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Mac M1安装k8s

一、下载:

下载你docker-mac对应的版本,我的是v1.21.3

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git clone -b v1.21.3 https://github.com/AliyunContainerService/k8s-for-docker-desktop.git

二、执行脚本下拉镜像:

进入k8s-for-docker-desktop,执行如下命令

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./load_images.sh
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Spring WebFlux集成MongoDB

WebFlux是什么

Spring WebFlux 是 Spring MVC 的完全非阻塞响应式替代方案,它可以在不增加硬件资源的情况下实现更好的垂直扩展。作为反应式,它现在利用反应式流来允许异步处理从调用返回到服务器的数据。这意味着我们将看到更少的Lists、Collections 甚至单个对象,取而代之的是它们的反应式等价物,例如FluxMono(来自 Reactor)

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Grpc-java请求与响应参数统一打印

背景

公司使用的GoogleProtobufGrpc-java相关框架,对于调用第二/三方接口的请求日志统一打印一直是一个问题

思路一:

如下图所示:Protobuf生成的xxxGrpc相关类把请求参数和响应参数放在了requestMarshallerresponseMarshaller里面,我们只需要拿到Marshaller并重写Marshallerstream()parse()即可,然后在start()或者初始化Grpc时向MethodDescriptor.Builder提供自己的Marshaller

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《算法》——三向单词查找树

定义

在三向单词查找树中, 每个结点都含有一个字符、三条链接和一个值。这三条链接分别对应着当前字母小于、等于和大于结点字母的所有键。

查找与插入操作

用三向单词查找树实现插入和查找操作很简单。在查找时,我们首先比较键的首字母和根结点的字母。如果键的首字母较小,就选择左链接;如果较大,就选择右链接;如果相等,就选择中链接。然后递归的使用相同的算法。如果遇到了一个空链接或者当键结束时结点的值为空,那么查找未命中;如果非空则查找命中。

在插入一个新键时,首先进行查找,然后和单词查找树一样,在树中补全键末尾的所有结点。

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《算法》——单词查找树

《算法》——单词查找树

基本性质

​ 和各种查找树一样,单词查找树也是由链接的结点所组成的数据结构,这些链接可能为空,也可能指向其他结点。每个结点都只可能有一个指向它的结点,称为它的父结点(只有一个结点除外,即根结点,没有任何结点指向根结点)。每个结点都含有R条链接,其中R为字母表的大小。单词查找树一般会含有大量的空链接,因此在绘制一颗单词查找树时一般会忽略空链接。

值为空的结点在符号表中没有对应的键,它们的存在是为了简化单词查找树中的查找操作!

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《算法》——三向字符串快速排序

优点

三向字符串快速排序只将数组切分为三部分,因此当相应的高位优先的字符串排序产生的非空切分较多时,它需要移动的数据量就会变大,因为它需要进行一系列的三向切分才能取得多向切分的效果。但是,高位优先的字符串排序可能会创建大量(空)子数组,而三向字符串快速排序的切分问题只有三个。因此三向字符串快速排序能够很好处理等值键、有较长公共前缀的键,取值范围较小和键和小数组——所有高位优先的字符串排序算法不善长的情况。

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