随着数据科学和可视化的日益普及，实时数据可视化成为了许多应用程序中必不可少的一部分。Python语言以其丰富的数据科学生态系统而闻名，其中Bokeh库作为一种功能强大的可视化工具，为实时数据的可视化提供了优秀的支持。本文将介绍如何使用Bokeh库实现实时数据的可视化，并提供相关代码实例。
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在做系统优化时，想到了将数据进行分级存储的思路。因为在系统中会存在一些数据，有些数据的实时性要求不高，比如一些配置信息。基本上配置了很久才会变一次。而有一些数据实时性要求非常高，比如订单和流水的数据。所以这里根据数据要求实时性不同将数据分为三级。
来看上面的代码，我们需要点击按钮的时候更新exam1数组的第三项数据，这时候应该如何实现呢？
数据库锁定机制简单来说就是数据库为了保证数据的一致性而使各种共享资源在被并发访问访问变得有序所设计的一种规则；对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制，Mysql也不例外。
本文将介绍如何在Spring Boot应用中使用Nacos作为配置中心，实现动态更新数据源配置，以便在应用运行时动态更改数据库连接信息，而无需引入Spring Cloud。我们将讨论必要的依赖、配置步骤和示例代码。
Kudu没有提供标准SQL操作，支持Nosql样式的API，这里使用Java 操作Kudu ，包括创建表、插入数据、修改删除数据、删除表等操作，值得注意的是，Java api直接操作Kudu在开发中不是常用的方式，常用方式是Spark操作Kudu、Kudu与Impala整合写SQL操作Kudu。这里为了后续学习，需要在Kudu中创建一些表。
数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）
这种更新数据方式，不建议使用，因为在数据结构不完整的情况下，更新，会导致原来的文档数据丢失。
Bokeh 是一个用于创建交互式和动态数据可视化的强大工具，它可以帮助你在 Python 中展示数据的变化趋势、模式和关联性。本文将介绍如何使用 Bokeh 库在 Python 中创建动态数据可视化，并提供代码示例以供参考。
在ASP.NET2.0中的GridView为我们浏览更新数据提供了一个方便的途径。我们只需要添加一个
根据这个定义，我们就会发现很多工具都是低代码工具。例如：C# 程序员比较熟悉的 CodeSmith。就是一个典型的低代码工具。它有效的减少了重复代码的编写，提高了开发效率。我以前也用 python 写了一些类似工具，并且让其支持一些简单的逻辑让它变成 DSL。
1. 问题分析 2. Cache-Aside 2.1 读缓存 2.2 写缓存 2.3 延迟双删 2.4 如何确保原子性 3. Read-Through/Write-Through 3.1 Read-Through 3.2 Write-Through 4. Write Behind 很多小伙伴在面试的时候，应该都遇到过类似的问题，如何确保缓存和数据库的一致性？ 如果你对这个问题有过研究，应该可以发现这个问题其实很好回答，如果第一次听到或者第一次遇到这个问题，估计会有点懵，今天我们来聊聊这个话题。 1. 问题分
insert into 表名( 字段1,字段2...) Values(值1,值2...);
在 MySQL 中，可以通过使用乐观锁来实现并发控制，以避免数据冲突和并发更新问题。乐观锁是一种乐观的思想，它假设并发操作不会导致冲突，只有在提交更新时才会检查是否发生冲突。
在使用Entity Framwork的三种方式（ModelFist、DBFirst、CodeFirst）中，CodeFirst方式书写的代码最为干净。
使用SQLAlchemy，您可以轻松地查询数据库中的数据。例如，以下代码将查询数据库中所有User对象并打印它们的名称：
本文实例讲述了Thinkphp5.0 框架使用模型Model添加、更新、删除数据操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
因为SwiftUI View 采用的是结构体，当创建想要更改属性的结构体方法时，我们需要添加mutating关键字,例如：
一篇关于字节跳动基于 Apache Hudi 的实时数据湖平台 ByteLake 的分享。
Django数据库迁移是一种管理应用程序模型与数据库之间关系的机制。它可以使得我们在不丢失任何数据的情况下更新数据库模型，以及跨多个开发环境（开发、测试、生产等）同步模型。
缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
修改编辑按钮，修改点击编辑按钮跳转的路由地址，使用 router-link 如下图
在Android开发中，LiveData是一个非常有用的工具。它可以帮助我们在应用程序中实现响应式编程，并且还具有生命周期感知能力，可以帮助我们避免内存泄漏。本文将探讨LiveData的高阶使用和原理，并提供一些常见错误的解决方法。此外，我们还将介绍一些更高级的使用场景，以帮助你更好地使用LiveData。
添加数据：尝试过使用Recordset的Update功能，并不是所有数据库都支持，所以还是启用事物，逐条添加： '插入数据 Function InsertDB() As RetCode '选择数据源，检查标题 Dim rngsrc As Range If SelectDataAndCheckField(rngsrc) = ErrRT Then InsertDB = ErrRT Exit Function End If Dim srcAr
在上一篇文档《聊一聊作为高并发系统基石之一的缓存，会用很简单，用好才是技术活》中，我们对缓存的庞大体系进行了个初步的探讨，浮光掠影般的介绍了本地缓存、集中缓存、多级缓存的不同形式，也走马观花似的初识了缓存设计的关键原则与需要关注的典型问题。
多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。所以需要从业务逻辑上设计，将消费的业务逻辑设计成幂等性。
当 Client 请求写数据时，先根据主键从 Mater Server 中获取要访问的目标 Tablets，然后到对应的 Tablet 获取数据。因为 KUDU 表存在主键约束，所以需要进行主键是否已经存在的判断。一个 Tablet 中存在很多个 RowSets，为了提升性能，我们要尽可能地减少要扫描的 RowSets 数量。首先，我们先通过每个 RowSet 中记录的主键的（最大最小）范围，过滤掉一批不存在目标主键的 RowSets，然后在根据 RowSet 中的布隆过滤器，过滤掉确定不存在目标主键的 RowSets，最后再通过 RowSets 中主键索引，精确定位目标主键是否存在，如果主键已经存在，则报错:主键重复，否则就进行写 MemRowSet。写入操作先被提交到tablet的预写日志(WAL)目录，并根据Raft一致性算法取得follow节点的同意，然后才会被添加到其中一个tablet的内存中，插入会被添加到tablet的MemRowSet中。
王者荣耀是一款5v5的团队竞技游戏，在一局游戏当中，必要的系统提示有利于玩家对实时的战况有更好地把握。比如，当游戏开局时，系统会提示“敌军还有5秒到达战场，请做好准备”；当有英雄被击杀时或者敌我双方防御塔被摧毁时，我方队友和敌方收到的系统提示是不同的。 于是，此类问题就可以用观察者模式很好的实现当防御塔被摧毁后敌我双方英雄分别收到不同的消息的结果。这里再简单描述一下这个具体问题：当敌方高低防御塔被我方娜可露露摧毁时，我方全部队友收到系统提示消息“（娜可露露）摧毁敌方防御塔”，而敌方英雄收到的则是“（娜可露露）摧毁我方防御塔”。
今天博客中，我们就来实现一下一些常用资讯类App中常用的分类选择的控件的封装。本篇博客中没有使用到什么新的技术点，如果非得说用到了什么新的技术点的话，那么勉强的说，用到了一些iOS9以后UICollectionView添加的一些新的特性。本篇博客所涉及的技术点主要有UICollectionView的Cell移动，手势识别，控件封装，闭包回调，面向接口编程，Swift中的泛型等等。这些技术点在之前的博客中也多次使用到，只不过本篇博客使用这些技术点来完成我们的具体需求。 一、实例运行效果 先入为主，下方这个效果
About Cache 作后端开发的同学，缓存是必备技能。这是你不需要花费太多的精力就能显著提升服务性能的灵丹妙药。前提是你得知道如何使用它，这样才能够最大限度发挥它的功效，并抑制其副作用。本文将介绍最如何正确的添加和更新缓存。 开始之前 这部分将介绍在开始加缓存之前我们必须要做的事情。这步非常重要，如果没弄好，很有可能加了缓存反而不如不加。 为什么要用缓存？对于一个服务其性能瓶颈往往都在DB，传统关系型存储尤甚。我们在创建表的时候，并不会未所有的字段创建索引，这意味着如果我们需要读取非缓存数据就要从磁盘拿
这两天小编一直在总结缓存的要点，也同时参考了一些文档，仅此奉上，以供参考。 缓存是必备技能 身为后端开发的开发人员，缓存是必备技能。不需要花费太多的精力就能显著提升服务性能的灵丹妙药。前提是你得知道如何使用它，这样才能够最大限度发挥它的功效，并抑制其副作用。本文将介绍最如何正确的添加和更新缓存。 为什么用缓存？ 为什么要用缓存？对于一个服务其性能瓶颈往往都在DB，传统关系型存储尤甚。我们在创建表的时候，并不会未所有的字段创建索引，这意味着如果我们需要读取非缓存数据就要从磁盘拿数据。这个过程至少需要十几毫秒的
使用只追加存储来记录对数据采取的完整系列操作，而不是仅存储域中数据的当前状态。 该存储可作为记录系统，可用于具体化域对象。 这样一来，无需同步数据模型和业务域，从而简化复杂域中的任务，同时可提高性能、可扩展性和响应能力。 它还可提供事务数据一致性并保留可启用补偿操作的完整审核记录和历史记录。
Order 服务调用 Pay 服务，刚好网络超时，然后 Order 服务开始重试机制，于是 Pay 服务对同一支付请求，就接收到了两次，而且因为轮询负载均衡算法，落在了不同业务节点！所以一个分布式系统接口，须保证幂等性。
ViewModel 和 LiveData 是 Android Jetpack 组件库中的两个核心组件，它们能帮助开发者更有效地管理 UI 相关的数据，并且能够在配置变更（如屏幕旋转）时保存和恢复 UI 数据。
在客户端与数据库之间加上一个Redis缓存，先从Redis中查询，如果没有查到，再去MySQL中查询，同时查询完毕之后，将查询到的数据也存入Redis，这样当下一个用户来进行查询的时候，就可以直接从Redis中获取到数据
在Spring Boot应用程序中使用Seata进行分布式事务管理，主要需要完成如下步骤：
之前的一篇文章中，关于RC 和 RR 隔离级别的问题，在文章尾部建议在大部分场景下，为了高并发和性能的需求，我们都建议使用RC的数据库隔离级别。这里被读者指出，这样的建议是有问题的，基于这个事情，读者也给我一些建议。这里我也进行了一些研究。
在声明式UI编程框架中，UI是程序状态的运行结果，用户构建了一个UI模型，其中应用的运行时的状态是参数。当参数改变时，UI作为返回结果，也将进行对应的改变。这些运行时的状态变化所带来的UI的重新渲染，在ArkUI中统称为状态管理机制。
昨天我们深入了解了部分SharedPreferences的知识点，今天继续说说SharedPreferences，并简单谈下有没有什么替代品可以解决SharedPreferences的那些问题。
前言 数据库锁定机制简单来说就是数据库为了保证数据的一致性而使各种共享资源在被并发访问访问变得有序所设计的一种规则；对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制，Mysql也不例外。 Mysql几种锁定机制类型 MySQL 各存储引擎使用了三种类型（级别）的锁定机制：行级锁定，页级锁定和表级锁定。 1.行级锁定 锁定对象的颗粒度很小，只对当前行进行锁定，所以发生锁定资源争用的概率也最小，能够给予应用程序尽可能大的并发处理能力；弊端就是获取锁释放锁更加频繁，系统消耗更大，同时行级锁定也最容易发生死锁； 行级
从下单开始、支付、发货，收货，每一个环节，都少不了更新订单，每一次更新又需要同时更新好几张表。 这些操作可能被随机分布到很多台服务器上执行，服务器有可能故障，网络有可能出问题。
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