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苹果和谷歌联手合作，简化 iPhone 与 Android 双向迁移数据流程

根据科技媒体 9to5google 的报道，谷歌与苹果共同开发的“换机助手”已初步体现在最新发布的 Android Canary 开发者测试版中，并预计将在即将推出的i OS 26 开发者版本中同步亮相。 长期以来，两大移动生态系统的用户在更换平台时需依赖第三方工具或官方提供的独立应用——如苹果的“转移到iOS”和谷歌的“Switch to Android”。尽管这些应用已能迁移部分数据（如联系人、照片和日历），但在完整性、易用性和兼容性方面仍存在局限。 报道称，经谷歌代表证实，新功能将直接嵌入设备初始设置流程，使用户在激活新手机时即可更高效、安全地从另一平台导入更多类型的数据，包括消息记录、应用设置乃至部分媒体内容。 目前，该功能尚处于早期开发阶段，仅在 Android Canary 版本中可见雏形，具体支持的数据类型、传输协议及隐私保护机制等细节尚未公开。 相关阅读：苹果开发新框架 AppMigrationKit，让 iPhone 与 Android 数据自由迁移
2025-12-09
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Redis淘汰+过期双向保证高可用，单线程如何做到快速响应？

2 --> 前言 redis和数据相比除了他们的结构性颠覆以外！还有他们存储位置也是不相同。传统数据库将数据存储在硬盘上每次数据操作都需要IO而Redis是将数据存储在内存上的。这里稍微解释下IO是啥意思。IO就是输入流输出流方式将数据在硬盘和内存之间进行交互！而redis直接在内存上就剩下了IO操作。这也是redis快的原因之一吧 内存相对于硬盘来说很宝贵。我们平时的电脑也是硬盘是内存的几百倍。既然内存很宝贵而redis又将数据存储在内存上那么redis肯定不能肆无忌惮的进行存储 。这就需要redis和开发者们作出相应的优化 首先redis在配置文件(redis.conf)中通过maxmemory参数指定redis 设置整个对内存的支配大小！ 其次就是要求我们开发者在想redis中填值的时候根据自己的需求设置相应的key过期时间。这样不必要的数据就会被redis过期驱逐策略清除。从而节省内存供别人使用 内存分配 maxmemory 指定大小。在redis.conf配置文件中可以直接指定。他的单位时byte。 上图中注释部分是给大家的解释，实际中#配置需要换行哈！！！友情提示 另外我们可以连接上redis通过config命令来设置 两种方式都可以设置，前者是全局设置重启之后仍然有效！后者是临时设置重启之后就会重新加载redis.conf中的配置。 键过期 上面我们从redis本身角度出发设置了内存限制，这样不用担心他们吞噬系统内存！下面就需要我们开发者设计角度约束自己了。 设置过期时间 expire key time 设置过期时间默认单位时S 。 然后通过ttl 命令可以查看剩余过期时间 经过多次执行ttl能够观察到剩余时间在不断的减少！当减少到0的时候就被给驱逐策略驱逐！注意这里说的是驱逐策略驱逐并不是意味着立马被删除 更新过期时间 del key 直接将key删除了那么该key对应的过期自然也就不存在了！这种情况笔者也算作是更新过期时间 set getset等命令重新设置key、value方式会覆盖过期时间 ， 直接被覆盖成-1 set 、 getset包括del严格意义是覆盖过期时间。真正做到更新过期时间的还是expire .在expire是以最新为准的！ 上面其实都修改了key才会引发原本的过期时间失效的！因为此key非彼key 。 但是append、incr 等命令是改变值这种命令是不会影响到原来的过期设置的 淘汰策略 根据上面配置我们可以将我们的redis最大内存设置为1MB , 设置大小随便最好能小点。然后我们通过Java小程序不断向redis中填充。最终当内存不够使用时就会报错 报错就是因为内存满了，新增的key被redis拒绝了！不仅仅是新增的被拒绝，就算此时我们想改变已经在redis中的key的值也是不可用的 public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis("39.102.60.114", 6379); jedis.auth("Qq025025"); Integer index = 1; while (true) { String uuid = UUID.randomUUID().toString(); jedis.set(index.toString(), uuid); System.out.println(index++); } } 不管是append 还是set 全都是报OOM command not allowed when used memory > maxmemory 。代码中打印和redis键个数一致；说明我们默认的淘汰策略是直接拒绝 总结下来就是：当redis内存被使用满了后，任何的写操作都会被拒绝！ 当没有足够内存时难道就这么直接拒绝吗？上面也提到了需要我们程序员自己根据需求设置键过期已释放内存供其他有需要的key使用！那么设置了过期key之后这些key又是怎么被清除的呢？ 这就牵扯出我们的淘汰策略 volatile-lru【最近很少使用】 当内存告警时redis会将近期很少使用且设置了过期时间的key剔除出去，即使该key还没有到过期时间。如果没有符合的key也就是执行之后内存仍然不足时将会和默认淘汰策略noeviction抛出一样的错误OOM command not allowed when used memory > maxmemory 首先我们在redis.conf中配置我们最近很少使用策略. maxmemory-policy volatile-lru 。 然后重启我们的redis服务 。重启之后flushall清空所有数据，我们在通过上面的Java程序重新生成下数据！ Java程序中我们设置前100个key添加过期时间 public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis("39.102.60.114", 6379); jedis.auth("Qq025025"); Integer index = 1; while (true) { String uuid = UUID.randomUUID().toString(); if (index < 100) { jedis.setex(index.toString(),360, uuid); } else { jedis.set(index.toString(), uuid); } System.out.println(index++); } } 简单分析下为什么程序计数器大于redis库中的key数量！就是因为我们为前100设置了过期时间。当内存不足时redis就会将当前设置了过期时间的key中最近最少使用的key进行剔除！所以我们计数器会大于键数量。因为有部分键被清除了！我们获取前100的key都是null ， 说明被删除了！ 那么为什么本次计数器不是比上次多100 。 那是因为我们每次存储进来的是uuid， 所占长度都不是固定的。还有本身淘汰策略也是占用内存的 策略总结 上面演示了最近最少使用的淘汰策略！除此之外还有其他的策略 noeviction：拒绝写请求，正常提供读请求，这样可以保证已有数据不会丢失（默认策略）； 2. volatile-lru：尝试淘汰设置了过期时间的key，虽少使用的key被淘汰，没有设置过期时间的key不会淘汰； 3. volatile-ttl：跟volatile-lru几乎一样，但是他是使用的key的ttl值进行比较，最先淘汰ttl最小的key； 4. volatile-random：其他同上，唯一就是他通过很随意的方式随机选择淘汰key集合中的key； 5. allkeys-lru：区别于volatile-lru的地方就是淘汰目标是全部key，没设置过期时间的key也不能幸免； 6. allkeys-random：这种方式同上，随机的淘汰所有的key。 使用哪种淘汰策略需要我们结合自己的项目场景来配合使用！！！ 过期删除 上面我们从【键过期】、【淘汰策略】两个角度分析了redis 。 仅仅这两方面还没有完全高效使用内存！淘汰策略是濒临内存不足时触发。那么当设置了过期时间的键真正到了过期时间而此时内存尚够使用？这种场景是不是需要将过期键删除呢？ 因为redis是单线程，那么在键过期的时候如何不影响对外服务的同时清除过期键呢？答案是【不行】。严格意义是无法解决的因为单线程同时只能做一件事！既然无法解决那么我们可以达到一种协调状态！如果同一时刻出现一个过期键那么清除键很快这时候阻塞外部服务的时间很短可能毫秒级设置纳秒级！ 但是如何同一时间发生上万键过期，如果想要删除上万键那肯定需要花费一定时间这时候就会阻塞对外服务！这肯定是不能接受的，阻塞时间过长会导致客户端连接超时报错的。这在并发场景下更是无法接受的！所以redis如何应对同一时间过多数据过期的场景，他的删除过期键的方法略有不同！ 定时清除 针对每个过期键设置一个定时器，在过期时就会进行清理该键！ 该做法能够做到数据实时被清理从而保证内存不会被长期占用！提高了内存的使用率！ 但是问题也随之而来，每一个key需要设置一个定时器进行跟踪。redis这里笔者猜测应该是启用另外线程来进行定时跟踪！这里有清除的还请帮忙解答下？ 当同一时间过期key很多的时候！我们的CPU就需要不断的执行这些定时器从而导致CPU资源紧张。最终会影响到redis服务的性能 定期清除 定期删除就是上面我们图示效果，redis会每隔100ms执行一次定时器，定时器的任务就是随机抽取20个设置过期的key 。 判断是否进行清除。上面图示中说明中写错了不是10S ， 而是每隔100ms 。请原谅我的粗心!!! 定期删除和定时删除作用是相反的！定期删除是将key集中进行处理同时为了保证服务的高可用在处理时加入的时间限制。每次执行总时长不能超过25ms 。 也就是说对于客户端来说服务端的延迟不会超过25ms 。 他的优点就是不需要CPU频繁的进行操作key清除！因为他是定期进行清除所以就会导致一部分数据没有来得及清除从而导致内存使用上会被一直占用！ 惰性清除 关于惰性删除我们在平时开发中也经常使用这种方式！当数据过期时redis并不急着去清除这些数据，而是等到该key被再次请求时进行删除！这样在最终效果上是没有问题的。 优点和定期清除一样他保证了CPU不必频繁的进行切换！但是缺点也很明显会导致很多已经过期的key仍然在redis中。 惰性清除+定期清除 我们开头说过了既要高可用又要实时清理过期key 这是无法做到的！既然无法做到我们就需要在CPU和内存中间做一个权衡！redis内部是使用惰性清除和定期清除两种方式结合使用，最终保证CPU和内存之间的一种平衡！ 总结 相信大家对上面三个概念有点模糊了。【键过期】、【淘汰策略】、【过期清除】 首先【键过期】是redis给我们开发者提供的功能。我们可以根据自己的业务需求合理的设置键的过期时间，从而保证内存的高可用 其次【过期清除】在我们之前设置的过期的key如何进行合理的清除，并不能一股脑一下子进行清除因为数据过大会导致服务的卡顿。这个时候我们需要通过定期清除减缓清除key代码的卡顿。在redis.conf中我们可以设置 hz 10 代表1S中平均执行几次这也是我们上面所说的100MS的由来。但是仅仅定期删除会产生遗漏数据所以我们还需要加上惰性清除，最终保证对客户端来说数据是准确实时清除的。 那么关于【淘汰策略】又是啥呢？在上面过期清除是如果用户一直不请求过期的key ，并且随着业务产生越来越多的过期key . 这时候redis服务中还会堆积很多过期的无效key 。这个时候如果内存不够用了的话那又该怎么办呢？这时候我们需要设置淘汰策略比如果volatile-lru . 就会将最近最少使用的设置过期key进行清除从而保证尽可能地接收更多的有效数据！ 这就是为什么会设计三者的原因！好好理解上面三个主题我们再去想想为什么会发生【缓存雪崩】、【缓存崩溃】、【缓存击穿】就好理解一点了呢？
2021-06-28
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跨平台通用markdown浏览&转换器来了

随着AI时代的到来，markdown格式越来越重要了，因为这种格式投喂给AI是最优解，而且大家平时使用的笔记也是这种格式。目前，我们自己公众号的文章，也使用markdown格式进行初稿编辑了。由于使用的广泛性，支持Markdown的工具太多了，但能够跨平台在各种国外&国产环境下都无缝运行的却不多。正是基于这种需求，不甘寂寞的DESK倚天剑再次出鞘了。
2026-07-15
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Ruvy - 转换 Ruby 代码为 WebAssembly 的工具链

Ruvy 是一个工具链，它接受 Ruby 代码作为输入，并创建一个将执行该 Ruby 代码的 WebAssembly 模块。 目前已有从 Ruby 代码创建 Wasm 模块的项目，最常见的是 ruby.wasm。Ruvy 也是基于 ruby.wasm 构建，并提供了一些特定的优势。 官方称创建 Ruvy 旨在利用预初始化 Ruby 虚拟机和 Ruby 脚本包含的 Ruby 文件带来的性能改进。此外，Ruvy 不需要在运行时提供 WASI 参数，从而简化了 Wasm 模块的执行。 WASI 是一组导入的 Wasm 函数的标准化集合，旨在为 Wasm 模块提供一个标准接口，以实现许多典型语言标准库中存在的系统调用。 目前，Ruvy 并未随预编译的二进制文件一起发布，因此需要安装它的构建依赖项，然后编译 Ruvy 才能使用。 构建 Ruvy 后，可以运行以下命令： $ cargo run -- package=cli ruby_examples / hello_world.rb - o index.wasm $ wasmtime index.wasm Hello world 上述命令将构建并执行 CLI，获取 ruby_examples/hello_world.rb 的内容，并创建一个名为 index.wasm 的 Wasm 模块，当调用 index.wasm 的导出_start 函数时，将执行 puts “Hello world”。 如果要使用额外的 Ruby 文件，可以运行以下命令： $ cargo run -- package=cli -- -- preload=prelude / ruby_examples / use_preludes_and_stdin.rb $ echo "this is my input" | wasmtime index.wasm {:discount_input=>"this is my input", :value=>100.0}
2023-10-24

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

时间: 2026-04-11 大小: 211.28KB 下载: 56次
Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

时间: 2026-09-24 大小: 189MB 下载: 9次
Spring

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

时间: 2026-08-21 大小: 5MB 下载: 2次
Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

时间: 2026-08-21 大小: 9.84MB 下载: 40次
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