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使用 key paths 创建自定义查询函数

作为一个相当严格,静态编译的语言,Swift可能不会在语法自定义方面提供许多渠道,但这实际上确正好相反。...通过自定义和重载运算符,key paths,函数/结果构建器 等功能,我们有很多机会为特定用例进行调整 Swift 的语法。...否定布尔值的 key pahts 让我们查看一个这样的案例,说我们正在研究一个应用程序,用于管理,过滤和排序文章,其中包含以下Article数据模型: struct Article { var...“ 这就是语法自定义的概念进来的地方。通过实现以下前缀函数,我们实际上可以创建一个小小的调整,这将让我们不用担心 true 或 false 的使用key paths: prefix func !...\.isRead) 基于 key paths 的比较 现在,进一步采取措施,让我们也可以使用 key paths 来形成筛选器查询,该筛选器查询将给定属性与任何Equatable的值进行比较。

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    使用 key paths 创建自定义查询函数

    前言 作为一个相当严格,静态编译的语言,Swift 可能不会在语法自定义方面提供许多渠道,但这实际上确正好相反。...通过如何在 Swift 中自定义操作符,Swift 中 key paths 的能力,函数/结果构建器 等功能,我们有很多机会为特定用例进行调整 Swift 的语法。...否定布尔值的 key pahts 让我们查看一个这样的案例,说我们正在研究一个应用程序,用于管理,过滤和排序文章,其中包含以下 Article 数据模型: struct Article { var...“ 这就是语法自定义的概念进来的地方。通过实现以下前缀函数,我们实际上可以创建一个小小的调整,这将让我们不用担心 true 或 false 的使用 key paths: prefix func !...\.isRead) 基于 key paths 的比较 现在,进一步采取措施,让我们也可以使用 key paths 来形成筛选器查询,该筛选器查询将给定属性与任何 Equatable 的值进行比较。

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    Zabbix自定义Key及配置触发器邮件报警

    Zabbix自定义Key(键) Nagios中的插件就是脚本写的程序,来获取数据使用的: Zabbix中设置item收集数据就是用key完成的,现有的键不能满足需求时就需要自己定义key,监控项就是...command只能有一个返回值(UserParameter=key1,who |wc -l) 注意事项 此处自己定义那个key1的名字可以自定义,能通过看到这个名字知道是干什么的就行了,但是这个名字,...-k key1 1 # 4.至此我们就可以到zabbix的web界面去创建监控项了, # 只不过不用填写官方自定义key了, # 而是你自己起名的key,等示例二在进入web界面操作 自定义Key(...$1 # 此处的nginx可以是自定义的名字, # [*] 为脚本里面的位置参数 # /etc/zabbix/key/nginx.sh为你写的自定义Key的脚本 # $1为位置参数,还记得我们用zabbix...我们可以看到此处有了最新数据,我们接下来就可以去创建图形了,但是此处就先不做了,创建图形和前面步骤差不多,下面来一个稍微复杂一点的自定义Key监控脚本. ?

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    为什么不建议使用自定义Object作为HashMap的key

    结合代码分析发现,泄漏的这个对象,主要存在一个全局HashMap中,是作为HashMap的Key值。...第一反应就是这里key对应类没有去覆写equals()和hashCode()方法,但对照代码仔细一看却发现其实已经按要求提供了自定义的equals和hashCode方法了。...对于JDK1.8+版本中,HashMap底层的数据结构形如下图所示,使用数组+链表或者红黑树的结构形式: 给定key进行查询的时候,分为2步: 调用key对象的hashCode()方法,获取hashCode...值,然后换算为对应数组的下标,找到对应下标位置; 根据hashCode找到的数组下标可能会同时对应多个key(所谓的hash碰撞,不同元素产生了相同的hashCode值),这个时候使用key对象提供的equals...{ super(, 0.75f, accessOrder); this.maxEntries = maxEntries; } /** * 自定义数据淘汰触发条件

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    redis 清理某个key前缀的key

    redis清理某个前缀的key 例如,某次研发上线代码,造成了某种前缀的key出现了脏数据(例如key前缀名称为 key_  ), 我们需要快速的清理掉这些问题key。...常用的方法有2种: 1、dump出一个全量数据,然后找出符合条件的key,进行删除操作【推荐】 2、使用scan扫描redis,将全部key捞出来,然后再删除符合条件的key 我们这里使用第一种方法,具体如下操作...awk  -F ',' '{print $3 ,  $NF }'  memory.csv > keys.txt    # 过滤出key的名称和过期时间 egrep key_  keys.txt > .../root/key_.txt     # 将 key_ 前缀的key 过滤出来 cat /root/key_.txt | sort -k 2 -r > /root/sort_keys    # 对key...按照日期进行倒序排序 egrep 2019-09-10 /root/sort_keys  > /root/match_keys    # 注意:我这里紧急处理,只过滤出 2019-09-10 过期的key

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    Redis大keykey拆分方案

    )拆分 背景 业务场景中经常会有各种大keykey的情况, 比如: 1: 单个简单的key存储的value很大 2: hash, set,zset,list 中存储过多的元素(以万为单位) 3...3:一个集群存储了上亿的key 如果key的个数过多会带来更多的内存空间占用, i:key本身的占用(每个key 都会有一个Category前缀) ii:集群模式中,服务端需要建立一些...slot2key的映射关系,这其中的指针占用在key多的情况下也是浪费巨大空间 这两个方面在key个数上亿的时候消耗内存十分明显(Redis 3.2及以下版本均存在这个问题,4.0有优化);...一: key 本身就有很强的相关性,比如多个key 代表一个对象,每个key是对象的一个属性,这种可直接按照特定对象的特征来设置一个新Key——Hash结构, 原先的key则作为这个新Hash 的field...= china; 即redis中存储的是一个key :user.zhangsan, 他有三个 field, 每个field + key 就对应原先的一个key

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    热点Key

    此过程中会在某一主机Server上对相应的Key进行访问,当访问超过Server极限时,就会导致热点 Key 问题的产生。 热点Key的危害 流量集中,达到物理网卡上限。...备份热点Key:即将热点Key+随机数,随机分配至Redis其他节点中。这样访问热点key的时候就不会全部命中到一台机器上了。...大Key Redis使用过程中经常会有各种大key的情况, 比如单个简单的key存储的value很大。...根据这个场景发现,商品数据,在活动期间会有很大的访问量,这是一个热点Key。另外由于前期错误的设置导致了这个热点Key又是一个大Key。...所以我们的优化过程就是按照如果解决掉热点Key和大Key的这两个问题进行的。之前并没有上述的概念,都是摸着石头过河,渐渐地思路才清晰起来。 解决过程 第一版 直接按条件查询数据库。

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    SpringBoot缓存注解@Cacheable之自定义key策略及缓存失效时间指定

    自定义key生成策略 如果希望使用自定义key生成策略,只需继承KeyGenerator,并声明为一个bean @Component("selfKeyGenerate") public static...自定义失效时间扩展 虽然上面可以实现失效时间指定,但是用起来依然不是很爽,要么是全局设置为统一的失效时间;要么就是在代码里面硬编码指定,失效时间与缓存定义的地方隔离,这就很不直观了 接下来介绍一种,直接在注解中...,设置失效时间的case 如下面的使用case /** * 通过自定义的RedisCacheManager, 对value进行解析,=后面的表示失效时间 * @param key * @return...*/ @Cacheable(value = "ttl=30") public String ttl(String key) { return "k_" + key; } 自定义的策略如下:...小结 到此基本上将Spring中缓存注解的常用姿势都介绍了一下,无论是几个注解的使用case,还是自定义key策略,失效时间指定,单纯从使用的角度来看,基本能满足我们的日常需求场景 下面是针对缓存注解的一个知识点抽象

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    SpringBoot缓存注解@Cacheable之自定义key策略及缓存失效时间指定

    自定义key生成策略 如果希望使用自定义key生成策略,只需继承KeyGenerator,并声明为一个bean @Component("selfKeyGenerate") public static...自定义失效时间扩展 虽然上面可以实现失效时间指定,但是用起来依然不是很爽,要么是全局设置为统一的失效时间;要么就是在代码里面硬编码指定,失效时间与缓存定义的地方隔离,这就很不直观了 接下来介绍一种,直接在注解中...,设置失效时间的case 如下面的使用case /** * 通过自定义的RedisCacheManager, 对value进行解析,=后面的表示失效时间 * @param key * @return...*/ @Cacheable(value = "ttl=30") public String ttl(String key) { return "k_" + key; } 自定义的策略如下:...小结 到此基本上将Spring中缓存注解的常用姿势都介绍了一下,无论是几个注解的使用case,还是自定义key策略,失效时间指定,单纯从使用的角度来看,基本能满足我们的日常需求场景 下面是针对缓存注解的一个知识点抽象

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