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手搓遥控器通过上云api执行航线

本文介绍了单元测试环境中的驱动单元和桩单元概念。驱动单元作为主程序接收测试数据并输出结果，桩单元用于模拟被调用子单元的功能。通过FuncTest函数调用add和sub函数的实例，展示了如何编写桩函数来隔离错误。文章指出需要编写桩函数的两种情况：被调用函数未测试或难以模拟特定场景；而不需要的情况包括测试最底层函数或已验证正确的函数。同时说明顶层函数测试时可省略驱动单元。

在Redis的使用中，持久化是一个重要的特性，它将内存中的数据保存到硬盘上，以防止数据丢失。Redis提供了三种主要的持久化方式：AOF（AppendOnlyFile）、RDB（RedisDataBase）以及混合持久化（RDB和AOF）。本文将详细介绍AOF和RDB的区别及配置方式，帮助读者更好地理解和选择合适的持久化方式。

主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决：海量数据存储问题高并发写的问题使用分片集群可以解决上述问题，如图：分片集群特征：集群中有多个master，每个master保存不同数据每个master都可以有多个slave节点master之间通过ping监测彼此健康状态客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点。

Redis事务是一组命令的集合，这些命令会被顺序化、串行化地执行，确保在执行过程中不会被其他客户端的命令打断。核心特性命令打包：多个命令打包成一个单元执行顺序保证：执行期间不被其他客户端插队简单易用：相比MySQL事务实现更轻量优势说明适用场景命令打包多个命令作为一个单元执行需要原子性操作的场景防止插队执行期间不被其他客户端打断并发资源竞争简单轻量实现简单，性能开销小不需要完整ACID的场景乐观锁支持通过WATCH实现版本控制数据一致性要求较高的场景。

本地与分布式限流平滑切换方案核心设计：采用双轨限流机制，结合本地令牌桶（Guava）和Redis分布式计数器，实现故障自动降级与恢复。常态下优先使用本地限流保障性能，Redis异常时自动切换至本地模式，并设置健康探测（3次失败判定故障）、60秒故障标记防抖动。恢复阶段采用渐进式流量回切策略（1%→10%→50%→100%），配合异步计数补偿机制确保数据一致性。关键技术点：健康监测：定时PINGRedis，连续失败触发降级双轨限流：本地令牌桶（5000QPS）与Redis固定/滑动窗口限流故障恢复

本文详解Redis：它是基于内存的键值对NoSQL数据库，由开发者为优化网站自研并开源，现成为后端必备工具。其核心特性包括支持多数据结构（如哈希、有序集合）、内置键过期/发布订阅等功能、通过持久化防数据丢失，还能以集群+主从复制支撑分布式系统。Redis的“快”源于内存存储（比硬盘快10万倍）、逻辑极简、IO多路复用+单线程模型降开销。实战中可做热点缓存（提速系统）、分布式Session（解登录串号）、轻量消息队列（解耦削峰）、实时数据处理，但不适合存大规模/冷数据（内

在素质教育全面推进与高等教育信息化深度发展的背景下，传统纸质化大学生素质测评模式逐渐暴露诸多弊端：评分标准不统一、人工计算误差大、数据存储与检索繁琐、结果公正性易受主观因素影响，已难以满足现代高校精细化管理与人才培养的需求。为解决上述问题，本项目设计开发大学生素质测评系统，旨在通过数字化、智能化手段重构测评流程，实现从"单一分数评价"向"德智体美劳全面评价"的转型。

Redis客户端在哨兵模式下通过"动静结合"策略实现主节点寻址与感知：启动阶段主动询问哨兵获取主节点地址，运行时订阅+switch-master频道被动接收故障转移通知。这与哨兵间通信的__sentinel__:hello频道不同，客户端关注的是最终结果而非内部状态。这种设计既保证了初始连接的效率，又能实时感知集群变化，实现高可用架构下的自动故障转移。

网址：https://www.bilibili.com/video/BV1cr4y1671t?

Redis高可用-哨兵模式(Sentinel)

本文深入剖析RedisLua脚本“可执行任意代码”漏洞的真实情况，澄清CVE-2022-0543并非Redis本身缺陷，而是Debian/Ubuntu系统打包Lua库时引入的内存布局问题。文章详解漏洞原理、影响范围、官方修复方案（Redis≥6.2.6），并提供从5.x升级至7.x的实用指南与避坑建议。同时强调：使用Alpine镜像可天然规避该漏洞。内容兼顾深度与实操，助你安全高效地管理Redis实例。

上文讲解了Redis五种基础数据类型的使用及场景，本文将分析Redis的3中特殊数据类型（Bitmap、HyperLogLog、GEO），这三种类型在特定场景下能有效提升数据处理效率、存储效率等。

SpringBoot4.0集成Redis实现看门狗Lua脚本分布式锁完整使用

Redis采用单线程模型处理核心网络I/O和命令执行（6.0版本前），确保原子性操作且避免多线程开销。其高效性源于内存操作、I/O多路复用和优化的数据结构。单线程简化了实现，但存在CPU密集型操作阻塞的风险。Redis6.0+引入多线程I/O处理网络请求，核心执行仍保持单线程，平衡性能与原子性。这种设计在特定场景下最大化性能，同时通过演进解决瓶颈问题。

本文提供了一套完整的ElasticStack（ELK）与Redis集成部署指南，适用于Ubuntu/CentOS系统。主要内容包括：1）环境准备要求（8GB内存、20GB磁盘、Java11+）；2）典型架构拓扑（Filebeat→Redis→Logstash→Elasticsearch→Kibana）；3）分步安装配置各组件（Java、Redis、Elasticsearch、Logstash、Filebeat、Kibana）；4）完整链路验证方法；5）系统优化与安全加固建议；6）故障排查技巧；7）提供监控

基于Python3编写的redis漏洞图形化利用工具。⚠️注意：主从复制命令执行会清空目标redis数据！！！！

介绍redis的五大数据类型和六大数据结构

redis实现分布式锁。

摘要：本文介绍了一个为本地生活服务商家打造的自主可控的数字化平台解决方案。该系统包含用户端、商户端、骑手端和管理后台四大模块，支持商家建立个性化店铺、智能商品管理、全流程订单追踪等功能。用户可获得流畅的消费体验，商家能实现一站式智慧经营，骑手则拥有智能配送工具。平台运营商可通过数据化后台实现多站点管理、骑手团队管理等精细化运营。系统技术架构基于云服务器，支持PHP7.2+MySQL5.6环境，具备完整的订单处理、数据分析等商业功能，帮助中小商家摆脱平台依赖，建立自主数字化经营能力。

Redisson分布式锁解决传统Redis锁的四大问题：可重入性、自动重试、超时释放和主从一致性。通过哈希结构存储锁信息，支持线程重入计数；提供tryLock方法实现锁重试机制；内置WatchDog自动续期防止业务未完成锁超时；同时优化主从架构下的锁可靠性。Redisson客户端配置简单，支持多种分布式锁功能，是Java分布式系统中处理并发问题的有效工具。

本文介绍了如何使用Redis实现分布式队列。通过Redis的列表数据结构，利用LPUSH/RPUSH和LPOP/RPOP命令实现基本队列功能，并提供了Java示例代码。文章还展示了如何实现生产者和消费者线程，以及更可靠的队列方案——使用RPOPLPUSH命令配合辅助队列来确保消息处理可靠性。这种方案适用于需要高性能、分布式特性的消息队列场景，能够有效解决消费者故障时的消息丢失问题。

RDB和AOF两种持久化机制

本文介绍Redis五大补充类型（如Stream做消息队列、Geospatial用于地图导航等）及其命令，讲解SCAN渐进式遍历键、数据库管理（select、flush等）、RESP通信协议。