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该文档介绍了Spring Security与JWT的整合应用。在前后端分离的项目中,为了解决权限问题,通常采用Spring Security结合JWT的方案。文档涵盖了认证流程,包括同步认证和前后端分离认证,并详细说明了认证实现步骤,如环境准备、所需依赖(包括JWT库和Hutool工具包)的添加。此外,还提到从先前项目复制代码和配置以简化环境搭建。
Spring Security的授权管理器涉及用户登录后的token验证和权限检查。当用户携带token访问时,框架会验证token合法性及用户访问权限。自定义授权管理器`TokenAuthorizationManager`需实现`AuthorizationManager<RequestAuthorizationContext>`接口,处理校验逻辑,包括解析token、判断用户角色与访问资源的匹配。配置中在`SecurityConfig`注册该管理器以生效。测试表明,具有不同角色的用户可访问相应权限的资源,否则返回403错误。
该文档介绍了授权和鉴权的概念,主要分为Web授权和方法授权。Web授权通过URL拦截进行,而方法授权利用注解控制权限,粒度更细但耦合度高。在Web授权的案例中,展示了如何在Spring Security中对特定URL设置角色控制。此外,还列举了Spring Security内置的控制操作方法,如permitAll()、denyAll()和hasRole()等,用于定义不同类型的用户访问权限。
本文档介绍了如何在Spring Security框架中基于数据库实现用户认证。首先,Spring Security提供了一个`UserDetailsService`接口,用于获取用户详细信息,通常在用户尝试登录时被调用。
定时任务是自动化处理任务的关键,常见于电商平台的优惠券发放、银行的还款提醒、财务系统的每日结算和火车票定时放票等场景。实现方式包括多线程结合sleep、JDK的Timer和ScheduledExecutor,以及Quartz和Spring Task等框架。Cron表达式用于设定任务执行的时间规则,由7部分组成,表示秒、分、时、日、月、周和年,并可使用特殊符号如*、?、-、/等来设定更灵活的定时规则。
Spring Cache是一个注解驱动的缓存框架,它提供了一层抽象,允许切换不同的缓存实现,如EHCache、Caffeine和Redis。启用缓存只需在配置中引入相关依赖并开启`@EnableCaching`。`@Cacheable`用于方法执行前检查缓存,存在则直接返回,不存在则执行方法并将结果存入缓存。`@CachePut`在方法执行后将结果放入缓存,常用于更新操作。`@CacheEvict`用于清除缓存数据,可以按key删除或清空整个缓存。`@Caching`可以组合多个缓存操作。在Redis中,可以通过序列化处理存储复杂对象,提高可读性。
RBAC模型是一种基于角色的访问控制机制,用于解决企业系统中不同用户对不同业务的权限管理问题。它将功能集合为角色,然后将角色分配给用户,简化了大量用户的权限分配过程,降低了操作错误和复杂性。通过角色,可以实现用户与功能的解耦,便于权限管理。在RBAC中,用户、角色和权限之间存在多对多的关系,通常涉及五张数据库表来维护这种关系。
这是一个关于如何查询天气预报的步骤指南,包括五个步骤:找到阿里云的天气服务、购买服务、获取AppCode和秘钥、参考SDK调用接口以及使用Hutool工具进行接口调用。提供了详细的操作截图和接口返回的示例数据。完整文档链接可在文中找到。
该文档介绍了需求分析和接口设计的步骤。首先,通过原型文档和PRD理解业务需求,如有必要需与产品经理深入沟通。其次,设计接口时需考虑四要素:请求路径(按模块命名,英文)、请求方式(GET, POST, PUT, DELETE,遵循RESTful风格)、请求参数(路径参数和请求体参数)和响应参数(统一格式,通常包含状态码、消息和数据)。最后,提到了接口测试,推荐使用Postman、Apifox、Swagger或Knife4j等工具进行测试。
摘要:使用阿里云市场第三方接口,可以根据快递单号查询快递物流信息。需获取接口开通地址并找到一个快递单号,接口返回数据包括快递公司、状态、详细轨迹等。示例中展示了查询结果,包括快递状态(已签收)、最新状态描述、物流轨迹详情等。
保证Redis中的20w数据为热点数据,可以通过设置Redis的LFU(Least Frequently Used)淘汰策略。这样,当数据库有1000万数据而Redis仅能缓存20w时,LFU会自动移除使用频率最低的项,确保缓存中的数据是最常使用的。
Redis与Memcached的主要区别在于:Redis提供复杂数据结构和丰富的操作,而Memcached只支持简单字符串;Redis原生支持集群,Memcached不支持;Memcached数据无法持久化,重启会丢失,但Redis支持持久化并能在重启后恢复数据。
Redis分布式锁利用`SETNX`命令实现,该命令在键不存在时设置键值,成功返回1,失败返回0。当线程A设置锁后,线程B尝试设置时会失败。为避免死锁,设置锁的超时时间。此外,要处理锁超时、归一化(同一线程加锁解锁)和阻塞/非阻塞问题。例如,使用`ThreadLocal`存储线程标识以确保正确解锁,并可采用自旋锁思路,当获取锁失败时,线程会自旋尝试,但需限制自旋时间以防止资源浪费。
Redis分片集群使用哈希槽分区算法,包含16384个槽(0-16383)。数据存储时,通过CRC16算法对key计算并模16383,确定槽位,进而分配至对应节点。读取时,根据槽位找到相应节点直接操作。
```markdown Redis事务包括MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH四个命令。虽具备事务功能,但在实际开发中使用较少。 ```
Redis 提供了 8 种数据淘汰策略:挥发性 LRU、LFU 和 TTL(针对有过期时间的数据),挥发性随机淘汰,以及全库的 LRU、LFU 随机淘汰,用于在内存不足时选择删除。另外,还有不淘汰策略(no-eviction),允许新写入操作报错而非删除数据。
Redis的数据过期策略包括**惰性删除**和**定期删除**。惰性删除在取出key时检查是否过期,节省CPU但可能延迟清理。定期删除则每隔一定时间删除一批过期key,通过限制操作频率减少CPU影响。默认每秒扫描10次,随机抽取20个键,若25%已过期则继续检查,最大执行时间25ms。Redis使用这两种策略的结合以平衡内存和CPU使用。
本文介绍了Spring Security中密码的加密和校验。首先,在`SecurityConfig`配置类中添加了两个Bean,一个是`PasswordEncoder`的无操作实例,用于明文密码校验,另一个是`UserDetailsService`,用于创建内存中的用户信息。接着,文章对比了对称加密、非对称加密和摘要加密三种加密方式,并重点讲解了BCrypt摘要加密的特性,强调其安全性高于MD5。最后,通过代码示例展示了如何使用BCryptPasswordEncoder改造权限密码加密,确保密码的安全存储和校验。
该内容讨论了保证Redis和MySQL数据一致性的几种策略。首先提到的两种方法存在不一致风险:先更新MySQL再更新Redis,或先删Redis再更新MySQL。第三种方案是通过MQ异步同步以达到最终一致性,适用于一致性要求较高的场景。项目中根据不同业务需求选择不同方案,如对一致性要求不高的情况不做处理,时效性数据设置过期时间,高一致性需求则使用MQ确保同步,最严格的情况可能涉及分布式事务(如Seata的TCC模式)。
是否越多索引越好?并非如此。应根据需求建索引:主键自动索引,频繁查询、关联查询、排序、查找及统计分组字段建议建索引。但表记录少,频繁增删改操作,频繁更新的字段,以及使用频率不高的查询条件则不需要建索引。
Redis的数据持久化包括两种策略:RDB(全量快照)和AOF(增量日志)。RDB在指定时间间隔将内存数据集保存到磁盘,而AOF记录所有写操作形成日志。从Redis 4.0开始,支持RDB和AOF的混合持久化,通过设置`aof-use-rdb-preamble yes`。
**覆盖索引**是指在SQL查询中,索引包含所有所需列数据,避免回表查询,提高效率。创建覆盖索引可通过为查询字段建立联合索引,如在`user`表上为`name`和`age`创建`index_name_age`索引。查询`select name,age from user where name='Alice'`时,索引中已包含`name`和`age`,直接返回结果,实现覆盖索引。
了解回表查询吗?当对表的`name`字段建立索引后,执行`SELECT name,age FROM user WHERE name='Alice'`,数据库首先通过索引找到主键`id=18`,然后依据主键在主索引中获取完整数据记录,这个过程称为回表查询。由于需两次查找,其性能低于直接扫描索引树。
MySQL的联合索引遵循左前缀原则,检索时从索引的最左侧字段开始匹配。例如,对`age`, `name`, `sex`创建的组合索引`index_age_name_sex`,相当于建立了`(age)`, `(age,name)`, `(age,name,sex)`三个独立索引。查询时,只有包含最左边字段的条件才会使用索引。例如:`WHERE age=49`和`WHERE age=49 AND name='Alice'`会使用索引,但`WHERE sex='man'`不会。查询优化器会自动调整WHERE子句顺序以利用合适索引。
MySQL多表查询主要包括内连接和外连接。内连接有隐式和显式:隐式是通过`From 表A, 表B where 连接条件`,显式是`From 表A inner join 表B on 连接条件`。外连接包括左外连接(`left join`)、右外连接(`right join`)和全外连接(较少使用)。此外,还有交叉连接(`cross join`),但也较少使用。
SpringCloud常见问题及解决方案:项目启动时遇到"IllegalArgumentException: Could not resolve placeholder 'pattern.dateformat'"错误,原因可能是bootstrap.yml或yaml文件命名不正确。检查并确保文件名正确。另外,如果Nacos配置文件创建错误,可调试com.alibaba.cloud.nacos.client.NacosPropertySource#getSourceMap方法,检查参数propertySources是否为空,以判断是否需要重新创建配置文件。
`Nacos`安装指南包括Windows和Linux两部分。在Windows上,下载Nacos服务端安装包,解压到非中文目录,修改配置文件(如需)并启动服务。通过`startup.cmd -m standalone`启动,然后在浏览器访问`http://127.0.0.1:8848/nacos`。Linux安装涉及安装JDK,上传Nacos安装包,解压并启动服务,使用`sh startup.sh -m standalone`命令。Nacos作为Spring Cloud Alibaba的依赖,需要在项目中引入相关依赖。
本文介绍了Java中键盘录入和Random类的使用。键盘录入用于从用户那里获取数据,通过导入`java.util.Scanner`,创建`Scanner`对象,调用`nextInt()`或`nextDouble()`读取整数和小数,`next()`读取字符串。Random类用于生成随机整数,导入该类后创建对象,调用`nextInt(int bound)`生成[0, bound-1]范围内的随机数。在JDK17及以上版本,可以使用`nextInt(int start, int end)`生成[start, end)范围的随机数。常见应用包括猜数字游戏和随机点名。
项目中设定了全局异常处理器,统一处理预期和运行时异常。预期异常由程序员手动抛出,用于异常情况的接口返回;运行时异常为不可控错误,提供统一返回格式便于前端提示和后端排查。全局异常处理器借助@RestControllerAdvice和@ExceptionHandler注解,前者标识处理器,后者按异常类型定制前端响应,如预期异常直接返回,运行时异常则调整响应内容。
JDK由JRE(包含JVM和核心类库)和开发工具箱(如javac编译器和java运行工具)组成。Java项目结构包括Project、Module、Package和Class。IDEA快捷键包括:生成main方法(main psvm)、复制代码(Ctrl+D)、删除代码(Ctrl+Y/X)、格式化代码(Ctrl+Alt+L)、重命名(Shift+F6)等。
在一个项目中,为解决集群环境下SpringTask定时任务的重复执行问题,采用了Redis实现分布式锁来管理任务调度,防止资源浪费。后来因任务量和执行规则增加,以及单节点效率限制,系统改用XXL-JOB,分布式锁不再使用。
`# 缓存击穿简介及解决方案` 缓存击穿是指大量请求同时命中已过期的缓存,导致数据库压力骤增。解决方法包括:1) 预热热点数据;2) 设置热点数据永不过期;3) 使用加锁或限流策略。
Redis主从同步是种数据备份机制,Slave从Master获取全量数据,之后持续接收增量更新。全量复制阶段包括Slave请求同步、Master拒绝增量并发送RDB到Slave、Slave加载RDB。增量复制阶段,Master使用repl_backlog存储命令并发送给Slave,Slave执行这些命令以保持与Master同步。该机制确保主从数据一致性,支持多个Slave和一个Master。
了解 MySQL 索引失效的情况对优化 SQL 查询至关重要。避免在列上使用函数、运算、!=、not in、OR 和 %value% LIKE 操作,以保持索引有效性。使用组合索引代替多个单列索引,防止范围查询后的列无法使用索引。注意,NULL 值、列类型不匹配和隐式转换也可能导致索引失效。
该内容介绍了如何分析执行慢的SQL语句。首先启用慢查询日志或使用命令获取慢查询的SQL。然后利用`EXPLAIN`命令分析,关注其中的`select_type`, `type`, 和 `extra`字段。`select_type`涉及子查询和联合查询的类型,`type`表示查询优化器使用的访问类型,性能从上到下递减,`extra`字段提供额外信息,如是否使用索引等。
该文档介绍了功能开发的准备工作,包括创建功能清单以明确项目需求,以及制定开发计划。在评估工期方面,程序员需要考虑需求分析、技术复杂度、任务分解、风险评估、团队协作和沟通等多个因素。准确的工期评估对于团队效率至关重要。
该文介绍了如何高效管理在线接口文档,强调了实时更新接口文档对于前后端并行开发的重要性。文中提到了Swagger,一个用于生成、描述和调用RESTful Web服务的框架,它能自动生成接口文档,促进团队协作,并支持功能测试。Springfox是Spring与Swagger的结合,简化了其在项目中的使用。另外,文章推荐了knife4j,这是一个Java MVC框架的Swagger增强工具,小巧、轻量且功能强大,目前被广泛采用。
**Redis配置:** 使用哨兵集群,结构为1主2从,加上3个哨兵节点,总计分布在3台Linux服务器上,提供高可用性。
`MYSQL`超大分页效率低,因为实际是获取`offset+N`行再丢弃前`offset`行。解决方法:先通过索引快速定位所需ID,然后进行关联查询获取数据,以提高性能。
**聚簇索引**是指数据和索引存储在一起,常见于InnoDB存储引擎的主键索引。**非聚簇索引**则相反,数据和索引分开存储,如MyISAM引擎中,索引只包含数据行指针。示意图展示了两种索引的区别。
本文介绍了Java中的`String`类、包的管理和API文档的使用。包用于分类管理Java程序,同包下类无需导包,不同包需导入。使用API时,可按类名搜索、查看包、介绍、构造器和方法。方法命名能暗示其功能,注意参数和返回值。`String`创建有两种方式:双引号创建(常量池,共享)和构造器`new`(每次新建对象)。此外,列举了`String`的常用方法,如`length()`、`charAt()`、`equals()`、`substring()`等。
产品经理提出新需求,召集开发讨论,明确需求后评估技术与工作量。后端与前端商定接口,前端未及时可直接开发。确定接口和表结构后,进行技术调研。接着编码开发,自测无误提交测试环境,前端联调。测试人员进行功能测试,发现问题记录在bug管理工具中,后端修复后再次测试。
该内容介绍了异步处理基础和消息队列的相关概念。首先,同步处理指任务完成后才能执行其他操作,而异步则允许任务并行执行,不阻塞程序。异步能提高系统并发性和响应性,但也增加复杂性和资源消耗。接着,提到了消息队列,包括生产者、消费者、队列、broker和topic等概念,并指出在IoT中,设备作为生产者发送消息到特定topic,消费者从队列获取数据。最后,简要介绍了AMQP协议,它是用于应用程序间消息传递的开放标准,常用于分布式系统和物联网,如RabbitMQ和Apache Qpid。课程将以Apache Qpid为例接收IoT数据。
`ThreadLocal`是Java中的线程局部变量工具,确保每个线程都有自己的变量副本,互不干扰。适用于保持线程安全性数据和跨方法共享数据。基本用法包括创建实例、设置和获取值以及清除值。例如,创建ThreadLocal对象后,使用`.set()`设置值,`.get()`获取值,`.remove()`清除值。注意ThreadLocal可能引起内存泄漏,应适时清理,并谨慎使用以避免影响代码可读性和线程安全性。它是多线程编程中实现线程局部数据管理的有效手段。
该文档介绍了调用微信登录接口的需求和实现思路。当用户尝试访问需要登录的页面时,若未登录则弹出微信登录选项。登录过程涉及微信小程序的wx.login()方法获取临时凭证code,并将其发送到服务器,服务器通过此code换取用户的OpenID、UnionID和session_key。依据这些信息,服务器可生成自定义登录态以识别用户身份。参考微信官方文档和登录流程图进行实现。
项目中的全局异常处理通常包括对预期异常(程序员手动抛出)和运行时异常的管理。项目已提供`BaseException`作为基础异常类,用于手动抛出异常,并通过`GlobalExceptionHandler`进行全局处理。`
当Redis内存满时,写操作将失败,但读操作仍可进行。系统可配置内存淘汰策略,在达到最大内存时自动删除旧数据。
# 缓存穿透问题与解决方案 缓存穿透是指查询数据库和缓存中都不存在的数据,导致持续对数据库造成压力。解决方法包括: 1. 缓存空对象:简单但效果有限。 2. 布隆过滤器:效果好但实现复杂。
如何定位MySQL慢查询?可以通过两种方式开启慢查询日志:修改`my.ini`配置文件并重启MySQL,或设置全局变量。在配置中需包含`log_output='FILE,TABLE'`,`slow_query_log='ON'`和`long_query_time=0.001`(1毫秒)。
`CHAR`和`VARCHAR`在数据库中有所不同:`CHAR`长度固定,用空格填充,存储效率高,英文占1字节,汉字占2字节;而`VARCHAR`长度可变,节省空间,英文和汉字都占2字节。