[创建自定义子网的Docker网络 ]的搜索结果

...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！

...猜怎么着？要是咱们的网络慢了、断了或者提供的服务不给力了，那可就糟糕了。这种时候，咱们的Solr系统啊，可能就会变得特别吃力，运行起来就不那么顺畅了。就像是咱们在做一件大事儿，结果突然停电了，那事儿肯定就办不成啦！所以啊，保持网络稳定和外部服务正常运行，对咱们的Solr来说，真的超级重要！嘿，兄弟！你听说了吗？这篇文章可不是普通的报告，它可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。

...ze=(6,9))定义饼状图的标签，标签是列表labels = [ '实践与经验','交流与反馈','培训与学习']每个标签占多大，会自动去算百分比sizes = [70,20,10]colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue']colors = ['gray','00FFFF','FF1493']灰、粉、蓝绿将某部分爆炸出来， 使用括号，将第一块分割出来，数值的大小是分割出来的与其他两块的间隙explode = (0.05,0.05,0)patches,l_text,p_text = plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,labeldistance = 1.1,autopct = '%3.1f%%',shadow = False,startangle = 90,pctdistance = 0.6)labeldistance，文本的位置离远点有多远，1.1指1.1倍半径的位置autopct，圆里面的文本格式，%3.1f%%表示小数有三位，整数有一位的浮点数shadow，饼是否有阴影startangle，起始角度，0，表示从0开始逆时针转，为第一块。一般选择从90度开始比较好看pctdistance，百分比的text离圆心的距离patches, l_texts, p_texts，为了得到饼图的返回值，p_texts饼图内部文本的，l_texts饼图外label的文本改变文本的大小方法是把每一个text遍历。调用set_size方法设置它的属性for t in l_text:t.set_size(25)for t in p_text:t.set_size(20) 设置x，y轴刻度一致，这样饼图才能是圆的plt.axis('equal')plt.legend(loc="upper left",frameon=False,fontsize=20,borderaxespad=-5)plt.title('721法则', y=-0.1,fontsize=30,loc="center")plt.savefig("721法则.png")plt.show() 下图还是我画的，当然，没有上面那个美观。 第二个图import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.family']='SimHei'plt.figure(figsize=(6, 9))labels = '实践与经验','交流与反馈','培训与学习'sizes = [70.0,20.0,10.0]explode = (0.1,0,0)colors = ['gray','00FFFF','FF1493']plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,labeldistance=1.1,\autopct='%d%%',shadow=True,counterclock=False)plt.legend(loc="upper left",frameon=False,fontsize=18,borderaxespad=-5)plt.axis('equal')plt.title('721法则', y=-0.1,fontsize=18)plt.savefig("721法则.png")plt.show() 结论：我们不但要会画，还要学着画得尽可能美，实践是唯一的途径。 Python入门教程 如果你现在还是不会Python也没关系，下面我会给大家免费分享一份Python全套学习资料， 包含视频、源码、课件，希望能帮到那些不满现状，想提升自己却又没有方向的朋友，可以和我一起来学习交 流。 ① Python所有方向的学习路线图，清楚各个方向要学什么东西 ② 600多节Python课程视频，涵盖必备基础、爬虫和数据分析 ③ 100多个Python实战案例，含50个超大型项目详解，学习不再是只会理论 ④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包 ⑤ 爬虫与反爬虫攻防教程包，含15个大型网站迫解 ⑥ 爬虫APP逆向实战教程包，含45项绝密技术详解 ⑦ 超300本Python电子好书，从入门到高阶应有尽有 ⑧ 华为出品独家Python漫画教程，手机也能学习 ⑨ 历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便 👉Python学习视频600合集👈 观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。 👉实战案例👈 光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。 👉100道Python练习题👈 检查学习结果。 👉面试刷题👈 资料领取 上述这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN官方，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码输入“领取资料” 即可领取 好文推荐 了解python的前景：https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127187029 了解python的兼职：https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127125308 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/130861900。 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。

...t // 首先，我们定义Map函数 db.sales.mapReduce( function() { // 输出键为产品ID，值为销售金额 emit(this.product_id, this.amount); }, function(key, values) { // 将所有销售金额相加得到总销售额 var total = 0; for (var i = 0; i < values.length; i++) { total += values[i]; } return total; }, { "out": { "inline": 1, "pipeline": [ {"$group": {"_id": "$_id", "total_sales": {$sum: "$value"} }} ] } } ); 这段代码首先通过map()函数将每个销售记录映射到键为product_id和值为amount的键值对。哎呀，这事儿啊，就像是这样：首先，你得有个列表，这个列表里头放着一堆商品，每一项商品下面还有一堆数字，那是各个商品的销售价格。然后，咱们用一个叫 reduce() 的魔法棒来处理这些数据。这个魔法棒能帮咱们把每一样商品的销售价格加起来，就像数钱一样，算出每个商品总共卖了多少钱。这样一来，我们就能知道每种商品的总收入啦！哎呀，你懂的，我们用out这个参数把结果塞进了一个临时小盒子里面。然后，我们用$group这个魔法棒，把数据一通分类整理，看看哪些地方数据多，哪些地方数据少，这样就给咱们的数据做了一次大扫除，整整齐齐的。 3. 性能优化与注意事项 在使用MapReduce时，有几个关键点需要注意，以确保最佳性能： - 数据分区：合理的数据分区可以显著提高MapReduce的效率。通常，我们会根据数据的分布情况选择合适的分区策略。 - 内存管理：MapReduce操作可能会消耗大量内存，特别是在处理大型数据集时。合理设置maxTimeMS选项，限制任务运行时间，避免内存溢出。 - 错误处理：在实际应用中，处理潜在的错误和异常情况非常重要。例如，使用try-catch块捕获并处理可能出现的异常。 4. 进阶技巧与高级应用 对于那些追求更高效率和更复杂数据处理场景的开发者来说，以下是一些进阶技巧： - 使用索引：在Map阶段，如果数据集中有大量的重复键值对，使用索引可以在键的查找过程中节省大量时间。 - 异步执行：对于高并发的应用场景，可以考虑将MapReduce操作异步化，利用MongoDB的复制集和分片集群特性，实现真正的分布式处理。 结语 MapReduce在MongoDB中的应用，为我们提供了一种高效处理大数据集的强大工具。哎呀，看完这篇文章后，你可不光是知道了啥是MapReduce，啥时候用，还能动手在自己的项目里把MapReduce用得溜溜的！就像是掌握了新魔法一样，你学会了怎么给这玩意儿加点料，让它在你的项目里发挥出最大效用，让工作效率蹭蹭往上涨！是不是感觉整个人都精神多了？这不就是咱们追求的效果嘛！嘿，兄弟！听好了，掌握新技能最有效的办法就是动手去做，尤其是像MapReduce这种技术。别光看书上理论，找一个你正在做的项目，大胆地将MapReduce实践起来。你会发现，通过实战，你的经验会大大增加，对这个技术的理解也会更加深入透彻。所以，行动起来吧，让自己的项目成为你学习路上的伙伴，你肯定能从中学到不少东西！让我们继续在数据处理的旅程中探索更多可能性！

...ery Pi设备，在网络级别采用DNS阻止程序的形式。 您对Pi进行映像，将网络设置为将该Pi用作DNS服务器，并在无法正常工作时将一些站点列入白名单。 I was initially skeptical, but I'm giving it a try. It doesn't process all network traffic, it's a DNS hop on the way out that intercepts DNS requests for known problematic sites and serves back nothing. 最初我对此表示怀疑，但现在尝试一下。 它不会处理所有网络流量，它是途中的DNS跃点，可拦截对已知问题站点的DNS请求，并且不提供任何服务。 Installation is trivial if you just run unread and untrusted code from the 'net ;) 如果您只是从'net;)运行未读和不受信任的代码，则安装很简单。 curl -sSL https://install.pi-hole.net | bash Otherwise, follow their instructions and download the installer, study it, and run it. 否则，请遵循他们的指示并下载安装程序，对其进行研究并运行。 I put my pi-hole installation on the metal, but there's also a very nice Docker Pi-hole setup if you prefer that. You can even go further, if, like me, you have Synology NAS which can also run Docker, which can in turn run a Pi-hole. 我将pi-hole安装在金属上，但是如果您愿意的话，还有一个非常好的Docker Pi-hole设置。 如果像我一样，如果您拥有也可以运行Docker的Synology NAS ，那么它甚至可以运行Pi-hole，您甚至可以走得更远。 Within the admin interface you can tail the logs for the entire network, which is also amazing to see. You think you know what's talking to the internet from your house - you don't. Everything is logged and listed. After installing the Pi-hole roughly 18% of the DNS queries heading out of my house were blocked. At one point over 23% were blocked. Oy. 在管理界面中，您可以跟踪整个网络的日志，这也很令人惊讶。 您认为自己知道从家里到互联网的谈话内容，而您却不知道。 一切都记录并列出。 安装完Pi漏洞后，大约有18％的DNS查询从我家出来。 一度超过23％被阻止。 哦 NOTE: If you're using an Amplifi HD or any "clever" router, you'll want to change the setting "Bypass DNS cache" otherwise the Amplifi will still remain the DNS lookup of choice on your network. This setting will also confuse the Pi-hole and you'll end up with just one "client" of the Pi-hole - the router itself. 注意：如果您使用Amplifi HD或任何“智能”路由器，则需要更改设置“绕过DNS缓存”，否则Amplifi仍将是您网络上首选的DNS查找。 此设置还会混淆PiKong，您最终只会得到PiKong的一个“客户端”，即路由器本身。 For me it's less about advertising - especially on small blogs or news sites I want to support - it's about just obnoxious tracking cookies and JavaScript. I'm going to keep using Pi-hole for a few months and see how it goes. Do be aware that some things WILL break. Could be a kid's iPhone free-to-play game that won't work unless it can download an add, could be your company's VPN. You'll need to log into http://pi.hole/admin (make sure you save your password when you first install, and you can only change it at the SSH command line with "pihole -a -p") and sometimes disable it for a few minutes to test, then whitelist certain domains. I suspect after a few weeks I'll have it nicely dialed in. 对我来说，它与广告无关，尤其是在我要支持的小型博客或新闻网站上，它只是关于令人讨厌的跟踪cookie和JavaScript。 我将继续使用Pi-hole几个月，看看效果如何。 请注意，有些事情会中断。 可能是一个孩子的iPhone免费游戏，除非可以下载附件，否则它将无法正常工作，可能是您公司的VPN。 您需要登录http：//pi.hole/admin (确保在首次安装时保存密码，并且只能在SSH命令行中使用“ pihole -a -p”更改密码)，有时将其禁用几分钟以进行测试，然后将某些域列入白名单。 我怀疑几周后我会拨好电话。 翻译自: https://www.hanselman.com/blog/blocking-ads-before-they-enter-your-house-at-the-dns-level-with-pihole-and-a-cheap-raspberry-pi pi-hole 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/cunfusq0176/article/details/109051003。 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。

...跟踪和分析工具，使得网络数据包过滤、性能监控等功能能够在不影响主线程性能的前提下实现近乎实时的数据读取与更新。 另外，知名计算机科学家Paul E. McKenney于2022年发表了一篇关于RCU最新进展和技术挑战的深度论文，其中深入剖析了RCU在未来多核处理器架构下的扩展性问题以及可能的解决方案。他强调，在面对日益复杂的硬件环境时，RCU机制需要不断演进以适应更高级别的并发控制需求。 同时，随着云计算和大数据技术的发展，RCU在分布式存储系统中的作用也逐渐凸显。例如，Ceph文件系统通过借鉴RCU思想，设计出适用于自身场景的读写同步算法，有效提高了大规模集群环境下的数据一致性保障能力。 综上所述，RCU作为Linux内核中不可或缺的同步原语，其理论研究和实践应用都在与时俱进，为现代操作系统及分布式系统的高效稳定运行提供了有力支撑。未来，我们有理由期待更多基于RCU机制的创新技术和解决方案涌现，持续推动软件工程领域的发展进步。

...术大行其道的今天，《Docker in Action》成为了深入理解容器技术和实践DevOps理念的必备读物。它不仅介绍了Docker的基础操作，更探讨了如何利用Docker实现持续集成、微服务架构设计等前沿议题。 此外，随着人工智能与机器学习热潮的兴起，《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》成为许多想入门AI领域的读者首选。此书通过实例教学，使读者能迅速掌握使用Python进行机器学习模型构建与应用部署。 综上所述，结合经典书籍与最新技术趋势的延伸阅读，能够帮助学习者拓宽视野、增强技能，更好地应对日新月异的计算机科学技术挑战。

... 在这个例子中，我们创建了一个AbortController实例，并通过调用它的abort()方法来中断定时器。嘿，瞧瞧最后一行输出啊！这告诉我们出问题了，是个“AbortError”，简单说就是有某个操作被强行中断啦。 --- 二、AbortError的实际应用场景 说到AbortError的应用场景，我觉得最典型的就是网络请求了。你有没有过这样的经历？比如你在网页上点了个下载按钮，想看个大图或者视频啥的。刚点完没多久，就觉得“这速度也太磨叽了吧！再等下去我都快睡着了”，然后一狠心就直接取消了操作。哎呀，这就像是服务器那边正拼了命地给你打包数据呢，结果你这边的浏览器直接甩出一句：“兄弟，不用忙活了，我不等了！””这就是AbortError发挥作用的地方。 让我们来看一段代码： javascript async function fetchData() { const controller = new AbortController(); const signal = controller.signal; try { const response = await fetch('https://example.com/large-file', { signal }); console.log('数据已成功获取'); } catch (error) { if (error.name === 'AbortError') { console.log('请求被用户取消'); } else { console.error('发生了其他错误:', error); } } // 取消请求 controller.abort(); } fetchData(); 在这段代码里，我们使用AbortController来管理一个网络请求。如果用户决定取消请求，我们就调用controller.abort()，这时fetch函数会抛出一个AbortError。嘿嘿，简单来说呢，就是咱们逮住这个错误，看看它是不是个“AbortError”，如果是的话，就用一种超优雅的方式把它处理了，不搞什么大惊小怪的。 --- 三、AbortError与其他错误的区别 说到错误，难免要和其他错误比较一番。比如说嘛，就有人会好奇地问：“AbortError跟一般的错误到底有啥不一样呀？”说实话呢，这个问题我也琢磨了好久好久，头都快想大了！ 首先，AbortError是一种特殊的错误类型，专门用于表示操作被人为中断的情况。其实很多小错误啊，就是程序员自己不小心搞出来的，像打字打错了变量名，或者一激动让数组越界了之类的，都是挺常见的乌龙事件。简单来说呢，这俩的区别就是——AbortError就像是个“计划内”的小插曲，咱们事先知道它可能会发生，也能提前做好准备去应对；但普通的错误嘛，就好比是突然从天而降的小麻烦，压根儿没得防备，让人措手不及！ 举个例子： javascript function divide(a, b) { if (b === 0) { throw new Error('除数不能为零'); } return a / b; } try { console.log(divide(10, 0)); // 抛出普通错误 } catch (error) { console.error(error.message); // 输出 "除数不能为零" } 在这个例子中，divide函数因为传入了非法参数（即分母为0）而抛出了一个普通错误。而如果我们换成AbortError呢？ javascript const controller = new AbortController(); function process() { setTimeout(() => { console.log('处理完成'); }, 5000); } process(); controller.abort(); // 中断处理 这里虽然也有中断操作的意思，但并没有抛出任何错误。这就像是说，AbortError不会自己偷偷跑出来捣乱，得咱们主动去点那个abort()按钮才行。就好比你得自己动手去按开关，灯才不会自己亮起来一样。 --- 四、深入探讨AbortError的优缺点 说到优点嘛，我觉得AbortError最大的好处就是它让我们的代码更加健壮和可控。比如说啊，在面对一堆同时涌来的请求时， AbortError 就像一个神奇的开关，能帮我们把那些没用的请求一键关掉，这样就不会白白浪费资源啦！对了，它还能帮咱们更贴心地照顾用户体验呢！比如说，当用户等得花儿都快谢了，就给个机会让他们干脆放弃这事儿，省得干着急。 但是呢，凡事都有两面性。AbortError也有它的局限性。首先，它只适用于那些支持AbortSignal接口的操作，比如fetch、XMLHttpRequest之类。如果你尝试在一个不支持AbortSignal的操作上使用它，那就会直接报错。另外啊，要是随便乱用 AbortError 可不好，比如说老是取消请求的话，系统可能就会被折腾得够呛，负担越来越重，你说是不是？ 说到这里，我想起了之前开发的一个项目，当时为了优化性能，我给每个API请求都加了AbortController，结果发现有时候会导致页面加载速度反而变慢了。后来经过反复调试，我才意识到，频繁地取消请求其实是得不偿失的。所以啊，大家在使用AbortError的时候一定要权衡利弊，不能盲目追求“安全”。 --- 五、总结与展望 总的来说，AbortError是一个非常实用且有趣的错误类型。它不仅能让我们更轻松地搞定那些乱七八糟的异步任务，还能让代码变得更好懂、更靠谱！不过，就像任何工具一样，它也需要我们在实践中不断摸索和完善。 未来，随着前端开发越来越复杂，我相信AbortError会有更多的应用场景。不管是应对一大堆同时进行的任务，还是让咱们跟软件互动的时候更顺畅、更开心，它都绝对是我们离不开的得力助手！所以，各位小伙伴，不妨多尝试用它来解决实际问题，说不定哪天你会发现一个全新的解决方案呢！ 好了，今天的分享就到这里啦。希望能给大家打开一点思路，也期待大家在评论区畅所欲言，分享你的想法！最后，祝大家coding愉快，早日成为编程界的高手！

...作系统的一部分，提供网络环境中的中央身份认证、授权与目录服务功能。管理员可以利用Active Directory管理域内的用户账户、计算机、组策略、安全设置等资源。文章提及AdRestore工具能够恢复Server 2003 Active Directory对象，表明该工具在AD故障恢复场景中有重要作用。 登录会话（Logon Sessions） , 在多用户操作系统的环境中，登录会话是指用户通过验证后，在系统上创建的一个独立的工作环境，其中包含了用户的配置、权限和其他相关状态信息。Sysinternals工具集中的LogonSessions工具则能列出当前系统上的所有活动登录会话，帮助管理员监控和管理用户登录情况。 动态磁盘分区（Dynamic Disk Partitioning） , 动态磁盘是Windows操作系统中相对于基本磁盘而言的一种更为灵活的磁盘管理方式，它可以支持诸如跨多个物理磁盘的卷扩展等功能。LDMDump工具在文章中被提及，作用是倾倒逻辑磁盘管理器在Windows 2000动态磁盘分区上的数据库内容，从而让管理员了解和分析动态磁盘的详细配置信息。

...监听节点的变化，或者创建那种“限时有效”的临时小隔间啥的，功能特别强大！这些特性使得ZooKeeper成为构建复杂分布式算法的理想选择。 比如说，当你往ZooKeeper里创建一个节点时，可以选择让它变成“持久型”还是“临时型”。打个比方，持久型节点就像那种“铁打的营盘”，哪怕服务器突然重启了，它也能稳如泰山，啥事没有；而临时型节点呢，就有点像“过路的客人”，只要你一断开连接，它就自觉地“卷铺盖走人”了，连影子都不剩。这种灵活性为我们实现分布式锁提供了基础。 除此之外，还有一个非常重要的功能叫做“顺序节点”。这意味着当你创建一个节点时，ZooKeeper会自动为其分配一个唯一的序列号。这个功能简直太适合用来模拟排队或者搞定排序啦，而且还是实现分布式锁的核心法宝呢！ --- 三、分布式锁的实现思路 现在我们明白了ZooKeeper的基本能力，接下来就该聊聊分布式锁的具体实现了。分布式锁这个东西啊，说白了原理还挺简单的：大家都想抢锁的时候，就都去创建一个临时的小节点，接着看看自己创建的那个节点是不是队列里排第一的小可爱。要是自己是“老大”，那锁就归你啦！如果是的话，那么它就获得了锁；如果不是，那就需要等待直到轮到自己为止。 听起来是不是有点抽象？没关系，让我用一段伪代码来帮你理清思路： python def acquire_lock(zookeeper_client, lock_path): 创建一个临时顺序节点 node = zookeeper_client.create(lock_path + "/lock-", ephemeral=True, sequence=True) 获取所有子节点并排序 children = sorted(zookeeper_client.get_children(lock_path)) 检查自己是否是最小的节点 if node.endswith(children[0]): print("I got the lock!") return True 如果不是，就监听前一个节点的变化 predecessor = children[children.index(node) - 1] zookeeper_client.wait_for_event(lock_path + "/" + predecessor) 当前节点变成了最小节点时再次尝试获取锁 return acquire_lock(zookeeper_client, lock_path) 这段代码展示了如何通过递归的方式来不断尝试获取锁。其实吧，表面上看这事不复杂，但真要弄好还挺讲究的。比如说，怎么在出错的时候不慌不忙地重试，而不是乱成一锅粥；还有啊，怎么才能防止那些烦人的死锁情况，不然程序一卡住就头疼了。这些问题都需要我们在实际开发过程中仔细考虑。 --- 四、可重用性的秘密武器 到这里，你可能会问：“既然每次获取锁都要重新创建一个新的节点，那怎么才能让锁变得可重用呢？”答案就在于ZooKeeper的“临时节点”特性。 还记得我说过临时节点会在客户端断开连接时自动删除吗？这就意味着我们可以设计一种模式，在客户端成功获取锁之后，保持与ZooKeeper的长连接状态。只要连接一直保持，锁就不会丢失，其他客户端也无法抢占它。等到任务完成或者需要释放锁的时候，再主动删除对应的节点即可。 为了更好地理解这一点，让我们看一个具体的例子。假设我们现在有一个任务队列系统，每个任务都需要加锁才能执行。以下是一个简化版的Python实现： python import time from kazoo.client import KazooClient zk = KazooClient(hosts='localhost:2181') zk.start() def process_task(task_id): lock_path = "/task_lock" lock_node = None try: 尝试获取锁 while not lock_node: lock_node = zk.create(lock_path + "/task-", ephemeral=True, sequence=True) print(f"Processing task {task_id}") time.sleep(5) 模拟任务耗时 finally: 确保无论如何都要释放锁 if lock_node: zk.delete(lock_node) process_task(1) process_task(2) 在这个例子中，我们定义了一个process_task函数来模拟处理任务的过程。每次调用该函数时，它都会尝试获取锁，并在任务完成后自动释放锁。你说的那个锁啊，因为它是个临时节点嘛，所以哪怕程序突然挂了或者被强制关闭了，这个锁自己就会乖乖消失，这样系统就不会乱套，挺靠谱的！ --- 五、总结与展望 好了，到这里我们已经大致了解了ZooKeeper是如何实现分布式锁的可重用性的。其实吧，咱们从最开始琢磨分布式锁是干啥用的，然后一路研究它是怎么工作的、里面那些技术细节到底是啥，到现在为止，我觉得大家对这个话题应该已经搞得挺明白了，甚至可以说是心里有谱了！ 当然啦，ZooKeeper的应用远不止于此。它还可以用来实现配置中心、Leader选举等功能。未来如果有机会的话，我很乐意继续跟大家分享更多关于它的精彩内容！如果你有任何疑问或者想法，也欢迎随时留言交流哦～编程之路漫漫，我们一起加油吧！

... 在这个例子中，我们定义了一个简单的HTTP服务器，其中包含了错误处理逻辑。如果在处理请求时遇到错误，processRequest函数会返回一个error对象。哎呀，兄弟！这事儿得这么干：首先，咱们得动用 writeError 这个功能，把出错的提示给记到日记本里头去。要是服务器启动的时候遇到啥问题，那咱们就别藏着掖着，直接把错误的信息给大伙儿瞧一瞧，这样大家也好知道哪儿出了岔子，好及时修修补补。 2. 日志记录的最佳实践 日志记录是监控系统健康状况、追踪错误来源以及优化应用性能的关键手段。哎呀，你懂的，GoSpring这个家伙可厉害了！它能跟好多不同的日志工具玩得转，比如那个基础的log，还有那个火辣辣的zap。想象一下，就像是你有好多不同口味的冰淇淋可以选择，无论是奶油味、巧克力味还是草莓味，GoSpring都能给你完美的体验。而且，它还能让你自己来调调口味，比如你想让日志多一些颜色、或者想让它在特定的时候特别响亮，GoSpring都能满足你，真的超贴心的！ 示例代码： go package main import ( "log" "os" "go.uber.org/zap" ) func main() { // 初始化日志器 sugarLogger := zap.NewExample().Sugar() defer sugarLogger.Sync() http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r http.Request) { sugarLogger.Info("Processing request", zap.String("method", r.Method), zap.String("path", r.URL.Path)) }) err := http.ListenAndServe(":8080", nil) if err != nil { sugarLogger.Fatal("Server start error", zap.Error(err)) } } 在这个例子中，我们使用了go.uber.org/zap库来初始化日志器。咱们用个俏皮点的糖糖(Sugar())功能做了一个小版的日志记录工具，这样就能更轻松地往里面塞进各种日志信息了。就像是给日记本添上了便利贴，想记录啥就直接贴上去，简单又快捷！当服务器启动失败时，日志器会自动记录错误信息并结束程序执行。 3. 结合错误处理与日志记录的最佳实践 在实际应用中，错误处理和日志记录通常是紧密相连的。正确的错误处理策略应该包括： - 异常捕获：确保捕获所有潜在的错误，并适当处理或记录它们。 - 上下文信息：在日志中包含足够的上下文信息，帮助快速定位问题根源。 - 日志级别：根据错误的严重程度选择合适的日志级别（如INFO、ERROR）。 - 错误重试：对于可以重试的操作，实现重试机制，并在日志中记录重试尝试。 示例代码： go package main import ( "context" "math/rand" "time" "go.uber.org/zap" ) func main() { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5time.Second) defer cancel() for i := 0; i < 10; i++ { err := makeNetworkCall(ctx) if err != nil { zap.Sugar().Errorf("Network call %d failed: %s", i, err) } else { zap.Sugar().Infof("Network call %d succeeded", i) } time.Sleep(1 time.Second) } } func makeNetworkCall(ctx context.Context) error { time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(10)) time.Millisecond) return fmt.Errorf("network call failed after %d ms", rand.Intn(10)) } 在这个例子中，我们展示了如何在一个循环中处理网络调用，同时利用context来控制调用的超时时间。在每次调用失败时，我们记录详细的错误信息和调用次数。这种做法有助于在出现问题时快速响应和诊断。 结论 通过上述实践，我们可以看到GoSpring如何通过结构化错误处理和日志记录来提升应用的健壮性和维护性。哎呀，兄弟！如果咱们能好好执行这些招数，那可真是大有裨益啊！不仅能大大缩短遇到问题时，咱们得花多少时间去修复，还能省下一大笔银子呢！更棒的是，还能让咱们团队里的小伙伴们，心往一处想，劲往一处使，互相理解，配合得天衣无缝。这感觉，就像是大家在一块儿打游戏，每个人都有自己的角色，但又都为了一个共同的目标而努力，多带劲啊！哎呀，你知道吗？当咱们的应用越做越大，用GoSpring的那些工具和好方法，简直就是如虎添翼啊！这样咱就能打造出一个既稳如泰山又快如闪电，还特别容易打理的系统。想象一下，就像给你的小花园施肥浇水，让每一朵花都长得茁壮又美丽，是不是感觉棒极了？所以啊，别小看了这些工具和最佳实践，它们可是你建大事业的得力助手！

...使用VMware软件创建并运行了deepin虚拟机，以便于在非deepin系统环境下搭建和测试deepin系统上的开发环境及应用软件。 SSH服务（Secure Shell） , 一种网络协议，用于加密远程登录会话和命令执行过程，确保数据传输的安全性。在文中，通过启动SSH服务，用户可以在本地主机通过命令行工具安全地连接到deepin虚拟机进行远程操作和管理。 JDK（Java Development Kit） , Java开发工具包，包含了Java编译器、Java运行时环境（JRE）、以及一系列用于开发Java应用程序所需的工具和库文件。在文章中，安装JDK8是为了为deepin系统提供Java开发环境，支持基于Java语言的项目构建与运行。 Node.js , 一个开源、跨平台的JavaScript运行环境，允许开发者使用JavaScript编写服务器端代码，实现高性能、可伸缩的网络应用。文中提到安装Node.js，并配置淘宝源以优化npm包下载速度，为开发基于Node.js的后端服务或者全栈Web应用提供了基础条件。 Nginx , 一款高性能的HTTP和反向代理服务器，同时也可用作邮件代理服务器和负载均衡器。在该文场景下，Nginx被用作Web服务器，负责处理和分发来自客户端的HTTP请求，对于部署静态网站或作为Web应用的前端服务器非常适用。 PostgreSQL , 一种开源的关系型数据库管理系统，支持丰富的SQL标准和高级特性，如窗口函数、多版本并发控制等。在文中安装PostgreSQL是为了解决项目中的持久化存储需求，用于存放应用的数据。 Redis , 一个开源的、内存中的数据结构存储系统，常被用作数据库、缓存和消息中间件。在该篇文章里，Redis被安装和配置，用来提高应用的数据读写性能，尤其是在高并发场景下提供快速响应的能力。

...应的符号引用，再在类创建时或运行时解析、翻译到具体的内存地址之中。 常量池中每一项常量都是一张表，这里我只找到了JDK1.7之前的常量池项目类型表，见下图。 常量池项目类型表： 常量池常量项的结构总表： 比如我这里测试的class文件第一项常量，它的标志位是Ox0a，即十进制10，即表示tag为10的常量项，查表发现是CONSTANT_Methodref_info类型，和上面反编译之后的到的第一个常量是一致的，Methodref表示类中方法的符号引用。查上面《常量池常量项的结构总表》可以看到Methodref中含有3个项目，第一个tag就是上述的Ox0a，那么第二个项目就是Ox0006，第三个项目就是Ox000f，分别指向的CONSTANT_Class_info索引项和CONSTANT_NameAndType_info索引项为6和15，那么反编译的结果该项常量指向的应该是6和15，查看上面反编译的图应证我们的推测是对的。后面的常量项就以此类推。 这里需要特殊说明一下utf8常量项的内容，这里我以第29项常量项解释，也就是最后一项常量项。查《常量池常量项的结构总表》可以看到utf8项有三个内容：tag、length、bytes。tag表示常量项类型，这里是Ox01，表示是CONSTANT_Utf8_info类型，紧接着的是长度length，这里是Ox0015，即十进制21，那么再紧接着的21个字节都表示该项常量项的具体内容。特别注意length表示的最大值是65535，所以Java程序中仅能接收小于等于64KB英文字符的变量和变量名，否则将无法编译。 5.访问标志（Access Flags） 在常量池结束后，紧接着的两个字节代表访问标志（Access Flags），该标志用于识别一些类或者接口层次的访问信息，其中包括：Class是类还是接口、是否定义为public、是否定义为abstract类型、类是否被声明为final等。 访问标志表 标志位一共有16个，但是并不是所有的都用到，上表只列举了其中8个，没有使用的标志位统统置为0，access_flags只有2个字节表示，但是有这么多标志位怎么计算而来的呢？它是由标志位为true的标志位值取或运算而来，比如这里我演示的class文件是一个类并且是public的，所以对应的ACC_PUBLIC和ACC_SIPER标志应该置为true，其余标志不满足则为false，那么access_flags的计算过程就是：Ox0001 | Ox0020 = Ox0021 篇幅原因，未完待续...... 参考文献：《深入理解Java虚拟机》 END 本篇文章为转载内容。原文链接：https://javar.blog.csdn.net/article/details/97532925。 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。

...que_ptr还支持创建动态数组。在C++中，创建数组有很多方法，如下所示： // 静态数组，在编译时决定了数组大小int arr[10];// 通过指针创建在堆上的数组，可在运行时动态指定数组大小，但需要手动释放内存int arr = new int[10];// 通过std::vector容器创建动态数组，无需手动释放数组内存vector<int> arr(10);// 通过unique_ptr创建动态数组，也无需手动释放数组内存，比vector更轻量化unique_ptr<int[]> arr(new int[10]); 这里需要注意的是，不管vector还是unique_ptr，虽然可以帮我们自动释放数组内存，但如果数组的元素是复杂数据类型时，我们还需要在其析构函数中正确释放内存。 真正的智能指针：shared_ptr auto_ptr和unique_ptr都有或多或少的缺陷，因此C++11还推出了shared_ptr，这也是目前工程内使用最多最广泛的智能指针，他使用引用计数（感觉有参考Objective-C的嫌疑），实现对同一块内存可以有多个引用，在最后一个引用被释放时，指向的内存才释放，这也是和unique_ptr最大的区别。 另外，使用shared_ptr过程中有几点需要注意： 构造shared_ptr的方法，如下示例代码所示，我们尽量使用shared_ptr构造函数或者make_shared的方式创建shared_ptr，禁止使用裸指针赋值的方式，这样会shared_ptr难于管理指针的生命周期。 // 使用裸指针赋值构造，不推荐，裸指针被释放后，shared_ptr就野了，不能完全控制裸指针的生命周期，失去了智能指针价值int p = new int(10);shared_ptr<int>sp = p;delete p; // sp将成为野指针，使用sp将crash// 将裸指针作为匿名指针传入构造函数，一般做法，让shared_ptr接管裸指针的生命周期，更安全shared_ptr<int>sp1(new int(10));// 使用make_shared，推荐做法，更符合工厂模式，可以连代码中的所有new，更高效；方法的参数是用来初始化模板类shared_ptr<int>sp2 = make_shared<int>(10); 禁止使用指向shared_ptr的裸指针，也就是智能指针的指针，这听起来就很奇怪，但开发中我们还需要注意，使用shared_ptr的指针指向一个shared_ptr时，引用计数并不会加一，操作shared_ptr的指针很容易就发生野指针异常。 shared_ptr<int>sp = make_shared<int>(10);cout << sp.use_count() << endl; //输出1shared_ptr<int> sp1 = &sp;cout << (sp1).use_count() << endl; //输出依然是1(sp1).reset(); //sp成为野指针cout << sp << endl; //crash 使用shared_ptr创建动态数组，在介绍unique_ptr时我们就讲过创建动态数组，而shared_ptr同样可以做到，不过稍微复杂一点，如下代码所示，除了要显示指定析构方法外（因为默认是T的析构函数，不是T[]），另外对外的数据类型依然是shared_ptr<T>，非常有迷惑性，看不出来是数组，最后不能直接使用下标读写数组，要先get()获取裸指针才可以使用下标。所以，不推荐使用shared_ptr来创建动态数组，尽量使用unique_ptr，这可是unique_ptr为数不多的优势了。 template <typename T>shared_ptr<T> make_shared_array(size_t size) {return shared_ptr<T>(new T[size], default_delete<T[]>());}shared_ptr<int>sp = make_shared_array(10); //看上去是shared<int>类型，实际上是数组sp.get()[0] = 100; //不能直接使用下标读写数组元素，需要通过get()方法获取裸指针后再操作 用shared_ptr实现多态，在我们使用裸指针时，实现多态就免不了定义虚函数，那么用shared_ptr时也不例外，不过有一处是可以省下的，就是析构函数我们不需要定义为虚函数了，如下面代码所示： class A {public:~A() {cout << "dealloc A" << endl;} };class B : public A {public:~B() {cout << "dealloc B" << endl;} };int main(int argc, const char argv[]) {A a = new B();delete a; //只打印dealloc Ashared_ptr<A>spa = make_shared<B>(); //析构spa是会先打印dealloc B，再打印dealloc Areturn 0;} 循环引用，笔者最先接触引用计数的语言就是Objective-C，而OC中最常出现的内存问题就是循环引用，如下面代码所示，A中引用B，B中引用A，spa和spb的强引用计数永远大于等于1，所以直到程序退出前都不会被退出，这种情况有时候在正常的业务逻辑中是不可避免的，而解决循环引用的方法最有效就是改用weak_ptr，具体可见下一章。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:shared_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb;spb->a = spa;return 0;} //main函数退出后，spa和spb强引用计数依然为1，无法释放 刚柔并济：weak_ptr 正如上一章提到，使用shared_ptr过程中有可能会出现循环引用，关键原因是使用shared_ptr引用一个指针时会导致强引用计数+1，从此该指针的生命周期就会取决于该shared_ptr的生命周期，然而，有些情况我们一个类A里面只是想引用一下另外一个类B的对象，类B对象的创建不在类A，因此类A也无需管理类B对象的释放，这个时候weak_ptr就应运而生了，使用shared_ptr赋值给一个weak_ptr不会增加强引用计数（strong_count），取而代之的是增加一个弱引用计数（weak_count），而弱引用计数不会影响到指针的生命周期，这就解开了循环引用，上一章最后的代码使用weak_ptr可改造为如下代码。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:weak_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb; //spb强引用计数为2，弱引用计数为1spb->a = spa; //spa强引用计数为1，弱引用计数为2return 0;} //main函数退出后，spa先释放，spb再释放，循环解开了使用weak_ptr也有需要注意的点，因为既然weak_ptr不负责裸指针的生命周期，那么weak_ptr也无法直接操作裸指针，我们需要先转化为shared_ptr，这就和OC的Strong-Weak Dance有点像了，具体操作如下：shared_ptr<int> spa = make_shared<int>(10);weak_ptr<int> spb = spa; //weak_ptr无法直接使用裸指针创建if (!spb.expired()) { //weak_ptr最好判断是否过期，使用expired或use_count方法，前者更快spb.lock() += 10; //调用weak_ptr转化为shared_ptr后再操作裸指针}cout << spa << endl; //20 智能指针原理 看到这里，智能指针的用法基本介绍完了，后面笔者来粗浅地分析一下为什么智能指针可以有效帮我们管理裸指针的生命周期。 使用栈对象管理堆对象 在C++中，内存会分为三部分，堆、栈和静态存储区，静态存储区会存放全局变量和静态变量，在程序加载时就初始化，而堆是由程序员自行分配，自行释放的，例如我们使用裸指针分配的内存；而最后栈是系统帮我们分配的，所以也会帮我们自动回收。因此，智能指针就是利用这一性质，通过一个栈上的对象（shared_ptr或unique_ptr）来管理一个堆上的对象（裸指针），在shared_ptr或unique_ptr的析构函数中判断当前裸指针的引用计数情况来决定是否释放裸指针。 shared_ptr引用计数的原理 一开始笔者以为引用计数是放在shared_ptr这个模板类中，但是细想了一下，如果这样将shared_ptr赋值给另一个shared_ptr时，是怎么做到两个shared_ptr的引用计数同时加1呢，让等号两边的shared_ptr中的引用计数同时加1？不对，如果还有第二个shared_ptr再赋值给第三个shared_ptr那怎么办呢？或许通过下面的类图便清楚个中奥秘。 [ boost中shared_ptr与weak_ptr类图 ] 我们重点关注shared_ptr<T>的类图，它就是我们可以直接操作的类，这里面包含裸指针T，还有一个shared_count的对象，而shared_count对象还不是最终的引用计数，它只是包含了一个指向sp_counted_base的指针，这应该就是真正存放引用计数的地方，包括强应用计数和弱引用计数，而且shared_count中包含的是sp_counted_base的指针，不是对象，这也就意味着假如shared_ptr<T> a = b，那么a和b底层pi_指针指向的是同一个sp_counted_base对象，这就很容易做到多个shared_ptr的引用计数永远保持一致了。 多线程安全 本章所说的线程安全有两种情况： 多个线程操作多个不同的shared_ptr对象 C++11中声明了shared_ptr的计数操作具有原子性，不管是赋值导致计数增加还是释放导致计数减少，都是原子性的，这个可以参考sp_counted_base的源码，因此，基于这个特性，假如有多个shared_ptr共同管理一个裸指针，那么多个线程分别通过不同的shared_ptr进行操作是线程安全的。 多个线程操作同一个shared_ptr对象 同样的道理，既然C++11只负责sp_counted_base的原子性，那么shared_ptr本身就没有保证线程安全了，加入两个线程同时访问同一个shared_ptr对象，一个进行释放（reset），另一个读取裸指针的值，那么最后的结果就不确定了，很有可能发生野指针访问crash。 作者：腾讯技术工程 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYwMjI2MA==&mid=2649743462&idx=1&sn=c9d94ddc25449c6a0052dc48392a33c2&utm_source=tuicool&utm_medium=referralmp.weixin.qq.com 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_31467557/article/details/113049179。 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。

...的各种操作请求（比如创建节点、删除节点等）。嘿嘿，想象一下，这就好比一个超挤的电梯，已经装满了人，再有人想挤进去肯定会被拒之门外啦！ZooKeeper也一样，当它的小“队伍”排满了的时候，新来的请求就别想加塞儿了，直接就被它无情地“拒绝”了，然后还甩给你一个“异常”的小牌子，意思是说：“兄弟，这儿真的装不下了！”这种情况通常发生在高并发场景下，或者是网络延迟导致请求堆积。 为了更好地理解这个问题，我们可以看看下面这段代码： java import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apache.zookeeper.CreateMode; public class ZookeeperExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建ZooKeeper实例 ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, event -> { System.out.println("ZooKeeper event: " + event); }); // 创建一个节点 String nodePath = zk.create("/testNode", "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); System.out.println("Node created at path: " + nodePath); // 关闭连接 zk.close(); } } 在这个简单的例子中，我们尝试创建一个ZooKeeper实例并创建一个节点。如果这个时候ZooKeeper的队列满了，就会抛出CommitQueueFullException。所以，接下来我们要做的就是想办法避免这种情况的发生。 --- 二、为什么会出现CommitQueueFullException？ 在深入讨论解决方案之前，我觉得有必要先搞清楚为什么会发生这种异常。其实，这背后涉及到了ZooKeeper的一些设计细节。 首先，ZooKeeper的队列大小是由配置文件中的zookeeper.commitlog.capacity参数决定的。默认情况下，这个值是比较小的，可能只有几兆字节。想象一下，你的应用像一个忙碌的快递站，接到了无数订单（也就是那些请求）。但要是快递小哥忙得顾不上送货，订单就会越堆越多，很快整个站点就塞满了，连下一份订单都没地方放了！ 其次，网络环境也是一个重要因素。有时候，客户端和服务端之间的网络延迟会导致请求堆积。就算客户端那边请求没那么频繁，但要是服务端反应慢了，照样会出问题啊。 最后，还有一个容易被忽视的原因就是客户端的连接数过多。每个连接都会占用一定的资源，包括内存和CPU。要是连上的用户太多了，但服务器的“体力”又不够强（比如内存、CPU之类的资源有限），那它就很容易“忙不过来”，导致请求都排着队等着，根本处理不完。 说到这里，我忍不住想吐槽一下自己曾经犯过的错误。嘿，有次我在测试环境里弄了个能扛大流量的程序，结果发现ZooKeeper老是蹦出个叫“CommitQueueFullException”的错误，烦得不行！我当时就纳闷了：“我明明设了个挺合理的线程池大小啊，怎么还出问题了呢？”后来一查才发现，坏事了，是客户端的连接数配少了，结果请求都堵在那儿了，就像高速公路堵车一样。真是教训深刻啊！ --- 三、如何优雅地处理CommitQueueFullException？ 既然知道了问题的根源，那接下来就要谈谈具体的解决办法了。我觉得可以从以下几个方面入手： 1. 调整队列大小 最直接的办法当然是增大队列的容量。通过修改zookeeper.commitlog.capacity参数，可以让ZooKeeper拥有更大的缓冲空间。其实嘛，这个方法也不是啥灵丹妙药，毕竟咱们手头的硬件资源就那么多，要是傻乎乎地把队列弄得太长，说不定反而会惹出别的麻烦，比如让系统跑得更卡之类的。 代码示例： properties zookeeper.commitlog.capacity=10485760 上面这段配置文件的内容表示将队列大小调整为10MB。你可以根据实际情况进行调整。 2. 优化客户端逻辑 很多时候，CommitQueueFullException并不是因为服务器的问题，而是客户端的请求模式不合理造成的。比如说，你是否可以合并多个小请求为一个大请求？或者是否可以采用批量操作的方式减少请求次数？ 举个例子，假设你在做一个日志采集系统，每天需要向ZooKeeper写入成千上万个临时节点。与其每次都往一个节点里写东西，不如一口气往多个节点里写，这样能大大减少你发出的请求次数，省事儿又高效！ 代码示例： java List nodesToCreate = Arrays.asList("/node1", "/node2", "/node3"); List createdNodes = zk.create("/batch/", new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL, nodesToCreate.size()); System.out.println("Created nodes: " + createdNodes); 在这段代码中，我们一次性创建了三个临时节点，而不是分别调用三次create()方法。这样的做法不仅减少了请求次数，还提高了效率。 3. 增加服务器资源 如果以上两种方法都不能解决问题，那么可能就需要考虑升级服务器硬件了。比如增加内存、提升CPU性能，甚至更换更快的磁盘。当然，这通常是最后的选择，因为它涉及到成本和技术难度。 4. 使用异步API ZooKeeper提供了同步和异步两种API，其中异步API可以在一定程度上缓解CommitQueueFullException的问题。异步API可酷了！你提交个请求，它立马给你返回结果，根本不用傻等那个响应回来。这样一来啊，就相当于给任务队列放了个假，压力小了很多呢！ 代码示例： java import org.apache.zookeeper.AsyncCallback.StringCallback; public class AsyncExample implements StringCallback { @Override public void processResult(int rc, String path, Object ctx, String name) { if (rc == 0) { System.out.println("Node created successfully at path: " + name); } else { System.err.println("Failed to create node with error code: " + rc); } } public static void main(String[] args) throws Exception { ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, null); zk.createAsync("/asyncTest", "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT, new AsyncExample(), null); } } 在这段代码中，我们使用了createAsync()方法来异步创建节点。相比于同步版本，这种方式不会阻塞主线程，从而降低了队列满的风险。 --- 四、总结与展望 通过今天的探讨，我相信大家都对CommitQueueFullException有了更深刻的理解。嘿，别被这个错误吓到！其实啊，它也没那么可怕。只要你找到对的方法，保证分分钟搞定，就跟玩儿似的！ 回顾整个过程，我觉得最重要的是要保持冷静和耐心。遇到技术难题的时候啊，别慌！先搞清楚它到底是个啥问题，就像剥洋葱一样，一层层搞明白本质。接着呢，就一步一步地去找解决的办法，慢慢来，总能找到出路的！就像攀登一座高山一样，每一步都需要脚踏实地。 最后，我想鼓励大家多动手实践。理论固然重要，但真正的成长来自于不断的尝试和失败。希望大家能够在实际项目中运用今天学到的知识，创造出更加优秀的应用！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你还有什么疑问或者想法，欢迎随时交流哦～

...含了数个 .ts 的网络地址； .ts 文件是可以播放的视频片段； 发现 可以通过合并 .ts 片段可以得到完整视频； 出现一个问题：playlist.m3u8 怎么获取？ 发现：https://v.douyu.com/api/stream/getStreamUrl 可以获取 playlist.m3u8 文件地址； 需要POST传入一些参数才行，发现： sign 参数是一种签名，一般通过JS生成，找了半天没有方法生成 sign 参数； 通过查阅大佬文献发现：手机端的斗鱼视频有接口可以直接获取 playlist.m3u8 文件地址，成功越过 sign 签名防线； 手机端斗鱼视频链接：https://vmobile.douyu.com/show/0Q8mMY0xXDL749Ad 通过抓包发现：https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=0Q8mMY0xXDL749Ad； 这就解决了playlist.m3u8 文件获取问题：json[‘data’][‘video_url’] 第一个难题解决！！； 综上所述，整理一下具体采集流程： 获取vid = 0Q8mMY0xXDL749Ad (就是链接中的参数)； 通过 https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=0Q8mMY0xXDL749Ad 获取 playlist.m3u8 文件地址； 解析 playlist.m3u8 文件提取所有 .ts文件； 下载所有 .ts 文件； 合并 .ts 成视频文件输出； Python实现 不要开启线程池，因为会有一些问题 app.py config 中可以配置 import requestsimport reimport jsonimport timeimport pymongoimport psutilfrom hashlib import md5from moviepy.editor import from multiprocessing import Pool基本配置config = {'UID':'gKpdxKRWXwaW',用户ID'CID':104,栏目ID'TYPE':1, 1=>按用户id采集列表，2=>按栏目ID采集列表'TIME_START':1,起始时间'TIME_ENT':500,结束时间'PAGE_START':1,起始页'PAGE_END':10,结束页'TIME_GE':0,每个下载间隔时间'POOL':False,是否开启线程池'CHECKID':True, True 过滤已经下载过的视频 False 不过滤'FILE_PATH':'F:/ceshi/',下载目录，【会自动创建文件夹】'TS_PATH':'F:/ceshi/download/',缓存文件目录，【会自动创建文件夹】'DB_URL':'localhost',数据库地址'DB_NAME':'douyu',数据库名称''DB_TABLE':'douyu'数据库表}MongoDB初始化client = pymongo.MongoClient(config['DB_URL'])mango_db = client[config['DB_NAME']]MongoDB存储def save_to_mango(result):if mango_db[config['DB_TABLE']].insert_one({'vid':result}):print('成功存储到MangoDB')return Truereturn FalseMongoDB验证重复def check_to_mongo(vid):count = mango_db[config['DB_TABLE']].find({'vid':vid}).count()if count==0:return Falsereturn True删除文件def del_file(page):if os.path.exists(page): 删除文件，可使用以下两种方法。os.remove(page) os.unlink(my_file)else:print('no such file:%s' % page)循环列表删除文件def loop_del_file(arr):for item in arr:del_file(item)请求器def get_content_requests(url):headers = {}headers['user-agent']='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'headers['cookie'] = 'dy_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; acf_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; Hm_lvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1556514266,1557050422,1557208315; acf_auth=; acf_auth_wl=; acf_uid=; acf_nickname=; acf_username=; acf_own_room=; acf_groupid=; acf_notification=; acf_phonestatus=; _dys_lastPageCode=page_video,page_video; Hm_lpvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1557209469; _dys_refer_action_code=click_author_video_cate2'try:req_content = requests.get(url,headers = headers)if req_content.status_code == 200:return req_contentprint('请求失败：',url)return Noneexcept:print('请求失败：', url)return None把时间换算成秒def str_to_int(time):try:time_array = time.split(':')time_int = (int(time_array[0])60)+int(time_array[1])return time_intexcept:print('~~~~~计算视频时间失败~~~~~')return None提取需要采集的数据def get_list(html,type = 1):data = []try:list_json = json.loads(str(html))for om in list_json['data']['list']:gtime = str_to_int(om['video_str_duration'])if gtime > config['TIME_START'] and gtime < config['TIME_ENT']:if type == 2:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['url'].split('show/')[1]})else:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['hash_id']})return dataexcept:print('~~~~~数据提取失败~~~~~')return None解析playlist.m3u8def get_ts_list(m3u8):data = []try:html_m3u8_json = json.loads(m3u8)m3u8_text = get_content_requests(html_m3u8_json['data']['video_url'])m3u8_vurl =html_m3u8_json['data']['video_url'].split('playlist.m3u8?')[0]if m3u8_text:get_text = re.findall(',\n(.?).ts(.?)\n',m3u8_text.text,re.S)for item in get_text:data.append(m3u8_vurl+item[0]+'.ts'+item[1])return datareturn Noneexcept:print('~~~~~解析playlist.m3u8失败~~~~~')return None 杀死moviepy产生的特定进程def killProcess(): 处理python程序在运行中出现的异常和错误try: pids方法查看系统全部进程pids = psutil.pids()for pid in pids: Process方法查看单个进程p = psutil.Process(pid) print('pid-%s,pname-%s' % (pid, p.name())) 进程名if p.name() == 'ffmpeg-win64-v4.1.exe': 关闭任务 /f是强制执行，/im对应程序名cmd = 'taskkill /f /im ffmpeg-win64-v4.1.exe 2>nul 1>null' python调用Shell脚本执行cmd命令os.system(cmd)except:pass下载.ts文件def download_ts(m3u8_list,name):try:if not os.path.exists(config['FILE_PATH']):os.makedirs(config['FILE_PATH'])if not os.path.exists(config['TS_PATH']):os.makedirs(config['TS_PATH'])if os.path.exists(config['FILE_PATH']+name+'.mp4'):name = name+'_'+str(int(time.time()))print('开始下载：',name)L = []R = []for p in m3u8_list:ts_find = get_content_requests(p)file_ts = '{0}{1}.ts'.format(config['TS_PATH'],md5(ts_find.content).hexdigest())with open(file_ts,'wb') as f:f.write(ts_find.content)R.append(file_ts)hebing = VideoFileClip(file_ts)L.append(hebing)killProcess()print('下载完成：',file_ts)mp4file = '{0}{1}.mp4'.format(config['FILE_PATH'],name)final_clip = concatenate_videoclips(L)final_clip.to_videofile(mp4file, fps=24, remove_temp=True)killProcess()loop_del_file(R)print('\n下载完成：',name)print('')return Trueexcept:print('~~~~~合成.ts文件失败~~~~~')return None下载视频列表def list_get_kong(list_json):for item in list_json:y = Trueif config['CHECKID']:if check_to_mongo(item['vid']):print('~~~~~检测到重复项~~~~~')y = Falseif y:get_show_html = get_content_requests('https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=' + item['vid'])if get_show_html:m3u8_list = get_ts_list(get_show_html.text)if m3u8_list:download = download_ts(m3u8_list, item['title'])if download: save_to_mango(item['vid'])time.sleep(config['TIME_GE'])控制器def main(page):if config['TYPE']==1:print('~~~~~按用户ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/author/getAuthorVideoListByNew?up_id={0}&cate2_id=0&limit=30&page={1}'.format(config['UID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,1)if list_json:list_get_kong(list_json)else:print('~~~~~按列表ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/video/listData?page={1}&cate2Id={0}&action=new'.format(config['CID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,2)if list_json:list_get_kong(list_json)初始化if __name__=='__main__':if config['POOL']:groups = [x for x in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1)]pool = Pool()pool.map(main, groups)else:for item in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1):main(item)print('~~~~~已经完成【所有操作】~~~~~') 总结：众所周知，BiliBili是一个学习的网站！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_35875470/article/details/89857445。 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。

...的链接 java实现网络爬虫：https://www.cnblogs.com/1996swg/p/7355577.html Jsoup教程：https://www.jianshu.com/p/fd5caaaa950d 接下来，我通过Jsoup来实现爬取彼岸桌面里面的图片进行爬虫学习！！！ 我用的开发工具是IDEA，jdk是1.7版本，项目结构大致如下所示： 一、页面分析 首先来分析一下彼岸桌面的网页的结构： 我们第一个看到的是网站的域名为http://www.netbian.com/，它有如上所示的分类，我们尝试着点开一些分类去看一下他的链接。 通过点击每个分类，发现不同的分类下，地址栏显示为域名后面拼接这对应分类的拼音，但在分类为王者荣耀之后的拼接的确是“s/分类拼音”。这样我们可以创建一个枚举类，将所有分类集中管理。在common包下创建一个Kind枚举类： package com.asahi.common;/ 分类的枚举/public enum Kind {RILI("rili"), DONGMAN("dongman"), FENGJING("fengjing"), MEINV("meinv"), YOUXI("youxi"), YINGSHI("yingshi"),DONGTAI("dongtai"), WEIMEI("weimei"), SHEJI("sheji"), KEAI("keai"), QICHE("qiche"), HUAHUI("huahui"),DONGWU("dongwu"), JIERI("jieri"), RENWU("renwu"), MEISHI("meishi"), SHUIGUO("shuiguo"), JIANZHU("jianzhu"),TIYU("tiyu"), JUNSHI("junshi"), FEIZHULIU("feizhuliu"), QITA("qita"), WANGZHERONGYAO("s/wangzherongyao"), HUYAN("s/huyan"), LOL("s/lol");String kind;Kind(String kind) {this.kind = kind;}public static boolean contains(String test) {for (Kind c : Kind.values()) {if (c.kind.equals(test)) {return true;} }return false;} } 这里我添加了一个比较的方法供之后判断输入的分类名是否包含在这些分类里面。 接下来我们在分析分类面的展示情况，以美女分类页面为例(●´∀｀●)，最下边有分页，如果只获取这个页面的图片并不能获取所有美女图，我们还需要点击每一个分页，从分页中获取所有的图片。通过分析发现，第一页的链接是在原有链接基础上拼接“/index.htm”，从第二页之后拼接的是“/index_页号.htm”。 这样我们只需要获取总页数在依次遍历拼接就可以了，现在的问题是如何获取总页数，我一开始的想法是获取分页中“共167页”这个标签后再只保留数字就可以个，但发现运行后获取不到该元素节点，经过排查了解到这个标签是通过js生成的，于是我转换了思路，通过获取最后一个页号来得到一共分了多少页 Document root_doc = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/").get();Elements els = root_doc.select("main .page a");//这里els.eq(els.size() - 2的原因是后边确定按钮用的是a标签要去掉，再去掉一个“下一页”标签Integer page = Integer.parseInt(els.eq(els.size() - 2).text()); 分类页中图片所在的标签结构为： 分类页面下的图片不是我们想要的，我们想要的是点击进去详细页的高清大图，所以需要获取a标签的链接，再从这个链接中获取真正想要的图片。 详细页中图片所在的标签结构为： 二、代码实现 到这里分类页分析的差不多了，我们通过代码来进行获取图片。首先导入Jsoup的jar包：jsoup-1.12.1.jar，如果采用Maven请导入下边的依赖。 <dependency><groupId>org.jsoup</groupId><artifactId>jsoup</artifactId><version>1.12.1</version></dependency> 在utils创建JsoupPic类，并添加getPic方法，代码如下： public static void getPic(String kind) throws Exception {//get请求方式进行请求Document root_doc = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/").get();//获取分页标签，用于获取总页数Elements els = root_doc.select("main .page a");Integer page = Integer.parseInt(els.eq(els.size() - 2).text());for (int i = 1; i < page; i++) {Document document = null;//这里判断的是当前页号是否为1，如果为1就不拼页号，否则拼上对应的页号if (i == 1) {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index.htm").get();} else {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index_" + i + ".htm").get();}//获取每个分页链接里面a标签的链接，进入链接页面获取当前图拼的大尺寸图片Elements elements = document.select("main .list li a");for (Element element : elements) {String href = element.attr("href");String picUrl = "http://www.netbian.com" + href;Document document1 = Jsoup.connect(picUrl).get();Elements elements1 = document1.select(".endpage .pic p a img");//获取所有图片的链接System.out.println(elements1);} }} 在分类页中有一个隐藏的问题图片： 正常的图片链接都是以“/”开头，以“.htm”结尾，而每个分类下的第三张图片的链接都是“http://pic.netbian.com/”，如果不过滤的话会报如下错误： 所以这里必须要判断一下: Elements elements = document.select("main .list li a");for (Element element : elements) {String href = element.attr("href");//判断是否是以“/”开头if (href.startsWith("/")) {String picUrl = "http://www.netbian.com" + href;Document document1 = Jsoup.connect(picUrl).get();Elements elements1 = document1.select(".endpage .pic p a img");System.out.println(elements1);} } 到这里，页面就已经分析好了，问题基本上已经解决了，接下来我们需要将图片存到我们的系统里，这里我将图片保存到我的电脑桌面上，并按照分类来存储图片。 首先是要获取桌面路径，在utils包下创建Download类，添加getDesktop方法，代码如下： public static File getDesktop(){FileSystemView fsv = FileSystemView.getFileSystemView();File path=fsv.getHomeDirectory(); return path;} 接着我们再该类中添加下载图片的方法： //urlPath为网络图片的路径，savePath为要保存的本地路径（这里指定为桌面下的images文件夹）public static void download(String urlPath,String savePath) throws Exception {// 构造URLURL url = new URL(urlPath);// 打开连接URLConnection con = url.openConnection();//设置请求超时为5scon.setConnectTimeout(51000);// 输入流InputStream is = con.getInputStream();// 1K的数据缓冲byte[] bs = new byte[1024];// 读取到的数据长度int len;// 输出的文件流File sf=new File(savePath);int randomNo=(int)(Math.random()1000000);String filename=urlPath.substring(urlPath.lastIndexOf("/")+1,urlPath.length());//获取服务器上图片的名称filename=new java.text.SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd-HH-mm-ss").format(new Date())+randomNo+filename;//时间+随机数防止重复OutputStream os = new FileOutputStream(sf.getPath()+"\\"+filename);// 开始读取while ((len = is.read(bs)) != -1) {os.write(bs, 0, len);}// 完毕，关闭所有链接os.close();is.close();} 写好后，我们再完善一下JsouPic中的getPic方法。 public static void getPic(String kind) throws Exception {//get请求方式进行请求Document root_doc = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/").get();//获取分页标签，用于获取总页数Elements els = root_doc.select("main .page a");Integer page = Integer.parseInt(els.eq(els.size() - 2).text());for (int i = 1; i < page; i++) {Document document = null;//这里判断的是当前页号是否为1，如果为1就不拼页号，否则拼上对应的页号if (i == 1) {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index.htm").get();} else {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index_" + i + ".htm").get();}File desktop = Download.getDesktop();Download.checkPath(desktop.getPath() + "\\images\\" + kind);//获取每个分页链接里面a标签的链接，进入链接页面获取当前图拼的大尺寸图片Elements elements = document.select("main .list li a");for (Element element : elements) {String href = element.attr("href");if (href.startsWith("/")) {String picUrl = "http://www.netbian.com" + href;Document document1 = Jsoup.connect(picUrl).get();Elements elements1 = document1.select(".endpage .pic p a img");Download.download(elements1.attr("src"), desktop.getPath() + "\\images\\" + kind);} }} } 在Download类中，我添加了checkPath方法，用于判断目录是否存在，不存在就创建一个。 public static void checkPath(String savePath) throws Exception {File file = new File(savePath);if (!file.exists()){file.mkdirs();} } 最后在mainapp包内创建PullPic类，并添加主方法。 package com.asahi.mainapp;import com.asahi.common.Kind;import com.asahi.common.PrintLog;import com.asahi.utils.JsoupPic;import java.util.Scanner;public class PullPic {public static void main(String[] args) throws Exception {new PullPic().downloadPic();}public void downloadPic() throws Exception {System.out.println("启动程序>>\n请输入所爬取的分类：");Scanner scanner = new Scanner(System.in);String kind = scanner.next();while(!Kind.contains(kind)){System.out.println("分类不存在，请重新输入：");kind = scanner.next();}System.out.println("分类输入正确！");System.out.println("开始下载>>");JsoupPic.getPic(kind);} } 三、成果展示 最终的运行结果如下： 最终的代码已上传到我的github中，点击“我的github”进行查看。 在学习Java爬虫的过程中，我收获了很多，一开始做的时候确实遇到了很多困难，这次写的获取图片也是最基础的，还可以继续深入。本来我想写一个通过多线程来获取图片来着，也尝试着去写了一下，越写越跑偏，暂时先放着不处理吧，等以后有时间再来弄，我想问题应该不大，只是考虑的东西有很多。希望大家多多指点不足，有哪些需要改进的地方，我也好多学习学习๑乛◡乛๑。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39693281/article/details/108463868。 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。

...数）。 【注意：此处定义与X轴平行的那组边为长边，与Y轴平行的那组边为宽边】 请编写一个程序计算这两张卡片叠加后所形成的绿色区域的面积。 输入 单组输入。 第1行输入四个整数，分别表示蓝色长方形透明卡片的左上角坐标（X坐标和Y坐标）、长和宽。两两之间用英文空格隔开。 第2行输入四个整数，分别表示黄色长方形透明卡片的左上角坐标（X坐标和Y坐标）、长和宽。两两之间用英文空格隔开。 两张长方形透明卡片的X坐标和Y坐标的取值范围为[-1000, 1000]，长和宽的取值范围为[1,200]。 输出 输出一个非负整数，表示两张卡片叠加后所形成的绿色区域的面积。 思维题 画个图自己推公式就行，我这不是最简做法 给出下图，可以参考我的做法 include <bits/stdc++.h>using namespace std;int main(){int x,y,xx,yy,a,b,aa,bb;int i,j;scanf("%d%d%d%d",&x,&y,&a,&b);scanf("%d%d%d%d",&xx,&yy,&aa,&bb);int dx=abs(x-xx);int dy=abs(y-yy);if(x<=xx){i=min(aa,a-dx);}else i=min(a,aa-dx);if(y>=yy){j=min(bb,b-dy);}else j=min(b,bb-dy);if(i<=0||j<=0)puts("0");else printf("%d\n",ij);return 0;} B: 勤劳的老杨 题目描述 勤劳的老杨最近收到了一个任务清单，在这个清单上有N项不同的工作任务。对于每一项任务都给出了两个时间[X, Y]，其中X表示任务的起始时间（任务从第X天开始，包含第X天），Y表示任务的结束时间（任务到第Y天结束，包含第Y天）。 认真的老杨对待每一项任务都是一心一意的。一旦他决定做某一项任务，在该任务没有完成之前他不会同时再做另一项任务，也就是说在任意时刻老杨手头最多只有一项任务。 假设完成每一项任务所获得的报酬都是相等的。那么，老杨应该如何来安排自己的时间才可以得到最多的报酬呢？ 请你编写一个程序帮老杨计算出他最多可以完成的任务数量。保证至少能完成一项任务。 输入 单组输入。 第1行输入一个正整数N表示任务清单上任务的总数。（N<=1000） 第2行到第N行每一行包含两个正整数，分别表示每一项任务的开始时间和结束时间，两个正整数之间用空格隔开。 输出 输出老杨最多可以完成的任务数量。 贪心 include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node{int a;int b;}ans[1005];bool cmp(const node q,const node p){return q.b<p.b;}int main(){int n;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++){cin>>ans[i].a;cin>>ans[i].b;}sort(ans,ans+n,cmp);//按结束时间从小到大大排序int cou=0;int end=-1;for(int i=0;i<n;i++)if(ans[i].a>end){//注意时间不能重叠cou++;end=ans[i].b;}cout<<cou<<endl;return 0;} C: 秘密大厦的访客 题目描述 Kimi最近在负责一栋秘密大厦的安保工作，他的工作是记录大厦的来访者情况。 每个来访者都有一个与之对应的唯一编号，在每一条到访记录中记录了该来访者的编号。 现在Kimi需要统计每一条记录中的来访者是第几次光临秘密大厦。 输入 单组输入，每组两行。 第1行包含一个正整数n，表示记录的条数，n不超过1000； 第2行包含n个正整数，依次表示Kimi的记录中每位来访者的编号，两两之间用空格隔开。 输出 输出1行，包含n个正整数，两两之间用空格隔开，依次表示每条记录中的来访者编号是第几次出现。 签到题 直接模拟，做法很多 include<bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longint main(){int n,m;scanf("%d",&n);map<int,int>mp;for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d",&m);mp[m]++;printf("%d%c",mp[m],i==n ? '\n':' ');}return 0;} D: 最大能量 题目描述 一年一度的宇宙超级运动会在宇宙奥特英雄体育场隆重举行。X星人为这场运动会准备了很长时间，他大显身手的时刻终于到了！ 为了保持良好的竞技状态和充沛的体能，X星人准备了N种不同的能量包。 虽然每种能量包都有无限个，但是因为同一种能量包使用太多会带来副作用，因此同样的能量包不能同时使用超过两个，也就是说最多同时可以使用两个相同的能量包。 每种能量包都有一个重量值和能量值。由于这些能量包的特殊性，必须要完整地使用一个能量包才能够发挥功效，否则将失去对应的能量值。 考虑到竞赛的公平性，竞赛组委会规定每个人赛前补充的能量包的总重量不能超过W。 现在需要你编写一个程序计算出X星人能够拥有的最大能量值是多少？ 输入 单组输入。 第1行包含两个正整数N和W，其中N<=10^ 3，W<=10^ 3。 第2行到第N+1行，每一行包含两个正整数，分别表示每一种能量包的重量和能量值，两个正整数之间用空格隔开。每一种能量包的重量和能量值都是小于等于100的正整数。 输出 输出X星人能够拥有的最大能量值。 背包 可以看成每个物品个数为2的多重背包，用多重背包的方法做；也可以看成总共有2n个物品，用一般背包的方法做 //方法1include <bits/stdc++.h>using namespace std;int c[1005],w[1005];//重量 能量int f[10005];int main(){int n,m;cin>>n>>m;for(int i=1;i<=n;i++)cin>>c[i]>>w[i];for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=m;j>=c[i];--j){for(int k=1;k<=2&&kc[i]<=j;k++){f[j]=max(f[j],f[j-c[i]k]+w[i]k);} }cout<<f[m]<<endl;return 0;}//方法2include<bits/stdc++.h>using namespace std;const int N=1e3+5;int a[2N],b[2N],dp[N],n,m;int main(){cin>>n>>m;for(int i=1;i<=n;i++){cin>>a[i]>>b[i];a[i+n]=a[i],b[i+n]=b[i];}for(int i=1;i<=2n;i++){for(int j=m;j>=a[i];j--){dp[j]=max(dp[j],dp[j-a[i]]+b[i]);} }cout<<dp[m]<<'\n';return 0;} E: 最大素数 题目描述 输入一个数字字符串，从中删除若干个（包含0个）数字后可以得到一个素数，请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如，输入“1234”，删除1和4，可以得到的最大素数为23。 输入 输入一个数字字符串，从中删除若干个（包含0个）数字后可以得到一个素数，请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如，输入“1234”，删除1和4，可以得到的最大素数为23。 输出 输入一个数字字符串，从中删除若干个（包含0个）数字后可以得到一个素数，请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如，输入“1234”，删除1和4，可以得到的最大素数为23。 搜索 这里用的bfs，优先搜索当前最大的数，如果这个数已经是素数那么就是答案 我说不清楚，参考代码吧 include <bits/stdc++.h>using namespace std;bool isprime(int n){//素数判断if(n<2)return 0;for(int i=2;i<=(int)sqrt(n);++i)if(n%i==0)return 0;return 1;}struct node {string s;int len;bool operator<(const node &q)const{if(len!=q.len)return len<q.len;return s<q.s;} };bool check(string str){int m=0;for(int i=0;i<str.size();i++){m=m10+str[i]-'0';}return isprime(m);}bool flag;map<string,bool>vis;string s;void bfs(){priority_queue<node>q;q.push({s,s.size()});while(!q.empty()){node k=q.top();q.pop();if(vis[k.s])continue;vis[k.s]=1;if(check(k.s)){cout<<k.s<<endl;flag=1;return ;}for(int i=0;i<k.s.size();i++){//去掉第i个字符string s1=k.s.substr(0,i)+k.s.substr(i+1);q.push({s1,s1.size()});} }}int main(){cin>>s;bfs();if(!flag)puts("No result.");return 0;} F: 最大计分 题目描述 小米和小花在玩一个删除数字的游戏。 游戏规则如下： 首先随机写下N个正整数，然后任选一个数字作为起始点，从起始点开始从左往右每次可以删除一个数字，但是必须满足下一个删除的数字要小于上一个删除的数字。每成功删除一个数字计1分。 请问对于给定的N个正整数，一局游戏过后可以得到的最大计分是多少？ 输入 单组输入。 第1行输入一个正整数N表示数字的个数（N<=10^3）。 第2行输入N个正整数，两两之间用空格隔开。 输出 对于给定的N个正整数，一局游戏过后可以得到的最大计分值。 最长下降子序列 将数组逆转就等价于求最长上升子序列长度 include <bits/stdc++.h>using namespace std;int arr[1005];int main(){int n;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++)cin>>arr[i];reverse(arr,arr+n);vector<int>stk;stk.push_back(arr[0]);for (int i = 1; i < n; ++i) {if (arr[i] > stk.back())stk.push_back(arr[i]);elselower_bound(stk.begin(), stk.end(), arr[i]) = arr[i];}cout << stk.size() << endl;return 0;} G: 密钥 题目描述 X星人又截获了Y星人的一段密文。 破解这段密文需要使用一个密钥，而这个密钥存在于一个正整数N中。 聪明的X星人终于找到了获取密钥的方法：这个正整数的最后一位是一个非零数K（K>=2），需要将正整数N切分成K个小的整数，并且要使得这K个较小整数的乘积达到最大。而所得到的最大乘积就是破解密文所需的密钥。 你能否帮X星人编写一段程序来得到密钥呢？ 输入 X星人又截获了Y星人的一段密文。 破解这段密文需要使用一个密钥，而这个密钥存在于一个正整数N中。 聪明的X星人终于找到了获取密钥的方法：这个正整数的最后一位是一个非零数K（K>=2），需要将正整数N切分成K个小的整数，并且要使得这K个较小整数的乘积达到最大。而所得到的最大乘积就是破解密文所需的密钥。 你能否帮X星人编写一段程序来得到密钥呢？ 输出 将N划分为K个整数后的最大乘积。 搜索 include <bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longll n;ll ans;void dfs(ll sum,ll m,int res){if(res==1){ans=max(ans,summ);return ;}int num=(int)log10(m)+1;//m的位数int k=10;for(int i=1;i<=num-res+1;i++){//保证剩余的数至少还有res-1位dfs(sum(m%k),m/k,res-1);k=10;}return ;}int main(){cin>>n;dfs(1ll,n,n%10);cout<<ans<<endl;return 0;} H: X星大学 题目描述 X星大学新校区终于建成啦！ 新校区一共有N栋教学楼和办公楼。现在需要用光纤把这N栋连接起来，保证任意两栋楼之间都有一条有线网络通讯链路。 已知任意两栋楼之间的直线距离（单位：千米）。为了降低成本，要求两栋楼之间都用直线光纤连接。 光纤的单位成本C已知（单位：X星币/千米），请问最少需要多少X星币才能保证任意两栋楼之间都有光纤直接或者间接相连？ 注意：如果1号楼和2号楼相连，2号楼和3号楼相连，则1号楼和3号楼间接相连。 输入 单组输入。 第1行输入两个正整数N和C，分别表示楼栋的数量和光纤的单位成本（单位：X星币/千米），N<=100，C<=100。两者之间用英文空格隔开。 接下来N(N-1)/2行，每行包含三个正整数，第1个正整数和第2个正整数表示楼栋的编号（从1开始一直到N），编号小的在前，编号大的在后，第3个正整数为两栋楼之间的直线距离（单位：千米）。 输出 输出最少需要多少X星币才能保证任意两栋楼之间都有光纤直接或者间接相连。 最小生成树模板题 //prim（）最小生成树include <bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longdefine INF 0x3f3f3f3fint n,c;int dist[105];bool vis[105];int a[105][105];ll prim(int pos){memset(dist,INF,sizeof(dist));dist[pos]=0;ll sum=0;for(int i=1;i<=n;i++){int cur=-1;for(int j=1;j<=n;j++){if(!vis[j]&&(cur==-1||dist[j]<dist[cur]))cur=j;}if(dist[cur]>=INF)return INF;sum+=dist[cur];vis[cur]=1;for(int l=1;l<=n;l++)if(!vis[l])dist[l]=min(dist[l],a[cur][l]);}return sum;}int main() {scanf("%d%d",&n,&c);int x,y,z;memset(a,INF,sizeof(a));for(int i=1;i<=n;i++)a[i][i]=0;for(int i=1;i<=n(n-1)/2;i++){scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);a[x][y]=min(a[x][y],z);a[y][x]=a[x][y];}printf("%lld\n",prim(1)c);return 0;}//Kruskal（）最小生成树include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node {int x,y,z;}edge[10005];bool cmp(node a,node b) {return a.z < b.z;}int fa[105];int n,m,c;long long sum;int get(int x) {return x == fa[x] ? x : fa[x] = get(fa[x]);}int main() {scanf("%d%d",&n,&c);m=n(n-1)/2;for(int i = 1; i <= m; i ++) {scanf("%d%d%d",&edge[i].x,&edge[i].y,&edge[i].z);}for(int i = 0; i <= n; i ++) {fa[i] = i;}sort(edge + 1,edge + 1 + m,cmp);// 每次加入一条最短的边for(int i = 1; i <= m; i ++) {int x = get(edge[i].x);int y = get(edge[i].y);if(x == y) continue;fa[y] = x;sum += edge[i].z;}printf("%lld\n",sumc);return 0;} 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_52139055/article/details/123284091。 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。

...Quartz可以用来创建简单或为运行十个，百个，甚至是好几万个Jobs这样复杂的程序。Jobs可以做成标准的Java组件或 EJBs。Quartz 是个开源的作业调度框架，为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。Quartz 允许开发人员根据时间间隔（或天）来调度作业。它实现了作业和触发器的多对多关系，还能把多个作业与不同的触发器关联。整合了 Quartz 的应用程序可以重用来自不同事件的作业，还可以为一个事件组合多个作业。虽然可以通过属性文件（在属性文件中可以指定 JDBC 事务的数据源、全局作业和/或触发器侦听器、插件、线程池，以及更多）配置 Quartz，但它根本没有与应用程序服务器的上下文或引用集成在一起。结果就是作业不能访问 Web 服务器的内部函数；例如，在使用 WebSphere 应用服务器时，由 Quartz 调度的作业并不能影响服务器的动态缓存和数据源。 二、java中实现定时任务分类 从实现的技术上来分类，目前主要有三种技术（或者说有三种产品）： Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务。使用这种方式可以让你的程序按照某一个频度执行，但不能在指定时间运行。一般用的较少，这篇文章将不做详细介绍。 使用Quartz，这是一个功能比较强大的的调度器，可以让你的程序在指定时间执行，也可以按照某一个频度执行，配置起来稍显复杂，稍后会详细介绍。 Spring3.0以后自带的task，可以将它看成一个轻量级的Quartz，而且使用起来比Quartz简单许多，稍后会介绍。 从作业类的继承方式来讲，可以分为两类： 作业类需要继承自特定的作业类基类，如Quartz中需要继承自org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean；java.util.Timer中需要继承自java.util.TimerTask。 作业类即普通的java类，不需要继承自任何基类。 注:个人推荐使用第二种方式，因为这样所以的类都是普通类，不需要事先区别对待。 从任务调度的触发时机来分，这里主要是针对作业使用的触发器，主要有以下两种： 每隔指定时间则触发一次，在Quartz中对应的触发器为：org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean 每到指定时间则触发一次，在Quartz中对应的调度器为：org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 注：并非每种任务都可以使用这两种触发器，如java.util.TimerTask任务就只能使用第一种。Quartz和spring task都可以支持这两种触发条件。 三、Quartz与Spring的集成 第一种，作业类继承自特定的基类：org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean。 第一步：定义作业类 Java代码 import org.quartz.JobExecutionContext; import org.quartz.JobExecutionException; import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean; public class Job1 extends QuartzJobBean { private int timeout; private static int i = 0; //调度工厂实例化后，经过timeout时间开始执行调度 public void setTimeout(int timeout) { this.timeout = timeout; } / 要调度的具体任务 / @Override protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { System.out.println("定时任务执行中…"); } } 第二步：spring配置文件中配置作业类JobDetailBean Xml代码 <bean name="job1" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean"> <property name="jobClass" value="com.gy.Job1" /> <property name="jobDataAsMap"> <map> <entry key="timeout" value="0" /> </map> </property> </bean> 说明：org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean有两个属性，jobClass属性即我们在java代码中定义的任务类，jobDataAsMap属性即该任务类中需要注入的属性值。 第三步：配置作业调度的触发方式（触发器） Quartz的作业触发器有两种，分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean，只支持按照一定频度调用任务，如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后，经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean，支持到指定时间运行一次，如每天12:00运行一次等。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 关于cronExpression表达式的语法参见附录。 第四步：配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明：该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步：启动你的应用即可，即将工程部署至tomcat或其他容器。 第二种，作业类不继承特定基类。 Spring能够支持这种方式，归功于两个类： org.springframework.scheduling.timer.MethodInvokingTimerTaskFactoryBean org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean 这两个类分别对应spring支持的两种实现任务调度的方式，即前文提到到java自带的timer task方式和Quartz方式。这里我只写MethodInvokingJobDetailFactoryBean的用法，使用该类的好处是,我们的任务类不再需要继承自任何类，而是普通的pojo。 第一步：编写任务类 Java代码 public class Job2 { public void doJob2() { System.out.println("不继承QuartzJobBean方式-调度进行中..."); } } 可以看出，这就是一个普通的类，并且有一个方法。 第二步：配置作业类 Xml代码 <bean id="job2" class="org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean"> <property name="targetObject"> <bean class="com.gy.Job2" /> </property> <property name="targetMethod" value="doJob2" /> <property name="concurrent" value="false" /><!-- 作业不并发调度 --> </bean> 说明：这一步是关键步骤，声明一个MethodInvokingJobDetailFactoryBean，有两个关键属性：targetObject指定任务类，targetMethod指定运行的方法。往下的步骤就与方法一相同了，为了完整，同样贴出。 第三步：配置作业调度的触发方式（触发器） Quartz的作业触发器有两种，分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean，只支持按照一定频度调用任务，如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后，经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean，支持到指定时间运行一次，如每天12:00运行一次等。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 以上两种调度方式根据实际情况，任选一种即可。 第四步：配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明：该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步：启动你的应用即可，即将工程部署至tomcat或其他容器。 到此，spring中Quartz的基本配置就介绍完了，当然了，使用之前，要导入相应的spring的包与Quartz的包，这些就不消多说了。 其实可以看出Quartz的配置看上去还是挺复杂的，没有办法，因为Quartz其实是个重量级的工具，如果我们只是想简单的执行几个简单的定时任务，有没有更简单的工具，有！ 四、Spring-Task 上节介绍了在Spring 中使用Quartz，本文介绍Spring3.0以后自主开发的定时任务工具，spring task，可以将它比作一个轻量级的Quartz，而且使用起来很简单，除spring相关的包外不需要额外的包，而且支持注解和配置文件两种 形式，下面将分别介绍这两种方式。 第一种：配置文件方式 第一步：编写作业类 即普通的pojo，如下： Java代码 import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class TaskJob { public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步：在spring配置文件头中添加命名空间及描述 Xml代码 <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" 。。。。。。 xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd"> 第三步：spring配置文件中设置具体的任务 Xml代码 <task:scheduled-tasks> <task:scheduled ref="taskJob" method="job1" cron="0 ?"/> </task:scheduled-tasks> <context:component-scan base-package=" com.gy.mytask " /> 说明：ref参数指定的即任务类，method指定的即需要运行的方法，cron及cronExpression表达式，具体写法这里不介绍了，详情见上篇文章附录。 <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" />这个配置不消多说了，spring扫描注解用的。 到这里配置就完成了，是不是很简单。 第二种：使用注解形式 也许我们不想每写一个任务类还要在xml文件中配置下，我们可以使用注解@Scheduled，我们看看源文件中该注解的定义： Java代码 @Target({java.lang.annotation.ElementType.METHOD, java.lang.annotation.ElementType.ANNOTATION_TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface Scheduled { public abstract String cron(); public abstract long fixedDelay(); public abstract long fixedRate(); } 可以看出该注解有三个方法或者叫参数，分别表示的意思是： cron：指定cron表达式 fixedDelay：官方文档解释：An interval-based trigger where the interval is measured from the completion time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即表示从上一个任务完成开始到下一个任务开始的间隔，单位是毫秒。 fixedRate：官方文档解释：An interval-based trigger where the interval is measured from the start time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即从上一个任务开始到下一个任务开始的间隔，单位是毫秒。 下面我来配置一下。 第一步：编写pojo Java代码 import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Component; @Component(“taskJob”) public class TaskJob { @Scheduled(cron = "0 0 3 ?") public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步：添加task相关的配置： Xml代码 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" xsi:schemaLocation=" http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/jdbc/spring-jdbc-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd" default-lazy-init="false"> <context:annotation-config /> <!—spring扫描注解的配置 --> <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" /> <!—开启这个配置，spring才能识别@Scheduled注解 --> <task:annotation-driven scheduler="qbScheduler" mode="proxy"/> <task:scheduler id="qbScheduler" pool-size="10"/> 说明：理论上只需要加上<task:annotation-driven />这句配置就可以了，这些参数都不是必须的。 Ok配置完毕，当然spring task还有很多参数，我就不一一解释了，具体参考xsd文档http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd。 附录： cronExpression的配置说明，具体使用以及参数请百度google 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年（可选） 留空, 1970-2099 , - / - 区间 通配符 ? 你不想设置那个字段 下面只例出几个式子 CRON表达式 含义 "0 0 12 ?" 每天中午十二点触发 "0 15 10 ? " 每天早上10：15触发 "0 15 10 ?" 每天早上10：15触发 "0 15 10 ? " 每天早上10：15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天早上10：15触发 "0 14 ?" 每天从下午2点开始到2点59分每分钟一次触发 "0 0/5 14 ?" 每天从下午2点开始到2：55分结束每5分钟一次触发 "0 0/5 14,18 ?" 每天的下午2点至2：55和6点至6点55分两个时间段内每5分钟一次触发 "0 0-5 14 ?" 每天14:00至14:05每分钟一次触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 三月的每周三的14：10和14：44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 每个周一、周二、周三、周四、周五的10：15触发 Cron 表达式包括以下 7 个字段： 秒 分 小时 月内日期 月 周内日期 年（可选字段） 特殊字符 Cron 触发器利用一系列特殊字符，如下所示： 反斜线（/）字符表示增量值。例如，在秒字段中“5/15”代表从第 5 秒开始，每 15 秒一次。 问号（?）字符和字母 L 字符只有在月内日期和周内日期字段中可用。问号表示这个字段不包含具体值。所以，如果指定月内日期，可以在周内日期字段中插入“?”，表示周内日期值无关紧要。字母 L 字符是 last 的缩写。放在月内日期字段中，表示安排在当月最后一天执行。在周内日期字段中，如果“L”单独存在，就等于“7”，否则代表当月内周内日期的最后一个实例。所以“0L”表示安排在当月的最后一个星期日执行。 在月内日期字段中的字母（W）字符把执行安排在最靠近指定值的工作日。把“1W”放在月内日期字段中，表示把执行安排在当月的第一个工作日内。 井号（）字符为给定月份指定具体的工作日实例。把“MON2”放在周内日期字段中，表示把任务安排在当月的第二个星期一。 星号（）字符是通配字符，表示该字段可以接受任何可能的值。 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年（可选） 留空, 1970-2099 , - / 表达式意义 "0 0 12 ?" 每天中午12点触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ?" 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天上午10:15触发 "0 14 ?" 在每天下午2点到下午2:59期间的每1分钟触发 "0 0/5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:55期间的每5分钟触发 "0 0/5 14,18 ?" 在每天下午2点到2:55期间和下午6点到6:55期间的每5分钟触发 "0 0-5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:05期间的每1分钟触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 每年三月的星期三的下午2:10和2:44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 周一至周五的上午10:15触发 "0 15 10 15 ?" 每月15日上午10:15触发 "0 15 10 L ?" 每月最后一日的上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L" 每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L 2002-2005" 2002年至2005年的每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 63" 每月的第三个星期五上午10:15触发 每天早上6点 0 6 每两个小时 0 /2 晚上11点到早上8点之间每两个小时，早上八点 0 23-7/2，8 每个月的4号和每个礼拜的礼拜一到礼拜三的早上11点 0 11 4 1-3 1月1日早上4点 0 4 1 1 本篇文章为转载内容。原文链接：https://zhanghaiyang.blog.csdn.net/article/details/51397459。 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。

...算机配置～管理模板～网络～Qos数据计划程序～限制保留宽带～属 性～已启用～将宽带限制改为0%～选应用～确定 网页地址栏里有很多记录 只删其中某个，不是全部删：在注册表中修改：单击“开始”菜单-->运行，输入regedit，依次找到： HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Internet Explorer\TypedURLs 在右空格中删除你想删的对应 网页的键值即可。 全删除： 1、打开IE选工具/Internet选项/高级/勾选“清除地址栏下拉列表中显示的历史记录”按应用。 2、打开IE选工具/Internet选项/常规/选“清除历史记录”按应用。 3、打开IE选工具/Internet选项/内容/自动完成/点击“清除表单”或“清除密码”，按确定。 误删资料恢复 步骤： 1、单击“开始——运行，然后输入regedit (打开注册表) 2、依次展开：EKEY——LOCAL——MACHIME/SOFTWARE/microsoft/WINDOWS/CURRENTVERSION/ EXPLORER/DESKTO P/NAMESPACE 在左边空白外点击“新建” ，选择：“主键”， 把它命名为 “645FFO40——081——101B——9F08——00AA002F954E” 再把右边的“默认”的主键的键值设 为“回收站”，然后退出注册表。就OK啦。 3、要重启计算机。只要机器没有运行过磁盘整理。系统完好.任何时候的文件都可以找回来。 win7清除任务栏无意义图标：www.shanpow.com_删除Download和DataStore文件夹中的所有文件。 1、输入“regedit”打开注册表编辑器，然后打开如下键值： HKEY_CLASSES_ROOT\Local Settings\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\TrayNotify 在右边你可以看到两个键值IconStreams和PastIconsStream，将它们的值删除。 2、然后调出任务管理器将进程“explorer.exe”终止，再在任务管理器中点击“文件——新建任务”， 输入“explorer”——确定 Win7安全中心服务启用不了时： 开始----运行-----输入“services.msc "确定-----找到(windows)security center 启动类型设置为自动并启动它 或者 右键单击计算机---管理----服务和应用程序----服务---找到(windows)security centerwww.shanpow.com_删除Download和DataStore文件夹中的所有文件。 ----双击-----启动类型设置为“自动”。 1.在服务管理中，关闭Windows Update服务 2.打开C:\Windows\SoftwareDistribution文件夹 3.删除DataStore和Download文件夹下的所有文件 4.启动Windows Update服务 5.进入Windows Update查看一下，Windows更新记录已经清除了。 如何用B电脑远程登录A电脑 注意：AB电脑都连接上了互联网 A电脑: 1添加一个用户名，设置登录密码。2我的电脑→属性→远程→允许用户远程连接到此计算机前 打√确定3网上邻居→属性→本地连接状态→支持→记下IP 地址XXX.XXX.XXX.XXX。 B电脑登录过程4 开始→所有程序→附件→通讯→远程桌面连→在弹出的窗口里输入A电脑的IP 地址 →连接。连接成功后会变成一个黑屏幕的画面，在屏幕的最上方有一个指示条，指示着机器是在远程登 录状态。当A电脑响应了B电脑的远程登录请求后，会给你返回一个画面，要求你输入用户名，密码。 5输入用户名和密码→确定。验证的用户名和密码是对的，他就会把其A桌面画面全传送到B电脑的屏 幕上来，稳定后就成功了！ 有一事你不能作：关机。因为B电脑左下角的开始，是指挥自己用的，没 法指挥A电脑。 想使用B电脑控制A电脑关机，得在A电脑上设置：附件→windows 资源管理器→ WINDOWS 的文件夹→SYSTEM32文件夹→taskmgr.exe文件，右击把他发送到桌面上建一“桌面快捷方式”。 你在要关掉A电脑时，只要双击这个快捷方式，就会弹出来一个“WINDWOS任务管理器”窗口，上面有 “关机”命令，点“关机”就行了，当A电脑电源关闭以后，连接自然就断开了。 但这样的远程连接， 是有条件的：A电脑须有独立的 IP ，就是说，A电脑不能是局域网的内部保留 IP，所谓保留IP是指 如 10.XXX.XXX.XXX 或 192.168.XXX.XXX 等地址。如A电脑用的是ADSL，一般来说都是独立的IP，但 如果A用户是几户人家共用一个 ADSL宽带连接，通过一个ADSL共同上网的，那或许就不行了。须在路 由器上作一个“端口映射”设置。注意：A电脑防火墙的影响，有可能连不通。防火墙的缺省设置，一 般是禁止 INTERNET 上的电脑访问它的资源的。因而须开启防火墙的这个设置：允许 INTERNET上的机 器访问本机(A电脑)资源。[shutdown –s –t 0]此命令强制关机,一般不要用， WIN7远程连接前几步设置与WinXP一样。 开始→搜索框中输入MSTSC回车→在弹出的对话框中输入需要连接的计算机的IP→连接→账户密码 →确定不久显示器上出现了另一计算机的桌面，远程桌面连接成功。 教你怎样解除电脑开机密码。此方法仅供交流，严禁作为非法手段使用 方法1在开机时按下F8进入带命令提示符的安全模式输入NET USER+用户名+123456/ADD 可把某用户的密码强行设置为123456 方法2如用户忘记登录密码可 按下方法解决 此法不适用于忘记安装时所设定〔administrator〕的密码 1.在计算机启动时按F8及选Safe Mode With Command Prompt 2.选Administrator后便会跳出Command Prompt的窗口 3.用Net的命令增加一个用户，例：增加一个用户名为alanhkg888，命令语法如下： net user alanhkg888/add 4.将新增用户提升至Administrator的权力，例：提升刚才增 加用户alanhkg888的权力，命令语法如下 net localgroup administrators alanhkg888/add 5.完成上列步骤后重新启动计算机，在 启动画面上便增加了一个用户alanhkg888了，选alanhkg888进入www.shanpow.com_删除Download和DataStore文件夹中的所有文件。 6.登入后在控制台→使用者账户→选忘记密码的用户，然后选移除密码 7.在登入画面中选原来的用户便可不需密码情况下等入(因已移除了) 8.删除刚才新增的用户：在控制台→使用者账户→选alanhkg888，然后选移除账户便可 方法3 1、重新启动Windows XP，在启动画面出现后的瞬间按F8，选择带命令行的安全模 式运行。 2、运行过程停止时，系统列出了超级用户administrator和本地用户owner的选择菜单， 点击administrator，进入命令行模式。 3、键入命令：net user owner 123456/add，强制性将owner用户的口令更改为123456。 若想在此添加某一用户：用户名为abcdef，口令为123456的话,请输入net user abcdef 123456/add,添加后可用net localgroup administrators abcdef/add命令将用户提升为 系统管理组administrators用户,具有超级权限。 4.DOS下删windows\system32\config里面的SAM档就可以了 5.开机后按键盘的Delete键进入BIOS界面。找到User Password选项，其默认为关闭状 态。启动并输入用户密码(1～8位英文或数字)。计算机提示请再输入一遍以确认密码无误， 保存退出后重新启动机器，这时就会在开机时出现密码菜单 方法4我们知道在安装Windows XP过程中，首先是以administrator默认登录，然后会要 求创建一个新账户，以便进入Windows XP时使用此新建账户登录，而且在Windows XP的 登录接口中也只会出现创建的这个用户账号，不会出现administrator，但实际上该 administrator账号还是存在的，且密码为空。 【二】:Windows 7实战经验 Windows 7实战经验：完美解决Windows 7更新失败(Windows Update 错误 80070003) 很多用户反映，为什么Windows 7的自动更新会出显未知错误，导致很多更新都不能正确安装？针对这个问题，在我对自己的Windows 7进行更新的时候，有时也会发生类似的问题，经过研究，已经完美解决，下面给大家解决方案！ 如果在检查更新时收到Windows Update错误80070003，则需要删除Windows用于标识计算机更新的临时文件。若要删除临时文件，请停止Windows Update服务，删除临时更新文件，重新启动Windows Update服务，然后再次尝试检查Windows更新。 以下步骤为解决Windows 7更新错误方法，本博客亲测有效。 必须以管理员身份进行登录，才能执行这些步骤。 1.单击打开“管理工具(通过单击“开始”按钮，再依次单击“控制面板”，然后单击“管理工具”。 2.双击“服务”。如果系统提示您输入管理员密码或进行确认，请键入该密码或提供确认。 3.单击“名称”列标题以逆序排列名称。找到“Windows Update”服务，右键单击该服务，然后单击“停止”。 1.打开“计算机”。 2.双击安装Windows的本地硬盘(通常是驱动器C)。 3.双击Windows文件夹，然后双击SoftwareDistribution文件夹。 4.双击打开DataStore文件夹，然后删除该文件夹中的所有文件。如果系统提示您输入管理员密码或进行确认，请键入该密码或提供确认。 5.单击“后退”按钮。在SoftwareDistribution文件夹中，双击打开Download文件夹，删除该文件夹中的所有文件，然后关闭窗口。如果系统提示您输入管理员密码或进行确认，请键入该密码或提供确认。 必须以管理员身份进行登录，才能执行这些步骤。 1.单击打开“管理工具(方法同上)”。 2.双击“服务”。如果系统提示您输入管理员密码或进行确认，请键入该密码或提供确认。 3.单击“名称”列标题以逆序排列名称。找到“Windows Update”服务，右键单击该服务，然后单击“启动”。 4.关闭“服务”窗口和“管理工具”窗口。 完成上面操作，你需要重新更新看看可以成功更新了吗，一般因为我们删除了自动更新的一些文件，如果你仔细观察的话，那些文件大小并不是很小，所以我们再更新的时候等待的时间可能会长一些！ 【三】:Win10系统提示“无法完成更新正在撤销更改” 更新win10系统补丁之后，系统会提示“window10无法更新，正在撤销”，需要重启好几次，这该怎么办呢?下面小编就向大家介绍一下windows10系统无法完成更新正在撤销更改的解决方法，欢迎大家参考和学习。 系统更新失败，反复重启还是不行，那是不是下载下来的补丁没用了呢??所以我们先要删除Windows更新的缓存文件!在做以下操作之前，首先我们要确认系统内的windows update & BITS服务设置是否开启。 检查方法： 1、按“Win+R”组合键打开运行，输入“services.msc”，点击确定(如果弹出用户账户控制窗口，我们点击“继续”)。 2、双击打开“Background Intelligent Transfer Services”服务。 3、在选项卡点击“常规”，要保证“启动类型”是“自动”或者“手动”。然后点击“服务状态”“启用”按钮。 4. 重复步骤3分别对“Windows Installer”，“Cryptographic Services”， “software licensing service” 以及“Windows Update”这四项服务进行检查。 解决办法： 1、按“Windows+X”打开“命令提示符(管理员)”。 2、输入“net stop wuauserv”回车(我们先把更新服务停止)。 3、输入”%windir%\SoftwareDistribution“回车(删除Download和DataStore文件夹中的所有文件)。 4、最后输入“net start wuauserv”回车(重新开启系统更新服务)。 完成以上的步骤之后，我们就可以在“Windows Update”中再次尝试检查更新即可。 以上就是windows10系统无法完成更新正在撤销更改的解决方法介绍了。遇到同样问题的用户，可以尝试一下这个方法，如果不行，可以留言，小编会继续寻找其他的解决办法。 【四】:Windows更新失败提示错误码80070003怎么办 Windows7，Windows8.1，Windows10在更新过程中，所更新的程序无法安装，导致更新失败，提示错误码80070003。遇到这种情况，无论再试一次，或重启电脑，更新程序仍无法安装，出现错误码80070003提示。关于这个故障，下面小编就为大家介绍一下具体的解决方法吧，欢迎大家参考和学习。 具体解决方法步骤： 1、在电脑更新过程中，更新失败，程序无法安装，出现错误码80070003的提示。如图1 2、打开控制面板，点击“系统和安全”，打开对话框。如图2 3、在打开的对话框中，点击“管理工具”-双击“服务”，在打开的对话框的下方找到“Windows Update"。(如图3)，选择Windows Update，点击界面左上角的”停止“按键，或是单击右键选择”停止“。(如图4)，以管理员身份进入，如果提示需要输入秘码，则输入秘码。 4、在C盘，打开”Windows"文件夹，-双击打开“SoftwareDistribution"文件夹，找到下面的2个文件夹。打开”DataStore"文件夹，删除里面所有的文件。反回上一步。如图5.1，再打开"Download"文件夹，删除里面所有的文件。(如图5.2) 5、返回第三步的操作，选择Windows Update，右键单击，选择“启动”。 6、做完上面操作后，安装更新文件就会顺利了。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42620202/article/details/119158423。 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。

...ring Boot、Docker和Kubernetes等技术重构电商平台，以提升系统性能、增强可扩展性和保障高可用性。 例如，阿里巴巴集团在其最新的“双11”大促中，通过全链路压测技术和分布式数据库解决方案，确保了包括腕表在内的各类商品交易系统的稳定运行。同时，针对用户个性化需求日益增强的趋势，大数据分析与AI推荐算法也被广泛应用在电商平台中，精准推送用户可能感兴趣的商品，优化购物体验。 另外，在法律层面，《个人信息保护法》等相关法律法规的出台，对电商交易系统收集、存储和使用用户信息提出了更严格的要求。开发者在设计腕表交易系统时，不仅要注重功能完备和技术先进，更要充分考虑数据安全与隐私保护，合规地处理用户数据，以满足法规要求并赢得用户的信任。 此外，对于交易系统的安全性问题，区块链技术也逐渐成为解决支付环节信任难题的新方案。一些创新型企业正尝试将区块链技术融入到腕表等奢侈品交易中，实现从源头到终端的全程追溯，确保商品的真实性，并为消费者提供更加透明、安全的交易环境。 综上所述，随着现代信息技术的快速发展，腕表交易系统的设计与实现需要紧跟时代步伐，不断吸收新技术、新理念，以适应市场变化及满足用户需求，同时也需时刻关注相关法律法规的更新，确保系统的合法性与合规性。

...//如果目录不存在，创建。 if (saveTemp.exists() == false) { if (!saveTemp.mkdir()) { // 创建失败 saveTemp.getParentFile().mkdir(); saveTemp.mkdir(); } else { } } if (saveDir.exists()) { log.info("存在同名文件···"); saveDir.delete(); } item.write(saveDir); log.info("上传头像成功!"+saveDir.getName()); msg.setCode(200); msg.setMsg("上传头像成功!"); Image image = new Image(); BufferedImage bufferedImage = null; try { bufferedImage = ImageIO.read(saveDir); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } image.setHeight(bufferedImage.getHeight()); image.setWidth(bufferedImage.getWidth()); image.setPath(tempShowPath+ "/tempImg/" + fileName); log.info(image.getPath()); image.setRealPath(tempSavePath+"/tempImg/"+ fileName); image.setFileExt(fileName.substring(fileName.lastIndexOf(".") + 1, fileName.length())); msg.setObject(image); } } else { log.info("" + item.getFieldName()); } } } catch (Exception ex) { log.error("上传用户头像图片异常!"); ex.printStackTrace(); } finally { AppHelper.returnJsonAjaxForm(response, msg); } } 上传成功后，可以看到照片和照片的预览效果。看图： 上传头像之后的效果 Friday, October 05, 2012 第二步：编辑和保存头像 选中图中的区域，保存头像，就完成头像的修改。 修改之后的效果入下： 修改之后的头像(因为传了一张动态图片，得到的跟上图有些不同) 实现细节： 首先用了一个js控件：Jcrop，有兴趣的屌丝可以去搜一下，然后，利用上传之后的图片和之前的选定区域，完成了一个截图，保存为用户的头像。 连接层的js： $("saveHead").bind("click", function () { var width = $("width").val(); var height = $("height").val(); var oldImgPath = $("oldImgPath").val(); var imgFileExt = $("imgFileExt").val(); var x = $('x').val(); var y = $('y').val(); var w = $('w').val(); var h = $('h').val(); $.ajax({ url:'/imgCrop', type:'post', data:{x:x, y:y, w:w, h:h, width:width, height:height, oldImgPath:oldImgPath, fileExt:imgFileExt}, datatype:'json', success:function (msg) { if (msg.code == 200) { $("avatar").attr("src", msg.object); forword('/nav', 'index'); } else { alert(msg.msg); } } }); }); function checkImg() { //限制上传文件的大小和后缀名 var filePath = $("input[name='uploadImg']").val(); if (!filePath) { $("uploadMsg").html("请选择上传文件!").show(); return false; } else { var extStart = filePath.lastIndexOf("."); var ext = filePath.substring(extStart, filePath.length).toUpperCase(); if (ext != ".PNG" && ext != ".GIF" && ext != ".JPG") { $("uploadMsg").html("图片限于png,gif,jpg格式!").show(); return false; } } return true; } 服务器端处理代码： String savePath = ConfigurationUtils.get("user.resource.dir"); //上传的图片保存路径 String showPath = ConfigurationUtils.get("user.resource.url"); //显示图片的路径 if(savePath.equals("/img")) { savePath=sc.getRealPath("/")+savePath; } int userId = AppHelper.getUserId(request); String userName=AppHelper.getUserName(request); Msg msg = new Msg(); msg.setCode(204); msg.setMsg("剪切图片失败！"); if (userId <= 0) { msg.setMsg("请先登录"); return; } // 用户经过剪辑后的图片的大小 Integer x = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("x")); Integer y = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("y")); Integer w = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("w")); Integer h = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("h")); //获取原显示图片路径 和大小 String oldImgPath = request.getParameter("oldImgPath"); Integer width = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("width")); Integer height = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("height")); //图片后缀 String imgFileExt = request.getParameter("fileExt"); String foldName="/"+ DateUtils.nowDatetoStrToMonth()+"/"; String imgName = foldName + UUID.randomUUID()+userName + "." + imgFileExt; //组装图片真实名称 String createImgPath = savePath + imgName; //进行剪切图片操作 ImageCut.abscut(oldImgPath,createImgPath, xwidth/300, yheight/300, wwidth/300, hheight/300); File f = new File(createImgPath); if (f.exists()) { msg.setObject(imgName); //把显示路径保存到用户信息下面。 UserService userService = userServiceProvider.get(); int rel = userService.updateUserAvatar(userId, showPath+imgName); if (rel >= 1) { msg.setCode(200); msg.setMsg("剪切图片成功!"); log.info("剪切图片成功!"); //记录日志，更新session log(showPath+imgName,userName); UserObject userObject= userService.getUserObject(userName); request.getSession().setAttribute("userObject", userObject); if (userObject != null && Strings.isNullOrEmpty(userObject.getHeadDir())) userObject.setHeadDir("/images/geren_right_01.jpg"); } else { msg.setCode(204); msg.setMsg("剪切图片失败!"); log.info("剪切图片失败!"); } } AppHelper.returnJson(response, msg); File file=new File(oldImgPath); boolean deleteFile= file.delete(); if(deleteFile==true) { log.info("删除原来图片成功"); } / 图像切割(改) @param srcImageFile 源图像地址 @param dirImageFile 新图像地址 @param x 目标切片起点x坐标 @param y 目标切片起点y坐标 @param destWidth 目标切片宽度 @param destHeight 目标切片高度 / public static void abscut(String srcImageFile, String dirImageFile, int x, int y, int destWidth, int destHeight) { try { Image img; ImageFilter cropFilter; // 读取源图像 BufferedImage bi = ImageIO.read(new File(srcImageFile)); int srcWidth = bi.getWidth(); // 源图宽度 int srcHeight = bi.getHeight(); // 源图高度 if (srcWidth >= destWidth && srcHeight >= destHeight) { Image image = bi.getScaledInstance(srcWidth, srcHeight, Image.SCALE_DEFAULT); // 改进的想法:是否可用多线程加快切割速度 // 四个参数分别为图像起点坐标和宽高 // 即: CropImageFilter(int x,int y,int width,int height) cropFilter = new CropImageFilter(x, y, destWidth, destHeight); img = Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(new FilteredImageSource(image.getSource(), cropFilter)); BufferedImage tag = new BufferedImage(destWidth, destHeight, BufferedImage.TYPE_INT_RGB); Graphics g = tag.getGraphics(); g.drawImage(img, 0, 0, null); // 绘制缩小后的图 g.dispose(); // 输出为文件 ImageIO.write(tag, "JPEG", new File(dirImageFile)); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 最后一个处理的比较好的地方就是图片的存储路径问题： 我在服务器端的nginx中做了一个图片的地址映射，把图片放到了跟程序不同的路径中，每次存储图片都是存到图片路径中，客户端拿到图片的地址确实经过nginx映射过的地址。 还有就是关于限制上传图片的大小的问题： 我在服务器端显示了资源的最大大小为1M，当上传的资源超过1M，服务器自动报错413，通过异常处理，可以在客户端得到正确的提示信息。 4，总结优点和不足。 关于修改头像，这么做下来确实达到了目的，用户可以从容的修改头像，性能也还可以。但是，上传图片的大小判断是依靠服务器端来判断的，等待的时间比较久，改进的方向是使用flash控件来限制，使用flash来上传，也不会出现弹出层，这样比较大众化，更容易为用户接受一点。我会不断改进。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39849287/article/details/111489534。 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。