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本文介绍了 Maven 项目的初始结构,并详细解释了 Java 包命名惯例中的域名反转规则。通过域名反转(如 `com.example`),可以确保包名的唯一性,避免命名冲突,提高代码的可读性和逻辑分层。文章还讨论了域名反转的好处,包括避免命名冲突、全球唯一性、提高代码可读性和逻辑分层。最后,作者提出了一个关于包名的问题,引发读者思考。
作为Java程序员,Spring框架在日常开发中使用频繁,其依赖注入机制带来了极大的便利。然而,尽管@Autowired注解简化了依赖注入,Spring官方却不推荐在字段上使用它。本文将探讨字段注入的现状及其存在的问题,如难以进行单元测试、违反单一职责原则及易引发NPE等,并介绍为何Spring推荐构造器注入,包括增强代码可读性和维护性、方便单元测试以及避免NPE等问题。通过示例代码展示如何将字段注入重构为构造器注入,提高代码质量。
在数据库应用中,高效的查询性能至关重要。本文探讨了常用的 MySQL 查询优化方法,包括索引优化(选择合适的索引字段、复合索引、定期维护索引)、查询语句优化(避免全表扫描、限制返回行数、避免使用不必要的函数)、表结构优化(选择合适的数据类型、分区表、定期清理无用数据)及数据库配置优化(调整缓存大小、优化存储引擎参数)。通过这些方法,可以显著提高 MySQL 的查询性能,为应用程序提供更好的用户体验。
本文介绍了Java中`Stream`的`peek`操作,该操作通过`Consumer<T>`函数消费流中的每个元素,但不改变元素类型。文章详细解释了`Consumer<T>`接口及其使用场景,并通过示例代码展示了`peek`操作的应用。此外,还对比了`peek`与`map`的区别,帮助读者更好地理解这两种操作的不同用途。作者为码农小胖哥,原文发布于稀土掘金。
Java虚拟机(JVM)遇到 OutOfMemoryError(OOM)表示内存资源不足。常见OOM情况包括:1) **Java堆空间不足**:内存被大量对象占用且未及时回收,或内存泄漏;解决方法包括调整JVM堆内存大小、优化代码及修复内存泄漏。2) **线程栈空间不足**:单线程栈帧过大或频繁创建线程;可通过优化代码或调整-Xss参数解决。3) **方法区溢出**:运行时生成大量类导致方法区满载;需调整元空间大小或优化类加载机制。4) **本机内存不足**:JNI调用或内存泄漏引起;需检查并优化本机代码。5) **GC造成的内存不足**:频繁GC但效果不佳;需优化JVM参数、代码及垃圾回收器
在工作中,Redis作为一款高性能缓存数据库被广泛应用,但常遇到“大key”和“热key”问题。“大key”指单个键包含大量数据,导致内存消耗高、性能下降及持久化效率降低;“热key”则是频繁访问的键,会引起CPU占用率高、请求阻塞等问题。本文详细分析了这些问题的定义、影响、原因,并提供了相应的解决方案,如合理设置缓存时间和数据结构、拆分大key、采用热点数据分片等方法。
本文汇总了List与String相互转化的多种方法,包括使用`String.join()`、`StringBuilder`、Java 8的Stream API、Apache Commons Lang3的`StringUtils.join()`以及Guava的`Joiner.on()`方法实现List转String;同时介绍了使用`split()`方法、正则表达式、Apache Commons Lang3的`StringUtils.split()`及Guava的`Splitter.on()`方法实现String转List。
本文探讨了程序开发中常见的重复操作问题,如多次点击生成多余订单或支付、RPC调用失败后的重试机制滥用及非法重复请求等。通过接口幂等性设计可有效解决这类问题,确保相同请求多次执行结果一致无副作用。文章详细解释了幂等性的概念及其重要性,并提供了具体的设计与实现方法,包括使用唯一标识符、设计幂等操作、事务处理及缓存策略。此外,还讨论了实现幂等性接口所带来的好处,如并发请求处理、失败请求管理及系统集成等,并提出了验证接口幂等性的策略。通过这些技术和方法的应用,可以显著提升系统的稳定性和用户体验。
线上系统遭遇频繁Old GC问题,监控显示出现多次“to-space exhausted”日志,这表明垃圾回收过程中因年轻代 Survivor 区或老年代空间不足导致对象晋升失败。通过 JVM 源码分析,此问题源于对象转移至老年代失败时,JVM 无法找到足够的空间存放存活对象。进一步排查发现大对象分配占用了预留空间,加剧了空间不足的情况。使用 JFR 分析工具定位到定期报表序列化导致大量大对象生成,通过改用堆外内存进行序列化输出,最终解决了频繁 Old GC 问题。
在Spring Boot应用中,统一结果封装有助于团队协作,确保一致的API响应格式,提升代码质量和维护性。主要优点包括:简化前端集成工作,减少后端重复编码,以及增强接口的可维护性。实现上,首先定义`Result`类来封装响应状态码、消息、数据及时间戳;其次,通过`ResultCode`枚举类标准化状态信息。示例代码展示了如何构建这些类,并通过一个简单的控制器方法演示了如何使用它们返回JSON格式的响应结果。
通过代理IP,用户可以轻松绕过地域限制,访问全球范围内的网站和服务。特别是对于跨境用户来说,需要在目标市场投放广告,而代理IP能帮助实现精准投放,快速的提升品牌或者店铺的知名度。那如何在如何在战斧指纹浏览器中设置IPXProxy海外代理IP?
MyBatis的延迟加载(懒加载)特性提高了性能,只在需要时加载关联数据。配置延迟加载需在`mybatis-config.xml`中设置`lazyLoadingEnabled`为`true`,`aggressiveLazyLoading`为`false`。实现原理基于代理对象,MyBatis为延迟加载属性创建代理,在访问时触发实际查询。代理通过Java动态代理实现,拦截方法调用,按需加载数据。
**摘要:** 本文探讨了数据库连接池在高并发Web应用中的重要性,特别聚焦于阿里巴巴的DruidDataSource。DruidDataSource是一个高效的Java数据库连接池,包含监控、SQL防护和日志功能。文中通过示例展示了如何配置和使用DruidDataSource,包括在Java应用中的直接配置和在Spring Boot中的集成,并提到了启用SQL监控。此外,还分享了设置连接池参数的技巧,如合理设定初始、最大和最小连接数,并强调了定期监控和使用内置监控工具优化性能的重要性。
**Scrapy** 是一个强大的Python爬虫框架,适合大规模数据采集,提供高度可定制的爬取流程、内置数据提取工具、自动请求调度、分布式爬取支持、中间件扩展及多种数据存储方式。 **Beautiful Soup** 和 **Requests** 结合使用,便于Python中简单网页的请求和HTML解析。Requests发送HTTP请求,Beautiful Soup解析内容,适合小型项目或数据提取。 **Requests-HTML** 是Requests的扩展,支持HTML解析和CSS选择器,自动处理链接,适合网页解析任务。
在Python中,Scrapy是一个强大的网络爬虫框架,专为数据采集设计,具有高度可定制的爬取流程、内置的数据提取工具、自动请求调度、分布式爬取支持和中间件扩展。它允许开发者轻松构建和管理爬虫,高效抓取和处理网页数据。 Beautiful Soup和Requests库组合则提供了简单的HTML解析和请求功能。Requests库用于发送HTTP请求,而Beautiful Soup则用于解析HTML内容,两者结合便于数据提取。Requests-HTML库进一步简化了这一过程,集成了Requests的功能并内置HTML解析,支持CSS选择器和XPATH。
这篇文章主要介绍了Python的字符串格式化方法,包括: 1. `%` 操作符,如 `%s`, `%d`, `%f` 用于基本的变量插入和类型转换。 2. `str.format()` 方法,利用 `{}` 占位符和位置或关键字参数。 3. f-strings (Python 3.6+),直接在字符串前加 `f` 并在花括号内嵌入变量。 4. `string.Template` 模块,使用 `$` 符号进行模板替换。 5. `str.format_map()` 方法,接受字典替换占位符。 文章强调f-strings在新代码中的推荐使用,因其简洁和可读性。
`filter()`函数是Python中用于从序列中按条件筛选元素的内置函数。它接受一个函数和一个可迭代对象作为参数,返回一个迭代器,该迭代器包含应用函数后返回`True`的元素。基本语法是`filter(function, iterable)`。可以使用`lambda`表达式简化条件,例如筛选偶数:`filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)`。文章还讨论了使用自定义函数、处理多个条件的情况,并对比了`filter()`与列表推导式的用法。
**Cython是Python的性能增强工具,用于提升Python代码的速度。它允许声明变量类型并调用C库。安装Cython使用`pip install Cython`。Cython语法接近Python,但通过类型声明优化性能。编译Cython代码需创建setup.py文件,然后运行`python setup.py build_ext --inplace`。通过Cython,可以直接优化Python代码和调用C函数,平衡速度与灵活性。**
MySQL中的binlog、redo log和undo log是日志文件,各有特定作用。binlog用于数据备份、恢复和复制,适用于所有存储引擎。redo log记录事务修改,用于崩溃恢复和数据持久性,仅InnoDB存储引擎支持。undo log保存事务修改前的状态,用于事务回滚和MVCC,也仅InnoDB支持。它们在功能和记录内容上有明显区别,有助于事务管理和数据库一致性。
MySQL中的`eq_range_index_dive_limit`参数默认值为200,影响了IN查询的执行方式。当IN列表项少于这个值时,MySQL会使用扫描索引树(精确成本计算),而多于此值则使用索引统计(快速但可能不准)来分析查询成本。大量IN值可能导致性能下降。解决方案包括:1) 分批查询;2) 使用UNION ALL创建内存临时表;3) 创建实体表存储IN值并进行JOIN操作。注意,实体表需及时清理并避免反复插入删除导致性能下降。
Spring Boot的外部配置加载优先级是开发者理解和管理应用程序配置的关键。它支持多种配置源,包括Java属性文件、YAML文件、环境变量、命令行参数等。配置加载顺序从低到高为:默认属性、@PropertySource加载的配置、Config Data(内部配置文件、外部配置文件)、环境变量、系统属性、Servlet容器初始化参数、SPRING_APPLICATION_JSON格式的环境变量或系统属性以及命令行参数。了解这一顺序有助于在不同环境中灵活配置和管理Spring Boot应用,确保其按预期运行。
该文介绍了如何在Java开发中优雅地转换MultipartFile和File。MultipartFile是Spring框架用于接收上传文件的类,而File是操作系统文件的代表。文章提供了三种将MultipartFile转换为File的方法:使用`transferTo`方法、FileOutputStream和Java NIO。另外,还介绍了在测试场景下将File转换为MultipartFile,通过MockMultipartFile实现。
该文讨论了一个系统架构问题,主要涉及RabbitMQ在处理订单消息时遇到的性能瓶颈。首先,系统使用RabbitMQ是为了解耦和提高性能,前端创建订单后通过RabbitMQ发送消息给订单履约系统消费并执行后续操作。当订单流量激增时,消息堆积导致服务器压力增加。 排查解决方案: 1. 增加消费者以提高消费速度,但发现即使增加消费者,消息堆积问题仍未解决。 2. 分析消费者逻辑,发现调用库存系统接口可能导致处理速度慢。库存系统压力大,接口响应慢,加剧问题。 3. 实施清空堆积消息的策略,新建消费者快速消费消息并存储在表中,减轻服务器压力。待库存服务恢复后,再将消息推回RabbitMQ处理。
Redis 数据不丢失主要靠持久化(RDB、AOF、混合)和集群运行(主从同步、哨兵、Cluster)。RDB是快照,恢复速度快但可能丢失部分数据;AOF记录所有命令,实时性好但写性能较低;混合持久化结合两者优点。集群通过多服务器分布数据,提高可用性和数据安全性。
大家好,我是田螺。 我们开发完需求,提测前,一般都需要代码评审。小伙伴们,你们知道代码评审,一般都有哪些军规嘛?今天田螺哥给你带来代码评审的18个军规。
2002年11月,百度上线MP3搜索功能,几乎能搜索和下载到所有的歌曲。按相关的版权法规,百度未经授权使用他人资源牟利是违法的。当时互联网产业违法采集数据、传播盗版是家常便饭,版权管理形同虚设,百度顺势而为分了一块大蛋糕。盗版音乐砸了音乐人的饭碗,就如同盗版软件摧残软件从业者。最近十多年,政府对音像作品版权的管理日趋严格,这是一件利国利民的好事,一个行业兴盛的起点首先是从业者得到应有的报酬。
在系统架构中,缓存可谓提供系统性能的最简单方法之一,稍微有点开发经验的同学必然会与缓存打过交道,最起码也实践过。
易波动或者对波动比较敏感;容易影响整体的;不能预测上游行为,或者不能预测下游行为,依赖的上下游有不可预测的行为体。要不要做熔断降级的核心点在于是否可控,有没有不可控因素。
今天,我们在这里不展开说明这些问题,而是跟大家介绍在这些优化的层面中,有哪些是优化对 MySQL 数据库来说作用微乎其微,以便我们在产生环境中调优 MySQL 数据库时,避免一些不必要的优化。
最近在写一个功能,对用户敏感的数据进行脱敏,在网上看一圈基本上都是全局范围的,我觉得应该更加灵活,在不同场景,不同业务下进行脱敏更加合适。
SpringBoot 是一个基于 Spring 框架的快速开发框架,旨在简化 Spring 应用程序的开发和部署。在本文中,我们将深入分析 SpringBoot 启动过程的源代码,并提供必要的解释和说明。
在给 canal 分配数据库权限的过程中,由于密码设置的比较简单,会报以下错误 ERROR 1819 (HY000): Your password does not satisfy the current policy requirements
面试时总被问,spring中使用了哪些设计模式,你在实际开发中又使用哪些设计模式。给他手指一个方向跟他说,这就是一个模式:go out!。
GC(Garbage collection)频繁和堆内存溢出原因简单来说是对象占用堆空间难以回收,新对象无法分配触发GC或者直接导致内存溢出,最终进程结束。
除了操作集合、限流和缓存,Guava还有另一个隐秘的功能:事件总线EventBus机制——是发布-订阅模式的实现,不需要显式地注册回调——比观察者模式更灵活。
1. 加载配置文件与启动类 当 SpringBoot 项目启动时,会首先读取项目中的配置文件,主要是 application.yml 和 application.properties 文件。这些配置文件会指定项目的启动端口号、数据库连接等一些列配置信息。同时,SpringBoot也会加载启动类,这个启动类中有@SpringBootApplication注解,它标识着这个类是SpringBoot的启动类。
在开发管理后台过程中,一定会遇到不少了增删改查页面,而这些页面的逻辑大多都是相同的,如获取列表数据,分页,筛选功能这些基本功能。而不同的是呈现出来的数据项。还有一些操作按钮。
由于微信小程序在体验版和上线版本,需要用https连接,所以你需要申请一个域名,并为这个域名申请证书。怎么利用acme.sh免费申请证书在上篇文章有提到利用acme.sh免费建立https连接,这里就记录一下Spring Boot中配置HTTPS,再利用Docker进行部署。
众所周知,软件测试对代码的要求不像其他编程学科那么高,对零基础小白用户很友好,那么他们要怎么学学软件测试呢?
对于互联网来说,只要你系统的接口暴露在外网,就避免不了接口安全问题。 如果你的接口在外网裸奔,只要让黑客知道接口的地址和参数就可以调用,那简直就是灾难。
首先,思考这么一种场景,假如现在A类继承了B类和C类,并且B类和C类中,都存在test()方法,那么当A类对象调用test()方法时,该调用B类的test()呢?还是C类的test()呢?是没有答案的,所以Java中不允许多继承。
最近在阅读到了Spring源码对于两种动态代理使用在不同场景下的使用,两种方式各有利弊写一篇文加深自己的认识。文中对于源码的涉及较少,更多的是作者自己的理解和举例,然后通过部分源码验证。 首先看两个面试经常会遇到的关于Spring的问题:
自动化测试培训机构哪个好?我国目前有着很多教授自动化测试课程培训机构,但是由于每个机构的课程设置、教学质量和师资力量等方面各有差异。所以,大家如果想要选择一家好的自动化测试培训机构,那么以下几个因素就一定要考虑。
我们都知道在SpringBoot启动类上添加@SpringBootApplication注解后执行main方法就可以自动启动服务 Spring会自动帮我们找到需要管理的Bean的呢
我们目前在工作中遇到一个性能问题,我们有个定时任务需要处理大量的数据,为了提升吞吐量,所以部署了很多台机器,但这个任务在运行前需要从别的服务那拉取大量的数据,随着数据量的增大,如果同时多台机器并发拉取数据,会对下游服务产生非常大的压力。之前已经增加了单机限流,但无法解决问题,因为这个数据任务运行中只有不到10%的时间拉取数据,如果单机限流限制太狠,虽然集群总的请求量控制住了,但任务吞吐量又降下来
最近新接手了一批项目,还没来得及接新需求,一大堆bug就接踵而至,仔细一看,应该返回数组的字段返回了 null,或者没有返回,甚至返回了字符串 "null"???
我们先从一个“谣言”开始,通过分析ThreadLocal的源码,尝试纠正“谣言”带来的误解,并解答上面的问题。 流传已久的“谣言”
近些年,各行各业找工作都不太容易,虽然身处技术岗位的软件测试因企业需求大,要比之其他行业容易,但,稍有不慎,也会让求职者与自己心仪的offer失之交臂,因此,大家在准备前面前,也是做足了准备,比如,提前准备好软件测试面试话术,以及刷相关的软件测试技术面试题,只为让自己能够顺利的通过面试,拿到心仪的offer。
作为开发人员,我们希望将开发环境与生产环境尽可能地匹配,以确保我们构建的内容在部署时能够正常工作。
版本号该如何控制?其实是有一个标准规范的,规范地址: