MQ入门(二):java客户端SpringAMQP

news2024/9/24 1:59:49

目录

1.SpringAMQP

1.1.导入demo工程

1.2.快速入门

1.2.1.消息发送

1.2.2.消息接收

1.2.3.测试

1.3.WorkQueues模型

1.4.交换机类型

1.4.1.Fanout交换机

1.4.2.Direct交换机

1.4.3.Topic交换机

1.5.声明队列和交换机

1.5.1.基于注解声明

1.6.消息转换器

1.6.1.测试默认转换器

1.6.2.配置JSON转换器

1.6.3.消费者接收Object


1.SpringAMQP

将来我们开发业务功能的时候,肯定不会在控制台收发消息,而是应该基于编程的方式。由于RabbitMQ采用了AMQP协议,因此它具备跨语言的特性。任何语言只要遵循AMQP协议收发消息,都可以与RabbitMQ交互。并且RabbitMQ官方也提供了各种不同语言的客户端。

但是,RabbitMQ官方提供的Java客户端编码相对复杂,一般生产环境下我们更多会结合Spring来使用。而Spring的官方刚好基于RabbitMQ提供了这样一套消息收发的模板工具:SpringAMQP。并且还基于SpringBoot对其实现了自动装配,使用起来非常方便。

SpringAMQP官方网址:Spring AMQP

SpringAMQP提供了三个功能:
- 自动声明队列、交换机及其绑定关系
- 基于注解的监听器模式,异步接收消息
- 封装了RabbitTemplate工具,用于发送消息

1.1.导入demo工程

为方便我们学习SpringAMQP的使用,导入demo工程:

然后用Idea打开,项目结构如图:

包括三部分:
- mq-demo:父工程,管理项目依赖
- publisher:消息的发送者
- consumer:消息的消费者

在该工程中已经配置好了SpringAMQP相关的依赖:
主要是AMQP的依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>cn.itcast.demo</groupId>
    <artifactId>mq-demo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <modules>
        <module>publisher</module>
        <module>consumer</module>
    </modules>
    <packaging>pom</packaging>

    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.7.12</version>
        <relativePath/>
    </parent>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>
        <!--AMQP依赖,包含RabbitMQ-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
        </dependency>
        <!--单元测试-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

现在可以直接使用SpringAMQP了。

1.2.快速入门

在之前的案例中,我们都是经过交换机发送消息到队列,不过有时候为了测试方便,我们也可以直接向队列发送消息,跳过交换机。

在入门案例中,我们就演示这样的简单模型,如图:

也就是:
- publisher直接发送消息到队列
- 消费者监听并处理队列中的消息

注意:这种模式一般测试使用,很少在生产中使用。

为了方便测试,我们现在控制台新建一个队列:simple.queue

添加成功:

接下来,我们就可以利用Java代码收发消息了。
 

1.2.1.消息发送

首先配置MQ地址,在publisher服务的application.yml中添加配置:

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.52.135 # 你的虚拟机IP
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: /hmall # 虚拟主机  之前已经创建的
    username: hmall # 用户名
    password: 123 # 密码

然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest,并利用RabbitTemplate实现消息发送:
核心代码:

打开控制台,可以看到消息已经发送到队列中:

接下来,我们再来实现消息接收。
 

1.2.2.消息接收

首先配置MQ地址,在consumer服务的application.yml中添加配置:

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.52.135 # 你的虚拟机IP
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: /hmall # 虚拟主机
    username: hmall # 用户名
    password: 123 # 密码

然后在consumer服务的com.itheima.consumer.listener包中新建一个类SpringRabbitListener核心代码如下:

@Component
public class SpringRabbitListener {
        // 利用RabbitListener来声明要监听的队列信息
    // 将来一旦监听的队列中有了消息,就会推送给当前服务,调用当前方法,处理消息。
    // 可以看到方法体中接收的就是消息体的内容
    @RabbitListener(queues = "simple.queue")
    public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {
        System.out.println("spring 消费者接收到消息:【" + msg + "】");
    }
}

1.2.3.测试

启动consumer服务,然后在publisher服务中运行测试代码,发送MQ消息。最终consumer收到消息:

1.3.WorkQueues模型

Work queues,任务模型。简单来说就是多个消费者绑定到一个队列,共同消费队列中的消息

当消息处理比较耗时的时候,可能生产消息的速度会远远大于消息的消费速度。长此以往,消息就会堆积越来越多,无法及时处理。
此时就可以使用work 模型,多个消费者共同处理消息处理,消息处理的速度就能大大提高了。

接下来,我们就来模拟这样的场景。

首先,我们在控制台创建一个新的队列,命名为work.queue

(1)消息发送

这次我们循环发送,模拟大量消息堆积现象。

在publisher服务中的SpringAmqpTest类中添加一个测试方法:

(2)消息接收

要模拟多个消费者绑定同一个队列,我们在consumer服务的SpringRabbitListener中添加2个新的方法:

注意到这两消费者,都设置了Thead.sleep,模拟任务耗时:
- 消费者1 sleep了20毫秒,相当于每秒钟处理50个消息
- 消费者2 sleep了200毫秒,相当于每秒处理5个消息

(3)测试

启动ConsumerApplication后,在执行publisher服务中刚刚编写的发送测试方法testWorkQueue。最终结果如下:

可以看到消费者1和消费者2每人都消费了25条消息
- 消费者1很快完成了自己的25条消息
- 消费者2却在缓慢的处理自己的25条消息。

也就是说消息是平均分配给每个消费者(轮询,并没有考虑到消费者的处理能力。导致1个消费者空闲,另一个消费者忙的不可开交。没有充分利用每一个消费者的能力,最终消息处理的耗时远远超过了1秒。这样显然是有问题的。

为了解决这样的问题,有以下配置:

(4)能者多劳

在spring中有一个简单的配置,可以解决这个问题。我们修改consumer服务的application.yml文件,添加配置:

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        prefetch: 1 # 每次只能获取一条消息,处理完成才能获取下一个消息

再次测试可以发现:由于消费者1处理速度较快,所以处理了更多的消息;消费者2处理速度较慢,只处理了6条消息。而最终总的执行耗时也在1秒左右,大大提升。

正所谓能者多劳,这样充分利用了每一个消费者的处理能力,可以有效避免消息积压问题。

(5)总结
Work模型的使用:

  • 多个消费者绑定到一个队列,加快处理速度,同一条消息只会被一个消费者处理

  • 通过设置prefetch来控制消费者预取的消息数量,处理完一条再拿下一条,能者多劳。

1.4.交换机类型

在之前的两个测试中,都没有交换机,生产者直接发送消息到队列。而一旦引入交换机,消息发送的模式会有很大变化:

可以看到,在订阅模型中,多了一个exchange角色,而且过程略有变化:
- Publisher:生产者,不再发送消息到队列中,而是发给交换机
- Exchange:交换机,一方面,接收生产者发送的消息。另一方面,知道如何处理消息,例如递交给某个特别队列、递交给所有队列、或是将消息丢弃。到底如何操作,取决于Exchange的类型。
- Queue:消息队列也与以前一样,接收消息、缓存消息。不过队列一定要与交换机绑定。
- Consumer:消费者,与以前一样,订阅队列,没有变化

Exchange(交换机)只负责转发消息,不具备存储消息的能力,因此如果没有任何队列与Exchange绑定,或者没有符合路由规则的队列,那么消息会丢失!

交换机的类型有四种:

  • Fanout广播,将消息交给所有绑定到交换机的队列。我们最早在控制台使用的正是Fanout交换机

  • Direct订阅,基于RoutingKey(路由key)发送给订阅了消息的队列

  • Topic通配符订阅,与Direct类似,只不过RoutingKey可以使用通配符

  • Headers头匹配,基于MQ的消息头匹配,用的较少。

1.4.1.Fanout交换机

广播模式下,消息发送流程是这样的:

- 1)  可以有多个队列
- 2)  每个队列都要绑定到Exchange(交换机)
- 3)  生产者发送的消息,只能发送到交换机
- 4)  交换机把消息发送给绑定过的所有队列
- 5)  订阅队列的消费者都能拿到消息

接下来通过一个案例入门:

(1)声明队列和交换机

在控制台创建队列fanout.queue1,再以同样的方法创建队列fanoutqueue2:

然后再创建一个交换机:

然后绑定队列fanout.queue1到交换机:再以同样的方式绑定fanout.queue2到交换机

(2)消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法:

@Test
public void testFanoutExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "hmall.fanout";
    // 消息
    String message = "hello, everyone!";
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
    //与之前的测试不同的是,这个方法需要有三个参数。
    //三个参数,中间的参数可以为空。
}

(3)消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加两个方法,作为消费者:

@RabbitListener(queues = "fanout.queue1")
public void listenFanoutQueue1(String msg) {
    System.out.println("消费者1接收到Fanout消息:【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(queues = "fanout.queue2")
public void listenFanoutQueue2(String msg) {
    System.out.println("消费者2接收到Fanout消息:【" + msg + "】");
}

(4)总结

交换机的作用是什么?

(1)接收publisher发送的消息
(2)将消息按照规则路由到与之绑定的队列
(3)不能缓存消息,路由失败,消息丢失
(4)FanoutExchange的会将消息路由到每个绑定的队列

1.4.2.Direct交换机

在Fanout模式中,一条消息,会被所有订阅的队列都消费。但是,在某些场景下,我们希望不同的消息被不同的队列消费。这时就要用到Direct类型的Exchange。
基本流程如下:

在Direct模型下:
- 队列与交换机的绑定,不能是任意绑定了,而是要指定一个RoutingKey(路由key)
- 消息的发送方在 向 Exchange发送消息时,也必须指定消息的 RoutingKey。
- Exchange不再把消息交给每一个绑定的队列,而是根据消息的Routing Key进行判断,只有队列的Routingkey与消息的 Routing key完全一致,才会接收到消息

接下来通过一个案例入门:

(1)声明队列和交换机

首先在控制台声明两个队列direct.queue1direct.queue2,这里不再展示过程:

然后声明一个direct类型的交换机,命名为hmall.direct:

然后使用redblue作为key,绑定direct.queue1hmall.direct

同理,使用redyellow作为key,绑定direct.queue2hmall.direct,步骤略,最终结果:

(2)消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法:

@RabbitListener(queues = "direct.queue1")
public void listenDirectQueue1(String msg) {
    System.out.println("消费者1接收到direct.queue1的消息:【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(queues = "direct.queue2")
public void listenDirectQueue2(String msg) {
    System.out.println("消费者2接收到direct.queue2的消息:【" + msg + "】");
}

(3)消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法:

@Test
public void testSendDirectExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "hmall.direct";
    // 消息
    String message = "红色警报!日本乱排核废水,导致海洋生物变异,惊现哥斯拉!";
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "red", message);
}

由于使用的red这个key,所以两个消费者都收到了消息:

我们再切换为blue这个key:

@Test
public void testSendDirectExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "hmall.direct";
    // 消息
    String message = "最新报道,哥斯拉是居民自治巨型气球,虚惊一场!";
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "blue", message);
}

你会发现,只有消费者1收到了消息:

(4)总结
描述下Direct交换机与Fanout交换机的差异?

- Fanout交换机将消息路由给每一个与之绑定的队列
- Direct交换机根据RoutingKey判断路由给哪个队列
- 如果多个队列具有相同的RoutingKey,则与Fanout功能类似

1.4.3.Topic交换机

Topic类型的ExchangeDirect相比,都是可以根据RoutingKey把消息路由到不同的队列。
只不过Topic类型Exchange可以让队列在绑定BindingKey 的时候使用通配符!

BindingKey 一般都是有一个或多个单词组成,多个单词之间以.分割,例如: item.insert

通配符规则:
- #:匹配一个或多个词
- *:匹配不多不少恰好1个词

举例:
- item.#:能够匹配item.spu.insert 或者 item.spu
- item.*:只能匹配item.spu

图示:

假如此时publisher发送的消息使用的RoutingKey共有四种:
- china.news 代表有中国的新闻消息;
- china.weather 代表中国的天气消息;
- japan.news 则代表日本新闻
- japan.weather 代表日本的天气消息;

解释:
- topic.queue1:绑定的是china.# ,凡是以 china.开头的routing key 都会被匹配到,包括:
  - china.news
  - china.weather
- topic.queue2:绑定的是#.news ,凡是以 .news结尾的 routing key 都会被匹配。包括:
  - china.news
  - japan.news

接下来,我们就按照上图所示,来演示一下Topic交换机的用法。

首先,在控制台按照图示例子创建队列、交换机,并利用通配符绑定队列和交换机。此处步骤略。最终结果如下:

(1)消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法:

/**
 * topicExchange
 */
@Test
public void testSendTopicExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "hmall.topic";
    // 消息
    String message = "喜报!孙悟空大战哥斯拉,胜!";
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.news", message);
}

(2)消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法:

@RabbitListener(queues = "topic.queue1")
public void listenTopicQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者1接收到topic.queue1的消息:【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(queues = "topic.queue2")
public void listenTopicQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者2接收到topic.queue2的消息:【" + msg + "】");
}

(3)总结
描述下Direct交换机与Topic交换机的差异?

(1)Topic交换机接收的消息RoutingKey必须是多个单词,以 . 分割
(2)Topic交换机与队列绑定时的bindingKey可以指定通配符
(3)#:代表0个或多个词
(4)*:代表1个词

1.5.声明队列和交换机

在之前我们都是基于RabbitMQ控制台来创建队列、交换机。但是在实际开发时,队列和交换机是程序员定义的,将来项目上线,又要交给运维去创建。那么程序员就需要把程序中运行的所有队列和交换机都写下来,交给运维。在这个过程中是很容易出现错误的。

因此推荐的做法是由程序启动时检查队列和交换机是否存在,如果不存在自动创建。

1.5.1.基于注解声明

基于@Bean的方式声明队列和交换机比较麻烦,这里我们只讲解基于注解方式来声明。

注意声明的文件是Listener下的,在监听者位置声明

我们同样声明Direct模式的交换机和队列:

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "hmall.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者1接收到direct.queue1的消息:【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "hmall.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者2接收到direct.queue2的消息:【" + msg + "】");
}

再试试Topic模式:

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "hmall.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "china.#"
))
public void listenTopicQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者1接收到topic.queue1的消息:【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "hmall.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者2接收到topic.queue2的消息:【" + msg + "】");
}

非常简便

1.6.消息转换器

Spring的消息发送代码接收的消息体是一个Object:

而在数据传输时,它会把你发送的消息序列化为字节发送给MQ,接收消息的时候,还会把字节反序列化为Java对象。
只不过,默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化。众所周知,JDK序列化存在下列问题:
- 数据体积过大
- 有安全漏洞
- 可读性差

我们来测试一下。

1.6.1.测试默认转换器

1)创建测试队列
首先,我们在consumer服务中声明一个新的配置类:

利用@Bean的方式创建一个队列,
具体代码:

注意,这里我们先不要给这个队列添加消费者,我们要查看消息体的格式。
重启consumer服务以后,该队列就会被自动创建出来了:

2)发送消息
我们在publisher模块的SpringAmqpTest中新增一个消息发送的代码,发送一个Map对象:

发送消息后查看控制台:

可以看到消息格式非常不友好。

1.6.2.配置JSON转换器

显然,JDK序列化方式并不合适。我们希望消息体的体积更小、可读性更高,因此可以使用JSON方式来做序列化和反序列化。

publisherconsumer两个服务中都引入依赖:

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId>
    <artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId>
    <version>2.9.10</version>
</dependency>

注意!如果项目中引入了spring-boot-starter-web依赖,则无需再次引入Jackson依赖。

配置消息转换器,在publisherconsumer两个服务的启动类中添加一个Bean即可:

@Bean
public MessageConverter messageConverter(){
    // 1.定义消息转换器
    Jackson2JsonMessageConverter jackson2JsonMessageConverter = new Jackson2JsonMessageConverter();
    // 2.配置自动创建消息id,用于识别不同消息,也可以在业务中基于ID判断是否是重复消息
    jackson2JsonMessageConverter.setCreateMessageIds(true);
    return jackson2JsonMessageConverter;
}

消息转换器中添加的messageId可以便于我们将来做幂等性判断。

此时,我们到MQ控制台删除object.queue中的旧的消息。然后再次执行刚才的消息发送的代码,到MQ的控制台查看消息结构:

1.6.3.消费者接收Object

我们在consumer服务中定义一个新的消费者,publisher是用Map发送,那么消费者也一定要用Map接收,格式如下:

@RabbitListener(queues = "object.queue")
public void listenSimpleQueueMessage(Map<String, Object> msg) throws InterruptedException {
    System.out.println("消费者接收到object.queue消息:【" + msg + "】");
}

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2159045.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Centos Stream 9根目录扩容

要将 sda 的剩余空间扩展给 cs-root&#xff0c;可以按照以下步骤进行操作。假设你已经有剩余的未分配空间在 sda 上。 步骤 1&#xff1a;查看当前磁盘分区情况 首先&#xff0c;确保你有未分配的空间在 sda 上。 lsblk步骤 2&#xff1a;创建新的分区 使用 fdisk 或 par…

SpringBoot+Aop+注解方式 实现多数据源动态切换

整体思路&#xff1a; 引入基本依赖SpringBootAopMySqlMyBatislombok在配置文件中配置多个数据源创建数据源配置类用于读取配置编写用于标识切换数据源的注解创建数据源切换工具类DataSourceContextHolder编写切面类用于在注解生效处切换数据源编写配置类&#xff0c;加载数据…

在线文档搜索服务测试报告

目录 1. 项目背景: 2. 项目功能: 3. 测试计划: 1. 项目背景: 1.1 在线搜索服务的前端主要一下几个功能, 分别是进入搜索引擎界面(有提示输入关键词信息); 进行输入关键词的界面, 以及显示有关关键词的文档url, 点击跳转至目标文档的界面; 1.2 该在线搜索服务的文档可以实现用…

2024/9/22周报

文章目录 摘要Abstract可能的数据结构数据集结构 数据处理步骤数据集示例人工智能模型应用关键评估目标评价指标分类应用实例最终目标多目标优化的基本概念1. Pareto最优解&#xff08;Pareto Optimality&#xff09;2. 目标权重法&#xff08;Weighted Sum Method&#xff09;…

Python3 爬虫教程 - Web 网页基础

Web网页基础 1&#xff0c;网页的组成HTMLcssJavaScript2&#xff0c;网页的结构 3&#xff0c;节点树及节点间的关系4&#xff0c;选择器开头代表选择 id&#xff0c;其后紧跟 id 的名称。如&#xff1a;div 节点的 id 为 container&#xff0c;那么就可以表示为 #container 1…

Vue3(二)计算属性Computed,监视属性watch,watchEffect,标签的ref属性,propos属性,生命周期,自定义hook

文章目录 一 、计算属性1. 简写2. 完整写法 二、监视watch1. 监视【ref】定义的【基本类型】数据2. 监视【ref】定义的【对象类型】数据3. 监视【reactive】定义的【对象类型】数据4. 监视【ref】或【reactive】定义的【对象类型】数据中的某个属性5. 监视多个数据总结 三、wat…

matlab之数据处理:滑动平均滤波算法与五点三次平滑算法

关注微♥公众号&#xff1a;“电击小子程高兴的MATLAB小屋”获取专属优惠 一.滑动平均滤波算法 算数平均滤波需要多次采样后才能得出一个有效值&#xff0c;如果被检测量变化较快&#xff0c;多次采样后才输出一次有效值&#xff0c;表现就是系统反应迟钝。将当前采样值与之前…

LLM大模型开源微调宝典:LLaMA Factory,汇聚100+国内外实战教程

LLaMA Factory是一个高效、易用、可扩展的开源全栈大模型微调框架&#xff0c;并得到Hugging Face、Avalon Labs、美团等多家国内外企业的关注或落地应用。 本次分享将从大模型高效训练的角度详细剖析LLaMA Factory的构建动机与组成模块&#xff0c;包括上百种大模型的全栈微调…

19_Python中的上下文管理器

Python中的上下文管理器 在Python中&#xff0c;上下文管理器&#xff08;Context Manager&#xff09;是一种用于资源管理的技术&#xff0c;它可以确保资源在使用后被正确释放&#xff0c;例如文件、网络连接或锁。 上下文管理器&#xff08;Context Manager&#xff09;是…

每日一练:二叉树的直径

543. 二叉树的直径 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 一、题目要求 给你一棵二叉树的根节点&#xff0c;返回该树的 直径 。 二叉树的 直径 是指树中任意两个节点之间最长路径的 长度 。这条路径可能经过也可能不经过根节点 root 。 两节点之间路径的 长度 由它们之…

SpringBoot实现OAuth客户端

背景 5 月份的时候&#xff0c;我实践并整理了一篇博客&#xff1a;SpringBoot搭建OAuth2&#xff0c;该博客完成之后&#xff0c;本以为能对OAuth2的认证机制更加清晰&#xff0c;但我却觉得自己更“迷惘”了。 抛开我在项目中积累的浅薄经验不谈&#xff0c;单从在网…

9月16日笔记

访问控制列表 访问控制列表(ACL)是访问控制项(Access Control Entry , ACE)的列表。安全对象的安全描述可以通过两种访问控制列表DACL和SACL进行。 DACL DACL 是由一条条的访问控制项(ACE)条目构成的&#xff0c;每条ACE定义了哪些用户或组对该对象拥有怎样的访问权限。DACL…

进阶SpringBoot之集合 Redis

&#xff08;在跑 Redis 测试之前&#xff0c;需要先安装 Redis&#xff0c;并开启 Redis 服务&#xff09; Spring Boot 项目添加依赖 NoSQL -> Spring Data Redis pom.xml 文件如下 <dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot<…

实时数据的处理一致性

实时数据一致性的定义以及面临的挑战‍‍‍‍‍ 数据一致性通常指的是数据在整个系统或多个系统中保持准确、可靠和同步的状态。在实时数据处理中&#xff0c;一致性包括但不限于数据的准确性、完整性、时效性和顺序性。 下图是典型的实时/流式数据处理的流程&#xff1a; 1、…

佰朔资本:沪港通,深港通,港股通的区别与联系?

沪港通&#xff0c;深港通&#xff0c;港股通的差异与联系&#xff1a; 1、沪港通是“沪港股票市场生意互联互通机制”的简称&#xff0c;包含“沪股通”和“沪港通下的港股通”。 &#xff08;1&#xff09;“沪股通”是指投资者托付香港经纪商&#xff0c;经由联交地址上海…

kettle从入门到精通 第八十六课 ETL之kettle kettle调用https接口忽略SSL校验

1、在使用kettle调用接口的时候不可避免要调用http或者https接口&#xff0c;调用http接口kettle可以正常工作&#xff0c;但是遇到https接口的时候kettle就会提示证书有误&#xff0c;无法正常调用接口&#xff0c;今天咱们一起通过自研插件的方式来解决这个问题。自研插件需要…

启明云端WT32C3-S2模组,乐鑫ESP32-C3芯片开发应用,设备联网通信方案

随着科技的飞速发展&#xff0c;我们正步入一个全新的时代——物联网时代。在这个时代&#xff0c;每一个设备都不再是孤立的个体&#xff0c;而是通过无线网络相互连接、相互沟通的智能节点。 想象一下&#xff0c;当你走进家门&#xff0c;灯光自动亮起&#xff0c;空调调整…

认识NDK

什么是NDK&#xff08;Native Development Kit&#xff09; The Android NDK is a toolset that lets you implement parts of your app in native code, using languages such as C and C. &emdp; Android NDK 是一个工具集&#xff0c;可让您使用 C 和 C 等语言以原生代…

CANdela/Diva系列8--如何生成0x27服务解锁的DLL

本系列的上一篇文章中&#xff0c;我们介绍了如何在CDD文件中去根据客户需求来配置诊断服务&#xff0c;其实每个诊断服务的配置方式都是大同小异&#xff0c;但是0x27服务略有不同&#xff0c;为了能够让CDD文件根据ECU返回的种子去自动计算出密钥&#xff0c;需要添加一个解锁…

流域碳中和技术

随着全球气候变化的加剧&#xff0c;碳中和已成为实现可持续发展的重要目标之一。碳中和不仅仅是能源和工业领域的调整&#xff0c;它涉及整个生态系统的转型与再生。在这一过程中&#xff0c;流域的生态系统作为水、土、生物多样性等自然资源的集成体&#xff0c;扮演着至关重…