星月梦瑾
星月梦瑾

基于Spring的单点登录SSO实现（redis+JWT+SpringSecurity）

本文介绍了基于Spring的单点登录SSO实现（redis+JWT+SpringSecurity） 方法。

一、应用场景

       平台包含多个系统应用的，实现只要在一个应用登录一次，就可以访问其他相互信任的应用。常用于多应用平台中，此时常常建立门户网站系统，进行单点登录。

二、实现思路

    单点登录可基于cookie、session、token等方式。本文主要基于token和redis实现。

     登录信息及token通常存储于redis中，鉴权和校验时需要取redis的用户信息。正常单个应用只有一个服务器的一个redis数据库，同时存储其他业务信息（字典、应用系统配置、其他业务数据）和登录信息，在同一数据库中以key值区分。在没有引入单点登录时，由于多应用的其他业务信息（字典、应用系统配置、其他业务数据）和登录信息有相同的key会冲突，所以应用之间的数据库是不同的。

    单点登录的实现主要是将所有应用的登录信息存储到同一个redis数据库中，而各自的业务信息依然存储到原来应用自己的数据库。这样使得各个子系统登录信息实现共享，校验登录状态和token时取自同一信息，其他业务数据进行分离。

      因此相当于将redis设置主库从库。实现时主要应用注解@primary、@Qualifier

@Bean、@ConfigurationProperties

三、实现方法

1、配置文件

三个系统如下设置，redis配置子系统的数据（datasebase不同），token-redis配置存储token的数据（database相同）

子系统1

子系统2

子系统3

业务数据存储

10.110.1.1:6379 database: 1

10.110.1.1:6379 database: 2

10.110.12.1:6379 database: 3

Token及登录信息存储

10.110.1.1:6379 database: 4

10.110.1.1:6379 database: 4

10.110.1.1:6379 database: 4

 
redis:
  # 地址
  host: 10.110.1.1:6379
  # 端口，默认为6379
  port: 6379
  # 数据库索引
  database: 1
  # 密码
  password: root
  # 连接超时时间
  timeout: 10s
  lettuce:
    pool:
      # 连接池中的最小空闲连接
      min-idle: 0
      # 连接池中的最大空闲连接
      max-idle: 8
      # 连接池的最大数据库连接数
      max-active: 8
      # #连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
      max-wait: -1ms
token-redis:
  # 地址
  host: 10.110.1.1
  # 端口，默认为6379
  port: 6379
  # 数据库索引
  database: 4
  # 密码
  password: root
  # 连接超时时间(s)
  timeout: 10s
  lettuce:
    pool:
      # 连接池中的最小空闲连接
      min-idle: 0
      # 连接池中的最大空闲连接
      max-idle: 8
      # 连接池的最大数据库连接数
      max-active: 8
      # #连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
      max-wait: -1ms

2、redisConfig配置的主要注解和方法

src/main/java/com/inspur/framework/config/RedisConfig.java

（1）配置读取

 @ConfigurationProperties(prefix = "spring.token-redis")

 @ConfigurationProperties(prefix = "spring.token")

区分配置文件的连接，firstRedisProperties和secondRedisProperties返回RedisProperties连接配置

@Primary  

不同类实现同一接口时，不注明名称则默认用当下的bean，注解在子系统的默认redis配置

@Bean(name = "mainRedisProperties")

@Bean(name = "tokenRedisProperties")

给返回的配置RedisProperties命名，在传参时标注@Qualifier配合使用。@Bean在项目启动时生成。

（2）连接方法

连接池配置并和redis建立连接，连接参数由@Qualifier指定

// 单系统默认配置

@Primary
@Bean(name = "redisConnectionFactory")
public RedisConnectionFactory redisConnectionFactory(@Qualifier("mainRedisProperties") RedisProperties redisProperties) {

// redis单体模式连接配置
RedisStandaloneConfiguration standaloneConfig = new RedisStandaloneConfiguration();
standaloneConfig.setHostName(redisProperties.getHost());
standaloneConfig.setPort(redisProperties.getPort());
standaloneConfig.setDatabase(redisProperties.getDatabase());
standaloneConfig.setPassword(RedisPassword.of(redisProperties.getPassword()));
standaloneConfig.setDatabase(redisProperties.getDatabase());
redisConfig = standaloneConfig;

// lettuce连接池配置
GenericObjectPoolConfig poolConfig = new GenericObjectPoolConfig();
RedisProperties.Lettuce lettuce = redisProperties.getLettuce();
if(lettuce.getPool() != null) {
    RedisProperties.Pool pool = redisProperties.getLettuce().getPool();
    // 连接池最大连接数
    poolConfig.setMaxTotal(pool.getMaxActive());
    // 连接池中的最大空闲连接
    poolConfig.setMaxIdle(pool.getMaxIdle());
    // 连接池中的最小空闲连接
    poolConfig.setMinIdle(pool.getMinIdle());
    // 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
    poolConfig.setMaxWaitMillis(pool.getMaxWait().toMillis());
}
LettucePoolingClientConfiguration.LettucePoolingClientConfigurationBuilder builder = LettucePoolingClientConfiguration.builder();
// timeout
if(redisProperties.getTimeout() != null) {
    builder.commandTimeout(redisProperties.getTimeout());
}
// shutdownTimeout
if(lettuce.getShutdownTimeout() != null) {
    builder.shutdownTimeout(lettuce.getShutdownTimeout());
}
// 创建Factory对象
LettuceClientConfiguration clientConfig = builder.poolConfig(poolConfig).build();
return new LettuceConnectionFactory(redisConfig, clientConfig);

}

// tokenredis配置 

@Bean(name = "tokenRedisConnectionFactory")
public RedisConnectionFactory tokenRedisConnectionFactory(@Qualifier("tokenRedisProperties") RedisProperties redisProperties) {

// 同上

}

  (3) 连接池变量

用于实际业务中需要操作redis时的变量注入

@Bean(name = "redisTemplate")
@SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes" })
public RedisTemplate redisTemplate(@Qualifier("redisConnectionFactory") RedisConnectionFactory connectionFactory)
{

RedisTemplate template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);

// 使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.setValueSerializer(fastJson2JsonRedisSerializer);

// Hash的key也采用StringRedisSerializer的序列化方式
template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.setHashValueSerializer(fastJson2JsonRedisSerializer);

template.afterPropertiesSet();
return template;

}

（4）连接redis数据库操作

@Bean(name = "tokenRedisTemplate")
public RedisTemplate tokenRedisTemplate(@Qualifier("tokenRedisConnectionFactory") RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
    RedisTemplate template = new RedisTemplate<>();
    template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);

    // 使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
    template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
    template.setValueSerializer(fastJson2JsonRedisSerializer);

    // Hash的key也采用StringRedisSerializer的序列化方式
    template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
    template.setHashValueSerializer(fastJson2JsonRedisSerializer);

    template.afterPropertiesSet();
    return template;
}

3、RedisToken增删改查操作

com/common/core/redis/RedisTokenCache.java

与原有的RedisCache.java相比基本相同，主要时redisTemplate采用的连接不同，通过注解指定名称实现@Qualifier("tokenRedisTemplate")

    @Autowired
    @Qualifier("tokenRedisTemplate")
    public RedisTemplate redisTemplate


@SuppressWarnings(value = {"unchecked", "rawtypes"})
@Component
public class RedisTokenCache {
    @Autowired
    @Qualifier("tokenRedisTemplate")
    public RedisTemplate redisTemplate;


public  void setCacheObject(final String key, final T value) {
    redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}

//其他


}

4、使用

主要集中在tokenService.java、UserDetailsServiceImpl.java等文件中

在用到登陆信息的存储、更新、获取时，均使用

@Autowired
private RedisTokenCache redisTokenCache;

操作，

主要集中在tokenService.java、UserDetailsServiceImpl.java等文件中。

// 登录方法

@Component
public class TokenService{

@Autowired
private RedisTokenCache redisTokenCache;

public LoginUser getLoginUser(HttpServletRequest request)
{
    // 获取请求携带的令牌
    String token = getToken(request);
    if (StringUtils.isNotEmpty(token))
    {
        try
        {
            Claims claims = parseToken(token);
            // 解析对应的权限以及用户信息
            String uuid = (String) claims.get(Constants.LOGIN_USER_KEY);
            String userKey = getTokenKey(uuid);
            LoginUser user = redisTokenCache.getCacheObject(userKey);
            return user;
        }
        catch (Exception e)
        {
        }
    }
    return null;
}

// 更新token方法

public void refreshToken(LoginUser loginUser)
{
    loginUser.setLoginTime(System.currentTimeMillis());
    loginUser.setExpireTime(loginUser.getLoginTime() + expireTime * MILLIS_MINUTE);
    // 根据uuid将loginUser缓存
    String userKey = getTokenKey(loginUser.getToken());
    redisTokenCache.setCacheObject(userKey, loginUser, expireTime, TimeUnit.MINUTES);
}

四、实现示例

1、RedisConfig.java

package com.framework.config;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonTypeInfo;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.jsontype.impl.LaissezFaireSubTypeValidator;
import org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPoolConfig;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.RedisProperties;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisPassword;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisStandaloneConfiguration;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceClientConfiguration;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettucePoolingClientConfiguration;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

import java.time.Duration;

/**
 * redis配置
 *
 * @author Inspur
 */
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport
{
    private static final Long TTL_DAY = 60 * 60 * 24L;
    private static final Long TTL_WEEK = 60 * 60 * 24 * 7L;
    private static final Long TTL_MONTH = 60 * 60 * 24 * 30L;

    private static final RedisSerializer strSerializer = new StringRedisSerializer();
    @SuppressWarnings(value = {"rawtypes"})
    private static final FastJson2JsonRedisSerializer fastJson2JsonRedisSerializer = new FastJson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);

    /**
     * 主要业务redis缓存，以业务redis为主，兼容后续的redisson
     * @return
     */
    @Primary
    @Bean(name = "mainRedisProperties")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.redis")
    public RedisProperties firstRedisProperties() {
        return new RedisProperties();
    }

    /**
     * token认证存储的redis缓存
     * @return
     */
    @Bean(name = "tokenRedisProperties")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.token-redis")
    public RedisProperties secondRedisProperties() {
        return new RedisProperties();
    }

    /**
     * 以业务redis为主，兼容后续的redisson
     * @param redisProperties
     * @return
     */
    @Primary
    @Bean(name = "redisConnectionFactory")
    public RedisConnectionFactory redisConnectionFactory(@Qualifier("mainRedisProperties") RedisProperties redisProperties) {
        // redis单体模式连接配置
        RedisStandaloneConfiguration redisConfig = new RedisStandaloneConfiguration();
        redisConfig.setHostName(redisProperties.getHost());
        redisConfig.setPort(redisProperties.getPort());
        redisConfig.setDatabase(redisProperties.getDatabase());
        redisConfig.setPassword(RedisPassword.of(redisProperties.getPassword()));
        redisConfig.setDatabase(redisProperties.getDatabase());

        // lettuce连接池配置
        GenericObjectPoolConfig poolConfig = new GenericObjectPoolConfig();
        RedisProperties.Lettuce lettuce = redisProperties.getLettuce();
        if(lettuce.getPool() != null) {
            RedisProperties.Pool pool = redisProperties.getLettuce().getPool();
            // 连接池最大连接数
            poolConfig.setMaxTotal(pool.getMaxActive());
            // 连接池中的最大空闲连接
            poolConfig.setMaxIdle(pool.getMaxIdle());
            // 连接池中的最小空闲连接
            poolConfig.setMinIdle(pool.getMinIdle());
            // 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
            poolConfig.setMaxWaitMillis(pool.getMaxWait().toMillis());
        }
        LettucePoolingClientConfiguration.LettucePoolingClientConfigurationBuilder builder = LettucePoolingClientConfiguration.builder();
        // timeout
        if(redisProperties.getTimeout() != null) {
            builder.commandTimeout(redisProperties.getTimeout());
        }
        // shutdownTimeout
        if(lettuce.getShutdownTimeout() != null) {
            builder.shutdownTimeout(lettuce.getShutdownTimeout());
        }
        // 创建Factory对象
        LettuceClientConfiguration clientConfig = builder.poolConfig(poolConfig).build();

        return new LettuceConnectionFactory(redisConfig, clientConfig);
    }

    @Bean(name = "tokenRedisConnectionFactory")
    public RedisConnectionFactory tokenRedisConnectionFactory(@Qualifier("tokenRedisProperties") RedisProperties redisProperties) {
        // redis单体模式连接配置
        RedisStandaloneConfiguration redisConfig = new RedisStandaloneConfiguration();
        redisConfig.setHostName(redisProperties.getHost());
        redisConfig.setPort(redisProperties.getPort());
        redisConfig.setDatabase(redisProperties.getDatabase());
        redisConfig.setPassword(RedisPassword.of(redisProperties.getPassword()));
        redisConfig.setDatabase(redisProperties.getDatabase());

        // lettuce连接池配置
        GenericObjectPoolConfig poolConfig = new GenericObjectPoolConfig();
        RedisProperties.Lettuce lettuce = redisProperties.getLettuce();
        if(lettuce.getPool() != null) {
            RedisProperties.Pool pool = redisProperties.getLettuce().getPool();
            // 连接池最大连接数
            poolConfig.setMaxTotal(pool.getMaxActive());
            // 连接池中的最大空闲连接
            poolConfig.setMaxIdle(pool.getMaxIdle());
            // 连接池中的最小空闲连接
            poolConfig.setMinIdle(pool.getMinIdle());
            // 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
            poolConfig.setMaxWaitMillis(pool.getMaxWait().toMillis());
        }
        LettucePoolingClientConfiguration.LettucePoolingClientConfigurationBuilder builder = LettucePoolingClientConfiguration.builder();
        // timeout
        if(redisProperties.getTimeout() != null) {
            builder.commandTimeout(redisProperties.getTimeout());
        }
        // shutdownTimeout
        if(lettuce.getShutdownTimeout() != null) {
            builder.shutdownTimeout(lettuce.getShutdownTimeout());
        }
        // 创建Factory对象
        LettuceClientConfiguration clientConfig = builder.poolConfig(poolConfig).build();

        return new LettuceConnectionFactory(redisConfig, clientConfig);
    }


    /**
     * 主要业务缓存的redis
     * @param connectionFactory
     * @return
     */
    @Bean(name = "redisTemplate")
    @SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes" })
    public RedisTemplate redisTemplate(@Qualifier("redisConnectionFactory") RedisConnectionFactory connectionFactory)
    {
        RedisTemplate template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);

        // 使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(fastJson2JsonRedisSerializer);

        // Hash的key也采用StringRedisSerializer的序列化方式
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashValueSerializer(fastJson2JsonRedisSerializer);

        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }

    /**
     * token业务缓存的redis
     * @param redisConnectionFactory
     * @return
     */
    @Bean(name = "tokenRedisTemplate")
    public RedisTemplate tokenRedisTemplate(@Qualifier("tokenRedisConnectionFactory") RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);

        // 使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(fastJson2JsonRedisSerializer);

        // Hash的key也采用StringRedisSerializer的序列化方式
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashValueSerializer(fastJson2JsonRedisSerializer);

        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }

    @Bean
    public DefaultRedisScript limitScript()
    {
        DefaultRedisScript redisScript = new DefaultRedisScript<>();
        redisScript.setScriptText(limitScriptText());
        redisScript.setResultType(Long.class);
        return redisScript;
    }

    /**
     * 限流脚本
     */
    private String limitScriptText()
    {
        return "local key = KEYS[1]\n" +
                "local count = tonumber(ARGV[1])\n" +
                "local time = tonumber(ARGV[2])\n" +
                "local current = redis.call('get', key);\n" +
                "if current and tonumber(current) > count then\n" +
                "    return current;\n" +
                "end\n" +
                "current = redis.call('incr', key)\n" +
                "if tonumber(current) == 1 then\n" +
                "    redis.call('expire', key, time)\n" +
                "end\n" +
                "return current;";
    }

    /**
     * 自定义redis缓存超时等配置策略
     * @param template
     * @return
     */
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisTemplate template) {

        return RedisCacheManager.RedisCacheManagerBuilder
                // Redis 连接工厂
                .fromConnectionFactory(template.getConnectionFactory())
                .cacheDefaults(getCacheConfigurationWithTtl(template, 0)) // 默认缓存永不超时
                .withCacheConfiguration("gen_table", getCacheConfigurationWithTtl(template, 0))
                // 配置同步修改或删除 put/evict
                .transactionAware()
                .build();
    }
    private RedisCacheConfiguration getCacheConfigurationWithTtl(RedisTemplate template, long seconds) {
        return RedisCacheConfiguration
                .defaultCacheConfig()
                // 设置key为String
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(template.getStringSerializer()))
                // 设置value 为自动转Json的Object
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new FastJson2JsonRedisSerializer(Object.class)))
                // 不缓存null
                .disableCachingNullValues()
                // 变双冒号为单冒号
                .computePrefixWith(keyName -> keyName + ":")
                // 缓存数据超时时间
                .entryTtl(Duration.ofSeconds(seconds));

    }
}

2、RedisToken.java

src/main/java/com/inspur/common/core/redis/RedisCache.java

package com.inspur.common.core.redis;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.data.redis.core.BoundSetOperations;
import org.springframework.data.redis.core.HashOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * spring redis 工具类，仅操作用户登录token
 *
 * @author Inspur
 **/
@SuppressWarnings(value = {"unchecked", "rawtypes"})
@Component
public class RedisTokenCache {
    @Autowired
    @Qualifier("tokenRedisTemplate")
    public RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等
     *
     * @param key   缓存的键值
     * @param value 缓存的值
     */
    public  void setCacheObject(final String key, final T value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }

    /**
     * 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等
     *
     * @param key      缓存的键值
     * @param value    缓存的值
     * @param timeout  时间
     * @param timeUnit 时间颗粒度
     */
    public  void setCacheObject(final String key, final T value, final Integer timeout, final TimeUnit timeUnit) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, timeUnit);
    }

    /**
     * 设置有效时间
     *
     * @param key     Redis键
     * @param timeout 超时时间
     * @return true=设置成功；false=设置失败
     */
    public boolean expire(final String key, final long timeout) {
        return expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
    }

    /**
     * 设置有效时间
     *
     * @param key     Redis键
     * @param timeout 超时时间
     * @param unit    时间单位
     * @return true=设置成功；false=设置失败
     */
    public boolean expire(final String key, final long timeout, final TimeUnit unit) {
        return redisTemplate.expire(key, timeout, unit);
    }

    /**
     * 获取有效时间
     *
     * @param key Redis键
     * @return 有效时间
     */
    public long getExpire(final String key) {
        return redisTemplate.getExpire(key);
    }

    /**
     * 判断 key是否存在
     *
     * @param key 键
     * @return true 存在 false不存在
     */
    public Boolean hasKey(String key) {
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }

    /**
     * 获得缓存的基本对象。
     *
     * @param key 缓存键值
     * @return 缓存键值对应的数据
     */
    public  T getCacheObject(final String key) {
        ValueOperations operation = redisTemplate.opsForValue();
        return operation.get(key);
    }

    /**
     * 删除单个对象
     *
     * @param key
     */
    public boolean deleteObject(final String key) {
        return redisTemplate.delete(key);
    }

    /**
     * 删除集合对象
     *
     * @param collection 多个对象
     * @return
     */
    public boolean deleteObject(final Collection collection) {
        return redisTemplate.delete(collection) > 0;
    }

    /**
     * 缓存List数据
     *
     * @param key      缓存的键值
     * @param dataList 待缓存的List数据
     * @return 缓存的对象
     */
    public  long setCacheList(final String key, final List dataList) {
        Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, dataList);
        return count == null ? 0 : count;
    }

    /**
     * 获得缓存的list对象
     *
     * @param key 缓存的键值
     * @return 缓存键值对应的数据
     */
    public  List getCacheList(final String key) {
        return redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1);
    }

    /**
     * 缓存Set
     *
     * @param key     缓存键值
     * @param dataSet 缓存的数据
     * @return 缓存数据的对象
     */
    public  BoundSetOperations setCacheSet(final String key, final Set dataSet) {
        BoundSetOperations setOperation = redisTemplate.boundSetOps(key);
        Iterator it = dataSet.iterator();
        while (it.hasNext()) {
            setOperation.add(it.next());
        }
        return setOperation;
    }

    /**
     * 获得缓存的set
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public  Set getCacheSet(final String key) {
        return redisTemplate.opsForSet().members(key);
    }

    /**
     * 缓存Map
     *
     * @param key
     * @param dataMap
     */
    public  void setCacheMap(final String key, final Map dataMap) {
        if (dataMap != null) {
            redisTemplate.opsForHash().putAll(key, dataMap);
        }
    }

    /**
     * 获得缓存的Map
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public  Map getCacheMap(final String key) {
        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }

    /**
     * 往Hash中存入数据
     *
     * @param key   Redis键
     * @param hKey  Hash键
     * @param value 值
     */
    public  void setCacheMapValue(final String key, final String hKey, final T value) {
        redisTemplate.opsForHash().put(key, hKey, value);
    }

    /**
     * 获取Hash中的数据
     *
     * @param key  Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @return Hash中的对象
     */
    public  T getCacheMapValue(final String key, final String hKey) {
        HashOperations opsForHash = redisTemplate.opsForHash();
        return opsForHash.get(key, hKey);
    }

    /**
     * 获取多个Hash中的数据
     *
     * @param key   Redis键
     * @param hKeys Hash键集合
     * @return Hash对象集合
     */
    public  List getMultiCacheMapValue(final String key, final Collection hKeys) {
        return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, hKeys);
    }

    /**
     * 删除Hash中的某条数据
     *
     * @param key  Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @return 是否成功
     */
    public boolean deleteCacheMapValue(final String key, final String hKey) {
        return redisTemplate.opsForHash().delete(key, hKey) > 0;
    }

    /**
     * 获得缓存的基本对象列表
     *
     * @param pattern 字符串前缀
     * @return 对象列表
     */
    public Collection keys(final String pattern) {
        return redisTemplate.keys(pattern);
    }


    /**
     * 通配符删除key
     *
     * @param key key值
     */
    public void deleteKey(final String key) {
        Collection keys = this.keys(key);
        redisTemplate.delete(keys);
    }
} 
  
 
  
3、TokenService.java
 
  
package com.inspur.common.service;

import com.inspur.common.constant.Constants;
import com.inspur.common.core.domain.model.LoginUser;
import com.inspur.common.core.redis.RedisTokenCache;
import com.inspur.common.utils.ServletUtils;
import com.inspur.common.utils.StringUtils;
import com.inspur.common.utils.ip.AddressUtils;
import com.inspur.common.utils.ip.IpUtils;
import com.inspur.common.utils.uuid.IdUtils;
import eu.bitwalker.useragentutils.UserAgent;
import io.jsonwebtoken.Claims;
import io.jsonwebtoken.Jwts;
import io.jsonwebtoken.SignatureAlgorithm;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * token验证处理
 *
 * @author Inspur
 */
@Component
public class TokenService
{
    // 令牌自定义标识
    @Value("${token.header}")
    private String header;

    // 令牌秘钥
    @Value("${token.secret}")
    private String secret;

    // 令牌有效期（默认30分钟）
    @Value("${token.expireTime}")
    private int expireTime;

    protected static final long MILLIS_SECOND = 1000;

    protected static final long MILLIS_MINUTE = 60 * MILLIS_SECOND;

    private static final Long MILLIS_MINUTE_TEN = 20 * 60 * 1000L;

    @Autowired
    private RedisTokenCache redisTokenCache;

    /**
     * 获取用户身份信息
     *
     * @return 用户信息
     */
    public LoginUser getLoginUser(HttpServletRequest request)
    {
        // 获取请求携带的令牌
        String token = getToken(request);
        if (StringUtils.isNotEmpty(token))
        {
            try
            {
                Claims claims = parseToken(token);
                // 解析对应的权限以及用户信息
                String uuid = (String) claims.get(Constants.LOGIN_USER_KEY);
                String userKey = getTokenKey(uuid);
                LoginUser user = redisTokenCache.getCacheObject(userKey);
                return user;
            }
            catch (Exception e)
            {
            }
        }
        return null;
    }


    public LoginUser getLoginUser(String token) {
        if (StringUtils.isNotEmpty(token))
        {
            try
            {
                Claims claims = parseToken(token);
                // 解析对应的权限以及用户信息
                String uuid = (String) claims.get(Constants.LOGIN_USER_KEY);
                String userKey = getTokenKey(uuid);
                LoginUser user = redisTokenCache.getCacheObject(userKey);
                return user;
            }
            catch (Exception e)
            {
            }
        }
        return null;
    }

    /**
     * 设置用户身份信息
     */
    public void setLoginUser(LoginUser loginUser)
    {
        if (StringUtils.isNotNull(loginUser) && StringUtils.isNotEmpty(loginUser.getToken()))
        {
            refreshToken(loginUser);
        }
    }

    /**
     * 删除用户身份信息
     */
    public void delLoginUser(String token)
    {
        if (StringUtils.isNotEmpty(token))
        {
            String userKey = getTokenKey(token);
            redisTokenCache.deleteObject(userKey);
        }
    }

    /**
     * 创建令牌
     *
     * @param loginUser 用户信息
     * @return 令牌
     */
    public String createToken(LoginUser loginUser)
    {
        String token = IdUtils.fastUUID();
        loginUser.setToken(token);
        setUserAgent(loginUser);
        refreshToken(loginUser);

        Map claims = new HashMap<>();
        claims.put(Constants.LOGIN_USER_KEY, token);
        claims.put(Constants.JWT_USERID, loginUser.getUserId());
        claims.put(Constants.JWT_USERNAME, loginUser.getUsername());
        return createToken(claims);
    }

    /**
     * 验证令牌有效期，相差不足20分钟，自动刷新缓存
     *
     * @param loginUser
     * @return 令牌
     */
    public void verifyToken(LoginUser loginUser)
    {
        long expireTime = loginUser.getExpireTime();
        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        if (expireTime - currentTime <= MILLIS_MINUTE_TEN)
        {
            refreshToken(loginUser);
        }
    }

    /**
     * 刷新令牌有效期
     *
     * @param loginUser 登录信息
     */
    public void refreshToken(LoginUser loginUser)
    {
        loginUser.setLoginTime(System.currentTimeMillis());
        loginUser.setExpireTime(loginUser.getLoginTime() + expireTime * MILLIS_MINUTE);
        // 根据uuid将loginUser缓存
        String userKey = getTokenKey(loginUser.getToken());
        redisTokenCache.setCacheObject(userKey, loginUser, expireTime, TimeUnit.MINUTES);
    }

    /**
     * 设置用户代理信息
     *
     * @param loginUser 登录信息
     */
    public void setUserAgent(LoginUser loginUser)
    {
        UserAgent userAgent = UserAgent.parseUserAgentString(ServletUtils.getRequest().getHeader("User-Agent"));
        String ip = IpUtils.getIpAddr(ServletUtils.getRequest());
        loginUser.setIpaddr(ip);
        loginUser.setLoginLocation(AddressUtils.getRealAddressByIP(ip));
        loginUser.setBrowser(userAgent.getBrowser().getName());
        loginUser.setOs(userAgent.getOperatingSystem().getName());
    }

    /**
     * 从数据声明生成令牌
     *
     * @param claims 数据声明
     * @return 令牌
     */
    private String createToken(Map claims)
    {
        String token = Jwts.builder()
                .setClaims(claims)
                .signWith(SignatureAlgorithm.HS512, secret).compact();
        return token;
    }

    /**
     * 从令牌中获取数据声明
     *
     * @param token 令牌
     * @return 数据声明
     */
    private Claims parseToken(String token)
    {
        return Jwts.parser()
                .setSigningKey(secret)
                .parseClaimsJws(token)
                .getBody();
    }

    /**
     * 从令牌中获取用户名
     *
     * @param token 令牌
     * @return 用户名
     */
    public String getUsernameFromToken(String token)
    {
        Claims claims = parseToken(token);
        return claims.getSubject();
    }

    public LoginUser getLoginUserFromToken(String token)
    {
        if (StringUtils.isNotEmpty(token))
        {
            try
            {
                Claims claims = parseToken(token);
                // 解析对应的权限以及用户信息
                String uuid = (String) claims.get(Constants.LOGIN_USER_KEY);
                String userKey = getTokenKey(uuid);
                LoginUser user = redisTokenCache.getCacheObject(userKey);
                return user;
            }
            catch (Exception e)
            {
            }
        }
        return null;
    }

    /**
     * 获取请求token
     *
     * @param request
     * @return token
     */
    private String getToken(HttpServletRequest request)
    {
        String token = request.getHeader(header);
        if (StringUtils.isNotEmpty(token) && token.startsWith(Constants.TOKEN_PREFIX))
        {
            token = token.replace(Constants.TOKEN_PREFIX, "");
        }
        return token;
    }

    private String getTokenKey(String uuid)
    {
        return Constants.LOGIN_TOKEN_KEY + uuid;
    }

}
 
  
 
  

                            
                        
                    
                    
                    

                    
                    
                    

                
                

                    
                

            
        
    
    

        
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java框架java任务html解析器存储电子商务
                        
    一、架构图那里搜网络爬虫框架主要针对电子商务网站进行数据爬取，分析，存储，索引。爬虫：爬虫负责爬取，解析，处理电子商务网站的网页的内容数据库：存储商品信息索引：商品的全文搜索索引Task队列：需要爬取的网页列表Visited表：已经爬取过的网页列表爬虫监控平台：web平台可以启动，停止爬虫，管理爬虫，task队列，visited表。二、爬虫1.流程1)Scheduler启动爬虫器，TaskMast
    
                    
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  • Java：爬虫框架
                        dingcho
Javajava爬虫
                        
    一、ApacheNutch2【参考地址】Nutch是一个开源Java实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。Nutch致力于让每个人能很容易,同时花费很少就可以配置世界一流的Web搜索引擎.为了完成这一宏伟的目标,Nutch必须能够做到:每个月取几十亿网页为这些网页维护一个索引对索引文件进行每秒上千次的搜索提供高质量的搜索结果简单来说Nutch支持分
    
                    
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  • python怎么将png转为tif_png转tif
                        weixin_39977276

                        
    发国外的文章要求图片是tif，cmyk色彩空间的。大小尺寸还有要求。比如网上大神多，找到了一段代码，感谢！https://www.jianshu.com/p/ec2af4311f56https://github.com/KevinZc007/image2Tifimportjava.awt.image.BufferedImage;importjava.io.File;importjava.io.Fi
    
                    
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  • SpringCloudAlibaba—Sentinel(限流)
                        菜鸟爪哇

                        
    前言：自己在学习过程的记录，借鉴别人文章，记录自己实现的步骤。借鉴文章：https://blog.csdn.net/u014494148/article/details/105484410Sentinel介绍Sentinel诞生于阿里巴巴，其主要目标是流量控制和服务熔断。Sentinel是通过限制并发线程的数量（即信号隔离）来减少不稳定资源的影响，而不是使用线程池，省去了线程切换的性能开销。当资源
    
                    
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  • springboot+vue项目实战一-创建SpringBoot简单项目
                        苹果酱0567
面试题汇总与解析springboot后端java中间件开发语言
                        
    这段时间抽空给女朋友搭建一个个人博客，想着记录一下建站的过程，就当做笔记吧。虽然复制zjblog只要一个小时就可以搞定一个网站，或者用cms系统，三四个小时就可以做出一个前后台都有的网站，而且想做成啥样也都行。但是就是要从新做，自己做的意义不一样，更何况，俺就是专门干这个的，嘿嘿嘿要做一个网站，而且从零开始，首先呢就是技术选型了，经过一番思量决定选择-SpringBoot做后端，前端使用Vue做一
    
                    
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  • JavaScript 中，深拷贝（Deep Copy）和浅拷贝（Shallow Copy）
                        跳房子的前端
前端面试javascript开发语言ecmascript
                        
    在JavaScript中，深拷贝（DeepCopy）和浅拷贝（ShallowCopy）是用于复制对象或数组的两种不同方法。了解它们的区别和应用场景对于避免潜在的bugs和高效地处理数据非常重要。以下是对深拷贝和浅拷贝的详细解释，包括它们的概念、用途、优缺点以及实现方式。1.浅拷贝（ShallowCopy）概念定义：浅拷贝是指创建一个新的对象或数组，其中包含了原对象或数组的基本数据类型的值和对引用数
    
                    
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  • JAVA·一个简单的登录窗口
                        MortalTom
java开发语言学习
                        
    文章目录概要整体架构流程技术名词解释技术细节资源概要JavaSwing是Java基础类库的一部分，主要用于开发图形用户界面（GUI）程序整体架构流程新建项目，导入sql.jar包（链接放在了文末），编译项目并运行技术名词解释一、特点丰富的组件提供了多种可视化组件，如按钮（JButton）、文本框（JTextField）、标签（JLabel）、下拉列表（JComboBox）等，可以满足不同的界面设计
    
                    
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  • Spring MVC 全面指南：从入门到精通的详细解析
                        一杯梅子酱
技术栈学习springmvcjava
                        
    引言：SpringMVC，作为Spring框架的一个重要模块，为构建Web应用提供了强大的功能和灵活性。无论是初学者还是有一定经验的开发者，掌握SpringMVC都将显著提升你的Web开发技能。本文旨在为初学者提供一个全面且易于理解的学习路径，通过详细的知识点分析和实际案例，帮助你快速上手SpringMVC，让学习过程既深刻又高效。一、SpringMVC简介1.1什么是SpringMVC？Spri
    
                    
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  • Spring Boot中实现跨域请求
                        BABA8891
springboot后端java
                        
    在SpringBoot中实现跨域请求（CORS，Cross-OriginResourceSharing）可以通过多种方式，以下是几种常见的方法：1.使用@CrossOrigin注解在SpringBoot中，你可以在控制器或者具体的请求处理方法上使用@CrossOrigin注解来允许跨域请求。在控制器上应用：importorg.springframework.web.bind.annotation.
    
                    
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  • WebMagic：强大的Java爬虫框架解析与实战
                        Aaron_945
Javajava爬虫开发语言
                        
    文章目录引言官网链接WebMagic原理概述基础使用1.添加依赖2.编写PageProcessor高级使用1.自定义Pipeline2.分布式抓取优点结论引言在大数据时代，网络爬虫作为数据收集的重要工具，扮演着不可或缺的角色。Java作为一门广泛使用的编程语言，在爬虫开发领域也有其独特的优势。WebMagic是一个开源的Java爬虫框架，它提供了简单灵活的API，支持多线程、分布式抓取，以及丰富的
    
                    
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  • 算法 单链的创建与删除
                                    换个号韩国红果果
c算法
                                    
    
先创建结构体
struct student {
	int data;
	//int tag;//标记这是第几个
	struct student *next;
};
//  addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
		if(h==NULL)  //??????
			
    
                                
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  • 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
                                    白糖_
java中间件
                                    
           断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章，这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难，但每一个屏障都会有解决方案，最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。 
  
       看完整章内容，
    
                                
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  • zeus持久层spring事务单元测试
                                    deng520159
javaDAOspringjdbc
                                    
    今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病, 
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试 
  
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.junit.Test;
import 
    
                                
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  • Rss 订阅 开发
                                    周凡杨
htmlxml订阅rss规范
                                    
      
              RSS是 Really Simple Syndication的缩写（对rss2.0而言，是这三个词的缩写，对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写，1.0与2.0走的是两个体系）。 
  
RSS
    
                                
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  • 分页查询实现
                                    g21121
分页查询
                                    
    在查询列表时我们常常会用到分页，分页的好处就是减少数据交换，每次查询一定数量减少数据库压力等等。 
按实现形式分前台分页和服务器分页： 
前台分页就是一次查询出所有记录，在页面中用js进行虚拟分页，这种形式在数据量较小时优势比较明显，一次加载就不必再访问服务器了，但当数据量较大时会对页面造成压力，传输速度也会大幅下降。 
服务器分页就是每次请求相同数量记录，按一定规则排序，每次取一定序号直接的数据
    
                                
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  • spring jms异步消息处理
                                    510888780
jms
                                    
    spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器，常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量，以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理，进一步提高性能，减少侦听器的阻塞。具体配置如下： 
    
                                
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  • highCharts柱状图
                                    布衣凌宇
hightCharts柱图
                                    
    第一步：导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步：写controller 
  
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController {  private UserServi
    
                                
    • 
                                
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入）
                                    aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
                                    
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 
IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 
如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
    
                                
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  • TLS java简单实现
                                    antlove
javasslkeystoretlssecure
                                    
      
1. SSLServer.java 
package ssl;

import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import 
    
                                
    • 
                                
  • Zip解压压缩文件
                                    百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
                                    
      
 ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件; 
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName)); 
  
  
&n
    
                                
    • 
                                
  • underscore.js 学习（一）
                                    bijian1013
JavaScriptunderscore
                                    
            工作中需要用到underscore.js，发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库，里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。       学
    
                                
    • 
                                
  • java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
                                    bijian1013
javajvmjstatd
                                    
    1.介绍 
        jstatd是一个基于RMI（Remove Method Invocation）的服务程序，它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁，并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。 
        jstatd是基于RMI的，所以在运行jstatd的服务
    
                                
    • 
                                
  • 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
                                    bit1129
transactional
                                    
    Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力，如下是@Transactional注解的定义： 
  
/*
 * Copyright 2002-2010 the original author or authors.
 *
 * Licensed under the Apache License, Version 
    
                                
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  • 我(程序员)的前进方向
                                    bitray
程序员
                                    
    作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
    
                                
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  • nginx lua开发经验总结
                                    ronin47

                                    
    使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下  1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
    
                                
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  • java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶
                                    bylijinnan
java
                                    
    
import java.util.Stack;

public class ReverseStackRecursive {

	/**
	 * Q 66.颠倒栈。
	 * 题目：用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。
	 * 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶。
	 *1. Pop the top element
	 *2. Revers
    
                                
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  • 正确理解Linux内存占用过高的问题
                                    cfyme
linux
                                    
    Linux开机后，使用top命令查看，4G物理内存发现已使用的多大3.2G，占用率高达80%以上： 
Mem:   3889836k total,  3341868k used,   547968k free,   286044k buffers 
Swap:  6127608k total,&nb
    
                                
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  • [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
                                    comsci
工作流
                                    
     
 
     当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。 
 
      而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
    
                                
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  • 自定义类的equals函数
                                    dai_lm
equals
                                    
    仅作笔记使用 
 

public class VectorQueue {

	private final Vector<VectorItem> queue;

	private class VectorItem {
		private final Object item;
		private final int quantity;

		public VectorI
    
                                
    • 
                                
  • Linux下安装R语言
                                    datageek
R语言 linux
                                    
    命令如下：sudo gedit  /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
    
                                
    • 
                                
  • 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
                                    dcj3sjt126com
mysql
                                    
    MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了 
  
方法一：进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可 
　　方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
    
                                
    • 
                                
  • 单一功能原则
                                    dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
                                    
    单一功能原则[
编辑]            
SOLID    原则    
 
 单一功能原则 
 开闭原则 
 Liskov代换原则 
 接口隔离原则 
 依赖反转原则 
      
 
 查   
 论   
 编 
      
在面向对象编程领域中，单一功能原则（Single responsibility principle）规定每个类都应该有
    
                                
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  • POJO、VO和JavaBean区别和联系
                                    fanmingxing
VOPOJOjavabean
                                    
    POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比POJO复杂很多，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
    
                                
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  • SpringSecurity3.X--LDAP：AD配置
                                    hanqunfeng
SpringSecurity
                                    
    前面介绍过基于本地数据库验证的方式，参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226，这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证，权限依旧存储在本地数据库中】。 
  
将配置文件中的如下部分删除： 
  <!-- 认证管理器，使用自定义的UserDetailsService，并对密码采用md5加密-->  
  
    
                                
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  • mac mysql 修改密码
                                    IXHONG
mysql
                                    
    $ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码（注意，这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令，如果是修改密码，还需在-
    
                                
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  • 设计模式--抽象工厂模式
                                    kerryg
设计模式
                                    
    抽象工厂模式： 
 
    工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。 
 
    总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
    
                                
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  • 评"高中女生军训期跳楼”
                                    nannan408

                                    
       首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。 
   孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
    
                                
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  • scala如何读取和写入文件内容？
                                    qindongliang1922
javajvmscala
                                    
    直接看如下代码： 
 
package file

import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset

import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}

/**
 * Created by qindongliang on 2015/
    
                                
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  • C语言算法之百元买百鸡
                                    qiufeihu
c算法
                                    
    中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”，鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁，母，雏各几何？ 
代码如下： 
#include <stdio.h>
int main()
{
	int cock,hen,chick;                               /*定义变量为基本整型*/
	for(coc
    
                                
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  • Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
                                    wyz2009107220
NameNode
                                    
    正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。 
1. Secondary NameNode 
原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image 
优点：Hadoop较早的版本都自带，
    
                                
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