1.Mybatis：PageHelper分页插件源码及原理剖析
2.用了这么多年分页插件PageHelper，源码才发现使用不规范
3.数据库存储引擎Page实现详解
4.PostgreSQL · 源码分析 · 回放分析（一）
5.想获取JS加载网页的分析源网页的源码，不想获取JS加载后的源码数据
6.图算法--PageRank分析
Mybatis：PageHelper分页插件源码及原理剖析
PageHelper是一款强大的Mybatis分页插件，以其开源和免费的分析特性受到赞誉。其功能复杂性远超初印象，源码实现了物理分页的分析rabbitmq发布订阅源码强大与彻底。核心在于保持分页插件的源码基本功能，同时提供智能参数以适应复杂场景。分析
基本使用与配置方面，源码PageHelper依赖于jsqlparser包，分析Maven会自动引入。源码关键参数dialect = mysql，分析与oracle等其他数据库对应参数可根据需要选择使用或避免使用，源码保持分页插件的分析简洁性。
源码分析中，源码PageHelper包含SqlUtil、SqlUtilConfig等类，负责数据库类型专用SQL工具的管理与执行，如count查询、分页查询等。自动检测当前数据库方言的机制和缓存策略提高了插件的灵活性与效率。
PageSqlSource类展示了如何解析SQL并添加分页参数，确保分页查询的正确执行。Parser类则负责解析SQL并添加所需分页参数，实现分页功能的关键步骤。
执行分页查询的`SqlUtil.doProcessPage()`方法，展示了创建count查询、执行分页查询、修改参数列表等关键步骤，确保分页查询的高效执行。
PageHelper提供了两种使用方式：直接通过RowBounds参数进行分页查询和使用静态方法`PageHelper.startPage()`。其原理在于使用ThreadLocal传递和保存Page对象，每次查询时需单独设置，以保持分页功能的灵活性。
最佳使用建议包括明确指定方言以及编写SQL分页业务与对应的count查询，避免简化操作以提高性能。推荐进一步阅读相关聚合内容，数学网站源码下载如SpringBoot、设计模式、Mybatis、多线程等，以深入理解其应用与优化。
用了这么多年分页插件PageHelper，才发现使用不规范
在开发过程中，分页插件PageHelper的简便使用往往被忽略其深层次的规范化和优化潜力。本文旨在深入挖掘PageHelper的正确使用方法，以提升项目效率和开发质量。我们将从准备、技术文档、应用讲解以及源码分析四个部分进行探讨。
一. 开发准备
在实际项目中，集成PageHelper通常需要以下依赖：
1. org.springframework.boot - spring-boot-starter-web
2. org.mybatis.spring.boot - mybatis-spring-boot-starter
3. com.github.pagehelper - pagehelper-spring-boot-starter
二. 技术文档
PageHelper支持基于SpringBoot、MyBatis的分页查询，实现高效的数据展示和管理。
三. 应用讲解
传统使用方式较为简单，但在实际应用中存在优化空间。推荐使用规范化的代码结构，如分离分页请求与响应，以及避免在分页查询前后穿插其他SQL操作。
四. 进阶使用
通过定义全局服务接口`BaseService`，可以实现分页参数与业务参数的分离。`PageParam`类封装了分页信息，与`IPage`接口配合，支持灵活的分页操作。此外，利用`default`关键字声明方法体，简化实现逻辑。
五. 源码分析
PageHelper通过抽象类`PageMethod`实现分页功能，包括获取分页参数、执行SQL查询等关键步骤。通过`ISelect`接口自定义集合查询方式，实现与数据库的交互。
六. 总结
PageHelper是隐心象棋助手源码一个功能全面、易于集成的分页插件，它简化了基于MyBatis的分页操作。为了最大化其效能和灵活性，开发者应遵循规范化使用原则，深入理解其内部机制，以适应不同业务场景的需求。
数据库存储引擎Page实现详解
Page在数据库存储引擎中扮演着关键角色，比如B+Tree的叶子节点和KV存储中的Block。其设计旨在适应操作系统对磁盘最小读写单位（Block，KB）的需求，高效管理具有相关性的数据。
在关系型数据库或键值数据库中，每条数据通常可以视为一对KV，即包含主键（Key）与对应值（Value, payload）。例如，关系型数据库中的数据以Tuple形式存储，每个Tuple包含主键列及其它属性列。在描述中，本文将Record视为一条记录。
那么，磁盘上的Page如何组织？
图1显示了Page宏观上的组织方式。
Page由四部分构成：Header、Slot、Record以及Padding。
引入Slot的目的是什么？直接存储Record是否足够？
在实际应用中，Key与Value大小可能非定长，若不借助Slot，访问Page中每个Record变得困难或效率低下。简单思路是每个Record前附加key_length与value_length两个定长变量，记录其后跟随的Record的Key与Value长度。然而，这导致无法随机访问Record，只能通过遍历，效率低。
Slot引入后，每个slot记录对应Record的小型群控系统源码offset，以及key_length与value_length。据此解析出Record内容。由于每个slot定长，支持随机访问。若slots按Key字典序排序，二分查找提升效率。
过去，我自认为理解了Page原理，实则浅尝辄止。一年后，了解数据库知识更多，回看Page，提出设计与实现支持变长Key及Value的需求。这并非易事，我自认能力不足。
设计与实现Page的主要难点包括：
顺序插入时，Slot与Record以追加方式存放。但无序插入时，首先二分找到插入位置，调整Slot与Record后插入新数据。此过程代价高昂，因Slot记录每个Record的offset。另一种方案是保证Slot按序存储，但需调整Record。
删除Record时，删除Slot与Record或仅删除Slot。前者导致offset改变，后者虽实现逻辑删除，空间利用率下降。
在slots上进行二分查找，但由于slot不存储key，每次还需解析Record中的key进行比较，导致计算开销与cache miss，影响性能。
更新变长Value时，原地更新方式不可行。主力进场筹码公式源码
解决方案包括插入、删除、查找与更新操作。
观摩代码时，发现MySQL、PostgreSQL源码阅读不易。偶然间，论文中提及的TreeLine实现满足需求。
TreeLine在现代存储中实现更新在位的键值存储，关键在于结构设计与操作实现。具体实现细节包括数据结构、操作流程，以及更深层次的优化。有兴趣的朋友可自行查阅源码，探索更多内容。
PostgreSQL · 源码分析 · 回放分析（一）
在数据库运行中，可能遇到非预期问题，如断电、崩溃。这些情况可能导致数据异常或丢失，影响业务。为了在数据库重启时恢复到崩溃前状态，确保数据一致性和完整性，我们引入了WAL（Write-Ahead Logging）机制。WAL记录数据库事务执行过程，当数据库崩溃时，利用这些记录恢复至崩溃前状态。
WAL通过REDO和UNDO日志实现崩溃恢复。REDO允许对数据进行修改，UNDO则撤销修改。REDO/UNDO日志结合了这两种功能。除了WAL，还有Shadow Pagging、WBL等技术，但WAL是主要方法。
数据库内部，日志管理器记录事务操作，缓冲区管理器负责数据存储。当崩溃发生，恢复管理器读取事务状态，回放已提交数据，回滚中断事务，恢复数据库一致性。ARIES算法是日志记录和恢复处理的重要方法。
长时间运行后崩溃，可能需要数小时甚至数天进行恢复。检查点技术在此帮助，将脏数据刷入磁盘，记录检查点位置，确保恢复从相对较新状态开始，同时清理旧日志文件。WAL不仅用于崩溃恢复，还支持复制、主备同步、时间点还原等功能。
在记录日志时，WAL只在缓冲区中记录，直到事务提交时等待磁盘写入。LSN（日志序列号）用于管理，只在共享缓冲区中检查。XLog是事务日志，WAL是持久化日志。
崩溃恢复中，checkpointer持续做检查点，加快数据页面更新，提高重启恢复速度。在回放时，数据页面不断向前更新，直至达到特定LSN。
了解WAL格式和包含信息有助于理解日志内容。PG社区正在实现Zheap特性，改进日志格式。WAL文件存储在pg_wal目录下，大小为1GB，与时间线和LSN紧密关联。事务日志与WAL段文件相关联，根据特定LSN可识别文件名和位置。
使用pg_waldump工具可以查看日志内容，理解一次操作记录。日志类型包括Standby、Heap、Transaction等，对应不同资源管理器。PostgreSQL 包含种资源管理器类型，涉及堆元组、索引、序列号操作。
标准记录流程包括：读取数据页面到frame、记录WAL、进行事务提交。插入数据流程生成WAL，复杂修改如索引分裂需要记录多个WAL。
崩溃恢复流程从控制文件中获取检查点位置，严格串行回放至崩溃前状态。redo回放流程与记录代码高度一致。在部分写问题上，FullPageWrite（FPW）策略记录完整数据页面，防止损坏。WAL错误导致部分丢失不影响恢复，数据库会告知失败。磁盘静默错误和内存错误需通过冗余校验解决。
本文总结了数据库崩溃恢复原理，以及PostgreSQL日志记录和崩溃恢复实现。深入理解原理可提高数据库管理效率。下文将详细描述热备恢复和按时间点还原（PITR）方法。
想获取JS加载网页的源网页的源码，不想获取JS加载后的数据
大家好，我是Python进阶者。
在Python网络爬虫领域，遇到一些独特需求，如获取JS加载网页的源网页源码而非JS加载后的数据，这里将探讨实现这一目标的途径和方法。
首先，提到的实现过程涉及使用自动化模块，如selenium、playwright或drissionpage。这些工具能在模拟浏览器环境中运行，帮助我们获取网页原始代码，而非加载后的渲染内容。
以具体的源码示例为例，打开network工具，查看网页渲染流程。发现网页初始状态为空，内容依赖js动态生成。因此，直接访问链接时，页面将无任何内容展示。
解决方法是先进行页面渲染，之后获取源码。这一操作相较于获取渲染后的完整页面，更为高效且安全，尤其是对于表格数据，直接从json链接获取比从页面中抓取更加便捷。
在讨论中，大家还提到了drissionpage结合监听或mitmproxy等工具，能有效解决这类问题。这些工具为解决网络爬虫中的复杂场景提供了有力支持。
成功解决了粉丝提出的问题，鼓励有类似问题的读者，随时加入Python相关交流群，共享知识，共同进步。
最后，感谢提问的粉丝，以及群内其他成员提供的思路与帮助。在提问时，建议注意数据处理细节，如数据脱敏、代码示例、报错截图等，以提高问题解决效率。
图算法--PageRank分析
PageRank算法是一个长期随机游走算法，通过不断迭代最终达到稳定状态。
以一个包含四个节点的有向图为例，它代表了网页之间的链接关系。假设每个节点的出链概率平均分配，例如节点A有3条出链，则传播权重为1/3。那么，该图下的转移关系矩阵应该如下所示：
假设上网者浏览每个网页的概率相等，即1/n，这里有四个网址，所以n=4，这同时也表示了节点的初始PR值。在第一次迭代后，浏览传播后，各节点的PR值发生变化。
接下来的第二次、第三次、第n次传播迭代与第一次类似，转移矩阵M保持不变，Pn=MV1V2*..Vn-1，直到达到稳态，即前后两次迭代后的PR值之差Pn-Pn-1。
PageRank算法主要存在两个问题：一是转移矩阵M可能导致节点的PR总和Sum（PR）不等于1，一直衰减，最终所有节点的PR值都为0；二是SpiderTrap问题，即零outlink，只入不出但有关系指向自己，这会导致PR值都集中到特定节点上。
解决方法是在每个节点设置随机概率α的出链，以模拟用户随机输入网址的概率。阻尼系数α（按照谷歌的实践，默认值为0.）表示用户在任何一个界面上通过随机（1-alpha）输入网址到达此节点n的贡献的PR值。
PR值的计算原理包括：PR值来自于三种方式：PR=alphawPR+aplhadangling分配+(1-alpha)平均分配。其中，w*PR是根据入链权重按路径分配，dangling是强制分配给零OutLink节点，平均分配则防止SpiderTrap问题。
PageRank主要有三种实现：pagerank函数、pagerank_numpy函数和pagerank_scipy函数。这三个函数的原理效果相似，但pagerank函数可以初始化初始节点PR值。
本文详细讲解了PageRank的PR值计算模式、算法存在的问题及其解决方法，并从源码角度分析了PageRank的代码计算模式及解决问题的代码体现。在未来的文章中，将继续补充算法在基于Neo4j图的PageRank传导实战应用例子。
在Jsp中的page指令中的两个编码指什么？图中划线部分！
pageEncoding是jsp文件本身的编码
contentType的charset是指服务器发送给客户端时的内容编码
JSP要经过两次的“编码”，第一阶段会用pageEncoding，第二阶段会用utf-8至utf-8，第三阶段就是由Tomcat出来的网页， 用的是contentType。
第一阶段是jsp编译成.java，它会根据pageEncoding的设定读取jsp，结果是由指定的编码方案翻译成统一的UTF-8 JAVA源码（即.java），如果pageEncoding设定错了，或没有设定，出来的就是中文乱码。
第二阶段是由JAVAC的JAVA源码至java byteCode的编译，不论JSP编写时候用的是什么编码方案，经过这个阶段的结果全部是UTF-8的encoding的java源码。
