rlike中的蜂巢，喜欢详细的区别和使用--喜欢详细的使用
最编程
2024-04-01 20:00:06
...
语法解释
select A (not) LIKE B
1.表示是否可以用B完全匹配A的内容，返回结果是布尔类型(true或false)
2.操作类型是String,其中A是待验证的字符串，B是表达式，B中可以用简单的匹配符号（_,%等，_表示任意单个字符，%表示任意数量的字符）
3.like的匹配是按字符从左向右逐一匹配的，即使只有一个字符不同，也返回false;
4.A或B任意为null,则返回null值；
5.否定比较时候用NOT A LIKE B（使用A NOT LIIKE B也可以）,结果与like的结果时相对的
示例
select 'abcde' like 'abc'; ---false
select 'abcde' like '_bc%'; ---true
select 'abcde' not like 'abc'; ---false
select 'abcde' like null; -----null
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` 自动填充为 `cp test.txt`
- 文件和目录名补全：输入文件名首字母后按 Tab，如 `vi ed
` 显示可用的编辑器列表 - 查看命令帮助： - 使用 `man` 命令配合具体命令名获取详尽帮助，如 `man ls` 或者 `man grep --help`"> 在 Linux 中操作指令指南 - 基本构造与种类 - 指令组成： 1. **主指令 + 选项 + 参数**: 如 `ls -l /home`，`main-action option object` - 内置指令：系统预装的 shell 功能，如 `cd`, `pwd` - 外部指令：独立可执行文件，直接用文件名当作命令，如 `rm`, `mv` - **选项与参数**: - 选项：定制命令行为， `-l` 或 `--long-help` - 短选项：简写形式，例如 `-v` 和 `-V` 可能合并使用 - 长选项：详细描述的选项，如 `--version` 或 `--human-readable` - 参数：命令作用的目标，如 `ls` 对 `/home` 目录的操作 - **指令应用**： - 不同指令需要不同的参数 - 选项可带或不带参数，比如 `grep -i "keyword"` (忽略大小写搜索) - 参数间通常用空格分隔，如 `cp file1 file2 file3` - **中断与完成提示**： - 终止当前指令：按下 Ctrl+C - **自动完成**： - 输入部分命令关键词后，按 Tab 键补全命令，如 `cp ta
` 自动填充为 `cp test.txt` - 文件和目录名补全：输入文件名首字母后按 Tab，如 `vi ed ` 显示可用的编辑器列表 - 查看命令帮助： - 使用 `man` 命令配合具体命令名获取详尽帮助，如 `man ls` 或者 `man grep --help` -
异步编程RxJava-介绍-前言 前段时间写了一篇对协程的一些理解，里面提到了不管是协程还是callback，本质上其实提供的是一种异步无阻塞的编程模式；并且介绍了java中对异步无阻赛这种编程模式的支持，主要提到了Future和CompletableFuture；之后有同学在下面留言提到了RxJava，刚好最近在看微服务设计这本书，里面提到了响应式扩展(Reactive extensions,Rx)，而RxJava是Rx在JVM上的实现，所有打算对RxJava进一步了解。 RxJava简介 RxJava的官网地址：https://github.com/ReactiveX/RxJava， 其中对RxJava进行了一句话描述：RxJava – Reactive Extensions for the JVM – a library for composing asynchronous and event-based programs using observable sequences for the Java VM. 大意就是：一个在Java VM上使用可观测的序列来组成异步的、基于事件的程序的库。 更详细的说明在Netflix技术博客的一篇文章中描述了RxJava的主要特点： 1.易于并发从而更好的利用服务器的能力。 2.易于有条件的异步执行。 3.一种更好的方式来避免回调地狱。 4.一种响应式方法。 与CompletableFuture对比 之前提到CompletableFuture真正的实现了异步的编程模式，一个比较常见的使用场景： CompletableFuture<Integer> future = CompletableFuture.supplyAsync(耗时函数); Future<Integer> f = future.whenComplete((v, e) -> { System.out.println(v); System.out.println(e); }); System.out.println("other..."); 下面用一个简单的例子来看一下RxJava是如何实现异步的编程模式： Observable<Long> observable = Observable.just(1, 2) .subscribeOn(Schedulers.io).map(new Func1<Integer, Long> { @Override public Long call(Integer t) { try { Thread.sleep(1000); //耗时的操作 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace; } return (long) (t * 2); } }); observable.subscribe(new Subscriber<Long> { @Override public void onCompleted { System.out.println("onCompleted"); } @Override public void onError(Throwable e) { System.out.println("error" + e); } @Override public void onNext(Long result) { System.out.println("result = " + result); } }); System.out.println("other..."); Func1中以异步的方式执行了一个耗时的操作，Subscriber(观察者)被订阅到Observable(被观察者)中，当耗时操作执行完会回调Subscriber中的onNext方法。 其中的异步方式是在subscribeOn(Schedulers.io)中指定的，Schedulers.io可以理解为每次执行耗时操作都启动一个新的线程。 结构上其实和CompletableFuture很像，都是异步的执行一个耗时的操作，然后在有结果的时候主动告诉我结果。那我们还需要RxJava干嘛，不知道你有没有注意，上面的例子中其实提供2条数据流[1,2]，并且处理完任何一个都会主动告诉我，当然这只是它其中的一项功能，RxJava还有很多好用的功能，在下面的内容会进行介绍。 异步观察者模式 上面这段代码有没有发现特别像设计模式中的：观察者模式；首先提供一个被观察者Observable，然后把观察者Subscriber添加到了被观察者列表中； RxJava中一共提供了四种角色：Observable、Observer、Subscriber、Subjects Observables和Subjects是两个被观察者，Observers和Subscribers是观察者； 当然我们也可以查看一下源码，看一下jdk中的Observer和RxJava的Observer jdk中的Observer： public interface Observer { void update(Observable o, Object arg); } RxJava的Observer: public interface Observer<T> { void onCompleted; void onError(Throwable e); void onNext(T t); } 同时可以发现Subscriber是implements Observer的： public abstract class Subscriber<T> implements Observer<T>, Subscription 可以发现RxJava中在Observer中引入了2个新的方法：onCompleted和onError onCompleted：即通知观察者Observable没有更多的数据，事件队列完结 onError:在事件处理过程中出异常时，onError会被触发,同时队列自动终止，不允许再有事件发出。 正是因为RxJava提供了同步和异步两种方式进行事件的处理，个人觉得异步的方式更能体现RxJava的价值，所以这里给他命名为异步观察者模式。 好了，下面正式介绍RxJava的那些灵活的操作符，这里仅仅是简单的介绍和简单的实例，具体用在什么场景下，会在以后的文章中介绍 Maven引入
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else return; }else if(buflen == 0) { // 这里表示对端的socket已正常关闭. } if(buflen == sizeof(buf) rs = 1; // 需要再次读取 else rs = 0; } 还有，假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发，当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回，返回-1表示出错。在socket_send内部,当写缓冲已满(send返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send内部,但暂没有更好的办法. ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen) { ssize_t tmp; size_t total = buflen; const char *p = buffer; while(1) { tmp = send(sockfd, p, total, 0); if(tmp < 0) { // 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1. if(errno == EINTR) return -1; // 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满, // 在这里做延时后再重试. if(errno == EAGAIN) { usleep(1000); continue; } return -1; } if((size_t)tmp == total) return buflen; total -= tmp; p += tmp; } return tmp; } 二、epoll在LT和ET模式下的读写方式 在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK) 从字面上看, 意思是: * EAGAIN: 再试一次 * EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block * perror输出: Resource temporarily unavailable 总结: 这个错误表示资源暂时不够, 可能read时, 读缓冲区没有数据, 或者, write时，写缓冲区满了 。 遇到这种情况, 如果是阻塞socket, read/write就要阻塞掉。 而如果是非阻塞socket, read/write立即返回-1, 同 时errno设置为EAGAIN. 所以, 对于阻塞socket, read/write返回-1代表网络出错了. 但对于非阻塞socket, read/write返回-1不一定网络真的出错了. 可能是Resource temporarily unavailable. 这时你应该再试, 直到Resource available. 综上, 对于non-blocking的socket, 正确的读写操作为: 读: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续读 写: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续写 对于select和epoll的LT模式, 这种读写方式是没有问题的. 但对于epoll的ET模式, 这种方式还有漏洞. epoll的两种模式 LT 和 ET
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