...为一个简单的Java方法，然后由MyBatis框架去执行这个SQL语句，并返回结果集。在MyBatis中，我们可以使用两种方式来定义SQL映射：XML文件和注解。在这篇文章中，我们将主要讨论如何使用注解来实现SQL映射。三、MyBatis的注解使用首先，我们需要在我们的类上添加一个@Mapper注解。这个东西啊，是个神奇的小标签，它的作用是告诉大伙儿，这个类其实是个接口，并且呢，它还特别标注自己是一个Mapper类型的接口。就像是给这个接口戴了个“我是Mapper接口”的小帽子，让人一眼就能认出它的身份。 java @Mapper public interface UserMapper { // ... } 接下来，我们可以在我们的方法上添加一些注解来指定SQL语句。例如，我们可以使用@Select注解来指定查询语句。 java @Select("SELECT FROM user WHERE id = {id}") User selectUserById(int id); 在上面的例子中，{id}是一个占位符，它的值将在运行时从参数列表中获取。这使得我们可以灵活地改变SQL语句的内容。除了@Select注解，MyBatis还提供了其他的注解，如@Insert、@Update、@Delete等，分别用于执行插入、更新和删除操作。 java @Insert("INSERT INTO user (name, age) VALUES ({name}, {age})") void insertUser(User user); 以上就是MyBatis使用注解实现SQL映射的基本步骤。当然啦，还有很多牛逼哄哄的高级功能，比如动态SQL、延迟加载这些小玩意儿，在我们日常使用的过程中，会不断地摸索和学习，让它们为我们所用。四、总结总的来说，使用MyBatis的注解方式实现SQL映射是一种非常方便、高效的方式。它不仅可以让我们的代码更加简洁，而且还能提高开发效率。我相信，在未来的开发中，MyBatis将会发挥更大的作用。最后，我想说的是，虽然MyBatis可以帮助我们解决很多问题，但我们也需要不断地学习和探索，以便更好地利用它。毕竟，技术是一把双刃剑，掌握得好，就能给我们带来无穷的力量。

2023-01-16 14:18:50

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笑傲江湖-t

HTML

在搜索引擎爬虫眼里，html+css编写的几个好习惯，这里整理了10个

...家参考。 1. 每页页面要有h1标签页面的title元数据标签，大家非常了解，对于搜索引擎爬取、收录、排名，至关重要。这里面一般要包含目标关键字。但是当爬虫理解页面内容的时候，还会参考h1标签，h1标签的权重稍次于title元数据标签，但是也是十分重要的。所以，应该在h1标签中大大方方的写出本页的标题。另外，一定不要用隐藏的h1标签，隐藏文字在seo中是有可能会被判定为作弊的！ <!DOCTYPE html>2<html lang="en">3<head>4 <meta charset="UTF-8">5 <title>页面标题示例</title>6</head>7<body>89 10 <h1>欢迎来到我们的网站 - 主页</h1>1112 13 <p>这是一个演示如何使用HTML h1标签的例子。在这个网页中，我们用<h1>标签来呈现主要的、最高级别的标题。</p>1415 16 17</body>18</html> 2. 写好img标签的alt属性正确写好alt标签有下面几点好处：当图片无法加载的时候，alt的文本就会显示在页面上，让用户知道这张图片是介绍了什么内容。可以让搜索引擎理解这站图片的内容，从而可以有可能把这个图片索引到图片库中，在搜索图片的时候就有可能带出来。如果图片是页面的第一个元素，更要写好alt属性，这有利于搜索引擎理解本页面的页面内容。图片做logo，logo是锚元素，即<a href='xxx'><img src='xxx' alt='公司logo'></a>这样的时候，图片的alt就相当于锚文本的文字（所以别草草几句就搞定了），锚文本的作用十分关键！ <!DOCTYPE html>2<html lang="en">3<head>4 <meta charset="UTF-8">5 <title>图片及alt属性示例</title>6</head>7<body>89 10 <p>下面是一张描述美丽风景的图片：</p>11 <img src="beautiful-scenery.jpg" alt="美丽的山川湖泊景色，天空湛蓝，湖面如镜，周围环绕着翠绿的森林。">1213 14 1516</body>17</html> 3. 特定的锚元素加nofollow 如果你的页面上有一些外链，或者不需要被跟踪的内链，请对他们加上这个属性。 <!DOCTYPE html>2<html lang="en">3<head>4 <meta charset="UTF-8">5 <title>nofollow属性示例</title>6</head>7<body>89 10 <p>访问我们的<a href="https://www.example.com" target="_blank">主页</a></p>1112 13 <p>外部链接示例：这是一个带有nofollow属性的<a href="https://www.external-site.com" rel="nofollow" target="_blank">外部网站链接</a>，搜索引擎不会通过这个链接来传递我们网页的权重。</p>1415</body>16</html> 这会让搜索引擎知道这个链接不是受站长推荐的，可能会继续爬取或不继续爬取，但不会传递权重。尤其对于新站，每天爬虫来访的频次和深度其实都比较有限，所以正确的时候nofollow（无论在外链或内链上），可以一定程度上把爬虫引入正确的爬行轨迹。但是，爬虫的爬取，也是有它自己的想法，不能说加上nofollow就一定有作用。 4. 所有el-link一律用a代替比如使用了element-ui或其它的前端库，其锚元素并不是<a>而是比如<el-link>这样的元素。请优先使用<a>。尽管在页面审查元素的时候可以看到<el-link>已经被正确的解析为了<a>，但是在右键-查看网页源代码的时候，依旧是<el-link>。尽管现在的搜索引擎爬虫可以很好的解析动态页面，但不排除对于新站或权重低的站点，仍然就是拿到源代码做解析（节省计算资源嘛）。所以，为了安全起见，还是优先使用<a>作为锚元素，确保内链的建设能够得到正确的爬取！ 5. 移动端文字适配也许你没有单独做一个移动站，只做了一个pc站。但当你手机上访问站点的时候，发现站点的文字发生了异常的突变，指定fong-size不生效。这时候你可能就要使用：-webkit-text-size-adjust: none 试试吧，你会发现药到病除！ 6. html的title中元素的顺序很重要举几个例子：第一页: 分类名称-网站名称第二页: 分类名称-第二页-网站名称文章页面: 文章标题-网站名称如果要使用符号，尽量使用中划线或下划线，不要使用其它特殊符号。 7. 加入新的meta标签 content-language、author，尤其是content-language，在必应bing的站长后台做网站体检的时候还会提示站长（尽管不是一个很严重的问题）。 <!DOCTYPE html>2<html lang="zh-CN">3<head>4 <meta charset="UTF-8">5 6 <meta http-equiv="Content-Language" content="zh-CN">7 8 9 <meta name="author" content="张三">10 11 <title>示例网页 - HTML Meta 标签使用</title>12 13 14 <meta name="description" content="这是一个关于HTML Meta标签content-language和author属性使用的示例网页。">15 16</head>17<body>18 19 ...20</body>21</html> 8. 减少html中的注释一方面，有利于减少响应文本的体积，降低服务器带宽。另一方面，有利于搜索引擎的爬虫理解页面内容，试想，如果一个页面50%的注释，那么搜索引擎理解起来也会有难度。 9. 不要使用table布局或其它复杂布局搜索引擎爬虫对页面内容的理解不像人类的肉眼，它是需要基于代码的。如果代码结构比较复杂，它会比较反感这样的代码，甚至会跑路。所以，简单整洁的代码是招引爬虫来的很重要的因素。所以，不要使用比较复杂布局代码，能写到css文件里的就用css文件搞定。 10. 不要使用隐藏文字无论是什么样的初心，使用了隐藏文字，都会被搜索引擎认为是作弊。比如：文字颜色和背景色颜色一样、文字使用absolute绝对定位定位到可视便捷以外、文字用z-index定位到最下层... 尽管用户看不到，但搜索引擎的爬虫阅读源码会看到，尽管不一定能够正确识别这些文字是隐藏文字，但一旦识别出来，就会被判断为作弊站点。另外，当用户点击某按钮后出来的文字，属于正常的交互，不属于隐藏文字。

2024-01-26 18:58:53

506

admin-tim

NodeJS

在Node.js中使用GraphQL进行数据查询：配置Express服务器、定义schema.js与探索GraphiQL界面

...eJS进行数据查询的方法。用上GraphQL，咱们就能更溜地获取和管理数据啦，而且更能给用户带来超赞的体验！如果你还没有尝试过GraphQL，我强烈建议你去试一试！

2023-06-06 09:02:21

红尘漫步-t

Apache Lucene

Apache Lucene处理大型文本文件性能瓶颈：索引效率、分片限制与IO优化解决方案

...问题所在，那么有什么方法可以解决这些问题呢？ 1. 使用分布式存储如果文本文件非常大，我们可以考虑将其分割成多个部分，然后在不同的机器上分别存储和处理。这样不仅可以减少单台机器的压力，还可以提高整个系统的吞吐量。 2. 使用更高效的索引策略我们可以尝试使用更高效的索引策略，例如倒排索引或者近似最近邻算法。这些策略可以在一定程度上提高索引的压缩率和查询速度。 3. 优化IO操作为了减少IO操作的影响，我们可以考虑使用缓存技术，例如MapReduce。这种技术有个绝活，能把部分计算结果暂时存放在内存里头，这样一来就不用老是翻来覆去地读取和写入磁盘了，省了不少功夫。五、总结虽然Apache Lucene在处理大量文本数据时可能存在一些问题，但只要我们合理利用现有的技术和工具，就可以有效地解决这些问题。在未来，我们盼着Lucene能够再接再厉，进一步把自己的性能和功能提升到新的高度，这样一来，就能轻轻松松应对更多的应用场景，满足大家的各种需求啦！

2023-01-19 10:46:46

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清风徐来-t

Java

Java中的值传递与地址传递：基本类型与对象引用的区别

...erence）。这俩方法经常搞得人一头雾水，有时还真让人怀疑自己是不是哪里没学明白。但别担心，本文将会通过一些具体的例子和深入浅出的解释，帮你解开这个谜团。 2. 值传递一切从这里开始首先，我们要聊的是值传递。在Java里，不管是基本类型比如int、double、char，还是对象的引用，都是按值传递的。简单来说，你传递的是它们的“副本”，而不是它们本身。这就意味着，当我们把一个变量的值交给一个方法时，其实是在给它一个新的“复制品”。就像你把你的玩具分享给朋友，但你还是保留着自己的那个一样。代码示例1： java public class ValuePassingExample { public static void main(String[] args) { int num = 5; System.out.println("Before method call: " + num); changeValue(num); System.out.println("After method call: " + num); } public static void changeValue(int x) { x = 10; System.out.println("Inside method: " + x); } } 在这个例子中，num 的初始值是5。当你把 num 传给 changeValue 方法时，其实是在给方法里的 x 复制了一个 num 的值，就是那个5。所以呢，就算我们在方法里面把 x 的值改来改去，外面的 num 还是会稳如老狗，一点变化都没有。输出结果： Before method call: 5 Inside method: 10 After method call: 5 3. 地址传递指向更深层次的探索接下来，我们要探讨的是地址传递。在Java里，我们其实是把对象的引用当成了值来传递，但这并不等于说它完全按照传统的地址传递方式来工作。Java中的对象引用传递更像是值传递的一种变体。当你传递一个对象引用时，你实际上是在传递该引用的副本。这就意味着，你没法改变引用指向的那个对象的“家”，但是你可以去改动这个对象本身的“样子”。代码示例2： java public class AddressPassingExample { public static void main(String[] args) { Person person = new Person("Alice"); System.out.println("Before method call: " + person.getName()); changeName(person); System.out.println("After method call: " + person.getName()); } public static void changeName(Person p) { p.setName("Bob"); System.out.println("Inside method: " + p.getName()); } } class Person { private String name; public Person(String name) { this.name = name; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } } 在这个例子中，我们创建了一个名为 Person 的类，并定义了 name 属性。在 main 方法中，我们创建了一个 Person 对象并将其名字设为 "Alice"。当我们调用 changeName 方法时，我们将 person 对象的引用传递给了这个方法。虽然我们没法换个新的 p，但我们可以用 setName 这个方法来修改 person 这个对象的信息。输出结果： Before method call: Alice Inside method: Bob After method call: Bob 4. 深入理解值传递 vs 地址传递现在我们已经了解了值传递和地址传递的基本概念，但它们之间的区别和联系仍然值得进一步探讨。值传递意味着我们传递的是数据的副本，而不是数据本身。而地址传递则允许我们通过引用访问和修改数据。不过在Java里，这种情况其实更像是把引用的复制品传来传去，所以它既不是传统的值传递，也不是真正的地址传递，挺特别的。理解这一点可以帮助我们更好地设计和调试程序。比如说，当我们想确保某个方法不会搞乱传入的数据时，就可以考虑用值传递。这样就相当于给数据复制了一份，原数据还是干干净净的。而当我们需要修改传入的数据时，则应该考虑使用地址传递。 5. 总结通过今天的讨论，我们不仅掌握了Java中值传递和地址传递的基本概念，还通过具体例子加深了对这两种传递方式的理解。希望这篇文章能够帮助你在编程过程中更加得心应手地处理数据传递问题。记住，编程不仅是技术的较量，更是思维的碰撞。希望你在未来的编程旅程中，不断探索，不断进步！ --- 希望这篇技术文章能为你提供一些有价值的见解和灵感。如果你有任何疑问或想了解更多细节，请随时提问！

2024-12-20 15:38:42

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岁月静好

Datax

Datax批量插入操作遭遇最大行数限制：问题解析与分批插入、配置调整解决方案

...供一些解决这个问题的方法。首先，我们需要了解什么是Datax的最大行数限制。Datax是个超级厉害的数据传输神器，不仅速度快得飞起，性能杠杠的，而且稳定性超强，尤其擅长处理那种海量级别的数据交换工作，简直无所不能！不过，这个高效的家伙Datax也带来个小插曲，就是它对每条数据的操作都有个“小脾气”——有个单次操作能处理的最大行数限制。要是你碰巧超过了这个限制，Datax可不会跟你客气，它会立马蹦出一个异常消息，明确告诉你：“喂，老兄，你的批量插入操作已经超标啦，超出了我能处理的最大行数限制！” 现在，让我们来深入了解一下这个错误的具体表现以及如何解决。一、错误的表现形式当你尝试插入的数据量超过了Datax的最大行数限制，你会收到一个类似的错误提示： bash ERROR: batch size (65536) is larger than the max insert row count of your destination table, you can reduce batch size or increase the max insert row count of your destination table. 二、错误的原因分析这个错误的主要原因是你的批量插入数据量过大，超出了Datax对单次操作的最大行数限制。具体来说，这可能是由于以下原因造成的： 1. 数据量过大如果你一次性想要插入的数据过多，那么这个错误就很容易出现。 2. Datax配置不当如果你没有正确配置Datax，让它适应你的大数据量需求，也会导致这个错误。 3. 目标表设置不当如果你的目标表的max insert row count设置得过低，也可能引发这个错误。三、解决方案针对上述错误的原因，我们可以从以下几个方面来解决问题： 1. 分批插入数据如果是因为数据量过大导致的错误，你可以考虑分批次插入数据，每次只插入一部分数据，直到所有数据都被插入为止。这样既可以避免超过最大行数限制，也可以提高插入效率。 2. 调整Datax配置如果你发现是Datax配置不当导致的错误，你需要检查并调整Datax的配置。例如，你可以增加Datax的并发度，或者调整Datax的内存大小等。 3. 调整目标表设置如果你发现是目标表的max insert row count设置过低导致的错误，你需要去数据库管理后台，把目标表的max insert row count调高。四、预防措施为了避免这种错误的发生，我们还可以采取以下预防措施： 1. 在开始工作前，先进行一次数据分析，估算需要插入的数据量，以此作为基础来设定Datax的工作参数。 2. 对于大项目，可以采用分阶段的方式，先完成一部分，再进行下一部分。 3. 及时监控Datax的工作状态，一旦发现问题，及时进行调整。总结当你的Datax批量插入操作遇到最大行数限制时，不要惊慌，要冷静应对。经过以上这些分析和解决步骤，我真心相信你绝对能够挖掘出最适合你的那个解决方案，没跑儿！记住，数据分析师的使命就是让数据说话，让数据为你服务，而不是被数据所困扰。加油！

2023-08-21 19:59:32

526

青春印记-t

Logstash

Logstash内存不足问题解决方案：调整pipeline.workers、队列大小与分批处理数据实践

...据量非常大，那么上述方法可能不足以解决问题。在这种情况下，你可以考虑分批处理数据。简单来说，你可以尝试分段处理数据，一次只处理一小部分，就像吃东西一样，别一次性全塞嘴里，而是一口一口地慢慢吃，处理完一部分之后，再去处理下一块儿。这种方法需要对数据进行适当的切分，以便能够分成多个批次。 ruby 在输入阶段使用循环读取文件，每次读取1000行数据 file { type => "file1" path => "/path/to/file1" start_position => "beginning" end_position => "end_of_file" codec => line batch_size => 1000 } file { type => "file2" path => "/path/to/file2" start_position => "beginning" end_position => "end_of_file" codec => line batch_size => 1000 } 四、结论总的来说，Logstash的内存使用超过限制主要是由于数据量过大或者配置不正确引起的。要搞定这个问题，你可以试试这几个招数：首先，动手调整一下配置参数；其次，让数据借助队列排队等候，再分批处理，这样就能有效解决问题啦！当然，在实际操作中，还需要根据自己的实际情况灵活选择合适的策略。希望这篇文章能帮助你解决这个问题，如果你还有其他疑问，请随时向我提问！

2023-03-27 09:56:11

329

翡翠梦境-t

转载文章

[转载]Problem - 1355C - Codeforces

...程，进而应用动态规划方法求解更复杂的版本。同时，经典数学著作《组合数学》（作者：Richard P. Stanley）中有大量关于组合计数的理论知识和实践案例，书中详尽探讨了在有限集合上定义各种结构，并计算满足特定属性的对象数量的方法。这为理解和解决此类涉及整数序列限制及组合优化的问题提供了坚实的理论基础。此外，当前AI领域中的一些研究也在探索利用机器学习技术解决复杂的组合优化问题，例如通过深度学习模型预测可能的最优解分布，辅助或取代传统的枚举和搜索策略。这种跨学科的研究方向为我们处理大规模、高维度的组合问题提供了新的视野和手段。总之，从经典的数学理论到现代的计算机科学与人工智能前沿，对于限定条件下三角形边长组合计数问题的深入理解与解决，不仅能够提升我们在各类竞赛中的实战能力，更能帮助我们掌握一系列通用的分析问题和解决问题的策略，具有很高的教育价值和实际意义。

2023-07-05 12:21:15

转载

Gradle

Gradle在大型项目中的构建脚本应用与依赖管理实践：灵活性、插件库及任务定义详解

...们可以通过apply方法来添加Gradle插件，然后通过tasks方法来定义构建任务。例如，我们可以通过下面的代码来定义一个名为"clean"的任务，用于清理构建目录： groovy task clean(type: Delete) { delete buildDir } 3. 使用Gradle进行版本控制 Gradle可以与Git等版本控制系统集成，这样就可以方便地跟踪项目的更改历史。以下是如何使用Gradle将本地仓库与远程仓库关联起来的例子： groovy allprojects { repositories { maven { url "https://repo.spring.io/libs-milestone" } mavenLocal() jcenter() google() mavenCentral() if (project.hasProperty('sonatypeSnapshots')) { maven { url "https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots/" } } maven { url "file://${projectDir}/../libs" } } } 四、结论总的来说，Gradle作为一个强大的构建工具，已经成为了大型项目不可或缺的一部分。用Gradle，咱们就能像变魔术一样，让项目的构建流程管理变得更溜、更稳当。这样一来，开发速度嗖嗖提升，产品质量也是妥妥的往上蹭，可带劲儿了！此外，随着Gradle社区的日益壮大和活跃，它的功能会越来越强大，实用性也会越来越高，这无疑让咱们在未来做项目时有了更多可以挖掘和利用的价值，绝对值得咱们进一步去探索和尝试。

2024-01-13 12:54:38

482

梦幻星空_t

Docker

如何在Docker上部署WGCLOUD的Agent及配置镜像与容器

...程序运行的情况，帮助排查和解决问题。文章中提到可以通过 docker logs 命令查看容器的日志信息，以便确认 WGCLOUD 的 agent 是否正常工作。

2025-03-09 16:19:42

青春印记_

Apache Atlas

Apache Atlas 数据准确性保障：元数据管理、API 实时同步与Apache Ranger 安全控制及机器学习算法的应用

...。它采用多种接地气的方法，比如实时更新元数据这招儿，还有提供那种一搜一个准、筛选功能强大到飞起的工具，再配上集成的机器学习黑科技，实实在在地让数据的准确度蹭蹭上涨，可用性也大大增强啦。

2023-04-17 16:08:35

1149

柳暗花明又一村-t

HTML

WebRTC连接中网络不稳定：带宽自适应与备用服务器策略

...重要的任务。通过上述方法，我们可以大大提升用户体验，确保通信的流畅性和可靠性。在这过程中，咱们不仅要搞定技术上的难题，还得紧盯着用户的心声和反馈，不断地调整和改进我们的方案，让大伙儿用得更舒心。希望本文能对你有所帮助，让我们一起努力，为用户提供更好的实时通信体验！

2025-01-10 16:06:48

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冬日暖阳_

Beego

Beego框架中HTTPS配置与证书问题解决：SSL/TLS证书路径设置、OpenSSL生成自签名证书及浏览器验证详解

...PS证书的问题及解决方法在使用Beego框架开发过程中，有时我们会遇到一些与HTTPS证书相关的问题。以下是常见的几种问题及其解决方法： 1. Beego无法启动，提示缺少SSL证书解决方法：检查bee.conf文件中的SSL证书路径是否正确，确保证书文件存在并且可读。 2. SSL证书无效或者不受信任解决方法：可以更换SSL证书，或者在浏览器中增加对该证书的信任。 3. HTTPS请求失败，错误信息显示“SSL Error” 解决方法：可能是因为使用的SSL证书没有正确地安装或者配置，或者是服务器的防火墙阻止了HTTPS请求。在这种情况下，需要仔细检查配置文件和防火墙规则。六、结论总的来说，在使用Beego框架开发过程中，处理HTTPS协议下的证书问题是不可避免的一部分。咱们得先把HTTPS协议那个基础原理摸清楚，再来说说如何在Beego框架里头给它配好HTTPS。而且啊，那些常遇到的小插曲、小问题，咱们也得心里有数，手到擒来地解决才行。只有这样，我们才能在实际开发过程中，更加轻松地应对各种证书问题。

2023-09-01 11:29:54

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青山绿水-t

Datax

DataX在日志数据采集至ODPS（MaxCompute）的实时同步应用：配置文件编写与源目标转换实践

...关的大数据处理和分析方法，以应对不断涌现的新挑战。

2023-09-12 20:53:09

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彩虹之上-t

ZooKeeper

ZooKeeper中临时节点下子节点创建限制与NoChildrenForEphemeralsException异常处理实践这个包含了的核心关键词，即NoChildrenForEphemeralsException、临时节点和ZooKeeper，同时也点出了问题所在（子节点在临时节点下的创建限制）以及异常处理的实践内容，符合50字以内的要求，并且没有使用概括性词语。

...子节点状态混乱和数据丢失的问题。临时节点（Ephemeral Node）与永久节点（Persistent Node） , 在 ZooKeeper 中，节点分为两种类型。临时节点是与客户端会话绑定的，一旦会话失效或客户端断开连接，该节点将被自动删除。相反，永久节点不会因为会话结束而消失，除非显式地被客户端删除。在处理分布式系统的协调问题时，选择合适的节点类型至关重要，文章中的解决方案就是建议避免在临时节点下创建子节点，转而在需要持久化子节点的情况下使用永久节点。

2024-01-14 19:51:17

青山绿水

HessianRPC

Hessian在大数据量传输中的高效序列化与反序列化实践：HTTP请求与Socket编程

...ian提供了以下几种方法： 1. 序列化和反序列化 Hessian支持对象的序列化和反序列化，可以将复杂的业务对象转换为简单的字符串，然后在网络上传输，接收端再将字符串转换回对象。 2. HTTP请求 Hessian可以将对象作为HTTP请求体发送，接收端同样可以解析请求体得到对象。 3. Socket编程 Hessian也可以通过Socket编程的方式进行数据传输，这种方式更加灵活，适用于需要实时通信的场景。下面我们分别通过一个例子来演示这些方法。四、使用Hessian进行序列化和反序列化首先，我们创建一个简单的类User： java public class User { private String name; private int age; public User(String name, int age) { this.name = name; this.age = age; } // getters and setters... } 然后，我们可以使用Hessian的writeValueTo()方法将User对象序列化为字符串： java User user = new User("Tom", 20); String serialized = Hessian2.dump(user); 接收到这个字符串后，我们可以通过Hessian的readObjectFrom()方法将其反序列化为User对象： java User deserialized = (User) Hessian2.unmarshal(serialized); 五、使用Hessian进行HTTP请求在Spring框架中，我们可以使用HessianProxyFactoryBean来创建一个代理对象，然后通过这个代理对象来调用远程服务。例如，我们在服务器端有一个接口UserService： java public interface UserService { User getUser(String id); } 然后，客户端可以通过如下方式来调用远程服务： java HessianProxyFactoryBean factory = new HessianProxyFactoryBean(); factory.setServiceUrl("http://localhost:8080/service/UserService"); factory.afterPropertiesSet(); UserService userService = (UserService) factory.getObject(); User user = userService.getUser("1"); 六、使用Hessian进行Socket编程如果需要进行实时通信，我们可以直接使用Socket编程。首先，在服务器端创建一个监听器： java ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(8080); while (true) { Socket socket = serverSocket.accept(); InputStream inputStream = socket.getInputStream(); OutputStream outputStream = socket.getOutputStream(); String request = readRequest(inputStream); String response = handleRequest(request); writeResponse(response, outputStream); } 然后，在客户端创建一个连接： java Socket socket = new Socket("localhost", 8080); OutputStream outputStream = socket.getOutputStream(); InputStream inputStream = socket.getInputStream(); writeRequest(request, outputStream); String response = readResponse(inputStream); 七、结论总的来说，Hessian是一种非常强大的工具，可以帮助我们高效地进行大数据量的传输。甭管是Web服务、手机APP，还是嵌入式小设备，你都能发现它的存在。在接下来的工作日子里，咱们得好好琢磨和掌握这款工具，这样一来，工作效率自然就能蹭蹭往上涨啦！

2023-11-16 15:02:34

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飞鸟与鱼-t

Python

Pandas DataFrame中使用explode()函数实现列表型列数据一行转多行的商品级分析

...提供了一个极其方便的方法——explode()函数，它能轻松解决这个问题。 python 使用explode()函数实现一行转多行 new_df = df.explode('items') new_df = new_df[['order_id', 'items']] 可以选择保留的列 print(new_df) 运行这段代码后，你会看到原始的DataFrame已经被成功地按照'items'列进行了拆分，每一种商品都对应了一行新的记录。 3. explode()函数背后的思考过程 explode()函数的工作原理其实相当直观，它会沿着指定的列表型列，将每一项元素扩展成新的一行，并保持其他列不变。就像烟花在夜空中热烈绽放，原本挤在一起、密密麻麻的一行数据，我们也让它来个华丽丽的大变身，像烟花那样“砰”地一下炸开，分散到好几行里去，让它们各自在新的位置上闪耀起来。这个过程中，人类的思考和理解至关重要。首先，你得瞅瞅哪些列里头藏着嵌套数据结构，心里得门儿清，明白哪些数据是需要咱“掰开揉碎”的。然后，通过调用explode()函数并传入相应的列名，就能自动化地完成这一转换操作。 4. 更复杂情况下的拆分行处理当然，现实世界的数据往往更为复杂，比如可能还存在嵌套的字典或者其他混合类型的数据。在这种情况下，光靠explode()这个函数可能没法一步到位解决所有问题，不过别担心，我们可以灵活运用其他Python神器，比如json_normalize()这个好帮手，或者自定义咱们自己的解析函数，这样就能轻松应对各种意想不到的复杂状况啦！总的来说，Python pandas在处理大数据时的灵活性和高效性令人赞叹不已，特别是其对DataFrame行转换的支持，让我们能够自如地应对各种业务需求。下次当你面对一行需要拆成多行的数据难题时，不妨试试explode()这个小魔术师，它或许会让你大吃一惊！

2023-05-09 09:02:34

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山涧溪流_

MySQL

总结mysql知识点五百字

...操作等原因导致的数据丢失。而数据库恢复则是指在发生数据丢失或损坏后，使用之前备份的数据重新构建数据库，使其恢复到备份时刻的状态，保证业务连续性和数据完整性。

2023-09-03 11:49:35

键盘勇士

Nacos

Nacos在微服务架构中的服务发现实践：从注册到通信，基于阿里巴巴开源平台解析

...lishConfig方法将我们的服务注册到了Nacos的服务注册中心。然后，我们可以在其他的服务中通过Nacos的服务发现组件来发现并访问我们的服务。下面是代码示例： java import com.alibaba.nacos.api.NacosFactory; import com.alibaba.nacos.api.config.ConfigService; import com.alibaba.nacos.api.exception.NacosException; public class NacosClient { private static ConfigService configService; public static void main(String[] args) throws NacosException { // 创建ConfigService实例 configService = NacosFactory.createConfigService("127.0.0.1", 8848); // 获取服务地址 String serviceAddress = configService.getConfig("service-name", null, -1L, false); System.out.println("Service address: " + serviceAddress); } } 在这个示例中，我们首先创建了一个ConfigService实例，然后使用getConfig方法从Nacos的服务注册中心中获取到了我们的服务地址。四、总结通过上述步骤，我们已经成功地在Nacos中实现了服务间的通信。当然，这只是一个简单的示例。在实际动手操作的时候，咱们可能还会遇到更多需要解决的活儿，比如得定期给服务做个“体检”，确保它健康运作；再比如做负载均衡，好让各项任务均匀分摊，不至于让某个部分压力山大。但是，有了Nacos的帮助，这些问题都不再是难题。

2023-04-20 17:45:00

诗和远方-t

Go Gin

Go Gin Web开发框架入门：从安装到路由、中间件使用与JSON响应实践

...并调用了其Run方法来启动我们的应用程序。五、第一个Hello World示例现在，让我们来看一个简单的例子，它将输出"Hello, Gin!"。 go router := gin.Default() router.GET("/", func(c gin.Context) { c.String(200, "Hello, Gin!") }) 当你运行这个程序并访问"http://localhost:8080/"时，你应该可以看到"Hello, Gin!"。六、总结 Go Gin是一个强大而易于使用的Web开发框架。经过这篇教程的学习，你现在对如何亲手安装Go Gin这套工具已经门儿清了，而且还掌握了创建并跑起一个基础的Go Gin应用程序的独门秘籍。接下来，你可以试着解锁更多Go Gin的玩法，比如捣鼓捣鼓错误处理、尝试尝试模板渲染这些功能，这样一来，你的编程技能肯定能噌噌噌地往上涨！最后，祝愿你在学习Go Gin的过程中愉快！

2024-01-04 17:07:23

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林中小径-t

SeaTunnel

SeaTunnel数据传输慢问题：利用数据分片、优化网络状况与Redis缓存加速方案

...ile类的split方法来实现这个功能： java File file = new File("data.txt"); List files = Arrays.asList(file.split("\\G", 5)); 在上面的例子中，我们将大文件"data.txt"分割成了5个小文件。 2. 使用更高速的网络如果我们的网络状况不佳，我们可以考虑升级我们的网络设备，或者更换到更高质量的网络服务商。 3. 使用缓存我们可以使用缓存来存储已经传输过的数据，避免重复传输。例如，我们可以使用Redis作为缓存服务器： java Jedis jedis = new Jedis("localhost"); String data = jedis.get(key); if (data != null) { // 数据已经在缓存中，不需要再次传输 } else { // 数据不在缓存中，需要从源获取并存储到缓存中 } 在上面的例子中，我们在尝试获取数据之前，先检查数据是否已经在缓存中。四、总结 SeaTunnel是一个强大的工具，可以帮助我们处理大规模的数据流。然而，在实际操作SeaTunnel的时候，我们免不了可能会碰上数据传输速度不给力的情况。你知道吗，如果我们灵活运用一些小技巧，就能让SeaTunnel这小子在传输数据时跑得飞快。首先，咱们可以巧妙地把数据“切片分块”，别让它一次性噎着，这样传输起来就更顺畅了。其次，挑个网速倍儿棒的环境，就像给它搬进了信息高速公路，嗖嗖的。再者，利用缓存技术提前备好一些常用的数据，随用随取，省去了不少等待时间。这样一来，SeaTunnel的数据传输速度妥妥地就能大幅提升啦！以上就是我对解决SeaTunnel数据传输速度慢问题的一些想法和建议。如果您有任何问题，欢迎随时与我交流。

2023-11-23 21:19:10

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桃李春风一杯酒-t

ZooKeeper

ZooKeeper事件处理机制详解：监听器(Watcher)、事件类型与一次性特性在分布式系统中的应用实践

...的process方法就会被调用，从而执行相应的事件处理逻辑。 5. 事件的一次性特性值得一提的是，ZooKeeper的监听器是一次性的——即事件一旦触发，该监听器就会被移除。如果想持续监听某个节点的变化，需要在process方法中重新注册监听器。 java @Override public void process(WatchedEvent event) { // 处理事件逻辑... // 重新注册监听器 zookeeper.exists(event.getPath(), this); } 6. 结语 ZooKeeper的事件处理机制无疑为其在分布式环境中的强大功能奠定了基石。它使得各个组件可以实时感知到状态变化，并据此做出快速响应。这次咱们深入研究了ZooKeeper这家伙的事件处理机制，不仅摸清了它背后的玄机，还亲眼见识到了在实际开发中它是如何被玩转、如何展现其灵活性的。这种机制的设计理念，对于我们理解和构建更复杂、更健壮的分布式系统具有深远的启示意义。希望各位在阅读这篇内容的时候，能真真切切地体验到这个机制的独门秘籍，然后把它活学活用，让这股独特魅力在未来你们的实际项目操作中大放异彩。

2023-02-09 12:20:32

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繁华落尽

知识学习

实践的时候请根据实际情况谨慎操作。

随机学习一条linux命令：

journalctl - 查看系统日志。