怎么破解LUKS加密

缓存删除成功后为空了，但是数据库却失败了，还是原来的旧数据。

如果这时候有请求过来的话，一看缓存中没有数据，于是就到数据库读取了旧数据更新到缓存中。

如果你的项目并发量很低的话，每天访问量就那么点，那这么用没毛病，很少情况下才会出现数据不一致的问题。

这种策略只能算作初级的解决方案，为什么这么说呢?

2、缓存延时双删策略

如果同时来了两个请求，一个写请求，一个读请求。

写请求先删除Redis中的数据，然后去数据库进行更新操作。

读请求判断Redis中有没有数据，没有数据时去请求数据库，拿到数据后写入缓存中。

但是写请求此时并没有更新成功，或者执行了一个事务还没有成功。

这样的话，读请求拿到未修改的旧数据写入缓存。过了一会儿，写请求将数据库更新成功了，那么此时缓存与库中的数据就不一致了。
 

常用的空间复杂度就上面 3 种，O(nlogn)、O(logn)这样的对数阶复杂度一般都用不到。

5. 总结

回顾一下复杂度分析，总的来说时间复杂度的 motivation 是我们想要一个不用具体数据就可以估算出算法的执行效率的方法。而时间复杂度采用的是大 O 表示法，大 O 表示法其实描述的是一个增长趋势。比如 n^2 中，当 n 的值越来越大时候，O(n^2) 这个算法的执行时间是成平方增长的，而 O(n) 这个算法的执行时间是成直线型增长的，因此 O(n^2) 的时间复杂度是更高(见第一张图)。之后是几种常用的时间复杂度，平均时间复杂度、最好最坏时间复杂度，均摊时间复杂度(均摊这种思想在操作系统中有一定的体现：RR 调度算法中，在时间片大小选择上，有着类似的处理方式，因为 RR 是一个抢占式调度算法，当发生调度之后会发生进程的上下文切换，而进程的上下文切换是需要额外的时间成本，而这个时间成本会均摊到时间片上，当时间片很大时，显然均摊的效果不错，因此这个额外的时间成本影响会很小)

为什么说掌握时间复杂度是掌握了根本大法?去年上课的时候，记忆比较深刻的是老师好像在讲一个比较难的算法问题，然后从最简单、复杂度最高的解法开始讲起，然后跟带着我们一步一步分析每一块代码的时间复杂度，然后说这块的代码的时间复杂度是 O(n^2)，我们能不能想办法把它给降下来的呢?然后就在那思考了怎么降了，一句一句代码看过去，画图等等，最终将时间复杂度降下来了。因此个人觉得掌握时间复杂度分析之后，掌握的是算法的分析方法，你可以分析出每段代码的复杂度，然后通过思考最终把相应代码的时间复杂度降下来。假如你复杂度分析掌握不熟，那么怎么降都不知道，那么算法的优化也就没了。
 

当你 pick 完之后，再重新进行 push 和 pr，分叉的分支就回到了原来的一条线上。是不是很 nice?

小结

Git 变基完全理解了之后，感觉不是特别难，但是前期刚接触，确实很多不太明白的地方，导致玩坏了很多次。话说回来，不经历风雨，怎么见彩虹呢?

 

（编辑：信阳站长网）

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