2024-09-03

Spring 事件(Application Event)是一种在Spring应用程序中发布通知的机制。事件发布者发布事件,而事件订阅者订阅这些事件并在事件发生时收到通知。

以下是一个简单的例子,展示如何使用Spring事件和如何查看Spring事件的源代码:

  1. 定义一个事件类,继承自ApplicationEvent



public class MyEvent extends ApplicationEvent {
    public MyEvent(Object source) {
        super(source);
    }
 
    // 事件的方法和属性
}
  1. 创建一个事件监听器,实现ApplicationListener接口:



@Component
public class MyListener implements ApplicationListener<MyEvent> {
    @Override
    public void onApplicationEvent(MyEvent event) {
        // 处理事件逻辑
        System.out.println("Event received: " + event);
    }
}
  1. 发布事件:



@Component
public class MyPublisher {
 
    private ApplicationEventPublisher publisher;
 
    @Autowired
    public MyPublisher(ApplicationEventPublisher publisher) {
        this.publisher = publisher;
    }
 
    public void publish() {
        MyEvent myEvent = new MyEvent(this);
        publisher.publishEvent(myEvent);
    }
}
  1. 配置类,启用组件扫描:



@Configuration
@ComponentScan
public class AppConfig {
}
  1. 启动类,运行应用程序:



public class App {
    public static void main(String[] args) {
        AnnotationConfigApplicationContext context = new AnnotationConfigApplicationContext(AppConfig.class);
        MyPublisher publisher = context.getBean(MyPublisher.class);
        publisher.publish();
        context.close();
    }
}

运行应用程序后,你会看到控制台输出了"Event received: MyEvent [source=...]",表示事件被监听器接收并处理了。

查看Spring事件源代码,你可以查看Spring框架的ApplicationEventPublisher接口和ApplicationEventMulticaster类,这两个类是Spring事件机制的核心。

  • ApplicationEventPublisher定义了发布事件的方法。
  • ApplicationEventMulticaster负责将事件通知给所有的ApplicationListener

这些类都可以在Spring的core模块中找到,例如在spring-context jar包中。

源码阅读时,可以关注publishEvent方法的实现,以及multicastEvent方法,了解事件是如何被发布和处理的。

2024-09-03

Tomcat是一个Java Servlet容器,它实现了Java EE的Web Profile规范,可以用来运行Java Web应用程序。以下是使用Tomcat服务器搭建动态网页的基本步骤:

  1. 安装Java Development Kit (JDK)。
  2. 下载并安装Tomcat。
  3. 创建或导入一个Java Web应用程序。
  4. 部署应用程序到Tomcat。
  5. 启动Tomcat服务器。
  6. 通过浏览器访问Tomcat服务器。

以下是简化的步骤说明和示例代码:

  1. 安装JDK(假设已安装)。
  2. 下载Tomcat(例如,从官网:http://tomcat.apache.org/)。
  3. 解压下载的Tomcat压缩包到指定目录。
  4. 创建一个简单的动态网页,例如在C:\myapp目录下创建index.jsp文件:



<html>
<body>
<h2>Hello, World!</h2>
</body>
</html>
  1. 将应用程序复制到Tomcat的webapps目录下,例如:



cp C:\myapp\* /path/to/tomcat/webapps/ROOT/
  1. 启动Tomcat服务器:



/path/to/tomcat/bin/startup.sh (在Linux上)
/path/to/tomcat/bin/startup.bat (在Windows上)
  1. 打开浏览器并访问 http://localhost:8080,你应该能看到你的动态页面。

注意:如果你的应用程序需要数据库连接或其他特殊配置,你可能需要编辑context.xml文件,web.xml文件,或者在应用程序的WEB-INF目录下的其他配置文件。

2024-09-03

Redis是一种开源的内存中数据结构存储系统,可以用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种类型的数据结构,如字符串(String),哈希表(Hash),列表(List),集合(Set),有序集合(Sorted Set或ZSet)与范围查询,Bitmaps,Hyperloglogs,Geo等。

要精细快速上手Redis,你需要做以下几个步骤:

  1. 安装Redis:

    你可以从Redis官网下载源码并编译安装,或者使用包管理器安装。例如,在Ubuntu上,你可以使用以下命令安装:

    
    
    
    sudo apt-get install redis-server
  2. 启动Redis服务:

    安装完成后,你可以通过以下命令启动Redis服务:

    
    
    
    redis-server
  3. 连接到Redis服务器:

    你可以使用redis-cli工具连接到Redis服务器。默认情况下,Redis监听本地的6379端口:

    
    
    
    redis-cli
  4. 使用Redis命令:

    现在你可以在redis-cli中输入Redis命令与Redis服务器交互了。例如,存储一个字符串:

    
    
    
    SET key "Hello, Redis!"

    获取这个字符串:

    
    
    
    GET key
  5. 使用不同的编程语言客户端:

    你可以使用各种编程语言的Redis客户端库来与Redis服务器交互。例如,在Python中,你可以使用redis-py库:

    
    
    
    import redis
    r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    r.set('key', 'Hello, Redis!')
    print(r.get('key'))
  6. 配置持久化和复制:

    你可以配置Redis以持久化数据到硬盘,并设置复制以保持数据的多个副本。

  7. 监控和优化:

    使用redis-cliINFO命令可以获取Redis服务器的状态和统计信息,根据这些信息可以进行监控和优化。

  8. 使用Redis的高级特性:

    如Redis的发布/订阅模式,事务,Lua脚本等。

以上步骤为你提供了一个基本的Redis使用入门,随着学习的深入,你可以进一步了解Redis的高级特性和应用场景。

2024-09-03

在Windows环境下,将jar包、Redis、Nginx设置为服务通常涉及到创建Windows服务。以下是创建jar包、Redis、Nginx服务的大致步骤:

  1. jar包服务:

    • 创建一个Windows批处理脚本(例如:start-service.bat),用于启动jar包。
    
    
    
    @echo off
    java -jar your-application.jar
    • 使用sc create命令在Windows服务中创建一个新服务。
    
    
    
    sc create YourServiceName binPath= "C:\path\to\your\start-service.bat" DisplayName= "Your Display Name" start= auto
  2. Redis服务:

    • 下载Windows版本的Redis,并解压到指定目录。
    • 创建一个批处理文件来启动Redis服务器。
    
    
    
    @echo off
    redis-server.exe --service-run "redis.windows.conf"
    • 使用上述相同的sc create命令将其作为服务添加。
  3. Nginx服务:

    • 下载Windows版本的Nginx,并解压到指定目录。
    • 编辑Nginx安装目录中的nginx.conf文件,根据需要配置。
    • 创建一个批处理文件来启动Nginx。
    
    
    
    @echo off
    start nginx.exe
    • 使用sc create命令将其作为服务添加。

请注意,这些步骤可能需要根据您的具体环境(如路径和配置文件名称)进行调整。此外,对于Redis和Nginx,确保您下载的是适用于Windows的版本,并且这些服务的创建可能还需要其他的配置和步骤。

2024-09-03

报错:"springboot no mapping for..." 通常表示Spring Boot应用中没有找到对应的请求映射。这可能是因为请求的URL路径不正确,或者是请求的HTTP方法(GET、POST等)不匹配。

解决办法:

  1. 检查请求的URL路径是否正确。确保你的请求URL与控制器中的@RequestMapping或@GetMapping等注解指定的路径相匹配。
  2. 确认HTTP请求方法是否正确。例如,如果你使用的是POST请求,确保你的方法上使用了@PostMapping注解。
  3. 如果你使用了路径变量或查询参数,请确保它们的格式和路径控制器中定义的一致。
  4. 如果你使用了Spring MVC的组件,如@Controller注解,确保你的类已经被Spring容器扫描到。
  5. 如果你使用了Spring Security,确保相应的路径没有被安全规则拦截。
  6. 如果以上都没问题,检查Spring Boot应用的启动日志,查看是否有组件扫描或者自动配置的问题,确保你的控制器类被正确加载。
  7. 如果你使用了Spring Boot的外部配置(如application.properties或application.yml),确保没有错误配置影响了请求映射。
  8. 如果以上步骤都无法解决问题,可以启用DEBUG级别的日志记录,进一步诊断问题。
2024-09-03

在使用Redis作为缓存时,可以通过设置不同的过期时间来实现多级缓存。这种策略可以提高应用的性能,同时也能确保数据的实时性。

以下是一个简单的Python示例,展示了如何使用多级缓存策略:




import redis
 
# 连接Redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 获取数据的函数,先尝试从Redis缓存获取,如果不存在,则从数据库加载,并设置缓存
def get_data(key):
    # 尝试从Redis缓存获取数据
    data = redis_client.get(key)
    if data is not None:
        # 如果缓存命中,则直接返回数据
        return data
    else:
        # 如果缓存未命中,则从数据库加载数据
        data = load_data_from_db(key)
        # 将数据存储到Redis,同时设置不同的过期时间
        # 例如,设置缓存A和缓存B的过期时间
        redis_client.setex(key, 60*60, data)  # 缓存A: 1小时
        redis_client.setex(f"{key}:hot", 300, data)  # 缓存B: 5分钟
        return data
 
# 模拟从数据库加载数据的函数
def load_data_from_db(key):
    # 这里应该是从数据库加载数据的逻辑
    return f"data_from_db_{key}"
 
# 使用示例
data_key = "user:123"
cached_data = get_data(data_key)
print(cached_data)

在这个例子中,我们定义了两级缓存:缓存A有效期为1小时,缓存B有效期为5分钟。缓存B是为了热数据而设置,目的是减少数据库压力。当缓存B过期后,再次访问该数据会重新从数据库加载,并更新缓存A。这样既能保证数据的实时性,也能提高查询的性能。

2024-09-03



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class MyMongoService {
 
    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;
 
    public void insert(MyDocument document) {
        mongoTemplate.insert(document, "myCollection");
    }
 
    public MyDocument findById(String id) {
        Query query = new Query(Criteria.where("_id").is(id));
        return mongoTemplate.findOne(query, MyDocument.class, "myCollection");
    }
 
    public void update(String id, MyDocument newDocument) {
        Query query = new Query(Criteria.where("_id").is(id));
        mongoTemplate.upsert(query, newDocument, "myCollection");
    }
 
    public void deleteById(String id) {
        Query query = new Query(Criteria.where("_id").is(id));
        mongoTemplate.remove(query, MyDocument.class, "myCollection");
    }
}

这个简单的例子展示了如何在Spring Boot中使用MongoTemplate来执行MongoDB的基本操作,包括插入、查询、更新和删除。这里的MyDocument是一个假设的类,它应该映射到MongoDB中的文档。

2024-09-03

在Django REST Framework中,我们可以使用路由来定义API的访问入口。这些路由可以通过不同的方式进行定义。

方法一:使用函数视图

在Django REST Framework中,我们可以使用标准的Django路由语法来定义路由。

例如,我们有一个名为HelloView的函数视图,如下所示:




# views.py
from django.http import HttpResponse
 
def HelloView(request):
    return HttpResponse("Hello, World!")

我们可以在urls.py中定义路由,如下所示:




# urls.py
from django.urls import path
from .views import HelloView
 
urlpatterns = [
    path('hello/', HelloView),
]

方法二:使用类视图

除了函数视图,我们还可以使用类视图定义API。

例如,我们有一个名为HelloView的类视图,如下所示:




# views.py
from django.http import HttpResponse
from django.views import View
 
class HelloView(View):
    def get(self, request):
        return HttpResponse("Hello, World!")

我们可以在urls.py中定义路由,如下所示:




# urls.py
from django.urls import path
from .views import HelloView
 
urlpatterns = [
    path('hello/', HelloView.as_view()),
]

方法三:使用Django REST Framework提供的APIView

我们可以使用Django REST Framework提供的APIView来创建API。

例如,我们有一个名为HelloView的API视图,如下所示:




# views.py
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
 
class HelloView(APIView):
    def get(self, request):
        return Response("Hello, World!")

我们可以在urls.py中定义路由,如下所示:




# urls.py
from django.urls import path
from .views import HelloView
 
urlpatterns = [
    path('hello/', HelloView.as_view()),
]

方法四:使用@api\_view装饰器

我们还可以使用Django REST Framework提供的@api_view装饰器来创建API。

例如,我们有一个名为hello的函数视图,如下所示:




# views.py
from rest_framework.decorators import api_view
from rest_framework.response import Response
 
@api_view(['GET'])
def hello(request):
    return Response("Hello, World!")

我们可以在urls.py中定义路由,如下所示:




# urls.py
from django.urls import path
from .views import hello
 
urlpatterns = [
    path('hello/', hello),
]

方法五:使用SimpleRouter

对于较为简单的API,我们可以使用SimpleRouter来定义路由。

例如,我们有一个名为Book的Model,如下所示:




# models.py
from django.db import models
 
class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    author = models.CharField(max_length=100)

我们有一个名为BookViewSet的视图集,如下所示:




# views.py
from rest_framework import viewsets
from .models import Book
from .serializers import BookSerializer
 
class BookViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Book.objects.all
2024-09-03

在Spring中,你可以使用ThreadPoolTaskExecutor来配置线程池,并通过@Configuration类来定义线程池的Bean。以下是一个配置线程池的例子,其中设置了最大线程数和核心线程数:




import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
 
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
 
@Configuration
@EnableAsync
public class AsyncConfig {
 
    // 配置核心线程数
    private int corePoolSize = 5;
 
    // 配置最大线程数
    private int maxPoolSize = 10;
 
    // 配置队列大小
    private int queueCapacity = 100;
 
    @Bean(name = "threadPoolTaskExecutor")
    public Executor threadPoolTaskExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(corePoolSize);
        executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);
        executor.setQueueCapacity(queueCapacity);
        executor.setKeepAliveSeconds(60);
        executor.setThreadNamePrefix("MyThreadPoolTaskExecutor-");
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

在这个配置中,corePoolSize是线程池中常驻的线程数,即使线程处于空闲状态也不会被回收。maxPoolSize是线程池中最大线程数,当任务过多导致队列也满时,线程池会创建最大线程数以处理任务。queueCapacity是任务队列的容量。

你可以根据实际需求调整corePoolSizemaxPoolSizequeueCapacity的值。keepAliveSeconds是线程空闲后的存活时间,threadNamePrefix是线程名的前缀,RejectedExecutionHandler是拒绝策略,当线程池无法处理更多任务时的策略,这里使用的是CallerRunsPolicy,意味着提交任务的线程自己会去执行这个任务。

在你的服务类中,使用@Async注解来指定使用这个线程池来执行方法:




import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class AsyncService {
 
    @Async("threadPoolTaskExecutor")
    public void executeAsyncTask() {
        // 异步任务的逻辑
    }
}

这样配置后,你就可以在Spring应用中使用线程池来执行异步任务了。

2024-09-03

报错问题:"nacos中配置使用@Value注解获取不到值"

解释:

这个问题通常意味着在使用Spring Boot与Nacos配合时,通过@Value注解注入的配置值无法正确解析。可能的原因包括但不限于:

  1. 配置项在Nacos中不存在或者写错了键值。
  2. @Value注解使用错误,比如格式不正确。
  3. 项目没有正确集成Nacos配置中心,或者配置中心的相关配置没有正确配置。
  4. 配置的data id或group不正确,导致无法找到对应的配置。
  5. 项目启动时没有加载到Nacos的配置,可能是因为配置加载的顺序问题。

解决方法:

  1. 确认Nacos中配置的正确性,检查键值对是否正确设置。
  2. 检查@Value注解的使用是否正确,例如@Value("${my.config}")
  3. 确保项目已经集成了Nacos客户端并且在application.properties或application.yml中正确配置了Nacos服务器地址、命名空间、group等信息。
  4. 核对data id和group是否与Nacos中的配置一致。
  5. 如果使用了多环境配置,确保启动时指定了正确的配置文件和环境标识。
  6. 如果是配置动态更新问题,确保配置已经被Nacos客户端正确加载。

在解决问题时,可以通过以下步骤进行排查:

  • 检查Nacos控制台配置是否正确。
  • 检查应用的配置文件,确认集成Nacos的配置是否正确。
  • 查看启动日志,检查是否有集成Nacos配置中心的相关错误信息。
  • 如果使用了配置的动态更新功能,可以通过外部触发配置的更新来测试配置是否能够被正确获取。