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爬蟲實戰 -- QQ空間自動點贊

2020-10-02 19:51:27 資料庫

QQ空間自動點贊

    • 前景提要
    • 目標確定
    • 分析介紹
      • 登陸獲取cookie
      • 尋找XML
      • 尋找可變引數
      • 獲取第一個空間動態
      • 尋找點贊所需的URL
      • 尋找可變引數
      • 功能提升到秒贊
    • 全部代碼
      • 最后還是希望你們能給我點一波小小的關注,
      • 奉上自己誠摯的愛心💖

前景提要

因為我周圍的小伙伴們天天跟我說的最多的一句話就是:空間第一條點贊,
所以說我還不如直接做一個自動點贊的代碼呢,免得天天催我點贊,


目標確定

  • QQ空間秒贊

分析介紹

登陸獲取cookie

首先既然是對 QQ空間的一系列操作,自然是先解決登陸方面,在這篇文章里面我就不過多介紹了,因為我上幾期之前對QQ空間已經做了一定的介紹了,直接放出鏈接就好,歡迎看博主以前的文章

def search_cookie():
    qq_number = input('請輸入qq號:')
    if not __import__('os').path.exists('cookie_dict.txt'):
        get_cookie_json(qq_number)
    with open('cookie_dict.txt', 'r') as f:
        cookie=json.load(f)
    return True
def get_cookie_json(qq_number):
    password = __import__('getpass').getpass('請輸入密碼:')
    from selenium import webdriver
    from selenium.webdriver.chrome.options import Options
    login_url = 'https://i.qq.com/'
    chrome_options =Options()
    chrome_options.add_argument('--headless')
    driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
    driver.get(login_url)
    driver.switch_to_frame('login_frame')
    driver.find_element_by_xpath('//*[@id="switcher_plogin"]').click()
    time.sleep(1)
    driver.find_element_by_xpath('//*[@id="u"]').send_keys(qq_number)
    driver.find_element_by_xpath('//*[@id="p"]').send_keys(password)
    time.sleep(1)
    driver.find_element_by_xpath('//*[@id="login_button"]').click()
    time.sleep(1)
    cookie_list = driver.get_cookies()
    cookie_dict = {}
    for cookie in cookie_list:
        if 'name' in cookie and 'value' in cookie:
            cookie_dict[cookie['name']] = cookie['value']
    with open('cookie_dict.txt', 'w') as f:
        json.dump(cookie_dict, f)
    return True
def get_g_tk():
    p_skey = self.cookie['p_skey']
    h = 5381
    for i in p_skey:
        h += (h << 5) + ord(i)
        g_tk = h & 2147483647

尋找XML

當我們拿到cookie資訊和g_tk這個引數之后,繼續去尋找空間好友動態的XML在何處,
首先點到XML位置一個個查找,發現有一個feeds3_html_more很像,點進去發現的確是我們要找的url鏈接,
XML位置

尋找可變引數

這個鏈接所需要的引數有很多,在這里列舉出來

  • uin:
  • scope:
  • view:
  • daylist:
  • uinlist:
  • gid:
  • flag:
  • filter:
  • applist:
  • refresh:
  • aisortEndTime:
  • aisortOffset:
  • getAisort:
  • aisortBeginTime:
  • pagenum:
  • externparam:
  • firstGetGroup:
  • icServerTime:
  • mixnocache:
  • scene:
  • begintime:
  • count:
  • dayspac:
  • sidomain:
  • useutf8:
  • outputhtmlfeed:
  • rd:
  • usertime:
  • windowId:
  • g_tk:
  • qzonetoken:
  • g_tk:

這些引數中類似于可變引數的一共有五個,

  • qzonetoken
  • windowId
  • rd
  • usertime
  • g_tk
  1. qzonetoken 引數在原始碼中是個可變的“定值”,因為每次重繪這個引數都會變,但是原始碼中卻給出了他的具體值,直接獲取即可,

變數位置查找

def get_space():
    your_url = 'https://user.qzone.qq.com/' + str(qq_number)
    html = requests.get(your_url,headers=headers,cookies=cookie)
    if html.status_code == 200:
        qzonetoken = re.findall('window.g_qzonetoken =(.*?);',html.text,re.S)[1].split('"')[1]
    return True
  1. windowId 與 rd 雖說每次重繪結果都不同,但是經過博主多次實驗得出,這兩個引數對整體并沒有什么影響,可以直接抄下來,
'rd': '0.9311604844249088',
'windowId': '0.51158950324406',
  1. usertime 引數看似很眼熟,是個時間戳引數,因為位數不對,說明應該是被放大了一千倍,
'usertime': str(round(time.time() * 1000)),
  1. g_tk 引數上次教程已給出,在JavaScript中分析即可獲得,
def get_g_tk():
    p_skey = self.cookie['p_skey']
    h = 5381
    for i in p_skey:
        h += (h << 5) + ord(i)
        g_tk = h & 2147483647

獲取第一個空間動態

我們拿到XML以及各個引數后,即可訪問該網頁獲取其回傳值了,
但是這個回傳與其他的有一些不同的是,它不僅僅是個json檔案,我們無法獲取后直接轉換成字典格式去給我們使用,這就很麻煩,
_Callback
我們獲取字串后,首先先將前后不一致的都切片扔掉,之后經過一系列處理后發現,我們很難將這個看似像json格式的字串轉換成字典,
在這里我繼續介紹一個第三方庫demjson,

demjson 可以解決不正常的json格式資料

demjson的使用方法很簡單,

encode將 Python 物件編碼成 JSON 字串
decode將已編碼的 JSON 字串解碼為 Python 物件
# 例子
# -*- coding: utf-8 -*-
import demjson
js_json = "{x:1, y:2, z:3}"
py_json1 = "{'x':1, 'y':2, 'z':3}"
py_json2 = '{"x":1, "y":2, "z":3}'
data = demjson.decode(js_json)
print(data)
# {'y': 2, 'x': 1, 'z': 3}
data = demjson.decode(py_json1)
print(data)
# {'y': 2, 'x': 1, 'z': 3}
data = demjson.decode(py_json2)
print(data)
# {'y': 2, 'x': 1, 'z': 3}

我們使用demjson直接將該字串轉換為耳熟能詳的字典格式,提取其中的data的data,即為前八條動態的每個引數,但我們這里只要第一個說說的動態資訊,

text = html.text[10:-2].replace(" ", "").replace('\n','')
json_list = demjson.decode(text)['data']['data']
qq_spaces = json_list[0]

我們拿到其資訊后,先提取一些我們比較想知道的東西,比如名字、QQ號、發布時間、所獲贊數、說說內容、說說地址等等結果,
在 qq_spaces 引數中我們發現里面有一個很長也很特殊的一個結果是 html 結果,這個結果里面很長,簡單來看是個網頁常規代碼,應該是被JavaScript寫入到網頁中了,既然不是全部代碼,那么只能用正則提取一下里面的具體我們需要的東西了,

content = str(qq_spaces['html'])
try:zanshu = re.findall('<spanclass="f-like-cnt">(.*?)</span>人覺得很贊</div>',content,re.S)[0]
except:return None
time_out = str(qq_spaces['feedstime'])
print("名字:"+str(qq_spaces['nickname']))
print("QQ號:"+str(qq_spaces['opuin']))
print("時間:"+time_out)
print('贊數:'+zanshu)
times = qq_spaces['abstime']
his_url = re.findall('data-curkey="(.*?)"',content,re.S)[0]

尋找點贊所需的URL

在QQ空間隨便找個好友點個贊吧,這樣我們才能接收到請求,
我們首先清空原來動態產生的抓包,直接點個贊發現關于dolike的url只有三個,第一個是個POST請求,應該是我們所需要的點贊網址,
點贊URL

尋找可變引數

我們獲取到URL后,找到里面所需要的引數,發現一共有十一個引數,在這里猜測應該不存在加密引數,

  1. qzreferrer引數為自己QQ空間的網址,表示從哪里來的鏈接地址,
  2. opuin引數為自己的QQ號,可以直接在代碼提取,
  3. unikey引數與curkey引數為被點贊方的鏈接,即說說鏈接,剛才已獲取,
  4. abstime引數為被點贊方說說的發布時間的時間戳,
  5. fid引數為被點贊方的鏈接后綴,

既然引數沒什么問題那就直接寫代碼吧,

def get_zan(times,his_url):
    data = {'g_tk': g_tk,'qzonetoken': qzonetoken}
    post_data = {
        'qzreferrer': 'https://user.qzone.qq.com/'+str(qq_number),
        'opuin': str(qq_number),
        'unikey': str(his_url),
        'curkey': str(his_url),
        'from': '1',
        'appid': '311',
        'typeid': '0',
        'abstime': str(times),
        'fid': str(his_url).split('/')[-1],
        'active': '0',
        'fupdate': '1'
    }
    url = 'https://user.qzone.qq.com/proxy/domain/w.qzone.qq.com/cgi-bin/likes/internal_dolike_app?'
    url = url + urllib.parse.urlencode(data)
    html = requests.post(url,headers=headers,cookies=cookie,data=post_data)
    if html.status_code == 200:print("點贊成功" if len(html.text) == 469 else "點贊失敗")

功能提升到秒贊

因為樹莓派并不是很不錯的問題,這個代碼做不到絕對的秒贊,

  1. 在本地建立一個檔案,負責寫入最后一條說說所產生的時間戳,
  2. 比對當前時間戳與空間第一條說說是否相同,若相同則無更新,
  3. 點贊后重寫檔案,以便下次使用代碼即可秒贊,
def run_tolike():
    if os.path.exists('time_out.txt'):
        with open('time_out.txt','r') as f:
            time_out = f.read()
    else:time_out = None
    while True:
        get_friends_list()
        time.sleep(__import__('random').randint(0,5)) # 秒贊?
if not time_out or time_out != time_out:
    time_out = time_out
    get_zan(times,his_url)
    return True
else:log('說說無更新,等待中...')
with open('time_out.txt','w') as f:
    f.write(str(times))

全部代碼

import time,os,json
import re
import demjson
import urllib
import requests
from lxml import etree
def log(content):
    this_time = time.strftime('%H:%M:%S',time.localtime(time.time()))
    print("["+str(this_time)+"]" + content)
class QQ_like:
    def __init__(self,qq_number):
        self.headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'}
        self.qq_number = qq_number
        self.get_preparameter()
        self.run_tolike()
    def get_preparameter(self):
        self.search_cookie()
        self.get_g_tk()
        self.get_space()
    def run_tolike(self):
        if os.path.exists('time_out.txt'):
            with open('time_out.txt','r') as f:
                self.time_out = f.read()
        else:self.time_out = None
        while True:
            self.get_friends_list()
            time.sleep(__import__('random').randint(0,5))
    def search_cookie(self):
        if not os.path.exists('cookie_dict.txt'):
            self.get_cookie_json()
        with open('cookie_dict.txt', 'r') as f:
            self.cookie=json.load(f)
        return True
    def get_cookie_json(self):
        password = __import__('getpass').getpass('請輸入密碼:')
        from selenium import webdriver
        from selenium.webdriver.chrome.options import Options
        login_url = 'https://i.qq.com/'
        chrome_options =Options()
        chrome_options.add_argument('--headless')
        driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
        driver.get(login_url)
        driver.switch_to_frame('login_frame')
        driver.find_element_by_xpath('//*[@id="switcher_plogin"]').click()
        time.sleep(1)
        driver.find_element_by_xpath('//*[@id="u"]').send_keys(self.qq_number)
        driver.find_element_by_xpath('//*[@id="p"]').send_keys(password)
        time.sleep(1)
        driver.find_element_by_xpath('//*[@id="login_button"]').click()
        time.sleep(1)
        cookie_list = driver.get_cookies()
        cookie_dict = {}
        for cookie in cookie_list:
            if 'name' in cookie and 'value' in cookie:
                cookie_dict[cookie['name']] = cookie['value']
        with open('cookie_dict.txt', 'w') as f:
            json.dump(cookie_dict, f)
        return True
    def get_g_tk(self):
        p_skey = self.cookie['p_skey']
        h = 5381
        for i in p_skey:
            h += (h << 5) + ord(i)
            self.g_tk = h & 2147483647
    def get_space(self):
        your_url = 'https://user.qzone.qq.com/' + str(self.qq_number)
        html = requests.get(your_url,headers=self.headers,cookies=self.cookie)
        if html.status_code == 200:
            self.qzonetoken = re.findall('window.g_qzonetoken =(.*?);',html.text,re.S)[1].split('"')[1]
        return True
    def get_friends_list(self):
        times = ""
        url = "https://user.qzone.qq.com/proxy/domain/ic2.qzone.qq.com/cgi-bin/feeds/feeds3_html_more?"
        data = {
            'uin': self.qq_number,
            'scope': '0',
            'view': '1',
            'daylist': '',
            'uinlist': '',
            'gid': '',
            'flag': '1',
            'filter':'all',
            'applist': 'all',
            'refresh': '0',
            'aisortEndTime': '0',
            'aisortOffset': '0',
            'getAisort': '0',
            'aisortBeginTime': '0',
            'pagenum': '1',
            'externparam': 'undefined',
            'firstGetGroup': '0',
            'icServerTime': '0',
            'mixnocache': '0',
            'scene': '0',
            'begintime': 'undefined',
            'count': '10',
            'dayspac': 'undefined',
            'sidomain': 'qzonestyle.gtimg.cn',
            'useutf8': '1',
            'outputhtmlfeed': '1',
            'rd': '0.9311604844249088',
            'usertime': str(round(time.time() * 1000)),
            'windowId': '0.51158950324406',
            'g_tk': self.g_tk,
            'qzonetoken': self.qzonetoken,
        }
        url = url + urllib.parse.urlencode(data) + '&g_tk=' + str(self.g_tk)
        html = requests.get(url,headers=self.headers,cookies=self.cookie)
        if html.status_code == 200:
            text = html.text[10:-2].replace(" ", "").replace('\n','')
            json_list = demjson.decode(text)['data']['data']
            qq_spaces = json_list[0]
            content = str(qq_spaces['html'])
            try:zanshu = re.findall('<spanclass="f-like-cnt">(.*?)</span>人覺得很贊</div>',content,re.S)[0]
            except:return None
            time_out = str(qq_spaces['feedstime'])
            log("名字:"+str(qq_spaces['nickname']))
            log("QQ號:"+str(qq_spaces['opuin']))
            log("時間:"+time_out)
            log('贊數:'+zanshu)
            times = qq_spaces['abstime']
            his_url = re.findall('data-curkey="(.*?)"',content,re.S)[0]
            if not self.time_out or self.time_out != time_out:
                self.time_out = time_out
                self.get_zan(times,his_url)
                return True
            else:log('說說無更新,等待中...')
        else:log(html.status_code)
    def get_zan(self,times,his_url):
        data = {'g_tk': self.g_tk,'qzonetoken': self.qzonetoken}
        post_data = {
            'qzreferrer': 'https://user.qzone.qq.com/'+str(qq_number),
            'opuin': str(qq_number),
            'unikey': str(his_url),
            'curkey': str(his_url),
            'from': '1',
            'appid': '311',
            'typeid': '0',
            'abstime': str(times),
            'fid': str(his_url).split('/')[-1],
            'active': '0',
            'fupdate': '1'
        }
        url = 'https://user.qzone.qq.com/proxy/domain/w.qzone.qq.com/cgi-bin/likes/internal_dolike_app?'
        url = url + urllib.parse.urlencode(data)
        html = requests.post(url,headers=self.headers,cookies=self.cookie,data=post_data)
        if html.status_code == 200:log("點贊成功" if len(html.text) == 469 else "點贊失敗")
        with open('time_out.txt','w') as f:
            f.write(str(times))
if __name__ == "__main__":
    qq_number = input('請輸入qq號:')
    QQ_like(qq_number)

最后還是希望你們能給我點一波小小的關注,

奉上自己誠摯的愛心💖

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    1、什么是mpp? MPP (Massively Parallel Processing),即大規模并行處理,在資料庫非共享集群中,每個節點都有獨立的磁盤存盤系統和記憶體系統,業務資料根據資料庫模型和應用特點劃分到各個節點上,每臺資料節點通過專用網路或者商業通用網路互相連接,彼此協同計算,作為整體提供 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:41 more
  • 滴滴資料倉庫指標體系建設實踐

    **桔妹導讀:**指標體系是什么?如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指標體系?如何統一流程、規范化、工具化管理指標體系?本文會對建設的方法論結合滴滴資料指標體系建設實踐進行解答分析。 #1. 什么是指標體系 ##1.1 指標體系定義 指標體系是將零散單點的具有相互聯系的指標,系統化的組織起來,通 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:12:52 more
  • 單表千萬行資料庫 LIKE 搜索優化手記

    我們經常在資料庫中使用 LIKE 運算子來完成對資料的模糊搜索,LIKE 運算子用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。 如果需要查找客戶表中所有姓氏是“張”的資料,可以使用下面的 SQL 陳述句: SELECT * FROM Customer WHERE Name LIKE '張%' 如果需要 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:13:25 more
  • 滴滴Ceph分布式存盤系統優化之鎖優化

    **桔妹導讀:**Ceph是國際知名的開源分布式存盤系統,在工業界和學術界都有著重要的影響。Ceph的架構和演算法設計發表在國際系統領域頂級會議OSDI、SOSP、SC等上。Ceph社區得到Red Hat、SUSE、Intel等大公司的大力支持。Ceph是國際云計算領域應用最廣泛的開源分布式存盤系統, ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:51 more
  • es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合~嵌套聚合

    之前寫過《es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合操作》的文章,這一次主要寫一個嵌套的聚合,例如先對sex集合,再對desc聚合,最后再對age求和,共三層嵌套。 Aggregations的部分特性類似于SQL語言中的group by,avg,sum等函式,Aggregation ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:59 more
  • 爬蟲日志監控 -- Elastc Stack(ELK)部署

    傻瓜式部署,只需替換IP與用戶 導讀: 現ELK四大組件分別為:Elasticsearch(核心)、logstash(處理)、filebeat(采集)、kibana(可視化) 下載均在https://www.elastic.co/cn/downloads/下tar包,各組件版本最好一致,配合fdm會 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:15:05 more
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  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:33:24 more
  • MySQL中binlog備份腳本分享

    關于MySQL的二進制日志(binlog),我們都知道二進制日志(binlog)非常重要,尤其當你需要point to point災難恢復的時侯,所以我們要對其進行備份。關于二進制日志(binlog)的備份,可以基于flush logs方式先切換binlog,然后拷貝&壓縮到到遠程服務器或本地服務器 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:28:06 more
  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:27:27 more
  • 快取與資料庫雙寫一致性幾種策略分析

    本文將對幾種快取與資料庫保證資料一致性的使用方式進行分析。為保證高并發性能,以下分析場景不考慮執行的原子性及加鎖等強一致性要求的場景,僅追求最終一致性。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:48 more
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    uj5u.com 2023-04-20 08:26:35 more
  • 云時代,MySQL到ClickHouse資料同步產品對比推薦

    ClickHouse 在執行分析查詢時的速度優勢很好的彌補了MySQL的不足,但是對于很多開發者和DBA來說,如何將MySQL穩定、高效、簡單的同步到 ClickHouse 卻很困難。本文對比了 NineData、MaterializeMySQL(ClickHouse自帶)、Bifrost 三款產品... ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:29 more
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    uj5u.com 2023-04-20 08:25:13 more
  • Redis 報”OutOfDirectMemoryError“(堆外記憶體溢位)

    Redis 報錯“OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位) ”問題如下: 一、報錯資訊: 使用 Redis 的業務介面 ,產生 OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位),如圖: 格式化后的報錯資訊: { "timestamp": "2023-04-17 22: ......

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