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...r：倒排索引的奥秘与实践 引言 在互联网的海洋中，信息如潮水般涌动，如何高效地检索和组织这些信息，成为了开发者和数据科学家们面临的挑战。Apache Solr，这玩意儿啊，简直就是搜索界的超级英雄！它不仅速度快得飞起，还能在多台服务器上同时工作，就像组建了一支无坚不摧的搜索小分队。而且，它的功能那叫一个强大，用起来特别灵活，就像是个万能工，啥活都能干。所以，不管是大企业还是小团队，用它来做搜索和分析，那可真是再合适不过了。很多开发者都对它情有独钟，因为它真的能帮我们解决不少难题，提升工作效率，简直就是咱们的好帮手嘛！在这篇文章中，我们将深入探讨Solr的核心技术——倒排索引，揭开其背后的工作原理，以及如何通过代码实践来优化搜索体验。 1. 倒排索引是什么？ 倒排索引，又称为反向索引，是一种用于存储和检索文档中词汇位置的技术。在老派的正向索引里，咱们是按照词儿出现的先后顺序来整理的。比如说，你查一个词，咱们就顺着文章的顺序给你找。但在倒排索引这阵子，玩法就不一样了，它是按照文档的编号来排的。就好比，你找某个文档，咱们就直接告诉你这个文档在哪儿，而不是先从头翻到尾。这样找东西，是不是更高效呢？哎呀，简单来说，倒排索引就像是一个超级大笔记本，专门用来记下每个单词（咱们就叫它“词汇”吧）都藏在哪些故事（文档）里头，而且还会记得每个词在故事里的准确位置。这样，当我们想找某个词的时候，就能直接翻到对应的页码，快速找到所有相关的内容了。这招儿可比一页一页地找，省事儿多了！哎呀，这设计超级棒！就像是有个魔法一样，你一搜，立马就能找到对应的文档清单。这样一来，找东西的速度嗖嗖的，效率那叫一个高，简直让人爽到飞起！ 2. Solr的倒排索引实现 Solr 是基于 Apache Lucene 构建的，Lucene 是一个开源的全文检索库。在 Solr 中，倒排索引是通过索引器（Indexer）来构建的。当文档被索引时，Lucene 分析器（Analyzer）将文本分解成一系列词素（tokens），然后为每个词素创建一个倒排列表，这个列表包含了所有包含该词素的文档的标识符及其在文档中的位置信息。 示例代码：构建倒排索引 以下是一个简单的示例代码片段，展示如何使用 Solr API 构建倒排索引： java import org.apache.solr.client.solrj.SolrClient; import org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrClient; import org.apache.solr.client.solrj.response.UpdateResponse; import org.apache.solr.common.SolrInputDocument; public class SolrIndexer { private static final String SOLR_URL = "http://localhost:8983/solr/mycore"; private static final SolrClient solrClient = new HttpSolrClient(SOLR_URL); public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建索引文档 SolrInputDocument document = new SolrInputDocument(); document.addField("id", 1); document.addField("title", "Java Programming Guide"); document.addField("content", "This is a guide for Java programming."); // 提交文档到索引 UpdateResponse response = solrClient.add(document); System.out.println("Documents added: " + response.getAddedDocCount()); // 关闭连接 solrClient.close(); } } 这段代码展示了如何创建一个简单的 Solr 索引文档，并将其添加到索引中。每一步都涉及到倒排索引的构建过程，即对文档中的文本进行分析和索引化。 3. 倒排索引的优化与应用 倒排索引的优化主要集中在索引构建的效率和查询的性能上。为了让你的索引构建工作跑得更快，咱们可以给索引器来点小调整，就像给你的自行车加点油，让它跑得飞快！首先，咱们可以试试增加并行度，就像开多台打印机同时工作，效率自然翻倍。还有，优化分词器，就像是给你的厨房添置一台高效的榨汁机，让食材（数据）处理得又快又好。这样一来，你的索引构建工作不仅高效，还能像欢快的小鸟一样轻松自在地翱翔在数据世界里。同时，通过合理的查询优化策略，如利用缓存、预加载、分片查询等技术，可以进一步提高查询性能。 在实际应用中，倒排索引不仅用于全文搜索，还可以应用于诸如推荐系统、语义理解等领域。例如，在一个电商网站中，倒排索引可以帮助用户快速找到相关的产品，或者根据用户的搜索历史和浏览行为提供个性化推荐。 4. 结语 倒排索引是 Solr 的核心组件，它不仅极大地提高了搜索性能，也为构建复杂的信息检索系统提供了强大的基础。哎呀，兄弟！咱们得给倒排索引这玩意儿好好整一整，让它变得更聪明，搜索起来也更快更高效！这样咱就能找到用户想要的内容，就像魔法一样，瞬间搞定！这不就是咱们追求的智能全文搜索嘛！希望本文能帮助你深入了解 Solr 的倒排索引机制，并激发你在实际项目中的创新应用。让我们一起探索更多可能，构建更加出色的信息检索系统吧！

...程度可以找到什么样的工作并没有人跟你详细说明，这篇文章就来告诉你！ 分享北大陆神精心为各位朋友梳理的前端开发学习成长路线，完整视频版本大家可以自行去搜索观看。 下面就让我们开始了解前端开发的进阶之路～ 第一阶段：前端开发基本功 这是入门前端最基础的内容。学会后，就能达到初级Web前端工程师水平。熟悉了前端开发的HTML与CSS基础知识，就能够配合UI设计师进行项目布局开发了。 如果你是应届生，想去找实习的工作，学完这个部分，初级前端开发工程师，前端实习生等岗位，你就可以去面试了，入职后待遇能达到4K-5K。 这一步骤共分为三部分内容：HTML、CSS和页面制作工具。HTML是前端开发入门首先要学会的东西，有了它，你才可以布局页面结构。CSS是页面美化和精细化的核心技术。想要更好的完成页面的开发，更好的与UI部门合作，这些页面制作工具是必须掌握的。 第二阶段：页面布局实战 有了第一步的基础知识，你就可以实战各种页面布局了。学会后，更加夯实初级Web前端工程师水平，能够完成各种PC端与移动端网页布局与样式设计实现了。 应届生找工作会更加有底气，入职后待遇能达到6K-7K。 这一步骤共分为两部分内容：布局技术，布局规范与方案。 想要轻松的完成各种PC端和手机端的布局，这些重要的布局技术必须掌握。另外一些布局规范与布局方案，是完成浏览器兼容和各种设备适配的法宝。 第三阶段：前端开发内功 第四阶段：PC端全栈项目开发 有了JavaScript、HTML、CSS知识，再加上这个步骤的技能点学习，你就能够完成一个PC端的前后端整体项目开发了。 可以从事网站开发工程师，以及Web前端开发工程师的工作了。薪资能达到11K-13K。 这一步骤共分为四部分内容：首先学会常用的前端工具库，掌握前端工程化和模块化，然后系统学习后端，或者叫服务端开发工具 Node.js，最后你就能独立完成一个网站或者管理系统的开发了。 第五阶段，前端高级框架技术。 这个步骤是从事前端工作必须掌握的重要内容，尤其是Vue、React，已经是公司开发企业项目的首选框架。 学会这个部分，你就是一名高级Web前端工程师了，可以胜任公司的C端和B端的所有项目，薪资待遇能达到14K-18K。那这些框架都需要学习掌握什么呢？ Vue框架，需要掌握Vue3和它的生态技术。掌握了Vue3的选项式API，Vue2的项目也信手拈来。Vue3生态的每个技术都包含了很多内容，都需要你掌握它并熟练应用。像Vue3的组合式API、Vite2+SFC、VueRouter4、Vuex4、Pinia2、TypeScript基础、TS+Vue3，其他的技术栈。学会这些，你就可以基于这些技术开发Vue3的C端和B端项目了。 React框架，同样需要掌握React18和它的生态技术。每个生态也都包含很多内容，像Umi技术栈、其他技术栈。React技术备受大厂青睐，一般情况下，React岗位薪资也会比Vue高些。那除了这两个主要框架还需要什么呢？ Angular框架，企业用的比较少些了，基本上都是老项目的维护了。 数据可视化，可以选学，如果项目里有这块需求，可以仔细研究一下。 第六阶段，混合应用开发技术。 所谓混合开发，就是将HTML5基于浏览器的应用，嵌入到基于Android和iOS手机APP里，或者嵌入到基于Node和Chromium的桌面APP里。因为兼具了WebApp和NativeApp的双重优点，混合应用开发技术得到了广泛的应用。 学会这个部分，就拥有了多端开发能力，能够胜任跨平台跨设备的架构工作。通过Vue和React基础加持，薪资待遇能达到19K-22K。 常见的混合开发如手机端的微信公众号、微信小程序、桌面端的Electron技术和PWA技术等。 第七步，原生应用开发技术。 所谓原生应用开发，就是应用前端的技术，脱离浏览器，进行原生的手机APP的开发。 掌握这部分内容，可以达到大前端高级开发工程师水平，可以主导移动端多元产品项目实现，能够跨平台开发提出可建设性解决方案。薪资待遇能达到 23K-30K。 比如，Facebook的基于React技术的ReactNative原生APP的开发，谷歌的基于Dart技术的Flutter原生APP的开发，以及华为的基于JS技术的HarmonyOS鸿蒙原生APP的开发。 第八步，大前端架构。 这是本学习路线图最后一个步骤了，同时也到达了一个至高点。 掌握这个部分，即可拥有大前端架构师水平，主要进行前端项目架构和项目把控。能够解决网站出现的突发状况，能够改进网站性能到极致。拥有大型网站、大量高并发访问量等开发经验。这个岗位的薪资能达到30K以上的水平。 前端架构师，包含很多内容，要求有广度也要有深度，这里给出了重要的五部分内容，包括开发工具及服务器技术、前端性能、微前端架构、低代码与组件库开发以及前端安全技术。 小白起点的前端路线图，我们都走了一遍，你可能会问，这些知识我们我该如何学习呢？你可以靠查文档、看视频，也可以找个师父带你。上面给大家推荐的视频都是核心的技术点视频以及项目练手视频，更多更细节的技术点请大家关注IT千锋教育搜索你需要的课程。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/longz_org_cn/article/details/127673811。 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。

...疼的事情之一就是路由管理了。想象一下，你的项目越来越大，接口越来越多，各种 GET、POST、PUT、DELETE 混在一起，代码读起来就像一团乱麻。你是不是经常在想：“这接口怎么又加了一个参数？是哪个地方调用了它？” 其实啊，这些问题都可以通过一个小小的工具来解决——Gin 的 Group 功能。 简单来说，Group 就是一个用来分组路由的功能，它能让你把相关的路由放在一起，让代码看起来更清晰，维护起来也更方便。这就跟咱们整理衣柜时，把夏天的衣服和冬天的衣服分开放一个道理，这样脑子一下子就有谱了。 不过呢，很多人可能觉得 Group 功能没啥特别的，其实不然。它不仅能帮你理清思路，还能提高代码的可读性和可维护性。接下来，我们就一起来看看它是怎么工作的吧！ --- 2. 初识Group 基础用法 首先，咱们得知道 Group 是啥。简单来说啊，这 Group 就像是给路由套了个“外衣”，这么一来，咱们就能把那些长得像、用法类似的路由整到一块儿去了，是不是特方便？比如，所有跟用户相关的接口，我们就可以放在同一个组里。 示例1：创建一个简单的 Group go package main import ( "github.com/gin-gonic/gin" "net/http" ) func main() { r := gin.Default() // 创建一个用户组 userGroup := r.Group("/users") { // 用户注册接口 userGroup.POST("/register", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "User registered successfully"}) }) // 用户登录接口 userGroup.POST("/login", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "Login successful"}) }) } // 启动服务 r.Run(":8080") } 在这段代码里，我们先用 r.Group("/users") 创建了一个名为 /users 的路由组。然后在这个组里定义了两个接口：/register 和 /login。这样一来，所有与用户相关的接口都集中在一个地方，是不是感觉清爽多了？ --- 3. 深入探讨 嵌套分组 当然啦，Group 不仅仅能用来分一级路由，还可以嵌套分组，这就像是在衣柜里再加几个小抽屉一样，分类更细致了。 示例2：嵌套分组 go package main import ( "github.com/gin-gonic/gin" "net/http" ) func main() { r := gin.Default() // 创建一个主路由组 mainGroup := r.Group("/api") { // 子路由组：用户相关 userGroup := mainGroup.Group("/users") { userGroup.GET("/", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "List all users"}) }) // 获取单个用户信息 userGroup.GET("/:id", func(c gin.Context) { id := c.Param("id") c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "User info", "id": id}) }) } // 子路由组：订单相关 orderGroup := mainGroup.Group("/orders") { orderGroup.POST("/", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "Order created successfully"}) }) orderGroup.GET("/", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "List all orders"}) }) } } r.Run(":8080") } 在这个例子中，我们首先创建了一个 /api 的主路由组，然后在这个主组下面分别创建了 /users 和 /orders 两个子路由组。这样的结构是不是更有条理了？尤其是当你项目变得复杂时，这种分层结构会让你少走很多弯路。 --- 4. 实战技巧 动态前缀与中间件 除了分组之外，Group 还支持动态前缀和中间件绑定。哈哈，这个功能超实用啊！就像是给一帮小伙伴设了个统一的“群规”，所有成员都自动遵守。不过呢，要是哪天你想让某个小组玩点不一样的，比如换个新名字前缀啥的，也能随时调整，特别方便！ 示例3：动态前缀与中间件 go package main import ( "github.com/gin-gonic/gin" "net/http" ) func main() { r := gin.Default() // 设置全局中间件 r.Use(func(c gin.Context) { c.Set("auth", "token") c.Next() }) // 创建一个用户组，并绑定中间件 userGroup := r.Group("/v1/users", func(c gin.Context) { token := c.MustGet("auth").(string) if token != "admin" { c.AbortWithStatus(http.StatusUnauthorized) return } }) // 用户注册接口 userGroup.POST("/register", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "User registered successfully"}) }) // 用户登录接口 userGroup.POST("/login", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "Login successful"}) }) r.Run(":8080") } 在这个例子中，我们为 /v1/users 组绑定了一个中间件，只有携带正确令牌的请求才能访问该组下的接口。这种方式特别适合处理权限控制问题，避免了重复编写相同逻辑的麻烦。 --- 5. 总结 拥抱清晰的代码 兄弟们，路由分组真的是一项非常实用的技术。它不仅能让我们的代码更加整洁，还能大大提升开发效率。试想一下，如果你接手一个没有任何分组的项目，面对成千上万行杂乱无章的代码，你会不会崩溃？ 所以啊，从今天开始，不管你的项目多大，都要养成使用 Group 的好习惯。不管你是弄个小玩意儿，还是搞那种复杂得让人头大的微服务架构，只要分组分得好，就能省不少劲儿，效率蹭蹭往上涨！记住，代码不仅仅是给机器看的，更是给人看的。清晰的代码，就是对同行最大的尊重！ 最后，希望这篇文章能帮到你们。如果你们还有什么疑问或者更好的实践方法，欢迎留言交流哦！一起进步，一起成长！

...复杂的东西，什么状态管理啦，回调地狱啦，弄不好就把自己绕晕了。但自从Suspense登场后，这一切都变得简单多了！ Suspense本质上是一个API，它允许我们在组件中声明性地等待某些资源加载完成，比如数据、图片或者其他模块。这样搞啊，我们就只用操心正事儿了，那些乱七八糟的加载状态啥的，就不用再费劲去琢磨啦！ 让我举个例子吧：想象一下你正在做一个电商网站，用户点击某个商品时需要从服务器拉取详细信息。之前的做法大概是这样：用 useState 和 useEffect 来发请求拿数据，然后在页面上先显示个“加载中”，要是出了问题就换成“加载失败”。简单说就是一边等数据，一边给用户一个状态提示呗。但有了Suspense之后，你可以直接告诉React：“嘿，等我这个数据加载完再渲染这部分内容。”听起来是不是很爽？ 那么问题来了，具体怎么用呢？别急，咱们慢慢来探索！ --- 2. 基本概念与工作原理 首先，我们需要明确一点：Suspense并不是万能药，它主要用来解决“懒加载”和“数据获取”的场景。简单来说，这个主意就是用一个“边框小部件”把那些可能会拖时间的操作围起来，顺便提前说好，要是这些操作没搞定，就给用户展示点啥，免得他们干等着抓狂。 什么是边界组件？ 边界组件就是那种负责“守门”的家伙，它会拦截你的组件树中的异步操作。嘿，你听说过没？只要某个小部件发现它得等着数据过来，它就马上开启“备胎模式”，啥叫备胎模式呢？就是先用个临时的东西占着位置，一直撑到后台的活干完，正式的内容才会上场。简单说吧，就是等数据的时候，先给你看个“过渡版”的，不让你干等着发呆！ 听起来有点抽象？没关系，咱们看代码！ jsx import React, { Suspense } from 'react'; function App() { return ( 我的电商网站 {/ 这里就是我们的边界组件 /} 加载中... }> ); } export default App; 在这个例子中，标签包裹住了组件。想象一下，当想要展示商品信息的时候，它可不是那种直接蹦出来的急性子。首先，它会先客气地说一句“加载中...”给大家打个招呼，然后静静地等后台把数据准备好。一旦数据到位了，它才开始认真地把商品的详细信息乖乖地显示出来。有点像服务员上菜前先说一声“稍等”，然后再端上热腾腾的大餐！ --- 3. 实现数据获取 从零开始构建一个简单的例子 接下来，我们动手实践一下，看看如何结合Suspense实现数据获取。假设我们要做一个博客应用，每篇文章都需要从后端获取标题和正文内容。 第一步：创建数据源 为了模拟真实环境，我们可以用fetch API来模拟后端服务： javascript // mockApi.js export const fetchPost = async (postId) => { const response = await fetch(https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/${postId}); return response.json(); }; 这里我们用了一个公共的JSONPlaceholder API来获取假数据。当然，在生产环境中你应该替换为自己的API地址。 第二步：定义数据加载逻辑 现在我们需要让React知道如何加载这个数据。我们可以创建一个专门用于数据加载的组件，比如叫PostLoader： jsx // PostLoader.js import React, { useState, useEffect } from 'react'; const PostLoader = ({ postId }) => { const [post, setPost] = useState(null); const [error, setError] = useState(null); useEffect(() => { let isMounted = true; fetchPost(postId) .then((data) => { if (isMounted) { setPost(data); } }) .catch((err) => { if (isMounted) { setError(err); } }); return () => { isMounted = false; }; }, [postId]); if (error) { throw new Error('Failed to load post'); } return post; }; export default PostLoader; 这段代码的核心在于throw new Error这一行。当我们遇到错误时，不是简单地返回错误提示，而是直接抛出异常。这是为了让Suspense能够捕获到它并执行后备渲染。 第三步：整合Suspense 最后一步就是将所有东西组合起来，让Suspense接管整个流程： jsx // App.js import React, { Suspense } from 'react'; import PostLoader from './PostLoader'; const PostDetails = ({ postId }) => { const post = ; return ( {post.title} {post.body} ); }; const App = () => { return ( 欢迎来到我的博客 正在加载文章... }> ); }; export default App; 在这个例子中，会确保如果未能及时加载数据，它会显示“正在加载文章...”。 --- 4. 高级玩法 动态导入与代码分割 除了数据获取之外，Suspense还可以帮助我们实现代码分割。这就相当于你把那些不怎么常用的功能模块“藏”起来，等需要用到的时候再慢慢加载，这样主页面就能跑得飞快啦！ 例如，如果你想按需加载某个功能模块，可以这样做： javascript // LazyComponent.js const LazyComponent = React.lazy(() => import('./LazyModule')); function App() { return ( 主页面 加载中... }> ); } 在这里，React.lazy配合Suspense实现了动态导入。当用户访问包含的部分时，React会自动加载对应的模块文件。 --- 5. 总结与反思 好了，到这里我们已经掌握了如何使用Suspense进行数据获取的基本方法。虽然它看起来很简单，但实际上背后涉及了很多复杂的机制。比如，它是如何知道哪些组件需要等待的？又是如何优雅地处理错误的？ 我个人觉得，Suspense最大的优点就在于它让开发者摆脱了手动状态管理的束缚，让我们可以更专注于用户体验本身。不过呢，这里还是得提防点小问题，比如说可能会让程序跑得没那么顺畅，还有就是对那些老项目的支持可能没那么友好。 总之，Suspense是一个非常强大的工具，但它并不适合所有场景。作为开发者，我们需要根据实际情况权衡利弊，合理选择是否采用它。 好了，今天的分享就到这里啦！如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时留言交流哦~ 😊

...ng生态下的现代内存管理与性能优化趋势 随着技术的不断发展，Golang作为一门高效、简洁、并发能力强的编程语言，近年来吸引了越来越多的开发者。其独特的内存管理机制——自动垃圾回收，极大地简化了内存管理的工作，同时也带来了一系列新的挑战和机遇。本文将探讨Golang生态下的现代内存管理与性能优化趋势，着重分析如何在享受自动内存管理带来的便利的同时，避免内存泄漏、提高程序性能，并结合最新技术动态进行深入解读。 自动内存管理的双刃剑 自动垃圾回收机制无疑是Golang的一大亮点，它使得开发者能够专注于业务逻辑的实现，无需担心繁琐的内存分配和释放。然而，自动内存管理并非万无一失，不当的编程习惯或复杂的数据结构处理仍可能引发内存泄漏等问题。因此，了解如何在利用自动内存管理优势的同时，防范潜在的风险变得尤为重要。 现代内存管理与性能优化策略 1. 内存池与缓存策略：合理利用内存池技术，预先分配和复用内存块，可以显著减少内存分配和释放的开销，提高程序的响应速度和资源利用率。 2. 数据结构与算法优化：选择合适的数据结构和算法对于降低内存消耗至关重要。例如，使用哈希表替代数组在某些场景下可以大幅减少内存占用，同时优化搜索效率。 3. 并发控制与资源管理：在并发环境中，正确使用同步原语如sync.WaitGroup和sync.Mutex，可以有效管理共享资源，避免竞态条件和死锁，同时减少不必要的内存使用。 4. 性能分析与调优：利用如pprof等性能分析工具，定期进行内存使用情况的监测和分析，有助于及早发现并解决问题，持续优化程序性能。 实践案例与最新动态 随着云计算、物联网等领域的快速发展，对高性能、低延迟的需求日益增长。Golang在这些领域的应用展现出强大的潜力，特别是在微服务架构、分布式系统和实时数据处理方面。例如，Google的DAGScheduler和Apache Beam等项目，均采用了Golang，充分展示了其在大规模数据处理和高并发场景下的卓越性能。 结论与展望 面对Golang生态下的现代内存管理与性能优化挑战，开发者需不断学习最新的技术动态和最佳实践，灵活运用内存管理策略，以适应快速变化的市场需求和技术发展趋势。通过持续优化内存使用、提高程序性能，不仅可以提升用户体验，还能增强系统的整体稳定性和可扩展性，推动Golang生态的健康发展。 --- 通过这篇“延伸阅读”，我们深入探讨了Golang生态下的现代内存管理与性能优化趋势，结合了实事新闻、深入解读和引经据典，旨在为开发者提供全面的指导，助力他们在实际项目中更好地应用Golang语言，应对内存管理和性能优化的挑战。

...的打包处理已成为现代项目构建流程中的重要一环。随着技术的发展和社区生态的完善，Webpack对于CSS的支持也在不断进化和完善。例如，近期发布的Webpack 5版本中，对模块联邦（Module Federation）的支持使得跨项目共享CSS模块成为可能，极大地提升了大型项目的组件复用与协同开发效率。 同时，围绕Webpack进行优化和拓展的工具链也在持续发展。MiniCssExtractPlugin插件可以帮助开发者将CSS从JavaScript中提取出来，生成单独的CSS文件，这既有利于首屏加载性能优化，也便于服务端渲染场景下的样式应用。 另外，PostCSS作为一种强大的CSS处理器，在Webpack构建流程中扮演着重要角色，通过各种插件如Autoprefixer可以自动添加浏览器前缀，确保兼容性；而CSS Modules则能在Webpack中实现真正的CSS局部作用域，避免命名冲突问题。 此外，随着Tailwind CSS等实用工具类库的兴起，如何在Webpack配置中无缝集成这些库，实现高效的开发体验，也成为众多开发者关注的话题。Webpack不仅为CSS打包提供了解决方案，更是在推动前端工程化、模块化进程中起到了关键作用。 综上所述，Webpack对CSS的打包处理不仅是技术演进的表现，更是契合当下前端开发实践需求的重要手段。紧跟社区动态，深入了解并合理运用Webpack及相关工具链的各种功能，有助于提升项目整体质量和开发团队的工作效率。

...联通智慧足迹技术 本项目由联通智慧足迹投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2021大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。 数据智能产业创新服务媒体 ——聚焦数智 · 改变商业 中国联通智慧足迹开发的SSNG多源数据处理平台，是完全自研的新一代面向行为集成的位置数据处理系统。平台沉淀海量信令处理过程中的长期经验，着力解决影响数据输出质量的核心堵点，可兼容类似信令的多种LBS数据源接入并实现自动化、标准化输出数据结果。 技术说明 SSNG多源数据处理平台技术创新部分包括： 行为矩阵：将离散的驻留信息，转化为用户的时空矩阵，通过机器学习模式识别，提取出用户的LBS行为特征。 行为集成：将用户的行为矩阵，结合搜集沉淀的土地利用&地物POI数据，为用户的驻留、出行信息赋予具体的目的，便于后续的场景化分析。 人车匹配：结合车联网LBS数据，将轨迹重合度高的“人-车”用户对，通过轨迹伴随算法识别出来，可用于判断用户的车辆保有情况。 路径拟合：解决信令数据定位不连续和受限基站布设密度等问题，引入路网拓扑数据，将用户出行链还原至真实道路上，并确定流向及关键转折点，以便于判断出行方式。 出行洞察：利用信令数据、基站数据，匹配地铁网络、高铁网络，通过机器学习算法，判定用户出行时使用的出行方式。 基于SSNG多源数据处理平台，可实现的技术突破包括： 1）全国长时序人口流动监测技术 针对运营商信令数据以及spark分布式计算平台的特点，独创了处理运营商信令数据的双层计算框架，填补了分布式机器学习方法处理运营商信令数据的空白，实现了大规模高效治理运营商大数据的愿景；研发了人口流动与现代大数据技术相结合的宏观监测仿真模型。 基于以上技术构建了就业、交通、疫情、春运等一系列场景模型，并开发了响应决策平台，实现了对我国人口就业、流动及疫情影响的全域实时监测。 2）全国长时序人口流动预测技术 即人口流动的大尺度OD预测技术，研发了人口跨区域流动OD预测模型，解决了信令大数据在量化模拟大尺度人口流动中的技术难题，形成了对全国人口流动在日、周、月不同时间段和社区、乡镇、县市不同地理尺度进行预测的先进技术，实现了2020年新冠疫情后全国返城返岗和2021年全国春节期间人口流动的高精度预测。 3）实时人口监测 实时人口监测是通过对用户手机信令进行实时处理、计算和分析，得出指定区域的实时人口数量、特征和迁徙情况。包括区域人口密度、人口数量、人口结构、人口来源、人口画像、人口迁徙、职住分析、人口预测等信息。 4）超强数据处理及AI能力 引入Bitmap大数据处理算法及Pilosa数据库集群，采用实时流式计算，集成Kafka、redis、RabbitMQ等分布式大数据处理组件，搭建自有信令大数据处理平台，使用百亿计算go-kite架构，实现毫秒级响应，实时批量处理数据达500000条 /秒，每天可处理1000亿条数据。集成AI分析能力（A/B轨），有效避免了运营商数据采集及传输过程中的时延及中断情况，大幅提高数据结果的实时性。 已获专利情况： 专利名称 专利号 出行统计方法、装置、计算机设备和可读存储介质 ZL 2020 1 0908424.3 信令数据匹配方法、装置及电子设备 ZL 2019 1 1298869.8 轨道交通用户识别方法和装置 ZL 2019 1 0755903.3 公共聚集事件识别方法、装置、计算机设备及存储介质 ZL 2020 1 1191917.6 广域高铁基站识别方法、装置、服务器及存储介质 ZL 2020 1 1325543.2 相关荣誉： 2021地理信息科技进步奖一等奖、中国测绘学会科技进步奖特等奖、2021数博会领先科技成果奖、兼容系统创新应用大赛大数据专项赛优秀奖。 开发团队 ·带队负责人：陶周天 公司CTO，北京大学理学学士。长期任职于微软等世界500强企业，曾任上市公司优炫软件VP，具备丰富的IT架构、数据安全、数据分析建模、机器学习、项目管理经验。牵头组织突破多个技术难题（人地匹配、人车匹配、室内基站优化、行为集成AI等），研发一系列技术专利。 ·团队其他重要成员：刘祖军 高级算法工程师，美国爱荷华大学计算机科学本硕，曾任职于美国俄亥俄州立大学研究院。 ·隶属机构：智慧足迹 智慧足迹数据科技有限公司是中国联通控股，京东科技参股的专业大数据及智能科技公司。公司依托中国联通卓越的数据资源和5G能力，京东科技强大的人工智能、物联网等技术和“产业X科技”能力，聚焦“人口+”大数据，连接人-物-企，成为全域数据智能科技领先服务商。 公司以P·A·Dt为核心能力，面向数字政府、智慧城市、企业数字化转型广大市场主体，专注经济治理、社会治理和企业数字化服务，构建“人口+”七大多源数据主题库，提供“人口+” 就业、经济、消费、民生、城市、企业等大数据产品平台，服务支撑国家治理现代化和国家战略，推动经济社会发展。 目前，公司已服务国家二十多个部委及众多省市政府、300+城市规划、知名企业和高校等智库、国有及股份制银行等数百家头部客户，已建成全球最强大的手机信令处理平台，是中国就业、城规、统计等领域大数据领先服务商。 相关评价 新一代SSNG多源大数据处理平台，提升了手机信令数据在空间数据计算的精度，信令处理结果对室内场景更具敏锐性，在区域范围的职住人群空间分布更加接近实际情况。 ——某央企大数据部技术负责人 新一代SSNG多源大数据处理平台，可处理实时及历史信令数据，应对不同客户应用场景。并且根据长时间序列历史数据实现人口预测，为提高数据精度可对接室内基站数据，从而提供更加准确的人员定位。 ——某企业政府事业部总监 提示：了解更多相关内容，点击文末左下角“阅读原文”链接可直达该机构官网。 《2021企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱1.0版》 《2021中国数据智能产业图谱3.0升级版》 《2021中国企业数智化转型升级发展研究报告》 《2021中国数据智能产业发展研究报告》 ❷ 创新服务企业榜 ❸ 创新服务产品榜 ❸ 最具投资价值榜 ❺ 创新技术突破榜 ☆条漫:《看过大佬们发的朋友圈之后，我相信：明天会更好！》 联系数据猿 北京区负责人:Summer 电话：18500447861(微信) 邮箱：summer@datayuan.cn 全国区负责人:Yaphet 电话：18600591561(微信) 邮箱：yaphet@datayuan.cn 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/YMPzUELX3AIAp7Q/article/details/122314407。 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。

...尤其是大规模数据处理项目中，如使用Apache Spark构建的分布式计算框架，日志记录成为了不可或缺的一部分。哎呀，这些家伙可真是帮了大忙了！它们就像是你编程时的私人侦探，随时盯着你的代码，一有风吹草动就给你报信。特别是当你遇上疑难杂症，它们能迅速揪出问题所在，就像医生找病因一样专业。有了它们，找bug、修bug的过程变得快捷又高效，简直就像开了挂一样爽快！哎呀，咱们这篇文章啊，就是要好好聊聊在Spark这个超级棒的大数据处理工具里，咱们可能会遇到的各种小麻烦，还有呢，怎么用那些日志记录来帮咱们找到问题的根儿。你想象一下，就像你在厨房里做饭，突然发现菜炒糊了，这时候你就会看看锅底，找找是火开太大了还是调料放多了，对吧？这文章呢，就是想教你用同样的方法，在大数据的世界里，通过查看日志，找出你的Spark程序哪里出了问题，然后迅速解决它，让一切恢复正常。是不是听起来既实用又有趣？咱们这就开始吧！ 二、Spark错误类型概述 Spark应用程序可能遭遇多种错误类型，从内存溢出、任务失败到网络通信异常等。这些错误通常由日志系统捕获并记录下来，为后续分析提供依据。下面，我们将通过几个具体的错误示例来了解如何阅读和解析Spark日志文件。 三、实例代码 简单的Spark Word Count应用 首先，让我们构建一个简单的Spark Word Count应用作为起点。这个应用旨在统计文本文件中单词的频率。 scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val textFile = sc.textFile("file:///path/to/your/textfile.txt") val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile("output") sc.stop() } } 四、错误日志分析 内存溢出问题 在实际运行上述应用时，如果输入文本文件过大，可能会导致内存溢出错误。日志文件中可能会出现类似以下的信息： org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 37.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 37.0 (TID 208, localhost): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 这段日志信息清晰地指出错误原因（OutOfMemoryError: Java heap space），并提供了关键细节，包括任务编号、所在节点以及错误类型。针对这一问题，可以通过增加Spark集群的内存资源或者优化数据处理逻辑来解决。 五、调试策略与最佳实践 1. 使用日志级别 调整日志级别（如INFO、DEBUG）可以帮助开发者在日志中获取更多详细信息。 2. 定期检查日志 通过自动化工具定期检查日志文件，可以及时发现潜在问题。 3. 利用Spark UI Spark自带的Web UI提供了详细的作业监控界面，直观显示任务状态和性能指标。 4. 错误重试机制 合理配置Spark任务的重试策略，避免因一次失败而影响整体进程。 5. 性能监控工具 集成性能监控工具（如Prometheus、Grafana）有助于实时监控系统性能，预防内存泄漏等严重问题。 六、总结与展望 日志记录是Spark应用程序开发和维护过程中的关键环节。哎呀，你知道吗？程序员们在遇到bug（小错误）的时候，那可是得使出浑身解数了！他们可不是对着电脑屏幕发呆，而是会仔细地分析问题，就像侦探破案一样。找到问题的源头后，他们就开始了他们的“调试大作战”，就像是医生给病人开药一样精准。通过这些努力，他们能优化代码，让程序跑得更顺畅，就像给汽车加了润滑剂，不仅跑得快，还稳当当的。这样，我们的应用就能更加可靠，用户用起来也更舒心啦！哎呀，你懂的，随着咱们每天产生的数据就像自来水一样哗哗流，那处理这些数据的大数据工具就得越来越厉害才行。特别是那些记录我们操作痕迹的日志管理系统，不仅要快得跟闪电一样，操作起来还得像玩手机游戏一样简单，最好还能自己动脑筋分析出点啥有价值的信息来。这样，未来日志记录这事儿就不仅仅是记录，还能帮我们找到问题、优化流程，简直就是一大神器嘛！所以，你看，这发展方向就是越来越智能、好用、高效，让科技真正服务于人，而不是让人被科技牵着鼻子走。 --- 通过本文的探讨，我们不仅学习了如何理解和利用Spark的日志信息来诊断问题，还了解了一些实用的调试技巧和最佳实践。希望这些内容能帮助你更有效地管理你的Spark应用程序，确保其在复杂的数据处理场景下稳定运行。

...Security”的项目，专门用于收集和分享JSON相关的最佳实践。该项目的维护者表示，他们希望通过这种方式，让更多的开发者意识到JSON安全的重要性，并参与到共同维护网络安全的行动中来。 总的来说，JSON虽然简单易用，但在实际应用中仍需谨慎对待。无论是企业还是个人开发者，都应加强对JSON数据的管理和保护，以应对日益复杂的网络环境带来的挑战。未来，随着JSON技术的进一步发展，相信会有更多创新的安全解决方案涌现，为构建更加安全可靠的网络环境贡献力量。

...有什么区别吗？他们的工作职责又是什么？ 小编带大家了解一下，不同等级的程序员之间到底有什么差别。 程序员 程序员，英文名coder/programmer，大家常自嘲叫码农的阶段。这个角色职责是把需求或产品实现为用户可用的软件产品。 此职位为执行级别。另外因为经验较少，一般需要求助别人，或与别人一起完（ban）成（zhuan）一个任务。 此阶段大概要经历3年，程序员的职责如下： 1、对项目经理负责，负责软件项目的详细设计、编码和内部测试的组织实施。 2、协助项目经理和相关人员同客户进行沟通，保持良好的客户关系。 3、参与需求调研、项目可行性分析、技术可行性分析和需求分析。 4、熟悉并熟练掌握交付软件部开发的软件项目的相关软件技术。 5、负责向项目经理及时反馈软件开发中的情况，并根据实际情况提出改进建议。 6、负责对业务领域内的技术发展动态进行分析研究。 高级程序员 高级程序员学名，工程师。 到了这个level，英文名可改叫做 engineer 或 developer。此时你的功力开始增强，这与你平时的积累努力是分不开的，祝贺你～ 此时的你不仅可以完成任务，开始注重代码的质量，能够写出工业级的代码。你的经验可胜任模块级的系统设计，承担完成较为复杂的技术，能有效的自我管理，有帮助别人快速解决问题（trouble shooting）的能力。 此阶段你需要经历到7、8年左右的体验，中间要经历一段深刻自我历练的过程。 有时给人致命一击其实是心里的小蟊贼。一般人在5年前后遇到一个门槛，碰到天花板+彷徨期，或者你打心眼里不在喜欢编程，可尝试转为其它角色，如产品经理，售前售后支持等岗位，也不失为好选择。 当我们熬过这段儿，就会“山随平野尽，江入大荒流“，渐入佳境矣。 高级程序员定义软件功能、做开发计划推进和管理。可以带几个个帮手把产品规划的功能实现，你是团队中的”大手“，遇到难题也是你亲自攻艰克难。 所以，一个高级程序员，他的职责很清晰： 1、负责产品核心复杂功能的方案设计、编码实现 2、负责疑难BUG分析诊断、攻关解决 架构师 到了架构师级别，想必你已经学会降龙十八掌，可登堂入世，成为一位准（lao）专（you）家（tiao）。 我们大喊声：“单打独斗，老衲谁也不惧！“，遂开始领导一众技术高手，指点武功，来设计和完成一个系统，大多是分布式，高并发的系统架构平台。 架构师的任务是为公司产品的业务问题提供高质量技术解决方案，主要着眼于系统的"技术实现" 。 架构师的主要分类： 可能每条产品线都设置了架构师，也可能多条生产品线的的后端是由一个架构师设计的平台提供，所以架构师也是有所不同的，其分类如下： 软件架构师 信息架构师 网站架构师 其主要职责如下： 1、需求分析：“知彼”有时比“知已”还重要。管理市场，产品等的需求，确立关键需求。坚持技术上的优秀与需求的愿景统一，提升技术负债意识，提供技术选项，风险预判，工期等解决方案。 2、架构设计：在产品功能中抽取中非功能的需求，由关键需求变成概念型架构。列出功能树，分层治之，如用户界面层、系统交互层，数据管理层。达成高扩展，高可用，高性能，高安全，易运维，易部署，易接入等能力。 3、功能设计与实现：对架构设计的底层代码级别实现。如公共核心类，接口实现，应用发现规则、接口变更等。 技术经理 人生就是不断上升的过程，你已经到达经理的层次了。如今的你，需要不断提高领导力，需要定期召开团队会议讨论问题。 首先我们要更加自信，在工作中显示自己的功力，给讲话增添力量。如：“本次项目虽然有很大的困难，我们也需苦战到底。当然示先垂范，身先士卒，方能成功！” 技术经理有时候也可能叫系统分析员，一些小公司可能会整个公司或者部门有一个技术经理。技术经理承担的角色主要是系统分析、架构搭建、系统构建、代 码走查等工作，如果说项目经理是总统，那么技术经理就是总理。当然不是所有公司都是这样的，有些公司项目经理是不管技术团队的，只做需求、进度和同客户沟 通，那么这个时候的项目经理就好像工厂里的跟单人员了，这种情况在外包公司比较多。对于技术经理来说，着重于技术方面，你需要知道某种功能用哪些技术合 适，需要知道某项功能需要多长的开发时间等。同时，技术经理也应该承担提高团队整体技术水平的工作。 你需要和大家站在一起，因为人们也都有解决问题的能力，更需要有以下的能力与责任： 1、任务管理：开发工作量评估、定立开发流程、分配和追踪开发任务 2、质量管理：代码review、开发风险判断/报告/协调解决 3、效率提升：代码底层研发和培训、最佳代码实践规范总结与推广、自动化生产工具、自动化部署工具 4、技术能力提升：招聘面试、试题主拟、新人指导、项目复盘与改进 技术总监 如果一个研发团队超过20人，有多条产品线或业务量很大，这时已经有多个技术经理在负责每个业务，这时需要一位技术总监。 主要职责： 1、组建平台研发部，与架构师共建软件公共平台，方便各条产品业务线研发。 2、通过技术平台、通过高一层的职权，管理和协调公司各个部门与本部门各条线。现在每个产品线都应该有合格的技术经理和高级程序员。 结语：我们相信，每个人都能成为IT大神。现在开始，找个师兄带你入门，让你的学习之路不再迷茫。 这里推荐我们的前端学习交流圈：784783012，里面都是学习前端的从最基础的HTML+CSS+JS【炫酷特效，游戏，插件封装，设计模式】到移动端HTML5的项目实战的学习资料都有整理，送给每一位前端小伙伴。 最新技术，与企业需求同步。好友都在里面学习交流，每天都会有大牛定时讲解前端技术! 点击：前端技术分享 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/webDk/article/details/88917912。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...在我的Node.js项目里用上Docker，该怎么操作呢？别急，咱们一步一步来。 --- 2. 为什么选择Docker？ 首先，让我们聊聊为什么要用Docker。简单来说，Docker解决了两个核心痛点： - 环境一致性：想象一下，你在本地调试好的Node.js程序，在服务器上跑却报错。哎呀，这可能是你的服务器上装的软件版本不一样，或者是系统设置没调成一个样儿，所以才出问题啦！Docker可厉害了，它把整个运行环境——比如Node.js、各种依赖库，还有配置文件啥的——全都打包成一个“镜像”，就像是给你的应用做一个完整的备份。这样，无论你什么时候部署，都像是复制了一份一模一样的东西，绝不会出岔子！ - 高效部署：传统的部署方式可能是手动上传文件到服务器再启动服务，不仅费时还容易出错。而Docker只需要推送镜像，然后在目标机器上拉取并运行即可，省去了很多麻烦。 当然，这些优点的背后离不开Docker的核心概念——镜像、容器和仓库。简单来说啊，镜像就像是做菜的菜谱，容器就是按照这个菜谱写出来的菜，仓库呢，就是放这些菜谱的地方，想做菜的时候随时拿出来用就行啦！听起来是不是有点抽象？没关系，接下来我们会一步步实践！ --- 3. 准备工作 搭建Node.js项目 既然要学怎么用Docker部署Node.js应用，那我们得先有个项目吧？这里我假设你已经会用npm初始化一个Node.js项目了。如果没有的话，可以按照以下步骤操作： bash mkdir my-node-app cd my-node-app npm init -y 这会在当前目录下生成一个package.json文件，用于管理项目的依赖。接下来，我们随便写点代码让这个项目动起来。比如新建一个index.js文件，内容如下： javascript // index.js const http = require('http'); const hostname = '127.0.0.1'; const port = 3000; const server = http.createServer((req, res) => { res.statusCode = 200; res.setHeader('Content-Type', 'text/plain'); res.end('Hello World\n'); }); server.listen(port, hostname, () => { console.log(Server running at http://${hostname}:${port}/); }); 现在你可以直接运行它看看效果： bash node index.js 打开浏览器访问http://127.0.0.1:3000/，你会看到“Hello World”。不错，我们的基础项目已经搭建好了！ --- 4. 第一步 编写Dockerfile 接下来我们要做的就是给这个项目添加Docker的支持。为此，我们需要创建一个特殊的文件叫Dockerfile。这个名字是固定的，不能改哦。 进入项目根目录，创建一个空文件名为Dockerfile，然后在里面输入以下内容： dockerfile 使用官方的Node.js镜像作为基础镜像 FROM node:16-alpine 设置工作目录 WORKDIR /app 将当前目录下的所有文件复制到容器中的/app目录 COPY . /app 安装项目依赖 RUN npm install 暴露端口 EXPOSE 3000 启动应用 CMD ["node", "index.js"] 这段代码看起来有点复杂，但其实逻辑很简单： 1. FROM node:16-alpine 告诉Docker从官方的Node.js 16版本的Alpine镜像开始构建。 2. WORKDIR /app 指定容器内的工作目录为/app。 3. COPY . /app 把当前项目的文件拷贝到容器的/app目录下。 4. RUN npm install 在容器内执行npm install命令，安装项目的依赖。 5. EXPOSE 3000 声明应用监听的端口号。 6. CMD ["node", "index.js"]：定义容器启动时默认执行的命令。 保存完Dockerfile后，我们可以试着构建镜像了。 --- 5. 构建并运行Docker镜像 在项目根目录下运行以下命令来构建镜像： bash docker build -t my-node-app . 这里的. 表示当前目录，my-node-app是我们给镜像起的名字。构建完成后，可以用以下命令查看是否成功生成了镜像： bash docker images 输出应该类似这样： REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE my-node-app latest abcdef123456 2 minutes ago 150MB 接着，我们可以启动容器试试看： bash docker run -d -p 3000:3000 my-node-app 参数解释： - -d：以后台模式运行容器。 - -p 3000:3000：将主机的3000端口映射到容器的3000端口。 - my-node-app：使用的镜像名称。 启动成功后，访问http://localhost:3000/，你会发现依然可以看到“Hello World”！这说明我们的Docker化部署已经初步完成了。 --- 6. 进阶 多阶段构建优化镜像大小 虽然上面的方法可行，但生成的镜像体积有点大（大约150MB左右）。有没有办法让它更小呢？答案是有！这就是Docker的“多阶段构建”。 修改后的Dockerfile如下： dockerfile 第一阶段：构建阶段 FROM node:16-alpine AS builder WORKDIR /app COPY package.json ./ RUN npm install COPY . . RUN npm run build 假设你有一个build脚本 第二阶段：运行阶段 FROM node:16-alpine WORKDIR /app COPY --from=builder /app/dist ./dist 假设build后的文件存放在dist目录下 COPY package.json ./ RUN npm install --production EXPOSE 3000 CMD ["node", "dist/index.js"] 这里的关键在于“--from=builder”，它允许我们在第二个阶段复用第一个阶段的结果。这样就能让开发工具和测试依赖 stays 在它们该待的地方，而不是一股脑全塞进最终的镜像里，这样一来镜像就能瘦成一道闪电啦！ --- 7. 总结与展望 写到这里，我相信你已经对如何用Docker部署Node.js应用有了基本的认识。虽然过程中可能会遇到各种问题，但每一次尝试都是成长的机会。记得多查阅官方文档，多动手实践，这样才能真正掌握这项技能。 未来，随着云计算和微服务架构的普及，容器化将成为每个开发者必备的技能之一。所以，别犹豫啦，赶紧去试试呗！要是你有什么不懂的，或者想聊聊自己的经历，就尽管来找我聊天，咱们一起唠唠~咱们一起进步！ 最后，祝大家都能早日成为Docker高手！😄

...遇到过这种情况？某个项目一开始运行得挺顺利，但随着功能越来越多，代码变得越来越乱，调试起来简直是噩梦。比如说啊，在一个类里面直接写死了另一个类的对象创建逻辑，这就跟在菜谱上直接固定了所有食材的品牌一样，一旦你想换点新鲜的或者调整一下，就得满世界翻找那些用到这个菜谱的地方，挨个改过来。更惨的是，改完还得一项项地重新验证，生怕哪里漏掉了，搞得自己头都大了。 这就是没有依赖注入（Dependency Injection, DI）的问题。依赖注入嘛，简单说就是把对象的创建和管理工作“外包”给一个外部的“容器”，这样就能让代码之间的关系变得松散一些，彼此不那么死板地绑在一起，开发起来也更灵活方便。这样做简直太棒了！代码变得超级清晰，就像一条干净整洁的小路，谁走都明白；维护起来也轻松多了，像是收拾一个不大的房间，根本不用费劲找东西；而且还能轻松做单元测试，就像给每个小零件单独体检一样简单！ 但是，依赖注入也不是万能的。如果我们配置不对，那就会出大问题。今天我们就来聊聊这个话题——DI容器配置错误。 --- 2. 配置错误 从一个小例子说起 先来看一个简单的例子： csharp public interface IService { void DoWork(); } public class Service : IService { public void DoWork() { Console.WriteLine("Doing work..."); } } 假设我们有一个Service类实现了IService接口，现在我们需要在程序中使用这个服务。按照传统的做法，可能会直接在类内部实例化： csharp public class Worker { private readonly IService _service = new Service(); public void Execute() { _service.DoWork(); } } 这种方式看起来没什么问题，但实际上隐藏着巨大的隐患。比如，如果你需要替换Service为其他实现（比如MockService），你就得修改Worker类的代码。这违背了开闭原则。 于是，我们引入了依赖注入框架，比如Microsoft的Microsoft.Extensions.DependencyInjection。让我们看看如何正确配置。 --- 3. 正确配置 DI容器的正确姿势 首先，你需要注册服务。比如，在Program.cs文件中： csharp using Microsoft.Extensions.DependencyInjection; var services = new ServiceCollection(); services.AddTransient(); var serviceProvider = services.BuildServiceProvider(); 这里的关键点在于Transient这个词。它表示每次请求时都会生成一个新的实例。对了，还有别的选择呢，比如说 Scoped——在一个作用域里大家用同一个实例，挺节省资源的；再比如 Singleton——在整个应用跑着的时候大家都用一个“独苗”实例，从头到尾都不换。选择合适的生命周期很重要，否则可能会导致意想不到的行为。 接下来，我们可以通过依赖注入获取实例： csharp public class Worker { private readonly IService _service; public Worker(IService service) { _service = service; } public void Execute() { _service.DoWork(); } } 在这个例子中，Worker类不再负责创建IService的实例，而是由DI容器提供。这种解耦的方式让代码更加灵活。 --- 4. 配置错误 常见的坑 然而，现实总是比理想复杂得多。以下是一些常见的DI配置错误，以及它们可能带来的后果。 4.1 注册类型时搞错了 有时候我们会不小心把类型注册错了。比如： csharp services.AddTransient(); // 想注册MockService，却写成了Service 结果就是，无论你在代码中怎么尝试，拿到的永远是Service而不是MockService。其实这个坑挺容易被忽略的，毕竟编译器又不报错，一切都看起来风平浪静，直到程序跑起来的时候，问题才突然冒出来，啪叽一下给你整一个大 surprise！ 我的建议是，尽量使用常量或者枚举来定义服务名称，这样可以减少拼写错误的风险： csharp public static class ServiceNames { public const string MockService = "MockService"; public const string RealService = "RealService"; } services.AddTransient(ServiceNames.MockService, typeof(MockService)); 4.2 生命周期设置不当 另一个常见的问题是生命周期设置错误。比如说，你要是想弄个单例服务，结果不小心把它设成了 Transient，那每次调用的时候都会新生成一个实例。这就好比你本来想让一个人负责一件事，结果每次都换个人来干，不仅效率低得让人崩溃，搞不好还会出大乱子呢！ csharp // 错误示范 services.AddTransient(); // 正确示范 services.AddSingleton(); 记住，单例模式适用于那些无状态或者状态不重要的场景。嘿，想象一下，你正在用一个数据库连接池这种“有状态”的服务，要是把它搞成单例模式，那可就热闹了——多个线程或者任务同时去抢着用它，结果就是互相踩脚、搞砸事情，什么竞争条件啦、数据混乱啦，各种麻烦接踵而至。就好比大家伙儿都盯着同一个饼干罐子，都想伸手拿饼干，但谁也没个规矩，结果不是抢得太猛把罐子摔了，就是谁都拿不痛快。所以啊，这种情况下，还是别让单例当这个“独裁者”了，分清楚责任才靠谱！ 4.3 忘记注册依赖 有时候，我们可能会忘记注册某些依赖项。比如： csharp public class SomeClass { private readonly IAnotherService _anotherService; public SomeClass(IAnotherService anotherService) { _anotherService = anotherService; } } 如果IAnotherService没有被注册到DI容器中，那么在运行时就会抛出异常。为了避免这种情况，你可以使用AddScoped或AddTransient来确保所有依赖都被正确注册。 --- 5. 探讨与总结 通过今天的讨论，我们可以看到，虽然依赖注入能够极大地提高代码的质量和可维护性，但它并不是万能的。设置搞错了，那可就麻烦大了，小到一个单词拼错了，大到程序跑偏、东西乱套，什么幺蛾子都可能出现。 我的建议是，在使用DI框架时要多花时间去理解和实践。不要害怕犯错，因为正是这些错误教会了我们如何更好地编写代码。同时，也要学会利用工具和日志来帮助自己排查问题。 最后，我想说的是，编程不仅仅是解决问题的过程，更是一个不断学习和成长的过程。希望大家能够在实践中找到乐趣，享受每一次成功的喜悦！ 好了，今天的分享就到这里啦，如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时留言交流哦！😄

...eaming如何协同工作，为实时流数据分析提供强大的解决方案。 2. Mahout概述 Mahout是一个基于Hadoop的机器学习库，旨在利用分布式计算资源来加速大规模数据集上的算法执行。哎呀，这个家伙可真厉害！它能用上各种各样的机器学习魔法，比如说分门别类的技巧（就是咱们说的分类）、把相似的东西归到一块儿的本事（聚类）还有能给咱们推荐超棒东西的神奇技能（推荐系统）。而且，它最擅长的就是对付那些海量的数据，就像大鱼吃小鱼一样，毫不费力就能搞定！通过Mahout，我们可以构建复杂的模型来挖掘数据中的模式和关系，从而驱动业务决策。 3. Spark Streaming简介 Apache Spark Streaming是Spark生态系统的一部分，专为实时数据流处理设计。哎呀，这个玩意儿简直就是程序员们的超级神器！它能让咱这些码农兄弟们轻松搞定那些超快速、高效率的实时应用，你懂的，就是那种分秒必争、数据飞速流转的那种。想象一下，一秒钟能处理几千条数据，那感觉简直不要太爽啊！就像是在玩转数据的魔法世界，每一次点击都是对速度与精准的极致追求。这不就是我们程序员的梦想吗？在数据的海洋里自由翱翔，每一刻都在创造奇迹！Spark Streaming的精髓就像个魔术师，能把连续不断的水流（数据流）变换成小段的小溪（微批次）。这小溪再通过Spark这个强大的分布式计算平台，就像是在魔法森林里跑的水车，一边转一边把水（数据）处理得干干净净。这样一来，咱们就能在实时中捕捉到信息的脉动，做出快速反应，既高效又灵活！ 4. Mahout与Spark Streaming的集成 为了将Mahout的机器学习能力与Spark Streaming的实时处理能力结合起来，我们需要创建一个流水线，使得Mahout可以在实时数据流上执行分析任务。这可以通过以下步骤实现： - 数据接入：首先，我们需要将实时数据流接入Spark Streaming。这可以通过定义一个DStream（Data Stream）对象来完成，该对象代表了数据流的抽象表示。 scala import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.dstream._ val sparkConf = new SparkConf().setAppName("RealtimeMahoutAnalysis").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(sparkConf) valssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1)) // 创建StreamingContext，时间间隔为1秒 val inputStream = TextFileStream("/path/to/your/data") // 假设数据来自文件系统 val dstream = inputStream foreachRDD { rdd => rdd.map { line => val fields = line.split(",") (fields(0), fields.slice(1, fields.length)) } } - Mahout模型训练：然后，我们可以使用Mahout中的算法对数据进行预处理和建模。例如，假设我们想要进行用户行为的聚类分析，可以使用Mahout的KMeans算法。 scala import org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.recommender.KNNRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.ThresholdUserNeighborhood import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector import org.apache.hadoop.conf.Configuration val dataModel = new FileDataModel(new File("/path/to/your/data.csv")) val neighborhood = new ThresholdUserNeighborhood(0.5, dataModel, new Configuration()) val similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(dataModel) val recommender = new GenericUserBasedRecommender(dataModel, neighborhood, similarity) val recommendations = dstream.map { (user, ratings) => val userVector = new RandomAccessSparseVector(ratings.size()) for ((itemId, rating) <- ratings) { userVector.setField(itemId.toInt, rating.toDouble) } val recommendation = recommender.recommend(user, userVector) (user, recommendation.map { (itemId, score) => (itemId, score) }) } - 结果输出：最后，我们可以将生成的推荐结果输出到合适的目标位置，如日志文件或数据库，以便后续分析和应用。 scala recommendations.foreachRDD { rdd => rdd.saveAsTextFile("/path/to/output") } 5. 总结与展望 通过将Mahout与Spark Streaming集成，我们能够构建一个强大的实时流数据分析平台，不仅能够实时处理大量数据，还能利用Mahout的高级机器学习功能进行深入分析。哎呀，这个融合啊，就像是给数据分析插上了翅膀，能即刻飞到你眼前，又准确得不得了！这样一来，咱们做决定的时候，心里那根弦就更紧了，因为有它在身后撑腰，决策那可是又稳又准，妥妥的！哎呀，随着科技车轮滚滚向前，咱们的Mahout和Spark Streaming这对好搭档，未来肯定会越来越默契，联手为我们做决策时，用上实时数据这个大宝贝，提供更牛逼哄哄的武器和方法！想象一下，就像你用一把锋利的剑，能更快更准地砍下胜利的果实，这俩家伙在数据战场上，就是那把超级厉害的宝剑，让你的决策快人一步，精准无比！ --- 以上内容是基于实际的编程实践和理论知识的融合，旨在提供一个从概念到实现的全面指南。哎呀，当真要将这个系统或者项目实际铺展开来的时候，咱们得根据手头的实际情况，比如数据的个性、业务的流程和咱们的技术底子，来灵活地调整策略，让一切都能无缝对接，发挥出最大的效用。就像是做菜，得看食材的新鲜度，再搭配合适的调料，才能做出让人满意的美味佳肴一样。所以，别死板地照搬方案，得因地制宜，因材施教，这样才能确保我们的工作既高效又有效。

...相应内容。 最近在找工作，在这个过程中我感到很迷茫，投了很多简历，被查看的却很少，其中也有到现场去面试，结果也很不理想(╥╯^╰╥)。 哈哈，跑题了，我在看之前所做的项目时，在我的收藏夹中看到了以前收藏的有关爬虫的文章，点开后又重新学习了一下。 下面是这两篇文章的链接 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。

... 介绍自己比较熟悉的项目和项目中遇到的难点 Springbean生命周期 谈谈依赖注入和面向切面 HashMap原理和扩容机制 常用并发包下的类 Redis持久化方式，为什么这么快？ 自己平时如何提升的，看书或者网站？ 二面 Jvm类加载机制，分别每一步做了什么工作？ Jvm内存模型，垃圾回收机制，如何确定被清除的对象？ 了解哪些垃圾回收器和区别？ 多线程相关，线程池的参数列表和拒绝策略 Jvm如何分析出哪个对象上锁？ Mysql索引类型和区别，事务的隔离级别和事务原理 Spring scope 和设计模式 Sql优化 三面 fullgc的时候会导致接口的响应速度特别慢，该如何排查和解决？ 项目内存或者CPU占用率过高如何排查？ ConcurrentHashmap原理 数据库分库分表 MQ相关，为什么kafka这么快，什么是零拷贝？ 小算法题 http和https协议区别，具体原理 四面(Leader) 手画自己项目的架构图，并且针对架构和中间件提问 印象最深的一本技术书籍是什么？ 五面(HR) 没什么过多的问题，主要就是聊了一下自己今后的职业规划，告知了薪资组成体系等等。 插播一条福利！！！最近整理了一套1000道面试题的文档(详细内容见文首推荐文章)，以及大厂面试真题，和最近看的几本书。 需要刷题和跳槽的朋友，这些可以免费赠送给大家，帮忙转发文章，宣传一下，后台私信【面试】免费领取！ 小天：好像问了两次看书的情况诶？现在面试还问这个？ 程序员H：是啊，幸亏之前为了弄懂JVM还看了两本书，不然真不知道说啥了！ 小天：看来，我也要找几本书去看了，感情没看过两本书都不敢跳槽了！ 程序员H：对了，还有简历，告诉你一个捷径 简历尽量写好一些，项目经验突出： 1、自己的知识广度和深度 2、自身的优势 3、项目的复杂性和难度以及指标 4、自己对于项目做的贡献或者优化 程序员H：唉~这还不能走可怎么办呀！你说，我把主管打一顿，是不是马上就可以走了？ 小天：... 查看全文 http://www.taodudu.cc/news/show-3387369.html 相关文章： 阿里菜鸟面经 Java后端开发 社招三年 已拿offer 阿里 菜鸟网络(一面) 2021年阿里菜鸟网络春招实习岗面试分享，简历+面试+面经全套资料！ 阿里菜鸟国际Java研发面经(三面+总结):JVM+架构+MySQL+Redis等 2021年3月29日 阿里菜鸟实习面试（一面）（含部分总结） mongodb 子文档排序_猫鼬101：基础知识，子文档和人口简介 特征工程 计算方法Gauss-Jordan消去法求线性方程组的解 使用(VAE)生成建模,理解可变自动编码器背后的数学原理 视觉SLAM入门 -- 学习笔记 - Part2 带你入门nodejs第一天——node基础语法及使用 python3数据结构_Python3-数据结构 debezium-connect-oracle使用 相关数值分析多种算法代码 android iphone treeview,Android之IphoneTreeView带组指示器的ExpandableListView效果 nginx rewrite功能使用 3-3 OneHot编码 JavaWeb：shiro入门小案例 MySQL的定义、操作、控制、查询语言的用法 MongoDB入门学习(三)：MongoDB的增删查改 赋值、浅复制和深复制解析 以及get/set应用 他是吴恩达导师，被马云聘为「达摩院」首座 Jordan 标准型定理 列主元的Gauss-Jordan消元法-python实现 Jordan 块的几何 若尔当型（The Jordan form） 第七章 其他神经网络类型 解决迁移系统后无法配置启用WindowsRE环境的问题 宝塔面板迁移系统盘/www到数据盘/home 使用vmware vconverter从物理机迁移系统到虚拟机P2V 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_62695120/article/details/124510157。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...在现代企业级应用中的实践与发展显得尤为重要。近期，Oracle发布了最新版本的数据库产品，其中对AQ组件进行了多项优化升级，不仅提升了消息处理效率，还增强了与云环境和其他消息服务的集成能力。 2022年，Oracle官方博客分享了一篇题为《Oracle AQ的新特性及其在微服务架构中的应用》的文章，详细解读了Oracle 19C及更高版本中AQ的改进之处，如支持JSON格式的消息负载、更灵活的多租户管理和跨数据库的分布式队列功能等。这些新特性使得AQ能够更好地适应当前流行的微服务架构，实现不同服务间高效可靠的数据传输与同步。 此外，在开源社区层面，Apache ActiveMQ Artemis作为一款广泛采用的消息中间件，也在持续演进以满足不断变化的企业需求。其与Oracle AQ的兼容性有所提升，用户现在可以在多种场景下根据实际业务需求选择适合的消息队列解决方案。 同时，对于Java开发者而言，《Java Message Service (JMS)实战》一书提供了大量关于利用JMS进行消息传递的实战案例和最佳实践，有助于读者在实际项目中更加熟练地运用JMS与Oracle AQ结合，构建高性能、高可用的消息驱动系统。 综上所述，无论是紧跟Oracle AQ的最新发展动态，还是探究开源替代方案与相关技术书籍的学习，都将帮助开发者更好地掌握消息队列技术，并将其应用于实际工作中，以提升系统的整体性能与稳定性。

...来深入了解如何在实际项目中运用Proxy实现复杂的数据绑定与更新逻辑。 此外，浏览器对ES6新特性的支持也在不断推进，当前所有现代浏览器均支持Proxy和Reflect。Mozilla开发者网络（MDN）提供了详尽的API文档和技术指南，帮助开发者更好地掌握这两个特性，并应用于日常开发工作中。 同时，在前端框架领域，除了Vue之外，React Hooks的useState和useEffect也从另一个角度实现了数据响应式，它们通过函数组件状态管理和副作用钩子机制，间接实现了对数据变化的监听。读者可以对比研究两种不同的响应式实现方式，理解它们各自的优势与应用场景。 最近，一些前沿的JavaScript库如MobX、RxJS等也在响应式编程上做出了新的探索，通过更高级的抽象和流处理思想，将响应式理念扩展到了异步编程和大规模应用架构层面。深入学习这些库的设计原理和实践案例，有助于我们拓宽视野，更好地适应未来JavaScript生态的发展趋势。 综上所述，无论是紧跟最新的JavaScript语言特性发展动态，还是深入探究各类前端框架的响应式实现原理，都有助于我们提升代码质量和开发效率，为构建高性能、易于维护的现代Web应用奠定坚实基础。

...原则：命名规范与组织结构 1. 初识Kafka 一个让我着迷的消息队列系统 大家好啊！今天咱们聊聊Kafka，这个让我又爱又恨的消息队列系统。说实话，刚接触Kafka的时候，我真是被它的复杂度吓到了。嘿，说真的，一开始也没觉得它有多特别，但用得多了才发现这家伙简直太有范儿了！特别是它的设计思路，名字起得那叫一个讲究，东西摆得也特有条理，看得我忍不住直点头，真心觉得牛！ Kafka本质上是一个分布式流处理平台，可以用来处理实时数据流。它的核心是消息队列，但又不仅仅是简单的消息队列。它不仅传输速度快、反应还超灵敏，而且特别皮实，出点小问题也不带怕的。这么能打的表现，让它在大数据圈子里简直成了明星！不过，要想用好Kafka，你得先搞清楚它的命名规范和组织结构。接下来，我会结合自己的理解和实践，给大家分享一些干货。 --- 2. 命名规范 让Kafka的世界井然有序 2.1 主题（Topic）：Kafka世界的基石 首先，我们来聊聊主题（Topic）。在Kafka里面呢，主题就好比是一个文件夹，所有的消息啊，就像文件一样，一股脑儿地塞进这个文件夹里头。每一个主题都有一个唯一的名称，这个名字就是它的标识符。比如说嘛，你可以建个叫user_events的话题分区，专门用来存用户干的事儿，点啥、买啥、逛哪儿，都往里丢，方便又清晰！ java // 创建一个Kafka主题 kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic user_events 这里的关键点在于，主题的名字要尽量简单明了，避免使用特殊字符或者空格。哎呀，这就好比你给文件夹起个特别绕口的名字，结果自己都记不住路径了，Kafka也是一样！它会根据主题的名字创建对应的文件夹结构，但要是主题名太复杂，搞不好就会在找东西的时候迷路，路径解析起来就容易出岔子啦。而且啊，主题的名字最好起得通俗易懂一点，让大伙儿一眼扫过去就明白这是干啥用的。 2.2 分区（Partition）：主题的分身术 接着说分区（Partition）。每个主题都可以被划分为多个分区，每个分区就是一个日志文件。分区的作用是什么呢？它可以提高并发性和扩展性。比如说，你有个主题叫orders（订单），你可以把它分成5个区（分区）。这样一来，不同的小伙伴就能一起开工，各自处理这些区里的数据啦！ java // 查看主题的分区信息 kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic orders 分区的数量决定了并发的上限。所以，在设计主题时，你需要仔细权衡分区数量。太多的话，管理起来麻烦；太少的话，可能无法充分利用资源。我一般会根据预计的消息量来决定分区的数量。比如说，如果一秒能收到几千条消息，那分区设成10到20个就挺合适的。毕竟分区太多太少了都不好，得根据实际情况来调，不然可能会卡壳或者资源浪费啊！ 2.3 消费者组（Consumer Group）：团队协作的秘密武器 最后，我们来说消费者组（Consumer Group）。消费者组是一组消费者的集合，它们共同消费同一个主题的消息。每个消费者组都有一个唯一的名称，这个名字同样非常重要。 java // 创建一个消费者组 kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic user_events --group my_consumer_group 消费者组的设计理念是为了实现负载均衡和故障恢复。比如说，如果有两个小伙伴在一个小组里，系统就会帮他们自动分配任务（也就是主题的分区），这样大家就不会抢来抢去，重复干同样的活儿啦！而且呢，要是有个消费者挂掉了或者出问题了，其他的消费者就会顶上来，接手它负责的那些分区，接着干活儿，完全不受影响。 --- 3. 组织结构 Kafka的大脑与四肢 3.1 集群（Cluster）：Kafka的心脏 Kafka集群是由多个Broker组成的，Broker是Kafka的核心组件，负责存储和转发消息。一个Broker就是一个节点，多个Broker协同工作，形成一个分布式的系统。 java // 启动Kafka Broker nohup kafka-server-start.sh config/server.properties & Broker的数量决定了系统的容错能力和性能。其实啊，通常咱们都会建议弄三个Broker，为啥呢？就怕万一有个家伙“罢工”了，比如突然挂掉或者出问题，别的还能顶上，整个系统就不耽误干活啦！不过，Broker的数量也不能太多，否则会增加管理和维护的成本。 3.2 Zookeeper：Kafka的大脑 Zookeeper是Kafka的协调器，它负责管理集群的状态和配置。没有Zookeeper，Kafka就无法正常运作。比如说啊，新添了个Broker（也就是那个消息中转站），Zookeeper就会赶紧告诉其他Broker：“嘿，快看看这位新伙伴，更新一下你们的状态吧！”还有呢，要是某个分区的老大换了（Leader切换了），Zookeeper也会在一旁默默记好这笔账，生怕漏掉啥重要信息似的。 java // 启动Zookeeper nohup zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties & 虽然Zookeeper很重要，但它也有一定的局限性。比如，它可能会成为单点故障，影响整个系统的稳定性。因此，近年来Kafka也在尝试去掉对Zookeeper的依赖，开发了自己的内部协调机制。 3.3 日志（Log）：Kafka的四肢 日志是Kafka存储消息的地方，每个分区对应一个日志文件。嘿，这个日志设计可太聪明了！它用的是顺序写入的方法，就像一条直线往前跑，根本不用左顾右盼，写起来那叫一个快，效率直接拉满！ java // 查看日志路径 cat config/server.properties | grep log.dirs 日志的大小可以通过参数log.segment.bytes来控制。默认值是1GB，你可以根据实际情况调整。要是日志文件太大了，查个东西就像在大海捞针一样慢吞吞的；但要是弄得太小吧，又老得换新的日志文件，麻烦得很，还费劲。 --- 4. 实战演练 从零搭建一个Kafka环境 说了这么多理论，咱们来实际操作一下吧！假设我们要搭建一个简单的Kafka环境，用来收集用户的登录日志。 4.1 安装Kafka和Zookeeper 首先，我们需要安装Kafka和Zookeeper。可以从官网下载最新的二进制包，解压后按照文档配置即可。 bash 下载Kafka wget https://downloads.apache.org/kafka/3.4.0/kafka_2.13-3.4.0.tgz 解压 tar -xzf kafka_2.13-3.4.0.tgz 4.2 创建主题和消费者 接下来，我们创建一个名为login_logs的主题，并启动一个消费者来监听消息。 bash 创建主题 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic login_logs 启动消费者 bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic login_logs --from-beginning 4.3 生产消息 最后，我们可以编写一个简单的Java程序来生产消息。 java import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import java.util.Properties; public class KafkaProducerExample { public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); KafkaProducer producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 10; i++) { producer.send(new ProducerRecord<>("login_logs", "key" + i, "value" + i)); } producer.close(); } } 这段代码会向login_logs主题发送10条消息，每条消息都有一个唯一的键和值。 --- 5. 总结 Kafka的魅力在于细节 好了，到这里咱们的Kafka之旅就告一段落了。通过这篇文章，我希望大家能更好地理解Kafka的命名规范和组织结构。Kafka为啥这么牛？因为它在设计的时候真是把每个小细节都琢磨得特别透。就像给主题起名字吧，分个区啦，还有消费者组怎么配合干活儿，这些地方都能看出人家确实是下了一番功夫的，真不是随便凑合出来的！ 当然，Kafka的学习之路还有很多内容需要探索，比如监控、调优、安全等等。其实我觉得啊，只要你把命名的规矩弄明白了，东西该怎么放也心里有数了，那你就算是走上正轨啦，成功嘛，它就已经在向你招手啦！加油吧，朋友们！ --- 希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何疑问，欢迎随时交流哦！

...x能够更轻松地部署和管理在全球范围内的服务器集群。 与此同时，国内的科技巨头也在积极拥抱Golang。阿里巴巴集团旗下的蚂蚁金服和阿里云相继推出了基于Golang的开源项目，如Dubbo-go和PolarDB-X。这些项目不仅展示了Golang在企业级应用中的潜力，也为其他开发者提供了丰富的学习资源。特别是在金融和电商领域，Golang凭借其高性能和低延迟的优势，正在逐步取代Java等传统语言。 值得一提的是，Golang的快速发展也引发了学术界的高度关注。近期，一篇发表在《ACM Computing Surveys》上的论文指出，Golang的设计哲学与现代软件工程的最佳实践高度契合。论文作者认为，Golang的成功不仅仅在于其技术特性，还在于它重新定义了开发者的工作方式，使其更加专注于业务逻辑而非底层实现细节。 展望未来，随着5G、物联网和人工智能等新技术的兴起，Golang有望在更多领域大放异彩。无论是边缘计算、大数据处理还是实时数据分析，Golang都展现出了巨大的潜力。正如Google Go团队负责人Robert Griesemer所说：“Golang的目标始终是让开发者能够更快、更好地完成工作。”这种理念无疑将继续引领技术发展的潮流。

...仅能够帮助我们高效地管理网络连接，还能让我们轻松应对高并发场景。 我第一次接触Netty的时候，真的被它的灵活性震撼到了。哎，说到程序员的烦心事，那肯定得提一提怎么让程序在被成千上万的人同时戳的时候还能稳如老狗啊！这事儿真心让人头大，尤其是看着服务器指标噌噌往上涨，心里直打鼓，生怕哪一秒就崩了。而Netty通过非阻塞I/O模型，完美解决了这个问题。这就像是一个超级能干的服务员，能够在同一时间同时服务上万个客人，而且就算有个客人纠结半天点菜（也就是某个请求拖拉），也不会耽误其他客人的服务，更不会让整个餐厅都停下来等他。 举个栗子： java EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(); // 主线程组 EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup(); // 工作线程组 try { ServerBootstrap b = new ServerBootstrap(); // 启动辅助类 b.group(bossGroup, workerGroup) .channel(NioServerSocketChannel.class) // 使用NIO通道 .childHandler(new ChannelInitializer() { // 子处理器 @Override protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception { ch.pipeline().addLast(new StringDecoder()); // 解码器 ch.pipeline().addLast(new StringEncoder()); // 编码器 ch.pipeline().addLast(new SimpleChannelInboundHandler() { @Override protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, String msg) throws Exception { System.out.println("Received message: " + msg); ctx.writeAndFlush("Echo: " + msg); // 回显消息 } }); } }); ChannelFuture f = b.bind(8080).sync(); // 绑定端口并同步等待完成 f.channel().closeFuture().sync(); // 等待服务关闭 } finally { workerGroup.shutdownGracefully(); bossGroup.shutdownGracefully(); } 这段代码展示了如何用Netty创建一个简单的TCP服务器。话说回来，Netty这家伙简直太贴心了，它的API设计得特别直观，想设置啥处理器或者监听事件都超简单，用起来完全没压力，感觉开发效率直接拉满！ 2. 大数据流处理平台中的挑战 接下来，我们聊聊大数据流处理平台面临的挑战。在这个领域，我们通常会遇到以下几个问题： - 高吞吐量：我们需要处理每秒数百万条甚至更多的数据记录。 - 低延迟：对于某些实时应用场景（如股票交易），毫秒级的延迟都是不可接受的。 - 可靠性：数据不能丢失，必须保证至少一次投递。 - 扩展性：随着业务增长，系统需要能够无缝扩容。 这些问题听起来是不是很让人头大？但别担心，Netty正是为此而生的！ 让我分享一个小故事吧。嘿，有次我正忙着弄个日志收集系统，结果一测试才发现，这传统的阻塞式I/O模型简直是“人形瓶颈”啊！流量一大就直接崩溃，完全hold不住那个高峰时刻，简直让人头大！于是，我开始研究Netty，并将其引入到项目中。哈哈，结果怎么样？系统的性能直接翻了三倍！这下我可真服了，选对工具真的太重要了，感觉像是找到了开挂的装备一样爽。 为了更好地理解这些挑战，我们可以看看下面这段代码，这是Netty中用来实现高性能读写的示例： java public class HighThroughputHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter { private final ByteBuf buffer; public HighThroughputHandler() { buffer = Unpooled.buffer(1024); } @Override public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { for (int i = 0; i < 1024; i++) { buffer.writeByte((byte) i); } ctx.writeAndFlush(buffer.retain()); } @Override public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception { ctx.write(msg); } @Override public void channelReadComplete(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { ctx.flush(); } @Override public void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx, Throwable cause) throws Exception { cause.printStackTrace(); ctx.close(); } } 在这段代码中，我们创建了一个自定义的处理器HighThroughputHandler，它能够在每次接收到数据后立即转发出去，从而实现高吞吐量的传输。 3. Netty如何优化大数据流处理平台？ 现在，让我们进入正题——Netty是如何具体优化大数据流处理平台的呢？ 3.1 异步非阻塞I/O Netty的核心优势在于其异步非阻塞I/O模型。这就相当于，当有请求进来的时候，Netty可不会给每个连接都专门安排一个“服务员”，而是让这些连接共用一个“服务团队”。这样既能节省人手，又能高效处理各种任务，多划算啊！这样做的好处是显著减少了内存占用和上下文切换开销。 假设你的大数据流处理平台每天要处理数十亿条数据记录，采用传统的阻塞式I/O模型，很可能早就崩溃了。而Netty则可以通过单线程处理数千个连接，极大地提高了资源利用率。 3.2 零拷贝技术 另一个让Netty脱颖而出的特点是零拷贝技术。嘿，咱们就拿快递打个比方吧！想象一下，你在家里等着收快递，但这个快递特别麻烦——它得先从仓库（相当于内核空间）送到快递员手里（用户空间），然后快递员再把东西送回到你家（又回到内核空间）。这就像是数据在网络通信里来回折腾了好几趟，一会儿在系统深处待着，一会儿又被搬出来给应用用，真是费劲啊！这种操作不仅耗时，还会消耗大量CPU资源。 Netty通过ZeroCopy机制，直接将数据从文件系统传递到网络套接字，避免了不必要的内存拷贝。这种做法不仅加快了数据传输速度，还降低了系统的整体负载。 这里有一个实际的例子： java FileRegion region = new DefaultFileRegion(fileChannel, 0, fileSize); ctx.write(region); 上述代码展示了如何利用Netty的零拷贝功能发送大文件，无需手动加载整个文件到内存中。 3.3 灵活的消息编解码 在大数据流处理平台中，数据格式多种多样，可能包括JSON、Protobuf、Avro等。Netty提供了一套强大的消息编解码框架，允许开发者根据需求自由定制解码逻辑。 例如，如果你的数据是以Protobuf格式传输的，可以这样做： java public class ProtobufDecoder extends MessageToMessageDecoder { @Override protected void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List out) throws Exception { byte[] data = new byte[in.readableBytes()]; in.readBytes(data); MyProtoMessage message = MyProtoMessage.parseFrom(data); out.add(message); } } 通过这种方式，我们可以轻松解析复杂的数据结构，同时保持代码的整洁性和可维护性。 3.4 容错与重试机制 最后但同样重要的是，Netty内置了强大的容错与重试机制。在网上聊天或者传输文件的时候，有时候会出现消息没发出去、对方迟迟收不到的情况，就像快递丢了或者送慢了。Netty这个小助手可机灵了，它会赶紧发现这些问题，然后试着帮咱们把没送到的消息重新发一遍，就像是给快递员多派一个人手，保证咱们的信息能安全顺利地到达目的地。 java RetryHandler retryHandler = new RetryHandler(maxRetries); ctx.pipeline().addFirst(retryHandler); 上面这段代码展示了如何添加一个重试处理器到Netty的管道中，让它在遇到错误时自动重试。 4. 总结与展望 经过这一番探讨，相信大家已经对Netty及其在大数据流处理平台中的应用有了更深入的理解。Netty可不只是个工具库啊，它更像是个靠谱的小伙伴，陪着咱们一起在高性能网络编程的大海里劈波斩浪、寻宝探险！ 当然，Netty也有它的局限性。比如说啊，遇到那种超级复杂的业务场景，你可能就得绞尽脑汁写一堆专门定制的代码，不然根本搞不定。还有呢，这门技术的学习难度有点大，刚上手的小白很容易觉得晕头转向，不知道该怎么下手。但我相信，只要坚持实践，总有一天你会爱上它。 未来，随着5G、物联网等新技术的发展，大数据流处理的需求将会更加旺盛。而Netty凭借其卓越的性能和灵活性，必将在这一领域继续发光发热。所以，不妨大胆拥抱Netty吧，它会让你的开发之旅变得更加精彩！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时交流。记住，编程之路没有终点，只有不断前进的脚步。加油，朋友们！

...设了专业笔试、机试及项目展示等多元考核方式。 另外，教育部也在不断加强对保研工作的规范化管理，不仅要求各高校公开透明地公布保研细则与流程，还强调对于学生品德修养、学术诚信等方面的考察。同时，为促进教育资源均衡分配，一些“双一流”大学正逐步扩大接收外校推免生的比例，为更多非顶尖高校的优秀学子提供了更广阔的发展平台。 与此同时，针对个人准备层面，专家建议有意向保研的同学应提前至少一年进行规划布局，扎实专业知识基础，积极参与科研实践，提高论文发表与竞赛获奖的含金量。此外，合理定位自身并积极拓宽信息获取渠道，了解心仪高校与导师的研究方向及团队氛围，同样至关重要。 综上所述，保研不仅是对过往学业成果的检验，更是对未来学术生涯的前瞻布局。广大有志于深造的学子需紧跟政策导向，全面提升自我，才能在这场无声的竞争中脱颖而出，成功走向理想的学术殿堂。

...优化展开了深入研究与实践。 例如，Linux 5.11版本引入了eBPF（Extended Berkeley Packet Filter）的重大改进，使得XDP（eXpress Data Path）能够更高效地处理网络数据包，进一步缩短数据路径，减少系统开销。同时，eBPF也被广泛应用于追踪分析、流量控制等高级功能，为解决大规模并发问题提供了全新的思路。 此外，硬件技术也在不断跟进以适应高并发需求。Intel推出的第三代至强可扩展处理器中包含了对DPDK（Data Plane Development Kit）的深度优化支持，通过集成高性能网卡与CPU间的智能加速引擎，有效提升了数据包处理效率，降低了延迟。 而在软件层面，Google开源的gVisor项目提供了一种轻量级的用户态沙箱容器运行时环境，它能显著降低上下文切换带来的开销，对于解决大规模并发连接挑战具有积极意义。 综上所述，面对日益增长的并发连接挑战，无论是操作系统内核的底层优化，还是硬件技术的革新升级，以及创新的软件解决方案，都在合力推动着现代数据中心向更高并发、更低延迟的目标迈进。对于技术人员来说，紧跟这些发展趋势并将其应用到实际工作中，将有助于构建更加稳定、高效的大型分布式系统。