java虚拟机反射机制
String value = object?.getValue();
assert object != null;
public class MultiThreadExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建并启动第一个线程
Thread thread1 = new Thread(new TaskRunnable(1));
thread1.start();
// 创建并启动第二个线程
Thread thread2 = new Thread(new TaskRunnable(2));
thread2.start();
// 等待两个线程完成
try {
thread1.join();
thread2.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("All tasks completed");
}
}
class TaskRunnable implements Runnable {
private int taskId;
public TaskRunnable(int taskId) {
this.taskId = taskId;
}
@Override
public void run() {
System.out.println("Task " + taskId + " started");
// 模拟耗时操作
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("Task " + taskId + " completed");
}
}
//join() :等待线程完成,当一个线程调用另一个线程的 join() 方法时,调用线程会等待被调用线程完成其任务,然后继续执行。这在需要确保某些线程的顺序执行时非常有用。
Java中的"GC"代表"垃圾回收"(Garbage Collection),它是一种自动内存管理机制,用于在运行时自动识别和回收不再被程序使用的内存,以避免内存泄漏和提高应用程序的性能。
Java中的GC主要有一下几个阶段:
GC 具体算法:
Java的垃圾回收器,主要有以下几种类型
串行收集器:串行收集器适用于单线程环境,它会使用单个线程进行垃圾回收。在新生代进行Minor GC时,串行收集器会使用单个线程进行垃圾回收操作。
并行收集器:并行收集器适用于多核CPU环境,允许多个线程并行执行垃圾回收。在新生代进行Minor GC时,并行收集器会使用多个线程并行地进行垃圾回收,从而加速回收过程。
CMS(Concurrent Mark-Sweep)收集器:CMS收集器以减少停顿时间为目标,它在标记和清除阶段尽量与应用程序同时进行。CMS主要应用于老年代的回收,在进行Full GC时,CMS会尝试在标记和清除阶段与应用程序并发地执行,以减少对应用程序的影响。
G1(Garbage-First)收集器:G1收集器面向大堆、低停顿时间的收集器,它将内存划分为多个区域,以便更加灵活地管理内存。G1在新生代和老年代都可以进行垃圾回收,而且它的回收过程会自适应地根据堆内存使用情况来调整。
ZGC和Shenandoah:ZGC和Shenandoah是Java 11及以后版本引入的新型垃圾收集器,旨在减少GC停顿时间,特别是对大内存堆来说。它们在进行垃圾回收时,会尽量缩短停顿时间,以提高应用程序的响应性。
Minor GC(小型垃圾回收):Minor GC 主要发生在新生代中。当新生代中的Eden区满了时,会触发Minor GC。在Minor GC过程中,垃圾回收器会清理Eden区和一个Survivor区中不再被引用的对象,并将存活的对象复制到另一个Survivor区。Minor GC的目标是尽量快速地清理短生命周期对象,减少内存碎片。
Full GC(完全垃圾回收):Full GC,也称为Major GC(主要垃圾回收),涉及整个堆内存,包括新生代和老年代。Full GC通常发生在老年代空间不足、永久代/元空间满了或显式调用System.gc()方法时。Full GC的目标是清理整个堆内存中的垃圾对象,从而回收更多的内存。
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {
// 私有构造函数,防止外部创建实例
}
public static Singleton getInstance() {
if (instance == null) {
instance = new Singleton();
}
return instance;
}
}
-------------------------------------------------------------------------------------
/*需要注意的是,懒汉式的单例模式在多线程环境下可能引发线程安全问题。
如果多个线程同时调用 getInstance() 方法,可能会导致创建多个实例。
可以通过添加同步锁(synchronization)或使用双重检查锁定(double-checked locking)等方式来解决这个问题。*/
//第一种解决多线程问题的解决办法。
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {
// 私有构造函数,防止外部创建实例
}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if (instance == null) {
instance = new Singleton();
}
return instance;
}
}
--------------------------------------------------------------------------------------
/*需要注意的是,在 Java 5 及以后,可以使用 volatile 关键字来确保变量的可见性,从而进一步增加懒汉式单例模式的线程安全性。*/
//第二种解决多线程的办法。
public class Singleton {
private static volatile Singleton instance;
private Singleton() {
// 私有构造函数,防止外部创建实例
}
public static Singleton getInstance() {
if (instance == null) {
synchronized (Singleton.class) {
if (instance == null) {
instance = new Singleton();
}
}
}
return instance;
}
}
public class Singleton {
// 在类加载时就创建单例对象
private static Singleton instance = new Singleton();
// 私有构造方法,防止外部实例化
private Singleton() {
}
// 提供一个公共方法来获取单例对象
public static Singleton getInstance() {
return instance;
}
// 其他方法和属性
// ...
}
堆内存溢出原因:
堆内存是用来存储对象实例的区域,包括新生代和老年代,堆内存溢出通常发生在以下情况下:
栈内存溢出原因:
栈内存用于存储方法的调用栈、局部变量和方法参数等。栈内存溢出通常发生在以下情况下:
解决内存溢出问题:
虚拟机内存设置(调参)
java -Xmx1024m -Xms512m YourMainClass
方法区(Method Area)或元空间(Metaspace):方法区在 Java 8 以前称为永久代,现在称为元空间。方法区用来存储类的元数据、静态变量、常量池、方法代码等。元空间在堆外分配内存,由操作系统管理。方法区或元空间的大小可以通过命令行参数进行设置。
堆内存(Heap Memory):堆内存用来存储对象实例,包括新生代和老年代。新生代又分为 Eden 区和两个 Survivor 区,主要用于存放新创建的对象。老年代用于存放生命周期较长的对象。堆内存管理由垃圾回收器负责,通过回收不再使用的对象来保持堆内存的可用性。
栈内存(Stack Memory):栈内存用于存储方法调用栈、局部变量和方法参数等。每个线程在运行时都有一个独立的栈,用来跟踪方法的调用和返回。栈内存的大小在创建线程时指定,每个方法调用会在栈上分配一个栈帧。
程序计数器(Program Counter):每个线程都有一个程序计数器,用于指示当前执行的字节码指令。在线程切换时,程序计数器的值会被保存和恢复。
本地方法栈(Native Method Stack):本地方法栈用于支持本地方法的调用,本地方法是使用其他语言编写的,如C、C++等。本地方法栈与 Java 方法栈类似,但是用于本地方法的调用。
局部变量区(Local Variables):局部变量区存储了方法中的局部变量,包括基本数据类型和对象引用。每个局部变量在栈帧中都有一个对应的槽位,它可以存储一个值。
操作数栈(Operand Stack):操作数栈用来存储方法执行过程中的操作数。在方法执行过程中,运算符和操作数从操作数栈中取出,计算结果再次入栈。操作数栈在方法调用时创建,方法返回时销毁。
动态链接(Dynamic Linking):动态链接用来指向方法的运行时常量池中的方法符号引用,以支持方法调用的动态分派。在编译期间,方法调用会被解析成符号引用,而在运行时通过动态链接将其转换为实际方法的直接引用。
方法返回地址(Return Address):方法返回地址记录了方法调用完成后的返回地址,以便程序能够从被调用方法返回到正确的位置。
实际返回值(Actual Return Value):在方法执行完成后,实际的返回值会被存储在栈帧中,以便被调用方法获取。
帧数据区(Frame Data):帧数据区存储了方法的一些附加信息,如异常处理器表、局部变量表长度等。这些信息在方法调用和异常处理时会被使用。
User-Agent: 这个头部包含了发送请求的客户端的信息,如浏览器的名称、版本、操作系统等。服务器可以根据这个信息来为不同的客户端提供适当的内容,进行用户代理检测。
Authorization: 当使用身份认证时,这个头部包含了认证凭证,如基本认证的用户名和密码,或者令牌。服务器通过这个头部来验证客户端的身份。
Accept 和 Content-Type: Accept 头指定客户端能够接受的响应内容类型,而 Content-Type 头指定请求体的内容类型。这样服务器就知道如何提供适合的响应内容或解析请求体。
If-Modified-Since 和 If-None-Match: 这些头部用于缓存控制。客户端可以通过这些头部告诉服务器,只有在资源自从某个时间以来有所更改,或者资源的ETag值不匹配时,才需要返回最新的数据。
Range 和 If-Range: Range 头部用于指定客户端请求资源的某个范围,通常用于支持断点续传。If-Range 则配合 Range 头部,用于判断是否需要返回整个资源。
Origin: 当浏览器发起跨域请求时,这个头部包含了源(发起请求的页面的域名),服务器可以根据这个头部来判断是否允许跨域访问。
Referer: 这个头部包含了当前请求是从哪个页面链接过来的,可以帮助服务器分析来源页面,用于统计和分析等用途。
Cookie: 如果客户端有保存的 Cookie,这个头部会包含这些 Cookie 数据,服务器可以根据这些数据来识别用户和保持会话状态。
Origin 是一个 HTTP 请求头部,用于指示发起跨域请求的页面的源(域名)。在浏览器中,Origin 头部通常由浏览器自动添加,并包含了当前页面的源信息。取值一般是当前页面的域名、协议和端口号的组合。
Origin 头部的取值示例:
这些取值由协议(http 或 https)、域名、以及端口号(如果存在)组成。Origin 头部通常用于浏览器发起的跨域请求中,服务器可以根据 Origin 头部来判断是否允许特定来源的跨域请求。在 CORS(跨域资源共享)机制中,服务器可以通过检查 Origin 头部来确定是否允许响应跨域请求,并设置适当的响应头部以进行授权。
1xx - Informational (信息响应):
- 100 Continue: 请求已经收到,继续处理。
- 101 Switching Protocols: 切换协议,用于切换到不同的协议。
重定向是指在客户端请求一个 URL 的时候,服务器返回一个指示,要求客户端重新请求另一个 URL。重定向的主要目的是在不改变请求的方法的情况下,将客户端导向到另一个资源或地址,可能是因为资源已经移动、需要登录、临时维护等原因。
实现重定向的原理是,服务器在返回响应时,在 HTTP 头部中添加特定的状态码(如 301 或 302)以及重定向目标的新 URL。浏览器接收到这个响应后,会根据状态码来进行不同的处理:
总结起来,重定向就是在客户端请求时,服务器返回一个指示,要求客户端重新请求另一个 URL。浏览器会根据状态码和响应头部的指示重新加载新的页面。重定向可以用于多种情况,包括移动资源、跳转到登录页、临时维护等。
import java.io.*;
import java.net.*;
public class Server {
public static void main(String[] args) {
try {
ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(12345); // 监听端口 12345
System.out.println("Server listening on port 12345...");
Socket clientSocket = serverSocket.accept(); // 等待客户端连接
System.out.println("Client connected: " + clientSocket.getInetAddress());
BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(clientSocket.getInputStream()));
String message = in.readLine(); // 读取客户端发送的消息
System.out.println("Received from client: " + message);
PrintWriter out = new PrintWriter(clientSocket.getOutputStream(), true);
out.println("Hello from server!"); // 向客户端发送消息
clientSocket.close();
serverSocket.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
import java.io.*;
import java.net.*;
public class Client {
public static void main(String[] args) {
try {
Socket socket = new Socket("localhost", 12345); // 连接服务器,指定服务器地址和端口
System.out.println("Connected to server");
PrintWriter out = new PrintWriter(socket.getOutputStream(), true);
out.println("Hello from client!"); // 向服务器发送消息
BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream()));
String message = in.readLine(); // 读取服务器返回的消息
System.out.println("Received from server: " + message);
socket.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode(int val) {
this.val = val;
}
}
public class PreInPostTraversal {
public static TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
return buildTreeHelper(preorder, 0, preorder.length - 1, inorder, 0, inorder.length - 1);
}
private static TreeNode buildTreeHelper(int[] preorder, int preStart, int preEnd,
int[] inorder, int inStart, int inEnd) {
if (preStart > preEnd || inStart > inEnd) {
return null;
}
int rootVal = preorder[preStart];
int rootIndex = 0;
for (int i = inStart; i <= inEnd; i++) {
if (inorder[i] == rootVal) {
rootIndex = i;
break;
}
}
int leftSubtreeSize = rootIndex - inStart;
TreeNode root = new TreeNode(rootVal);
root.left = buildTreeHelper(preorder, preStart + 1, preStart + leftSubtreeSize,
inorder, inStart, rootIndex - 1);
root.right = buildTreeHelper(preorder, preStart + leftSubtreeSize + 1, preEnd,
inorder, rootIndex + 1, inEnd);
return root;
}
public static void postorderTraversal(TreeNode root) {
if (root != null) {
postorderTraversal(root.left);
postorderTraversal(root.right);
System.out.print(root.val + " ");
}
}
public static void main(String[] args) {
int[] preorder = {1, 2, 4, 5, 3, 6, 7};
int[] inorder = {4, 2, 5, 1, 6, 3, 7};
TreeNode root = buildTree(preorder, inorder);
postorderTraversal(root); // 输出: 4 5 2 6 7 3 1
}
}
import java.util.Stack;
class MyQueue {
private Stack<Integer> stack1; // 入栈
private Stack<Integer> stack2; // 出栈
public MyQueue() {
stack1 = new Stack<>();
stack2 = new Stack<>();
}
public void enqueue(int item) {
stack1.push(item);
}
public int dequeue() {
if (isEmpty()) {
throw new IllegalStateException("Queue is empty");
}
if (stack2.isEmpty()) {
while (!stack1.isEmpty()) {
stack2.push(stack1.pop());
}
}
return stack2.pop();
}
public boolean isEmpty() {
return stack1.isEmpty() && stack2.isEmpty();
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
MyQueue queue = new MyQueue();
queue.enqueue(1);
queue.enqueue(2);
queue.enqueue(3);
System.out.println(queue.dequeue()); // 输出:1
System.out.println(queue.dequeue()); // 输出:2
queue.enqueue(4);
System.out.println(queue.dequeue()); // 输出:3
System.out.println(queue.dequeue()); // 输出:4
}
}
class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode(int val) {
this.val = val;
}
}
public class InorderTraversal {
public void inorder(TreeNode root) {
if (root != null) {
inorder(root.left); // 递归遍历左子树
System.out.print(root.val + " "); // 访问根节点
inorder(root.right); // 递归遍历右子树
}
}
public static void main(String[] args) {
InorderTraversal traversal = new InorderTraversal();
TreeNode root = new TreeNode(10);
root.left = new TreeNode(5);
root.right = new TreeNode(15);
root.left.left = new TreeNode(3);
root.left.right = new TreeNode(7);
root.right.left = new TreeNode(12);
root.right.right = new TreeNode(18);
System.out.println("Inorder traversal:");
traversal.inorder(root); // 输出:3 5 7 10 12 15 18
}
}
ls -l | grep "pattern" | sort
这个命令将列出当前目录中的文件和子目录,然后使用 grep 筛选包含指定模式的行,最后使用 sort 对结果进行排序。cat file.txt | wc -l
, cat file.txt | wc -w
这两个命令分别计算文件的行数和字数。cat file.txt | grep "pattern" | sed 's/old/new/g'
这个命令首先使用 grep 查找包含指定模式的行,然后使用 sed 在这些行中查找并替换旧字符串为新字符串。ps aux | grep "process_name"
这个命令获取系统上的所有进程,并使用 grep 查找包含指定进程名的行。ls -l | grep "pattern" | awk '{print $2}'
这个命令将列出当前目录中的文件和子目录,然后使用 grep 筛选包含指定模式的行,最后使用 awk 提取并打印第二个字段。ps aux | grep process_name
netstat/ss -tuln | grep 8080
netstat/ss -tuln | grep PORT_NUMBER
tail -n 100 a.log
grep "pattern" filename
将 “pattern” 替换为你要搜索的字符串,filename 替换为你要搜索的文件名。这个命令将会在文件中查找包含指定字符串的行。nvidia-smi
,nvidia-smi -i GPU_INDEX
pkill python
pkill -u username python
Spring 是一个功能强大的框架,它提供了多种功能和模块,用于简化企业级应用程序的开发和管理。以下是 Spring 框架的一些底层原理和关键概念:
IoC(Inversion of Control)控制反转: IoC 是 Spring 框架的核心概念之一。它通过 IoC 容器来管理和维护对象的生命周期和依赖关系。在 Spring 中,你不需要自己创建对象,而是将对象的创建和管理交给 Spring 容器来处理。
Bean 容器和生命周期: Spring IoC 容器是用于管理 Bean(对象)的容器。容器负责创建、初始化、装配和销毁 Bean。Bean 的生命周期由容器控制,可以通过配置和接口实现自定义初始化和销毁过程。
依赖注入(DI): DI 是 IoC 的一种实现方式,它是指通过将依赖关系从代码中抽离出来,并在外部进行配置和注入。Spring 使用 DI 来实现解耦和可维护性,使得对象之间的关系更加灵活和可配置。
AOP(Aspect-Oriented Programming): Spring 支持 AOP,允许开发人员将横切关注点(如日志、事务管理等)与业务逻辑分离。底层原理涉及动态代理、字节码操作等技术,通过在方法调用前后插入切面逻辑来实现。
代理机制: Spring 使用动态代理来实现 AOP。通过 JDK 动态代理和 CGLIB 动态代理,Spring 在运行时生成代理对象,从而实现切面逻辑的插入。
Bean 的作用域: Spring 定义了多种 Bean 的作用域,如单例、原型、会话、请求等。不同的作用域决定了 Bean 的创建和销毁时机。
Bean 的自动装配: Spring 支持自动装配,可以根据类型或名称自动将依赖注入到 Bean 中。这样可以减少手动配置的工作量。
SPI(Service Provider Interface): Spring 使用 SPI 实现了很多扩展点,使得开发人员可以通过扩展接口来定制和拓展框架的功能。
事件驱动编程: Spring 的事件驱动机制允许对象发送和监听事件。事件可以在应用内部传递,从而实现松耦合的组件通信。
Spring 模块: Spring 框架按照功能模块进行了拆分,如 Spring Core、Spring AOP、Spring Data、Spring Web 等。这些模块之间相互协作,实现了不同领域的功能。
总之,Spring 框架的底层原理涉及到控制反转、依赖注入、AOP、动态代理等多种技术,它们共同为开发人员提供了一个灵活、可扩展的开发框架,使得企业级应用程序的开发变得更加高效和可维护。
在 Spring 框架中,@Aspect 注解用于声明一个类是一个切面(Aspect)。切面是用于定义横切关注点(如日志、事务管理等)的逻辑,通过 @Aspect 注解和其他相关注解来标识切面类,从而在运行时将切面逻辑织入到目标方法中。
切面类中通常使用以下几个关键注解来定义切面逻辑:
切面使用 AspectJ 表达式来选择连接点(切点),这些连接点是在目标方法执行过程中触发切面逻辑的点。
切面的失效可能是由于以下情况引起的:
配置不正确: 如果切面的配置不正确,比如 AspectJ 表达式错误,或者切面类没有被正确扫描到,都可能导致切面无法生效。
切点匹配问题: 切点定义的不准确或选择的切点没有匹配到任何连接点,可能导致切面无法触发。
代理问题: 如果 Spring 使用 JDK 动态代理来生成代理对象,并且目标类没有实现任何接口,那么切面可能无法被应用。这是因为 JDK 动态代理要求目标类实现接口,否则 Spring 会选择使用 CGLIB 代理。
异常处理问题: 如果切面逻辑中出现异常,并且没有正确处理,可能导致切面失效,影响到目标方法的正常执行。
运行时条件: 有时切面的执行可能会受到运行时条件的影响,如条件判断不满足时不执行切面逻辑。
优先级问题: 如果多个切面同时应用在同一个连接点上,切面的执行顺序可能会影响到最终的效果。
IoC 是一种设计原则,它将对象的创建、组装和管理的控制权从应用程序代码中反转给了框架(或容器)。
Spring 框架是一个典型的 IoC 容器,它通过以下方式实现 IoC:
配置元数据: 在 Spring 中,你可以使用 XML 配置文件、Java 注解或 Java 代码来描述对象之间的依赖关系和配置信息。这些配置元数据告诉 Spring 容器如何创建和组装对象。
依赖注入(Dependency Injection,DI): Spring 使用依赖注入将对象的依赖关系从代码中分离出来。通过构造函数、属性或方法参数,Spring 将对象所需的其他对象(依赖)注入到它们中。
对象的生命周期管理: Spring 容器管理对象的生命周期,确保对象在需要时被创建、初始化、使用和销毁。你可以通过配置来控制对象的作用范围(singleton、prototype 等)。
解耦和模块化: IoC 使得应用程序的不同组件之间解耦,每个组件只需关注自己的任务。这种模块化使代码更易于维护和测试。
灵活的配置: 通过修改配置,你可以轻松地更改对象之间的依赖关系,而无需修改代码。
AOP(Aspect-Oriented Programming,面向切面编程)是一种编程范式,旨在将应用程序的横切关注点(cross-cutting concerns)从核心业务逻辑中分离出来,使得这些关注点能够被模块化、重用和集中管理。这种分离能够提高代码的可维护性、可读性和扩展性。
在 AOP 中,关注点是跨越不同模块和层的概念,如日志、事务管理、安全性等。这些关注点通常涉及多个类和方法,它们横贯于整个应用程序,不容易通过传统的面向对象编程方法进行管理。
AOP 的核心概念包括:
切面(Aspect): 切面是一个模块化的单元,用于封装特定的关注点。一个切面由通知和切点组成。通知定义了在何时何地执行代码,而切点定义了在何处执行代码。
通知(Advice): 通知是切面的实际操作,它定义了在何时何地执行特定的行为。在 AOP 中,通知可以是以下几种类型:
切点(Pointcut): 切点定义了在哪里应该应用通知。它通过表达式或其他方式来匹配特定的方法、类或对象。
连接点(Join Point): 连接点是在应用程序执行过程中能够插入切面的点,通常是方法的执行。连接点在 AOP 中被视为可以插入切面的“时机”。
织入(Weaving): 织入是将切面应用到目标对象中的过程。它可以在编译时、类加载时或运行时进行。Spring 使用代理模式和字节码增强来实现织入。
在 Spring 中,AOP 提供了强大的功能,允许开发人员将横切关注点从业务逻辑中抽离出来,提高代码的模块化程度。常见的应用包括日志记录、性能监控、事务管理等。Spring AOP 可以与 IoC 容器集成,实现依赖注入和切面逻辑的统一管理。
Spring Core Container: 这是 Spring 框架的核心模块,提供了 IoC(控制反转)和 DI(依赖注入)功能。它包括了 BeanFactory 和 ApplicationContext,用于管理对象的创建、依赖关系和生命周期。
Spring AOP: 这个模块支持面向切面编程,允许开发人员将横切关注点(如日志、事务)从业务逻辑中分离出来,并在运行时将其织入到代码中。
Spring Data Access/Integration: 这个模块提供了对数据访问和集成的支持,包括 JDBC、ORM(对象关系映射)等。它还包括了事务管理和数据源的功能。
Spring Web: 这个模块支持 Web 应用开发,包括 Web MVC 框架、Web 过滤器、RESTful Web 服务支持等。
Spring Security: 这是用于身份验证和授权的模块,提供了强大的安全性功能,可用于保护应用程序中的资源和数据。
Spring Messaging: 这个模块提供了消息传递的功能,包括消息发送和接收、异步处理等。
Spring Test: 这个模块支持对 Spring 应用程序进行单元测试和集成测试,提供了针对 Spring 组件的测试工具。
Spring Boot: 尽管 Spring Boot 不是一个独立的模块,但它是一个重要的 Spring 子项目。Spring Boot 简化了 Spring 应用程序的配置和部署,使得快速创建独立的、生产级别的 Spring 应用变得更加容易。
除了上述列出的模块外,Spring 还有一些其他的模块,用于特定的用途,如 Spring Cloud 用于构建分布式系统、Spring Data 用于数据访问等。每个模块都提供了特定的功能,使开发人员能够根据应用需求选择合适的模块来构建和扩展应用。
Spring 框架提供了多个注解,用于在应用程序中进行配置、依赖注入、AOP 等方面的操作。以下是一些常见的 Spring 注解以及它们的使用方式:
@Component: 标记一个类为 Spring 的组件,让 Spring 管理这个类的实例。通常用于标记普通的 POJO 类。
@Repository: 标记一个类为数据访问层的组件,通常与持久化技术一起使用,例如与 Spring 的 JdbcTemplate 结合使用。
@Service: 标记一个类为业务逻辑层的组件,通常用于标记服务类。
@Controller: 标记一个类为控制器层的组件,通常用于标记控制器类,处理用户请求。
@RestController: 组合了 @Controller 和 @ResponseBody,用于创建 RESTful Web 服务的控制器。
@Autowired: 自动注入依赖关系,可以用于构造函数、属性、方法等位置。
@Qualifier: 当存在多个候选 Bean 可以注入时,与 @Autowired 一起使用,用于指定要注入的 Bean。
@Value: 用于从配置文件中获取属性值,注入到类的字段或方法参数中。
@Configuration: 标记一个类为配置类,通常与 @Bean 注解一起使用,用于定义 Bean 的创建。
@Bean: 在配置类中使用,声明一个方法为创建 Bean 的方法,Spring 容器会将方法返回的对象注册为 Bean。
@Scope: 定义 Bean 的作用范围,如单例、原型等。
@PostConstruct: 在 Bean 创建后立即执行的方法上使用,用于初始化操作。
@PreDestroy: 在 Bean 销毁前执行的方法上使用,用于清理资源等操作。
@Transactional: 标记一个方法为事务性方法,用于控制事务的边界。
@Aspect: 标记一个类为切面类,用于定义切面逻辑。
@Pointcut: 定义一个切入点,用于指定在何处应用切面逻辑。
这只是 Spring 注解的一小部分,实际上 Spring 框架提供了更多的注解,每个注解都有其特定的用途和使用方式。不同的注解可以组合使用,以满足不同的业务需求。在使用 Spring 注解时,需要深入了解每个注解的含义和用法,以便正确地应用到应用程序中。
Spring 框架在其设计和实现中广泛应用了多种设计模式,以达到松耦合、可扩展和易于维护的软件架构。以下是一些在 Spring 中应用到的常见设计模式:
工厂模式(Factory Pattern): Spring 使用工厂模式来创建和管理对象的生命周期。ApplicationContext 充当了一个工厂,负责创建和管理 Bean 对象。
单例模式(Singleton Pattern): Spring 中的默认作用域是单例(singleton),即每个 Bean 定义只会创建一个单例实例。
原型模式(Prototype Pattern): Spring 也支持原型作用域,即每次请求都会创建一个新的实例。
代理模式(Proxy Pattern): Spring AOP(面向切面编程)使用代理模式实现横切关注点的分离。动态代理可以在方法执行前后插入切面逻辑。
观察者模式(Observer Pattern): Spring 中的事件机制使用了观察者模式,通过发布-订阅机制实现组件之间的通信。
模板方法模式(Template Method Pattern): Spring 提供了 JdbcTemplate 等模板类,简化了数据库操作,而具体的实现可以在模板方法中覆盖。
策略模式(Strategy Pattern): Spring 在配置中使用策略模式来根据不同的需求选择不同的实现。
装饰器模式(Decorator Pattern): Spring 的 AOP 切面可以看作是对被装饰对象的增强。
适配器模式(Adapter Pattern): Spring 提供了适配器模式来实现各种接口,从而允许框架与其他技术进行集成。
依赖注入和控制反转(IoC): 这不是一个传统的设计模式,但是是 Spring 框架的核心思想。它实现了对象之间的解耦,通过配置和注解来控制对象的创建和依赖注入。
这些只是在 Spring 中应用到的一些常见设计模式。Spring 框架的核心思想是将这些设计模式融合在一起,使开发人员能够构建松耦合、可扩展和易于测试的应用程序。
Spring Boot 是一个用于简化 Spring 应用程序开发的框架,它集成了许多常用的功能模块,以便开发人员可以更快速地构建和部署应用程序。以下是 Spring Boot 中一些常见的功能模块:
自动配置(Auto-Configuration): Spring Boot 根据 classpath 上的依赖自动配置 Spring 应用程序,无需手动配置大量的配置文件。
起步依赖(Starter Dependencies): 提供了预配置的依赖项,可以轻松添加到项目中,例如 spring-boot-starter-web 用于构建 Web 应用。
嵌入式 Web 服务器: Spring Boot 集成了嵌入式的 Tomcat、Jetty 或 Undertow 服务器,可以轻松地创建和运行 Web 应用。
Actuator: 提供了监控和管理 Spring Boot 应用的端点,如健康检查、性能指标、环境信息等。
外部化配置: 支持在不同环境中使用不同的配置文件,例如 application.properties 或 application.yml。
日志记录: 集成了常见的日志框架,如 Logback、Log4j2,可以通过配置进行日志记录。
安全性: 提供了基本的安全性功能,如登录认证、角色权限等。
数据库访问: Spring Boot 集成了多个数据库访问模块,其中常用的是 Spring Data JPA 和 Spring JDBC。
RESTful Web 服务: 支持构建 RESTful Web 服务,可以使用 @RestController 注解来创建控制器。
缓存管理: 提供了对缓存的支持,如集成了 Ehcache、Redis 等。
消息队列: 集成了消息队列,如 RabbitMQ,用于实现异步消息传递。
任务调度: 支持基于时间或事件触发的任务调度,集成了 Spring 的任务调度框架。
关于操作数据库的模块,Spring Boot 集成了多个数据库访问模块,其中主要的模块是 Spring Data JPA 和 Spring JDBC。Spring Data JPA 是一个用于简化数据库访问的模块,它基于 JPA(Java Persistence API)标准,并提供了许多便利的功能。Spring JDBC 则是基于传统的 JDBC 技术,可以通过简单的模板类来进行数据库操作。你可以根据具体需求选择适合的数据库访问模块来操作数据库。
当 Redis 缓存宕机了,系统的一部分数据无法从缓存中获取,这可能会影响系统的性能和可用性。以下是处理 Redis 缓存宕机的一些常见方法:
优雅降级: 在系统设计时,考虑将缓存设计为可选的组件,当缓存不可用时,系统可以从后端存储中获取数据,尽管可能会降低一些性能。
缓存数据预热: 在系统启动或缓存重启后,可以预先将常用的热点数据加载到缓存中,以减轻缓存冷启动时的性能影响。
使用备用缓存: 如果有多个缓存节点或缓存集群,可以切换到备用缓存节点,以保持缓存的可用性。使用多个缓存层级,如本地缓存和远程缓存,也可以减轻宕机的影响。
监控和报警: 设置监控系统,实时监测 Redis 的健康状态。一旦检测到宕机或异常,及时触发报警,以便运维人员能够采取措施。
快速恢复: 如果 Redis 宕机是由于临时问题引起的,可以尝试快速恢复 Redis 服务。如果 Redis 配置了持久化(如 AOF 持久化),可以通过恢复数据文件来重新启动 Redis。
临时方案: 如果宕机的时间较长,可以考虑暂时采用临时方案,如将数据存储在数据库中,直到 Redis 恢复正常。
缓存降级策略: 当 Redis 宕机时,可以根据业务需求考虑一些缓存降级策略,如降低某些操作的频率或范围,以减轻后端存储的负担。
需要根据具体的业务需求和系统架构,选择适合的应对策略。总之,处理 Redis 缓存宕机需要权衡数据的一致性、性能和可用性等方面的需求。
//Redis分布式锁
public class RedisDistributedLock {
private final String LOCK_KEY = "my-lock-key";
private final long LOCK_EXPIRE = 30000; // 锁的过期时间,单位毫秒
private final long WAIT_TIMEOUT = 5000; // 等待获取锁的超时时间,单位毫秒
private final String LOCK_VALUE = UUID.randomUUID().toString(); // 锁的唯一标识,用于区分不同的锁
private Jedis jedis; // Redis客户端,需要预先初始化
public boolean acquireLock() {
long startTime = System.currentTimeMillis();
try {
while (System.currentTimeMillis() - startTime < WAIT_TIMEOUT) {
// 尝试获取锁
String result = jedis.set(LOCK_KEY, LOCK_VALUE, "NX", "PX", LOCK_EXPIRE);
if ("OK".equals(result)) {
return true; // 获取锁成功
}
Thread.sleep(100); // 等待一段时间后重试
}
} catch (Exception e) {
// 处理异常
}
return false; // 获取锁失败
}
public void releaseLock() {
try {
// 释放锁
String lockValue = jedis.get(LOCK_KEY);
if (lockValue != null && LOCK_VALUE.equals(lockValue)) {
jedis.del(LOCK_KEY);
}
} catch (Exception e) {
// 处理异常
}
}
}
字符串(String): 最基本的数据类型,存储一个字符串值。可以进行字符串连接、截取、替换等操作。也可以用于存储序列化后的数据,如JSON、XML。
哈希(Hash): 类似于一个关联数组,可以存储多个键值对。适合存储对象的属性和值,可以快速获取单个字段的值,也适用于存储嵌套的数据结构。
列表(List): 有序的字符串列表,可以存储多个值,允许重复元素。支持从列表的两端进行元素的插入和弹出操作,可以用于实现队列、栈等数据结构。
集合(Set): 无序的字符串集合,不允许重复元素。支持集合间的交集、并集、差集等操作,适合实现标签系统、好友关系等功能。
有序集合(Sorted Set): 类似于集合,但每个元素关联一个分数,用于进行排序。支持按分数范围获取元素,适用于实现排行榜、范围查询等功能。
位图(Bitmap): 用于存储位操作的数据结构,支持对位进行设置、清除、统计等操作,适用于位图存储和运算。
HyperLogLog: 用于进行基数估计的数据结构,可以快速估计一个集合中的元素个数,适用于独立用户数统计、数据统计等场景。
地理位置(Geospatial): 存储地理坐标和名称的数据结构,支持根据坐标范围查询附近的位置,适用于地理位置服务。
SET myKey "Hello, Redis"
EXPIRE myKey 60
SETEX myKey 60 "Hello, Redis"
SET myKey "Hello, Redis" EX 60
持久化: Redis支持持久化机制,将内存中的数据写入磁盘,以便在系统重启后能够恢复数据。这涉及将数据序列化并写入磁盘文件,这就需要涉及到磁盘的读写操作。有两种主要的持久化方式:快照持久化(RDB)和追加文件持久化(AOF)。
AOF日志: 在AOF持久化模式下,Redis会将每个写操作记录到一个追加的文件中,这个文件会不断增长。当AOF文件过大时,Redis会执行AOF文件重写,将一些冗余的写操作进行合并,从而减少AOF文件的大小。
内存淘汰: 当内存不足时,Redis会执行内存淘汰操作,即从缓存中移除一些数据以释放内存。这可能涉及将一些数据从内存写回到磁盘,以便在需要时能够恢复。
数据重载: 当Redis启动时,如果开启了持久化功能,它会从磁盘加载数据到内存中。这也会涉及到磁盘读取操作。
找到 redis.conf 文件的位置:Redis的配置文件通常位于Redis的安装目录下,或者在启动Redis时可以使用 -c 参数指定配置文件的位置。默认情况下,redis.conf 文件位于 Redis 安装目录的根目录。
打开 redis.conf 文件:使用文本编辑器(如Vi、Nano、Notepad等)打开 redis.conf 文件。
搜索和修改相关配置项:在 redis.conf 文件中,你可以找到和持久化相关的配置项。以下是一些与持久化相关的常用配置项和说明:
save 配置项:这是一个列表,表示自动触发快照持久化的条件。默认情况下,Redis配置了三个条件:save 900 1、save 300 10、save 60 10000,分别表示在900秒内有1个改动、在300秒内有10个改动、在60秒内有10000个改动时触发快照持久化。你可以根据需要修改这些值。
dir 配置项:表示持久化文件的存储路径。默认情况下,持久化文件保存在Redis的工作目录下。你可以将它修改为你希望的路径。
appendonly 配置项:如果你想启用AOF持久化,将这个配置项的值设置为 yes,表示将每个写操作追加到AOF文件中。
appendfilename 配置项:用于设置AOF文件的文件名,默认为 appendonly.aof。
appendfsync 配置项:用于设置AOF文件的同步策略。可以选择的值包括 always、everysec 和 no,分别表示每次写操作、每秒写操作、不进行写操作时进行同步。
其他与持久化相关的配置项:在 redis.conf 文件中还有其他与持久化相关的配置项,你可以根据需求进行修改。
保存文件并重启Redis:修改完配置文件后,保存文件并重新启动Redis,使配置生效。你可以使用以下命令重启Redis:
redis-server /path/to/redis.conf
布隆过滤器(Bloom Filter)是一种空间效率很高的概率型数据结构,用于判断一个元素是否存在于一个集合中。它的实现原理基于位运算和多个哈希函数。
实现原理:
由于布隆过滤器的特性,有一定的误判率(false positive),即某个元素被判断存在于集合中,但实际上并不存在。误判率与位数组长度m、哈希函数个数以及要添加的元素个数等因素有关。
对应键值为null:
布隆过滤器本质上是一种位数组,其中每个位代表一个键的存在与否。当数据库中的键值为null时,布隆过滤器对应的底层位数组的操作方式与其他键值是一样的。布隆过滤器没有特殊处理null值,对于任何键,都是通过多个哈希函数计算得到多个位置,然后将这些位置对应的位设置为1。
值得注意的是,由于布隆过滤器使用多个哈希函数来计算位的位置,即使键的值为null,不同的哈希函数也会得到不同的哈希值,因此会影响到位数组中的多个位,而不是仅仅一个位。
因此,在布隆过滤器中,null值对应的位会被设置为1,就像其他键的位一样,以表示该键可能在集合中。
原子性(Atomicity):
原子性是指数据库事务的操作被视为一个不可分割的最小单元,要么全部执行成功,要么全部回滚到事务开始前的状态。如果在事务执行过程中发生错误,所有的操作都会被撤销,不会有部分操作生效的情况。
一致性(Consistency):
一致性要求在事务执行前后,数据库的状态必须保持一致。这意味着事务必须遵循预定义的规则,以确保数据的完整性和一致性。如果事务操作违反了数据库的一致性规则,事务将被回滚,数据库状态回到事务开始前的状态。
隔离性(Isolation):
隔离性是指并发执行的多个事务之间必须互相隔离,保证每个事务在看待数据时都像是在独立操作数据库。这可以防止并发事务之间产生相互干扰或冲突,保证数据的准确性。
持久性(Durability):
持久性要求一旦事务提交,其对数据库的修改将永久保存,即使在数据库崩溃或重启后也能恢复。这通常涉及将事务日志写入磁盘等操作,以确保数据不会因系统故障而丢失。
键(Key): 索引基于一个或多个列的值来构建,这些列称为索引的键。例如,如果在姓名列上创建索引,姓名将成为键。
叶子节点(Leaf Node): 索引通常使用树状数据结构(如B树、B+树)来组织数据。在树中,叶子节点存储了实际数据的引用,用于加速查找。
树状结构: 索引的底层数据结构通常是树,其中包括根节点、内部节点和叶子节点。B树和B+树是常用的索引结构,用于支持高效的范围查询和查找操作。
常见的索引类型:
单列索引(Single Column Index): 基于单个列的值创建的索引。适用于单列的查询和排序操作。
复合索引(Composite Index): 基于多个列的值创建的索引。适用于多列组合查询,可以提高多个列条件的查询性能。
唯一索引(Unique Index): 索引列的值必须唯一,用于确保表中没有重复的数据。
主键索引(Primary Key Index): 主键是唯一标识表中每个记录的列,主键索引用于加速主键查询。
全文索引(Full-Text Index): 用于对文本数据进行全文搜索的索引,支持关键字搜索和模糊匹配。
空间索引(Spatial Index): 用于空间数据类型(如地理位置信息)的索引,支持空间范围查询。
MongoDB: MongoDB是一种面向文档的NoSQL数据库,其默认的索引结构也是基于B树的。MongoDB使用B树来支持单字段的查询和范围查询。
LevelDB: LevelDB是Google开发的一种键值存储引擎,它也使用B树作为索引结构。LevelDB适用于需要高性能键值存储的场景。
Couchbase: Couchbase是一种分布式NoSQL数据库,它的存储引擎使用B树作为索引结构,以支持高性能的查询和索引操作。
选择合适的字段: 对于经常用于查询和筛选的字段,考虑加索引。一般来说,主键、外键以及经常用于WHERE、JOIN和ORDER BY的字段是候选索引字段。
避免过多的索引: 索引虽然能提高查询性能,但过多的索引会增加维护开销和占用额外的存储空间。根据实际需求,仅创建必要的索引。
使用复合索引: 对于多个查询条件组合,使用复合索引可以减少索引的数量。但不要创建过长的复合索引,避免影响性能。
避免过长的索引: 索引字段的长度过长会增加索引的存储和维护成本。对于字符串字段,最好只选择字段前缀或哈希值作为索引。
避免在列上做运算: 如果在查询条件中使用了函数或表达式,将会导致MySQL无法使用索引。尽量避免在列上做运算。
主键和唯一索引: 每个表应该有一个主键,主键默认会创建唯一索引。对于唯一性要求高的字段,考虑创建唯一索引。
避免频繁更新的字段: 更新操作会导致索引的维护,频繁更新的字段不适合加索引。
注意索引和查询优化器: 索引不仅仅是加速查询,还会影响查询优化器的执行计划选择。因此,要结合查询模式和查询计划来设计索引。
定期优化索引: 随着数据的增加和变更,索引的性能可能会下降。定期检查和优化索引是维护数据库性能的一部分。
InnoDB: InnoDB是MySQL数据库的一种事务性存储引擎,支持ACID事务,具有行级锁定和外键约束等特性。它适用于需要高并发和数据完整性的应用。
MyISAM: MyISAM是MySQL的另一种存储引擎,适用于读写比较少的应用,不支持事务和外键,但对于只读或只写的场景具有较好的性能。
Oracle Database Engine: Oracle数据库引擎是Oracle数据库系统的核心,支持事务、多版本并发控制(MVCC)、高可用性和大规模数据处理等特性。
Microsoft SQL Server Engine: SQL Server数据库引擎是Microsoft SQL Server的核心,支持事务、并发控制、分布式数据库和报表等功能。
PostgreSQL: PostgreSQL支持多种存储引擎,其中最常用的是使用B+树作为底层数据结构的引擎。它支持事务、MVCC、复杂查询和扩展性。
SQLite: SQLite是一种嵌入式数据库引擎,适用于轻量级应用,不需要单独的服务器进程,所有数据存储在单个文件中。
MongoDB: MongoDB使用B树作为索引结构的NoSQL数据库引擎,适用于文档型数据存储和查询。
Cassandra: Cassandra是分布式NoSQL数据库引擎,支持横向扩展、高可用性和灵活的数据模型。
Redis: Redis是内存数据库引擎,用于高速读写操作,支持多种数据结构如字符串、哈希、列表、集合和有序集合。
Elasticsearch: Elasticsearch是一种分布式搜索和分析引擎,用于全文搜索和实时数据分析。
聚集索引(Clustered Index): InnoDB表中的主键索引被称为聚集索引。它定义了数据的物理存储顺序,并且表的数据行按照聚集索引的顺序存储。因此,主键的选择对于InnoDB表的性能和数据存储布局具有重要影响。
辅助索引(Secondary Index): 除了主键索引外,InnoDB还支持辅助索引,也称为非聚集索引。辅助索引用于加速根据非主键列的查询。每个辅助索引的叶子节点存储了索引列的值和对应的主键值。
B+树结构: InnoDB的索引使用B+树(Balanced B-Tree)结构。B+树是一种平衡树结构,具有良好的查询性能和范围查询优势。B+树的叶子节点包含实际的数据记录。
页(Page): InnoDB将数据和索引存储在固定大小的页中,通常为16KB。每个页可以存储多个数据行,同时也可以存储索引键和元数据。
事务日志(Transaction Log): InnoDB引擎支持事务,事务的持久性和恢复通过事务日志实现。事务日志记录了对数据库的修改操作,以保证事务的持久性和数据一致性。
MVCC(Multi-Version Concurrency Control): InnoDB使用MVCC机制来支持并发控制。每个事务在读取数据时会看到一个时间点的数据版本,这可以防止脏读和不可重复读。
页分裂和合并: 为了保持B+树的平衡性,InnoDB会进行页的分裂和合并操作。分裂操作用于插入新数据,合并操作用于删除数据或索引。
锁: InnoDB支持行级锁定,这允许多个事务在同一表上并发地进行读写操作,提高了并发性能。
PostgreSQL: PostgreSQL是一款开源的关系型数据库管理系统(RDBMS),具有强大的扩展性和标准支持,支持SQL、事务、视图、触发器等功能。它还支持JSON和复杂数据类型,并具有高级的查询优化和扩展性特性。PostgreSQL适用于需要高级功能和自定义扩展的应用。
Oracle Database: Oracle Database是由Oracle公司开发的一款商业级关系型数据库管理系统,支持高性能事务处理、大规模数据处理和复杂查询。它具有ACID事务、分布式数据库、高可用性、并发控制等功能。Oracle Database适用于大型企业和复杂业务场景。
Microsoft SQL Server: Microsoft SQL Server是Microsoft推出的关系型数据库管理系统,适用于Windows环境。它支持ACID事务、分布式数据库、并发控制和报表等功能。SQL Server还集成了BI(商业智能)和分析服务。适用于Windows生态系统中的企业应用。
SQLite: SQLite是一款嵌入式数据库管理系统,将整个数据库存储在单个文件中。它轻量且易于集成,适用于轻量级应用、移动应用和嵌入式系统。SQLite不需要独立的数据库服务器进程。
在这种情况下,你可以使用 GROUP BY 子句结合聚合函数来查询每个班级的学生数量。具体来说,你可以使用 COUNT(*) 来计算每个班级的学生数量,但是使用 COUNT(1) 或 COUNT(id) 也可以正常工作。
这三种写法的效果是一样的,它们都会返回每个班级的学生数量。这是因为聚合函数在计算时只关注行的存在与否,而不关心具体的列值。
COUNT(*):这将计算每个班级中的所有行数,因为它不考虑任何特定列的值,只要存在行就计数。
COUNT(1):这也是计算每个班级中的所有行数,因为它使用一个常量值1作为计数依据,同样不关心具体的列值。
COUNT(id):这也会计算每个班级中的所有行数,虽然它使用了 id 列的名称,但是在计算时仍然只关注行的存在与否,不考虑具体的 id 列的值。
因此,无论你选择使用哪种形式,都可以得到每个班级的学生数量。通常情况下,习惯上会使用 COUNT(*),因为它更简洁,并且不涉及具体的列名。
MySQL主从同步是一种数据库复制技术,允许将一个MySQL数据库服务器的数据同步到另一个MySQL服务器,从而实现数据的备份、读写分离、负载均衡等目的。主从同步通过将主服务器上的数据更改操作(如INSERT、UPDATE、DELETE)传递给从服务器,使得从服务器的数据保持与主服务器一致。
以下是MySQL主从同步的基本工作原理和配置步骤:
工作原理:
配置步骤:
在主服务器上配置:
开启二进制日志:在主服务器的配置文件(my.cnf)中设置 log_bin 选项为启用二进制日志记录。
配置复制账户:创建一个用于从服务器连接的复制账户,并授予 REPLICATION SLAVE 权限。
在从服务器上配置:
配置复制账户:与主服务器上创建的复制账户相同,但权限可以是只读的。
配置主服务器信息:设置 master_host(主服务器地址)、master_port(端口)、master_user(复制账户用户名)、master_password(复制账户密码)等参数。
启动从服务器复制进程:执行 CHANGE MASTER TO 命令,指定主服务器的连接信息,并执行 START SLAVE 命令启动复制进程。
监控复制状态:
使用 SHOW SLAVE STATUS 命令查看从服务器的复制状态,确认是否正常运行。
主从同步可以实现一些重要的用途,如:
数据备份和恢复: 从服务器可以作为主服务器的备份,用于数据恢复。
需要注意的是,主从同步并不是实时同步,而是异步的。因此,在数据更新后,可能会有一定的延迟才能在从服务器上看到更新。
DELETE FROM data_table LIMIT 50;
DELETE FROM data_table ORDER BY id DESC LIMIT 50;
DELETE FROM data_table WHERE id BETWEEN 26 AND 75;
DELETE FROM data_table ORDER BY id LIMIT 50 OFFSET 25;#从第26行开始删除50行数据
INSERT INTO table_b SELECT * FROM table_a;
mysqldump -u username -p database_name table_a > dump.sql
-- 打开生成的 dump.sql 文件
-- 将所有 "CREATE TABLE table_a" 替换为 "CREATE TABLE table_b"
-- 将所有 "INSERT INTO table_a" 替换为 "INSERT INTO table_b"
mysql -u username -p database_name < dump.sql
SHOW INDEX FROM table_name; # Mysql查看某张数据库表字段是否加索引
正常情况测试: 测试接口在正常情况下的功能。提供合法且符合预期的输入,验证接口是否返回正确的输出。
边界情况测试: 测试接口在输入参数处于边界值的情况下的功能。例如,对于数字输入,测试最小值、最大值、边界值等。
异常情况测试: 测试接口在异常情况下的功能,例如传递非法参数、缺少必要参数、非预期数据类型等。验证接口是否能够正确处理这些情况,返回适当的错误信息。
业务功能:需求评审-需求分析-用例设计-用例评审-新建测试计划(提测/集成测试/系统测试(灰度/全量)计划)- 单元测试(看看代码逻辑)。
接口:
给你一个输入框,你打算怎么测试。
有效数据测试
无效数据测试
边界数据测试
SQL注入测试
并发测试
需求分析: 确定音箱的功能和特性,包括语音识别、语音合成、智能助手功能等。
硬件设计:
设计音箱外观、尺寸、材质等。
选择合适的处理器、音频芯片、麦克风、扬声器等硬件组件。
设计电路板和连接方式。
软件设计:
开发音箱的操作系统,可能基于嵌入式Linux等。
开发语音识别和语音合成的软件模块。
开发智能助手功能,如闹钟、提醒、天气查询等。
语音识别技术:
使用自然语言处理(NLP)和机器学习技术,训练语音识别模型,用于将语音转换成文本。
考虑多种语言和方言的支持。
语音合成技术:
使用文本转语音技术,将文本合成为自然的语音音频。
考虑音色、语调、语速等参数的调整。
人机交互设计:
设计语音唤醒词,使用户可以通过喊出特定词语来唤醒音箱。
设计交互界面,可以是触摸屏、按钮、LED灯等。
设计用户与音箱的对话交流方式。
网络连接:
集成Wi-Fi、蓝牙等连接方式,实现与互联网和其他设备的通信。
考虑安全性和隐私保护。
固件和软件开发:
开发音箱的固件,负责控制硬件和运行系统。
开发用户界面、智能助手和其他应用软件。
测试和验证:
进行各种功能测试,包括语音识别准确度、响应速度、用户体验等。
进行稳定性测试和安全性测试。
生产和制造:
将设计好的硬件和软件进行批量生产和制造。
进行组装、测试和调试。
发布和营销:
推出音箱产品,进行市场宣传和推广。
提供售后支持和升级。
分词和标记: 将文本拆分成词语、短语或符号,并为每个词语添加词性标记,以便后续处理。
语法分析: 分析句子的语法结构,包括词语之间的关系,如主谓宾关系、从句结构等。
词义消歧: 确定一个词语在上下文中的具体意义,以避免歧义。
命名实体识别: 识别文本中的命名实体,如人名、地名、组织机构等。
情感分析: 分析文本中的情感倾向,如正面、负面或中性情感。
文本分类和聚类: 将文本归类到不同的类别或进行相似性聚类。
信息抽取: 从文本中提取结构化信息,如关系、事件等。
机器翻译: 将文本从一种语言翻译成另一种语言。
问答系统: 回答用户提出的问题,从大量文本中找到最合适的答案。
对话系统: 实现与计算机的自然语言对话,能够理解上下文并进行有意义的回应。
语音识别: 将语音转化为文本形式,以便计算机处理。
语音合成: 将文本转化为自然流畅的语音。
自动摘要: 从大量文本中提取出主要信息,生成摘要。
语言生成: 根据给定的指导生成自然语言文本,如自动生成文章、评论等。
文本生成: 使用大量文本训练模型,使其能够自动生成类似的文本内容。
NLP涉及的技术包括机器学习、深度学习、统计方法等。它在很多领域都有应用,包括搜索引擎、社交媒体分析、智能助手、翻译服务、自动摘要等,为计算机赋予了处理和理解人类语言的能力。
语音识别: 首先,系统需要将语音命令转化为文本。语音识别技术会将用户说的“小度小度,打开窗帘”识别为对应的文本。
自然语言理解: 接着,自然语言理解技术会分析识别出的文本,理解用户的意图。在这个例子中,理解用户想要控制窗帘的动作。
语音唤醒: 在识别到“小度小度”的部分时,系统可能使用了语音唤醒技术,以便在用户说出关键词时激活系统。
智能助手: 当理解用户意图后,系统会调用智能助手技术,解释命令的含义,如“打开窗帘”。
执行控制: 系统通过与窗帘控制设备连接,发出控制指令,从而实际打开窗帘。这涉及到与物联网设备的通信。
人机交互: 系统可能会回应用户,例如说“好的,窗帘已经打开”,以提供反馈。
本地控制: 一些智能设备可能支持本地控制,即在断网情况下,通过设备本身的局域网络连接,直接与智能设备进行通信。这可以实现基本的操作,例如打开或关闭窗帘。
离线模式: 某些智能助手或语音控制系统可以在断网情况下切换到离线模式。在离线模式下,它们可能可以执行一些基本的预设命令,如控制家居设备。
缓存策略: 一些系统在正常联网状态下会将部分常用的指令和数据缓存在本地,以备断网时使用。这样,当断网后,仍然可以使用已缓存的指令来控制设备。
本地语音识别: 在断网情况下,设备可能使用本地语音识别引擎来处理语音指令,而不依赖于云端服务。这样,设备可以在断网时实现语音控制
针对无线耳机的测试用例可以涵盖多个方面,包括连接性、音频质量、操作功能等。以下是一些可能的测试用例示例:
连接性测试:
测试耳机与设备的连接稳定性,包括蓝牙连接和无线连接(如AirPods)。
测试连接断开后的自动重新连接功能。
音频质量测试:
测试耳机的音频质量,包括音量、音调、清晰度等。
测试在不同环境中的音频效果,如室内、室外、嘈杂环境等。
延迟测试:
测试音频播放的延迟,确保与视频同步。
电池寿命测试:
测试耳机的电池寿命,包括通话时间和播放时间。
充电测试:
测试耳机的充电功能,包括充电速度和充电完整度。
测试充电盒的充电功能和电池寿命。
操作功能测试:
测试触摸或按键操作,如播放、暂停、切换歌曲、接听电话等功能。
测试语音助手功能,如调用智能助手(Siri、Google Assistant)。
耳感检测测试:
测试耳机是否能够通过感应器检测是否被佩戴,以自动播放/暂停音乐。
耳机定位测试:
测试耳机是否正确识别左右耳,确保音频通道正确。
防水防汗测试:
测试耳机是否具备防水和防汗功能,以适应户外运动等环境。
兼容性测试:
测试耳机与不同类型的设备(手机、平板、电脑等)的兼容性。
固件升级测试:
测试耳机是否支持固件升级,确保系统和功能的更新。
佩戴舒适性测试:
测试佩戴耳机的舒适性和稳定性,长时间佩戴时是否会感到不适。
控制APP测试:
测试配套控制APP的功能,如均衡器调整、查找耳机等。
测量无线耳机连接的正常率和大量连接下的测试失败率,可以使用一系列测试流程和方法来进行。以下是可能的测试方法和流程:
测试流程:
环境准备: 创建一个符合真实使用场景的测试环境,包括多个测试设备、无线信号干扰等。
测试用例设计: 设计连接和断开连接的测试用例,包括正常连接、异常连接、同时连接多个设备等。
连接正常率测试:
对每个测试设备逐个进行连接测试,确保单个连接的正常率。
记录连接成功和失败的情况,计算连接正常率。
大量连接测试:
针对同一时间连接多个设备的情况,逐个尝试连接。
逐步增加连接设备的数量,观察测试结果。
测试失败率测试:
在大量连接测试中,记录连接失败的情况,包括连接尝试超时、连接中断等。
统计和分析:
对连接正常率和大量连接测试失败率进行统计和分析。
分析失败情况的原因,如信号干扰、设备限制等。
测试方法:
手动测试: 首先可以使用手动方式进行测试,逐个连接设备并记录连接情况。这可以帮助发现基本的连接问题。
自动化测试: 针对大量连接情况,使用自动化测试框架进行测试,可以节省时间和人力,并确保测试的一致性。
脚本模拟: 使用脚本模拟同时连接多个设备的情况,通过控制连接和断开来模拟不同的连接情况。
无线干扰模拟: 在测试环境中引入无线干扰信号,以模拟实际使用中可能遇到的情况,测试连接的稳定性。
压力测试工具: 使用压力测试工具模拟大量连接情况,观察系统在高负载下的连接性能。
数据分析: 收集连接测试结果的数据,使用统计和数据分析工具来分析连接成功率和失败率的趋势和原因。
通过综合使用手动测试、自动化测试、脚本模拟等方法,可以全面地测试无线耳机的连接正常率和在大量连接情况下的测试失败率,以便发现和解决潜在的连接问题。
测试点:
金额计算正确性:
确保红包总金额等于红包金额乘以红包个数。
验证红包金额是否按照规则进行分配。
抢红包逻辑:
确保每个用户只能抢一次。
验证用户抢到的红包金额是否在范围内。
并发性和竞态条件:
多个用户同时抢红包,确保系统能够正确处理并发情况。
测试在高并发情况下是否会出现竞态条件和数据不一致问题。
金额精度:
测试红包金额的小数精度是否正确,避免精度丢失问题。
红包数和金额限制:
测试在不同的红包金额和红包个数情况下,系统是否能正常工作。
测试用例示例:
正常抢红包:
输入:红包总金额为100元,红包个数为10个。
预期结果:每个用户抢到的金额应在0元到100元之间,且总和为100元。
红包金额为0:
输入:红包总金额为0元,红包个数为10个。
预期结果:用户不能抢到任何金额。
只有一个用户抢红包:
输入:红包总金额为100元,红包个数为1个。
预期结果:该用户应抢到全部金额100元。
多用户并发抢红包:
输入:红包总金额为100元,红包个数为10个,同时有多个用户并发抢红包。
预期结果:所有用户抢到的金额总和应等于100元,且每个用户抢到的金额符合要求。
红包金额小数精度:
输入:红包总金额为0.1元,红包个数为10个。
预期结果:各用户抢到的金额应为0.01元,总和为0.1元。
红包个数大于金额:
输入:红包总金额为10元,红包个数为20个。
预期结果:部分用户抢到的金额为0元,部分用户抢到的金额大于0元。
抢红包后金额验证:
输入:用户抢到红包后,查看余额是否正确减少。
重复抢红包:
输入:同一用户多次尝试抢同一个红包。
预期结果:用户只能抢到一次红包,后续尝试不会有金额。
红包过期:
输入:红包设置有效期,用户在有效期外尝试抢红包。
预期结果:用户不能抢到任何金额。
const fs = require('fs');
// 迭代次数(可以根据你的需求进行设置)
const iteration = pm.variables.get('iteration');
// 根据迭代次数生成不同的文件名
const saveFilePath = `/path/to/save/excel_${iteration}.xlsx`;
// 将响应数据保存到文件
fs.writeFileSync(saveFilePath, pm.response.text(), 'binary');
console.log('Excel file saved:', saveFilePath);
import java.util.*;
public class Solution {
public int[] solve (int n, int m, int[] nums) {
//添加一个int temp ,循环M次。
int temp;
for(int i = 0;i<m;i++){
temp = nums[n-1];
for(int j=n-1;j>0;j--){
nums[j]=nums[j-1];
}
nums[0]=temp;
}
return nums;
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
String str = scanner.nextLine();
double result = 0;
boolean flag = true;
double decimal = 0.1;
if(str.charAt(0)!='-'){
for(int i=0;i<str.length();i++){
if(str.charAt(i)!='.' ){
if(flag!=false){
result = result*10 + (str.charAt(i)-'0');
}
else {
result = result + (str.charAt(i)-'0')*decimal;
decimal*=0.1;
}
}
else {
flag = false;
}
}
}
else {
for(int i=1;i<str.length();i++){
if(str.charAt(i)!='.' ){
if(flag!=false){
result = result*10 - (str.charAt(i)-'0');
}
else {
result = result - (str.charAt(i)-'0')*decimal;
decimal*=0.1;
}
}
else {
flag = false;
}
}
}
System.out.println(result);
}
}
import java.util.*;
public class Solution {
public int Fibonacci (int n) {
if(n==1||n==2)return 1;
else return Fibonacci(n-1)+Fibonacci(n-2);
}
}
public void removeNode(Node<T> node){
if(node==null){
return;
}
if(node.next!=null){
node.value=node.next.value;//当前节点node,下一个节点value赋值为当前节点
node.next=node.next.next;//删除node的下一个节点
}//O(1)
//如果为尾节点的话
removeTail();//O(n)
}
import java.util.*;
public class Solution {
public int getLongestPalindrome (String str) {
int flag = 0;
for(int len=1;len<=str.length();len++){
for(int i=0;i<=str.length()-len;i++){
if(isHui(str,i,len)){
if(len>flag){
flag=len;
}
}
}
}
return flag;
}
private static boolean isHui(String str,int i,int len){
String subStr = str.substring(i,i+len);
int start = 0;
int end = subStr.length()-1;
while(true){
if(subStr.charAt(start)!=subStr.charAt(end)){
return false;
}
start++;
end--;
if(start>=end)break;
}
return true;
}
}
选择一个村民: 选择任意一个村民,不论是在真话村还是假话村。
询问问题: 问选中的村民一个问题:“你是真话村的居民吗?”
建立一个最小堆: 初始化一个包含前10个元素的最小堆。遍历一亿个数,将前10个数加入堆中,保持堆的大小为10。这样堆顶就是这10个数中最小的数。
遍历剩余数据: 遍历剩下的数(从第11个开始),对于每个数,如果它大于堆顶的数,就将堆顶的数替换为当前数,并进行堆的维护操作。
获取最大的10个数: 最终堆中会保存最大的10个数,它们就是你要找的最大的10个数。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
// 定义事件监听器接口
interface EventListener {
void onEvent(String eventData);
}
// 事件管理器类
class EventManager {
private Map<String, List<EventListener>> subscribers = new HashMap<>();
// 订阅事件
public void subscribe(String eventType, EventListener listener) {
subscribers.computeIfAbsent(eventType, k -> new ArrayList<>()).add(listener);
}
// 发布事件
public void publish(String eventType, String eventData) {
List<EventListener> listeners = subscribers.get(eventType);
if (listeners != null) {
for (EventListener listener : listeners) {
listener.onEvent(eventData);
}
}
}
}
// 具体事件监听器
class MyEventListener implements EventListener {
private String name;
public MyEventListener(String name) {
this.name = name;
}
@Override
public void onEvent(String eventData) {
System.out.println(name + " received event: " + eventData);
}
}
public class HookFunctionExample {
public static void main(String[] args) {
EventManager eventManager = new EventManager();
// 注册钩子函数(事件监听器)
eventManager.subscribe("event_type1", new MyEventListener("Listener 1"));
eventManager.subscribe("event_type2", new MyEventListener("Listener 2"));
eventManager.subscribe("event_type1", new MyEventListener("Listener 3"));
// 模拟事件触发,执行钩子函数
eventManager.publish("event_type1", "Hello from event_type1");
eventManager.publish("event_type2", "Hello from event_type2");
}
}
import org.aspectj.lang.annotation.After;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Before;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Aspect
@Component
public class LoggingAspect {
@Before("execution(* com.example.MyService.*(..))")
public void beforeAdvice() {
System.out.println("Before method execution: Logging started...");
}
@After("execution(* com.example.MyService.*(..))")
public void afterAdvice() {
System.out.println("After method execution: Logging completed.");
}
}
业务服务类:
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class MyService {
public void doSomething() {
System.out.println("Doing something...");
}
}
主应用程序:
import org.springframework.context.annotation.AnnotationConfigApplicationContext;
public class MainApp {
public static void main(String[] args) {
AnnotationConfigApplicationContext context =
new AnnotationConfigApplicationContext(AppConfig.class);
MyService myService = context.getBean(MyService.class);
myService.doSomething();
context.close();
}
}
配置类:
import org.springframework.context.annotation.ComponentScan;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.EnableAspectJAutoProxy;
@Configuration
@ComponentScan(basePackages = "com.example")
@EnableAspectJAutoProxy
public class AppConfig {
}
业务服务类:
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class MyService {
public void doSomething() {
System.out.println("Doing something...");
}
public void doAnotherThing() {
System.out.println("Doing another thing...");
}
}
切面类:
import org.aspectj.lang.annotation.After;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Aspect
@Component
public class LoggingAspect {
@Pointcut("execution(* com.example.MyService.*(..))")
public void myServiceMethods() {}
@After("myServiceMethods()")
public void afterAdvice() {
System.out.println("After method execution: Logging completed.");
}
}
主要通过代理来实现功能增强,当程序加载切面类的时候,Spring会通过动态代理生成对应的代理类,并替换掉原始的被代理类,因此,进行对象依赖注入的时候,注入的是代理类。
代理生成方式: Spring 使用不同的方式来创建代理对象,这些方式对应了不同的代理类型。主要有 JDK 动态代理和 CGLIB 动态代理两种方式。
JDK 动态代理: 当目标对象实现了至少一个接口时,Spring 使用 JDK 动态代理。在这种情况下,代理对象实现了目标对象实现的接口,并且可以强制类型转换为该接口类型。
CGLIB 动态代理: 当目标对象没有实现任何接口时,Spring 使用 CGLIB 动态代理。在这种情况下,Spring 会生成一个继承自目标对象的子类,并在子类中插入切面逻辑。
边界情况:处理常规情况通常是相对容易的,但往往忽略了边界情况,如输入为空、超出范围或未定义的情况。这些情况可能导致未处理的异常或意外的行为。
错误处理:不足的错误处理可能导致不明确的错误消息或不稳定的应用程序状态。应该仔细考虑错误情况,并为其提供适当的处理和反馈。
资源管理:资源管理涉及到文件句柄和其他资源的正确释放。未正确管理资源可能导致资源泄漏,最终导致性能下降或崩溃。
并发问题:并发问题包括数据竞争、死锁和资源争夺等,这些问题在多个线程或用户同时访问后端逻辑时可能发生。它们可能导致应用程序的不稳定性。
不安全的输入处理:未正确处理输入数据可能导致安全漏洞,如SQL注入。开发人员应该使用输入验证和过滤来减轻这些风险。