ssm
构建工具:Apache Maven
集成开发工具: IntelliJ IDEA
数据库:MySQL、Redis
应用服务器:Apache Tomcat
版本控制工具:Git
三层架构:表现层、业务层、数据访问层
MVC
-Model:模型层
-View:视图层
-Controller:控制层
核心组件:
前端控制器:DispatcherServlet
可在 https://start.spring.io/ 创建maven项目
MyBatis 是一款优秀的持久层框架,它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生类型、接口和 Java 的 POJO(Plain Old Java Objects,普通老式 Java 对象)为数据库中的记录。
核心组件
--SqlSessionFactory: 用于创建SqlSession的工厂类
--SqlSession:MyBatis的核心组件,用于面向数据库执行SQL
--主配置文件:XML配置文件,可以对MyBatis的底层行为做出详细的配置
--Mapper接口:Dao接口,在MyBatis中习惯称为Mapper
--Mapper映射器:用于编写SQL,并将SQL和实体类映射的组件,采用XML、注解均可实现
邮箱设置:
——启用客户端SMTP服务
Spring Email:
——导入jar包
——邮箱参数配置
——使用javaMailSend发送邮件
模板引擎:
——使用Thymeleaf发送HTML邮件
访问注册页面:
——点击链接,打开注册页面
提交注册数据:
——通过表单提交数据
——服务端验证账号是否已存在,邮箱是否已注册
——服务端发送激活邮件
激活注册账号:
——点击邮件中的链接,访问服务端的激活服务。
HTTP基本性质:
——HTTP是简单的、可扩展的、无状态的、有会话的
Cookie:
——是服务器发送到浏览器,并保存在浏览器端的一块数据。
——浏览器下次访问该服务器时,会自动携带该块数据,并将其发送服务器
Session
——是JavaEE的标准,用于在服务器端记录客户端信息。
——数据存放在服务器端更加安全,但是也会增加服务端的内存压力。
kaptcha:
——导入jar包(pom添加依赖)
——编写Kaptcha配置类
——生成随机字符、生成图片
访问登录页面
登录:
——验证账号、密码、验证码
——成功,生成登录凭证,发送给客户端
——失败,跳回登录页
退出:
——将登录凭证修改为失效状态
——跳转首页
拦截器示例:
——定义拦截器,实现HandlerInterceptor
——配置拦截器,为它指定拦截、排除的路径
拦截器应用:
——在请求开始时查询登录用户
——在本次请求中持有用户数据
——在模板视图上显示用户数据
——在请求结束时清理用户数据
上传文件:
——请求:必须是POST请求
——表单:enctype = “multipart/from-data”
——Spring MVC:通过MultipartFile处理上传文件
开发步骤:
——访问账号设置页面
——上传头像
——获取头像
使用拦截器:
——在方法前标注自定义注解
——拦截所有请求,只处理带有该注解的方法
自定义注解:
——常用元注解:@Target、@Retention、@Document、@Inherited
——读取注解:Method.getDeclaredAnnotations(), Method.getAnnotation(Class
前缀树:
——名称:Trie、字典树、查找树
——特点:查找效率高,消耗内存大
——应用:字符串检索、词频统计、字符串排序等
敏感词过滤器:
——定义前缀树
——根据敏感词,初始化前缀树
——编写过滤敏感词的方法
AJAX
——Asynchronous JavaScript and XML
——异步的JavaScript与XML,不是一门新技术
——使用AJAX,网页能够增量更新呈现在页面上,而不需要刷新整个页面
——虽然X代表XML,但目前JSON的使用比XML更加普遍
示例:
——使用jQuery发送AJAX请求。
实践:
——采用AJAX请求,实现发布帖子的功能。
DiscussPostMapper
DiscussPostService
DiscussPostController
index.html
——在帖子标题上增加访问详情页面的链接
discuss-detail.html
——处理静态资源的访问路径
——复用index.html的header区域
——显示标题、作者、发布时间、帖子正文等内容
数据层
——根据实体查询一页评论数据。
——根据实体查询评论的数量。
业务层
——处理查询评论的业务。
——处理查询评论数量的业务。
表现层
——显示帖子详情数据时,同时显示该帖子所有的评论数据
数据层:
——增加评论数据。
——修改帖子的评论数量。
业务层:
——处理添加评论的业务:先增加评论、再更新帖子的评论数量。
表现层 :
——处理添加评论数据的请求。
——设置添加评论的表单。
私信列表
——查询当前用户的会话列表, 每个会话只显示一条最新的私信。
——支持分页显示。
私信详情
——查询某个会话所包含的私信。
——支持分页显示。
发送私信
——采用异步的方式发送私信。
——发送成功后刷新私信列表。
设置已读
——访问私信详情时, 将显示的私信设置为已读状态。
@ControllerAdvice
——用于修饰类,表示该类是Controller的全局配置类。
——在此类中,可以对Controller进行如下三种全局配置:异常处理方案、绑定数据方案、绑定参数方案。
@ExceptionHandler
——用于修饰方法,该方法会在Controller出现异常后被调用,用于处理捕获到的异常。
@ModelAttribute
——用于修饰方法,该方法会在Controller方法执行前被调用,用于为Model对象绑定参数。
@DataBinder
——用于修饰方法,该方法会在Controller方法执行前被调用,用于绑定参数的转换器。
Redis是一款基于键值对的NoSQL数据库,它的值支持多种数据结构:字符串(strings)、哈希(hashes)、列表(lists)、集合(sets)、有序集合(sorted sets)等。
Redis将所有的数据都存放在内存中,所以它的读写性能十分惊人。 同时,Redis还可以将内存中的数据以快照或日志的形式保存到硬盘上,以保证数据的安全性。
Redis典型的应用场景包括:缓存、排行榜、计数器、社交网络、消息队列等。
引入依赖
——spring-boot-starter-data-redis
配置Redis
——配置数据库参数
——编写配置类,构造RedisTemplate
访问Redis
——redisTemplate.opsForValue()
——redisTemplate.opsForHash()
——redisTemplate.opsForList()
——redisTemplate.opsForSet()
——redisTemplate.opsForZSet()
点赞 :
——支持对帖子、评论点赞。
——第1次点赞,第2次取消点赞。
首页点赞数量 :
——统计帖子的点赞数量。
详情页点赞数量 :
——统计点赞数量。
——显示点赞状态。
重构点赞功能:
——以用户为key,记录点赞数量
——increment(key),decrement(key)
开发个人主页
——以用户为key,查询点赞数量
需求
——开发关注、取消关注功能。
——统计用户的关注数、粉丝数。
关键
——若A关注了B,则A是B的Follower(粉丝),B是A的Followee(目标)。
——关注的目标可以是用户、帖子、题目等,在实现时将这些目标抽象为实体。
业务层:
——查询某个用户关注的人,支持分页。
——查询某个用户的粉丝,支持分页。
表现层 :
——处理“查询关注的人”、“查询粉丝”请求。
——编写“查询关注的人”、“查询粉丝”模板。
使用Redis存储验证码:
——验证码需要频繁的访问与刷新,对性能要求较高。
——验证码不需永久保存,通常在很短的时间后就会失效。
——分布式部署时,存在Session共享的问题。
使用Redis存储登录凭证:
——处理每次请求时,都要查询用户的登录凭证,访问的频率非常高。
使用Redis缓存用户信息:
——处理每次请求时,都要根据凭证查询用户信息,访问的频率非常高。
BlockingQueue :
——解决线程通信的问题。
——阻塞方法:put、take。
生产者消费者模式:
——生产者:产生数据的线程。
——消费者:使用数据的线程。
实现类 :
——ArrayBlockingQueue
——LinkedBlockingQueue
——PriorityBlockingQueue、SynchronousQueue、DelayQueue等。
Kafka简介:
——Kafka是一个分布式的流媒体平台。
——应用:消息系统、日志收集、用户行为追踪、流式处理。
Kafka特点 :
——高吞吐量、消息持久化、高可靠性、高扩展性。
Kafka术语:
——Broker、Zookeeper - Topic、Partition、Offset - Leader Replica 、Follower Replica
引入依赖:
—— spring-kafka
配置Kafka:
——配置server、consumer
访问Kafka :
——生产者
kafkaTemplate.send(topic, data);
——消费者
@KafkaListener(topics = {"test"})
public void handleMessage(ConsumerRecord record) {}
触发事件 :
——评论后,发布通知
——点赞后,发布通知
——关注后,发布通知
处理事件
——封装事件对象
——开发事件的生产者
——开发事件的消费者
通知列表:
——显示评论、点赞、关注三种类型的通知
通知详情 :
——分页显示某一类主题所包含的通知
未读消息 :
——在页面头部显示所有的未读消息数量
Elasticsearch简介:
——一个分布式的、Restful风格的搜索引擎。
——支持对各种类型的数据的检索。
——搜索速度快,可以提供实时的搜索服务。
——便于水平扩展,每秒可以处理PB级海量数据。
Elasticsearch术语 :
——索引、类型、文档、字段。
——集群、节点、分片、副本。
引入依赖 :
——spring-boot-starter-data-elasticsearch
配置Elasticsearch:
—— cluster-name、cluster-nodes
Spring Data Elasticsearch
——ElasticsearchTemplate
——ElasticsearchRepository
搜索服务:
——将帖子保存至Elasticsearch服务器。
——从Elasticsearch服务器删除帖子。
——从Elasticsearch服务器搜索帖子。
发布事件:
——发布帖子时,将帖子异步的提交到Elasticsearch服务器。
——增加评论时,将帖子异步的提交到Elasticsearch服务器。
——在消费组件中增加一个方法,消费帖子发布事件。
显示结果:
——在控制器中处理搜索请求,在HTML上显示搜索结果。
简介:
——Spring Security是专注于为java应用程序提供身份认证和授权的框架,它的强大之处在于它可以轻松扩展以满足自定义的需求。
特征:
——对身份的认证和授权提供全面的、可扩展的支持。
——防止各种攻击,如会话固定攻击、点击劫持、csrf攻击等。
——支持与Servlet API、Spring MVC等Web技术集成。
2. 权限控制
登录检查:
——之前采用拦截器实现登录检查,这仅仅是简单的权限管理方案,现将其废弃。
授权配置:
——对当前系统内包含的所有的请求,分配访问权限(普通用户、管理员、版主)
认证方案:
——绕过Security认证流程,采用系统原来的认证方案。
CSRF配置:
——防止CSRF攻击的基本原理,以及表单、AJAX相关的配置。
功能:
——点击置顶,修改帖子类型
——点击“加精”、“删除”,修改帖子状态
权限管理:
——版主:置顶、加精。
——管理员:删除。
按钮显示:
——版主:置顶、加精。
——管理员:删除。
HyperLogLog:
——采用一种基数算法,用于完成独立总数统计。
——占据空间小,无论统计多少个数据,只占12k内存空间。
——不精确的统计算法,标准误差0.81%。
Bitmap:
——不是一种独立的数据结构,实际上就是字符串
——支持按位存取数据,可以将其看成是byte数组。
——适合存储索大量的连续的数据的布尔值。
UV(Unique Visitor):
——独立访客,需通过用户IP排统计数据。
——每次访问都要进行统计。
——HyperLogLog,性能好,存储空间小。
DAU(Daily Active User):
——日活跃用户,需通过用户ID排重统计数据。
——访问过一次,则认为活跃。
——Bitmap,性能好,可统计精确的结果。
JDK线程池:
——ExecutorService
——ScheduledExecutorService
Spring线程池:
——ThreadPoolTaskExecutor
——ThreadPoolTaskScheduler
分布式定时任务:
——Spring Quartz
公式:
——log ( 精华分 + 评论数 * 10 + 点赞数 * 2 ) + ( 发布时间 - 牛客纪元 )
wkhtmltopdf
——wkhtmltopdf url file
——wkhtmltoimage url file
java
——Runtime.getRuntime().exec()
客户端上传:
——客户端将数据提交给云服务器,并等待响应。
——用户上传头像时,将表单数据提交给云服务器。
服务器直传:
——应用服务器将数据直接提交给云服务器,并等待响应。
——分享时,服务端自动生成的图片,提交给云服务器。
使用七牛云服务器。
本地缓存:
——将数据缓存在应用服务器上,性能最好。
——常用缓存工具:Ehcache、Guava、Caffeine等
分布式缓存:
——将数据缓存在NoSQL数据库上,跨服务器。
——常用缓存工具:MemCache、Redis等。
多级缓存:
——一级缓存(本地缓存)> 二级缓存(分布式缓存)> DB
——避免缓存雪崩(缓存失效,大量请求直达DB),提高系统的可用性。