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...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。 4.2创建自定义Spring Boot自动配置Starter 这个章节，我们将会创建我们自己的Spring Bootstarter，这个starter会包含一个自动依赖在我们的项目中。 在第二章节中， 我们已经知道如何去创建数据库属性对象。让我们创建一个简单的starter，这个starter会创建另外一个CommandLineRunner，然后收集Repository的实例并且打印所有的实例。 4.2.1代码实现 1.首先我们创建一人新文件夹db-count-starter在项目根目录下。 2.在文件夹db-count-starter下创建一份settings.grale文件，添加以下内容。 include 'db-count-starter' 3.在db-count-starter文件夹下创建build.gradle的文件，然后添加如下的代码。 apply plugin: 'java' repositories { mavenCentral() maven { url "https://repo.spring.io/snapshot" } maven { url "https://repo.spring.io/milestone" } } d ependencies { compile("org.springframework.boot:spring-boot:1.2.3.RELEASE") compile("org.springframework.data:spring-data-commons:1.9.2.RELEASE") } 4.接着，我们在fb-count-starter下创建这个目录结构src/main/java/org/test/bookpubstarter/dbcount 5.在新创建的文件下面，让我们添加实现接口CommandLineRunner文件，名称叫做DbCountRunner.java. public class DbCountRunner implements CommandLineRunner { protected final Log logger = LogFactory.getLog(getClass()); private Collection<CrudRepository> repositories; public DbCountRunner(Collection<CrudRepository> repositories) { this.repositories = repositories; } @Override public void run(String... args) throws Exception { repositories.forEach(crudRepository -> logger.info(String.format( "%s has %s entries", getRepositoryName(crudRepository.getClass()), crudRepository.count()))); } private static String getRepositoryName(Class crudRepositoryClass) { for (Class repositoryInterface : crudRepositoryClass.getInterfaces()) { if (repositoryInterface.getName().startsWith( "org.test.bookpub.repository")) { return repositoryInterface.getSimpleName(); } } return "UnknownRepository"; } } 6.我们创建一个DbCountAutoConfiguration.java来实现DbCountRunner。 @Configuration public class DbCountAutoConfiguration { @Bean public DbCountRunner dbCountRunner(Collection<CrudRepository> repositories) { return new DbCountRunner(repositories); } } 7.我们需要告诉Spring Boot我们新创建的JAR包含自动装配的类。我们需要在db-count-starter/src/main下创建resources/META-INF文件夹。 8.在resources/META-INF下创建spring.factories文件，添加如下内容。 org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=org.test .bookpubstarter.dbcount.DbCountAutoConfiguration 9.在主项目的build.gradle下添加如下代码 compile project(':db-count-starter') 10.启动项目，你将会看到控制台的信息下： 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.StartupRunner : Welcome to the Book Catalog System! 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : AuthorRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : PublisherRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : BookRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner :ReviewerRepository has 0 entries 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.BookPubApplication : Started BookPubApplication in 8.528 seconds (JVM running for 9.002) 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.StartupRunner : Number of books: 1 4.2.2代码说明 因为Spring Boot的starter是分隔的，独立的包，仅仅是添加更多的类到我们已经存在的项目资源中，而不会控制更多。为了独立技术，我们的选择很少，创建分开的配置在我们项目中或创建完全分开的项目。更好的方法是通过创建项目文件夹去转换们的项目到Gradel Multi-Project Build和子项目依赖于根目录到build.gradle。Gradle实际是创建JAR的包，但是我们不需要放入到任何地方，仅仅通过compile project(‘:db-count-starter’)来包含。 Spring Boot Auto-Configuration Starter并没有做什么，而是Spring Java Configuration类注释了@Configuration和代表性的spring.factories文件在META-INF的文件夹下。 当应用启动时，Spring Boot使用SpringFactoriesLoader，这个类是Spring Core中的，目的是为了获得Spring Java Configuration，这些配置给了org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration。这样之下，这些调用会收集spring.factories文件下的所有jar包或其它调用的路径和成分到应用的上下文的配置中。除此之了EnableAutoConfiguration，我们可以定义其它的关键接口使用，这些可以自动初始化在启动期间与如下的调用相似： org.springframework.context.ApplicationContextInitializer org.springframework.context.ApplicationListener org.springframework.boot.SpringApplicationRunListener org.springframework.boot.env.PropertySourceLoader org.springframework.boot.autoconfigure.template.TemplateAvailabilityProvider org.springframework.test.contex.TestExecutionListener 具有讽刺的是，Spring Boot Starter并不需要依赖Spring Boot的包，因为它编译时间上的依赖。如果我们看DbCountAutoConfiguation类，我们不会看到任何来自org.springframework.book的包。这仅仅的原因是我们的DbCountRunner实现了接口org.sprigframework.boot.CommandLineRunner. 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/owen_william/article/details/107867328。 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。

...开发中，我们都需要与数据库打交道。但是，数据库操作这活儿可不是闹着玩的，它可是个耗精力的大工程，管理起来得费不少心思，维护起来也相当劳神。这就是为什么 MyBatis 出现了。它为我们提供了一种简单的方式来操作数据库。在这篇文章中，我们将讨论 MyBatis 如何处理数据库连接的打开与关闭。 一、MyBatis 数据库连接的打开与关闭 当我们使用 JDBC 连接到数据库时，我们需要自己管理数据库连接的打开与关闭。这个过程其实挺复杂的，你得先建立起跟数据库的连接，然后才能用它来干活儿，最后还别忘了把它给关掉。就像是你要进一个房间，得先打开门进去，忙完事情后，还得记得把门关上。整个一套流程下来，真是够繁琐的。为了让大伙儿省去这些麻烦的操作，MyBatis 设计了一个叫做“SqlSessionFactory”的小帮手，它的任务就是打理所有和数据库连接相关的事务，确保一切井井有条。SqlSessionFactory 是 MyBatis 的核心组件，它是一个工厂类，用于创建 SqlSession 对象。SqlSession 是 MyBatis 的主要接口，它提供了所有数据库操作的方法。SqlSessionFactory 和 SqlSession 的关系如下图所示：  当我们在应用程序中创建一个 SqlSessionFactory 对象时，它会自动打开一个数据库连接，并将其保存在内存中。这样，每次我们想要创建一个 SqlSession 对象时，就像去 SqlSessionFactory 那儿说“嗨，给我开个数据库连接”，然后它就会从内存这个大口袋里掏出一个已经为我们预先打开的数据库连接。这种方式能够显著缩短创建和释放数据库连接所需的时间，让咱们的应用程序跑得更溜、更快。 二、MyBatis 如何处理数据库连接的打开与关闭 在 MyBatis 中，我们可以使用两种方式来处理数据库连接的打开与关闭。一种是手动管理，另一种是自动管理。 1. 手动管理 手动管理是指我们在应用程序中直接控制数据库连接的打开与关闭。这是最原始的方式，也是最直观的方式。我们可以通过 JDBC API 来实现数据库连接的打开与关闭。比如，我们可以想象一下这样操作：先用 DriverManager.getConnection() 这个神奇的小功能打开通往数据库的大门，然后呢，当我们不需要再跟数据库“交流”的时候，就用 Statement.close() 或 PreparedStatement.close() 这两个小工具把门关上，这样一来，我们就完成了数据库连接的开启和关闭啦。这种方式的好处就是超级灵活，就像你定制专属T恤一样，我们可以根据应用程序的独特需求，随心所欲地调整数据库连接的表现，让它更听话、更好使。缺点是工作量大，容易出错，而且无法充分利用数据库连接池的优势。 2. 自动管理 自动管理是指 MyBatis 在内部自动管理数据库连接的打开与关闭。这种方式的优点是可以避免手动管理数据库连接的繁琐工作，提高应用程序的性能。不过呢，这种方式有个小缺憾，就是不够灵活，咱们没法随心所欲地掌控数据库连接的具体表现。另外，想象一下这个场景哈，如果我们开发的小程序里，好几个线程兄弟同时挤进去访问数据库的话，就很可能碰上并发问题这个小麻烦。 三、MyBatis 的自动管理机制 为了实现自动管理，MyBatis 提供了一个名为“StatementExecutor”的类，它负责处理 SQL 查询请求。StatementExecutor 使用一个名为“PreparedStatementCache”的缓存来存储预编译的 SQL 查询语句。每当一个新的 SQL 查询请求到来时，StatementExecutor 就会在 PreparedStatementCache 中查找是否有一个匹配的预编译的 SQL 查询语句。如果有，就直接使用这个预编译的 SQL 查询语句来执行查询请求；如果没有，就先使用 JDBC API 来编译 SQL 查询语句，然后再执行查询请求。在这个过程中，StatementExecutor 将会自动打开和关闭数据库连接。当StatementExecutor辛辛苦苦执行完一个SQL查询请求后，它会像个聪明的小助手那样，主动判断一下是否有必要把这个SQL查询语句存放到PreparedStatementCache这个小仓库里。当SQL查询语句被执行的次数蹭蹭蹭地超过了某个限定值时，StatementExecutor这个小机灵鬼就会把SQL查询语句悄悄塞进PreparedStatementCache这个“备忘录”里头，这样一来，下次再遇到同样的查询需求，咱们就可以直接从“备忘录”里拿出来用，省时又省力。 四、总结 总的来说，MyBatis 是一个强大的持久层框架，它可以方便地管理数据库连接，提高应用程序的性能。然而，在使用 MyBatis 时，我们也需要注意一些问题。首先，我们应该合理使用数据库连接，避免长时间占用数据库连接。其次，我强烈建议大家伙尽可能多用 PreparedStatement 类型的 SQL 查询语句，为啥呢？因为它比 Statement 那种类型的 SQL 查询语句可安全多了。就像是给你的查询语句戴上了防护口罩，能有效防止SQL注入这类安全隐患，让数据处理更稳当、更保险。最后，我强烈推荐你们在处理预编译的 SQL 查询语句时，用上 PreparedStatementCache 这种缓存技术。为啥呢？因为它能超级有效地提升咱应用程序的运行速度和性能，让整个系统更加流畅、响应更快，就像给程序装上了涡轮增压器一样。

...或者需要咱们格外注意保护隐私的情况里，通信更是关键得不得了！ 那么，如何实现高效、安全且易于使用的通信呢？这就是今天我们要讨论的话题——利用WebRTC技术实现点对点通信。 二、什么是WebRTC WebRTC（Web Real-Time Communication）是一种开源协议，由Google于2011年推出，旨在使网页能够进行实时音频、视频通话以及数据传输。它的特点是无需依赖任何第三方软件，只需通过浏览器就能完成通信。 三、WebRTC的工作原理 WebRTC的工作原理可以简单地概括为三个步骤： 1. 媒体流获取 浏览器会调用getUserMedia API，请求用户的摄像头和麦克风权限，获取用户的实时音频和视频流。 2. 信道建立 浏览器将媒体流封装成ICE候选信息，并发送给服务器或者其他浏览器。 3. 信令交换 通过WebSocket等网络传输机制，浏览器之间进行信令交换，协商并创建出一个可用于数据传输的安全连接。 四、如何利用WebRTC实现点对点通信 下面，我们通过一个简单的例子来说明如何利用WebRTC实现点对点通信。 首先，在HTML文件中添加以下代码： html 然后，在JavaScript文件中添加以下代码： javascript // 获取本地视频 const localStream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true, video: true }); // 创建RTC对讲机 const pc = new RTCPeerConnection(); // 添加媒体流 pc.addTransceiver('audio'); pc.addTransceiver('video'); // 获取远程视频容器 const remoteVideo = document.getElementById('remoteVideo'); // 将本地视频流添加到远程视频容器 pc.getSenders().forEach((sender) => { sender.track.id = 'localVideo'; remoteVideo.srcObject = sender.track; }); // 接收媒体流 pc.ontrack = (event) => { event.streams.forEach((stream) => { stream.getTracks().forEach((track) => { track.id = 'remoteVideo'; const videoElement = document.createElement('video'); videoElement.srcObject = track; document.body.appendChild(videoElement); }); }); }; // 连接到其他客户端 function connect(otherUserURL) { // 创建新的RTCPeerConnection对象 const otherPC = new RTCPeerConnection(); // 设置回调函数，处理ICE候选信息和数据通道 otherPC.onicecandidate = (event) => { if (!event.candidate) return; pc.addIceCandidate(event.candidate); }; otherPC.ondatachannel = (event) => { event.channel.binaryType = 'arraybuffer'; channel.send('hello'); }; // 发送offer const offerOptions = { offerToReceiveAudio: true, offerToReceiveVideo: true }; pc.createOffer(offerOptions).then((offer) => { offer.sdp = SDPUtils.replaceBUNDLE_ID(offer.sdp, otherUserURL); offer.sdp = SDPUtils.replaceICE_UFRAG_AND_FINGERPRINT(offer.sdp, otherUserURL); offer.sdp = SDPUtils.replaceICEServers(offer.sdp, iceServers); return otherPC.setRemoteDescription(new RTCSessionDescription(offer)); }).then(() => { return otherPC.createAnswer(); }).then((answer) => { answer.sdp = SDPUtils.replaceBUNDLE_ID(answer.sdp, otherUserURL); answer.sdp = SDPUtils.replaceICE_UFRAG_AND_FINGERPRINT(answer.sdp, otherUserURL); answer.sdp = SDPUtils.replaceICEServers(answer.sdp, iceServers); return pc.setRemoteDescription(new RTCSessionDescription(answer)); }).catch((err) => { console.error(err.stack || err); }); } 在这个例子中，我们首先通过getUserMedia API获取用户的实时音频和视频流，然后创建一个新的RTCPeerConnection对象，并将媒体流添加到这个对象中。 接着，我们设置了回调函数，处理ICE候选信息和数据通道。当你收到ICE候选信息的时候，我们就把它塞到本地的那个RTCPeerConnection对象里头；而一旦收到数据通道的消息，我们就会把它的binaryType调成'arraybuffer'模式，然后就可以在通道里畅所欲言，发送各种消息啦。 最后，我们调用connect函数，与其他客户端建立连接。在connect函数里头，我们捣鼓出了一个崭新的RTCPeerConnection对象，就像组装一台小机器一样。然后呢，我们还给这个小家伙绑定了几个“小帮手”——回调函数，用来专门处理ICE候选信息和数据通道这些重要的任务，让它们能够实时报告状况，确保连接过程顺畅无阻。然后呢，我们给对方发个offer，就像递出一份邀请函那样。等对方接收到后，他们会回传一个answer，这就好比他们给出了接受邀请的答复。我们就把这个answer，当作是我们本地RTCPeerConnection对象的远程“地图”，这样一来，连接就算顺利完成啦！ 五、结论 WebRTC技术为我们提供了一种方便、快捷、安全的点对点通信方式，大大提高了应用的交互性和实时性。当然啦，这只是个入门级的小例子，实际上的运用场景可能会复杂不少。不过别担心，只要咱们把WebRTC的核心原理和使用技巧都整明白了，就能根据自身需求灵活施展拳脚，开发出更多既有趣又有用的应用程序，保证让你玩得飞起！ 未来，随着5G、物联网等技术的发展，WebRTC将会发挥更大的作用，成为更多应用场景的首选方案。让我们一起期待这个充满可能的新时代吧！

...导航员那样精准地进行数据传输的路由转发，又能干掉那些不合规的数据包，相当于咱们系统的超级过滤器。不仅如此，它还负责给流量踩刹车、防止系统过载的限流熔断等一连串关键任务。可以说，没有它，我们整个系统的稳定性和健壮性可就大打折扣了，它绝对是咱们系统正常运行不可或缺的重要守护者。在实际动手开发和运维的时候，咱们免不了会碰到各种Spring Cloud Gateway捣乱的异常状况。这些小插曲如果没处理好，就有可能对整个微服务的大局造成连锁反应，影响不容小觑。这篇文咱可是要实实在在地聊聊Spring Cloud Gateway那些可能会碰到的异常状况，我不仅会掰开揉碎了用实例代码给你细细解析，还会手把手教你如何对症下药，给出相应的解决办法。 二、Spring Cloud Gateway异常概述 1. 路由匹配异常 在配置路由规则时，若规则设置不正确或者请求无法匹配到任何路由，Gateway会抛出异常。比方说，就像这样的情形：假如客户端向我们发送了一个请求，但是呢，在咱们的gateway路由配置里头，我们还没给这个请求对应的路径或者服务名设定好，这时候，这种问题就有可能冒出来啦。 java @Bean public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) { // 假设这里没有配置"/api/user"的路由，那么请求该路径就会出现404异常 return builder.routes() .route("product-service", r -> r.path("/api/product").uri("lb://PRODUCT-SERVICE")) .build(); } 2. 过滤器异常 Spring Cloud Gateway支持自定义过滤器，若过滤器内部逻辑错误或资源不足等，也可能引发异常。比如在开发权限校验过滤器的时候，假如咱们的验证逻辑不小心出了点小差错，就可能会让本来正常的请求被误判、给挡在外面了。 java @Component public class AuthFilter implements GlobalFilter, Ordered { @Override public Mono filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) { // 假设这里的token解析或校验过程出现问题 String token = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("Authorization"); // ...省略校验逻辑... if (isValidToken(token)) { return chain.filter(exchange); } else { // 若返回错误信息时处理不当，可能导致异常 return exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED).buildMono(); } } // ... } 三、异常排查与解决策略 1. 路由匹配异常 ： - 排查方法：首先检查路由配置是否正确且完整，确保所有接口都有对应的路由规则。 - 解决方案：添加或修复缺失或错误的路由规则。 2. 过滤器异常 ： - 排查方法：通过日志定位到具体哪个过滤器报错，然后审查过滤器内部逻辑。对于自定义过滤器，应重点检查业务逻辑和资源管理部分。 - 解决方案：修复过滤器内部的逻辑错误，保证过滤器能够正确执行并返回预期结果。同时呢，千万记得要做好应对突发状况的工作，就像在过滤器里头万一出了岔子，咱们得确保能给客户端一个明明白白的反馈信息，而不是啥也不说就直接把异常抛出去，让请求咔嚓一下就断掉了。 四、总结与思考 面对Spring Cloud Gateway的异常情况，我们需要具备敏锐的问题洞察力和严谨的排查手段。每一个异常背后都可能是架构设计、资源配置、代码实现等方面的疏漏。所以呢，咱们在日常敲代码的时候，不仅要死磕代码质量，还得把Spring Cloud Gateway的运作机理摸得门儿清。这样一来，当问题突然冒出来的时候，就能快速找到“病灶”，手到病除地解决它。这样子，我们的微服务架构才能真正硬气起来，随时准备好迎接那些复杂多变、让人头疼的业务场景和挑战。 在实际开发中，每一次异常处理的过程都是我们深化技术认知，提升解决问题能力的良好契机。让我们一起在实战中不断积累经验，让Spring Cloud Gateway更好地服务于我们的微服务架构。

...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。 前言 本文写于2007年11月，那时候我是在Discuz!开发组为PHPChina的《PHPer》写的稿，一直也没有发到blog上了，今天偶然之间记起，顺手转发过来。 一、关于模板引擎的前言 从phplib到smarty，再到Discuz!的模板机制，本文试图通过PHP模板引擎为你讲解作者自己的PHP心得。 我清楚的记得在我刚上大学开始学习PHP的时候，曾经在phpe.net看到过一篇关于phplib Template和FastTemplate这两模板引擎性能比较的文章。让我在接下来半年的时间内持续的使用着phplib。不可否认phplib是左右了一代PHP开发人员对于PHP模板引擎的认识。或许你也会对下面的方法比较熟悉$t->set_file $t->set_var 当我对于phplib的执行效率不满意的时候，我开始寻找下一个PHP的模板引擎，于是smarty跳入我的视野范围，当我费尽心血去学会了smarty并使用开发了很多东西，而现在的我突然发现记得的也就只有下面的方法了$s->assign $s->display 究竟我们需要模板引擎来做什么呢，MVC？简单？易用？效率？请看下文的分析。 二、程序处理的分析 1.PHPLIB的程序处理过程 从phplib的处理开始讲起$t = new Template() $t->set_file $t->set_var $t->parse $t->p 看上面的代码，翻译成中文就是初始化模板类$t 设置模板文件 设置模板变量 分析模板文件中的模板变量 输出内容 通过了最少5个步骤在php程序中实现模板的处理 2.Smarty的程序处理过程 现在来看smarty的处理$s = new Smarty $s->assign $s->display 翻译成中文就是初始化模板类$s 设置模板变量 解析并输出模板 3.Discuz!模板的程序处理过程include template(tplname); 主要作用就是指定给程序需要处理的模板文件 在上述三种模板处理机制中，最容易理解和接受就是Discuz!模板的处理过程。初始化、设置变量、解析模板、输出内容，Discuz!只用了一个函数来做。对于一个开源的论坛软件，这样处理的好处是显而易见的，对于Discuz!进行二次开发的程序员的要求降低。简化模板语言，方便风格和插件的制作，这也在一定程度上促进了Discuz!的传播 三、模板源文件的语法 在phplib中处理循环嵌套的时候，使用： {it} 在smarty中处理循环嵌套的时候，引入了< {section name=loopName loop=$loopArray}>(当然还有foreach这样的) 在Discuz!中处理循环嵌套的时候， 其实真正的模板面对的可以说是不懂PHP或者懂一点PHP的美工同志们，模板的复杂就意味着美工制作页面的难度加大。在必不可少的需要模板有逻辑处理的时候，为什么不在html代码中使用原生态的PHP语法，而让美工相当于去学习另外一种语言呢？在我个人的经验中，显然是Discuz!的模板语言更为简单易学，也为我节省了更多的时间。 四、Discuz!模板处理机制 我剥离出一个简单的Discuz!模板处理函数function template($file, $templateid = 0, $tpldir = '') { $tplfile = DISCUZ_ROOT.'./'.$tpldir.'/'.$file.'.htm';//模板源文件，此处$tplfile变量的值可能是D:\discuz\templates\default\demo.htm $objfile = DISCUZ_ROOT.'./forumdata/templates/'. $templateid.'_'.$file.'.tpl.php';//模板缓存文件，此处$objfile变量的值可能是D:\discuz\forumdata\templates\1_demo.tpl.php //如果模板源文件的修改时间迟于模板缓存文件的修改时间， //就是模板源文件被修改而模板缓存没有更新的时候， //则调用parse_template函数重新生成模板缓存文件。 if(@filemtime($tplfile) > @filemtime($objfile)) { require_once DISCUZ_ROOT.'./include/template.func.php'; parse_template($file, $templateid, $tpldir); } //返回缓存文件名称 //$objfile变量内容可能为D:\discuz\forumdata\templates\1_demo.tpl.php return $objfile; } 而php页面的模板执行语句include template('demo'); 实际上在本例中就是相当于include 'D:\discuz\forumdata\templates\1_demo.tpl.php'; 这个流程就是一个demo.php文件中当数据处理完成以后include template('demo')，去显示页面。 五、总结 我也曾经看到过有列举出很多种的PHP模板引擎，但是我觉着phplib、smarty、Discuz!模板机制就足以说明问题了。 1.我们需要模板来做什么？ 分离程序与界面，为程序开发以及后期维护提供方便。 2.我们还在关心什么？ PHP模板引擎的效率，易用性，可维护性。 3.最后的要求什么？ 简单就是美！ 我的文章好像没有写完，其实已经写完了，我要说明的就是从PHP的模板引擎看Discuz!模板机制。分析已经完成，或许以后我会再写篇实际数据的测试供给大家参考！ Tags: none 版权声明：原创作品，欢迎转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始地址、作者信息和本声明。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42557656/article/details/115159292。 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。

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...棒，能让我们针对各种数据访问方式来调整优化。比如，你有没有那种属性，就是大家经常去查看，却很少动手改的？对这些，咱们可以直接开个缓存，这样每次查数据就不需要老是跑去数据库翻找了，省时又省力！这招儿，是不是挺接地气的？ 代码示例： java @Entity public class User { @Id private Long id; // 属性级缓存配置 @Cacheable private String name; // 其他属性... } 在这里，@Cacheable注解用于指定属性name应该被缓存。这就好比你去超市买东西，之前买过的东西放在了购物车里，下次再买的时候，你不用再去货架上找，直接从购物车拿就好了。这样省去了走来走去的时间，是不是感觉挺方便的？同理，在访问User对象的name属性时，如果已经有缓存了，就直接从缓存里取，不需要再跑一趟数据库，效率高多了！ 三、局部缓存详解 局部缓存（Local Cache）是一种更高级的缓存机制，它允许我们在应用程序的特定部分（如一个服务层、一个模块等）内部共享缓存实例。哎呀，这个技术啊，它能帮咱们干啥呢？就是说，当你一次又一次地请求相同的信息，比如浏览网页的时候，每次都要重新加载一堆重复的数据，挺浪费时间的对不对？有了这个方法，就像给咱们的电脑装了个超级省电模式，能避免这些重复的工作，大大提升咱们上网的速度和效率。特别是面对海量的相似查询，效果简直不要太明显！就像是在超市里买东西，你不用每次结账都重新排队，直接走绿色通道，是不是感觉轻松多了？这就是这个技术带来的好处，让我们的操作更流畅，体验更棒！ 代码示例： java @Service public class UserService { @Autowired private SessionFactory sessionFactory; private final LocalCache userCache = new LocalCache<>(sessionFactory, User.class, String.class); public String getNameById(Long userId) { return userCache.get(userId, User.class.getName()); } public void setNameById(Long userId, String name) { userCache.put(userId, name); } } 在这段代码中，UserService类使用了LocalCache来缓存User对象的name属性。哎呀，你知道不？咱们这里有个小妙招，每次想查查某个用户ID对应的用户名时，就直接去个啥叫“缓存”的地方翻翻，速度快得跟闪电似的！这样就不需要再跑回那个大老远的数据库里去找了。多省事儿啊，对吧？ 四、属性级缓存与局部缓存的综合应用 在实际项目中，通常需要结合使用属性级缓存和局部缓存来达到最佳性能效果。例如，在一个高并发的电商应用中，商品信息的查询频率非常高，而商品的详细描述可能很少改变。在这种情况下，我们可以为商品的ID和描述属性启用属性级缓存，并在商品详情页面的服务层中使用局部缓存来存储最近访问的商品信息，从而实现双重缓存优化。 综合应用示例： java @Entity public class Product { @Id private Long productId; @Cacheable private String productName; @Cacheable private String productDescription; // 其他属性... } @Service public class ProductDetailService { @Autowired private SessionFactory sessionFactory; private final LocalCache productCache = new LocalCache<>(sessionFactory, Product.class); public Product getProductDetails(Long productId) { Product product = productCache.get(productId); if (product == null) { product = loadProductFromDB(productId); productCache.put(productId, product); } return product; } private Product loadProductFromDB(Long productId) { // 查询数据库逻辑 } } 这里，我们为商品的名称和描述属性启用了属性级缓存，而在ProductDetailService中使用了局部缓存来存储最近查询的商品信息，实现了对数据库的高效访问控制。 五、总结与思考 通过上述的讨论与代码示例，我们可以看到属性级缓存与局部缓存在Hibernate中的应用不仅可以显著提升应用性能，还能根据具体业务场景灵活调整缓存策略，实现数据访问的优化。在实际开发中，理解和正确使用这些缓存机制对于构建高性能、低延迟的系统至关重要。哎呀，你知道不？随着数据库这玩意儿越来越牛逼，用它的人也越来越多，那咱们用来提速的缓存方法啊，肯定也会跟着变花样！就像咱们吃东西，以前就那么几种口味，现在五花八门的，啥都有。开发大神们呢，就得跟上这节奏，多看看新技术，别落伍了。这样啊，咱们用的东西才能越来越快，体验感也越来越好！所以，关注新技术，拥抱变化，是咱们的必修课！

...理、以及透明化的远程方法调用等功能，广泛应用于分布式系统架构中，实现服务治理和服务间的高效解耦。 环境变量 , 在计算机操作系统中，环境变量是一种特殊的变量，用于存储与操作系统运行环境相关的信息，如JAVA_HOME。在本文语境中，环境变量未正确设置可能导致Dubbo无法找到Java安装路径，进而影响其正常启动和运行。因此，为保证Dubbo能顺利运行，需要确保相关的环境变量已按照要求正确配置。 日志配置文件（如logback.xml） , 日志配置文件是应用程序用来指定日志输出格式、目的地（如控制台、文件、数据库等）、过滤规则以及日志级别等信息的配置文件。在Dubbo框架中，若日志配置文件内容有误，则可能造成日志输出异常，使得开发者无法通过日志获取到有效信息，以了解系统的运行状态和排查问题。例如，在文章中提到的logback.xml即为基于Logback的日志框架所使用的配置文件，其中的错误配置会直接影响到Dubbo应用的日志记录功能。

...程之间的操作，以保证数据的一致性和正确性。Redis，这个强大的内存数据库小能手，在开发者圈子里可是备受宠爱。它有个绝招叫setnx命令，这已经变成了众多程序员老铁们在实现分布式锁时的常用“神器”之一了。然而，在我们用Spring Boot 2搭配Docker搭建的线上环境里，遇到了一个让人摸不着头脑的情况：当两个Java程序同时使出“setnx”命令抢夺Redis锁的时候，竟然会出现两个人都能抢到锁的怪事！这可真是让我们一众人大跌眼镜，直呼神奇。本文将尝试分析这一现象的原因，并给出解决方案。 二、问题复现 首先，我们需要准备两台Linux服务器作为开发环境，分别命名为A和B。然后，在服务器A上启动一个Spring Boot应用，并在其中加入如下代码： typescript @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; public void lock(String key) { String result = stringRedisTemplate.execute((ConnectionFactory connectionFactory, RedisCallback action) -> { Jedis jedis = new Jedis(connectionFactory.getConnection()); try { return jedis.setnx(key, "1"); } catch (Exception e) { log.error("lock failed", e); } finally { if (jedis != null) { jedis.close(); } } return null; }); if (result == null || !result.equals("1")) { throw new RuntimeException("Failed to acquire lock"); } } 接着，在服务器B上也启动同样的应用，并在其中执行上述lock方法。这时候我们注意到一个情况，这“lock”方法时灵时不灵的，有时候它会突然尥蹶子，抛出异常告诉我们锁没拿到；但有时候又乖巧得很，顺利就把锁给拿下了。这是怎么回事呢？ 三、问题分析 经过一番研究，我们发现了问题所在。原来，当两个Java进程同时执行setnx命令时，Redis并没有按照我们的预期进行操作。咱们都知道，这个setnx命令啊，它就像个贴心的小管家。如果发现某个key还没在数据库里安家落户，嘿，它立马就动手，给创建一个新的键值对出来。这个键嘛，就是你传给它的第一个小宝贝；而这个值呢，就是紧跟在后面的那个小家伙。不过，要是这key已经存在了，那它可就不干活啦，悠哉悠哉地返回个0给你，表示这次没执行任何操作。不过在实际情况里头，如果两个进程同时发出了“setnx”命令，Redis可能不会马上做出判断，而是会选择先把这两个请求放在一起，排个队，等会儿再逐一处理。想象一下，如果有两个请求一起蹦跶过来，如果其中一个请求抢先被处理了，那么另一个请求很可能就被晾在一边，这样一来，就可能引发一些预料之外的问题啦。 四、解决方案 针对上述问题，我们可以采取以下几种解决方案： 1. 使用Redis Cluster Redis Cluster是一种专门用于处理高并发情况的分布式数据库，它可以通过将数据分散在多个节点上来提高读写效率，同时也能够避免单点故障。通过将Redis部署在Redis Cluster上，我们可以有效防止多线程竞争同一资源的情况发生。 2. 提升Java进程的优先级 我们可以在Java进程中设置更高的优先级，以便让Java进程优先获得CPU资源。这样，即使有两个Java程序小哥同时按下“setnx”这个按钮，也可能会因为CPU这个大忙人只能服务一个请求，导致其中一个程序小哥暂时抢不到锁，只能干等着。 3. 使用Redis的其他命令 除了setnx命令外，Redis还提供了其他的命令来实现分布式锁的功能，例如blpop、brpoplpush等。这些命令有个亮点，就是能把锁的状态存到Redis这个数据库里头，这样一来，就巧妙地化解了多个线程同时抢夺同一块资源的矛盾啦。 五、总结 总的来说，Redis的setnx命令是一个非常有用的工具，可以帮助我们解决分布式系统中的许多问题。不过呢，在实际使用的时候，咱们也得留心一些小细节，这样才能避免那些突如其来的状况，让一切顺顺利利的。比如在同时处理多个任务的情况下，我们得留意把控好向Redis发送请求的个数，别一股脑儿地把太多的请求挤到Redis那里去，让它应接不暇。另外，咱们也得学会对症下药，挑选适合的解决方案来解决具体的问题。比如，为了提升读写速度，我们可以考虑使个巧劲儿，用上Redis Cluster；再比如，为了避免多个线程争抢同一块资源引发的“战争”，我们可以派出其他命令来巧妙化解这类矛盾。最后，我们也应该不断地学习和探索，以便更好地利用Redis这个强大的工具。

...a开发的开源OLAP数据可视化工具，说白了，并不是一款编程语言或者库。所以呢，我就没法给你直接甩出一段代码示例来啦。不过，我可以手把手给您写一份超级详细的“Saiku在不同网络环境下的配置和使用攻略”，绝对会竭尽全力满足您的各种需求。 1. 引言 在大数据分析领域中，Saiku以其灵活、直观的数据探索能力和强大的多维数据分析功能广受青睐。不管是在我们自己的地盘——本地环境，还是在那云端的神秘服务器，甚至是在跨越网络环境进行部署的时候，都得让我们亲自出手，给Saiku量身定制一套合适的配置和设置方案。这篇指南将手把手带你探索如何在各种网络环境下，成功玩转Saiku的配置和使用。咱俩一边走一边聊，会随时扯到那些可能绊住你的小石头（也就是问题啦），以及如何把它们踢开的独家秘籍（就是解决策略哈）。 2. Saiku的基本概念与架构 （这里可以简要介绍下Saiku的基础知识，如它依赖于Mondrian OLAP引擎，支持多种数据库连接等，帮助读者建立背景知识） 3. 在本地环境配置和使用Saiku (1) 安装与启动 - 首先，你需要下载并安装Saiku Server。就像咱们平时捣鼓个小项目那样，首先得把文件给解压开来，接着麻溜地跳进目录里头。然后，就像启动魔法咒语一样，咱们运行那个特定的启动脚本，就比如说叫“start-saiku.sh”。最后，只需在你的浏览器地址栏输入localhost，再加上指定的那个端口数字，嗖一下，就能打开Saiku酷炫的界面啦！ (2) 配置数据源 - 虽然不能给出具体代码示例，但在此环节，你需在Saiku的配置文件中添加你的数据库连接信息，就像人类在面对新环境时需要找到“水源”一样重要。例如，为MySQL配置数据源时，需要填写诸如URL、用户名、密码以及数据立方体名称等详细参数。 4. 在云端服务器配置和使用Saiku (1) 远程部署 - 当Saiku需要在云端服务器上运行时，我们需要考虑网络延迟、安全性和资源分配等问题。首先，你可以通过SSH这类工具，把Saiku服务像打包行李一样上传到服务器上。接着，就像启动一台新电脑那样，在服务器上输入神秘的启动命令，确保这个服务能够在云端畅快地跑起来。 (2) 跨域访问与安全配置 - 如果你的应用跨越了不同网络环境，可能会遇到跨域问题。这时，你可以在Nginx或Apache等反向代理服务器上做相应配置，允许外部网络访问Saiku服务。同时，别忘了加强安全性，比如启用HTTPS，配置防火墙规则等。 5. 针对复杂网络环境的高级配置技巧 - 在复杂的网络环境下，可能涉及多个子网、VPC或者混合云架构，这就需要更精细的路由规划和网络策略设定。比如说，假如Saiku服务藏在一个私有子网里头，而用户又在另一个不同的网络环境里玩，这时候可能就需要捣鼓一下NAT网关啦，或者搞个VPC对等连接什么的，目的就是为了确保大家能既安全又准确地“摸”到Saiku服务。 6. 结语 配置和使用Saiku的过程，就像是在迷宫中寻找出路，需要我们不断地尝试、理解并解决问题。尽管没有具体的代码片段，但每个步骤背后都蕴含着丰富的技术细节和实践经验。只有彻底搞懂每一步操作背后的门道和原理，你才能在任何网络环境里都像老司机那样，轻松玩转这款强大的数据分析神器。 以上内容虽未包含实际代码，但在实践中，每一项配置和设置都会转化为对配置文件或系统参数的具体操作。希望这篇指南能像一位贴心的朋友，手把手带你掌握在各种网络环境下配置和使用Saiku的大招秘籍，而且读完之后，你还能兴奋地想要去解锁更多关于它的新技能呢！

... You，以及对隐私保护功能的重大升级，允许用户更精确地控制应用对个人信息的访问权限。对于热衷于学习前沿技术和紧跟行业趋势的开发者来说，深入研究Android 12的新特性无疑具有极高的价值。 其次，随着5G网络在全球范围内的普及，实时视频传输技术在Android开发中的应用越来越广泛。例如，有开发者团队利用WebRTC等开源框架成功实现了高清流畅的移动端实时音视频通信功能，并在教育、医疗、游戏等多个场景落地。这为Android开发者提供了广阔的应用创新空间。 此外，针对Android生态的安全问题，谷歌安全团队近日发布了一份年度报告，揭示了过去一年发现并修复的主要安全漏洞，同时分享了提升Android应用安全性的最佳实践与建议。这对于从事Android安全卫士研发及关注应用安全性的开发者而言，是一份极具时效性和指导意义的参考资料。 最后，随着跨平台开发工具如Flutter和React Native的兴起，越来越多的开发者开始探索如何将这些框架与Android原生开发相结合，以提高开发效率并实现更好的用户体验。这也为Android开发者带来了新的挑战与机遇，值得进一步研读和探讨相关案例与教程。 总之，在瞬息万变的科技领域，Android开发者不仅要掌握基础技能，更要关注行业的最新动态和发展趋势，才能在竞争激烈的市场环境中保持竞争力。通过不断学习与实践，结合最新的Android开发工具与技术，开发者们可以创造出更多满足市场需求、引领时代潮流的应用产品。

...接口服务，并强调了其安全性和稳定性。比如，微信支付在近期升级了其商户接口功能，不仅支持一键接入多种支付方式，还加强了风险控制和反欺诈机制，确保每笔交易的安全性。 同时，为了满足各类商户对支付清算与结算规则的需求，部分支付服务商开始提供更加透明化、灵活化的查询API。商户不仅可以实时查询账户余额、结算记录，还能自定义设置满额自动结算条件及手动结算手续费率等参数，极大地提高了资金管理效率。 此外，在保障支付安全性方面，MD5签名算法虽广泛应用，但随着技术进步，业界正逐步过渡到更安全的SHA-256等高级加密算法。支付宝等头部企业已开始推动合作伙伴升级签名算法以适应更高的安全标准，进一步保护商户与用户的利益不受侵犯。 值得注意的是，支付接口合规问题同样重要。近期，国家监管部门针对支付行业出台了多项新规定，强调支付机构需严格遵守用户信息保护、反洗钱等相关法规，要求企业在对接支付接口时必须充分考虑监管要求，做好合规审查和技术对接工作。 综上所述，商户在选择和使用支付接口时，除了关注即时到账、多渠道支付等功能特性外，还需要密切关注支付行业的最新动态、技术趋势以及相关法律法规的变化，以便及时调整策略，确保业务流程既高效又合规。

...限极分类的原理与实现方法后，我们发现无论是递归还是非递归方式，在现代信息技术领域都有着广泛的应用。近日，电商平台亚马逊在其商品分类系统升级中就应用了类似的无限级分类技术，以优化用户体验和提高搜索效率。通过构建层次化的商品分类树结构，用户可以更直观、快速地定位到目标商品，同时后台算法也能根据分类结构进行智能推荐。 此外，随着大数据和人工智能的发展，无限极分类也在数据挖掘、机器学习等领域展现出强大的潜力。例如，在处理大规模的文档或知识图谱时，基于深度优先或广度优先策略的无限级分类有助于构建复杂的关系网络，进而提升语义理解和推理能力。一项发表于《ACM Transactions on Information Systems》的研究论文详细探讨了如何利用非递归算法对大规模文本数据进行高效且准确的多层次分类，从而为信息检索、个性化推荐等应用场景提供有力支持。 综上所述，无限极分类作为一种基础的数据处理手段，其重要性不仅体现在传统的数据库设计与查询优化中，而且在前沿的信息技术和人工智能研究中也发挥着不可或缺的作用。对于技术人员来说，深入理解并灵活运用无限极分类方法，无疑将有助于解决实际问题，提升系统的性能与智能化水平。

...什么我们要关心“错误信息”？ 在编程的世界里，错误是不可避免的伙伴。咱们每天跟各种错误打交道，啥语法错误啊，逻辑错误啊，都像是开发过程中的老朋友一样，时不时就来打个招呼。尤其是在Go语言里，错误处理可是个大事儿，因为这能促使开发者写出更稳当、更靠谱的代码。今天我们要聊的是“错误信息”——这东西可不只是一个简单的提示，它就像是侦探破案时的关键线索，能帮我们找到问题的症结所在。 想象一下，当你在编写一个复杂的网络应用程序时，如果某个请求失败了，你会如何追踪问题？如果没有清晰的错误信息，你可能会陷入无尽的调试之中。所以，要是能好好处理和展示错误信息，不仅能让我们程序变得更易于维护，还能大大提升我们的工作效率，省去很多头疼的时刻呢。 2. Go语言中的错误处理 Go语言有一个非常独特且强大的错误处理机制，那就是通过error接口来表示错误。这个接口非常简单，只有一个方法Error()，用于返回一个字符串，这个字符串就是错误信息。 go type error interface { Error() string } 这种设计使得Go语言在处理错误时非常灵活。我们可以自定义任何类型的错误，并通过Error()方法返回具体的错误信息。但是有个重点啊：错误信息得尽量详细清楚，这样我们才能迅速找到问题出在哪。 2.1 错误信息的重要性 错误信息不仅仅是给程序员看的，它还可能被最终用户看到。因此，在编写错误信息时，我们需要考虑两方面： - 面向开发者：确保错误信息足够具体，能够帮助开发者迅速定位问题。 - 面向用户：保持友好性和简洁性，避免暴露过多的技术细节。 举个例子，假设你的应用程序需要从数据库读取数据，但数据库连接失败了。一个好的错误信息可能是：“无法连接到数据库，请检查您的网络连接或联系管理员。这种信息不仅说清楚了问题的来龙去脉（就是数据库连不上），还给咱指了个大概的解决方向呢。 3. 实践中的错误处理 在实际项目中，错误处理是一个贯穿始终的过程。从最简单的错误检查，到复杂的错误链路追踪，每一步都至关重要。让我们来看几个具体的例子，看看如何在Go中实现有效的错误处理。 3.1 基础的错误检查 最基本也是最常见的错误处理方式，就是在函数调用后立即检查返回的错误值。如果错误不为nil，则进一步处理。 go func main() { file, err := os.Open("test.txt") if err != nil { fmt.Println("打开文件失败:", err) return } defer file.Close() // 继续处理文件... } 在这个例子中，我们尝试打开一个名为“test.txt”的文件。如果文件不存在或者权限不足等导致操作失败，os.Open()会返回一个非空的错误对象。通过检查这个错误对象，我们可以及时发现并处理问题。 3.2 使用错误链路 在复杂的应用中，一个操作可能会触发多个后续步骤，每个步骤都可能产生新的错误。在这种情况下，错误链路（即错误传播）变得尤为重要。我们可以利用Go语言的多返回值特性来实现这一点。 go func readConfig(filePath string) (map[string]string, error) { file, err := os.Open(filePath) if err != nil { return nil, fmt.Errorf("打开配置文件失败: %w", err) } defer file.Close() var config map[string]string decoder := json.NewDecoder(file) if err := decoder.Decode(&config); err != nil { return nil, fmt.Errorf("解析配置文件失败: %w", err) } return config, nil } func main() { config, err := readConfig("config.json") if err != nil { log.Fatalf("读取配置文件失败: %v", err) } // 使用配置... } 在这个例子中，readConfig函数尝试打开并解析一个JSON格式的配置文件。如果任何一步失败，我们都会返回一个包含原始错误的错误对象。这样做不仅可以让错误信息更加完整，还便于我们在调用方进行统一处理。 3.3 自定义错误类型 虽然标准库提供的error接口已经足够强大，但在某些场景下，我们可能需要更丰富的错误信息。这时，可以定义自己的错误类型来扩展功能。 go type MyError struct { Message string Code int } func (e MyError) Error() string { return fmt.Sprintf("错误代码%d: %s", e.Code, e.Message) } func doSomething() error { return &MyError{Message: "操作失败", Code: 500} } func main() { err := doSomething() if err != nil { log.Printf("发生错误: %v", err) } } 在这个例子中，我们定义了一个自定义错误类型MyError，它包含了一个消息和一个错误码。这样做的好处是可以根据不同的错误码采取不同的处理策略。 4. 错误信息的最佳实践 最后，我想分享一些我在日常开发中积累的经验，这些经验有助于写出更好的错误信息。 - 明确且具体：错误信息应该直接指出问题所在，避免模糊不清的描述。 - 用户友好的：对于最终用户可见的错误信息，尽量使用通俗易懂的语言。 - 提供解决方案：如果可能的话，给出一些基本的解决建议。 - 避免泄露敏感信息：在生成错误信息时，注意不要暴露敏感数据，如密码或密钥。 结语 错误信息是我们与程序之间的桥梁，它能帮助我们更好地理解问题所在，并找到解决问题的方法。在Go语言里，错误处理不仅仅是个技术活儿，它还代表着一种态度——就是要做出高质量的软件的那种执着精神。希望通过这篇文章，你能在未来的项目中更加重视错误信息的处理，从而写出更加健壮和可靠的代码。 --- 以上内容结合了理论与实践，旨在让你对Go语言中的错误处理有更深的理解。记住，好的错误信息就像是一位优秀的导游，它能带你穿越迷雾，找到正确的方向。

...我们经常需要处理各种数据结构，如数组、向量、列表等。嘿，兄弟！你知道数据结构这玩意儿能帮咱们整理和保管各种信息吧？但是啊，有时候呢，如果我们操作得不当，它也能给我们惹来一堆麻烦，你懂我的意思吗？就像咱们在厨房里做菜，放多了盐或者少放了调料，菜就可能不好吃一样。所以啊，用数据结构的时候可得小心点儿，别让它变成咱们的“小麻烦制造机”！其中之一就是容器大小不足的问题。哎呀，你懂的，就像你去超市购物，东西已经塞满了购物车，再往里塞个大号的西瓜，那购物车肯定要翻车或者搞不好西瓜砸到脚上。程序也一样，如果数据容器已经装得满满的了，你还拼命往里加东西，要么程序就直接罢工，要么就乱七八糟地运行，搞得谁都不开心。为了不让这种尴尬的状况发生，同时给咱们的程序员小伙伴们提供一份贴心的错误提示，C++这门编程语言特地准备了一个叫做 std::length_error 的小工具。它专门用来告诉我们，哎呀，你的容器（就是那个放东西的大盒子）不够大，装不下你想要塞进去的东西啦！这样一来，咱们在写代码的时候，如果遇到了这种情况，就知道是哪里出了问题，然后就可以愉快地修改和解决啦！ 为什么需要 std::length_error 想象一下，你正在开发一个应用程序，它需要在用户输入时动态地增加数据容器的大小。哎呀，兄弟，你可得小心点啊！要是你操作不当，特别是像往杯子里倒水那样，已经装满了还拼命加，那可就麻烦大了。程序也是一样，万一你试图在容器已经满满当当的情况下继续塞东西进去，那可就有可能出岔子。可能就是程序突然罢工，或者变得乱七八糟，啥结果都可能出现。所以啊，记得要适时放手，别让东西堆积成山！使用 std::length_error 可以帮助你在这样的情况下优雅地捕获错误，而不是让程序突然停止工作。 实现 std::length_error 在C++中，std::length_error 是 头文件中的一个类模板。这个类通常用来表示操作的长度超过了容器的当前容量。例如，当你尝试访问一个超出范围的数组索引时，或者在向固定大小的数组或容器添加元素时超过了其最大容量，都会触发 std::length_error。 下面是一个简单的示例代码来展示如何使用 std::length_error： cpp include include include int main() { std::vector vec = {1, 2, 3}; // 尝试向已满的容器添加元素 try { vec.push_back(4); // 这里会触发 std::length_error } catch (const std::length_error& e) { std::cout << "Caught std::length_error: " << e.what() << std::endl; } return 0; } 在这个例子中，我们创建了一个包含三个整数的向量，并尝试向其中添加第四个元素。由于向量已经满了，这会导致 std::length_error 被抛出，然后通过 catch 块捕获并打印错误信息。 如何处理 std::length_error 处理 std::length_error 的方式与处理其他异常类型相同。通常，你会在 try-catch 块中放置可能抛出异常的代码，并在 catch 块中处理错误。例如，在上面的例子中，我们捕获了异常并输出了错误信息。 cpp try { vec.push_back(4); } catch (const std::length_error& e) { std::cerr << "Error: " << e.what() << std::endl; // 可能的处理步骤，例如记录日志、通知用户或尝试释放资源 } 结论 std::length_error 提供了一种机制，使得程序员能够在容器大小不足的情况下得到明确的错误信息，而不是让程序意外崩溃。这对于提高代码的健壮性和用户体验至关重要。哎呀，兄弟！咱们得给程序安个保险丝，对吧？这样，当它碰到那些小麻烦，比如电池没电了或者突然停电啥的，它就能聪明地自我修复，而不是直接挂掉。这样一来，咱们的应用就稳如泰山，用户们也不会觉得突然断线啥的，多爽啊！ 总之，std::length_error 是C++程序员工具箱中的一个强大工具，用于管理和响应容器大小不足的错误情况。哎呀，兄弟！理解并掌握这种错误处理的方法，能让你的软件不仅稳定得像座大山，还能让用户用起来舒心顺手，就像喝了一口冰凉的可乐，那叫一个爽！这样一来，你的程序不仅能在复杂的世界里稳如泰山，还能让使用者觉得你是个细心周到的好伙伴。别忘了，这可是让你的软件在芸芸众生中脱颖而出的秘诀！

...限管理已成为用户隐私保护和网络安全的重要议题。近日，多家知名科技媒体及安全机构报道了关于应用程序过度获取权限的现象，尤其是位置信息、网络访问以及对手机状态和身份读取等敏感权限的使用问题。 例如，《连线》杂志近期发布的一篇深度分析文章指出，某些应用程序在无明显功能需求的情况下申请大量权限，可能导致用户数据泄露风险增大。作者强调，尽管Android系统已逐步强化权限管理机制，但用户自身也需提高警惕，审慎对待每一次权限请求，并定期检查与清理不必要的权限授权。 此外，谷歌公司也在不断优化其Play Store的政策，加强对开发者提交的应用程序进行严格的权限审查。据《TechCrunch》报道，谷歌正计划实施更为细化的权限分类管理，以便用户能更清晰地了解应用所需权限的真实用途，并做出明智的决定。 与此同时，专家建议用户及时更新操作系统以获取最新的安全补丁，同时采用可靠的安全软件监测应用行为，防止滥用权限的行为发生。在未来，随着GDPR（欧盟一般数据保护条例）等法规在全球范围内的影响扩大，如何平衡便利性与隐私保护，将成为Android生态系统持续关注并解决的关键课题。 总之，在这个数字化时代，掌握并有效管理Android应用权限不仅关乎个人隐私，也是维护整个移动网络生态安全的重要环节。用户应不断提升信息安全意识，合理授予应用权限，而开发者则需遵循透明、合法、必要的原则来设计和请求权限，共同构建一个更加安全、可信的移动应用环境。

...解决方案。它支持多种数据格式，包括文本、XML和JSON，广泛应用于各种应用程序中，以实现快速、精确的搜索功能。在本文中，Lucene是实现模糊搜索的关键组件，其FuzzyQuery允许在用户输入不精确时找到相关文档。 FuzzyQuery , Lucene中的一个高级查询工具，用于处理模糊匹配。它通过计算查询词与索引中的单词之间的Levenshtein距离，即编辑距离，来找到相似度达到预设阈值的文档。FuzzyQuery允许一定程度的错误容忍度，使得搜索结果更加灵活，适合纠正拼写错误或者处理用户输入的不确定性。 Levenshtein距离 , 也称为编辑距离，是一种衡量两个字符串间差异的方法，通过计算从一个字符串转换为另一个字符串所需的最少单字符插入、删除或替换操作次数。在FuzzyQuery中，编辑距离用来确定搜索词与索引中的词汇之间的相似度，从而在模糊搜索中找到匹配项。 编辑距离阈值 , 在使用FuzzyQuery时，用户可以设置的一个参数，用于控制模糊匹配的程度。这个值决定了搜索时允许的最大编辑距离，较高的阈值意味着更容易找到与查询词相似的文档，但可能会引入更多的非精确结果。 BM25 , 一种经典的文本检索模型，它根据文档中关键词的出现频率和文档的整体长度等因素计算文档的相关度。在现代搜索引擎中，与BERT结合使用，可以提供更准确的模糊查询结果，尤其是在处理长尾查询时。 BERT , 双向编码器表示变换器，是一种预训练的深度学习模型，特别擅长理解和生成自然语言文本。在搜索引擎中，BERT可以理解查询的语义，从而提高模糊查询的准确性，超越了基于编辑距离的传统方法。 Transformer-based检索模型 , 这类模型基于Transformer架构，如ANCE和ANCE-R，能够捕捉文档间的全局关系，提供更高质量的搜索结果，尤其在处理复杂的模糊查询时，性能优越。 个性化推荐 , 根据用户的个人历史行为、偏好和上下文信息，为用户提供定制化搜索结果的过程。现代搜索引擎通过结合模糊查询和用户行为分析，提供更符合用户需求的搜索体验。

...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。 闭包 定义双层嵌套函数，内层函数可以访问外层函数的变量 将内层函数作为外层函数的返回，此层函数就是闭包函数 在函数嵌套的前提下，内部函数使用了外部函数的变量，并且外部函数返回了内部函数，我们把这个使用外部函数变量的内部函数称为闭包 def outer(logo):def inner(msg):print(f"{logo}:{msg}")return innerfun = outer("java")fun("hello world") 闭包修改外部函数的值 需要用 nonlocal 声明这个外部变量 def outer(num1):def inner(num2):nonlocal num1num1 += num2print(num1)return innerfun = outer(10)fun(10) 输出20 优点： 无需定义全局变量即可实现通过函数，持续的访问、修改某个值 闭包使用的变量的所用于在函数内，难以被错误的调用修改 缺点： 由于内部函数持续引用外部函数的值，所以会导致这一部分内存空间不被释放，一直占用内存 装饰器 装饰器其实也是一种闭包，其功能就是在不破坏目标函数原有的代码和功能的前提下，为目标函数增加新功能 def outer(func):def inner():print("我要睡觉了")func()print("我起床了")return inner@outerdef sleep():print("睡眠中")sleep() 单例模式 单例def strTool():passsignle = strTool()==from 单例 import signlet1 = signlet2 = signleprint(id(t1))print(id(t2)) 工厂模式 将对象的创建由使用原生类本身创建转换到由特定的工厂方法来创建 好处： 大批量创建对象的时候有统一的入口，易于代码维护 当发生修改，仅修改工厂类的创建方法即可 class Person:passclass Worker(Person):passclass Student(Person):passclass Teacher(Person):passclass PersonFactory:def get_person(self,p_type):if p_type == 'w':return Worker()elif p_type == 's':return Student()else:return Teacher()pf = PersonFactory()worker = pf.get_person('w')student = pf.get_person('s')teacher = pf.get_person('t') 多线程 threading模块使用 import threadingimport timedef sing(msg):print(msg)time.sleep(1)def dance(msg):print(msg)time.sleep(1)if __name__ == '__main__':sing_thread = threading.Thread(target=sing,args=("唱歌。。。",))dance_thread = threading.Thread(target=dance,kwargs={"msg":"跳舞。。。"})sing_thread.start()dance_thread.start() Socket Socket（套接字）是进程间通信工具 服务端 创建Socket对象import socketsocket_server = socket.socket() 绑定IP地址和端口socket_server.bind(("localhost", 8888)) 监听端口socket_server.listen(1) 等待客户端链接conn, address =socket_server.accept()print(f"接收到客户端的信息{address}")while True:data: str = conn.recv(1024).decode("UTF-8")print(f"客户端消息{data}") 发送回复消息msg = input("输入回复消息：")if msg == 'exit':breakconn.send(msg.encode("UTF-8")) 关闭连接conn.close()socket_server.close() 客户端、 import socket 创建socket对象socket_client = socket.socket() 连接到服务器socket_client.connect(("localhost", 8888))while True:msg = input("输入发送消息：")if(msg == 'exit'):break 发送消息socket_client.send(msg.encode("UTF-8"))接收返回消息recv_data = socket_client.recv(1024)print(f"服务端回复消息：{recv_data.decode('UTF-8')}") 关闭链接socket_client.close() 正则表达式使用 import res = "pythonxxxxxxpython"result = re.match("python",s) 从左到右匹配print(result) <re.Match object; span=(0, 6), match='python'>print(result.span()) (0, 6)print(result.group()) pythonresult = re.search("python",s) 匹配到第一个print(result) <re.Match object; span=(0, 6), match='python'>result = re.findall("python",s) 匹配全部print(result) ['python', 'python'] 单字符匹配 数量匹配 边界匹配 分组匹配 pattern = "1[35678]\d{9}"phoneStr = "15288888888"result = re.match(pattern, phoneStr)print(result) <re.Match object; span=(0, 11), match='15288888888'> 递归 递归显示目录中文件 import osdef get_files_recursion_dir(path):file_list = []if os.path.exists(path):for f in os.listdir(path):new_path = path + "/" + fif os.path.isdir(new_path):file_list += get_files_recursion_dir(new_path)else:file_list.append(new_path)else:print(f"指定的目录{path},不存在")return []return file_listif __name__ == '__main__':print(get_files_recursion_dir("D:\test")) 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_29385297/article/details/128085103。 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。

...在不同的地方之间传递信息，而且还是在不打扰我们的情况下悄悄进行的那种。不仅如此，它们还能把大家手头的任务平均分配给每个人，就像是食堂里的阿姨，总能把饭分得均匀，让大家都能吃饱。还有，它们还能把重要的信息记录下来，就像我们小时候写日记一样，重要的事情不会忘记。所以，有了它们，我们的工作和生活就变得更加高效和有序了！哎呀，你知道那款叫RabbitMQ的消息中间件吗？这家伙在咱们开发者圈里可火得不得了，简直就是个消息传递的神器！为啥呢？因为它不仅成熟稳定，功能还贼强大，各种特性多到数不清，简直就是咱们搞技术的小伙伴们的最爱！用它来处理消息，那叫一个顺畅，效率杠杠的，怪不得这么多人对它情有独钟呢！本文旨在深入探讨如何在RabbitMQ中实现消息的重新入队机制，这是一个关键的功能，对于处理异常场景、优化系统性能至关重要。 第一部分：理解消息重新入队的基本概念 消息重新入队，简单来说，就是当消费者无法处理消息或者消息处理失败时，RabbitMQ自动将消息重新放入队列的过程。哎呀，这个机制就像是系统的超级救生员，专门负责不让任何消息失踪，还有一套超级厉害的技能，能在系统出状况的时候及时出手，让它重新变得稳稳当当的。就像你出门忘了带钥匙，但有备用钥匙在手，就能轻松解决问题一样，这个机制就是系统的那个备用钥匙，关键时刻能救大急！ 第二部分：消息重新入队的关键因素 - 消息持久化：消息是否持久化决定了消息在RabbitMQ服务器重启后是否能继续存在。启用持久化（basic.publish()方法中的mandatory参数设置为true）是实现消息重新入队的基础。 - 确认机制：通过配置confirm.select，可以确保消息被正确地投递到队列中。这有助于检测消息投递失败的情况，从而触发重新入队流程。 - 死信交换：当消息经过一系列处理后仍不符合接收条件时，可能会被转移到死信队列中。合理配置死信策略，可以避免死信积累，确保消息正常流转。 第三部分：实现消息重新入队的步骤 步骤一：配置持久化 在RabbitMQ中，确保消息持久化是实现重新入队的第一步。通过生产者代码添加持久化标志： python import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='my_queue', durable=True) message = "Hello, RabbitMQ!" channel.basic_publish(exchange='', routing_key='my_queue', body=message, properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2)) 设置消息持久化 connection.close() 步骤二：使用确认机制 通过confirm.select来监听消息确认状态，确保消息成功到达队列： python def on_delivery_confirmation(method_frame): if method_frame.method.delivery_tag in sent_messages: print(f"Message {method_frame.method.delivery_tag} was successfully delivered") else: print("Failed to deliver message") sent_messages = [] connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() channel.confirm_delivery() channel.basic_consume(queue='my_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=False) channel.start_consuming() 步骤三：处理异常与重新入队 在消费端，通过捕获异常并重新发送消息到队列来实现重新入队： python import pika def callback(ch, method, properties, body): try: process_message(body) except Exception as e: print(f"Error processing message: {e}") ch.basic_nack(delivery_tag=method.delivery_tag, requeue=True) def process_message(message): 处理逻辑... pass connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='my_queue') channel.basic_qos(prefetch_count=1) channel.basic_consume(queue='my_queue', on_message_callback=callback) channel.start_consuming() 第四部分：实践与优化 在实际应用中，合理设计队列的命名空间、消息TTL、死信策略等，可以显著提升系统的健壮性和性能。此外，监控系统状态、定期清理死信队列也是维护系统健康的重要措施。 结语 消息重新入队是RabbitMQ提供的一种强大功能，它不仅增强了系统的容错能力，还为开发者提供了灵活的错误处理机制。通过上述步骤的学习和实践，相信你已经对如何在RabbitMQ中实现消息重新入队有了更深入的理解。嘿，兄弟！听我一句，你得明白，做事情可不能马虎。每一个小步骤，每一个细节，都像是你在拼图时放的一块小片儿，这块儿放对了，整幅画才好看。所以啊，在你搞设计或者实现方案的时候，千万要细心点儿，谨慎点儿，别急躁，慢慢来，细节决定成败你知道不？这样出来的成果，才能经得起推敲，让人满意！愿你在构建分布式系统时，能够充分利用RabbitMQ的强大功能，打造出更加稳定、高效的应用。

...csearch作为其数据处理和分析的核心工具。然而，正如文章所提到的，即使是最先进的技术，也难免会在实际应用中遭遇各种挑战。就在上周，一家大型电商公司因Elasticsearch集群配置不当，导致系统在高峰时段出现大规模服务中断，影响了数十万用户的购物体验。事后调查发现，问题的根源同样在于数据格式的不一致以及索引映射的疏忽，这再次提醒我们，无论技术多么成熟，细节上的把控始终是决定成败的关键。 与此同时，国际上对于大数据安全性的关注也在持续升温。欧盟刚刚通过了一项新的法规，要求所有企业必须定期审计其数据存储和处理流程，以确保符合最新的隐私保护标准。这一政策无疑给依赖Elasticsearch的企业带来了额外的压力，因为任何微小的配置失误都可能引发严重的法律后果。例如，某家跨国科技公司在去年就因未能妥善管理用户数据而被处以巨额罚款，成为行业内的警示案例。 从技术角度来看，Elasticsearch社区最近发布了一系列更新，旨在提升系统的稳定性和扩展性。其中一项重要的改进是对动态映射功能的优化，使得开发者能够在不中断服务的情况下快速调整字段类型。此外，新版还引入了更加灵活的权限控制机制，允许管理员为不同团队分配差异化的访问权限，从而有效降低误操作的风险。 回到国内，随着“东数西算”工程的逐步推进，西部地区正在成为新的数据中心集聚地。在这种背景下，如何利用Elasticsearch高效整合分布式数据资源，已成为许多企业亟需解决的问题。专家建议，企业在部署Elasticsearch时应优先考虑采用云原生架构，这样不仅能大幅降低运维成本，还能显著提高系统的容灾能力。 总而言之，无论是技术层面还是管理层面，Elasticsearch的应用都需要我们保持高度的警觉和敏锐的洞察力。正如古语所说：“千里之堤，溃于蚁穴。”只有注重每一个细节，才能真正发挥这项技术的巨大潜力。未来，随着更多创新解决方案的涌现，相信Elasticsearch将在推动数字经济发展的过程中扮演越来越重要的角色。

...se的性能测试与调优方法 1. 引言 在大数据时代，HBase作为一款开源、分布式、面向列族的NoSQL数据库，因其卓越的水平扩展性及海量数据处理能力而备受瞩目。不过，在实际操作里头，对HBase做性能测试和调优这个步骤可是超级重要的！这不仅仅关系到系统的坚挺度和运转快慢，更直接影响到我们处理业务的速度有多快，还有用户使用起来舒不舒服，爽不爽的问题。这篇文咱要接地气地聊聊怎么给HBase做性能测试的大事儿，还会手把手教大家一些超实用的调优诀窍和小技巧。 2. HBase性能测试基础 在着手进行HBase性能测试前，我们需要先了解其基本工作原理。HBase基于Hadoop HDFS存储数据，利用RegionServer处理读写请求，通过Zookeeper进行集群协调。所以，平常我们聊性能测试时，经常会提到几个关键指标。就好比，读写速度怎么样，响应时间快不快，能同时处理多少请求，还有资源利用效率高不高，这些都是咱们评估性能表现的重点要素~ 示例代码（创建表并插入数据）： java Configuration config = HBaseConfiguration.create(); config.set("hbase.zookeeper.quorum", "zk_host:2181"); HTable table = new HTable(config, "test_table"); Put put = new Put(Bytes.toBytes("row_key")); put.add(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("cq"), Bytes.toBytes("value")); table.put(put); 3. HBase性能测试方法 （1）基准测试 使用Apache BenchMark工具（如YCSB，Yahoo! Cloud Serving Benchmark），可以模拟不同场景下的读写压力，以此评估HBase的基础性能。比如说，我们可以尝试调整各种不同的参数来考验HBase，就好比设置不同数量的同时在线用户，改变他们的操作行为（比如读取或者写入数据），甚至调整数据量的大小。然后，咱们就可以通过观察HBase在这些极限条件下的表现，看看它是否能够坚挺如初，表现出色。 （2）监控分析 利用HBase自带的监控接口或第三方工具（如Grafana+Prometheus）实时收集并分析集群的各项指标，如RegionServer负载均衡状况、内存使用率、磁盘I/O、RPC延迟等，以发现可能存在的性能瓶颈。 4. HBase性能调优策略 （1）配置优化 - 网络参数：调整hbase.client.write.buffer大小以适应网络带宽和延迟。 - 内存分配：合理分配BlockCache和MemStore的空间，以平衡读写性能。 - Region大小：根据数据访问模式动态调整Region大小，防止热点问题。 （2）架构优化 - 增加RegionServer节点，提高并发处理能力。 - 采用预分裂策略避免Region快速膨胀导致的性能下降。 （3）数据模型优化 - 合理设计RowKey，实现热点分散，提升查询效率。 - 根据查询需求选择合适的列族压缩算法，降低存储空间占用。 5. 实践案例与思考过程 在一次实践中，我们发现某业务场景下HBase读取速度明显下滑。经过YCSB压测后，定位到RegionServer的BlockCache已满，导致频繁的磁盘IO。于是我们决定给BlockCache扩容，让它变得更大些，同时呢，为了让热点现象不再那么频繁出现，我们对RowKey的结构进行了大刀阔斧的改造。这一系列操作下来，最终咱们成功让系统的性能蹭蹭地往上提升啦！在这个过程中，我们可是实实在在地感受到了，摸清业务特性、一针见血找准问题所在，还有灵活运用各种调优手段的重要性，这简直就像是打游戏升级一样，缺一不可啊！ 6. 结语 性能测试与调优是HBase运维中的必修课，它需要我们既具备扎实的技术理论知识，又要有敏锐的洞察力和丰富的实践经验。经过对HBase从头到脚、一丝不苟的性能大考验，再瞅瞅咱的真实业务场景，咱们能针对性地使出一些绝招进行调优。这样一来，HBase就能更溜地服务于我们的业务需求，在大数据的世界里火力全开，展现它那无比强大的能量。