SpringBoot 调用外部接口的三种方式
SpringBoot不仅继承了Spring框架原有的特性,还简化了应用搭建与开发流程。在SpringBoot项目中,有时需要访问外部接口或URL。本文介绍三种不使用Dubbo的方式:一是利用原生`httpClient`发起请求;二是使用`RestTemplate`,支持GET和POST请求,包括`getForEntity`、`getForObject`及`postForEntity`等方法;三是采用`Feign`客户端简化HTTP请求,需引入相关依赖并在启动类上启用Feign客户端。这三种方式均能有效实现对外部服务的调用。
Spring Boot 项目怎么使用策略模式?
策略模式是一种设计模式,它允许在运行时选择不同的算法或行为。此模式通过定义一系列算法并将它们封装在独立的类中实现,这些类可以互相替换。这样可以根据不同情况动态选择最适合的算法。 在Spring框架中,可以通过依赖注入来实现策略模式。首先定义一个抽象策略类(接口或抽象类),然后创建具体策略类实现不同的算法。具体策略类通过`@Service`注解并在名称中指定特定的策略(如加法、减法等)。在上下文类(如Service类)中,通过`@Resource`注入策略对象的Map集合,根据需要选择并执行相应的策略。
java是值传递还是引用传递
本文澄清了Java中参数传递的常见误解,总结出Java采用“值传递”的方式。对于基本类型,传递其值的拷贝,方法内修改不影响原值;而对于对象类型,则传递其引用地址的拷贝,尽管是拷贝,但因指向同一对象,故方法内的修改会影响原对象状态。形参仅在方法内部有效,而实参则是调用方法时传递的具体值。通过示例和比喻(如复刻仓库钥匙),形象地解释了值传递、引用传递及Java特有的“共享对象传递”概念,帮助理解不同情况下参数传递的行为差异。
SpringBoot中MongoDB的那些骚操作用法
MongoDB作为一种NoSQL数据库,在不需要传统SQL数据库的表格结构的情况下,提供了灵活的数据存储方案。在Spring Boot中可以通过官方SDK、Spring JPA或MongoTemplate等方式集成MongoDB。文章重点介绍了Spring Data MongoDB提供的注解功能,例如`@Id`、`@Document`和`@Field`等,这些注解简化了Java对象到MongoDB文档的映射。此外,文中还讨论了MongoTemplate监听器的使用,包括设置主键值和日志记录等高级特性。
Apache Doris + Iceberg 快速搭建指南|Lakehouse 使用手册(三)
如何在 Docker 环境下快速搭建 Apache Doris + Apache Iceberg 测试 & 演示环境,并展示各功能的使用操作
生成式AI 未来发展的两大要素:数据和开发者
从过去一年的经验来看,未来也许还将发生翻天覆地的变革。所以,没人敢断言生成式 AI 的具体发展方向。但有一点可以肯定:数据和开发者,将始终是生成式 AI 未来发展的两大要素
超过1000万企业选择的凭安征信,为什么选择阿里云MongoDB
凭安征信选择使用阿里云的MongoDB服务,既是出于对MongoDB和阿里云5年深度合作经验的信任,也出于对降本增效的进一步诉求。
SQL质量监控
为帮助用户管理和优化SLS中的SQL查询,提供了用户级SQL质量监控功能,集成于CloudLens for SLS。开启服务后约10分钟,用户可在「报表中心 / SQL质量监控」中查看数据。 该功能包括: SQL健康分和使用报告:反馈总体质量。 服务指标:如请求PV数、平均延时等,用于业务分析。 运行指标:如并发请求、处理数据量等。 SQL Pattern分析:提炼SQL语义特征,识别业务特征。 质量优化建议:基于请求成功率和错误码分布给出改进建议。 监控功能以分钟为单位聚合分析数据,不包括JDBC接入和ScheduledSQL流量,并可能随产品发展而调整。这些功能有助于用户全面掌握SQL
SpringBoot中@Async的实现方式探索
本文探讨了一段重写了默认`@Async`线程处理的Scala代码,并对其目的与必要性提出了疑问。原代码通过自定义`AsyncExecutorConfig`类,实现了`AsyncConfigurerSupport`接口,进而配置了一个`ThreadPoolExecutor`作为异步任务的执行器。文章随后分析了为何要替换默认实现,并对Spring框架中`@Async`注解的默认行为进行了深入研究。
日志记录当前类和当前方法
公司原有日志记录需手动输入类名与方法名,繁琐且易错。目标是开发工具类简化此过程。调研发现`Thread.currentThread().getStackTrace()`可获取调用栈信息,0号索引为该方法自身。在被调用的方法内,可通过访问1号索引获取所在类及方法名。为此,创建`CurClassAndMethodUtil`工具类,其`getCurClazzAndMethod`方法返回调用者的类名与方法名,解决手动输入问题。实际应用中,因多一层工具方法调用,需访问2号索引。最终实现自动化获取记录信息,提高效率。
如何快速搭建一个 Spring Boot 项目?
Spring Boot 可以用最少的配置来快速创建一个独立的、生产级的 Spring 应用程序。 本文介绍如何快速搭建一个 Spring Boot「Hello World!」项目。
SpringBoot3怎么做统一结果封装?
在Spring Boot应用中,统一结果封装有助于团队协作,确保一致的API响应格式,提升代码质量和维护性。主要优点包括:简化前端集成工作,减少后端重复编码,以及增强接口的可维护性。实现上,首先定义`Result`类来封装响应状态码、消息、数据及时间戳;其次,通过`ResultCode`枚举类标准化状态信息。示例代码展示了如何构建这些类,并通过一个简单的控制器方法演示了如何使用它们返回JSON格式的响应结果。
更高性价比的住宅IP代理服务商SmartProxy
互联网的发展增加了对海外住宅IP的需求。它们为个人提供访问特定区域资源的能力,并为企业拓展国际市场提供支持。选择可靠的供应商至关重要; SmartProxy作为优质服务商,特点包括: - 覆盖200多个国家的真实住宅IP。 - 高匿性及无限带宽确保数据采集无忧。 - 支持多种协议并可定制独享IP。 - 自定义选项实现精准定位。 - 24/7技术支持保障使用体验。 静态住宅IP提供固定地址,适用于需稳定连接的场景。[了解更多](https://www.smartproxycn.com/?r-source=-8jaZawMss)并领取0.5G免费流量。
SpringBoot使用云端资源url下载文件的接口写法
在Spring Boot中实现从云端资源URL下载文件的功能可通过定义REST接口完成。示例代码展示了一个`FileDownloadController`,它包含使用`@GetMapping`注解的方法`downloadFile`,此方法接收URL参数,利用`RestTemplate`下载文件,并将文件字节数组封装为`ByteArrayResource`返回给客户端。此外,通过设置HTTP响应头,确保文件以附件形式下载。这种方法适用于从AWS S3或Google Cloud Storage等云服务下载文件。
SpringBoot使用接口下载图片的写法
在Spring Boot中实现图片下载功能涉及定义一个REST接口来发送图片文件。首先,创建`ImageController`类,并在其中定义`downloadImage`方法,该方法使用`@GetMapping`注解来处理HTTP GET请求。方法内部,通过`Files.readAllBytes`读取图片文件到字节数组,再将该数组封装成`ByteArrayResource`。接着,设置`HttpHeaders`以指定文件名为`image.jpg`并配置为附件下载。
怎么在在 Java 中对List进行分区
本文介绍了如何将列表拆分为给定大小的子列表。尽管标准Java集合API未直接支持此功能,但Guava和Apache Commons Collections提供了相关API。
导出任务耗时如何优化
大量数据的导入导出时,请求一定非常耗时,页面一定会不停转圈圈,不可能让用户一直停留在这个页面转圈圈,这样并不友好。 比较好的方式就事通过异步的方式,先提交任务,然后通过线程的处理数据。一次性如果导出大量数据时,需要批量查询结果到处。
导出任务耗时怎么优化?
当处理大量数据的导入导出时,需避免长时间阻塞用户界面。推荐采用异步任务处理方式,提交任务后后台线程执行数据处理。对于导出功能,设计前端界面包括“导出”与“导出记录”按钮;导出记录包含批次号、时间、导出URL等字段。后端生成Excel文件并上传至服务器,记录URL以便下载。导入功能类似,记录批次号、总条数、成功条数等信息。为避免大量数据查询导致内存溢出或系统响应缓慢,应使用分批处理策略,例如分页查询来减轻MySQL内存负担。提供了Java工具类实现分页查询和处理逻辑
MySQL删除表数据、清空表命令(truncate、drop、delete 区别)
MySQL删除表数据、清空表命令(truncate、drop、delete区别) 使用原则总结如下: 当你不需要该表时(删除数据和结构),用drop; 当你仍要保留该表、仅删除所有数据表内容时,用truncate; 当你要删除部分记录、且希望能回滚的话,用delete;
云原生数据仓库操作报错合集之遇到报错 "ERROR: out of shared memory" ,该怎么办
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
云原生数据仓库操作报错合集之遇到“table does not exist”错误,该怎么办
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云原生数据仓库操作报错合集之遇到报错“DDL forbidden because backupTask is doing snapshot”如何处理
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云原生数据仓库使用问题之分组优化如何实现
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云原生数据仓库使用问题之运维常用操作文档有哪些
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云原生数据仓库使用问题之如何使用UPDATE语句进行单表更新和多表关联更新
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云原生数据仓库使用问题之如何创建内表
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云原生数据仓库使用问题之如何实现adb到adb的整库迁移或同步
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云原生数据仓库使用问题之分布键和分区键有什么区别
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云原生数据仓库使用问题之是否有处理URL的函数
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云原生数据仓库使用问题之如何查看分区表的分区信息
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云原生数据仓库使用问题之如何将数据设置为冷存储
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云原生数据仓库使用问题之怎么创建维度表
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云原生数据仓库使用问题之如何安装PL/Java插件
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云原生数据仓库使用问题之物化视图的个数限制是多少
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云原生数据仓库使用问题之如何将ADB中的数据导出到自建的MySQL数据库
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云原生数据仓库使用问题之控制JDBC方式请求的SQL大小限制的参数是什么
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云原生数据仓库使用问题之如何查询表内数据分布的情况
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云原生数据仓库使用问题之ADB写入响应时间变大是什么原因
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云原生数据仓库使用问题之怎么查看正在执行的SQL语句
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云原生数据仓库使用问题之是否可以支撑20TB的数据量
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云原生数据仓库使用问题之使用ORCA优化器时,怎么解决排序不准确的问题
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