SpringBoot——动态数据源（多数据源自动切换）
前言
日常的业务开发项目中只会配置一套数据源，如果需要获取其他系统的数据往往是通过调用接口， 或者是通过第三方工具比如kettle将数据同步到自己的数据库中进行访问。
但是也会有需要在项目中引用多数据源的场景。比如如下场景：
自研数据迁移系统，至少需要新、老两套数据源，从老库读取数据写入新库
自研读写分离中间件，系统流量增加，单库响应效率降低，引入读写分离方案，写入数据是一个数据源，读取数据是另
数据结构与算法
日常开发SQL优化万能公式：5 大步骤 + 10 个案例
项目早期数据量少，开发人员开发时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。
SQL优化整体主要体现在两个方面：
1.减少IO的次数，就是所有查询尽量全部走索引
2.减少IO的数据量，比如mysql5.6后的索引下推等，尽量减少传输数据量
1.SQL常规优化步骤
一、通过慢查日志等定位那些执行效
Linux_253_Nginx基于多域名的虚拟主机
Nginx基于多域名的虚拟主机配置
基于多IP的虚拟主机，用的还是不多的，还可能造成IP不足等问题，一般如果没有特殊需求，用的更多，且更方便的是基于多域名的虚拟主机。
前提使用条件，要么配置DNS服务器，将你想用的域名解析到对应的ip
使用本地的hosts文件，进行本地测试访问
多域名的配置结合nginx，就是实现了多虚拟主机的访问，解决了可能IP不足的问题
1、环境准备，先在你的客户端本地，修改
AI算力网络通信路径规划：拓扑优化的算法比较
AI算力网络通信路径规划：拓扑优化的算法比较
关键词：AI算力网络、通信路径规划、拓扑优化、算法比较、路径规划算法
摘要：本文围绕AI算力网络通信路径规划中的拓扑优化算法展开。先介绍AI算力网络通信路径规划和拓扑优化的背景知识，接着详细解释核心概念，分析不同拓扑优化算法的原理，通过项目实战展示算法在实际中的应用，探讨实际应用场景，推荐相关工具资源，最后展望未来发展趋势与挑战。旨在帮助
DFS：floodfill算法解决矩阵联通块问题
floodfill，翻译为洪水灌溉，而floodfill算法本质上是为了解决在矩阵中性质相同的联通块问题。一、图像渲染. - 力扣（LeetCode）class Solution {
public:
int dx[4]={0,0,1,-1};
int dy[4]={1,-1,0,0};
int prev;/
小记Elasticsearch数据迁移
背景
机房需迁移，决定使用阿里云作为临时过渡，因此需要将数据从久的集群迁移到新的机器上。
迁移的方法有很多种，可以使用ES自带的reindex，也可以使用开源工具。我不想装其他东西，所以决定使用reindex。以下为操作记录。
步骤
1.设置白名单
A集群的数据迁移到B集群上，因此需要修改B集群的elasticsearch.yml配置文件，添加以下配置
# reindex.remote.white
【高阶数据结构】B树、B+树、B*树
B树、B+树、B*树
1. 常见的搜索结构
2. B树概念
3. B树的插入分析
4. B树的插入实现
4.1 B树的节点设计
4.2 B树的部分插入实现1
4.3 B树的查找
4.4 B树的部分插入实现2
4.5 插入key的过程
4.7 B树的插入完整代码
4.8 B树的简单验证
4.9 B树的删除
4.10 B树的性能分析
5. B+树
6. B*树
523. 【Lua】类型和值（三）
一、表（Table）
当调用函数 math.sin 时，我们可能认为是“调用了 math 库中函数 sin”；而对于 Lua 语言来说，其实际含义是“以字符串"sin"为键检索表math”
Lua 语言中的表本质上是一种辅助数组（associative array），这种数组不仅可以使用数值作为索引，也可以使用字符串或其他任意类型的值作为索引（nil 除外）。
使用构造器表达式（construct
【算法】【优选算法】优先级队列
目录
一、1046.最后一块石头的重量
二、703. 数据流中的第 K 大元素
三、692. 前 K 个⾼频单词
四、295. 数据流的中位数
一、1046.最后一块石头的重量题目链接：1046.最后一块石头的重量 题目描述： 题目解析：题意就是让我们拿出提供的数组的最大两个值，大减小作差，将差值再放入数组&#
