔽后台多余的打印信息:如果写了OS_ACTIVITY_MODE = disable 还是不行.把对号重新勾选就可以了. 2:自定义log输出:1:先配置标记: —>buildSettings—>搜索swift flag—>Debug -> 添加-D DEBUG 做标记--------在项目中实现:#if DEBUG    #endif //MARK:-3:定义全局的DLog:使用…

Guava布隆过滤器实战应用

布隆过滤器 简介:本质上布隆过滤器是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 "某样东西一定不存在或者可能存在" 判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将所有元素保存起来,然后通过比较来确定.链表.平衡二叉树.散列表,或者是把元素放到数组或链表里,都是这种思路.以上三种结构的检索时间复杂度分别为O(n), O(logn), O(n/k),O(n),O(n).而布隆过滤器(Bloom…

从位图到布隆过滤器，C#实现

前言 本文将以 C# 语言来实现一个简单的布隆过滤器,为简化说明,设计得很简单,仅供学习使用. 感谢@时总百忙之中的指导. 布隆过滤器简介 布隆过滤器(Bloom filter)是一种特殊的 Hash Table,能够以较小的存储空间较快地判断出数据是否存在.常用于允许一定误判率的数据过滤及防止缓存击穿及等场景. 相较于 .NET 中的 HashSet 这样传统的 Hash Table,存在以下的优劣势. 优势: 占用的存储空间较小.不需要像 HashSet 一样存储 Key 的原始数据. 劣势…

布隆过滤器的概述及Python实现

布隆过滤器 布隆过滤器是一种概率空间高效的数据结构.它与hashmap非常相似,用于检索一个元素是否在一个集合中.它在检索元素是否存在时,能很好地取舍空间使用率与误报比例.正是由于这个特性,它被称作概率性数据结构(probabilistic data structure). 空间效率 我们来仔细地看看它的空间效率.如果你想在集合中存储一系列的元素,有很多种不同的做法.你可以把数据存储在hashmap,随后在hashmap中检索元素是否存在,hashmap的插入和查询的效率都非常高.但是,由于ha…

布隆过滤器（Bloom Filter）原理以及应用

应用场景 主要是解决大规模数据下不需要精确过滤的场景,如检查垃圾邮件地址,爬虫URL地址去重,解决缓存穿透问题等. 布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的.它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数.布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中.它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难.hash原理Hash (哈希,或者散列)函数在计算机领域,尤其是数据快速查找领域,加密领域用的极广.其作用是将一个大的数据集映射到一个小…

Redis: 缓存过期、缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿(热点)、缓存并发(热点)、多级缓存、布隆过滤器

Redis: 缓存过期.缓存雪崩.缓存穿透.缓存击穿(热点).缓存并发(热点).多级缓存.布隆过滤器 2019年08月18日 16:34:24 hanchao5272 阅读数 1026更多 分类专栏: Redis 分布式   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/hanchao5272/article/details/99706189 1.缓存过期 缓存过期:在使用缓存时,可以通…