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Spring-Data-Jpa使用总结

参考资源列表

  1. 官方文档：https://docs.spring.io/spring-data/jpa/docs/2.1.5.RELEASE/reference/html/
  2. 《Spring Data JPA入门到精通》

前言

JPA是Java Persistence API的简称，是Spring在Hibernate的基础上进行的二次封装框架，为了更好更方便的融入Spring大家庭，同时也提供了一些Hibernate没有的特性，与其他ORM框架一起构成SpringData，统一封装了ORM层，使开发人员使用起来更加方便快捷。

备注：本文所有代码都是基于SpringBoot 2.1.5版本

JPA的使用

基本单表操作的使用

对于操作单表来说，jpa提供了非常方便使用的封装，我们只需要按规范编写Repository接口同时继承JpaRepository就可以享用jpa基本功能了。代码如下：

User实体:

package com.yizhu.entity;

import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import lombok.ToString;

import javax.persistence.*;
import java.io.Serializable;
import java.util.List;
import java.util.Set;

@Entity
@Table(name = "t_user")
@Data
@Builder
public class User implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    private String name;

    private String password;

    private Integer age;

    private Integer sex;
}

repository接口：

package com.yizhu.repository;

import com.yizhu.entity.User;

public interface UserRepository extends JpaRepository{
}

下面看看jpa为我们提供了哪些默认操作单表数据的方法

package org.springframework.data.jpa.repository;
@NoRepositoryBean
public interface JpaRepository extends PagingAndSortingRepository, QueryByExampleExecutor {
    List findAll(); // 查询全表数据

    List findAll(Sort var1); // 查询全表数据，支持排序

    List findAllById(Iterable var1); // 根据id字段查询所有匹配数据

     List saveAll(Iterable var1); // 批量保存或更新数据

    void flush(); // 刷新本地缓存到数据库

     S saveAndFlush(S var1); // 保存或更新单挑数据及刷新本地缓存到数据库

    void deleteInBatch(Iterable var1); // 批量删除数据

    void deleteAllInBatch(); // 批量删除全表数据

    T getOne(ID var1); // 根据id查询一条匹配数据

     List findAll(Example ar1); // Example方式的查询指定实体

     List findAll(Example var1, Sort var2);  // Example方式的查询指定实体并排序
}

package org.springframework.data.repository;
@NoRepositoryBean
public interface PagingAndSortingRepository extends CrudRepository {
    Iterable findAll(Sort var1);  // 根据排序查询全表，返回类型是任意集合

    Page findAll(Pageable var1); // 根据分页参数分页查询
}

package org.springframework.data.repository;
@NoRepositoryBean
public interface CrudRepository extends Repository {
     S save(S var1);   // 保存或更新单条数据

     Iterable saveAll(Iterable var1);  // 批量保存或更新

    Optional findById(ID var1);  // 根据id查询数据，返回类型是Optional

    boolean existsById(ID var1);    // 根据id判断数据是否存在

    Iterable findAll(); // 查询全表数据，返回类型为集合

    Iterable findAllById(Iterable var1); // 根据id集合查询数据

    long count();   // 统计全表数据量

    void deleteById(ID var1); // 根据id删除数据

    void delete(T var1);    // 删除单条数据

    void deleteAll(Iterable var1);     // 删除指定集合数据

    void deleteAll();   // 删除全表数据
}

package org.springframework.data.repository.query;
public interface QueryByExampleExecutor {
     Optional findOne(Example var1); // 根据Example查询一条

     Iterable findAll(Example var1); // 根据Example查询所有数据

     Iterable findAll(Example var1, Sort var2);  // 根据Example查询所有数据，并排序

     Page findAll(Example var1, Pageable var2);  // 根据Example分页查询

     long count(Example var1);  // 根据Example统计

     boolean exists(Example var1);  // 根据Example判断数据是否存在
}

除此之外，jpa提供了一套新的生成sql的机制，非常方便好用，jpa根据Repository接口的方法中的关键字、实体字段及出入参，自动生成sql，这种方式启动容器的时候就可以检查语法是否正确，简单使用例子如下：

package com.yizhu.repository;

import com.yizhu .entity.User;
import org.springframework.data.jpa.repository.EntityGraph;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaSpecificationExecutor;
import org.springframework.data.jpa.repository.Query;
import org.springframework.data.repository.query.Param;

import java.util.List;

public interface UserRepository extends JpaRepository{

    /**
     * 根据年龄查询用户信息
     * @param age
     * @return
     */
    List findAllByAge(Integer age);

    /**
     * 根据用户性别和所属组织名称查询用户信息
     * @param userSex
     * @param orgName
     * @return
     */
    List findBySexAndOrg(@Param("sex") Integer sex, @Param("name") String name);

    /**
     * 根据用户名模糊查询
     * @return
     */
    List findAllByNameLike(@Param("name") String name);
}

除了find 、By、And之外，还有一些关键词，全部定义在PartTree、Part类，组装起来可以生成各种各样的sql，下面截取部分代码，感兴趣的同学可以打开源码去阅读

package org.springframework.data.repository.query.parser;
public class PartTree implements Streamable {
    private static final String KEYWORD_TEMPLATE = "(%s)(?=(\\p{Lu}|\\P{InBASIC_LATIN}))";
    private static final String QUERY_PATTERN = "find|read|get|query|stream";
    private static final String COUNT_PATTERN = "count";
    private static final String EXISTS_PATTERN = "exists";
    private static final String DELETE_PATTERN = "delete|remove";
    private static final Pattern PREFIX_TEMPLATE = Pattern.compile("^(find|read|get|query|stream|count|exists|delete|remove)((\\p{Lu}.*?))??By");
    private final PartTree.Subject subject;
    private final PartTree.Predicate predicate;
    ...
    private static String[] split(String text, String keyword) {
        Pattern pattern = Pattern.compile(String.format("(%s)(?=(\\p{Lu}|\\P{InBASIC_LATIN}))", keyword));
        return pattern.split(text);
    }

    private static class Predicate implements Streamable {
        private static final Pattern ALL_IGNORE_CASE = Pattern.compile("AllIgnor(ing|e)Case");
        private static final String ORDER_BY = "OrderBy";
        private final List nodes;
        private final OrderBySource orderBySource;
        private boolean alwaysIgnoreCase;

        public Predicate(String predicate, Class domainClass) {
            String[] parts = PartTree.split(this.detectAndSetAllIgnoreCase(predicate), "OrderBy");
            if (parts.length > 2) {
                throw new IllegalArgumentException("OrderBy must not be used more than once in a method name!");
            } else {
                this.nodes = (List)Arrays.stream(PartTree.split(parts[0], "Or")).filter(StringUtils::hasText).map((part) -> {
                    return new PartTree.OrPart(part, domainClass, this.alwaysIgnoreCase);
                }).collect(Collectors.toList());
                this.orderBySource = parts.length == 2 ? new OrderBySource(parts[1], Optional.of(domainClass)) : OrderBySource.EMPTY;
            }
        }
        ...
    }

    private static class Subject {
        private static final String DISTINCT = "Distinct";
        private static final Pattern COUNT_BY_TEMPLATE = Pattern.compile("^count(\\p{Lu}.*?)??By");
        private static final Pattern EXISTS_BY_TEMPLATE = Pattern.compile("^(exists)(\\p{Lu}.*?)??By");
        private static final Pattern DELETE_BY_TEMPLATE = Pattern.compile("^(delete|remove)(\\p{Lu}.*?)??By");
        private static final String LIMITING_QUERY_PATTERN = "(First|Top)(\\d*)?";
        private static final Pattern LIMITED_QUERY_TEMPLATE = Pattern.compile("^(find|read|get|query|stream)(Distinct)?(First|Top)(\\d*)?(\\p{Lu}.*?)??By");
        private final boolean distinct;
        private final boolean count;
        private final boolean exists;
        private final boolean delete;
        private final Optional maxResults;

        public Subject(Optional subject) {
            this.distinct = (Boolean)subject.map((it) -> {
                return it.contains("Distinct");
            }).orElse(false);
            this.count = this.matches(subject, COUNT_BY_TEMPLATE);
            this.exists = this.matches(subject, EXISTS_BY_TEMPLATE);
            this.delete = this.matches(subject, DELETE_BY_TEMPLATE);
            this.maxResults = this.returnMaxResultsIfFirstKSubjectOrNull(subject);
        }

        private Optional returnMaxResultsIfFirstKSubjectOrNull(Optional subject) {
            return subject.map((it) -> {
                Matcher grp = LIMITED_QUERY_TEMPLATE.matcher(it);
                return !grp.find() ? null : StringUtils.hasText(grp.group(4)) ? Integer.valueOf(grp.group(4)) : 1;
            });
        }
        ...

        private boolean matches(Optional subject, Pattern pattern) {
            return (Boolean)subject.map((it) -> {
                return pattern.matcher(it).find();
            }).orElse(false);
        }
    }
}

package org.springframework.data.repository.query.parser;
public class Part {
    private static final Pattern IGNORE_CASE = Pattern.compile("Ignor(ing|e)Case");
    private final PropertyPath propertyPath;
    private final Part.Type type;
    private Part.IgnoreCaseType ignoreCase;
    ...
    public static enum Type {
        BETWEEN(2, new String[]{"IsBetween", "Between"}),
        IS_NOT_NULL(0, new String[]{"IsNotNull", "NotNull"}),
        IS_NULL(0, new String[]{"IsNull", "Null"}),
        LESS_THAN(new String[]{"IsLessThan", "LessThan"}),
        LESS_THAN_EQUAL(new String[]{"IsLessThanEqual", "LessThanEqual"}),
        GREATER_THAN(new String[]{"IsGreaterThan", "GreaterThan"}),
        GREATER_THAN_EQUAL(new String[]{"IsGreaterThanEqual", "GreaterThanEqual"}),
        BEFORE(new String[]{"IsBefore", "Before"}),
        AFTER(new String[]{"IsAfter", "After"}),
        NOT_LIKE(new String[]{"IsNotLike", "NotLike"}),
        LIKE(new String[]{"IsLike", "Like"}),
        STARTING_WITH(new String[]{"IsStartingWith", "StartingWith", "StartsWith"}),
        ENDING_WITH(new String[]{"IsEndingWith", "EndingWith", "EndsWith"}),
        IS_NOT_EMPTY(0, new String[]{"IsNotEmpty", "NotEmpty"}),
        IS_EMPTY(0, new String[]{"IsEmpty", "Empty"}),
        NOT_CONTAINING(new String[]{"IsNotContaining", "NotContaining", "NotContains"}),
        CONTAINING(new String[]{"IsContaining", "Containing", "Contains"}),
        NOT_IN(new String[]{"IsNotIn", "NotIn"}),
        IN(new String[]{"IsIn", "In"}),
        NEAR(new String[]{"IsNear", "Near"}),
        WITHIN(new String[]{"IsWithin", "Within"}),
        REGEX(new String[]{"MatchesRegex", "Matches", "Regex"}),
        EXISTS(0, new String[]{"Exists"}),
        TRUE(0, new String[]{"IsTrue", "True"}),
        FALSE(0, new String[]{"IsFalse", "False"}),
        NEGATING_SIMPLE_PROPERTY(new String[]{"IsNot", "Not"}),
        SIMPLE_PROPERTY(new String[]{"Is", "Equals"});

        private static final List ALL = Arrays.asList(IS_NOT_NULL, IS_NULL, BETWEEN, LESS_THAN, LESS_THAN_EQUAL, GREATER_THAN, GREATER_THAN_EQUAL, BEFORE, AFTER, NOT_LIKE, LIKE, STARTING_WITH, ENDING_WITH, IS_NOT_EMPTY, IS_EMPTY, NOT_CONTAINING, CONTAINING, NOT_IN, IN, NEAR, WITHIN, REGEX, EXISTS, TRUE, FALSE, NEGATING_SIMPLE_PROPERTY, SIMPLE_PROPERTY);
        public static final Collection ALL_KEYWORDS;
        private final List keywords;
        private final int numberOfArguments;
        ...
        static {
            List allKeywords = new ArrayList();
            Iterator var1 = ALL.iterator();

            while(var1.hasNext()) {
                Part.Type type = (Part.Type)var1.next();
                allKeywords.addAll(type.keywords);
            }

            ALL_KEYWORDS = Collections.unmodifiableList(allKeywords);
        }
    }
}

可以看到单表操作的大部分需求jpa都为我们提供了现成的实现，但也支持我们使用@Query注解自定义查询sql，方便有sql基础的同学使用，sql可控性强。

package com.yizhu.repository;

import com.yizhu .entity.User;
import org.springframework.data.jpa.repository.EntityGraph;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaSpecificationExecutor;
import org.springframework.data.jpa.repository.Query;
import org.springframework.data.repository.query.Param;

import java.util.List;

public interface UserRepository extends JpaRepository{

    /**
     * 查询所有用户信息
     * @return
     */
    @Query(value = "from User u")
    List findAll();

    /**
     * 根据年龄查询用户信息
     * @param age
     * @return
     */
    @Query(value = "select * from t_user u where u.user_age = ?1", nativeQuery = true)
    List findAllByAge(Integer age);

    /**
     * 根据用户性别和所属组织名称查询用户信息
     * @param userSex
     * @param orgName
     * @return
     */
    @Query(value = "select u from User u left join u.org o where u.userSex = :userSex and o.orgName = :orgName")
    List findUsersBySexAndOrg(@Param("userSex") Integer userSex, @Param("orgName") String orgName);

}

多表关联

@OneToOne、@OneToMany、@ManyToOne、@ManyToMany

@Entity
@Table(name = "t_user")
@NamedEntityGraph(name = "User.findUsers", attributeNodes = {@NamedAttributeNode("jobs"), @NamedAttributeNode("roles")})
@Data
@Builder
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class User implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @ApiModelProperty(hidden = true)
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    @ApiModelProperty(value = "用户名")
    @Column(name = "user_name")
    private String name;

    @ApiModelProperty(value = "用户密码")
    @Column(name = "user_password")
    private String password;

    @ApiModelProperty(value = "用户年龄")
    @Column(name = "user_age")
    private Integer age;

    @ApiModelProperty(value = "用户性别")
    @Column(name = "user_sex")
    private Integer sex;

    @ApiModelProperty(value = "所属组织id")
    @Column(name = "org_id")
    private Long orgId;

    @ApiModelProperty(value = "用户信息")
    @OneToOne
    @JoinColumn(name = "id", updatable = false, insertable = false)
    private UserInfo userInfo;

    @ApiModelProperty(value = "用户所属组织")
    @ManyToOne
    @JoinColumn(name = "org_id", updatable = false, insertable = false)
    private Organization org;

    @ApiModelProperty(value = "用户角色")
    @OneToMany
    @JoinColumn(name = "user_id", referencedColumnName = "id", insertable = false, updatable = false)
    @NotFound(action = NotFoundAction.IGNORE)
    private Set roles;

    @ApiModelProperty(value = "用户工作")
    @ManyToMany
    @JoinTable(
            name = "t_user_job",
            joinColumns = @JoinColumn(name = "user_id", referencedColumnName = "id"),
            inverseJoinColumns = @JoinColumn(name = "job_id", referencedColumnName = "id")
    )
    @NotFound(action = NotFoundAction.IGNORE)
    private Set jobs;

private Set roles;和private Set jobs;不能用同时使用List集合代替，会报错org.hibernate.loader.MultipleBagFetchException: cannot simultaneously fetch multiple bags: [com.yizhu.entity.User.jobs, com.yizhu.entity.User.roles]

动态查询

package com.yizhu.repository;

import com.yizhu.dto.UserQueryDto;
import com.yizhu.entity.Organization;
import com.yizhu.entity.User;
import org.springframework.data.jpa.domain.Specification;

import javax.persistence.criteria.Join;
import javax.persistence.criteria.JoinType;
import javax.persistence.criteria.Predicate;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Optional;

public class UserSpecs {

    public static Specification listQuerySpec(UserQueryDto userQueryDto){
        return (root, query, builder) -> {
            List predicates = new ArrayList<>();

            Optional.ofNullable(userQueryDto.getId()).ifPresent(i -> predicates.add(builder.equal(root.get("id"), i)));
            Optional.ofNullable(userQueryDto.getName()).ifPresent(n -> predicates.add(builder.equal(root.get("name"), n)));
            Optional.ofNullable(userQueryDto.getAge()).ifPresent(a -> predicates.add(builder.equal(root.get("age"), a)));
            Optional.ofNullable(userQueryDto.getOrgId()).ifPresent(oi -> predicates.add(builder.equal(root.get("orgId"), oi)));
            Optional.ofNullable(userQueryDto.getOrgName()).ifPresent(on -> {
                Join userJoin = root.join(root.getModel().getSingularAttribute("org", Organization.class), JoinType.LEFT);
                predicates.add(builder.equal(userJoin.get("orgName"), on));
            });

            return builder.and(predicates.toArray(new Predicate[predicates.size()]));
        };
    }
}

package com.yizhu.service;

import com.yizhu.dto.UserQueryDto;
import com.yizhu.entity.User;
import com.yizhu.repository.UserRepository;
import com.yizhu.repository.UserSpecs;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    public List findUsersDynamic(UserQueryDto userQueryDto){
        return userRepository.findAll(UserSpecs.listQuerySpec(userQueryDto));
    }
}

审计功能使用

在启动类添加@EnableJpaAuditing注解表示开启jpa审计功能

package com.yizhu;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.data.jpa.repository.config.EnableJpaAuditing;

@EnableJpaAuditing
@SpringBootApplication
public class DemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }
}

在需要使用审计功能的实体类添加@EntityListeners(AuditingEntityListener.class)注解

package com.yizhu.entity;

import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import org.springframework.data.jpa.domain.support.AuditingEntityListener;

import javax.persistence.*;
import java.io.Serializable;
import java.util.Date;

@Entity
@Table(name = "t_role")
@Data
@Builder
@EntityListeners(AuditingEntityListener.class)
public class Role implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID=1L;

    @ApiModelProperty(hidden = true)
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
    private Long id;

    private String roleName;

    @CreatedDate
    private Date createTime;
    
    @CreatedBy
    private Long createId;
    
    @LastModifiedDate
    private Date updateTime;
    
    @LastModifiedBy
    private Long updateId;
}

实现AuditorAware接口，告诉容器当前登录人id

package com.yizhu.configuration;

import org.springframework.data.domain.AuditorAware;
import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder;
import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes;

import java.util.Optional;

public class UserAuditorAwareImpl implements AuditorAware {
    @Override
    public Optional getCurrentAuditor() {
        // 从session中获取登录人id
        ServletRequestAttributes servletRequestAttributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
        Long userId = (Long)servletRequestAttributes.getRequest().getSession().getAttribute("userId");
        return Optional.of(userId);
    }
}

ok，然后jpa就会根据ID和Version判断当前操作是更新还是新增数据，新增时会注入当前登录人id到标有@CreateBy注解的字段上，当前时间注入到标有@CreateTime注解字段上；更新时则注入到@LastModifiedBy和@LastModifiedDate对应的字段上。想详细了解的可查看org.springframework.data.jpa.domain.support.AuditingEntityListener源码。

常见的坑

  • N+1问题，当使用@ManyToMany、@ManyToOne、@OneToMany、@OneToOne关联
    关系的时候，FetchType怎么配置LAZY或者EAGER。SQL真正执行的时
    候是由一条主表查询和N条子表查询组成的。这种查询效率一般比较
    低下，比如子对象有N个就会执行N+1条SQL。使用JPA 2.1推出来的@EntityGraph、@NamedEntityGraph可以解决该问题。如下。
@ApiModel
@Entity
@Table(name = "t_user")
@NamedEntityGraph(name = "User.findUsers", attributeNodes = {@NamedAttributeNode("jobs"), @NamedAttributeNode("roles")})
@Data
@Builder
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class User implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @ApiModelProperty(hidden = true)
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    
    // 省略其他属性
}

package com.yizhu.repository;

import com.yizhu.entity.User;
import org.springframework.data.jpa.repository.EntityGraph;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaSpecificationExecutor;
import org.springframework.data.jpa.repository.Query;
import org.springframework.data.repository.query.Param;
import java.util.List;

public interface UserRepository extends JpaRepository, JpaSpecificationExecutor {

    /**
     * 根据id查询用户信息
     * @param id
     * @return
     */
    @EntityGraph(value = "User.findUsers", type = EntityGraph.EntityGraphType.FETCH)
    User findAllById(Long id);

    /**
     * 根据name查询用户信息
     * @param name
     * @return
     */
    @EntityGraph(value = "User.findUsers", type = EntityGraph.EntityGraphType.FETCH)
    @Query(value = "select * from t_user where user_name = :name", nativeQuery = true)
    List findAllByUserName(@Param("name") String name);
}
  • 所有的注解要么全配置在字段上，要么全配置在get方法上，不能混用，混用就会启动不起来，但是语法配置没有问题。
  • 所有的关联都是支持单向关联和双向关联的，视具体业务场景而定。JSON序列化的时候使用双向注解会产生死循环，需要人为手动转化一次，或者使用@JsonIgnore。
  • 在所有的关联查询中，表一般是不需要建立外键索引的。@mappedBy的使用需要注意。
  • 级联删除比较危险，建议考虑清楚，或者完全掌握。
  • 不同的关联关系的配置，@JoinClumn里面的name、referencedColumnName代表的意思是不一样的，很容易弄混，可以根据打印出来的SQL做调整。
  • 当配置这些关联关系的时候建议大家直接在表上面，把外键建好，然后通过后面我们介绍的开发工具直接生成，这样可以减少自己调试的时间。

JPA常用注解

摘自《Spring Data JPA从入门到精通》

1554619508054
1554619555135
1554619583326
1554619600777
1554619615592
1554619631450
1554620031094

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1554620262086

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    iOS学习前言Masonry的属性Masonry的使用基础APIAutoBoxing修饰语倍数中心点设置边距优先级使用总结前言暑假我们学习了使用CocoaPods引入第三方库，实现使用SVG图片。而Masonry作为一个轻量级的布局架构，在使用中可以节省很多时间。故进行简单学习。Masonry的属性UI设计是iOS开发的必须一环，直接影响了app的观感和使用体验。我们通常使用frame框架直接确定
  • Python实现BASE64 算法 闲人编程 密码学python算法开发语言BASE64加解密密码学
    目录使用Python实现BASE64算法的博客引言BASE64算法的工作原理BASE64编码表Python面向对象实现BASE64算法代码解析应用场景：在文件传输中的使用总结使用Python实现BASE64算法的博客引言在计算机科学中，BASE64是一种常用的数据编码方式，主要用于在处理文本时对二进制数据进行编码。BASE64编码的主要用途是在需要以文本形式传输二进制数据的场景下（例如电子邮件、U
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    运行环境Python版本：3.9.9Node版本：20.5.1Pycharm版本：2021.3专业版安装flybirds包打开Pycharm终端，输入如下命令：pipinstallflybirds安装完成后继续输入flybirdscreate然后输入项目名、平台，设备名和包名可以后面再填运行用例以Android自动化测试为例在生成的项目路径fbTest/features/test/android新
  • echarts使用总结 LeoValiant echarts堆叠图自适应
    1、修改echarts指示线的长度：labelLine:{//指示线长度normal:{length:10}},2、echarts自适应window.addEventListener(‘resize’,function(){myChart.resize();})3、echarts柱形堆叠图注意添加stack属性。series:[{name:‘邮件营销’,type:‘line’,stack:‘总量’
  • go语言channle使用总结 xyt001
    前言：channel提供了一种通信机制，通过它，一个goroutine可以想另一goroutine发送消息。channel本身还需关联了一个类型，也就是channel可以发送数据的类型。例如:发送int类型消息的channel写作chanint。channel很强大，但是还是有点坑，下面是我个人的总结。1.使用两个值接收channel：<-channel能够返回一个值或者两个值，当返回两个值的时候
  • Java 中Lambada表达式中双冒号 ::使用总结 何以解忧，唯有.. java开发语言
    一、前言双冒号运算操作符是类方法的句柄，lambda表达式的一种简写表达式：person->person.getName();可以替换成：Person::getName表达式：()->newHashMaplist=Arrays.asList("a","b","c");//静态方法引用ClassName::methodNamelist.forEach(Colon::print);//上一行等价于//
  • 自然语言处理系列四十五》Elasticsearch搜索引擎》Elasticsearch入门及技术原理 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO 搜索引擎自然语言处理elasticsearchaichatgptgpt人工智能
    注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列四十五Elasticsearch搜索引擎》Elasticsearch入门及技术原理Elasticsearch安装部署和使用总结自然语言处理系列四十五Elasticsearch搜索引擎》Elasticsearch入门及技术原理
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    目录一、概括二、lmbench一、概括嵌入式开发中对要设计的产品、立项的项目进行设计时，往往需要对关键芯片进行性能评估，本文主要总结基于linux系统的产品在性能评估时的工具使用总结，在aarch64(arm64平台下测试)，板卡根文件系统为debian系统。工具列表如下：名称作用git源码链接lmbench带宽测评，反应时间测评https://github.com/redrose2100/lmb
  • 【嵌入式模块】步进电机使用总结 记录无知岁月 #嵌入式设备嵌入式硬件步进电机
    关于本博客  此前上了一门课《自动控制元件》，但是由于学时有限，讲到步进电机就不讲了，留下了一个小遗憾，导致需要使用步进电机时就有点懵，于是找了一篇博客，链接在这里，推荐具有电机知识（如直流电机，异步电机等）的朋友看，如果完全不懂，建议先啃书。
  • JVM级缓存本地缓存Caffeine 旺仔爱Java JVM专题jvmJVM缓存本地缓存CaffeineGuavaCache
    JVM级缓存本地缓存Caffeine和GuavaCache前言一、创建缓存的代码逻辑二、Caffeine的优化方面淘汰算法W-TinyLFU三、Caffeine的业务使用总结前言最新的Java面试题，技术栈涉及Java基础、集合、多线程、Mysql、分布式、Spring全家桶、MyBatis、Dubbo、缓存、消息队列、Linux…等等，会持续更新。一、创建缓存的代码逻辑Caffeine：publ
  • 整合spring cloud云架构 - SSO单点登录之OAuth2.0 根据token获取用户信息(4) 初夏_91fb
    上一篇我根据框架中OAuth2.0的使用总结，画了SSO单点登录之OAuth2.0登出流程，今天我们看一下根据用户token获取yoghurt信息的流程：image/***根据token获取用户信息*@paramaccessToken*@return*@throwsException*/@RequestMapping(value="/user/token/{accesstoken}",method
  • git命令使用 雄柱
    git命令使用总结本文档分为两部分：1、git命令的使用，本地git仓库管理。2、git服务端搭建和使用。初始状态：设置用户名和邮箱：gitconfig--giobaluser.name"用户名"gitconfig--giobaluser.email"邮箱"一、git命令的使用，本地git仓库管理：git基本命令：gitinit创建版本库（repository）手动创建一个目录，进入该目录下执行该
  • Alert 组件使用总结 爱绑架的猫
    安装局部注册test.vueimport{Alert}from'vux'exportdefault{components:{Alert}}直接看属性：Alert-属性.png这里主要使用value这个属性控制Alert消息弹出框的显示与否，然后使用title控制标题，Content控制提示内容，button-text控制按钮的文字，其他属性暂时没有用到，一般的情况下默认就可以了。事件：Alert-
  • curl编译linux静态库及使用总结 搬砖的小青年儿
    一、安装OPENSSH1、上传文件并解压openssl-1.0.2k.tar.gz2、执行./configno-asmmakemakeinstall备注：如果要编译动态库，需要增加参数如下：./configno-asm--shared3、生成的文件目录在：/usr/local/ssl下二、安装curl1、上传文件并解压curl-7.53.1.tar.gz2、执行CPPFLAGS="-I/usr/l
  • C语言第二十六弹---字符串函数(下) 小林熬夜学编程 C语言详解c语言开发语言算法
    ✨个人主页：熬夜学编程的小林系列专栏：【C语言详解】【数据结构详解】目录1、strncat函数的使用2、strncmp函数的使用3、strstr函数的使用和模拟实现4、strtok函数的使用5、strerror函数的使用6、perror函数的使用总结1、strncat函数的使用char*strncat(char*destination,constchar*source,size_tnum);•Ap
  • C语言第二十五弹---字符函数和字符串函数(上) 小林熬夜学编程 C语言详解c语言开发语言算法
    ✨个人主页：熬夜学编程的小林系列专栏：【C语言详解】【数据结构详解】目录1、字符分类函数2、字符转换函数3、strlen的使用和模拟实现4、strcpy的模拟实现5、strcat的模拟实现6、strcmp的模拟实现7、strncpy函数的使用总结在编程的过程中，我们经常要处理字符和字符串，为了方便操作字符和字符串，C语言标准库中提供了⼀系列库函数，接下来我们就学习⼀下这些函数。1、字符分类函数C语
  • C语言第二十七弹---内存函数 小林熬夜学编程 C语言详解c语言开发语言
    ✨个人主页：熬夜学编程的小林系列专栏：【C语言详解】【数据结构详解】内存函数1、memcpy使用和模拟实现2、memmove使用和模拟实现3、memset函数的使用4、memcmp函数的使用总结前面两弹讲解了字符函数和字符串函数，但是在我们实际运用中不仅仅只有这些函数，因此下面我们继续需要几个常见的内存函数。1、memcpy使用和模拟实现void*memcpy(void*destination,c
  • 【记录】Vue 高德地图使用总结（全地图/点聚合、单独区域、行政区划分、自定义图层） vue.js高德地图
    全地区展示/点聚合单独区域展示行政区划分自定义图层样图展示一、全地区展示/点聚合注意点：1、把AMap.Map绑定dom放到search行政查询之外；2、使用AMap.MarkerClusterer插件点聚合3、不用再把点位map.add/*加载地图*/asyncgetMaps(){this.loading=true;awaitMapLoader().then((AMap)=>{constmap=
  • C语言指针进阶 空杯心！ c语言算法c++
    常见的几种类型的指针前言一、字符指针(char*)1.字符常量2.字符串常量二、指针数组三、数组指针1.数组指针的定义2.数组名vs&数组名3.数组指针的使用总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、字符指针(char*)指
  • React中Dva状态管理（model）的使用总结和理解 小流至江河 ReactDvaUmiJSReact状态管理
    一概述React中全局状态管理官方推荐使用Redux，Redux的使用场景其实在单个应用中是处于使用率只有20%，却有80%的学习成本。可是说是React全家桶中最难理解的部分了，相信很多人学习它时，各个概念整很迷糊。我就是要放弃Redux的时候，了解React-redux和redux-saga，它们是对redux的简化处理工具。可他们配置和文件结构，依然麻烦。直到Dva（低洼）的出现将React
  • spring-data-jpa 多线程事务引发的问题及思考 阿长_一个程序员
    有这样一个需求，生产者将消息存入数据库，并放入队列中等待处理。消费者获取并处理消息，将更新后的消息存入数据库。主键策略为id自增伪代码如下...//生产者线程email.setStatus(SANDING);//设置邮件的状态为正在发送......1email=emailRepository.save(email);//将邮件插入数据库，取得带有id的实体......2queue.add(emai
  • C++STL总结笔记（一）—— 容器和容器适配器 人狮子 C++c++容器数据结构
    文章目录前言一、概念1.1顺序容器1.2容器适配器1.3关联容器二、程序示例1.vector和Set自定义数据类型的访问2.vector容器嵌套3.list容器排序4.pair对组的使用总结前言STL是C++中的基于数据结构和算法的标准模板库，可以大量节约系统开发时间，增加程序复用性。STL的六大件包括容器、算法、迭代器、仿函数、适配器和空间配置器，其中几乎所有代码均使用了模板类和模板函数的概念。
  • Jest框架使用总结 海的那一边
    先俗气一下，Firstofall，什么是Jest?Jest是由Facebook发布的开源的、基于Jasmine的JavaScript单元测试框架。1.jest安装：https://www.jianshu.com/p/16c604d1e0c42.测试执行前的准备及测试执行后的清理（setupandteardown）：afterAll(fn):在此文件中的所有测试都完成后，运行的功能。通常用在你想要清
  • 关于拖拽插件murri.js的使用总结——iframe拖拽卡顿问题 我有一个橙
    做一个教务系统的界面，需要用到拖拽功能，要求可以拖拽到任意位置，支持自适应用户体验度高等在网上找了很多类似插件，对比后决定使用murri.js这款插件没有中文文档，github上有英文介绍和丰富的案例，所以做起来还是比较顺手的首先放一个已完成的界面：首页murri的案例中展示了很多种类的拖拽，大家可以根据自己的需要选择使用我这里使用的是比较基础的拖拽，没有排序功能等但是中间遇到一个问题：每个拖拽的
  • pandas数据分割pd.cut使用总结 数据分析成长记
    用途pandas.cut用来把一组数据分割成离散的区间。比如有一组年龄数据，可以使用pandas.cut将年龄数据分割成不同的年龄段并打上标签。原型参数含义x：被切分的类数组（array-like）数据，必须是1维的（不能用DataFrame）；bins：bins是被切割后的区间（或者叫“桶”、“箱”、“面元”），有3中形式：一个int型的标量、标量序列（数组）或者pandas.IntervalI
  • clickhouse 表引擎使用总结 逆风飞翔的小叔 clickhouse入门到精通clickhouse表引擎
    表引擎特点表引擎是ClickHouse的一大特色。可以说，表引擎决定了如何存储表的数据。需要关注的点包括：数据的存储方式和位置，写到哪里以及从哪里读取数据；支持哪些查询以及如何支持；并发数据访问；索引的使用（如果存在）；是否可以执行多线程请求；数据复制参数；表引擎的使用方式就是必须显式在创建表时定义该表使用的引擎，以及引擎使用的相关参数。特别注意：引擎的名称大小写敏感；
  • sysrepo使用总结 c后端linux
    前言搞sdwan也搞了一段时间了，数据交互用的是netconf，sysrepo相当于是一个数据库。本文着重介绍一下sysrepo的使用方式。sysrepoSysrepo是一个开源的配置数据存储库，它用于存储网络设备的配置和状态数据。它提供了一个层次化的数据模型，允许将配置和状态信息以树形结构的方式组织和管理。Sysrepo支持YANG数据模型，这是一种用于描述网络设备配置和状态的标准化语言。其与n
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    FLUME-NG使用总结1、Flume-NG概述2、Flume-NG架构设计要点3、FlowPipeline4、FlumeNG三个组件概要4.1、FlumeSource4.2、FlumeChannel4.3、FlumeSink5、入门应用5.1、flume-ng通过网络端口采集数据5.2、flume-ng通过Exectail采集数据5.3、可能遇到的问题1、Flume-NG概述Flume-NG是一
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    一、基本概述     　　 Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。   　　更通俗的意思是为程序的元素（类、方法、成员变量）加上更直观更明了的说明，这些说明信息是与程序的业务逻辑无关，并且是供指定的工具或
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    环境： MAC AIR,OS X 10.10,64位   历史： 过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供，只支持到 Java 6，并且OS X 10.7 开始系统并不自带（而是可选安装）（原自带的是1.6）。 后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6，而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。   在终端中输入jav
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    1. 三套生命周期     Maven拥有三套相互独立的生命周期，它们分别为clean，default和site。 每个生命周期包含一些阶段，这些阶段是有顺序的，并且后面的阶段依赖于前面的阶段，用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例，它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
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    问题：在使用HTTP协议实现应用间接口通信时，服务端读取客户端请求过来的数据，会用到request.getInputStream()，第一次读取的时候可以读取到数据，但是接下来的读取操作都读取不到数据   原因： 1. 一个InputStream对象在被读取完成后，将无法被再次读取，始终返回-1； 2. InputStream并没有实现reset方法（可以重
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    网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。 这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的话推荐给更多的人，让更多的人看到、纠正以及补充。 1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where
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    近日有一需求，需要在一台主机上用nginx部署2个php应用，分别是wordpress和wiki，探索了半天，终于部署好了，下面把过程记录下来。 1.   在nginx下创建vhosts目录，用以放置vhost文件。 mkdir vhosts   2.   修改nginx.conf的配置， 在http节点增加下面内容设置，用来包含vhosts里的配置文件 #
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    ubuntu创建账号的方式通常用到两种：useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法，步骤如下： 1:useradd    使用useradd时，如果后面不加任何参数的话，如：sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户：无home directory ,无密码,无系统shell。 顾应该如下操作：  
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      JSON库   在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛，因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能；目前Lua也有几个JSON库，本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格（比如unicode \u0020\u7eaf），要求符合规范否则会解析失败（如\u002），而dkjson相对宽松，当然也可以通过修改cjson的源码来完成
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  • Linux下df与du两个命令的差别？ pda158 linux
    　一、df显示文件系统的使用情况，与du比較，就是更全盘化。 　　最经常使用的就是 df -T，显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 　　举比例如以下： 　　[root@localhost ~]# df -T 　　Filesystem                   Type &n
  • [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象 ctfzh VOandroidsqlite反射Cursor
    在写DAO层时，觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了，就写了一个工具类，用到了反射，可以把查询记录的值装到对应的VO里，也可以生成该VO的List。   使用时需要注意： 考虑到Android的性能问题，VO没有使用Setter和Getter，而是直接用public的属性。 表中的字段名需要和VO的属性名一样，要是不一样就得在查询的SQL中
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        这是我在学习Oracle是用到的Employee表，在该笔记中用到的就是这张表，大家可以用它来学习和练习。 drop table Employee; -- 员工信息表 create table Employee( -- 员工编号 EmpNo number(3) primary key, -- 姓