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...化,在此记录我遇到的问题,使用的爬虫技术是httpClient和jsoup,项目搭建使用的springboot+ jpa。 首先给出主页的代码: @Componentpublic classItemTask { @AutowiredprivateHttpUtils httpUtils; @AutowiredprivateItemService itemService;public static final ObjectMapper MAPPER = newObjectMapper();//设置定时任务执行完成后,再间隔100秒执行一次 @Scheduled(fixedDelay = 1000 100)public void process() throwsException {//分析页面发现访问的地址,页码page从1开始,下一页page加2 String url = "https://search.jd.com/Search?keyword=%E6%89%8B%E6%9C%BA&suggest=1.his.0.0&wq=%E6%89%8B%E6%9C%BA&s=121&click=0&page=";//遍历执行,获取所有的数据 for (int i = 1; i < 10; i = i + 2) {//发起请求进行访问,获取页面数据,先访问第一页 String html = this.httpUtils.getHtml(url +i);//解析页面数据,保存数据到数据库中 this.parseHtml(html); } System.out.println("执行完成"); }//解析页面,并把数据保存到数据库中 private void parseHtml(String html) throwsException {//使用jsoup解析页面 Document document =Jsoup.parse(html);//获取商品数据 Elements spus = document.select("divJ_goodsList > ul > li");//遍历商品spu数据 for(Element spuEle : spus) {//获取商品spu String attr = spuEle.attr("data-spu");long spu = Long.parseLong(attr.equals("")?"0":attr);//Long spu = Long.parseLong(spuEle.attr("data-spu"));//获取商品sku数据 Elements skus = spuEle.select("li.ps-item img");for(Element skuEle : skus) {//获取商品sku Long sku = Long.parseLong(skuEle.attr("data-sku"));//判断商品是否被抓取过,可以根据sku判断 Item param = newItem(); param.setSku(sku); List list = this.itemService.findAll(param);//判断是否查询到结果 if (list.size() > 0) {//如果有结果,表示商品已下载,进行下一次遍历 continue; }//保存商品数据,声明商品对象 Item item = newItem();//商品spu item.setSpu(spu);//商品sku item.setSku(sku);//商品url地址 item.setUrl("https://item.jd.com/" + sku + ".html");//创建时间 item.setCreated(newDate());//修改时间 item.setUpdated(item.getCreated());//获取商品标题 String itemHtml = this.httpUtils.getHtml(item.getUrl()); String title= Jsoup.parse(itemHtml).select("div.sku-name").text(); item.setTitle(title);//获取商品价格 String priceUrl = "https://p.3.cn/prices/mgets?skuIds=J_"+sku; String priceJson= this.httpUtils.getHtml(priceUrl);//解析json数据获取商品价格 double price = MAPPER.readTree(priceJson).get(0).get("p").asDouble(); item.setPrice(price);//获取图片地址 String pic = "https:" + skuEle.attr("data-lazy-img").replace("/n9/","/n1/"); System.out.println(pic);//下载图片 String picName = this.httpUtils.getImage(pic); item.setPic(picName);//保存商品数据 this.itemService.save(item); } } } } 分享一下我学习中遇到的问题: 1.爬取数据为null,需要登录京东 看到这段代码应该就明白了吧,就是京东发现并非人为操作,需要登陆账号了。解决办法也很简单,只需要自己模拟浏览器登陆即可 在HttpUttils加上这段,两个方法中的HTTPGet对象都需要设置一下。 //设置请求头模拟浏览器 httpGet.setHeader("User-Agent","Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:72.0) Gecko/20100101 Firefox/72.0"); 2.java.lang.NumberFormatException: For input string: "",获取的spu为空串,加上一个前置空串判断即可 解决如下: //获取商品spu String attr = spuEle.attr("data-spu");//判断是否为空串 long spu = Long.parseLong(attr.equals("")?"0":attr); 以上两个bug是我学习遇到的,现已解决,爬取数据如下: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_32161697/article/details/114506244。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-13 10:48:12
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...、更大尺寸的图像去噪问题,这与Neighbor2Neighbor算法的核心思想不谋而合。 同时,在计算机视觉国际顶级会议CVPR 2023上,一项名为“Unsupervised Image Denoising with Adaptive Noise Modeling”的工作引起了广泛关注。该研究提出了一种新型的自适应噪声建模方法,能够在无标签数据上实现高质量的图像去噪效果,这也为自监督去噪领域的研究提供了新的思路和方向。 此外,值得一提的是,开源社区中的PyTorch Lightning库最近发布了一个针对图像去噪任务优化的模块,其中包含了对UNet模型以及多种噪声模型(如高斯噪声、泊松噪声)的支持,开发者可以直接利用这些资源快速构建并训练自己的自监督去噪模型,大大降低了研究门槛和开发成本。 综上所述, Neighbor2Neighbor算法作为自监督图像去噪的典型代表,正随着深度学习和计算机视觉技术的发展不断得到丰富和完善,未来有望在医疗影像、遥感图像、艺术修复等多个领域发挥更大作用。而持续跟进最新的研究成果和技术动态,将有助于我们更好地掌握这一前沿技术,推动其实现更广泛的实际应用价值。
2023-06-13 14:44:26
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...当做教科书来学肯定没问题。 有官方文档的情况下,会尽量根据文档来学习,而不是盲目的参考网络博客,那样得到的知识体系太零散了。 MP4 文件组成 摘录一段官方文档的内容: 关于 MP4 文件格式,参照文档说明:文件是由一系列叫做 Box 的对象组成的,所有的数据都存储在 Box 中。 官方文档中把这些由对象结构组成的文件叫做 Object-structured File ,算是一个比较广义的概念,但我们就当做 MP4 格式好了,狭义地理解一下,并且这种文件格式必须要包含 File Type 类型的 Box 。 MP4 中的 Box MP4 中的 Box 有很多类型,每个类型中的 Box 代表的含义还不相同,但他们的基础结构还是相同的,继续往下看文档: 每个 Box 是由 Header 和 Data 两部分组成的,Header 中包含了很多标识信息,而 Data 可以是纯数据也可以是其他的子 Box 。 参照文档内容,Header 中包含了 Box 的大小 Size 和类型 Type。 关于 Size 的说明,参考文档: size 字段包含了 Box 和子 Box 的大小,如果 size 为 1 ,说明实际的大小在 largesize 字段中,如果 size 为 0 ,说明这是文件最后一个 Box 了。 关于 Type 的说明,参考文档: type 字段表示该 Box 的类型,标准的 Box 类型都是用四个字母来表示的,如果是用户自定义的类型,就用 uuid 来表示。 另外,要强调一下 Box 的字节序是网络字节序,也就是大端序,关于 Box 结构的伪代码文档中也给出了: 根据伪代码再看 Box 的结构定义就一目了然了。 MP4 中的 FullBox Box 可以说是所有 Box 类型的基类,接下来要了解它的第一个子类 FullBox 。 FullBox 在 Box 的基础上多了 version 和 flags 字段。 其中 version 字段表示 Box 的版本,flags 字段是标志位。 如果 Box 遇到了无法识别的 version 或者 type 字段,就应该跳过或者忽略。 MP4 中更多的 Box MP4 中还有很多类型的 Box ,其实有些 Box 相当重要,甚至面试中还会经常问到,下面从文档中给大家摘录一下所有的 Box 类型。 这些内容在文档中都有,自行下载了,网络的一些资料可能还没有文档全面呢。 后面我们也会继续讲解这些 Box 类型的,以及使用工具来查看 Box 信息,这节就先到这里啦!!! 众所周知,开通了知识星球,邀请了一些在头条、快手等知名IT企业从事过音视频研发的朋友们做专业咨询,涉及的范围比较广,包括 Android/iOS 开发、Camera 开发、视频编辑、在线直播、WebRTC、播放器、OpenGL、C++ 等等,基本上涵盖了音视频工程领域的绝大部分内容。 关于音视频入门如何学习,学习了 FFmpeg 之后又该怎么办,跳槽选择哪个方向比较好,程序员职业软技能等等之类的问题,更是会以行业一线开发人员的角度帮你认真分析,出谋划策。 力求做到有问必答。在知识范围内,认真地对待每一个提问,不一定所有的问题都能答案,但每一个答案都是详细思考过的。 更多开发资料、博客源码、文档教程都会在星球内给出,白菜价即可加入,iOS 用户可以加我微信 ezglumes 拉你进去!!! 一个音视频领域专业问答的小圈子! 加我微信 ezglumes 拉你入技术交流群 推荐阅读: 音视频开发工作经验分享 || 视频版 OpenGL ES 学习资源分享 开通专辑 | 细数那些年写过的技术文章专辑 Android NDK 免费视频在线学习!!! 你想要的音视频开发资料库来了 推荐几个堪称教科书级别的 Android 音视频入门项目 觉得不错,点个在看呗~ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zhying719/article/details/124464016。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-01-21 17:43:21
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Java
...会遇到一些让人挠头的问题。就比如这次提到的,你设置了spring.mvc.view.suffix这个参数却没见生效的情况,是不是挺让人头疼的?接下来,我们将深入剖析这个现象,并给出针对性的解决方案。 二、背景与问题描述 假设我们正在使用Spring Boot构建一个多模块的应用,其中一个模块专门负责Web服务提供,使用了Spring MVC作为控制器及其视图层的框架。为了让HTML模板与Java逻辑更加清晰地分隔,我们在项目的布局中采用了如下结构: 1. module-core: 应用的核心业务逻辑和服务模块 2. module-web: 启动项,主要包含Web相关的配置与控制层逻辑,依赖于module-core 3. module-views: 存放JSP视图文件,用于前端展示 在此场景下,为确保正确识别并加载JSP视图,我们需要在module-web的配置文件中指定JSP后缀名(spring.mvc.view.suffix),例如: properties spring: mvc: view: prefix: /WEB-INF/views/ suffix: .jsp 然而,当运行程序并尝试访问Controller中带有相关视图名称的方法(如@GetMapping("/home")映射到WEB-INF/views/homePage.jsp)时,浏览器却无法显示出预期的JSP页面内容,且并未抛出任何异常,而是默认返回了空响应或者错误状态码。 三、问题分析与排查 面对这一看似简单的配置失效问题,我们首先需要进行如下几个方面的排查: 1. 检查视图解析器配置 确保视图解析器org.springframework.web.servlet.view.InternalResourceViewResolver已被正确注册并设置了prefix与suffix属性。检查Spring Boot启动类(如WebMvcConfig.java或Application.java中的WebMvcConfigurer实现): java @Configuration public class WebMvcConfig implements WebMvcConfigurer { @Override public void configureViewResolvers(ViewResolverRegistry registry) { InternalResourceViewResolver resolver = new InternalResourceViewResolver(); resolver.setPrefix("/WEB-INF/views/"); resolver.setSuffix(".jsp"); registry.viewResolver(resolver); } } 2. 模块间依赖与资源路径映射 确认module-web是否正确引入了module-views的相关JSP文件,并指定了正确的资源路径。查看module-web的pom.xml或build.gradle文件中对视图资源模块的依赖路径: xml com.example module-views 1.0.0 war runtime classes // Gradle dependencies { runtimeOnly 'com.example:module-views:1.0.0' } 以及主启动类(如Application.java)中的静态资源映射配置: java @SpringBootApplication public class Application { @Bean TomcatServletWebServerFactory tomcat() { TomcatServletWebServerFactory factory = new TomcatServletWebServerFactory(); factory.addContextCustomizer((TomcatWebServerContext context) -> { // 将模块视图目录映射到根URL下 context.addWelcomeFile("index.jsp"); WebResourceRoot resourceRoot = new TomcatWebResourceRoot(context, "static", "/"); resourceRoot.addDirectory(new File("src/main/resources/static")); context.setResources(resourceRoot); }); return factory; } public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Application.class, args); } } 3. 检查JSP引擎配置 确保Tomcat服务器配置已启用JSP支持。在module-web对应的application.properties或application.yml文件中配置JSP引擎: properties server.tomcat.jsp-enabled=true server.tomcat.jsp.version=2.3 或者在module-web的pom.xml或build.gradle文件中为Tomcat添加Jasper依赖: xml org.apache.tomcat.embed tomcat-embed-jasper provided // Gradle dependencies { implementation 'org.apache.tomcat.embed:tomcat-embed-jasper:9.0.54' } 4. 控制器与视图名称匹配验证 在完成上述配置后,请务必核实Controller中返回的视图名称与其实际路径是否一致。如果存在命名冲突或者拼写错误,将会导致Spring MVC无法找到预期的JSP视图: java @GetMapping("/home") public String home(Model model) { return "homePage"; // 视图名称应更改为"WEB-INF/views/homePage.jsp" } 四、总结与解决办法 综上所述,Spring Boot返回JSP无效的问题可能源于多个因素的叠加效应,包括但不限于视图解析器配置不完整、模块间依赖关系未正确处理、JSP引擎支持未开启、或Controller与视图名称之间的不对应等。要解决这个问题,需从以上几个方面进行逐一排查和修正。 切记,在面对这类问题时,要保持冷静并耐心地定位问题所在,仔细分析配置文件、源代码和日志输出,才能准确找出症结所在,进而成功解决问题。这不仅让我们实实在在地磨炼了编程功夫,更是让咱们对Spring Boot这家伙的工作内幕有了更深的洞察。这样一来,我们在实际项目中遇到问题时,调试和应对的能力都像坐火箭一样嗖嗖提升啦!
2024-02-17 11:18:11
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半夏微凉_t
Golang
...更好地理解和应对这一问题。 理解“未实现” 在 Golang 中,“未实现”(ErrNotImplemented)通常出现在尝试调用一个尚未定义或不被支持的方法、函数或操作时。哎呀,这事儿可有点复杂了。可能是当初做设计的时候,有个什么关键的决定没做好,或者是功能排了个先后顺序,也可能是后来出了新版本,结果就变成了这样。总之,这里面的原因挺多的,得细细琢磨琢磨才行。例如,尝试在一个接口中未实现的方法: go type MyInterface interface { DoSomething() } func main() { var myObject MyInterface myObject.DoSomething() // 这里会触发 ErrNotImplemented 错误,因为 DoSomething 方法没有被实现 } 实际场景中的应用 在实际开发中,遇到“未实现”的情况并不罕见。想象一下,你正在搭建一个超级酷的系统,这个系统能通过API(一种让不同程序沟通的语言)来和其他各种第三方服务对话。就像是在和一群性格迥异的朋友聊天,有的朋友喜欢分享照片,有的则热衷于音乐推荐。在这个过程中,你需要了解每个朋友的喜好,知道什么时候该问他们问题,什么时候该听他们说话,这样才能让整个交流流畅自然。所以,当开发者在构建这种系统的时候,他们就得学会如何与这些“朋友”打交道,确保信息的顺利传递。想象一下,你有个工具箱里放着一把超级多功能的瑞士军刀,但你只需要个简单的螺丝刀。如果你硬是用那把大刀去拧螺丝,肯定搞不定,还可能把螺丝刀弄坏。同理,如果一个API提供了复杂查询的功能,但你的项目只需要简单地拿数据,直接去用那些复杂查询方法,就可能会遇到“未实现”的问题,就像你拿着个高级的多功能工具去做一件只需要基本工具就能搞定的事一样。所以,选择合适的工具很重要! 如何解决“未实现” 1. 明确需求与功能优先级 在开始编码之前,确保对项目的整体需求有清晰的理解,并优先实现那些对业务至关重要的功能。对于非核心需求,可以考虑在未来版本中添加或作为可选特性。 2. 使用空实现或占位符 在设计接口或类时,为未实现的方法提供一个空实现或占位符,这样可以避免运行时的“未实现”错误,同时为未来的实现提供清晰的接口定义。 3. 错误处理与日志记录 在调用可能引发“未实现”错误的代码块前,添加适当的错误检查和日志记录。这不仅有助于调试,也能在问题发生时为用户提供有意义的反馈。 4. 模块化与解耦 通过将功能拆分为独立的模块或服务,可以降低不同部分之间的依赖关系,从而更容易地处理“未实现”的情况。当某个模块的实现发生变化时,其他模块受到的影响也会减少。 5. 持续集成与自动化测试 通过自动化测试,可以在早期阶段捕获“未实现”的错误,确保代码的稳定性和一致性。同时,持续集成流程可以帮助团队及时发现并修复这类问题。 结语 面对“未实现”的挑战,重要的是保持灵活性和前瞻性。哎呀,搞定这个问题得靠点心思呢!首先,你得搞清楚问题的根本原因,这就像解谜一样,得一步步来。然后,安排功能实现的顺序就挺像编排一场精彩的节目,得有头有尾,不能乱套。最后,别忘了设置有效的错误处理策略,就像是给你的项目上了一份保险,万一出啥状况也能从容应对。这样一来,整个过程就能流畅多了,避免了很多不必要的麻烦。在不断学习和实践中,开发者能够更好地适应变化,提升软件质量和用户体验。嘿,听好了!每次碰到那些没搞定的事情,那可是个大好机会,能让你学东西,还能把事情做得更好呢!就像是在玩游戏,遇到难关了,你就得想办法突破,对吧?这不就是升级打怪嘛!所以,别灰心,每一步小小的失败都是通往更牛逼、更灵活的软件系统的必经之路!
2024-07-26 15:58:24
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素颜如水
Consul
...config/db_url", Value: []byte("postgresql://localhost:5432/mydb"), }, nil) if err != nil { fmt.Printf("Error storing key: %v\n", err) } else { fmt.Println("Key-value stored successfully") } } 3. 版本控制与事务 Consul KV Store支持版本控制,这意味着每次更新键值对时,都会记录一个新的版本。这对于确保数据一致性至关重要。例如,你可以使用KV() API的CheckAndSet方法原子性地更新值,只有当键的当前值与预期一致时才进行更新。 go // 更新键值对并确保值匹配 _, _, err = client.KV().CheckAndSet(&api.KVPair{ Key: "myapp/config/db_url", Value: []byte("postgresql://localhost:5432/mydb-updated"), Version: 1, // 假设我们已经知道当前版本是1 }, nil) 4. 过期时间与自动清理 Consul允许为键设置过期时间,一旦超过这个时间,Consul会自动删除该键值对,无需人工干预。这对于临时存储或缓存数据特别有用。 go // 设置过期时间为1小时的键值对 _, _, err = client.KV().Put(&api.KVPair{ Key: "myapp/temp_data", Value: []byte("temp data"), TTL: time.Hour, }, nil) 5. 集群同步与一致性 Consul的KV Store采用复制和一致性算法,确保所有节点上的数据保持同步。当有新数据需要写入时,Consul会发动一次全体节点参与的协同作战,确保这些新鲜出炉的数据会被所有节点稳稳接收到,这样一来,就不用担心数据会神秘消失或者出现啥不一致的情况啦。 6. 动态配置与服务发现 Consul的KV Store常用于动态配置,如应用的环境变量。同时呢,它还跟服务发现玩得可亲密了。具体来说就是,服务实例会主动把自己的信息挂到KV Store这个公告板上,其他服务一看,嘿,只要找到像service/myapp这样的关键词,就能轻松查到这些服务的配置情况和健康状况啦。 go // 注册服务 service := &api.AgentServiceRegistration{ ID: "myapp", Name: "My App Service", Tags: []string{"web"}, Address: "192.168.1.100:8080", } _, _, err = client.Agent().ServiceRegister(service, nil) 7. 总结与展望 Consul的Key-Value存储是其强大功能的核心,它使得数据管理变得简单且可靠。嘿,你知道吗?KV Store就像个超能小管家,在分布式系统里大显身手。它通过灵活的版本控制机制,像记录家族大事记一样,确保每一次数据变动都有迹可循;再搭配上过期时间管理这一神技能,让数据能在合适的时间自动更新换代,永葆青春;最关键的是,它还提供了一致性保证这个法宝,让所有节点的数据都能保持同步协调,稳如磐石。所以说啊,KV Store实实在在地为分布式系统搭建了一个无比坚实的基础支撑。无论是服务发现还是配置管理,Consul都展现了其灵活和实用的一面。随着企业越来越离不开微服务和云原生架构,Consul这个家伙将在现代DevOps的日常运作中持续扮演它的“大主角”,而且这戏份只会越来越重。 --- 在撰写这篇文章的过程中,我尽力将复杂的概念以易于理解的方式呈现,同时也融入了一些代码示例,以便读者能更直观地感受Consul的工作原理。甭管你是刚刚开始摸Consul的开发者小哥,还是正在绞尽脑汁提升自家系统稳定性的工程师大佬,都能从Consul这儿捞到实实在在的好处。希望本文能帮助你在使用Consul时更好地理解和利用其数据存储能力。
2024-03-04 11:46:36
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人生如戏-t
SpringBoot
...Oracle查询超时问题:Spring Boot与Druid集成场景? 1. 引子 我的困惑之旅 作为一个刚入行不久的Java开发工程师,我最近在负责一个基于Spring Boot的项目。这个项目需要与Oracle数据库交互,而我选用了Druid作为数据源管理工具。事情本来挺顺的,大家都觉得没啥问题,结果有一天,我们的系统突然蹦出个消息,说啥“查询超时”!就那么一下,气氛瞬间紧张了,感觉空气都凝固了似的。 当时我整个人都懵了——这到底是什么情况?是Oracle的问题吗?还是Spring Boot的锅?或者是我对Druid的理解还不够深入?带着这些疑问,我开始了一段探索之旅。今天,我想把这段经历分享给大家,希望能帮助那些和我一样遇到类似问题的朋友。 --- 2. 什么是“查询超时”? 简单来说,“查询超时”就是你的SQL语句执行的时间超过了设定的最大允许时间,导致系统直接抛出异常。哎呀,这种情况在实际开发里真的挺常见的,特别是那种高并发的场景。你要是数据库连接池没配好,那问题就容易冒出来了,简直防不胜防! 对于我来说,这个问题尤其令人头疼,因为我们的项目依赖于Oracle数据库,而Oracle本身就是一个功能强大的关系型数据库,但同时也有一些“坑”。比如说啊,它的默认查询超时时间可能设得有点短,要是咱们不改一下这个设置,那查询的时候就容易卡壳儿,最后连结果都拿不到。 --- 3. Spring Boot与Druid集成的基本配置 首先,让我们回顾一下如何在Spring Boot项目中集成Druid。这是一个非常基础的操作,但也是解决问题的第一步。 3.1 添加依赖 在pom.xml文件中添加Druid的相关依赖: xml com.alibaba druid-spring-boot-starter 1.2.8 3.2 配置数据源 接着,在application.yml文件中配置Druid的数据源信息: yaml spring: datasource: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: oracle.jdbc.driver.OracleDriver url: jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl username: your_username password: your_password druid: initial-size: 5 max-active: 20 min-idle: 5 max-wait: 60000 time-between-eviction-runs-millis: 60000 min-evictable-idle-time-millis: 300000 validation-query: SELECT 1 FROM DUAL test-while-idle: true test-on-borrow: false test-on-return: false 这段配置看似简单,但实际上每一项参数都需要仔细斟酌。比如说啊,“max-wait”这个参数呢,就是说咱们能等连接连上的最长时间,单位是毫秒,相当于给它设了个“最长等待时间”;然后还有个“validation-query”,这个名字听起来就挺专业的,它的作用就是检查连接是不是还正常好用;最后那个“test-while-idle”,它就像是个“巡逻兵”,负责判断要不要在连接空闲的时候去检测一下这条连接还能不能用。 --- 4. 查询超时问题的初步排查 当我第一次遇到查询超时问题时,我的第一反应是:是不是Oracle那边的SQL语句太慢了?于是,我开始检查SQL语句的性能。 4.1 检查SQL语句 我用PL/SQL Developer连接到Oracle数据库,运行了一下报错的SQL语句。结果显示,这条SQL语句确实需要花费较长时间才能完成。但问题是,为什么Spring Boot会直接抛出超时异常呢? 这时,我才意识到,可能是Druid的数据源配置有问题。于是我翻阅了Druid的官方文档,发现了一个关键点:Druid默认的查询超时时间为10秒。 4.2 修改Druid的查询超时时间 为了延长查询超时时间,我在application.yml中加入了以下配置: yaml spring: datasource: druid: query-timeout: 30000 这里的query-timeout参数就是用来设置查询超时时间的,单位是毫秒。经过这次调整后,我发现查询超时的问题暂时得到了缓解。 --- 5. 进一步优化 结合Oracle的设置 虽然Druid的配置解决了部分问题,但我仍然觉得不够完美。于是,我又转向了Oracle数据库本身的设置。 5.1 设置Oracle的查询超时 在Oracle中,可以通过设置statement_timeout参数来控制查询超时时间。这个参数可以在会话级别或全局级别进行设置。 例如,在Spring Boot项目中,我们可以通过JDBC连接字符串传递这个参数: yaml spring: datasource: url: jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl?oracle.net.CONNECT_TIMEOUT=30000&oracle.jdbc.ReadTimeout=30000 这里的CONNECT_TIMEOUT和ReadTimeout分别表示连接超时时间和读取超时时间。通过这种方式,我们可以进一步提高系统的容错能力。 --- 6. 我的感悟与总结 经过这次折腾,我对Spring Boot与Druid的集成有了更深的理解。说实话,好多技术难题没那么玄乎,就是看着吓人而已。只要你肯静下心来琢磨琢磨,肯定能想出个辙来! 在这里,我也想给新手朋友们一些建议: 1. 多看官方文档 无论是Spring Boot还是Druid,它们的官方文档都非常详细,很多时候答案就在那里。 2. 学会调试 遇到问题时,不要急于求解,先用调试工具一步步分析问题所在。 3. 保持耐心 技术问题往往需要反复尝试,不要轻易放弃。 最后,我想说的是,编程之路充满了挑战,但也正因为如此才显得有趣。希望大家都能在这个过程中找到属于自己的乐趣! --- 好了,这篇文章就到这里啦!如果你也有类似的经历或想法,欢迎在评论区跟我交流哦!
2025-04-21 15:34:10
39
冬日暖阳_
SeaTunnel
...质量变差了咋整?这些问题得赶紧察觉并处理掉,不然可能会影响到咱们的决策,严重的话还可能捅娄子呢。 所以,建立一个可靠的监控系统是至关重要的。通过监控,我们可以随时掌握数据传输的情况,确保数据既安全又完整,一旦出现任何异常,也能迅速反应过来,保证业务平稳运行。 3. SeaTunnel监控的基本原理 SeaTunnel的监控机制主要依赖于其内置的任务管理和状态报告功能。每回有个新任务开跑,SeaTunnel就会记下它的状态,然后立马通知监控系统。监控系统就像是个细心的小管家,它会接收这些状态报告,然后仔细分析一下,看看数据传输是不是一切正常。 具体来说,SeaTunnel的任务状态主要包括以下几种: - 待启动(PENDING):任务已经创建,但尚未开始执行。 - 正在运行(RUNNING):任务正在进行数据传输。 - 已完成(FINISHED):任务执行完成,数据传输成功。 - 失败(FAILED):任务执行过程中遇到了问题,导致传输失败。 这些状态信息会被实时记录下来,并可以通过API或者日志的方式进行查询和分析。 4. 实现自动化监控的具体步骤 现在,让我们来看看如何在SeaTunnel中实现自动化监控。我们将分步介绍,从配置到实际操作,一步步来。 4.1 配置监控插件 首先,我们需要安装和配置一个监控插件。目前,SeaTunnel支持多种监控插件,如Prometheus、Grafana等。这里我们以Prometheus为例,因为它提供了强大的数据收集和可视化功能。 yaml sea_tunnel_conf.yaml plugins: - name: prometheus config: endpoint: "http://localhost:9090" 在这个配置文件中,我们指定了监控插件为Prometheus,并设置了Prometheus服务器的地址。当然,你需要根据实际情况调整这些配置。 4.2 编写监控脚本 接下来,我们需要编写一个简单的脚本来定期检查SeaTunnel任务的状态,并将异常情况上报给Prometheus。 python import requests import time def check_status(): response = requests.get("http://localhost:9090/api/v1/query?query=seatail_monitor_task_status") data = response.json() for task in data['data']['result']: if task['value'][1] == 'FAILED': print(f"Task {task['metric']['job']} has failed!") while True: check_status() time.sleep(60) 每隔一分钟检查一次 这个Python脚本每隔一分钟就会检查一次所有SeaTunnel任务的状态。如果某个任务的状态为“FAILED”,则会打印出错误信息。你可以根据需要修改这个脚本,例如添加邮件通知功能。 4.3 集成监控插件 为了让监控插件与SeaTunnel无缝集成,我们需要在SeaTunnel的任务配置文件中添加相应的监控配置。例如: yaml tasks: - name: data_migration type: jdbc config: source: url: "jdbc:mysql://source_host/source_db" username: "username" password: "password" table: "source_table" sink: url: "jdbc:mysql://sink_host/sink_db" username: "username" password: "password" table: "sink_table" monitoring: plugin: prometheus config: endpoint: "http://localhost:9090" 在这里,我们为data_migration任务启用了Prometheus监控插件,并指定了Prometheus服务器的地址。 4.4 验证和测试 最后一步,就是验证整个监控系统的有效性。你可以试试手动搞点状况,比如说断开数据库连接,然后看看监控脚本能不能抓到这些异常,并且顺利汇报给Prometheus。 此外,你还可以利用Prometheus提供的图形界面,查看各个任务的状态变化趋势,以及历史数据。这对于后续的数据分析和优化非常有帮助。 5. 总结与展望 通过上述步骤,我们成功地在SeaTunnel中实现了数据的自动化监控。这样做不仅让数据传输变得更稳当,还让我们能更轻松地搞定海量数据。 当然,自动化监控只是一个起点。随着业务越来越忙,技术也在不断进步,咱们得不停地琢磨新招儿。比如说,可以用机器学习提前预判可能出现的问题,或者搞些更牛的警报系统,让咱们反应更快点儿。但无论如何,有了SeaTunnel作为坚实的基础,相信我们可以走得更远。 这就是今天的内容,希望大家能够从中获得灵感,创造出更多有趣且实用的应用场景。如果你有任何想法或建议,欢迎随时分享交流!
2024-12-11 16:12:53
117
月影清风
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...们假设相似,其实这些问题因该由一个好的架构设计来处理)的编码情况下容易厌倦,产生复制修改代码的情况。 4.还有一部分成本前面3点都没有说到,也是沟通的成本,也就是一个功能里面的三个部分的衔接问题,也就是每个功能模块多了2个开发人员的沟通,也就是多出6个单位沟通成本。 先就说这么几点吧。但是我觉得已经很致命了,公司经常出现重复的沟通,就是上面所说的一个设计人员要同多个开发说明一件事情,而且不是在一起说,是开发在参与到开发过程中时,反馈回去,然后只有同这个开发沟通,可能与每个开发沟通的内容有一部分不是重复的,但是他们的设计内容都是一个模块当中的。而且公司经常出来开发与开发的衔接部分的沟通,有分歧时也会叫设计人员参与进来。所以这样分配的最大的成本就是沟通上面的成本,或者是变更方面的成本最大,比如一个功能模块有要变动,那么可能要通知3个开发人员。要是第一种方案可能就通知一个开发人员就行了。这里也不是说其他的人员不通知,我这里的意思是通知的力度是不一样的,如果是一个责任矩阵(Responsibility Matrix)来看的话,可能这种一点的方案会3个开发人员A,一个组长R,其它人员I。如果是上面一种方案那么可能是1个开发人员A,一个组长R,其它人员I.这里我也就是想说明他们的力度是不一样的。当然成本肯定也不一样。 插入:(我打算在以后的文章中加入插入系列,主要用于解释一些我认为比较有趣,或者有用,或者对我对大家来说可能陌生,但是有印像,本人也是通过查询总结出来的一些东西,多数为一些名词解释) 插入: 责任矩阵 责任矩阵是以表格形式表示完成工作分解结构中工作细目的个人责任方法。这是在项目管理中一个十分重要的工具,因为他强调每一项工作细目由谁负责,并表明每个人的角色在整个项目中的地位。制定责任色(RACI)(R=Responsible,A=Accountable,C=Consulted,I=Informed)。 插入后面继续说,刚才已经吐槽了一下一种方案的坏处,所以我认为对于分解还是逃不过模块,一个人做不下来的大模块,分解成小模块,每个模块主要就是IPO,输入什么,做什么事,出输什么,模块接口要设计好,这样一个一个的装配上就是一个大的系统,而不是把一个模块的类似部分或者说一个独立的功能模块再来分开。最小的模块我们就是函数,或者现在面向对象可以说类,但是细化下来的思想面向过程还是有用处的。这里我就强调一点,现代的设计中多用接口这个东西吧,你慢慢会发现他有很大的用处的。 总结:从昨天下午开始写这个,今天才完成中间有断开,所以可能思路不太清析,但是主要说的一点就是工作分解结构里面的一小部分内容,说了说两种分解方式的优劣。建议大家以接口设计,功能模块,类等去处理分解任务。 转载于:https://www.cnblogs.com/gw2010/p/3781447.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34253126/article/details/94304775。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-29 21:22:45
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...,要时刻注意命名空间问题;到了调试阶段,又不得不依赖谷歌控制台或firebug的元素定位,有时父类的某个属性影响了子类,导致修改子类样式无法达到预期。。。。 自从有了react和vue,css的灵魂得到了救赎。这两种框架均提出组件化编程的思想,也就是将html,css,js均凝聚成一个不可分割的小部件,留出对外通信的接口,然后灵活组合使用,譬如下图所示: 这样一来,css就有了打包的可能性。打包的好处是: css也有了模块化,可以不用再关心命名空间问题,只需专心将这个部件渲染好,出了问题也更容易定位追踪。 知其然知其所以然,我们搞懂了为啥css要打包的道理,下面就可以愉快而主动的学习了。 仔细权衡了一下,这里我并不打算引入react或vue讲解,因为这样会增加大家理解上的负担。学习新东西,最忌讳的就是学了这个又牵扯到那个,结果精力分散重点转移,到最后很可能一个都没搞懂,还增加了自己的挫败感。 为了简单起见,我们仍旧沿用前面那个案例做讲解,先把这个webpack玩转再说。 咱们看一下具体玩法。首先还是安装插件,这里我们需要两个工具: npm install style-loadernpm install css-loader 原料有了,我们做一下测试文件做测试。我们首先新建一个style.css文件,目录结构如下: style.css: .content {color: red;} 很简单,就是一个样式类。然后我们改一下helloworld.js文件。 helloworld.js: // 引入css模块var styles = require('../style.css');// 输出模块module.exports = () => {// 这里使用了箭头函数,还有let和const关键字哦~~let content = "Hello ";const NAME = "ES6";var div = document.createElement('div');div.setAttribute('class', styles.content); // 使用样式类div.innerHTML = content + NAME;return div;}; 注意,这里跟我们平时写的有点不一样。 我们在建一个dom节点时,指定了一个样式类。但是这个样式类,是以包的形式存在的,也就是一个模块。 综合起来看我们这个helloworld.js模块,是不是把html,css和js凝聚成了一个小整体了呢? 我知道你已经迫不及待的想看结果了,好吧,咱们赶紧写一下配置文件跑起来吧~~ webpack.config.js: var path = require('path');module.exports = {entry: './src/index.js',output: {path: path.resolve(__dirname, 'dist'),filename: 'bundle.js'},module: {rules: [{test: /\.js$/,exclude: /node_modules/,loader: 'babel-loader',options: {presets: ['env']} }, {test: /\.css$/,loader: 'style-loader!css-loader?modules'}]} }; 说明: style-loader和css-loader是工具名称。 !感叹号是分割符,表示两个工具都参与处理。 ?问号,其实跟url的问号一样,就是后面要跟参数的意思。 而modules这个参数呢,就是将css打包成模块。跟js打包是一样的,你不必再担心不同模块具有相同类名时造成的问题了。 我们运行一下:(我这次特地没在局部安装webpack-cli,发现可以运行,因为我昨天在全局安装了webpack-cli,之所以要在全局安装而单独局部安装不行,可能跟package.json有关,因为这里都没有用到package.json)。 如果不报错,我们打开浏览器,看一下index.html: 我们看到,样式已然生效了,但是我们打开控制台,看到class的名称并非是我们写的样式类.content,而是生成了新名称,这就说明webpack的编译生效了。 我们打开bundle.js看一下,css其实已经被打包编译到了bundle.js文件里:(太长,截了一部分) 我们看到,css打包后,存在形态已经变成了js。这没有什么可奇怪的,只有这样才能使用包的形式做管理,css本身,是无法达到这样的目的的,所以,它还是二等公民。。。。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/DreamFJ/article/details/81700004。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-13 11:42:35
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Golang
...传统的方法可能涉及硬编码配置或通过共享数据库存储配置,这不仅增加了维护成本,还可能导致数据同步问题。借助现代配置管理工具,如Consul、Etcd或Vault,可以实现服务之间的配置共享和安全存储。这些工具提供了强大的API和丰富的客户端库,使得在Golang项目中集成配置管理变得更加便捷和高效。 三、DevOps与自动化测试 DevOps实践强调自动化和持续交付,这对配置管理提出了更高要求。在Golang项目中,可以结合CI/CD工具链,如Jenkins、GitLab CI或GitHub Actions,实现配置文件的自动化管理。通过编写脚本或使用特定的配置管理工具,可以在每次代码提交后自动触发配置更新过程,确保生产环境与开发环境的配置一致性。此外,引入自动化测试,特别是针对配置文件的测试,可以帮助检测配置错误,提前发现潜在问题,减少上线风险。 四、未来展望 随着技术的不断演进,Golang生态下的配置管理实践也将不断发展。未来,我们可以期待更智能的配置管理系统,能够自动检测配置冲突、预测配置变更影响,甚至通过机器学习算法优化配置性能。同时,跨平台和跨语言的配置管理工具将进一步增强Golang与其他技术栈的互操作性,促进更广泛的生态系统集成和协作。 总之,Golang生态下的现代配置管理实践不仅关乎技术细节,更是企业级应用架构设计和运维策略的重要组成部分。通过采用先进的配置管理工具和技术,可以有效提升应用的可维护性、可靠性和响应速度,助力企业在竞争激烈的市场环境中保持竞争优势。
2024-08-22 15:58:15
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落叶归根
Apache Lucene
...Exception问题上。在用Lucene做索引的时候,经常会被空指针异常坑到,特别是当你试图去访问那些还没被初始化的对象或者字段时。为了避免这种情况,我们需要养成良好的编程习惯,比如: - 检查null值:在访问任何对象前,先检查是否为null。 - 初始化变量:确保所有对象在使用前都被正确初始化。 - 使用Optional类:Java 8引入的Optional类可以帮助我们更好地处理可能为空的情况。 例如,假设我们在处理索引文档时遇到了一个可能为空的字段,我们可以这样处理: java // 假设我们有一个可能为空的内容字段 String content = getContent(); // 这里可能会返回null if (content != null) { doc.add(new Field("content", content, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED)); } else { System.out.println("内容字段为空!"); } 三、深入探索 Lucene的高级特性 3.1 搜索:不仅仅是查找 除了创建索引外,Lucene还提供了强大的搜索功能。让我们来看一个简单的搜索示例: java import org.apache.lucene.index.DirectoryReader; import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser; import org.apache.lucene.search.IndexSearcher; import org.apache.lucene.search.Query; import org.apache.lucene.search.ScoreDoc; import org.apache.lucene.search.TopDocs; import org.apache.lucene.store.Directory; public class SimpleSearcher { public static void main(String[] args) throws Exception { Directory directory = new RAMDirectory(); IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new StandardAnalyzer()); IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config); Document doc = new Document(); doc.add(new Field("content", "Hello Lucene!", Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED)); indexWriter.addDocument(doc); indexWriter.close(); DirectoryReader reader = DirectoryReader.open(directory); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); QueryParser parser = new QueryParser("content", new StandardAnalyzer()); Query query = parser.parse("lucene"); TopDocs results = searcher.search(query, 10); for (ScoreDoc scoreDoc : results.scoreDocs) { System.out.println(searcher.doc(scoreDoc.doc).get("content")); } reader.close(); } } 这段代码展示了如何使用QueryParser解析查询字符串,并使用IndexSearcher执行搜索操作。通过这种方式,我们可以轻松地从索引中检索出相关的文档。 3.2 高级搜索技巧:优化你的查询 当你开始构建更复杂的搜索逻辑时,Lucene提供了许多高级功能来帮助你优化搜索结果。比如说,你可以用布尔查询把好几个搜索条件拼在一起,或者用模糊匹配让搜索变得更灵活一点。这样找东西就方便多了! java import org.apache.lucene.index.Term; import org.apache.lucene.search.BooleanClause; import org.apache.lucene.search.BooleanQuery; import org.apache.lucene.search.FuzzyQuery; // 构建布尔查询 BooleanQuery booleanQuery = new BooleanQuery(); booleanQuery.add(new TermQuery(new Term("content", "hello")), BooleanClause.Occur.MUST); booleanQuery.add(new FuzzyQuery(new Term("content", "lucen")), BooleanClause.Occur.SHOULD); TopDocs searchResults = searcher.search(booleanQuery, 10); 在这个例子中,我们创建了一个布尔查询,其中包含两个子查询:一个是必须满足的精确匹配查询,另一个是可选的模糊匹配查询。这种组合可以显著提升搜索的准确性和相关性。 四、结语 享受编码的乐趣 通过这篇文章,我们不仅学习了如何使用Apache Lucene来创建和搜索索引,还一起探讨了如何有效地避免NullPointerException。希望这些示例代码和技巧能对你有所帮助。记住,编程不仅仅是一门技术,更是一种艺术。尽情享受编程的乐趣吧,一路探索和学习,你会发现自己的收获多到让人惊喜!如果你有任何问题或想法,欢迎随时与我交流! --- 以上就是关于Apache Lucene与javalangNullPointerException: null的讨论。希望能通过这篇文章点燃你对Lucene的热情,让你在实际开发中游刃有余,玩得更嗨!让我们一起继续探索更多有趣的技术吧!
2024-10-16 15:36:29
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岁月静好
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...程序员需要管理内存的问题,使编程变得更加简单。 4. 解释执行 Java 程序在 Java 平台运行时会被编译成字节码文件,然后可以在有 Java 环境的操作系统上运行。在运行文件时,Java 的解释器对这些字节码进行解释执行,执行过程中需要加入的类在连接阶段被载入到运行环境中。 5. 多线程 Java 语言是多线程的,这也是 Java 语言的一大特性,它必须由 Thread 类和它的子类来创建。Java 支持多个线程同时执行,并提供多线程之间的同步机制。任何一个线程都有自己的 run() 方法,要执行的方法就写在 run() 方法体内。 6. 分布式 Java 语言支持 Internet 应用的开发,在 Java 的基本应用编程接口中就有一个网络应用编程接口,它提供了网络应用编程的类库,包括 URL、URLConnection、Socket 等。Java 的 RIM 机制也是开发分布式应用的重要手段。 7. 健壮性 Java 的强类型机制、异常处理、垃圾回收机制等都是 Java 健壮性的重要保证。对指针的丢弃是 Java 的一大进步。另外,Java 的异常机制也是健壮性的一大体现。 8. 高性能 Java 的高性能主要是相对其他高级脚本语言来说的,随着 JIT(Just in Time)的发展,Java 的运行速度也越来越高。 9. 安全性 Java 通常被用在网络环境中,为此,Java 提供了一个安全机制以防止恶意代码的攻击。除了 Java 语言具有许多的安全特性以外,Java 还对通过网络下载的类增加一个安全防范机制,分配不同的名字空间以防替代本地的同名类,并包含安全管理机制。 Java 语言的众多特性使其在众多的编程语言中占有较大的市场份额,Java 语言对对象的支持和强大的 API 使得编程工作变得更加容易和快捷,大大降低了程序的开发成本。Java 的“一次编写,到处执行”正是它吸引众多商家和编程人员的一大优势。 扩展知识: 按应用范围,Java 可分为 3 个体系,即 Java SE、Java EE 和 Java ME。下面简单介绍这 3 个体系。 1. Java SE Java SE(Java Platform Standard Edition,Java 平台标准版)以前称为 J2SE,它允许开发和部署在桌面、服务器、嵌入式环境和实时环境中使用的 Java 应用程序。Java SE 包含了支持 Java Web 服务开发的类,并为 Java EE 提供基础,如 Java 语言基础、JDBC 操作、I/O 操作、网络通信以及多线程等技术。图 1 所示为 Java SE 的体系结构。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_73892801/article/details/129181633。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-25 09:18:50
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SpringBoot
...文件上传,包括配置、编码示例以及一些最佳实践。 1. 配置文件上传 在开始之前,确保你的项目中包含了必要的依赖。通常,Spring Boot会自动配置文件上传功能,但为了明确和控制,我们可以通过application.properties或application.yml文件来设置文件上传的目录和大小限制。 properties application.properties spring.servlet.multipart.max-file-size=2MB spring.servlet.multipart.max-request-size=10MB upload.path=/path/to/upload/files 这里,我们设置了单个文件的最大大小为2MB,整个请求的最大大小为10MB,并指定了上传文件的保存路径。 2. 创建Controller处理文件上传 接下来,在你的Spring Boot项目中创建一个控制器(Controller)来处理文件上传请求。下面是一个简单的例子: java import org.springframework.core.io.InputStreamResource; import org.springframework.http.MediaType; import org.springframework.http.ResponseEntity; import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.multipart.MultipartFile; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.nio.file.Files; import java.nio.file.Paths; @Controller public class FileUploadController { @PostMapping("/upload") public ResponseEntity uploadFile(@RequestParam("file") MultipartFile file) { try { // 检查文件是否存在 if (file.isEmpty()) { return ResponseEntity.badRequest().body("Failed to upload empty file."); } // 获取文件名和类型 String fileName = file.getOriginalFilename(); String contentType = file.getContentType(); // 保存文件到指定路径 File targetFile = new File(upload.path + fileName); Files.copy(file.getInputStream(), Paths.get(targetFile.getAbsolutePath())); return ResponseEntity.ok("File uploaded successfully: " + fileName); } catch (IOException e) { return ResponseEntity.internalServerError().body("Failed to upload file: " + e.getMessage()); } } } 3. 测试文件上传功能 在完成上述配置和编码后,你可以通过Postman或其他HTTP客户端向/upload端点发送一个包含文件的POST请求。确保在请求体中正确添加了文件参数,如: json { "file": "path/to/your/file" } 4. 处理异常与错误 在实际应用中,文件上传可能会遇到各种异常情况,如文件过大、文件类型不匹配、服务器存储空间不足等。在这次的案例里,我们已经用了一段 try-catch 的代码来应对一些常见的错误情况了。就像你在日常生活中遇到小问题时,会先尝试解决,如果解决不了,就会求助于他人或寻找其他方法一样。我们也是这样,先尝试执行一段代码,如果出现预料之外的问题,我们就用 catch 部分来处理这些意外状况,确保程序能继续运行下去,而不是直接崩溃。对于更复杂的场景,例如检查文件类型或大小限制,可以引入更精细的逻辑: java @PostMapping("/upload") public ResponseEntity uploadFile(@RequestParam("file") MultipartFile file) { if (!isValidFileType(file)) { return ResponseEntity.badRequest().body("Invalid file type."); } if (!isValidFileSize(file)) { return ResponseEntity.badRequest().body("File size exceeds limit."); } // ... } private boolean isValidFileType(MultipartFile file) { // Check file type logic here } private boolean isValidFileSize(MultipartFile file) { // Check file size logic here } 结语 通过以上步骤,你不仅能够实现在Spring Boot应用中进行文件上传的基本功能,还能根据具体需求进行扩展和优化。记住,良好的错误处理和用户反馈是提高用户体验的关键。希望这篇文章能帮助你更好地理解和运用Spring Boot进行文件上传操作。嘿,兄弟!你听过这样一句话吗?“实践出真知”,尤其是在咱们做项目的时候,更是得这么干!别管你是编程高手还是设计大师,多试错,多调整,才能找到最适合那个场景的那套方案。就像是做菜一样,不试试加点这个,少放点那个,怎么知道哪个味道最对路呢?所以啊,提升技能,咱们就得在实际操作中摸爬滚打,这样才能把技术玩儿到炉火纯青的地步!
2024-09-12 16:01:18
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寂静森林
Dubbo
...的时候,就遇到了这个问题。我当时在本地测的时候,那叫一个顺风顺水,啥问题都没有,结果一到生产环境,各种错误蹦出来,看得我头都大了,心里直犯嘀咕:这是不是选错了人生路啊?后来才反应过来,哎呀妈呀,原来是生产环境的网络设置跟本地的不一样,这就搞不定啦,服务之间压根连不上话!所以说啊,在解决Dubbo问题的时候,咱们得结合实际情况来分析,不能一概而论。就像穿衣服一样,得看天气、场合啥的,对吧? --- 二、Dubbo报错信息的特点与常见原因 Dubbo的报错信息通常会包含一些关键信息,比如服务名称、接口版本、错误堆栈等。不过啊,这些东西通常不会直接告诉我们哪里出了岔子,得我们自己去刨根问底才行。 比如说,你可能会看到这样的报错: Failed to invoke remote method: sayHello, on 127.0.0.1:20880 看到这个错误,你是不是会觉得很懵?其实这可能是因为你的服务端没有正确启动,或者客户端的配置不对。又或者是网络不通畅,导致客户端无法连接到服务端。 再比如,你可能会遇到这种错误: No provider available for the service com.example.UserService on the consumer 192.168.1.100 use dubbo version 2.7.8 这表明你的消费者(也就是客户端)找不到提供者(也就是服务端)。哎呀,这问题八成是服务注册中心没整利索,要不就是服务提供方压根没成功注册上。 我的建议是,遇到这种问题时,先别急着改代码,而是要冷静下来分析一下,是不是配置文件出了问题。比如说,你是不是忘记在dubbo.properties里填对了服务地址? --- 三、排查报错的具体步骤 接下来,咱们来聊聊怎么排查这些问题。首先,你需要确认服务端是否正常运行。你可以通过以下命令查看服务端的状态: bash netstat -tuln | grep 20880 如果看不到监听的端口,那肯定是服务端没启动成功。 然后,检查服务注册中心是否正常工作。Dubbo支持多种注册中心,比如Zookeeper、Nacos等。如果你用的是Zookeeper,可以试试进入Zookeeper的客户端,看看服务是否已经注册: bash zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181 ls /dubbo/com.example.UserService 如果这里看不到服务,那就说明服务注册中心可能有问题。 最后,别忘了检查客户端的配置。客户端的配置文件通常是dubbo-consumer.xml,里面需要填写服务提供者的地址。例如: xml 如果地址写错了,当然就会报错了。 --- 四、代码示例与实际案例分析 下面我给大家举几个具体的例子,让大家更直观地了解Dubbo的报错排查过程。 示例1:服务启动失败 假设你在本地启动服务端时,发现服务一直无法启动,报错如下: Failed to bind URL: dubbo://192.168.1.100:20880/com.example.UserService?anyhost=true&application=demo-provider&dubbo=2.7.8&interface=com.example.UserService&methods=sayHello&pid=12345&side=provider×tamp=123456789 经过检查,你会发现是因为服务端的application.name配置错了。修改后,重新启动服务端,问题就解决了。 示例2:服务找不到 假设你在客户端调用服务时,发现服务找不到,报错如下: No provider available for the service com.example.UserService on the consumer 192.168.1.100 use dubbo version 2.7.8 经过排查,你发现服务注册中心的地址配置错了。正确的配置应该是: xml 示例3:网络不通 假设你在生产环境中,发现客户端和服务端之间的网络不通,报错如下: ConnectException: Connection refused 这时候,你需要检查防火墙设置,确保服务端的端口是开放的。同时,也要检查客户端的网络配置,确保能够访问服务端。 --- 五、总结与感悟 总的来说,Dubbo的报错信息确实有时候让人摸不着头脑,但它并不是不可战胜的。只要你细心排查,结合具体的环境和配置,总能找到问题的根源。 在这个过程中,我学到的东西太多了。比如说啊,别啥都相信默认设置,每一步最好自己动手试一遍,心里才踏实。再比如说,碰到问题的时候,先别忙着去找同事求助,自己多琢磨琢磨,说不定就能找到解决办法了呢!毕竟,编程的乐趣就在于不断解决问题的过程嘛! 最后,我想说的是,Dubbo虽然复杂,但它真的很棒。希望大家都能掌握它,让它成为我们技术生涯中的一把利器!
2025-03-20 16:29:46
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雪落无痕
Logstash
...用户 ID 和请求 URL 等信息。 Elasticsearch , Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的开源分布式搜索引擎,具有强大的全文搜索功能,支持结构化搜索、数值搜索及地理空间搜索等多种搜索类型。它采用倒排索引机制,可自动对数据进行索引,从而加快查询速度。在本文中,Elasticsearch 用于存储和检索通过 Logstash 处理后的日志数据,帮助用户快速分析和定位问题。 Grok过滤器 , Grok 是 Logstash 中的一种过滤插件,主要用于解析非结构化日志数据,将其转换成结构化的数据格式。Grok 提供了一系列预定义的模式,如 COMBINEDAPACHELOG,可以根据这些模式对日志内容进行匹配和解析。在本文中,Grok 过滤器用于从 Nginx 访问日志文件中提取关键字段,如访问时间、用户 ID 和请求 URL 等,从而便于后续的数据处理和分析。
2024-12-17 15:55:35
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追梦人
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...软件项目的详细设计、编码和内部测试的组织实施。 2、协助项目经理和相关人员同客户进行沟通,保持良好的客户关系。 3、参与需求调研、项目可行性分析、技术可行性分析和需求分析。 4、熟悉并熟练掌握交付软件部开发的软件项目的相关软件技术。 5、负责向项目经理及时反馈软件开发中的情况,并根据实际情况提出改进建议。 6、负责对业务领域内的技术发展动态进行分析研究。 高级程序员 高级程序员学名,工程师。 到了这个level,英文名可改叫做 engineer 或 developer。此时你的功力开始增强,这与你平时的积累努力是分不开的,祝贺你~ 此时的你不仅可以完成任务,开始注重代码的质量,能够写出工业级的代码。你的经验可胜任模块级的系统设计,承担完成较为复杂的技术,能有效的自我管理,有帮助别人快速解决问题(trouble shooting)的能力。 此阶段你需要经历到7、8年左右的体验,中间要经历一段深刻自我历练的过程。 有时给人致命一击其实是心里的小蟊贼。一般人在5年前后遇到一个门槛,碰到天花板+彷徨期,或者你打心眼里不在喜欢编程,可尝试转为其它角色,如产品经理,售前售后支持等岗位,也不失为好选择。 当我们熬过这段儿,就会“山随平野尽,江入大荒流“,渐入佳境矣。 高级程序员定义软件功能、做开发计划推进和管理。可以带几个个帮手把产品规划的功能实现,你是团队中的”大手“,遇到难题也是你亲自攻艰克难。 所以,一个高级程序员,他的职责很清晰: 1、负责产品核心复杂功能的方案设计、编码实现 2、负责疑难BUG分析诊断、攻关解决 架构师 到了架构师级别,想必你已经学会降龙十八掌,可登堂入世,成为一位准(lao)专(you)家(tiao)。 我们大喊声:“单打独斗,老衲谁也不惧!“,遂开始领导一众技术高手,指点武功,来设计和完成一个系统,大多是分布式,高并发的系统架构平台。 架构师的任务是为公司产品的业务问题提供高质量技术解决方案,主要着眼于系统的"技术实现" 。 架构师的主要分类: 可能每条产品线都设置了架构师,也可能多条生产品线的的后端是由一个架构师设计的平台提供,所以架构师也是有所不同的,其分类如下: 软件架构师 信息架构师 网站架构师 其主要职责如下: 1、需求分析:“知彼”有时比“知已”还重要。管理市场,产品等的需求,确立关键需求。坚持技术上的优秀与需求的愿景统一,提升技术负债意识,提供技术选项,风险预判,工期等解决方案。 2、架构设计:在产品功能中抽取中非功能的需求,由关键需求变成概念型架构。列出功能树,分层治之,如用户界面层、系统交互层,数据管理层。达成高扩展,高可用,高性能,高安全,易运维,易部署,易接入等能力。 3、功能设计与实现:对架构设计的底层代码级别实现。如公共核心类,接口实现,应用发现规则、接口变更等。 技术经理 人生就是不断上升的过程,你已经到达经理的层次了。如今的你,需要不断提高领导力,需要定期召开团队会议讨论问题。 首先我们要更加自信,在工作中显示自己的功力,给讲话增添力量。如:“本次项目虽然有很大的困难,我们也需苦战到底。当然示先垂范,身先士卒,方能成功!” 技术经理有时候也可能叫系统分析员,一些小公司可能会整个公司或者部门有一个技术经理。技术经理承担的角色主要是系统分析、架构搭建、系统构建、代 码走查等工作,如果说项目经理是总统,那么技术经理就是总理。当然不是所有公司都是这样的,有些公司项目经理是不管技术团队的,只做需求、进度和同客户沟 通,那么这个时候的项目经理就好像工厂里的跟单人员了,这种情况在外包公司比较多。对于技术经理来说,着重于技术方面,你需要知道某种功能用哪些技术合 适,需要知道某项功能需要多长的开发时间等。同时,技术经理也应该承担提高团队整体技术水平的工作。 你需要和大家站在一起,因为人们也都有解决问题的能力,更需要有以下的能力与责任: 1、任务管理:开发工作量评估、定立开发流程、分配和追踪开发任务 2、质量管理:代码review、开发风险判断/报告/协调解决 3、效率提升:代码底层研发和培训、最佳代码实践规范总结与推广、自动化生产工具、自动化部署工具 4、技术能力提升:招聘面试、试题主拟、新人指导、项目复盘与改进 技术总监 如果一个研发团队超过20人,有多条产品线或业务量很大,这时已经有多个技术经理在负责每个业务,这时需要一位技术总监。 主要职责: 1、组建平台研发部,与架构师共建软件公共平台,方便各条产品业务线研发。 2、通过技术平台、通过高一层的职权,管理和协调公司各个部门与本部门各条线。现在每个产品线都应该有合格的技术经理和高级程序员。 结语:我们相信,每个人都能成为IT大神。现在开始,找个师兄带你入门,让你的学习之路不再迷茫。 这里推荐我们的前端学习交流圈:784783012,里面都是学习前端的从最基础的HTML+CSS+JS【炫酷特效,游戏,插件封装,设计模式】到移动端HTML5的项目实战的学习资料都有整理,送给每一位前端小伙伴。 最新技术,与企业需求同步。好友都在里面学习交流,每天都会有大牛定时讲解前端技术! 点击:前端技术分享 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/webDk/article/details/88917912。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-05-10 13:13:48
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...序员,我之前也被这个问题搞得头都快秃了,天天挠头叹气的。不过经过无数次的失败和摸索,总算琢磨出了一些门道!这篇文章可不只是告诉你“问题出在哪”,它还会手把手带着你,用代码例子一步一步把问题给解决了!就像有个编程小老师在旁边耐心指导一样,超贴心的!别急着离开,这可是干货满满哦! --- 1. 什么是MemCache?它为什么这么受欢迎? 先简单介绍一下MemCache吧!MemCache是一种高性能的分布式内存对象缓存系统,主要用于减轻数据库的压力,提升应用的响应速度。其实说白了就是这么个事儿——把数据都存到内存里,用的时候直接拿出来,省得每次都要跑去数据库翻箱倒柜找一遍,多麻烦啊! 举个例子,假设你正在做一个电商网站,用户点击商品详情页时,如果每次都要从数据库拉取商品信息,那服务器负载肯定爆表。但如果我们将这些数据缓存在MemCache中,用户访问时直接从内存读取,岂不是快如闪电? 不过呢,事情可没那么简单。MemCache这小子虽然挺能干的,但也不是省油的灯啊!比如说吧,你老是疯狂地去请求数据,结果服务器偏偏不给面子,连个响应都没有,那它就直接给你来个“服务连接超时”的报错,气得你直跺脚。这就像你去餐厅点菜,服务员一直不在,你说能不急吗? --- 2. 服务连接超时到底是个啥? 服务连接超时,简单来说就是你的程序试图与MemCache服务器建立连接,但因为某些原因(比如网络延迟、服务器过载等),连接请求迟迟得不到回应,最终超时失败。这种错误通常会伴随着一条令人沮丧的信息:“连接超时”。 让我分享一个小故事:有一次我在调试一个项目时,发现某个接口总是返回“服务连接超时”,我当时的第一反应是“天啊,是不是MemCache崩了?”于是我赶紧登录服务器检查日志,结果发现MemCache运行正常,只是偶尔响应慢了一点。后来我才意识到,可能是客户端配置的问题。 所以,当遇到这种错误时,不要慌!我们得冷静下来,分析一下可能的原因。 --- 2.1 可能的原因有哪些? 1. 网络问题 MemCache服务器和客户端之间的网络不稳定。 2. MemCache配置不当 比如设置了太短的超时时间。 3. 服务器负载过高 MemCache服务器被太多请求压垮。 4. 客户端代码问题 比如没有正确处理异常情况。 --- 3. 如何解决服务连接超时? 接下来,咱们就从代码层面入手,看看如何优雅地解决这个问题。我会结合实际例子,手把手教你如何避免“服务连接超时”。 --- 3.1 检查网络连接 首先,确保你的MemCache服务器和客户端之间网络通畅。你可以试试用ping命令测试一下: bash ping your-memcache-server 如果网络不通畅,那就得找运维同事帮忙优化网络环境了。不过,如果你确定网络没问题,那就继续往下看。 --- 3.2 调整超时时间 很多时候,“服务连接超时”是因为你设置的超时时间太短了。默认情况下,MemCache的超时时间可能比较保守,你需要根据实际情况调整它。 在Java中,可以这样设置超时时间: java import net.spy.memcached.AddrUtil; import net.spy.memcached.MemcachedClient; public class MemCacheExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建MemCache客户端,设置超时时间为5秒 MemcachedClient memcachedClient = new MemcachedClient(AddrUtil.getAddresses("localhost:11211"), 5000); System.out.println("成功连接到MemCache服务器!"); } } 这里的关键是5000,表示超时时间为5秒。你可以根据实际情况调整这个值,比如改成10秒或者20秒。 --- 3.3 使用重试机制 有时候,一次连接失败并不代表MemCache服务器真的挂了。在这种情况下,我们可以加入重试机制,让程序自动尝试重新连接。 下面是一个简单的Python示例: python import time from pymemcache.client.base import Client def connect_to_memcache(): attempts = 3 while attempts > 0: try: client = Client(('localhost', 11211)) print("成功连接到MemCache服务器!") return client except Exception as e: print(f"连接失败,重试中... ({attempts}次机会)") time.sleep(2) attempts -= 1 raise Exception("无法连接到MemCache服务器,请检查配置!") client = connect_to_memcache() 在这个例子中,程序会尝试三次连接MemCache服务器,每次失败后等待两秒钟再重试。如果三次都失败,就抛出异常提示用户。 --- 3.4 监控MemCache状态 最后,建议你定期监控MemCache服务器的状态。你可以通过工具(比如MemAdmin)查看服务器的健康状况,包括内存使用率、连接数等指标。 如果你发现服务器负载过高,可以考虑增加MemCache实例数量,或者优化业务逻辑减少不必要的请求。 --- 4. 总结 服务连接超时不可怕,可怕的是不去面对 好了,到这里,关于“服务连接超时”的问题基本就说完了。虽然MemCache确实容易让人踩坑,但只要我们用心去研究,总能找到解决方案。 最后想说的是,技术这条路没有捷径,遇到问题不要急躁,多思考、多实践才是王道。希望我的分享对你有所帮助,如果你还有什么疑问,欢迎随时来找我讨论!😄 祝大家编码愉快!
2025-04-08 15:44:16
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雪落无痕
Apache Solr
...是要深入地挖一挖这个问题的根源,然后给你支点招儿,让你在面对网络连接的烦恼时,Solr这个大神级别的搜索神器,能发挥出它的最佳状态!想象一下,当你在茫茫信息海洋中寻找那根救命稻草时,Solr就像你的私人导航,带你直达目的地。但是,有时候,这艘船可能会遭遇颠簸的海浪——网络连接问题。别担心,这篇文章就是你的救生圈和指南针,告诉你如何调整Solr的设置,让它在波涛汹涌的网络环境中依然航行自如。所以,准备好,让我们一起探索如何优化Solr在网络挑战中的表现吧! 一、理解问题根源 在讨论解决方案之前,首先需要理解外部服务依赖导致的问题。哎呀,你知道不?咱们用的那个Solr啊,它查询东西的速度啊,有时候得看外部服务的脸色。如果外部服务反应慢或者干脆不给力,那Solr就得跟着慢慢腾腾,甚至有时候都查不到结果,让人急得像热锅上的蚂蚁。这可真是个头疼的问题呢!这不仅影响了用户体验,也可能导致Solr服务本身的负载增加,进一步加剧问题。 二、案例分析 使用Solr查询外部数据源 为了更好地理解这个问题,我们可以创建一个简单的案例。想象一下,我们有个叫Solr的小工具,专门负责在我们家里的文件堆里找东西。但是,它不是个孤军奋战的英雄,还需要借助外面的朋友——那个外部API,来给我们多提供一些额外的线索和细节,就像侦探在破案时需要咨询专家一样。这样,当我们用Solr搜索的时候,就能得到更丰富、更准确的结果了。我们使用Python和requests库来模拟这个过程: python import requests from solr import SolrClient solr_url = "http://localhost:8983/solr/core1" solr_client = SolrClient(solr_url) def search(query): results = solr_client.search(query) for result in results: 外部API请求 external_data = fetch_external_metadata(result['id']) result['additional_info'] = external_data return results def fetch_external_metadata(doc_id): url = f"https://example.com/api/{doc_id}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.json() else: return None 在这个例子中,fetch_external_metadata函数尝试从外部API获取元数据,如果请求失败或API不可用,那么该结果将被标记为未获取到数据。当外部服务出现延迟或中断时,这将直接影响到Solr的查询效率。 三、优化策略 1. 缓存策略 为了避免频繁请求外部服务,可以引入缓存机制。对于频繁访问且数据变化不大的元数据,可以在本地缓存一段时间。当外部服务不可用时,可以回退使用缓存数据,直到服务恢复。 python class ExternalMetadataCache: def __init__(self, ttl=600): self.cache = {} self.ttl = ttl def get(self, doc_id): if doc_id not in self.cache or (self.cache[doc_id]['timestamp'] + self.ttl) < time.time(): self.cache[doc_id] = {'data': fetch_external_metadata(doc_id), 'timestamp': time.time()} return self.cache[doc_id]['data'] metadata_cache = ExternalMetadataCache() def fetch_external_metadata_safe(doc_id): return metadata_cache.get(doc_id) 2. 重试机制 在请求外部服务时添加重试逻辑,当第一次请求失败后,可以设置一定的时间间隔后再次尝试,直到成功或达到最大重试次数。 python def fetch_external_metadata_retriable(doc_id, max_retries=3, retry_delay=5): for i in range(max_retries): try: return fetch_external_metadata(doc_id) except Exception as e: print(f"Attempt {i+1} failed with error: {e}. Retrying in {retry_delay} seconds...") time.sleep(retry_delay) raise Exception("Max retries reached.") 四、结论与展望 通过上述策略,我们可以在一定程度上减轻外部服务依赖对Solr性能的影响。然而,重要的是要持续监控系统的运行状况,并根据实际情况调整优化措施。嘿,你听说了吗?科技这玩意儿啊,那可是越来越牛了!你看,现在就有人在琢磨怎么对付那些让人上瘾的东西。将来啊,说不定能搞出个既高效又结实的办法,帮咱们摆脱这个烦恼。想想都挺激动的,对吧?哎呀,兄弟!构建一个稳定又跑得快的搜索系统,那可得好好琢磨琢磨外部服务这事儿。你知道的,这些服务就像是你家里的电器,得选对了,用好了,整个家才能舒舒服服的。所以啊,咱们得先搞清楚这些服务都是干啥的,它们之间怎么配合,还有万一出了点小状况,咱们能不能快速应对。这样,咱们的搜索系统才能稳如泰山,嗖嗖地飞快,用户一搜就满意,那才叫真本事呢! --- 请注意,以上代码示例是基于Python和相关库编写的,实际应用时需要根据具体环境和技术栈进行相应的调整。
2024-09-21 16:30:17
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风轻云淡
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...ription:提取url中可用的信息。访问的网页和数据访问方式 @parameter: conn_socket:与客户端链接的套接字 uri:要处理的url,注意不是浏览器中的url,而是浏览器发送的http请求 @resutl: / intdo_uri(intconn_socket,charuri){ charp; p=strchr(uri,'?'); if(p){p=0;p++;} send_html(conn_socket,uri); } voidulog(charmsg){} voidprint(charmsg){ ulog(msg); printf(msg); } intmain(intargc,charargv[]){ intconn_socket; inttmp; intline; structsockaddr_inclient_addr; charbuf[MAX]; intlen=sizeof(client_addr); charmethod[100],uri[MAX],version[100]; charpwd[1024]; res_socket=socket_listen("127.0.0.1",1024); //当按ctrl+c结束程序时调用,使用app_exit函数处理退出过程 signal(SIGINT,app_exit); while(1){ conn_socket=accept(res_socket,(structsockaddr)&client_addr,&len); printf("reage\n"); line=0; //从客户端获取请求信息 while(0==(tmp=read(conn_socket,buf,MAX-1))||tmp!=EOF){ buf[MAX-1]=0; break;//我只使用了第一行的请求信息,所以丢弃其他的信息 } //send_http_head(conn_socket,200,"text/html"); sscanf(buf,"%s%s%s",method,uri,version); //目前只处理get请求 if(!strcasecmp(method,"get")) //send_html(conn_socket,"h.html"); do_uri(conn_socket,uri+1); close(conn_socket); } } voidapp_exit(){ //回复ctrl+c组合键的默认行为 signal(SIGINT,SIG_DFL); //关闭服务端链接、释放服务端ip和端口 close(res_socket); printf("\n"); exit(0); } ====================================================================== 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/iteye_9368/article/details/82520401。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-30 18:31:58
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...的计算机科学基础理论问题和解决方案,比如数据结构、算法设计与分析、操作系统原理、网络协议等。在文中提到的阿里巴巴面试中,“八股文”指的是应聘者需要对这些基础知识有深入理解和扎实掌握,因为这是考察他们专业素养的重要环节。 独角兽公司 , 独角兽公司源自风险投资行业的术语,特指那些估值超过10亿美元且未上市的初创企业。在本文语境下,独角兽公司代表了在望京地区具有一定规模、发展迅速、市场前景广阔、具有高成长潜力的非上市公司,如阿里巴巴集团下的诸多子公司及文中提及的其他知名互联网企业。 JAVA开发工程师 , JAVA开发工程师是软件开发领域的一种职位,主要负责使用Java编程语言进行软件系统的设计、编码、测试和维护工作。在文中,JAVA开发工程师是一个高频出现的技术岗位,众多公司在金九银十求职季招聘的重点对象,因其跨平台、面向对象特性以及广泛应用于互联网后台服务端开发而受到业界青睐。 六险一金 , 六险一金是中国大陆地区较为全面的社会保险和住房公积金福利制度的简称。它包括养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险、补充医疗保险(部分公司提供)以及住房公积金。在本文中,各家公司为吸引优秀人才,均提供了包含六险一金在内的综合福利待遇。 年终奖 , 年终奖是指企业在每年度末向员工发放的一种奖金形式,用于表彰员工一年来的工作业绩和贡献。文中提到的多家公司都提到了年终奖作为其福利待遇的一部分,这不仅是对员工工作成果的认可,也是激励员工积极工作的有效手段。 股票期权 , 股票期权是一种长期激励机制,允许员工在未来特定时间内以预先约定的价格购买公司股票的权利。在本文所述的互联网公司中,很多公司向员工提供股票期权作为福利之一,旨在让员工分享公司的成长收益,增强归属感,并鼓励员工与公司共同长期发展。
2023-01-11 22:59:19
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...中用于求解具有重叠子问题和最优子结构特征的最优化问题的算法策略。在文章语境中,它被提及为《算法导论》一书中深入讲解的一种高级设计和分析技术,通过将复杂问题分解为相互关联的阶段,并存储每个阶段的最优解来避免重复计算,从而有效地解决如资源分配、路径规划等各种问题。 贪心算法 , 贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是全局最好或最优的算法设计思想。在文章中,贪心算法被列为《算法导论》所涵盖的高级策略之一,这种策略假设在局部上做出最优决策将最终导向全局最优解,常用于解决特定类型的问题,如背包问题、霍夫曼编码等。 自顶向下的方法 , 自顶向下的方法是一种系统学习和教学的方法论,在《计算机网络自顶向下方法》这本书中得到应用。这种方法从整体架构出发,首先理解高层的概念和功能,再逐步深入到各个层次的具体实现细节。在网络领域的学习中,意味着先介绍并理解整个网络协议栈的顶层——应用层的功能和交互方式,然后逐层向下探究传输层、网络层直至数据链路层和物理层的工作原理,使读者能够循序渐进地掌握计算机网络的运行机制。 数据平面 , 在《计算机网络自顶向下方法》第7版中,作者将网络层的内容分为了两章,其中“数据平面”这一名词指的是网络层中负责处理数据包转发的部分。数据平面主要关注如何根据路由表或其他信息快速而有效地将数据包从源主机发送至目标主机,涉及的关键技术和组件包括路由器的数据包转发引擎、转发表以及相关协议(如IP协议)的具体操作。 控制平面 , 与上述“数据平面”对应,在《计算机网络自顶向下方法》一书中提到的“控制平面”是指网络层中负责管理、配置和维护网络状态的部分,主要关注路由协议、拓扑变化检测、路由更新以及确保数据平面中的转发表是最新的和准确的。控制平面与数据平面相互独立又紧密配合,共同确保网络数据传输的正确性和高效性。
2023-12-11 11:49:14
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