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2023-09-17 17:43:51
257
转载
Apache Atlas
...存储近期获取的元数据信息,以此降低对实时连接的依赖。一旦网络恢复,再进行必要的数据同步更新。 (c) 心跳检测与故障转移 针对集群环境,可以通过定期心跳检测判断与Atlas服务器的连接状态,及时切换至备份服务器,确保服务的连续性。 4. 结论与思考 面对Apache Atlas客户端与服务器间网络连接不稳定或中断的情况,我们需要从系统设计层面出发,采用合适的容错策略和技术手段提高系统的鲁棒性。同时呢,咱们得摸清楚底层通信机制那些个特性,再结合实际的使用场景,不断打磨、优化咱们的解决方案。这样一来,才能真正让基于Apache Atlas搭建的大数据平台坚如磐石,稳定运行起来。 以上讨论并未给出Apache Atlas本身的代码实现,而是围绕其使用场景和策略给出了建议。实际上,每个项目都有其独特性,具体策略需要根据实际情况灵活调整和实施。
2024-01-10 17:08:06
410
冬日暖阳
Mongo
...库装上了超级马达,让信息处理变得灵活又高效。加上那让人拍案叫绝的超强扩展能力,轻轻松松就捕获了全球各地开发者的心,让他们纷纷对MongoDB爱不释手,赞不绝口呢!不过呢,你知道的,不是所有开发者都擅长用命令行或者编程接口去摆弄数据库,这玩意儿对非专职的数据库管理员来说,难度系数有点高。所以嘞,一个瞅着就明白、操作简单的可视化界面,对他们来讲,那就跟救命稻草一样重要哇!嘿,伙伴们,今天咱们就来聊聊MongoDB怎么利用一个超级给力的工具——MongoDB Studio,给大伙儿搭建一个可视化操作台。这样一来,不管是管理还是操作MongoDB数据库,都能变得轻松又高效,让数据管理跟玩似的! 二、MongoDB Studio简介 MongoDB Studio 是一款由 MongoDB 官方推出的跨平台图形化数据库管理工具,它不仅具备基本的数据导入导出功能,更提供了丰富的查询构建器、实时监控、数据模型设计以及数据迁移等功能,大大简化了用户对MongoDB集群的日常维护与应用开发工作流程。它的出现犹如一把钥匙,打开了连接MongoDB世界与业务场景之间的一扇大门。 三、MongoDB Studio 功能解析 1. 数据建模与设计 - 首先,让我们通过实例感受MongoDB Studio的直观性。假设我们要在名为 users 的集合中建立一个新的用户文档类型,打开MongoDB Studio,点击 "Collections" -> "Create Collection",输入新集合名称 new_users。接着,在右侧的Document Schema区域,可以通过拖拽字段图标并填写字段名、数据类型(如String, Number, Date等),定义新的用户文档结构: { "_id": ObjectId(), "username": String, "email": {type: String, required: true}, "password": {type: String, required: true, min: 6}, "createdAt": Date, "updatedAt": Date } 2. 查询构建与执行 - 当我们需要从 new_users 集合中查找特定条件的记录时,MongoDB Studio的Query Builder功能大显身手。在 "Query Builder" 区域,选择 "Find" 操作,键入查询条件,例如找到邮箱地址包含 "@example.com" 的用户: db.new_users.find({"email": {$regex: /@example\.com$/} }) 3. 数据操作与管理 - 对于数据的增删改查操作,MongoDB Studio同样提供了便捷的操作界面。例如,在 "Data Editor" 中选择需要更新的文档,点击 "Update" 按钮,并设置新的属性值,如将用户名 "Alice" 更新为 "Alicia": db.new_users.updateOne( {"username": "Alice"}, {"$set": {"username": "Alicia"} } ) 4. 性能监控与调试 - 而对于数据库的整体性能指标,MongoDB Studio还集成了实时监控模块,包括CPU、内存、磁盘I/O、网络流量等各项指标,便于管理员快速发现潜在瓶颈,并针对性地进行优化调整。 四、结论与展望 MongoDB Studio作为一个集数据建模、查询构建、数据操作于一体的全面管理工具,极大地提升了用户在MongoDB环境下的工作效率。而且你知道吗,MongoDB这个大家庭正在日益壮大和成熟,那些聚合管道、索引优化、事务处理等高大上的功能,都将一步步被融入到MongoDB Studio里头去。这样一来,咱们管理数据库就能变得更聪明、更自动化,就像有个小助手在背后默默打理一切,轻松又省力!嘿,伙计们,咱们一起热血沸腾地站在技术革命的浪尖上,满怀期待地瞅瞅MongoDB Studio能给我们带来什么惊艳的新玩意儿吧!这货绝对会让广大的开发者小伙伴们更溜地驾驭MongoDB,让企业的数据战略发展如虎添翼,一路飙升!
2024-02-25 11:28:38
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幽谷听泉-t
Datax
...据源、数据传输规则等信息。以下是简单的配置示例: xml 0 0 五、启动DataX任务 配置完成后,我们可以通过DataX CLI命令行工具来启动我们的数据同步任务: bash $ ./bin/datax job submit conf/my_data_sync.xml 此时,DataX会按照my_data_sync.xml中的配置内容,定时从MySQL数据库读取数据,并将其写入到HDFS指定的路径上。 六、总结 通过本文的介绍,相信您已经对DataX的基本安装及配置有了初步的认识和实践。在实际操作的时候,你可能还会碰到需要根据不同的业务情况,灵活调整DataX任务配置的情况。这样一来,才能让它更好地符合你的数据传输需求,就像是给它量身定制了一样,更加贴心地服务于你的业务场景。不断探索和实践,DataX将成为您数据处理与迁移的强大助手!
2024-02-07 11:23:10
361
心灵驿站-t
CSS
...rld(); // 输出 "Hello, world!" 第二个可能的原因是,我们虽然定义了这个函数,但是在使用的时候却拼错了函数名或者写错了参数。这种情况也比较多见,特别是在大型项目中,很容易出现这种错误。 javascript function helloWorld() { console.log("Hello, world!"); } helloWord(); // 报错,因为函数名拼错了 第三个可能的原因是,我们使用的函数在一个作用域内是可以访问的,但是在另一个作用域内却不可以访问。这种情况比较复杂,需要我们深入理解作用域的概念才能解决。 javascript let x = 1; if (true) { function foo() { console.log(x); // 输出 1 } } else { function foo() { console.log(x); // 报错,因为x在else的作用域内不可访问 } } foo(); // 报错,因为foo在if的作用域外不可访问 以上就是“js函数未定义是怎么回事”的一些可能原因,我们在日常开发中需要根据具体的情况进行分析和处理。 第4章 如何避免“js函数未定义”的问题? 避免“js函数未定义”的问题,其实有很多方法。下面我们就来介绍一些常用的技巧。 首先是要注意命名规范。当我们在创建函数的时候,可别忘了给它起个既规范又有意思的名字。就像咱们常说的“驼峰式命名法”,就是一种挺实用的命名规则,你可以把函数名想象成一只可爱的小骆驼,每个单词首字母都像驼峰一样高高地耸起来,这样一来,不仅看起来顺眼,读起来也朗朗上口,更容易让人记住。这样可以让我们的代码更加清晰易懂,也可以减少出错的可能性。 其次是要注意作用域的限制。在JavaScript这个编程语言里,每个函数都拥有自己的独立小天地,也就是作用域。这就意味着,当我们呼唤一个函数来干活的时候,得留个心眼儿,千万要注意别跨出这个小天地去调用还没被定义过的函数,否则就可能闹出“函数未定义”的乌龙事件。 最后是要注意版本兼容性。假如我们正在玩转一些最新的JavaScript黑科技,但心里也得惦记着那些还在用老旧浏览器的用户群体。这就意味着,咱们还得琢磨琢磨怎么在这些老爷爷级别的浏览器上,找到能兼容这些新特性的备选方案,让它们也能顺畅运行起来。这就意味着咱们得摸清楚各个浏览器的不同版本之间是怎么个兼容法,还有学会如何运用各种小工具和技巧来对付这些可能出现的兼容性问题。 总之,“js函数未定义”的问题是一个比较常见的问题,但是只要我们注意一些基本的原则和技巧,就能够有效地避免这个问题。希望本文能够对你有所帮助,如果你还有其他的问题,欢迎随时联系我。
2023-08-12 12:30:02
429
岁月静好_t
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2023-07-16 09:18:56
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Dubbo
...是否有错误发生等关键信息。这对于提升系统性能、快速定位故障以及优化用户体验都至关重要。 2. Dubbo集成分布式追踪系统的初步探索 Dubbo本身并不直接支持分布式追踪功能,但可以通过集成第三方工具来实现这一目标。比如说Zipkin吧,这是Twitter推出的一个开源工具,专门用来追踪应用程序在分布式环境中的各种请求路径和数据流动情况。用它就像是给你的系统搭建了一个超级详细的导航地图,让你能一眼看清楚每个请求走过了哪些地方。接下来,我们将通过几个步骤来演示如何在Dubbo项目中集成Zipkin。 2.1 添加依赖 首先,我们需要向项目的pom.xml文件中添加Zipkin客户端的依赖。这步超级重要,因为得靠它让我们的Dubbo服务乖乖地把追踪信息发给Zipkin服务器,不然出了问题我们可找不到北啊。 xml io.zipkin.java zipkin-reporter-brave 2.7.5 2.2 配置Dubbo服务端 然后,在Dubbo服务端配置文件(如application.properties)中加入必要的配置项,让其知道如何连接到Zipkin服务器。 properties dubbo.application.qos-enable=false dubbo.registry.address=multicast://224.5.6.7:1234 指定Zipkin服务器地址 spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411/ 使用Brave作为追踪库 brave.sampler.probability=1.0 这里,spring.zipkin.base-url指定了Zipkin服务器的URL,而brave.sampler.probability=1.0则表示所有请求都会被追踪。 2.3 编写服务接口与实现 假设我们有一个简单的服务接口,用于处理用户订单: java public interface OrderService { String placeOrder(String userId); } 服务实现类如下: java @Service("orderService") public class OrderServiceImpl implements OrderService { @Override public String placeOrder(String userId) { // 模拟业务逻辑 System.out.println("Order placed for user: " + userId); return "Your order has been successfully placed!"; } } 2.4 启动服务并测试 完成上述配置后,启动Dubbo服务端。你可以试试调用placeOrder这个方法,然后看看在Zipkin的界面上有没有出现相应的追踪记录。 3. 深入探讨 从Dubbo到Jaeger的转变 虽然Zipkin是一个优秀的解决方案,但在某些场景下,你可能会发现它无法满足你的需求。例如,如果你需要更高级别的数据采样策略或是对追踪数据有更高的控制权。这时,Jaeger就成为一个不错的选择。Jaeger是Uber开源的分布式追踪系统,它提供了更多的定制选项和更好的性能表现。 将Dubbo与Jaeger集成的过程与Zipkin类似,主要区别在于依赖库的选择和一些配置细节。这里就不详细展开,但你可以按照类似的思路去尝试。 4. 结语 持续优化与未来展望 集成分布式追踪系统无疑为我们的Dubbo服务增添了一双“慧眼”,使我们能够在复杂多变的分布式环境中更加从容不迫。然而,这只是一个开始。随着技术日新月异,咱们得不停地充电,学些新工具新技能,才能跟上这变化的脚步嘛。别忘了时不时地检查和调整你的追踪方法,确保它们跟得上你生意的发展步伐。 希望这篇文章能为你提供一些有价值的启示,让你在Dubbo与分布式追踪系统的世界里游刃有余。记住,每一次挑战都是成长的机会,勇敢地迎接它们吧!
2024-11-16 16:11:57
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山涧溪流
MyBatis
...he”的缓存来存储预编译的 SQL 查询语句。每当一个新的 SQL 查询请求到来时,StatementExecutor 就会在 PreparedStatementCache 中查找是否有一个匹配的预编译的 SQL 查询语句。如果有,就直接使用这个预编译的 SQL 查询语句来执行查询请求;如果没有,就先使用 JDBC API 来编译 SQL 查询语句,然后再执行查询请求。在这个过程中,StatementExecutor 将会自动打开和关闭数据库连接。当StatementExecutor辛辛苦苦执行完一个SQL查询请求后,它会像个聪明的小助手那样,主动判断一下是否有必要把这个SQL查询语句存放到PreparedStatementCache这个小仓库里。当SQL查询语句被执行的次数蹭蹭蹭地超过了某个限定值时,StatementExecutor这个小机灵鬼就会把SQL查询语句悄悄塞进PreparedStatementCache这个“备忘录”里头,这样一来,下次再遇到同样的查询需求,咱们就可以直接从“备忘录”里拿出来用,省时又省力。 四、总结 总的来说,MyBatis 是一个强大的持久层框架,它可以方便地管理数据库连接,提高应用程序的性能。然而,在使用 MyBatis 时,我们也需要注意一些问题。首先,我们应该合理使用数据库连接,避免长时间占用数据库连接。其次,我强烈建议大家伙尽可能多用 PreparedStatement 类型的 SQL 查询语句,为啥呢?因为它比 Statement 那种类型的 SQL 查询语句可安全多了。就像是给你的查询语句戴上了防护口罩,能有效防止SQL注入这类安全隐患,让数据处理更稳当、更保险。最后,我强烈推荐你们在处理预编译的 SQL 查询语句时,用上 PreparedStatementCache 这种缓存技术。为啥呢?因为它能超级有效地提升咱应用程序的运行速度和性能,让整个系统更加流畅、响应更快,就像给程序装上了涡轮增压器一样。
2023-01-11 12:49:37
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冬日暖阳_t
Docker
...位“信使”,帮忙传递信息才行。VLAN的主要作用是提高网络安全性和资源利用率。 2. Docker与VLAN结合示例 在Docker中,我们可以利用network配置选项启用VLAN网络模式。下面是一个创建带VLAN标签的Docker网络的示例: bash docker network create --driver=vlan \ --subnet=172.16.80.0/24 --gateway=172.16.80.1 \ --opt parent=eth0.10 my_vlan_network 上述命令创建了一个名为my_vlan_network的网络,其基于宿主机的VLAN 10 (parent=eth0.10)划分子网172.16.80.0/24并设置了默认网关。 三、IP地址与Docker容器 1. IP地址基础概念 IP地址(Internet Protocol Address)是互联网协议的核心组成部分,用于唯一标识网络中的设备。根据IPv4协议,IP地址由32位二进制组成,通常被表示为四个十进制数,如192.168.1.1。在Docker这个大家庭里,每个小容器都会被赋予一个独一无二的IP地址,这样一来,它们之间就可以像好朋友一样自由地聊天交流,不仅限于此,它们还能轻松地和它们所在的主机大哥,甚至更远的外部网络世界进行沟通联络。 2. Docker容器IP地址分配 在Docker默认的桥接网络(bridge)模式中,每个容器会获取一个属于172.17.0.0/16范围的私有IP地址。另外,你还可以选择自己动手配置一些个性化的网络设置,像是“host”啦、“overlay”啦,或者之前我们提到的那个“vlan”,这样就能给容器分配特定的一段IP地址,让它们各用各的,互不干扰。 四、VLAN与IP地址在Docker网络中的关系 1. IP地址在VLAN网络中的角色 当Docker容器运行在一个包含VLAN网络中时,它们会继承VLAN网络的IP地址配置,从而在同一VLAN内相互通信。比如,想象一下容器A和容器B这两个家伙,他们都住在VLAN 10这个小区里面,虽然住在不同的单元格,但都能通过各自专属的“门牌号”(也就是VLAN标签)和“电话号码”(IP地址)互相串门聊天,完全不需要经过小区管理员——宿主机的同意或者帮忙。 2. 跨VLAN通信 若想让VLAN网络内的容器能够与宿主机或其他VLAN网络内的容器通信,就需要配置多层路由或者使用VXLAN等隧道技术,使得数据包穿越不同的VLAN标签并在相应的IP地址空间内正确路由。 五、结论 综上所述,VLAN与IP地址在Docker网络场景中各有其核心作用。VLAN这个小家伙,就像是咱们物理网络里的隐形隔离墙和保安队长,它在幕后默默地进行逻辑分割和安全管理工作。而IP地址呢,更像是虚拟化网络环境中的邮差和导航员,主要负责在各个容器间传递信息,同时还能带领外部的访问者找到正确的路径,实现内外的互联互通。当这两者联手一起用的时候,就像是给网络装上了灵动的隔断墙,既能灵活分区,又能巧妙地避开那些可能引发“打架”的冲突风险。这样一来,咱们微服务架构下的网络环境就能稳稳当当地高效运转了,就像一台精密调校过的机器一样。在咱们实际做项目开发这事儿的时候,要想把Docker网络策略设计得合理、实施得妥当,就得真正理解并牢牢掌握这两者之间的关系,这可是相当关键的一环。
2024-02-12 10:50:11
479
追梦人_t
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...表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 Windows日志筛选 因工作需求开启文件系统审核,因Windows日志管理器并不方便筛选查阅,所以使用powershell方法进行筛选。 一、需求分析 存在问题 日志量巨大(每天约1G) 日志管理器查询日志不便 主要目标 启用文件系统审核 快捷查询用户的删除操作 解决方案 采用轮替方式归档日志(500MB) 日志存放60天(可用脚本删除超过期限日志档案) 使用Get-WinEvent中的FilterXPath过日志进行筛选,格式打印 删除操作码为0x10000,可对其进行筛选 二、文件审核设置 2.1 开启文件系统审核功能 secpol.msc Advanced Audit Policy Configuration Object Access Audit File System [x] Configure the following audit events: [x] Success [x] Failure 2.2 建立共享文件夹 Folder Properties Sharing Choose people to share with Everyone 2.3 设置文件夹审核的用户组 Folder Properties Security Advanced Auditing Add user 2.4 设置日志路径及大小 Event Viewer Windows Logs Security Log Properties Log Path: E:\FileLog\Security.evtx Maximum log size(KB): 512000 [x] Archive the log when full,do not overwrite events 三、方法 筛选事件ID为4460日志 PS C:\Windows\system32> Get-WinEvent -LogName Security -FilterXPath "[System[EventID=4660]]"ProviderName: Microsoft-Windows-Security-AuditingTimeCreated Id LevelDisplayName Message----------- -- ---------------- -------5/22/2018 10:01:37 AM 4660 Information An object was deleted....5/22/2018 9:03:11 AM 4660 Information An object was deleted.... 筛选文件删除日志 PS C:\Windows\system32> Get-WinEvent -LogName "Security" -FilterXPath "[EventData[Data[@Name='AccessMask']='0x10000']]"ProviderName: Microsoft-Windows-Security-AuditingTimeCreated Id LevelDisplayName Message----------- -- ---------------- -------5/22/2018 10:01:37 AM 4663 Information An attempt was made to access an object....5/22/2018 9:03:11 AM 4663 Information An attempt was made to access an object.... 筛选指定用户文件删除日志 PS C:\Windows\system32> Get-WinEvent -LogName "Security" -FilterXPath "[EventData[Data[@Name='AccessMask']='0x10000']] and [EventData[Data[@Name='SubjectUserName']='lxy']]"ProviderName: Microsoft-Windows-Security-AuditingTimeCreated Id LevelDisplayName Message----------- -- ---------------- -------5/22/2018 9:03:11 AM 4663 Information An attempt was made to access an object.... 以变量方式筛选指定用户文件删除日志 PS C:\Windows\system32> $AccessMask='0x10000'PS C:\Windows\system32> $UserName='lxy'PS C:\Windows\system32> Get-WinEvent -LogName "Security" -FilterXPath "[EventData[Data[@Name='AccessMask']='$AccessMask']] and [EventData[Data[@Name='SubjectUserName']='$UserName']]"ProviderName: Microsoft-Windows-Security-AuditingTimeCreated Id LevelDisplayName Message----------- -- ---------------- -------5/22/2018 9:03:11 AM 4663 Information An attempt was made to access an object.... 从保存的文件筛选文件删除日志 PS C:\Users\F2844290> Get-WinEvent -Path 'C:\Users\F2844290\Desktop\SaveSec.evtx' -FilterXPath "[EventData[Data[@Name='AccessMask']='0x10000']]"PS C:\Windows\system32> $AccessMask='0x10000' 筛选10分钟内发生的安全性日志 XML中时间计算单位为ms,10minute=60 10 1000=600000 PS C:\Windows\system32> Get-WinEvent -LogName Security -FilterXPath "[System[TimeCreated[timediff(@SystemTime) < 600000]]]"ProviderName: Microsoft-Windows-Security-AuditingTimeCreated Id LevelDisplayName Message----------- -- ---------------- -------5/22/2018 4:11:30 PM 4663 Information An attempt was made to access an object....5/22/2018 4:11:30 PM 4663 Information An attempt was made to access an object....5/22/2018 4:11:30 PM 4663 Information An attempt was made to access an object....5/22/2018 4:11:30 PM 4663 Information An attempt was made to access an object.... 其它筛选方法 若有语法不明之处,可参考日志管理器中筛选当前日志的XML方法。 删除超过60天的存档日志并记录 Get-ChildItem E:\FileLog\Archive-Security- | Where-Object {if(( (get-date) - $_.CreationTime).TotalDays -gt 60 ){Remove-Item $_.FullName -ForceWrite-Output "$(Get-Date -UFormat "%Y/%m%d")t$_.Name" >>D:\RoMove-Archive-Logs.txt} } 四、其它文件 文件删除日志结构 Log Name: SecuritySource: Microsoft-Windows-Security-AuditingDate: 5/22/2018 9:03:11 AMEvent ID: 4663Task Category: File SystemLevel: InformationKeywords: Audit SuccessUser: N/AComputer: IDX-ST-05Description:An attempt was made to access an object.Subject:Security ID: IDX-ST-05\lxyAccount Name: lxyAccount Domain: IDX-ST-05Logon ID: 0x2ed3b8Object:Object Server: SecurityObject Type: FileObject Name: C:\Data\net.txtHandle ID: 0x444Process Information:Process ID: 0x4Process Name: Access Request Information:Accesses: DELETEAccess Mask: 0x10000Event Xml:<Event xmlns="http://schemas.microsoft.com/win/2004/08/events/event"><System><Provider Name="Microsoft-Windows-Security-Auditing" Guid="{54849625-5478-4994-A5BA-3E3B0328C30D}" /><EventID>4663</EventID><Version>0</Version><Level>0</Level><Task>12800</Task><Opcode>0</Opcode><Keywords>0x8020000000000000</Keywords><TimeCreated SystemTime="2018-05-22T01:03:11.876720000Z" /><EventRecordID>1514</EventRecordID><Correlation /><Execution ProcessID="4" ThreadID="72" /><Channel>Security</Channel><Computer>IDX-ST-05</Computer><Security /></System><EventData><Data Name="SubjectUserSid">S-1-5-21-1815651738-4066643265-3072818021-1004</Data><Data Name="SubjectUserName">lxy</Data><Data Name="SubjectDomainName">IDX-ST-05</Data><Data Name="SubjectLogonId">0x2ed3b8</Data><Data Name="ObjectServer">Security</Data><Data Name="ObjectType">File</Data><Data Name="ObjectName">C:\Data\net.txt</Data><Data Name="HandleId">0x444</Data><Data Name="AccessList">%%1537</Data><Data Name="AccessMask">0x10000</Data><Data Name="ProcessId">0x4</Data><Data Name="ProcessName"></Data></EventData></Event> 文件操作码表 File ReadAccesses: ReadData (or ListDirectory)AccessMask: 0x1File WriteAccesses: WriteData (or AddFile)AccessMask: 0x2File DeleteAccesses: DELETEAccessMask: 0x10000File RenameAccesses: DELETEAccessMask: 0x10000File CopyAccesses: ReadData (or ListDirectory)AccessMask: 0x1File Permissions ChangeAccesses: WRITE_DACAccessMask: 0x40000File Ownership ChangeAccesses: WRITE_OWNERAccessMask: 0x80000 转载于:https://blog.51cto.com/linxy/2119150 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34112900/article/details/92532120。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-12 11:51:46
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Apache Lucene
...,或者是对文本处理和信息检索超级好奇的小伙伴,那你可来对地方了!这篇文章就是专门给你准备的,让你轻松上手,玩转这些酷炫的技术!全文检索技术让我们能够高效地从海量数据中挖掘出有用的信息,而文本自动摘要则帮助我们快速把握文档的核心内容,两者结合,简直不要太酷! 2. Apache Lucene简介 走进全文检索的世界 首先,我们得了解一下Apache Lucene。这货是个用Java写的开源全文搜索神器,索引能力超强,搜东西快得飞起!Lucene的核心功能包括创建索引、存储索引以及执行复杂的查询等。简单来说,Lucene就是你进行全文检索时的超级助手。 代码示例: java // 创建索引目录 Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("/path/to/index")); // 创建索引写入器 IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new StandardAnalyzer()); IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config); // 添加文档到索引 Document doc = new Document(); doc.add(new TextField("content", "这是文档的内容", Field.Store.YES)); indexWriter.addDocument(doc); indexWriter.close(); 这段代码展示了如何利用Lucene创建索引并添加文档的基本步骤。这里用了TextField来存文档内容,这样一来,搜索起来就灵活多了,想找啥就找啥。 3. 全文检索中的文本自动摘要 为什么我们需要它? 文本自动摘要是指通过算法自动生成文档摘要的过程。这不仅有助于提高阅读效率,还能有效节省时间。想象一下,如果你能在搜索引擎里输入关键词后,直接看到每篇文章的重点内容,那该有多爽啊!在Lucene里实现这个功能,就意味着我们能让信息的处理和展示变得更聪明、更贴心。 思考过程: 当我们处理大量文本时,手动编写摘要显然是不现实的。因此,开发一种自动化的方法就显得尤为重要了。这不仅仅是技术上的挑战,更是提升用户体验的关键所在。 4. 实现文本自动摘要 策略与技巧 实现文本自动摘要主要涉及两个方面:选择合适的摘要生成算法,以及如何将这些算法集成到Lucene中。 摘要生成算法: - TF-IDF:一种统计方法,用来评估一个词在一个文档或语料库中的重要程度。 - TextRank:基于PageRank算法的思想,用于提取文本中的关键句子。 代码示例(使用TextRank): java import com.huaban.analysis.jieba.JiebaSegmenter; import com.huaban.analysis.jieba.SegToken; public class TextRankSummary { private static final int MAX_SENTENCE = 5; // 最大句子数 public static String generateSummary(String text) { JiebaSegmenter segmenter = new JiebaSegmenter(); List segResult = segmenter.process(text, JiebaSegmenter.SegMode.INDEX); // 这里简化处理,实际应用中需要构建图结构并计算TextRank值 return "这是生成的摘要,简化处理..."; // 真实实现需根据具体算法调整 } } 注意:上述代码仅作为示例,实际应用中需要完整实现TextRank算法逻辑,并将其与Lucene的搜索结果结合。 5. 集成到Lucene 让摘要成为搜索的一部分 为了让摘要功能更加实用,我们需要将其整合到现有的搜索流程中。这就意味着每当用户搜东西的时候,除了给出相关的资料,还得给他们一个简单易懂的内容概要,这样他们才能更快知道这些资料是不是自己想要的。 代码示例: java public class LuceneSearchWithSummary { public static void main(String[] args) throws IOException { Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("/path/to/index")); IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); QueryParser parser = new QueryParser("content", new StandardAnalyzer()); Query query = parser.parse("搜索关键词"); TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10); for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) { Document doc = searcher.doc(scoreDoc.doc); System.out.println("文档标题:" + doc.get("title")); System.out.println("文档内容摘要:" + TextRankSummary.generateSummary(doc.get("content"))); } reader.close(); directory.close(); } } 这段代码展示了如何在搜索结果中加入文本摘要的功能。每次搜索时,都会调用TextRankSummary.generateSummary()方法生成文档摘要,并显示给用户。 6. 结论 展望未来,无限可能 通过本文的学习,相信你已经掌握了在Lucene中实现全文检索文本自动摘要的基本思路和技术。当然,这只是开始,随着技术的发展,我们还有更多的可能性去探索。无论是优化算法性能,还是提升用户体验,都值得我们不断努力。让我们一起迎接这个充满机遇的时代吧! --- 希望这篇文章对你有所帮助,如果有任何问题或想了解更多细节,请随时联系我!
2024-11-13 16:23:47
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夜色朦胧
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...表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 在如今互联网的架构趋势下,微服务已经成为一个不可或缺的服务架构了。将一个大的服务拆分若干子服务,然后远程调用,已应对大流量、高并发的系统场景,如今开源的优秀RPC框架很多,例如 thrift、dubbo 、grpc等 本人公司也有两套自主研发的RPC框架,通读之后受益匪浅,下面分享一下,远程调用第三方服务超时中断机制的实现。在调用第三方服务时,如果服务提供方处理过于缓慢,会拖垮调用方,使调用方夯住,所以调用超时中断机制很有必要,是保证服务的可用性的重要手段 典型的微服务项目,一次用户请求,可能在后台的调用流程会历经多个服务,每个服务的可靠性是整个调用流程的前提 客户端调用服务端流程: 本文不再过多的讲解RPC调用流程,直接讲解客户端调用超时中断的代码实现。 原理也不复杂,利用ReentrantLock的Condition进行等待阻塞,等待相应的超时时间后,发现依然没有收到服务端的响应结果后,判断为超时! 代码实现: 首先定义一个netty客户端,用于请求服务端,获取返回结果 public class InvokerClient {private static Channel channel;public void init() throws Exception {Bootstrap bootstrap = new Bootstrap();bootstrap.group(new NioEventLoopGroup()).channel(NioSocketChannel.class).option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true).handler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {@Overrideprotected void initChannel(SocketChannel socketChannel) throws Exception {// 处理来自服务端的返回结果socketChannel.pipeline().addLast(new ReceiveHandle());} });ChannelFuture cf = bootstrap.connect("127.0.0.1", 3344).sync();channel = cf.channel();}//请求服务端public Object call(Request request) {//此类是保证调用超时中断的核心类RequestTask requestTask = new RequestTask();//将请求放入请求工厂,使用请求唯一标识seq,用于辨识服务端返回的对应的响应结果RequestFactory.put(request.getSeq(), requestTask);channel.writeAndFlush("hello");//此步是返回response,超时即中断return requestTask.getResponse(request.getTimeOut());} } 其中Request是请求参数,里面有timeout超时时间,以及向服务端请求的参数 public class Request {private static final UUID uuid = UUID.randomUUID();private String seq = uuid.toString();private Object object;private long timeOut;public Object getObject() {return object;}public Request setObject(Object object) {this.object = object;return this;}public String getSeq() {return seq;}public long getTimeOut() {return timeOut;}public Request setTimeOut(long timeOut) {this.timeOut = timeOut;return this;} } 核心的RequestTask类,用于接受服务端的返回结果,超时中断 public class RequestTask {private boolean isDone = Boolean.FALSE;private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();private Condition condition = lock.newCondition();Object response;//客户端请求服务端后,立即调用此方法获取返回结果,timeout为超时时间public Object getResponse(long timeOut) {if (!isDone) {try {lock.lock();//此步等待timeout时间,阻塞,时间达到后,自动执行,此步是超时中断的关键步骤if (condition.await(timeOut, TimeUnit.MILLISECONDS)) {if (!isDone) {return new TimeoutException();}return response;} } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {lock.unlock();} }return response;}public RequestTask setResponse(Object response) {lock.lock();try{//此步是客户端收到服务端的响应结果后,写入responsethis.response = response;//并唤起上面方法的阻塞状态,此时阻塞结束,结果正常返回condition.signal();isDone = true;}finally{lock.unlock();}return this;}public boolean isDone() {return isDone;}public RequestTask setDone(boolean done) {isDone = done;return this;} } ReceiveHandle客户端接收到服务端的响应结果处理handle public class ReceiveHandle extends SimpleChannelInboundHandler {protected void channelRead0(ChannelHandlerContext channelHandlerContext, Object o) throws Exception {Response response = (Response) o;//通过seq从请求工厂找到请求的RequestTaskRequestTask requestTask = RequestFactory.get(response.getSeq());//将响应结果写入RequestTaskrequestTask.setResponse(response);} } RequestFactory请求工厂 public class RequestFactory {private static final Map<String, RequestTask> map = new ConcurrentHashMap<String, RequestTask>();public static void put(String uuid, RequestTask requestTask) {map.put(uuid, requestTask);}public static RequestTask get(String uuid) {return map.get(uuid);} } 注: 本人利用业余时间手写了一套轻量级的rpc框架,里面有用到 https://github.com/zhangta0/bigxiang 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/CSDNzhangtao5/article/details/103075755。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-05 16:28:16
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SpringBoot
...多个节点之间共享状态信息,确保任务在多节点环境中的正确执行和同步。 Consul , 一个开源的服务发现和配置平台,帮助管理分布式系统的节点和服务。通过Consul,SpringBoot应用可以动态注册和注销自己,确保服务发现的可靠性。 微服务化 , 一种软件开发模式,将单一大型应用拆分成一组小的、独立的服务,每个服务运行在其自己的进程中,通过API接口互相通信。这种模式有利于扩展性、容错性和独立部署。 Kubernetes , 一个开源的容器编排平台,用于自动化部署、扩展和管理容器化应用。在微服务环境中,Kubernetes可以帮助管理和调度定时任务服务的容器实例。 Prometheus , 一个开源的监控系统,用于收集、存储和查询时间序列数据。在微服务架构中,它有助于追踪和分析定时任务的性能指标。 Jaeger , 一个分布式追踪系统,用于收集和展示服务间调用链路的信息。在微服务环境中,Jaeger有助于诊断和优化服务间的通信性能。
2024-06-03 15:47:34
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梦幻星空_
Javascript
...体流封装成ICE候选信息,并发送给服务器或者其他浏览器。 3. 信令交换 通过WebSocket等网络传输机制,浏览器之间进行信令交换,协商并创建出一个可用于数据传输的安全连接。 四、如何利用WebRTC实现点对点通信 下面,我们通过一个简单的例子来说明如何利用WebRTC实现点对点通信。 首先,在HTML文件中添加以下代码: html 然后,在JavaScript文件中添加以下代码: javascript // 获取本地视频 const localStream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true, video: true }); // 创建RTC对讲机 const pc = new RTCPeerConnection(); // 添加媒体流 pc.addTransceiver('audio'); pc.addTransceiver('video'); // 获取远程视频容器 const remoteVideo = document.getElementById('remoteVideo'); // 将本地视频流添加到远程视频容器 pc.getSenders().forEach((sender) => { sender.track.id = 'localVideo'; remoteVideo.srcObject = sender.track; }); // 接收媒体流 pc.ontrack = (event) => { event.streams.forEach((stream) => { stream.getTracks().forEach((track) => { track.id = 'remoteVideo'; const videoElement = document.createElement('video'); videoElement.srcObject = track; document.body.appendChild(videoElement); }); }); }; // 连接到其他客户端 function connect(otherUserURL) { // 创建新的RTCPeerConnection对象 const otherPC = new RTCPeerConnection(); // 设置回调函数,处理ICE候选信息和数据通道 otherPC.onicecandidate = (event) => { if (!event.candidate) return; pc.addIceCandidate(event.candidate); }; otherPC.ondatachannel = (event) => { event.channel.binaryType = 'arraybuffer'; channel.send('hello'); }; // 发送offer const offerOptions = { offerToReceiveAudio: true, offerToReceiveVideo: true }; pc.createOffer(offerOptions).then((offer) => { offer.sdp = SDPUtils.replaceBUNDLE_ID(offer.sdp, otherUserURL); offer.sdp = SDPUtils.replaceICE_UFRAG_AND_FINGERPRINT(offer.sdp, otherUserURL); offer.sdp = SDPUtils.replaceICEServers(offer.sdp, iceServers); return otherPC.setRemoteDescription(new RTCSessionDescription(offer)); }).then(() => { return otherPC.createAnswer(); }).then((answer) => { answer.sdp = SDPUtils.replaceBUNDLE_ID(answer.sdp, otherUserURL); answer.sdp = SDPUtils.replaceICE_UFRAG_AND_FINGERPRINT(answer.sdp, otherUserURL); answer.sdp = SDPUtils.replaceICEServers(answer.sdp, iceServers); return pc.setRemoteDescription(new RTCSessionDescription(answer)); }).catch((err) => { console.error(err.stack || err); }); } 在这个例子中,我们首先通过getUserMedia API获取用户的实时音频和视频流,然后创建一个新的RTCPeerConnection对象,并将媒体流添加到这个对象中。 接着,我们设置了回调函数,处理ICE候选信息和数据通道。当你收到ICE候选信息的时候,我们就把它塞到本地的那个RTCPeerConnection对象里头;而一旦收到数据通道的消息,我们就会把它的binaryType调成'arraybuffer'模式,然后就可以在通道里畅所欲言,发送各种消息啦。 最后,我们调用connect函数,与其他客户端建立连接。在connect函数里头,我们捣鼓出了一个崭新的RTCPeerConnection对象,就像组装一台小机器一样。然后呢,我们还给这个小家伙绑定了几个“小帮手”——回调函数,用来专门处理ICE候选信息和数据通道这些重要的任务,让它们能够实时报告状况,确保连接过程顺畅无阻。然后呢,我们给对方发个offer,就像递出一份邀请函那样。等对方接收到后,他们会回传一个answer,这就好比他们给出了接受邀请的答复。我们就把这个answer,当作是我们本地RTCPeerConnection对象的远程“地图”,这样一来,连接就算顺利完成啦! 五、结论 WebRTC技术为我们提供了一种方便、快捷、安全的点对点通信方式,大大提高了应用的交互性和实时性。当然啦,这只是个入门级的小例子,实际上的运用场景可能会复杂不少。不过别担心,只要咱们把WebRTC的核心原理和使用技巧都整明白了,就能根据自身需求灵活施展拳脚,开发出更多既有趣又有用的应用程序,保证让你玩得飞起! 未来,随着5G、物联网等技术的发展,WebRTC将会发挥更大的作用,成为更多应用场景的首选方案。让我们一起期待这个充满可能的新时代吧!
2023-12-18 14:38:05
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昨夜星辰昨夜风_t
SpringCloud
...{ // 若返回错误信息时处理不当,可能导致异常 return exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED).buildMono(); } } // ... } 三、异常排查与解决策略 1. 路由匹配异常 : - 排查方法:首先检查路由配置是否正确且完整,确保所有接口都有对应的路由规则。 - 解决方案:添加或修复缺失或错误的路由规则。 2. 过滤器异常 : - 排查方法:通过日志定位到具体哪个过滤器报错,然后审查过滤器内部逻辑。对于自定义过滤器,应重点检查业务逻辑和资源管理部分。 - 解决方案:修复过滤器内部的逻辑错误,保证过滤器能够正确执行并返回预期结果。同时呢,千万记得要做好应对突发状况的工作,就像在过滤器里头万一出了岔子,咱们得确保能给客户端一个明明白白的反馈信息,而不是啥也不说就直接把异常抛出去,让请求咔嚓一下就断掉了。 四、总结与思考 面对Spring Cloud Gateway的异常情况,我们需要具备敏锐的问题洞察力和严谨的排查手段。每一个异常背后都可能是架构设计、资源配置、代码实现等方面的疏漏。所以呢,咱们在日常敲代码的时候,不仅要死磕代码质量,还得把Spring Cloud Gateway的运作机理摸得门儿清。这样一来,当问题突然冒出来的时候,就能快速找到“病灶”,手到病除地解决它。这样子,我们的微服务架构才能真正硬气起来,随时准备好迎接那些复杂多变、让人头疼的业务场景和挑战。 在实际开发中,每一次异常处理的过程都是我们深化技术认知,提升解决问题能力的良好契机。让我们一起在实战中不断积累经验,让Spring Cloud Gateway更好地服务于我们的微服务架构。
2023-07-06 09:47:52
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晚秋落叶_
Dubbo
...沟通的桥梁一样。别让信息传得慢吞吞的,还得考虑怎么优化服务,就像给跑车换上更轻便、更给力的引擎,让性能飙起来!毕竟,谁都不想自己的程序像蜗牛一样爬行吧?所以,得花点心思在这上面,让用户体验嗖的一下就上去了! 三、性能优化策略 1. 网络层优化 - 减少网络延迟:通过减少数据包大小、优化编码方式、使用缓存机制等方式降低网络传输的开销。 - 选择合适的网络协议:根据实际应用场景选择HTTP、TCP或其他协议,HTTP可能在某些场景下提供更好的性能和稳定性。 2. 缓存机制 - 服务缓存:利用Dubbo的本地缓存或第三方缓存如Redis,减少对远程服务的访问频率,提高响应速度。 - 结果缓存:对于经常重复计算的结果,可以考虑将其缓存起来,避免重复计算带来的性能损耗。 3. 负载均衡策略 - 动态调整:根据服务的负载情况,动态调整路由规则,优先将请求分发给负载较低的服务实例。 - 健康检查:定期检查服务实例的健康状态,剔除不可用的服务,确保请求始终被转发到健康的服务上。 4. 参数优化 - 调优配置:合理设置Dubbo的相关参数,如超时时间、重试次数、序列化方式等,以适应不同的业务需求。 - 并发控制:通过合理的线程池配置和异步调用机制,有效管理并发请求,避免资源瓶颈。 四、实战案例 案例一:服务缓存实现 java // 配置本地缓存 @Reference private MyService myService; public void doSomething() { // 获取缓存,若无则从远程调用获取并缓存 String result = cache.get("myKey", () -> myService.doSomething()); System.out.println("Cache hit/miss: " + (result != null ? "hit" : "miss")); } 案例二:动态负载均衡 java // 创建负载均衡器实例 LoadBalance loadBalance = new RoundRobinLoadBalance(); // 配置服务列表 List serviceUrls = Arrays.asList("service1://localhost:8080", "service2://localhost:8081"); // 动态选择服务实例 String targetUrl = loadBalance.choose(serviceUrls); MyService myService = new RpcReference(targetUrl); 五、总结与展望 通过上述的实践分享,我们可以看到,Dubbo的性能优化并非一蹴而就,而是需要在实际项目中不断探索和调整。哎呀,兄弟,这事儿啊,关键就是得会玩转Dubbo的各种酷炫功能,然后结合你手头的业务场景,好好打磨打磨那些参数,让它发挥出最佳状态。就像是调酒师调鸡尾酒,得看人下菜,看场景定参数,这样才能让产品既符合大众口味,又能彰显个性特色。哎呀,你猜怎么着?Dubbo这个大宝贝儿,它一直在努力学习新技能,提升自己呢!就像咱们人一样,技术更新换代快,它得跟上节奏,对吧?所以,未来的它呀,肯定能给咱们带来更多简单好用,性能超棒的功能!这不就是咱们开发小能手的梦想嘛——搭建一个既稳当又高效的分布式系统?想想都让人激动呢! 结语 在分布式系统构建的过程中,性能优化是一个持续的过程,需要开发者具备深入的理解和技术敏感度。嘿!小伙伴们,如果你是Dubbo的忠实用户或者是打算加入Dubbo大家庭的新手,这篇文章可是为你量身打造的!我们在这里分享了一些实用的技巧和深刻的理解,希望能激发你的灵感,让你在使用Dubbo的过程中更得心应手,共同创造分布式系统那片美丽的天空。快来一起探索,一起成长吧!
2024-07-25 00:34:28
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百转千回
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2023-08-15 09:02:21
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2023-11-15 10:35:50
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Flink
...,记录各个算子的状态信息,并将这些状态持久化存储在可靠的存储系统中(如HDFS、S3等)。当系统遇到故障时,Flink能够利用最近一次成功完成的checkpoint进行恢复,从而确保数据处理的一致性和精确性,实现“精确一次”语义。 Savepoints , Savepoints是Flink提供的另一种用户自定义的检查点功能,允许用户在任何时间点主动触发并保存作业的状态。与checkpointing不同的是,savepoints不是按照预设的时间间隔自动创建,而是根据业务需求或维护计划由用户手动发起。在实际应用中,savepoints常用于计划内的运维操作,例如作业升级、逻辑更改或者迁移至不同的计算环境,从savepoint恢复作业可以避免不必要的数据重处理,保证服务的连续性和数据完整性。 State Backend , State Backend是Apache Flink中用于管理任务状态持久化的组件。在流处理过程中,各算子可能会产生和使用大量的状态数据。State Backend负责将这些状态数据以高效且可靠的方式进行存储和检索。Flink支持多种状态后端,包括MemoryStateBackend(将状态数据存储在内存中,适用于状态较小且可容忍故障丢失的场景)、FileSystemStateBackend(将状态数据定期持久化到文件系统中,适用于状态较大但要求一定程度容错性的场景)以及RocksDBStateBackend(利用嵌入式键值数据库RocksDB对状态进行持久化存储,适合大规模状态存储及高度容错的需求)。选择合适的State Backend对于优化Flink作业性能和实现高效的容错恢复至关重要。
2023-10-06 21:05:47
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月下独酌
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2023-09-01 10:55:33
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2024-01-12 18:13:21
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Hibernate
...次又一次地请求相同的信息,比如浏览网页的时候,每次都要重新加载一堆重复的数据,挺浪费时间的对不对?有了这个方法,就像给咱们的电脑装了个超级省电模式,能避免这些重复的工作,大大提升咱们上网的速度和效率。特别是面对海量的相似查询,效果简直不要太明显!就像是在超市里买东西,你不用每次结账都重新排队,直接走绿色通道,是不是感觉轻松多了?这就是这个技术带来的好处,让我们的操作更流畅,体验更棒! 代码示例: java @Service public class UserService { @Autowired private SessionFactory sessionFactory; private final LocalCache userCache = new LocalCache<>(sessionFactory, User.class, String.class); public String getNameById(Long userId) { return userCache.get(userId, User.class.getName()); } public void setNameById(Long userId, String name) { userCache.put(userId, name); } } 在这段代码中,UserService类使用了LocalCache来缓存User对象的name属性。哎呀,你知道不?咱们这里有个小妙招,每次想查查某个用户ID对应的用户名时,就直接去个啥叫“缓存”的地方翻翻,速度快得跟闪电似的!这样就不需要再跑回那个大老远的数据库里去找了。多省事儿啊,对吧? 四、属性级缓存与局部缓存的综合应用 在实际项目中,通常需要结合使用属性级缓存和局部缓存来达到最佳性能效果。例如,在一个高并发的电商应用中,商品信息的查询频率非常高,而商品的详细描述可能很少改变。在这种情况下,我们可以为商品的ID和描述属性启用属性级缓存,并在商品详情页面的服务层中使用局部缓存来存储最近访问的商品信息,从而实现双重缓存优化。 综合应用示例: java @Entity public class Product { @Id private Long productId; @Cacheable private String productName; @Cacheable private String productDescription; // 其他属性... } @Service public class ProductDetailService { @Autowired private SessionFactory sessionFactory; private final LocalCache productCache = new LocalCache<>(sessionFactory, Product.class); public Product getProductDetails(Long productId) { Product product = productCache.get(productId); if (product == null) { product = loadProductFromDB(productId); productCache.put(productId, product); } return product; } private Product loadProductFromDB(Long productId) { // 查询数据库逻辑 } } 这里,我们为商品的名称和描述属性启用了属性级缓存,而在ProductDetailService中使用了局部缓存来存储最近查询的商品信息,实现了对数据库的高效访问控制。 五、总结与思考 通过上述的讨论与代码示例,我们可以看到属性级缓存与局部缓存在Hibernate中的应用不仅可以显著提升应用性能,还能根据具体业务场景灵活调整缓存策略,实现数据访问的优化。在实际开发中,理解和正确使用这些缓存机制对于构建高性能、低延迟的系统至关重要。哎呀,你知道不?随着数据库这玩意儿越来越牛逼,用它的人也越来越多,那咱们用来提速的缓存方法啊,肯定也会跟着变花样!就像咱们吃东西,以前就那么几种口味,现在五花八门的,啥都有。开发大神们呢,就得跟上这节奏,多看看新技术,别落伍了。这样啊,咱们用的东西才能越来越快,体验感也越来越好!所以,关注新技术,拥抱变化,是咱们的必修课!
2024-10-11 16:14:14
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桃李春风一杯酒
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"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"