【Java面试题】Redis上篇（基础、持久化、底层数据结构）

文章目录

  • 基础
    • 1.什么是Redis?
    • 2.Redis可以用来干什么？
    • 3.Redis的五种基本数据结构？
    • 4.Redis为什么这么快？
    • 5.什么是I/O多路复用？
    • 6.Redis6.0为什么使用了多线程？
  • 持久化
    • 7.Redis的持久化方式？区别？
    • 8.RDB和AOF的优缺点？
    • 9.RDB和AOF如何选择
    • 10.Redis的数据恢复？
    • 11.Redis4.0的混合持久化了解吗？
  • 底层数据结构
    • 12.说说Redis的底层数据结构？
    • 13.跳跃表是如何实现的？原理？

基础

1.什么是Redis?

  1. Redis即 Remote Dictionary Service 三个单词中加粗字母的组合，是一种基于键值对（key-value）的 NoSQL 数据库。
  2. value值支持多种数据结构：string（字符串）、hash（哈希）、 list（列表）、set（集合）、zset（有序集合）、Bitmaps（位图）、HyperLogLogopen in new window（基数估算）、GEO（地理信息定位）
  3. Redis 的所有数据都存放在内存当中，所以它的读写性能非常出色
  4. Redis 还可以将内存数据持久化到硬盘上，这样在发生类似断电或者机器故障的时候，内存中的数据并不会“丢失”

2.Redis可以用来干什么？

  1. 热点数据缓存
  2. 计数器（记录浏览量、点赞收藏量）
  3. 分布式锁（SETNX命令+过期时间+Lua脚本）
  4. 排行榜（有序集合）
  5. 社交网络（共同好友/喜好）

3.Redis的五种基本数据结构？

介绍应用场景底层数据结构
string1. 字符串是最基础的数据结构
字符串（简单的字符串、复杂的字符串（例如 JSON、XML））
数字 （整数、浮点数）
甚至是二进制（图片、音频、视频），但最大不能超过 512MB。		1.缓存token
2.计数功能
hash键值对集合，value = {name: ‘沉默王二’, age: 18}1.缓存用户信息
2.缓存对象
listlist 是一个简单的字符串列表，按照插入顺序排序。可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）1.消息队列
2.文章列表
set集合是字符串的无序集合，集合中的元素是唯一的，不允许重复。1.共同好友
sorted set有序集合1.排序功能
2.点赞收藏统计

4.Redis为什么这么快？

Redis 的速度⾮常快，单机的 Redis 就可以⽀撑每秒十几万的并发，性能是 MySQL 的⼏⼗倍。速度快的原因主要有几点：

  1. 基于内存的数据存储，Redis 将数据存储在内存当中，使得数据的读写操作避开了磁盘 I/O。而内存的访问速度远超硬盘，这是 Redis 读写速度快的根本原因。
  2. 单线程模型，Redis 使用单线程模型来处理客户端的请求，这意味着在任何时刻只有一个命令在执行。这样就避免了线程切换和锁竞争带来的消耗。
  3. 高效的数据结构，Redis 提供了多种高效的数据结构，如字符串（String）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等，这些数据结构经过了高度优化，能够支持快速的数据操作。
  4. IO 多路复用，基于 Linux 的 select/epoll 机制。该机制允许内核中同时存在多个监听套接字和已连接套接字，内核会一直监听这些套接字上的连接请求或者数据请求，一旦有请求到达，就会交给 Redis 处理，就实现了所谓的 Redis 单个线程处理多个 IO 读写的请求。

5.什么是I/O多路复用？

引用知乎上一个高赞的回答来解释什么是 I/O 多路复用。假设你是一个老师，让 30 个学生解答一道题目，然后检查学生做的是否正确，你有下面几个选择：

  • 第一种选择：按顺序逐个检查，先检查 A，然后是 B，之后是 C、D。。。这中间如果有一个学生卡住，全班都会被耽误。这种模式就好比，你用循环挨个处理 socket，根本不具有并发能力。
  • 第二种选择：你创建 30 个分身，每个分身检查一个学生的答案是否正确。 这种类似于为每一个用户创建一个进程或者- 线程处理连接。
  • 第三种选择，你站在讲台上等，谁解答完谁举手。这时 C、D 举手，表示他们解答问题完毕，你下去依次检查 C、D 的答案，然后继续回到讲台上等。此时 E、A 又举手，然后去处理 E 和 A。

第一种就是阻塞 IO 模型，第三种就是 I/O 复用模型。

多路复用模型

6.Redis6.0为什么使用了多线程？

  1. Redis6.0 的多线程是用多线程来处理数据的读写和协议解析，但是 Redis执行命令还是单线程的。
  2. 这样做的⽬的是因为 Redis 的性能瓶颈在于⽹络 IO ⽽⾮ CPU，使⽤多线程能提升 IO 读写的效率，从⽽整体提⾼ Redis 的性能。

Redis6.0多线程

持久化

7.Redis的持久化方式？区别？

  1. Redis 支持两种主要的持久化方式：RDB（Redis DataBase）持久化和 AOF（Append Only File）持久化。

  2. 这两种方式可以单独使用，也可以同时使用。

  3. RDB

    • RDB 持久化通过创建数据集的快照（snapshot） 来工作，在指定的时间间隔内将 Redis 在某一时刻的数据状态保存到磁盘的一个 RDB 文件中。

    • 可通过 save 和 bgsave 命令两个命令来手动触发 RDB 持久化操作：

      • save 命令：会同步地将 Redis 的所有数据保存到磁盘上的一个 RDB 文件中。这个操作会阻塞所有客户端请求，直到 RDB 文件被完全写入磁盘

      • bgsave 命令：会在后台异步地创建 Redis 的数据快照，并将快照保存到磁盘上的 RDB 文件中。这个命令会立即返回，Redis 服务器可以继续处理客户端请求

        • 在 BGSAVE 命令执行期间，Redis 会继续响应客户端的请求，对服务的可用性影响较小。快照的创建过程是由一个子进程完成的，主进程不会被阻塞。是在生产环境中执行 RDB 持久化的推荐方式。

    • 以下场景会自动触发 RDB 持久化：

      • 在 Redis 配置文件（通常是 redis.conf）中，可以通过save <seconds> <changes>指令配置自动触发 RDB 持久化的条件。这个指令可以设置多次，每个设置定义了一个时间间隔（秒）和该时间内发生的变更次数阈值
      save 900 1
save 300 10
save 60 10000如果至少有 1 个键被修改，900 秒后自动触发一次 RDB 持久化。
如果至少有 10 个键被修改，300 秒后自动触发一次 RDB 持久化。
如果至少有 10000 个键被修改，60 秒后自动触发一次 RDB 持久化。
      • 当 Redis 服务器通过 SHUTDOWN 命令正常关闭时，如果没有禁用 RDB 持久化，Redis 会自动执行一次 RDB 持久化，以确保数据在下次启动时能够恢复。
      • 在 Redis 复制场景中，当一个 Redis 实例被配置为从节点并且与主节点建立连接时，它可能会根据配置接收主节点的 RDB 文件来初始化数据集。这个过程中，主节点会在后台自动触发 RDB 持久化，然后将生成的 RDB 文件发送给从节点

  4. AOF

    • AOF 持久化通过记录每个写操作命令并将其追加到 AOF 文件中来工作，恢复时通过重新执行这些命令来重建数据集。

    • 简单工作流程：

      • 命令写入 （append）、文件同步（sync）、文件重写（rewrite）、重启加载 （load）

        三分恶面渣逆袭：AOF工作流程

    • 详细工作流程：

      1）当 AOF 持久化功能被启用时，Redis 服务器会将接收到的所有写命令（比如 SET, LPUSH, SADD 等修改数据的命令）追加到 AOF 缓冲区（buffer）的末尾。

      2）为了将缓冲区中的命令持久化到磁盘中的 AOF 文件，Redis 提供了几种不同的同步策略：

      • always：每次写命令都会同步到 AOF 文件，这提供了最高的数据安全性，但可能因为磁盘 I/O 的延迟而影响性能。
      • everysec（默认）：每秒同步一次，这是一种折衷方案，提供了较好的性能和数据安全性。
      • no：不主动进行同步，交由操作系统决定何时将缓冲区数据写入磁盘，这种方式性能最好，但在系统崩溃时可能会丢失最近一秒的数据。

      3）随着操作的不断执行，AOF 文件会不断增长，为了减小 AOF 文件大小，Redis 可以重写 AOF 文件：

      • 重写过程不会解析原始的 AOF 文件，而是将当前内存中的数据库状态转换为一系列写命令，然后保存到一个新的 AOF 文件中。
      • AOF 重写操作由 BGREWRITEAOF 命令触发，它会创建一个子进程来执行重写操作，因此不会阻塞主进程。
      • 重写过程中，新的写命令会继续追加到旧的 AOF 文件中，同时也会被记录到一个缓冲区中。一旦重写完成，Redis 会将这个缓冲区中的命令追加到新的 AOF 文件中，然后切换到新的 AOF 文件上，以确保数据的完整性。

      4）当 Redis 服务器启动时，如果配置为使用 AOF 持久化方式，它会读取 AOF 文件中的所有命令并重新执行它们，以恢复数据库的状态。

8.RDB和AOF的优缺点？

  • RDB

    • 优点：
      1. 适用于全量备份：只有一个紧凑的二进制文件 dump.rdb，非常适合备份、全量复制的场景。
      2. 恢复速度快，RDB 恢复数据的速度远远快于 AOF 的方式
      3. 容灾性好，可以把 RDB 文件拷贝道远程机器或者文件系统张，用于容灾恢复。
    • 缺点：
      1. 实时性低，RDB 是间隔一段时间进行持久化，没法做到实时持久化/秒级持久化。如果在这一间隔事件发生故障，数据会丢失。
      2. 存在兼容问题，Redis 演进过程存在多个格式的 RDB 版本，存在老版本 Redis 无法兼容新版本 RDB 的问题。

  • AOF

    • 优点：
      1. 实时性好，aof 持久化可以配置 appendfsync 属性，有 always，每进行一次命令操作就记录到 aof 文件中一次。
      2. 通过 append 模式写文件，即使中途服务器宕机，可以通过 redis-check-aof 工具解决数据一致性问题。
    • 缺点：
      1. AOF 文件比 RDB 文件大，且 恢复速度慢。
      2. 数据集大 的时候，比 RDB 启动效率低。

9.RDB和AOF如何选择

  1. 一般来说， 如果想达到足以媲美数据库的 数据安全性，应该 同时使用两种持久化功能。在这种情况下，当 Redis 重启的时候会优先载入 AOF 文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下 AOF 文件保存的数据集要比 RDB 文件保存的数据集要完整。
  2. 如果 可以接受数分钟以内的数据丢失，那么可以 只使用 RDB 持久化。
  3. 有很多用户都只使用 AOF 持久化，但并不推荐这种方式，因为定时生成 RDB 快照（snapshot）非常便于进行数据备份， 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快，除此之外，使用 RDB 还可以避免 AOF 程序的 bug。
  4. 如果只需要数据在服务器运行的时候存在，也可以不使用任何持久化方式

10.Redis的数据恢复？

  1. 当 Redis 发生了故障，可以从 RDB 或者 AOF 中恢复数据。
  2. 恢复的过程也很简单，把 RDB 或者 AOF 文件拷贝到 Redis 的数据目录下，如果使用 AOF 恢复，配置文件开启 AOF，然后启动 redis-server 即可。

Redis启动加载数据

Redis 启动时加载数据的流程：

  1. AOF 持久化开启且存在 AOF 文件时，优先加载 AOF 文件。
  2. AOF 关闭或者 AOF 文件不存在时，加载 RDB 文件。
  3. 加载 AOF/RDB 文件成功后，Redis 启动成功。
  4. AOF/RDB 文件存在错误时，Redis 启动失败并打印错误信息

11.Redis4.0的混合持久化了解吗？

  1. 重启 Redis 时，我们很少使用 RDB 来恢复内存状态，因为会丢失大量数据。我们通常使用 AOF 日志重放，但是重放 AOF 日志性能相对 RDB 来说要慢很多，这样在 Redis 实例很大的情况下，启动需要花费很长的时间。
  2. Redis 4.0 为了解决这个问题，带来了一个新的持久化选项——混合持久化。将 rdb 文件的内容和增量的 AOF 日志文件存在一起。这里的 AOF 日志不再是全量的日志，而是 自持久化开始到持久化结束 的这段时间发生的增量 AOF 日志，通常这部分 AOF 日志很小：
  3. 于是在 Redis 重启的时候，可以先加载 rdb 的内容，然后再重放增量 AOF 日志就可以完全替代之前的 AOF 全量文件重放，重启效率因此大幅得到提升。

image-20240328091333669

底层数据结构

12.说说Redis的底层数据结构？

  1. Redis 的底层数据结构有
    • 动态字符串(sds)
    • 字典(ht)
    • 双向链表链表(list)
    • 整数集合(intset)
    • 压缩列表(ziplist)
    • 跳跃表(skiplist)

image-20240328091808629

13.跳跃表是如何实现的？原理？

  1. 跳跃表（skiplist）是一种有序数据结构，它通过在每个节点中维持多个指向其它节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。

image-20240328092218623

  1. ZSet数据结构底层使用跳跃表的原因？

    • 首先，因为 zset 要支持随机的插入和删除，所以它 不宜使用数组来实现，关于排序问题，我们也很容易就想到 红黑树/ 平衡树 这样的树形结构，为什么 Redis 不使用这样一些结构呢？

      • 性能考虑： 在高并发的情况下，树形结构需要执行一些类似于 rebalance 这样的可能涉及整棵树的操作，相对来说跳跃表的变化只涉及局部；

      • 实现考虑： 在复杂度与红黑树相同的情况下，跳跃表实现起来更简单，看起来也更加直观；

    • 基于以上的一些考虑，Redis 基于 William Pugh 的论文做出一些改进后采用了 跳跃表 这样的结构。

  2. 跳跃表是怎么实现的？

    • Redis的跳跃表由zskiplistNode和skiplist两个结构定义

    • zskiplist结构保存跳跃表节点的相关信息,比如节点的数量,以及指向表头节点和表尾节点的指针等等

    • zskiplistNode结构用于表示跳跃表节点

    • 跳跃表的节点元素类型：

      • 层（level）：跳跃表节点的 level 数组可以包含多个元素，每个元素都包含一个指向其它节点的指针，程序可以通过这些层来加快访问其它节点的速度，一般来说，层的数量越多，访问其它节点的速度就越快。

      • 前进指针：每个层都有一个指向表尾的前进指针（level[i].forward 属性），用于从表头向表尾方向访问节点。

        我们看一下跳跃表从表头到表尾，遍历所有节点的路径：

        通过前进指针遍历

      • 跨度：层的跨度用于记录两个节点之间的距离。跨度是用来计算排位（rank）的：在查找某个节点的过程中，将沿途访问过的所有层的跨度累计起来，得到的结果就是目标节点在跳跃表中的排位。（例如，箭头连线上的数字就是跨度，即分值）

        Redis跳跃表

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/778250.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

生成式 AI 学习资源大汇总

生成式 AI 学习资源大汇总

这里汇聚了该领域的海量学习资源&#xff0c;从研究更新到面试技巧&#xff0c;从课程材料到免费课程&#xff0c;还有实用代码&#xff0c;一应俱全&#xff0c;是你工作流程中的得力助手&#xff01; 前沿研究&#xff1a;每月精心筛选的最佳生成式 AI 论文列表&#xff0c;让…
阅读更多...
Linux shell编程学习笔记42：md5sum

Linux shell编程学习笔记42：md5sum

0 前言 前几天在国产电脑上遇到一个问题&#xff0c;先后接到两个文件&#xff0c;如何判断这两个文件内容是否相同&#xff1f; 如果是在Windows系统&#xff0c;可以用fc命令&#xff0c;或者用我自己写的FileInfo&#xff0c;提取两个文件有MD5、SHA1、CRC32值进行比较来判…
阅读更多...
redis-shake可视化监控

redis-shake可视化监控

目录 一.redis-shake v4 1.镜像 2.shake.toml 3.启动redis-shake后 二.json-exporter配置 1.Dockerfile 2.config.yml 三.prometheus配置 1.prometheus.yml 2.redis-shake.json 四.grafana 一.redis-shake v4 1.镜像 ######################### Dockerfile #########…
阅读更多...
Qt打印系统库的日志 - QLoggingCategory

Qt打印系统库的日志 - QLoggingCategory

Qt的动态库通过源码可以可以看到含有大量的qCInfo 和 qCDebug 等大量的日志&#xff0c; 但是我们正常运行Qt程序&#xff0c;这些动态库或插件里面的日志是不会输出到我们的控制台里面的。 所以本章主要记录怎么输出这些日志出来。 一&#xff1a; 步骤 主要使用的是Qt的 函…
阅读更多...
Kubernetes中pod的概念

Kubernetes中pod的概念

pod pod是什么&#xff1a;pod是k8s中基本的构建模块&#xff0c;一个pod可以包含多个和单个容器&#xff0c;包含多个容器时&#xff0c;这些容器总是运行在同一个工作节点上&#xff0c;因为一个pod绝不会跨多个工作节点。 了解pod&#xff1a; pod将容器绑定在一起&#xf…
阅读更多...
【Golang入门教程】Go语言变量的初始化

【Golang入门教程】Go语言变量的初始化

文章目录 强烈推荐引言举例多个变量同时赋值总结强烈推荐专栏集锦写在最后 强烈推荐 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站&#xff0c;通俗易懂&#xff0c;风趣幽默&#xff0c;忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站:人工智能 推荐一个个人工作&#xff0c;日常中比较常…
阅读更多...
政安晨：【Keras机器学习实践要点】（七）—— 使用TensorFlow自定义fit()

政安晨：【Keras机器学习实践要点】（七）—— 使用TensorFlow自定义fit()

政安晨的个人主页&#xff1a;政安晨 欢迎 &#x1f44d;点赞✍评论⭐收藏 收录专栏: TensorFlow与Keras实战演绎机器学习 希望政安晨的博客能够对您有所裨益&#xff0c;如有不足之处&#xff0c;欢迎在评论区提出指正&#xff01; 在TensorFlow中&#xff0c;fit()是一个非常…
阅读更多...
Python+Django+Yolov5路面墙体桥梁裂缝特征检测识别html网页前后端

Python+Django+Yolov5路面墙体桥梁裂缝特征检测识别html网页前后端

程序示例精选 PythonDjangoYolov5路面墙体桥梁裂缝特征检测识别html网页前后端 如需安装运行环境或远程调试&#xff0c;见文章底部个人QQ名片&#xff0c;由专业技术人员远程协助&#xff01; 前言 这篇博客针对《PythonDjangoYolov5路面墙体桥梁裂缝特征检测识别html网页前…
阅读更多...
Parade Series - SVG Resource

Parade Series - SVG Resource

iconfont https://www.iconfont.cn/?spma313x.search_index.i3.2.74e53a819tkkcG音符 <div class"form-group"><a href"Javascript:reload();" class"btn btn-icon btn-outline-light btn-block" style";"><svg t&q…
阅读更多...
打造快乐成长的乐园：探索少儿教育项目的魅力

打造快乐成长的乐园：探索少儿教育项目的魅力

在当今社会&#xff0c;家长们越来越重视孩子的全面发展和个性培养&#xff0c;少儿教育项目因其独特的魅力吸引着越来越多的关注。本文将探讨少儿教育项目的特点、重要性&#xff0c;以及如何打造一个快乐成长的教育乐园。 ### 少儿教育项目的价值 少儿教育项目不仅仅是传授…
阅读更多...
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之九 简单闪烁效果

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之九 简单闪烁效果

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之九 简单闪烁效果 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之九 简单闪烁效果 一、简单介绍 二、简单闪烁效果实现原理 三、简单闪烁效果案例实现简单步骤 四、注意事项 一、简单…
阅读更多...
【开发篇】十二、GCeasy报告分析

【开发篇】十二、GCeasy报告分析

文章目录 1、图一&#xff1a;正常情况2、图二&#xff1a;缓存对象过多3、图三&#xff1a;内存泄漏4、图四&#xff1a;频繁持续Full GC5、图五&#xff1a;元空间不足导致的Full GC 1、图一&#xff1a;正常情况 正常的堆内存如图&#xff1a; 锯齿状对象创建后内存占用上…
阅读更多...
基础算法-去重字符串,辗转相除法，非递归前序遍历二叉树题型分析

基础算法-去重字符串,辗转相除法，非递归前序遍历二叉树题型分析

目录 不同子串 辗转相除法-求最大公约数 二叉树非递归前序遍历 不同子串 从a开始&#xff0c;截取 a aa aaa aaab 从第二个下标开始a aa aab 从第三个 a ab 从第四个 b 使用set的唯一性&#xff0c;然后暴力遍历来去去重&#xff0c;从第一个下标开始截取aaab a aa aaa aaab…
阅读更多...
ES学习日记(三)-------第三方插件选择

ES学习日记(三)-------第三方插件选择

前言 在学习和使用Elasticsearch的过程中&#xff0c;必不可少需要通过一些工具查看es的运行状态以及数据。如果都是通过rest请求&#xff0c;未免太过麻烦&#xff0c;而且也不够人性化。 目前我了解的比较主流的插件就三个,head,cerebor和elasticHD 1.head 老牌插件,功能…
阅读更多...
原生js实现循环滚动效果

原生js实现循环滚动效果

原生js实现如下图循环滚动效果 核心代码 <div class"scroll"><div class"blist" id"scrollContainer"><div class"bitem"></div>......<div class"bitem"></div></div> </di…
阅读更多...
Long long类型比较大小

Long long类型比较大小

long 与 Long long类型和Long类型是不一样&#xff0c;long类型属于基本的数据类型&#xff0c;而Long是long类型的包装类。 结论 long是基本数据类型&#xff0c;判断是否相等时使用 &#xff0c;即可判断值是否相等。&#xff08;基本数据类型没有equals()方法&#xff0…
阅读更多...
局域网找不到共享电脑怎么办？

局域网找不到共享电脑怎么办？

局域网找不到共享电脑是一种常见的问题&#xff0c;给我们的共享与合作带来一定的困扰。天联组网技术可以解决这个问题。本文将介绍天联组网的原理和优势&#xff0c;并探讨其在解决局域网找不到共享电脑问题中的应用。 天联组网的原理和优势 天联组网是一种基于加速服务器的远…
阅读更多...
基于Pytorch的验证码识别模型应用

基于Pytorch的验证码识别模型应用

前言 在做OCR文字识别的时候&#xff0c;或多或少会接触一些验证码图片&#xff0c;这里收集了一些验证码图片&#xff0c;可以对验证码进行识别&#xff0c;可以识别4到6位&#xff0c;纯数字型、数字字母型和纯字母型的一些验证码&#xff0c;准确率还是相当高&#xff0c;需…
阅读更多...
STM32 PWM通过RC低通滤波转双极性SPWM测试

STM32 PWM通过RC低通滤波转双极性SPWM测试

STM32 PWM通过RC低通滤波转双极性SPWM测试 &#x1f4cd;参考内容《利用是stm32cubemx实现双极性spwm调制 基于stm32f407vet6》&#x1f4fa;相关视频链接&#xff1a;https://www.bilibili.com/video/BV16S4y147hB/?spm_id_from333.788 双极性SPWM调制讲解以及基于stm32的代码…
阅读更多...
基于 RisingWave 和 ScyllaDB 构建事件驱动应用

基于 RisingWave 和 ScyllaDB 构建事件驱动应用

概览 在构建事件驱动应用时&#xff0c;人们面临着两大挑战&#xff1a;1&#xff09;低延迟处理大量数据&#xff1b;2&#xff09;实现流数据的实时摄取和转换。 结合 RisingWave 的流处理功能和 ScyllaDB 的高性能 NoSQL 数据库&#xff0c;可为构建事件驱动应用和数据管道…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023

友情链接： 我的编程经验分享 一条长河网 尧图网站开发 尧图建网站