经验分享
未读Hexo的用法示例此部分为Hexo使用知识汇总，方便后续创作使用，汇集各位大佬的总结，此处注明大部分来自安知鱼大佬
Front-matter 的基本认识Front-matter 是 markdown 文件最上方以 —- 分隔的区域，用于指定个别档案的变数。其中又分为两种
如果标注可选的参数，可根据自己需要添加，不用全部都写在 markdown 里
Page Front-matter 用于页面配置
Post Front-matter 用于文章页配置
Page Front-matterPost Front-matter12345678910111213141516---title:date:updated:type:comments:description:keywords:top_img:mathjax:katex:aside:aplayer:highlight_shrink:type:---
写法
解释
title
【必需】页面标题
date
【必需】页面创建日期
type
【必需】标签、分类、关于、音乐馆、友情链接、相册、相册详情、朋友圈、即刻页面需 ...
此文为转载文章来自大佬安知鱼,为方便后面创作时使用。
段落文本 p标签语法配置参数样式预览示例源码1{% p 样式参数(参数以空格划分), 文本内容 %}
字体: logo, code
颜色: red,yellow,green,cyan,blue,gray
大小: small, h4, h3, h2, h1, large, huge, ultra
对齐方向: left, center, right
彩色文字在一段话中方便插入各种颜色的标签，包括：红色、黄色、绿色、青色、蓝色、灰色。
超大号文字文档「开始」页面中的标题部分就是超大号文字。Volantis
A Wonderful Theme for Hexo
123456- 彩色文字 在一段话中方便插入各种颜色的标签，包括：{% p red, 红色 %}、{% p yellow, 黄色 %}、{% p green, 绿色 %}、{% p cyan, 青色 %}、{% p blue, 蓝色 %}、{% p ...
“我明明建了索引，为什么还是全表扫描？”这是 MySQL 优化里最常遇到的问题。索引失效的原因很多，但归根结底就两大类：写法让索引没法用，或者优化器算完账觉得不用更快。本文把两类都拆开讲。
一、先搞懂 InnoDB 的索引结构不理解 B+Tree，就记不住那些失效规则，只能死记硬背。
1.1 为什么是 B+Tree 而不是 BTree
对比项
BTree
B+Tree
数据存储位置
每个节点都存数据
只有叶子节点存数据
叶子节点连接
无
有双向链表相连
单点查询性能
可能更快（根附近就命中）
稳定，都要走到叶子
范围查询
需要中序遍历
沿链表顺序扫描，极快
非叶子节点容量
小（要存数据）
大（只存键值），树更矮
B+Tree 的优势集中在一句话上：非叶子节点不存数据，所以一个页能装下更多键值，树高更矮，磁盘 IO 次数更少。
粗略估算：InnoDB 默认页大小 16 KB，主键为 bigint（8 字节）+ 指针（6 字节）约 14 字节，一个非叶子页能放约 1170 个键值。
树高 2 层：约 1170 × 16 ≈ 1.8 万行
树高 3 ...
Redis 大多数人都”会用”，但线上事故往往出在选型和边界情况上：一个 KEYS * 拖垮整个实例，一次缓存雪崩打穿数据库。本文不讲安装，只讲生产环境真正会遇到的问题。
一、数据结构怎么选选错数据结构的代价，往往是内存翻几倍、或者用一堆笨拙的组合去模拟本该原生支持的能力。
1.1 五种基础类型对比
类型
底层实现
典型场景
单键建议上限
String
SDS 动态字符串
缓存、计数器、分布式锁、Session
值不超过 10 KB
Hash
压缩列表 / 哈希表
对象存储（购物车、用户资料）
field 不超过 1000
List
快速链表
消息队列、最新列表、粉丝列表
元素不超过 1 万
Set
哈希表 / 整数集合
去重、标签、共同好友、抽奖
元素不超过 1 万
ZSet
跳表 + 哈希表
排行榜、延迟队列、优先级队列
元素不超过 1 万
1.2 容易被忽略的选型细节String 存对象 vs Hash 存对象很多人图省事直接把对象序列化成 JSON 塞进 String：
1SET user:1001 '{"n ...
用过 Spring Boot 的人都知道”引入依赖就能用”，但一旦要自己封装一个公共组件给团队复用，就必须搞懂自动装配。本文从源码层面拆开 @SpringBootApplication，然后带你手写一个能放进生产环境的 Starter。
一、自动装配到底做了什么1.1 从 @SpringBootApplication 拆起每个 Spring Boot 项目的启动类上都挂着这么一个注解：
123456@SpringBootApplicationpublic class Application { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Application.class, args); }}
它其实是一个”三合一”的组合注解，扒开源码能看到：
12345678@Target(ElementType.TYPE)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@SpringBootConfiguration ...
经验分享
未读下载node.js点击此处下载结果如下图：
双击点击下载的pkg[根据下图步骤依次点击即可]
选择合适的存储位置安装完成之后检验是否成功
黑窗口输入node -v
Spring Boot 是 Spring 生态的一站式解决方案，通过”约定优于配置”的理念，极大简化了 Spring 应用的搭建和开发过程。本文基于 Spring Boot 3.x 版本，带你从零快速上手。
一、环境准备1.1 版本要求Spring Boot 3.x 对环境有明确要求：
JDK：必须使用 Java 17 及以上版本（推荐 Java 17 LTS 或 Java 21 LTS）
Maven：3.6.3 及以上
Gradle：7.x 及以上
Servlet 容器：Tomcat 10+（Jakarta EE 9+）
1.2 创建项目的三种方式方式一：Spring Initializr（推荐）访问 https://start.spring.io，在线生成项目骨架：
选择 Project（Maven/Gradle）
选择 Language（Java）
选择 Spring Boot 版本
填写 Group、Artifact 等项目信息
添加依赖（Web、MyBatis、Redis 等）
点击 Generate 下载压缩包
方式二：IDEA 创建IntelliJ IDEA 内 ...
线程池是Java并发编程中最常用的工具之一，但《阿里巴巴Java开发手册》明确禁止使用Executors创建线程池，必须通过ThreadPoolExecutor的方式手动创建。本文带你彻底搞懂线程池的核心原理。
一、为什么要用线程池1.1 线程创建的开销每次 new Thread 都会涉及：
内存分配：每个线程栈默认占用 1MB 内存
系统调用：需要操作系统内核创建线程
上下文切换：线程调度带来的 CPU 开销
销毁成本：线程执行完后需要 GC 回收
如果频繁创建销毁线程，性能损耗非常大。
1.2 线程池的优势
降低资源消耗：复用已创建的线程，减少创建销毁开销
提高响应速度：任务到达时无需等待线程创建
提高线程可管理性：统一分配、调优和监控
附加功能：提供定时、延迟、并发控制等增强功能
二、ThreadPoolExecutor 七大核心参数123456789public ThreadPoolExecutor( int corePoolSize, // 1. 核心线程数 int maximumPoolSize, // 2. 最大线程数 ...
Java开发
未读垃圾回收（Garbage Collection，简称 GC）是 JVM 最重要的特性之一，也是 Java 面试的必考点。理解 GC 原理不仅能帮你写出更高效的代码，还能在生产环境出现 OOM、CPU 飙高等问题时快速定位根因。
一、JVM 内存区域划分1.1 运行时数据区12345678JVM 运行时数据区├── 线程共享│ ├── 堆（Heap）—— GC 主要工作区域│ └── 方法区（Method Area）—— 元空间└── 线程私有 ├── 虚拟机栈（VM Stack） ├── 本地方法栈（Native Stack） └── 程序计数器（PC Register）
1.2 堆内存分代模型堆是 GC 的主战场，经典分代模型分为：
123456堆内存（Heap）├── 年轻代（Young Generation）│ ├── Eden 区（8/10）│ ├── Survivor0（1/10）│ └── Survivor1（1/10）└── 老年代（Old Generation）
年轻代：存放新创建的对象，垃圾回收频率高、速度快
老年代：存放存活 ...
Java 8 引入的 Stream API 是 Java 函数式编程的核心利器。配合 Lambda 表达式，可以用声明式的方式处理集合数据，代码更简洁、更易读，还能轻松实现并行计算。本文从入门到实战，带你全面掌握 Stream。
一、Stream 是什么1.1 概念Stream（流）是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。
特点：
Stream 自己不存储元素，只是对数据进行计算
Stream 操作不会改变源数据，每次操作返回新的 Stream
操作是延迟执行的，只有触发终止操作时才会真正执行
流只能被消费一次，遍历完就用完了
1.2 操作分类1234567Stream 操作├── 中间操作（Intermediate）—— 返回新 Stream，延迟执行│ ├── 无状态：filter、map、flatMap、peek│ └── 有状态：distinct、sorted、limit、skip└── 终止操作（Terminal）—— 触发计算，返回最终结果 ├── 非短路：forEach、collect、reduce、count └── 短路： ...
