>[info] redis 事務
任何數據庫都要有一套自己的事務控制機制,redis事務是一次可以執行多個命令,它的本質是一組命令的 集合。
一個事務中所有的命令都會被序列化,在事務執行的過程中會按照順序執行隊列中的命令。其它客 戶端提交的命令請求會等到事務執行完畢再執行。
* 總的來說:redis事務就是一次性、順序性、排他性的執行一個隊列中的一系列命令。
*****
**與其他數據庫相比:**
1. redis事務是分為三個階段:開始事務、命令入隊、執行事務。
2. redis事務不具有隔離級別的概念:redis在發送exec命令之前,命令操作只是被放入到隊列緩存當中,并 不會被實際執行,因此也就不能類似關系型數據中,在事務內查詢已經變更的操作,事務外的客戶端更不 能查詢到事務內的數據。
3. redis事務是不保證原子性的:redis事務只保證在命令格式只有在都正確的情況下才會都執行,要不就都 不執行命令。但是事務的整體是不保證原子性的,且沒有回滾,當事務中任意一個命令執行失敗,其余的命令依然會執行。
**redis 事務執行過程:**


*****
**事務命令入隊過程:**

*****
**事務ACID:**

1. 持久性
事務的耐久性指的是,當一個事務執行完畢時,執行這個事務所得的結果巳經被保存到 永久性存儲介質 (比如硬盤)里面了, 即使服務器在事務執行完畢 之后停機, 執行事務所得的結果也不會丟失。Redis事 務的耐久性由服務器所使用持久化模式決定的:
```
(1) 當服務器在無持久化的內存模式下運作時,事務不具有耐久性。因為一旦服務器停機, 服務器所有的數據都將丟失。
(2) 當服務器在ROB持久化模式下運作時,事務同樣不具有耐久性。因為服務器只會在特定的保存條 件下才會執行BGSAVE命令,并且異步執行的BGSAVE命令不能保證事務的數據第一時間被保存到硬盤 上。
(3) 當服務器運行在AOF持久化模式下,并且appendfsync選項的值為always時,程序總會在執行命 令之后調用同步(sync)函數,將命令數據真正地保存到硬盤里。
```
2. 隔離性
事務的隔離性指的是,即使數據庫中有多個事務并發地執行,各個事務之間也不會互相 影響,并且在并發 狀態下執行的事務和串行執行的事務產生的結果完全相同。 因為Redis使用單線程的方式來執行事務(以 及事務隊列中的命令),并且服務器保證, 在執行事務期間不會對事務進行中斷,因此,Redis的事務總是 以串行的方式運行的,并且 事務也總是具有隔離性的。
3. 一致性
事務的一致性是指,如果數據庫執行前是一致的,那么在事務執行后,無論事務是否執行成功,數據庫也 應該是一致的。
>[] 入隊錯誤
如果一個事務在入隊命令的過程中,出現了命令不存在,或者命令的格式不正確等情況, 那么Redis將拒絕執行這個事務。因為服務器會拒絕執行人隊過程中出現錯誤的事務, 所以Redis事務的一致性不會被帶有入 隊錯誤的事務影響。
```
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> set msg heelo
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> get msg
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
1) OK
2) "heelo"
127.0.0.1:6379>
```
**Redis 2.6.5以前的入隊錯誤處理:Redis會忽略錯誤的命令,而正確的命令如上面的SET和GET仍然 會被執行。**
>[] 執行錯誤
執行錯誤通常都是一些不能在入隊時被服務器發現的錯誤, 這些錯誤只會在命令實際執行時被觸發。即使 在事務的執行過程中發生了錯誤, 服務器也不會中斷事務的執行, 它會繼續執行事務中余下的其他命令, 并且已執行的命令(包括執行命令所產生的結果)不會被出錯的命令影響。 因為在事務執行的過程中, 出錯的命令會被服務器識別出來, 并進行相應的錯誤處理, 所以這些出錯命令不會對數據庫做任何修改, 也不會對事務的一致性產生任何影響。
~~~
127.0.0.1:6379> set msg hello
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> sadd fruit apple banana cherry
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> rpush msg bye redis
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> sadd alphabet a b c
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
1) (integer) 3
2) (error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
3) (integer) 3
127.0.0.1:6379>
~~~
還有一種情況是與Redis的持久化相關,這里暫時不做解釋,在之后的課程會進行補充。
*****
4. 原子性
事務具有原子性指的是, 數據庫將事務中的多個操作當作一個整體來執行,服務器要么就執行事務中的所 有操作, 要么就一個操作也不執行。 對于Redis的事務功能來說,事務隊列中的命令要么就全部都執行, 要么就一個都不執行,因此, Redis的事務是具有原子性的。 下面是一個執行失敗的事務,這個事務因為 命令入隊出錯而被服務器拒絕執行:
*****
Redis的事務和傳統的關系型數據庫事務的最大區別在于,Redis不支持事務回滾機制(rollback), 即使事務隊 列中的某個命令在執行期間出現了錯誤,整個事務也會繼續執行下去,直到將事務隊列中的所有命令都執 行完畢為止。 下面展示了即使RPUSH命令在執行期間出現了錯誤,事務的后續命令也會繼續執行下去, 并且之前執行的命令也不會有任何影響:
*****
**Redis為什么不支持回滾:** 不支持事務回滾是因為這種復雜的功能和Redis追求簡單高效的設計主旨不相符, 并且Redis事務的執行時錯誤通常都是編程錯誤產生的, 這種錯誤通常只會出現在開發環境中, 而很少會在 實際的生產環境中出現。

*****
>[info] redis 樂觀鎖
**事務WATCH命令監控:**
Redis Watch 命令用于監視一個(或多個) key ,如果在事務執行之前這個(或這些) key 被其他命令所改動, 那么事務將被打斷。
```
開啟第一個客戶端
127.0.0.1:6379> watch name
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set name starsky
QUEUED
127.0.0.1:6379> get name
QUEUED
127.0.0.1:6379>
開啟第二個客戶端
127.0.0.1:6379> watch name
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set name harry
QUEUED
127.0.0.1:6379> get name
QUEUED
127.0.0.1:6379>
客戶端一,執行事務
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) "starsky"
127.0.0.1:6379>
客戶端二,執行事務
127.0.0.1:6379> exec
(nil)
127.0.0.1:6379>
```
*****
**樂觀鎖的實現方式:**

>[] MVCC方式實現
一般是在數據表中加上版本號字段 version,表示數據被修改的次數。當數據被修改時,這個字段值會加1。
```
舉個簡單的例子:假設帳戶信息表中有一個 version 字段,當前值為 1 ,而當前帳戶的余額(
balance )為 100 。
+----+--------+---------+
| id | price | version |
+----+--------+---------+
| 1 | 100.00 | 1 |
+----+--------+---------+
1 row in set (0.01 sec)
1.操作員 A 此時準備將其讀出( version=1 ),并從其帳戶余額中扣除 50( 100-50 );
mysql> select * from mvcc_version where id=1 and version=1;
+----+--------+---------+
| id | price | version |
+----+--------+---------+
| 1 | 100.00 | 1 |
+----+--------+---------+
1 row in set (0.01 sec)
2.操作員 A 操作的過程中,操作員 B 也讀入此用戶信息( version=1 ),并從其帳戶余額中扣除
20 ( 100-20 );
mysql> select * from mvcc_version where id=1 and version=1;
+----+--------+---------+
| id | price | version |
+----+--------+---------+
| 1 | 100.00 | 1 |
+----+--------+---------+
1 row in set (0.01 sec)
3.操作員 A 完成修改工作,將數據版本號加1( version=2 ),連同帳戶扣除后余額(
balance=50 ),提交到數據庫完成更新;
mysql> update mvcc_version set price=price-50,version=version+1 where id=1 and
version=1;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)//1條數據受到影響
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
4.操作員 B 完成了操作,也將版本號加1( version=2 )試圖向數據庫提交數據( balance=80
),但此時比對數據庫記錄版本發現,操作員 B 提交的數據版本號為 2 ,數據庫記錄的當前版本
也為 2 ,不滿足 “提交版本必須大于記錄當前版本才能執行更新“ 的樂觀鎖策略。
mysql> update mvcc_version set price=price-50,version=version+1 where id=1 and
version=1;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)//受到影響的條數為0
Rows matched: 0 Changed: 0 Warnings: 0
```
因此,操作員 B 的提交被駁回。這樣,就避免了操作員 B 用基于 version=1 的舊數據修改,最終造成覆蓋 操作員 A 操作結果的可能。
*****
>[] redis 事務 watch 監控 key(模擬秒殺)
事務一:

事務二:

*****
>[info] stream 數據類型
Redis Stream 主要用于消息隊列(MQ,Message Queue),Redis 本身是有一個 Redis 發布訂閱 (pub/sub) 來實現消息隊列的功能,但它有個缺點就是消息無法持久化,如果出現網絡斷開、Redis 宕機等,消息就會 被丟棄。
*****
**關于消息隊列:**
>[] 什么是消息隊列?
把數據放到消息隊列叫做:**生產者**
從消息隊列里邊取數據叫做:**消費者**

我們知道隊列 Queue 是一種先進先出的數據結構,所以消費消息時也是按照順序來消費的。比如生產者發 送消息1,2,3...對于消費者就會按照1,2,3...的順序來消費。但是偶爾也會出現消息被消費的順序不對的情況, 比如某個消息消費失敗又或者一個 queue 多個consumer 也會導致消息被消費的順序不對,我們一定要保 證消息被消費的順序正確。
*****
>[info] 為什么使用消息隊列?
在不使用消息隊列服務器的時候,用戶的請求數據直接寫入數據庫,在高并發的情況下數據庫壓力劇增, 使得響應速度變慢。但是在使用消息隊列之后,用戶的請求數據發送給消息隊列之后立即 返回,再由消息 隊列的消費者進程從消息隊列中獲取數據,異步寫入數據庫。由于消息隊列服務器處理速度快于數據庫 (消息隊列也比數據庫有更好的伸縮性),因此響應速度得到大幅改善。
*****
通過以上分析我們可以得出消息隊列具有很好的削峰作用的功能——即通過異步處理,將短時間高并發產 生的事務消息存儲在消息隊列中,從而削平高峰期的并發事務。
*****
舉例:在電子商務一些秒殺、促銷活動中,合理使用消息隊列可以有效抵御促銷活動剛開始大量訂單涌入 對系統的沖擊。
因為用戶請求數據寫入消息隊列之后就立即返回給用戶了,但是請求數據在后續的業務校驗、寫數據庫等 操作中可能失敗。因此使用消息隊列進行異步處理之后,需要適當修改業務流程進行配合,比如用戶在提 交訂單之后,訂單數據寫入消息隊列,不能立即返回用戶訂單提交成功,需要在消息隊列的訂單消費者進 程真正處理完該訂單之后,甚至出庫后,再通過電子郵件或短信通知用戶訂單成功,以免交易糾紛。這就 類似我們平時手機訂火車票和電影票。
*****
>[] 缺點
1. 系統可用性降低: 系統可用性在某種程度上降低,為什么這樣說呢?在加入MQ之前,你不用考慮消 息丟失或者說MQ掛掉等等的情況,但是,引入MQ之后你就需要去考慮了!
2. 系統復雜性提高: 加入MQ之后,你需要保證消息沒有被重復消費、處理消息丟失的情況、保證消息 傳遞的順序性等等問題!
3. 一致性問題: 我上面講了消息隊列可以實現異步,消息隊列帶來的異步確實可以提高系統響應速度。 但是,萬一消息的真正消費者并沒有正確消費消息怎么辦?這樣就會導致數據不一致的情況了!
*****
**stream數據類型:**
Redis5.0中發布的Stream類型,也用來實現典型的 **消息隊列**。該Stream類型的出現,幾乎滿足了消息隊列具 備的全部內容,包括但不限于:
* 消息ID的序列化生成
* 消息遍歷
* 消息的阻塞和非阻塞讀取
* 消息的分組消費
* 未完成消息的處理
* 消息隊列監控
>[] stream類型的使用
**xadd命令:**
命令用于在某個stream中追加消息
```
127.0.0.1:6379> xadd memberMessage * user starsky age 20
"1610349286147-0"
127.0.0.1:6379> xadd memberMessage * user will age 30
"1610349299077-0"
127.0.0.1:6379>
```
格式:
```
XADD key ID field string [field string ...]
需要提供key,消息ID方案,消息內容,其中消息內容為key-value型數據。
ID,最常使用*,表示由Redis生成消息ID,這也是強烈建議的方案。
field string [field string], 就是當前消息內容,由1個或多個key-value構成。
```
*****
**xlen命令:**
返回結果為stream數據類型的長度
```
127.0.0.1:6379> xlen memberMessage
(integer) 2
127.0.0.1:6379>
```
*****
**xrange命令:**
獲取消息列表,會自動過濾已經刪除的消息
```
# -表示最小值, +表示最大值
127.0.0.1:6379> xrange memberMessage - +
1) 1) "1610349286147-0"
2) 1) "user"
2) "starsky"
3) "age"
4) "20"
2) 1) "1610349299077-0"
2) 1) "user"
2) "will"
3) "age"
4) "30"
```
*****
**xread命令:**
我們可以在不定義消費組的情況下進行Stream消息的獨立消費,當Stream沒有新消息時,甚至可以阻塞等 待。Redis設計了一個單獨的消費指令xread,可以將Stream當成普通的消息隊列(list)來使用。使用xread時, 我們可以完全忽略消費組(Consumer Group)的存在,就好比Stream就是一個普通的列表(list)。
```
從Stream頭部讀取兩條消息
127.0.0.1:6379> xread count 1 streams memberMessage 0-0
1) 1) "memberMessage"
2) 1) 1) "1610349286147-0"
2) 1) "user"
2) "starsky"
3) "age"
4) "20"
```
*****
**xgroup create命令:**
Stream通過xgroup create指令創建消費組(Consumer Group),需要傳遞起始消息ID參數用來初始 化last_delivered_id變量。
```
127.0.0.1:6379> xgroup create memberMessage starsky 0-0 # 表示從頭開始消費
OK
127.0.0.1:6379> xgroup create memberMessage will $ # $表示從尾部開始消費,只接受新消
息,當前Stream消息會全部忽略
OK
127.0.0.1:6379>
```
*****
**xinfo命令:**
獲取Stream信息
```
127.0.0.1:6379> xinfo stream memberMessage
1) "length"
2) (integer) 2 共2個消息
3) "radix-tree-keys"
4) (integer) 1
5) "radix-tree-nodes"
6) (integer) 2
7) "last-generated-id"
8) "1610349299077-0"
9) "groups"
10) (integer) 2 #兩個消費組
11) "first-entry" 第一個消息
12) 1) "1610349286147-0"
2) 1) "user"
2) "starsky"
3) "age"
4) "20"
13) "last-entry" 最后一個消息
14) 1) "1610349299077-0"
2) 1) "user"
2) "will"
3) "age"
4) "30"
```
*****
**xreadgroup group命令:**
Stream提供了xreadgroup指令可以進行消費組的組內消費,需要提供消費組名稱、消費者名稱和起始消息ID。它同xread一樣,也可以阻塞等待新消息。讀到新消息后,對應的消息ID就會進入消費者的PEL(正在處 理的消息)結構里,客戶端處理完畢后使用xack指令通知服務器,本條消息已經處理完畢,該消息ID就會從 PEL中移除。
```
# >號表示從當前消費組的last_delivered_id后面開始讀
# 每當消費者讀取一條消息,last_delivered_id變量就會前進
127.0.0.1:6379> xreadgroup GROUP starsky xk count 1 streams memberMessage >
1) 1) "memberMessage"
2) 1) 1) "1610349286147-0"
2) 1) "user"
2) "starsky"
3) "age"
4) "20"
127.0.0.1:6379> xreadgroup GROUP starsky xk count 1 streams memberMessage >
1) 1) "memberMessage"
2) 1) 1) "1610349299077-0"
2) 1) "user"
2) "will"
3) "age"
4) "30"
127.0.0.1:6379>
```
*****
**xack命令:**
```
127.0.0.1:6379> xack memberMessage starsky 1610349286147-0
(integer) 1
127.0.0.1:6379>
```
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- 變量修飾符:input()
- 常用函數封裝
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- 03. 將時間戳轉換為日期時間
- 04. 將字節轉換為可讀文本
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- 06. 隨機小數/截取小數
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- 13. Http 請求類
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- 15. 獲取當天開始時間和結束時間
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- 17. jsonEncode和jsonDecode助手函數
- 18. tp6跨域檢測
- 19.日期轉換為時間戳
- 20.excel導入日期格式問題
- 21.取整數函數常用的四種方法
- 22.PHPExcel導入導出
- 23.計算文件大小
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- 27.根據用戶名生成默認文字頭像
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- 31.數組向指定位置插入元素
- 32.從字符串中獲取城市名稱
- 33.收貨地址拆分省市區
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- 36.判斷日期是否符合范圍
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- 1.docker快速入門
- 01.docker 了解
- 02.docker核心概念介紹
- 2.docker安裝
- 3.docker基本使用
- 01.常用命令(鏡像容器)
- 999.docker基本使用(示例)
- 01.docker部署es
- 02.docker部署lnmp
- 4.portainer可視化面板安裝
- 5.docker鏡像原理
- 01.docker鏡像聯合文件系統
- 02.docker分層理解
- 6.commit鏡像
- 7.docker容器數據卷
- 01.容器數據卷基本使用
- 02.容器數據卷示例
- 03.容器數據卷具名掛載和匿名掛載
- 04.多個容器數據卷數據共享
- 8.dockerFile
- 01.Dockerfile介紹
- 02.Dockerfile指令說明
- 03.發布鏡像到dockerhub
- 04.發布鏡像到阿里云
- 999.Dockerfile示例
- 01.Dockerfile構建 centos 鏡像
- 02.Dockerfile構建 tomcat 鏡像
- 03.Dockerfile構建 redis 鏡像
- 04.Dockerfile構建 lnmp 鏡像
- 9.docker網絡
- 01.理解docker0
- 02.容器互聯-link
- 03.自定義網絡
- 04.網絡互通
- 999.redis集群部署實戰
- 10.docker composer容器編排
- 01.docker-compose 介紹
- 02.安裝docker-compose
- 03.docker-compose 基本命令
- 04.docker-compose yml 常用命令
- 999.docker-compose示例
- 01.構建 nginx 鏡像(docker-compose)
- 02.構建 lnmp 鏡像(docker-compose)
- 11.docker swarm集群
- 12.ci/cd之jenkins
- 01.jenkins介紹
- 02.jenkins安裝(docker-compose)
- 13.k8s
- 01.什么是k8s
- 02.k8s使用場景
- 03.k8s部署架構分析
- 04.k8s運行架構分析
- Git
- 01.git理論和特點
- 02.gitlab安裝配置以及項目創建
- 03.用戶從windows接入并拉取+提交+修改代碼提交
- 04.如何把團隊弄進來一起開發
- 05.git基礎操作,練習命令
- 06.如果你讓三毛自己新建分支,并在上面開發這個時候三毛該怎么辦呢?
- 07.在分支開發完畢之后,如何合并到master
- 08.2個分支合并,發生沖突的演示,以及如何解決?
- 09.為什么要用git工作流,git工作流的好處
- 999.git常用命令
- phpstudy
- localhsot不顯示目錄
- tp6獲取不到header頭Authorization問題(apache)
- 分布式架構
- elk日志系統
- 01.elk為何而生
- 02.標準的日志系統包括哪些
- 03.什么是elk
- 04.架構設計分析
- 05.elk實操部署
- elasticsearch(簡稱:es)
- 01.es的簡介
- 02.es的安裝前提與安裝
- 03.es-head 與 kibana安裝
- 04.es的概念
- 05.ik分詞器
- 06.es對于restful的基本操作
- 07.es花式查詢
- 07.01 基本使用增刪改查
- 07.02 高級查詢
- 07.00 es花式搜索示例
- 01.大型互聯網架構演進過程
- 1.何為大型互聯網架構
- 2.分布式架構的演變過程
- 02.分布式通信技術介紹
- 1.分布式億級架構實戰
- 2.分布式-集群-微服務
- 3.分布式通信
- 4.分布式通信協議
- 03.分布式通信-實戰
- 1.分布式隊列原理
- 2.分布式隊列實戰
- 3.RPC代碼實戰
- 04.主流分布式架構設計詳解
- 1.分布式架構特性
- 2.CAP理論
- 3.BASE理論
- 05.consul服務注冊發現
- 1.consul的工作原理
- 2.consul集群實戰與操作
- 06.consul配置中心與實戰
- 1.配置中心是個什么
- 2.consul實現配置中心
- 3.consul的基本實戰操作
- 4.實戰跨服務調用
- 07.分布式數據庫
- 1.為什么要分庫分表
- 2.動態伸縮
- 08.分布式實戰數據庫實戰
- 09.分布式-分庫分表實戰
- 10.分布式事務
- 1.分布式事務
- 2.2PC-兩階段提交
- 3.3PC-三階段提交
- 4.TCC
- 5.MQ事務最終一致性
- 11.分布式實戰
- 12.elastic
- 13.elastic實戰
- 14.elastic場景實戰分析
- 15.elk
- 16.rabbitMQ
- 17.Kafka
- Redis、Nginx優化(2004期)
- 新能源汽車
- 數據表介紹
- 汽車租賃后臺管理
- 微信小程序授權
- 微信小程序接口
- Go
- Beego 框架
- 命令行大全
- go_zero
- 01.基礎部分
- 1.環境安裝并輸出HelloWorld
- 2.基礎語法與數據類型
- 3.Go語言變量常量定義
- 4.Go語言作用域
- 5.Go常用占位符
- 6.Go異常處理
- 7.Go中的包
- 8.指針與fmt
- 9.下劃線
- 10.數組(Array)
- 11.切片(Slice)
- 12.指針
- 13.Map
- 14.結構體
- 第三方庫
- 01.strconv
- 02.json
- 03.air實時加載
- 04.gjson
- 05.lo
- 06.time
- 07.reflect(反射)
- 08.retry-go(重試機制)
- 09.strings
- 數據庫操作
- 1.go操作mysql
- 2.go操作redis
- MongoDB
- 1.MongoDB 簡介
- 2.MongoDB 安裝
- 3.MongoDB 簡單CURD
- 4.MongoDB 條件操作符
- 5.MongoDB Limit/Skip/Sort方法
- 6.MongoDB 索引
- 7.MongoDB 聚合與管道
- 8.MongoDB 復制(副本集)
- 99. 客戶端安裝與PHP操作
- Swoft
- 01.框架安裝
- simpledingtalk修改點
- ThinkPHP6API基礎模板
- uniapp
- 01.微信小程序獲取頁面路由參數
- 02.通用提示
- 03.緩存
- 04.日期轉時間戳
- 05.VConsole調試
- Tailwind CSS
- 01.安裝以及基礎配置
- Vue
- 助手函數
- 1.時間戳格式化日期倒計時
- 2.獲取不重復的id
- 3.獲取正確的url路經
- 4.Object對象格式化為Query語法
- 5.數組轉Tree
- 6.Tree轉數組
- 7.判斷值是否為空
- 9.數字前置補零
- 10.在線時間
- 11.html轉義
- 12.pid形式數據轉children形式
- 13.遍歷children形式數據
- 14.全屏切換
- 15.獲取屏幕寬高度
- 16.獲取設備信息
- 17.百度高德地圖坐標轉換
- 18.深度克隆
- 19.獲取變量類型
- 20.播放音頻
- 21.導出excel
- 22.數字千分位
- 23.判斷是否是外鏈
- 24.獲取url參數
- ElementUI
- 1.表單驗證
- 模板
- Yii2
- 01.SQL慢查詢分塊