RawKeyboardListener：深入硬件键盘扫描码与修饰键处理 大家好，今天我们来深入探讨 Flutter 框架中 RawKeyboardListener 组件，以及它如何处理硬件键盘扫描码（Scan Code）与修饰键。RawKeyboardListener 允许开发者直接访问底层键盘事件，这为实现自定义键盘行为、处理特殊按键组合提供了可能。与更高级别的 KeyboardListener 不同，RawKeyboardListener 提供的信息更接近硬件，但也意味着需要开发者自己处理更多的细节。 键盘事件的层级结构 在开始深入 RawKeyboardListener 之前，我们需要理解键盘事件在操作系统和应用程序之间的传递过程，以及 Flutter 中不同键盘事件处理组件的角色。 硬件键盘: 用户按下或释放物理键盘上的按键，硬件产生一个扫描码（Scan Code）。 操作系统: 操作系统接收到扫描码，并将其转换为一个虚拟键码（Virtual Key Code）。虚拟键码是操作系统定义的一个抽象键位表示，与具体的键盘布局无关。操作系统还会维护一个修饰键（Modifier Key …
JAVA Redis 使用 Scan 代替 Keys？性能与一致性对比分析
好的，我们现在开始。 JAVA Redis 使用 Scan 代替 Keys：性能与一致性对比分析 大家好！今天我们将深入探讨在使用 Java 操作 Redis 时，如何利用 SCAN 命令代替 KEYS 命令，并分析它们在性能和一致性方面的差异。KEYS 命令虽然简单易用，但在生产环境中，特别是数据量庞大的 Redis 实例上，会带来严重的性能问题。SCAN 命令则提供了一种更安全、更高效的遍历键空间的方式。 1. KEYS 命令的问题 KEYS 命令用于查找所有符合给定模式的键。它的主要问题在于： 阻塞 Redis 服务器: KEYS 命令需要遍历整个键空间，在遍历过程中会阻塞 Redis 服务器，导致其他客户端的请求无法得到及时响应。当数据量非常大时，阻塞时间会非常长，严重影响系统的可用性。 复杂度高: KEYS 命令的时间复杂度为 O(N)，其中 N 是 Redis 数据库中键的总数。这意味着随着键的数量增加，执行时间会线性增长。 想象一下，如果你的 Redis 数据库有数百万甚至数千万个键，使用 KEYS * 命令，Redis 服务器可能要花几秒甚至更长时间才能完成遍历，这段时 …
Redis `SCAN` 命令：避免 `KEYS` 命令的性能陷阱
Redis SCAN：寻宝之旅，告别KEYS的性能黑洞 🚀 各位技术探险家们，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊Redis中一个至关重要的命令：SCAN。 各位可能都听过“KEYS”这个命令，它就像一把万能钥匙，可以粗暴地列出Redis数据库中的所有键。 但是，就像所有强大的工具一样，KEYS 也潜藏着巨大的风险，稍有不慎，就会让你的Redis服务器陷入瘫痪的深渊。 😱 今天，我们就来一场Redis寻宝之旅，学习如何使用SCAN命令，优雅、安全地遍历你的Redis数据库，避开KEYS命令带来的性能陷阱，成为真正的Redis大师！ 第一章：KEYS的诱惑与陷阱 😈 首先，让我们来认识一下KEYS命令。 想象一下，你的Redis数据库是一个巨大的宝藏库，里面堆满了各种珍贵的键值对。 KEYS命令就像一句咒语，可以瞬间将所有宝藏的名字都显示出来。 听起来是不是很棒？ KEYS * # 列出所有键 KEYS user:* # 列出所有以 “user:” 开头的键 但是，别被表面的光鲜所迷惑。 KEYS 命令的底层实现非常简单粗暴：它会 阻塞 Redis 服务器，直到遍历完整个数据库，将所 …
避免使用 `KEYS` 命令的根本原因与替代方案 `SCAN`
避免 KEYS 命令的深渊：踏上 SCAN 的光明之旅 各位技术栈上的旅行者们，大家好！我是你们的老朋友，一位在代码海洋里摸爬滚打了多年的老水手。今天，我们要聊一个关于 Redis 的话题，一个看似简单却暗藏玄机，稍不留神就会让你翻船的话题：KEYS 命令。 你可能会想：“KEYS 命令？不就是查一下 Redis 里面有哪些 key 嘛，有什么大不了的？” 如果你这么想，那就图样图森破了！KEYS 命令就像一个潜伏在平静水面下的冰山，当你一头撞上去的时候，可能就是系统崩溃、服务雪崩的开始。😱 为什么 KEYS 命令会让你哭泣？ 想象一下，你是一位图书馆管理员，图书馆里藏书浩如烟海。现在有人让你把所有书的书名都抄下来。你会怎么做？ KEYS 命令模式： 你拿起笔，从第一个书架开始，一排一排地抄写，直到把所有书架都抄完。 SCAN 命令模式： 你拿到一个清单，清单上列出了每个书架的编号。你从清单上选一个书架，抄写这个书架上的书名，然后休息一下。接着，再从清单上选一个书架，继续抄写。 显然，第一种方式会让你累到崩溃，而且在抄写过程中，图书馆的其他人就没法借书了！Redis 的 KEYS 命令 …
如何避免范围查询（Range Scan）导致的全表扫描
好的，各位观众老爷们，欢迎来到“数据库疑难杂症诊疗室”，我是你们的老朋友，人称“SQL华佗”的码农老王。今天我们要聊聊一个让很多数据库管理员和开发者头疼的问题：范围查询（Range Scan）引发的全表扫描。这就像本来想用手术刀精准切除病灶，结果医生直接拿电锯把病人锯开了，效率低下不说，还伤及无辜啊！😱 一、 啥是范围查询？为啥它会变成全表扫描的罪魁祸首？ 首先，咱们得搞清楚啥是范围查询。 简单来说，就是你想在一个字段里找到某个范围内的值。 比如： “找出年龄在18岁到35岁之间的所有用户” “查询2023年1月1日到2023年12月31日之间的所有订单” “查找积分在1000到5000之间的所有会员” 这些都是典型的范围查询。 想象一下，你在一堆书里找编号在100到200之间的书，这就是一个范围查询。 那么，为啥范围查询这么容易导致全表扫描呢？ 这就要涉及到数据库的索引了。 索引就像书的目录，能帮你快速找到想要的内容，而不用一页一页地翻。 当你的查询条件（比如年龄、日期、积分）对应的字段上有索引，数据库通常会先利用索引找到范围的起点，然后顺着索引一路往下，直到找到范围的终点。 这个过 …
理解 `innodb_lru_scan_depth` 与 `innodb_max_dirty_pages_pct_lwm` 参数的意义
好的，各位尊敬的开发者朋友们，欢迎来到今天的“InnoDB 性能优化小课堂”！我是你们的老朋友，一个在数据库世界里摸爬滚打多年的老码农。今天，咱们要聊聊 MySQL InnoDB 存储引擎里一对“相爱相杀”的参数：innodb_lru_scan_depth 和 innodb_max_dirty_pages_pct_lwm。 我知道，光听名字，这两个参数就透着一股子“高冷”的气息，让人望而却步。别担心，今天我就要把它们扒个精光，让大家彻底理解它们背后的原理，以及如何用它们来优化你的数据库性能。 开场白：LRU 的“爱恨情仇” 在进入正题之前，咱们先来聊聊 LRU (Least Recently Used) 算法。LRU 可谓是计算机世界里的“老网红”了，它广泛应用于各种缓存系统，包括 InnoDB 的 Buffer Pool。 简单来说，LRU 算法就像一个“喜新厌旧”的家伙。它会把最近访问过的数据放在缓存的前面，把很久没访问过的数据踢到缓存的后面。当缓存满了，需要腾出空间时，它就会毫不留情地把排在最后面的数据给“扫地出门”。 InnoDB 的 Buffer Pool 就是一个巨大的 L …
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