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  • Redis的基本操作

    一:初识Redis

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    1.什么是Redis

    Redis(Remote Dictionary Server ),即远程字典服务,是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助。

    开源:早起版本2w3千行
    基于键值对的存储系统:字典形式
    多种数据结构:字符串,hash,列表,集合,有序集合
    高性能,功能丰富

    2.Redis的特性(8个

    ①速度快

    10W OPS(每秒操作数10W,实测6W左右)

    数据存在内存中(内存读写速度高达40~50G/s)

    c语言实现,单线程模型

    为什么Redis速度这么快?

    1.单线程单进程,避免了进程线程间的切换
    2.IO的多路复用
    3.是内存数据库,读写速度快

    ②持久化

    Redis有RDBAOF机制

    RDB其实就是把数据以快照的形式保存在磁盘上。什么是快照呢,你可以理解成把当前时刻的数据拍成一张照片保存下来。

    全量备份总是耗时的,有时候我们提供一种更加高效的方式AOF,工作机制很简单,redis会将每一个收到的写命令都通过write函数追加到文件中。通俗的理解就是日志记录。

    ③多种数据结构

    str:字符串类型 - 接口缓存

    list:列表 - 分布式

    hash:哈希(相当于Python中的字典) - 缓存

    set:集合 - 去重

    zset:有序的 - 排行榜

    ④支持多种编程语言

    基于TCP通信协议,各大编程语言都支持

    ⑤功能丰富

    发布订阅(消息) Lua脚本,事务(pipeline)等

    ⑥简单

    源代码几万行,不依赖外部库

    ⑦主从复制

    主服务器和从服务器,主服务器可以同步到从服务器中

    ⑧高可用和分布式

    2.8版本以后使用redis-sentinel支持高可用

    3.0版本以后支持分布式

    3.Redis的典型使用场景

    缓存系统: 使用最广泛的就是缓存

    计数器: 网站访问量,转发量,评论数(文章转发,商品销量,单线程模型,不会出现并发问题)

    消息队列: 发布订阅,阻塞队列实现(简单的分布式,blpop:阻塞队列,生产者消费者)

    排行榜: 有序集合(阅读排行,点赞排行,推荐(销量高的,推荐))

    社交网络: 很多特效跟社交网络匹配,粉丝数,关注数

    实时系统: 垃圾邮件处理系统,布隆过滤器

    4.Redis的安装

    安装教程:https://www.cnblogs.com/xuexianqi/p/13340227.html

    5.启动的3种方式

    ①最简启动

    redis-server
    ps -ef|grep redis  #查看进程
    netstat -antpl|grep redis #查看端口
    redis-cli -h ip -p port ping #命令查看
    

    ②动态参数启动

    redis-serve --port 6380 #启动,监听6380端口
    

    ③配置文件启动

    配置文件启动(6379对应手机按键MERZ,意大利女歌手Alessia Merz的名字)

    ##通过redis-cli连接,输入config get * 可以获得默认配置
    #在redis目录下创建config目录,copy一个redis.conf文件
    #daemonize--》是否是守护进程启动(no|yes)
    #port---》端口号
    #logfile--》redis系统日志
    #dir--》redis工作目录
    

    二:再遇Redis

    1.Python操作Redis - 普通连接

    pip安装redis
    pip3 install redis
    
    导入
    from redis import Redis
    
    连接对象
    conn=Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
    ret=conn.get('name')
    print(ret)
    

    2. Python操作Redis - 连接池

    t_redis_pool.py
    import redis
    # pool必须是单例的
    POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379,max_connections=100)  # 造一个池子,最多能放100个连接
    
    t_redis_conn.py
    import redis
    # 包内的py文件,如果想右键运行,导包的时候不能带点
    from t_redis_pool import POOL  # pycharm提示的错
    r = redis.Redis(connection_pool=POOL)  # 只要执行这一句话,就是从池中拿出一个连接
    ret=r.get('name')
    print(ret)
    

    三:又见Redis

    须知:在Redis中设置值,默认,不存在则创建,存在则修改

    1.String字符串操作

    set 设置值

    set(name, value,ex=None, px=None, nx=False, xx=False, keepttl=False)
    
    	name:key的名字
    	value:key的值
        ex:过期时间(秒)
        px:过期时间(毫秒)
        nx:如果设置为True,则只有name不存在时,当前set操作才执行,值存在,就修改不了,执行没效果
        xx:如果设置为True,则只有name存在时,当前set操作才执行,值存在才能修改,值不存在,不会设置新值
    
    set('name', 'xxq')    # 如果存在,就会覆盖,返回:True;不存在,则无变化,返回:None
    
    set('name', 'xxq', 3)    # 设置过期时间为3秒,返回:True;不存在,则无变化,返回:None
    
    set('name1', 'xxq',nx=True)    # 如果不存在,就创建并赋值,返回:True;如果存在,则无变化,返回:None
    
    set('name', 'xxq', xx=True)    # 存在就覆盖,返回True;不存在,则无变化,返回:None
    

    setnx(key, value) 只有name不存在时,当前set操作才执行;值存在,则无效

    相当于:set(key, value, nx=True)
    
    psetex('name', 'xxq')    # 如果存在,就会覆盖,返回:True;不存在,则无变化,返回:None
    

    setex(name, time, value) 设置过期时间:秒

    相当于:set(key, value, time)
    
    psetex('name', 5, 'xxq')    # 如果存在,就会覆盖,返回:True;不存在,则无变化,返回:None
    

    psetex(name, time_ms, value) 设置过期时间:毫秒

    相当于:set(key, time, value, ex=True)
      
    psetex('name', 5000, 'xxq')    # 如果存在,就会覆盖,返回:True;不存在,则无变化,返回:None
    

    mset(*args, **kwargs) 批量设置

    相当于:set(key, value, ex=True)
    
    mset({'name':'xxq', 'age':'18'})    # 存在就覆盖,不存在就创建,都返回:True
    mset(name='xxq', age='18')
    

    setrange(name, offset, value) 替换(key的名称, 索引, 值)

    res = conn.setrange('name', 3, '111')    # 存在则会替换'name'中所有为3的字符为'111';不存在则会创建'name'
    

    setbit(name, offset, value) 对name对应值的二进制表示的位进行操作

        name,redis的name
        offset,位的索引(将值变换成二进制后再进行索引)
        value,值只能是 1 或 0
        
    注:如果在Redis中有一个对应: n1 = "foo",
        那么字符串foo的二进制表示为:01100110 01101111 01101111
        所以,如果执行 setbit('n1', 7, 1),则就会将第7位设置为1,
        那么最终二进制则变成 01100111 01101111 01101111,即:"goo"
    

    get 获取值

    get(name)
    
    	name:key的名字
    
    get('age')    # 存在则返回'age'的值:b'18';不存在则返回:None
    

    mget(keys, *args) 批量获取值

    mget('name', 'age')    # 存在就返回一个列表:[b'xxq1', b'18'],不存在就返回:[None, None]
    res = conn.mget(['name11', 'age11'])    # 存在就返回一个列表:[b'xxq1', b'18'],不存在就返回:[None, None]
    

    getset(name, value) 设置新的值,并返回原值

    getset('name', 'zsy')    # 存在就返回原值:b'xxq1',不存在就返回:None
    

    getrange(key, start, end) 获取子序列,根据字节获取,startend都是下标索引,区间是前闭后闭

    getrange('name', 0, 1)    # 存在则返回:b'zs'(name的索引为0和1所在的字符);不存在则返回:b''
    

    getbit(name, offset)

    获取name对应的值的二进制表示中的某位的值 (0或1)
    

    bitcount(key, start=None, end=None) 获取name对应的值的二进制表示中 1 的个数

    key,Redis的name
    start,位起始位置
    end,位结束位置
    

    bitop(operation, dest, *keys) 获取多个值,并将值做位运算,将最后的结果保存至新的name对应的值

        operation,AND(并) 、 OR(或) 、 NOT(非) 、 XOR(异或)
        dest, 新的Redis的name
        *keys,要查找的Redis的name
        
    # 如:
        bitop("AND", 'new_name', 'n1', 'n2', 'n3')
        # 获取Redis中n1,n2,n3对应的值,然后讲所有的值做位运算(求并集),然后将结果保存 new_name 对应的值中
    

    strlen(name)

    返回name对应值的字节长度(一个汉字3个字节)
    

    incr(name, amount=1) 自增 name对应的值,当name不存在时,则创建name=amount,否则,则自增。

    name,Redis的name
    amount,自增数(必须是整数,可以是负数)
    # 注:同incrby
    

    incrbyfloat(name, amount=1.0) 自增 name对应的值,当name不存在时,则创建name=amount,否则,则自增。

    name,Redis的name
    amount,自增数(浮点型)
    

    decr(name, amount=1) 自减 name对应的值,当name不存在时,则创建name=amount,否则,则自减。

    name,Redis的name
    amount,自减数(整数)
    

    append(key, value) 在redis name对应的值后面追加内容

    key, redis的name
    value, 要追加的字符串
    

    2.list链表操作

    lpush(name, *values) 增加一个key,value可以多个

    lpush('left', 1, 2, 3, 4)    # 创建'left',添加顺序为1 2 3 4,最先添加的会被挤到最后
    
    链表内顺序为:
        4
        3
        2
        1
    

    rpush(name, *values) 增加一个key,value可以多个

    rpush('right', 1, 2, 3, 4)    # 创建'right',添加顺序为1 2 3 4,最先添加的会排在最前面
    
    链表内顺序为:
        1
        2
        3
        4
    

    llen(name) 统计链表长度

    llen('left')    # 如果存在,则返回:4,;如果不存在,则返回:0
    

    linsert(name, where, refvalue, value) 在链表指定位置插入值

    name:redis的name
    where:before或after(大小写皆可)
    refvalue:标杆值,即被插入对象:在它前后插入数据(如果存在多个标杆值,以找到的第一个为准)
    value:要插入的数据
    
    linsert('left', 'before', 4, 666)    # 存在,则在链表'left'的第一个'4'前面插入'666',返回链表总行数;不存在则无变化;返回:0
    

    lset( name, index, value) 对name对应的list中的某一个索引位置重新赋值

    lset('left', 0, 4)    # 存在,则把'left'中的第一个值替换成'4';不存在则报错
    

    lrem( name, count, value) 在name对应的list中删除指定的值

    name,redis的name
    value,要删除的值
    count,count=0,删除列表中所有的指定值;
            count>0,从前往后删除列表中的个数
            count<0,从后往前删除列表中的个数
    

    lpop(name) 在name对应的列表的左侧获取第一个元素并在列表中移除,返回值则是第一个元素

    lpop('left')    # 如果存在,则返回:b'1';不存在则返回:None
    

    rpop(name) 在name对应的列表的右侧获取第一个元素并在列表中移除,返回值则是第一个元素

    rpop('left')    # 如果存在,则返回:b'4';不存在则返回:None
    

    lindex(name, index) 查询name中某个索引位置的值

    lindex('left', 3)    # 如果存在,则返回:'b2';不存在则返回:None
    

    lrange(name, start, end) name对应的列表分片获取数据

    lrange('left', 2, 4)    # 存在则返回列表:[b'3', b'2', b'1'];不存在则返回:[]
    

    ltrim(name, start, end) 在name对应的列表中移除没有在start-end索引之间的值

    name,redis的name
    start,索引的起始位置
    end,索引结束位置(大于列表长度,则代表不移除任何)
    

    rpoplpush(src, dst) 从一个列表取出最右边的元素,同时将其添加至另一个列表的最左边

    src,要取数据的列表的name
    dst,要添加数据的列表的name
    

    brpoplpush(src, dst, timeout=0) 从一个列表的右侧移除一个元素并将其添加到另一个列表的左侧

     src,取出并要移除元素的列表对应的name
    dst,要插入元素的列表对应的name
    timeout,当src对应的列表中没有数据时,阻塞等待其有数据的超时时间(秒),0 表示永远阻塞
    

    自定义增量迭代(生成器的使用场景)

    # 由于redis类库中没有提供对列表元素的增量迭代,如果想要循环name对应的列表的所有元素,那么就需要:
        # 1、获取name对应的所有列表
        # 2、循环列表
    # 但是,如果列表非常大,那么就有可能在第一步时就将程序的内容撑爆,所有有必要自定义一个增量迭代的功能:
    import redis
    conn=redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
    # conn.lpush('test',*[1,2,3,4,45,5,6,7,7,8,43,5,6,768,89,9,65,4,23,54,6757,8,68])
    # conn.flushall()
    def scan_list(name,count=2):
        index=0
        while True:
            data_list=conn.lrange(name,index,count+index-1)
            if not data_list:
                return
            index+=count
            for item in data_list:
                yield item
    print(conn.lrange('test',0,100))
    for item in scan_list('test',5):
        print('---')
        print(item)
    

    3.hash哈希操作

    hset(name, key=None, value=None, mapping=None) 设置单个键值对

    hset('hash1', 'name', 'xxq')    # 不存在则创建,返回:1;存在则覆盖,并返回:0
    

    hmset(name, mapping) 设置多键值对

    hmset('hash2',{'key1':'value1','key2':'value2'})    # 不存在则创建,返回:1;存在则覆盖,并返回:0
    

    hget(name, key) 查询单个键值对

    hget('hash1', 'name')    # 存在则返回查询到的value;不存在则返回:None
    

    hmget(name, keys, *args) 查询多个键值对

    hmget('hash1', 'name1', 'name2')    # 存在则返回列表:[b'xxq', b'xxq'];不存在则返回:[None, None]
    hmget('hash1', ['name1', 'name2'])    # 存在则返回列表:[b'xxq', b'xxq'];不存在则返回:[None, None]
    

    hgetall(name) 获取一个name的全部信息

    hgetall('hash1')    # 若存在,则返回列表:{b'name': b'xxq11', b'name1': b'xxq', };若不存在,则返回:{}
    

    hlen(name) 获取name内键值对的个数

    hlen('hash')
    

    hkeys(name) 获取name内所有的key的值

    hkeys('hash')
    

    hvals(name) 获取name内所有的value的值

    hvals('hash')
    

    hexists(name, key) 检查name对应的hash是否存在当前传入的key

     hexists('hash')
    

    hdel(name,*keys)

    # 将name对应的hash中指定key的键值对删除
    print(re.hdel('xxx','sex','name'))
    

    hincrby(name, key, amount=1)

    # 自增name对应的hash中的指定key的值,不存在则创建key=amount
    # 参数:
        # name,redis中的name
        # key, hash对应的key
        # amount,自增数(整数)
    

    hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)

    # 自增name对应的hash中的指定key的值,不存在则创建key=amount
     
    # 参数:
        # name,redis中的name
        # key, hash对应的key
        # amount,自增数(浮点数)
     
    # 自增name对应的hash中的指定key的值,不存在则创建key=amount
    

    hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)

    # 增量式迭代获取,对于数据大的数据非常有用,hscan可以实现分片的获取数据,并非一次性将数据全部获取完,从而放置内存被撑爆
     
    # 参数:
        # name,redis的name
        # cursor,游标(基于游标分批取获取数据)
        # match,匹配指定key,默认None 表示所有的key
        # count,每次分片最少获取个数,默认None表示采用Redis的默认分片个数
     
    # 如:
        # 第一次:cursor1, data1 = r.hscan('xx', cursor=0, match=None, count=None)
        # 第二次:cursor2, data1 = r.hscan('xx', cursor=cursor1, match=None, count=None)
        # ...
        # 直到返回值cursor的值为0时,表示数据已经通过分片获取完毕
    

    hscan_iter(name, match=None, count=None)

    # 利用yield封装hscan创建生成器,实现分批去redis中获取数据
     
    # 参数:
        # match,匹配指定key,默认None 表示所有的key
        # count,每次分片最少获取个数,默认None表示采用Redis的默认分片个数
     
    # 如:
        # for item in r.hscan_iter('xx'):
        #     print item
    

    4.set集合操作

    sadd(name,values)

    # name对应的集合中添加元素
    

    scard(name)

    获取name对应的集合中元素个数
    

    sdiff(keys, *args)

    在第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合的元素集合
    

    sdiffstore(dest, keys, *args)

    # 获取第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合,再将其新加入到dest对应的集合中
    

    sinter(keys, *args)

    # 获取多一个name对应集合的并集
    

    sinterstore(dest, keys, *args)

    # 获取多一个name对应集合的并集,再讲其加入到dest对应的集合中
    

    sismember(name, value)

    # 检查value是否是name对应的集合的成员
    

    smembers(name)

    # 获取name对应的集合的所有成员
    

    smove(src, dst, value)

    # 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合
    

    spop(name)

    # 从集合的右侧(尾部)移除一个成员,并将其返回
    

    srandmember(name, numbers)

    # 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素
    

    srem(name, values)

    # 在name对应的集合中删除某些值
    

    srem(name, values)

    # 在name对应的集合中删除某些值
    

    sunion(keys, *args)

    # 获取多一个name对应的集合的并集
    

    sunionstore(dest,keys, *args)

    # 获取多一个name对应的集合的并集,并将结果保存到dest对应的集合中
    

    sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
    sscan_iter(name, match=None, count=None)

    # 同字符串的操作,用于增量迭代分批获取元素,避免内存消耗太大
    

    5.zset有序集合操作

    有序集合,在集合的基础上,为每元素排序;元素的排序需要根据另外一个值来进行比较,所以,对于有序集合,每一个元素有两个值,即:值和分数,分数专门用来做排序。

    zadd(name, *args, **kwargs)

    # 在name对应的有序集合中添加元素
    # 如:
         # zadd('zz', 'n1', 1, 'n2', 2)
         # 或
         # zadd('zz', n1=11, n2=22)
    

    zcard(name)

    # 获取name对应的有序集合元素的数量
    

    zcount(name, min, max)

    # 获取name对应的有序集合中分数 在 [min,max] 之间的个数
    

    zincrby(name, value, amount)

    # 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数
    

    r.zrange( name, start, end, desc=False, withscores=False, score_cast_func=float)

    # 按照索引范围获取name对应的有序集合的元素
     
    # 参数:
        # name,redis的name
        # start,有序集合索引起始位置(非分数)
        # end,有序集合索引结束位置(非分数)
        # desc,排序规则,默认按照分数从小到大排序
        # withscores,是否获取元素的分数,默认只获取元素的值
        # score_cast_func,对分数进行数据转换的函数
     
    # 更多:
        # 从大到小排序
        # zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float)
     
        # 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素
        # zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
        # 从大到小排序
        # zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
    

    zrank(name, value)

    # 获取某个值在 name对应的有序集合中的排行(从 0 开始)
     
    # 更多:
        # zrevrank(name, value),从大到小排序
    

    zrangebylex(name, min, max, start=None, num=None)

    # 当有序集合的所有成员都具有相同的分值时,有序集合的元素会根据成员的 值 (lexicographical ordering)来进行排序,而这个命令则可以返回给定的有序集合键 key 中, 元素的值介于 min 和 max 之间的成员
    # 对集合中的每个成员进行逐个字节的对比(byte-by-byte compare), 并按照从低到高的顺序, 返回排序后的集合成员。 如果两个字符串有一部分内容是相同的话, 那么命令会认为较长的字符串比较短的字符串要大
     
    # 参数:
        # name,redis的name
        # min,左区间(值)。 + 表示正无限; - 表示负无限; ( 表示开区间; [ 则表示闭区间
        # min,右区间(值)
        # start,对结果进行分片处理,索引位置
        # num,对结果进行分片处理,索引后面的num个元素
     
    # 如:
        # ZADD myzset 0 aa 0 ba 0 ca 0 da 0 ea 0 fa 0 ga
        # r.zrangebylex('myzset', "-", "[ca") 结果为:['aa', 'ba', 'ca']
     
    # 更多:
        # 从大到小排序
        # zrevrangebylex(name, max, min, start=None, num=None)
    

    zrem(name, values)

    # 删除name对应的有序集合中值是values的成员
     
    # 如:zrem('zz', ['s1', 's2'])
    

    zremrangebyrank(name, min, max)

    # 根据排行范围删除
    

    zremrangebyscore(name, min, max)

    # 根据分数范围删除
    

    zremrangebylex(name, min, max)

    # 根据值返回删除
    

    zscore(name, value)

    # 获取name对应有序集合中 value 对应的分数
    

    zinterstore(dest, keys, aggregate=None)

    # 获取两个有序集合的交集,如果遇到相同值不同分数,则按照aggregate进行操作
    # aggregate的值为:  SUM  MIN  MAX
    

    zunionstore(dest, keys, aggregate=None)

    # 获取两个有序集合的并集,如果遇到相同值不同分数,则按照aggregate进行操作
    # aggregate的值为:  SUM  MIN  MAX
    

    zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)

    zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float)

    # 同字符串相似,相较于字符串新增score_cast_func,用来对分数进行操作
    

    四:深入Redis

    1.其他操作

    delete(*names)

    # 根据删除redis中的任意数据类型
    

    exists(name)

    # 检测redis的name是否存在
    

    keys(pattern='*')

    # 根据模型获取redis的name
     
    # 更多:
        # KEYS * 匹配数据库中所有 key 。
        # KEYS h?llo 匹配 hello , hallo 和 hxllo 等。
        # KEYS h*llo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。
        # KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ,但不匹配 hillo 
    

    expire(name ,time)

    # 为某个redis的某个name设置超时时间
    

    rename(src, dst)

    # 对redis的name重命名为
    

    move(name, db))

    # 将redis的某个值移动到指定的db下
    

    randomkey()

    # 随机获取一个redis的name(不删除)
    

    type(name)

    # 获取name对应值的类型
    

    scan(cursor=0, match=None, count=None)

    scan_iter(match=None, count=None)

    # 同字符串操作,用于增量迭代获取key
    

    2.管道

    redis-py默认在执行每次请求都会创建(连接池申请连接)和断开(归还连接池)一次连接操作,如果想要在一次请求中指定多个命令,则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令,并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。

    import redis
     
    pool = redis.ConnectionPool(host='10.211.55.4', port=6379)
     
    r = redis.Redis(connection_pool=pool)
     
    # pipe = r.pipeline(transaction=False)
    pipe = r.pipeline(transaction=True)
    pipe.multi()
    pipe.set('name', 'alex')
    pipe.set('role', 'sb')
     
    pipe.execute()
    

    3.Django中使用redis

    方式一:

    utils文件夹下,建立redis_pool.py
    import redis
    POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379,password='123456',max_connections=1000)
    
    视图函数中:
    import redis
    from django.shortcuts import render,HttpResponse
    from utils.redis_pool import POOL
    
    def index(request):
        conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
        conn.hset('kkk','age',18)
    
        return HttpResponse('设置成功')
    def order(request):
        conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
        conn.hget('kkk','age')
    
        return HttpResponse('获取成功')
    

    方式二:

    安装django-redis模块
    pip3 install django-redis
    

    setting中

    # redis配置
    CACHES = {
        "default": {
            "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
            "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379",
            "OPTIONS": {
                "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
                "CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}
                # "PASSWORD": "123",
            }
        }
    }
    
    视图函数中:
    from django_redis import get_redis_connection
    conn = get_redis_connection('default')
    print(conn.hgetall('xxx'))
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xuexianqi/p/13377213.html
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