Java面试黄金宝典10

news2025/3/26 20:41:34

1. Tomcat 的负载均衡方式

  • 定义

Tomcat 的负载均衡是将客户端的请求均匀分配到多个 Tomcat 实例上，以提高系统的处理能力和可用性。常见的负载均衡方式有以下几种：

  • 硬件负载均衡

  • 原理：采用专门的硬件设备，如 F5 Big - IP、Cisco ACE 等。这些设备具备高性能的处理器和网络接口，凭借预设的算法（像轮询、加权轮询、最少连接等）对客户端请求进行分析，迅速将请求转发至不同的 Tomcat 服务器。其基于硬件层面的优化，能在极短时间内处理大量网络数据包，实现高效的请求分发。
  • 优点
    1. 高性能：拥有强大的数据包转发能力，可轻松应对高并发场景下的大量请求，确保系统响应迅速。
    2. 可靠性强：具备冗余设计和自动故障切换功能。当部分硬件出现故障时，能立即切换到备用设备，保障服务不间断运行，最大程度减少对业务的影响。
    3. 功能丰富：支持多种负载均衡算法，还集成了如防火墙、SSL 卸载等安全特性，可根据不同业务需求进行灵活配置，增强系统的安全性和稳定性。
  • 缺点
    1. 成本高：硬件设备的购买成本高昂，后续的维护、升级费用也相当可观，对于预算有限的企业来说是较大的负担。
    2. 配置和维护复杂：需要专业技术人员进行操作，对技术人员的技能和经验要求较高，增加了人力成本和管理难度。

  • 软件负载均衡

  • Apache + Tomcat
    • 原理：Apache 作为前端服务器接收客户端请求，通过 mod_jk 或 mod_proxy 模块与 Tomcat 通信。mod_jk 专为 Apache 和 Tomcat 设计，使用 AJP 协议；mod_proxy 则支持 HTTP 或 AJP 协议。Apache 依据配置规则，将请求精准转发到合适的 Tomcat 服务器。
    • 优点
      1. 成本低：Apache 是开源软件，无需额外的硬件投资，能有效降低企业的 IT 成本。
      2. 配置相对简单：有丰富的文档和活跃的社区支持，开发人员可以方便地进行配置和调试，缩短开发周期。
    • 缺点：性能相对硬件负载均衡较低，在处理大量并发请求时，由于 Apache 自身处理能力的限制，可能会成为系统的瓶颈。
  • Nginx + Tomcat
    • 原理：Nginx 是高性能的 HTTP 服务器和反向代理服务器。它接收客户端请求后，根据配置的负载均衡算法（如轮询、加权轮询、IP 哈希等），使用 HTTP 协议将请求转发到不同的 Tomcat 服务器。Nginx 采用事件驱动架构，能高效处理大量并发连接。
    • 优点
      1. 性能高：事件驱动架构使其能高效处理大量并发请求，响应速度快，可显著提升系统的整体性能。
      2. 配置灵活：可以根据不同的业务需求进行定制化配置，如设置不同的负载均衡算法、添加自定义的请求处理规则等。
    • 缺点：对于复杂的应用场景，配置可能会比较复杂，需要开发人员对 Nginx 有深入的了解和丰富的实践经验。

  • 要点
  1. 不同的负载均衡方式适用于不同的场景。硬件负载均衡适用于对性能和可靠性要求极高的大型企业级应用；软件负载均衡适用于中小型应用，具有成本低、配置灵活的优点。
  2. 在选择负载均衡方式时，需要综合考虑系统的并发量、性能要求、成本预算、技术团队能力等多方面因素。

  • 应用
  1. 可以结合多种负载均衡方式，构建多层次的负载均衡架构。例如，先使用硬件负载均衡设备进行初步的请求分发，再利用 Nginx 对分发后的请求进行二次负载均衡，进一步提高系统的性能和可靠性。
  2. 随着云计算的发展，云服务提供商提供的负载均衡服务，如 Amazon ELB、阿里云负载均衡等，具有易于管理、可扩展性强等优点，可以根据需求灵活选择使用。

2. 什么是 Netty

  • 定义

Netty 是一个基于 Java NIO 的高性能、异步事件驱动的网络编程框架，用于快速开发可维护、高性能的网络服务器和客户端程序。

  • 原理

  1. 基于 Selector 机制和 EventLoop：Netty 依托 Java NIO 的 Selector 机制，通过单线程或多线程的 EventLoop 处理多个客户端的连接和读写操作。EventLoop 作为核心组件，持续监听网络事件（如连接、读、写等），一旦捕获到事件，便将其分发给相应的 ChannelHandler 进行处理。其采用高效的事件循环机制，能及时响应网络事件，减少处理延迟。
  2. ChannelPipeline 和 ChannelHandler 设计模式：ChannelPipeline 是一个 ChannelHandler 的链表，当网络事件发生时，事件会依次流经 ChannelPipeline 中的各个 ChannelHandler。ChannelHandler 可以是编码器、解码器、业务逻辑处理器等，这种设计模式使得代码结构清晰，便于维护和扩展。

  • 优点

  1. 高性能：Netty 对 Java NIO 进行了深度优化，采用零拷贝技术、高效的内存管理等手段，减少了线程上下文切换的开销，提高了系统的并发处理能力和数据传输效率。
  2. 可维护性：通过 ChannelPipeline 和 ChannelHandler 的设计模式，将不同的功能模块分离，降低了代码的耦合度。开发人员可以根据需要灵活添加、删除或修改 ChannelHandler，而不会影响其他部分的代码。
  3. 丰富的协议支持：Netty 支持多种常见的网络协议，如 HTTP、TCP、UDP、WebSocket 等，方便开发人员根据具体业务需求选择合适的协议进行开发。

  • 要点
  1. Netty 的核心是 EventLoop 和 ChannelPipeline，深入理解它们的工作原理是掌握 Netty 的关键。
  2. Netty 适用于开发对性能要求较高的网络应用，如游戏服务器、即时通讯服务器、分布式系统的网络通信模块等。

  • 应用
  1. Netty 在众多开源项目中得到广泛应用，如 Apache Dubbo、Elasticsearch、Redis 客户端 Lettuce 等。学习 Netty 有助于深入理解这些项目的底层实现，提升对分布式系统的开发和维护能力。
  2. 可以结合 Netty 和其他技术，如 Spring Boot，快速搭建高性能的网络应用。Spring Boot 提供的便捷开发环境和配置方式，能与 Netty 协同工作，提高开发效率。

3. 什么是 Hadoop

  • 定义

Hadoop 是一个开源的分布式计算平台，用于处理大规模数据集的存储和分析。它主要由以下几个核心组件组成：

  • HDFS（Hadoop Distributed File System）

  • 原理：HDFS 是分布式文件系统，将大文件分割成多个数据块，并将这些数据块分布存储在多个节点上。每个数据块有多个副本，以提高数据的可靠性。采用主从架构，NameNode 作为主节点，负责管理文件系统的命名空间和数据块的元数据；DataNode 作为从节点，负责存储实际的数据块。客户端访问文件时，先向 NameNode 获取文件的数据块信息，再直接与 DataNode 进行数据交互。
  • 优点
    1. 高容错性：数据块的多副本机制确保在某个节点出现故障时，数据仍然可以从其他副本所在节点获取，保证数据的可用性。
    2. 可扩展性：能够轻松处理 PB 级别的数据，通过添加更多的节点可以扩展存储容量和计算能力，适应不断增长的数据需求。
    3. 适合大规模数据存储和处理：将数据分散存储在多个节点上，充分利用集群的存储和计算资源，提高数据处理效率。

  • MapReduce

  • 原理：MapReduce 是一种分布式计算模型，用于大规模数据集的并行处理。它将一个大的计算任务分解为多个小的 Map 任务和 Reduce 任务。Map 任务在各个节点上并行执行，将输入数据分割和映射，生成中间结果；Reduce 任务对中间结果进行汇总和合并，生成最终结果。
  • 优点
    1. 易于并行化：能够充分利用集群的计算资源，将大任务分解为多个小任务并行执行，大大提高了计算效率。
    2. 容错性好：当某个任务失败时，系统会自动重试，保证计算的可靠性和准确性。

  • YARN（Yet Another Resource Negotiator）

  1. 原理：YARN 是 Hadoop 的资源管理系统，负责集群资源的分配和调度。采用主从架构，ResourceManager 作为主节点，负责全局的资源管理和任务调度；NodeManager 作为从节点，负责管理本节点的资源和运行任务。ResourceManager 根据各个节点的资源使用情况和任务需求，合理分配资源给不同的任务，NodeManager 在本地节点上启动和监控任务的运行。
  2. 优点：提高了资源的利用率，支持多种计算框架（如 MapReduce、Spark 等）在同一个集群上运行，避免了资源的浪费，实现了资源的共享和优化配置。

  • 要点
  1. Hadoop 的核心组件 HDFS、MapReduce 和 YARN 相互协作，共同实现大规模数据的存储和分析。
  2. Hadoop 适用于处理大规模的结构化和非结构化数据，广泛应用于日志分析、数据挖掘、机器学习等领域。

  • 应用
  1. 随着技术的发展，Hadoop 生态系统不断丰富，涌现出许多相关的技术和工具，如 HBase（分布式列存储数据库）、Hive（数据仓库工具）、Pig（数据处理脚本语言）等。可以根据不同的业务需求选择合适的技术和工具进行组合使用。
  2. 结合云计算平台（如 Amazon EMR、阿里云 E - MapReduce 等）使用 Hadoop，可以降低成本和管理复杂度。云计算平台提供便捷的资源管理和部署方式，用户可以根据实际需求灵活调整资源配置。

4. Volley 的原理及使用

  • 原理

  1. 请求队列：Volley 使用一个请求队列来管理所有的网络请求。当有新的请求产生时，会将其添加到请求队列中。请求队列会对请求进行排序和管理，确保请求按照一定的规则和顺序进行处理，避免请求混乱和冲突。
  2. 缓存机制：Volley 提供了缓存功能，用于存储已经请求过的数据。当有新的请求到来时，会先检查缓存中是否存在相应的数据，若存在且未过期，则直接从缓存中返回数据，避免重复的网络请求，从而提高应用的响应速度，减少网络流量。
  3. 线程池：Volley 使用线程池来处理网络请求，将网络请求和响应的处理放在后台线程中进行。这样可以避免在主线程中进行网络操作，防止界面卡顿，保证应用的流畅性和用户体验。线程池可以管理多个线程，根据请求的数量和复杂程度合理分配线程资源，提高网络请求的处理效率。

  • 使用步骤

  1. 添加依赖：在 build.gradle 文件中添加 Volley 的依赖。

groovy

implementation 'com.android.volley:volley:1.2.1'

  1. 创建请求队列：在 Activity 或 Application 中创建一个 RequestQueue 对象。

java

import com.android.volley.RequestQueue;
import com.android.volley.toolbox.Volley;
import android.content.Context;

public class MyApp {
    private static RequestQueue queue;

    public static RequestQueue getRequestQueue(Context context) {
        if (queue == null) {
            queue = Volley.newRequestQueue(context.getApplicationContext());
        }
        return queue;
    }
}

  1. 创建请求：根据具体需求创建不同类型的请求，如 StringRequest、JsonRequest 等。

java

import com.android.volley.Request;
import com.android.volley.Response;
import com.android.volley.VolleyError;
import com.android.volley.toolbox.StringRequest;

String url = "https://www.example.com";
StringRequest stringRequest = new StringRequest(Request.Method.GET, url,
        new Response.Listener<String>() {
            @Override
            public void onResponse(String response) {
                // 处理响应数据
            }
        }, new Response.ErrorListener() {
    @Override
    public void onErrorResponse(VolleyError error) {
        // 处理错误
    }
});

  1. 将请求添加到队列中：将创建好的请求添加到 RequestQueue 中。

java

RequestQueue queue = MyApp.getRequestQueue(context);
queue.add(stringRequest);

  • 要点
  1. Volley 适用于处理小数据量的网络请求，如 JSON 数据的获取、图片的加载等。对于大数据量的请求，可能需要考虑其他更适合的网络库。
  2. 要注意在合适的时机取消请求，避免内存泄漏。例如，在 Activity 销毁时，取消所有未完成的请求。可以通过给请求设置标签，然后在 Activity 的 onDestroy 方法中取消带有该标签的请求。

  • 应用
  1. Volley 可以结合 ImageLoader 来实现图片的加载和缓存。ImageLoader 可以对图片进行内存缓存和磁盘缓存，提高图片的加载速度，减少用户等待时间。
  2. 可以自定义 Request 类和 RetryPolicy 来满足不同的需求。例如，自定义 Request 类可以实现对请求头、请求体的自定义处理，自定义 RetryPolicy 可以调整请求失败后的重试策略，提高请求的成功率。

5. 排行榜可以使用 Redis 哪种数据结构，为什么

排行榜可以使用 Redis 的有序集合（Sorted Set）数据结构，原因如下：

  • 有序性

  1. 有序集合中的每个成员都关联一个分数，集合会根据分数对成员进行排序。在排行榜场景中，可以将用户的得分、活跃度等作为分数，通过 ZRANGE 或 ZREVRANGE 命令轻松获取排名靠前或靠后的用户列表。例如，在游戏排行榜中，将玩家的得分作为分数，使用 ZREVRANGE 命令可以按照分数从高到低的顺序获取排名前几名的玩家。

  • 唯一性

  1. 有序集合中的成员是唯一的，这保证了每个用户在排行榜中只会出现一次。如果尝试向有序集合中添加已经存在的成员，只会更新其分数，确保排行榜的准确性和一致性。

  • 高效的插入和更新操作

  1. Redis 对有序集合的插入和更新操作非常高效。当用户的得分发生变化时，使用 ZADD 命令可以快速更新用户的分数，Redis 会自动调整用户的排名。ZADD 命令的时间复杂度为 O (log (N))，其中 N 是有序集合中的成员数量，即使在数据量较大的情况下，也能保证操作的高效性。

  • 范围查询

  1. 可以使用 ZRANGE 和 ZREVRANGE 命令进行范围查询，获取指定排名范围内的用户列表。例如，获取排名前 10 的用户，或者获取排名在 11 - 20 的用户。这对于展示排行榜的不同部分非常有用，满足不同的业务需求。

  • 要点
  1. 有序集合的分数和成员的特性使得它非常适合实现排行榜功能。
  2. 在使用有序集合时，要注意分数的更新和排名的计算逻辑，确保排行榜的准确性。例如，要考虑分数的更新频率和并发更新的情况，避免出现排名错误的问题。

  • 应用
  1. 可以结合其他 Redis 数据结构，如哈希表，来存储用户的详细信息。例如，使用有序集合存储用户的排名，使用哈希表存储用户的昵称、头像等信息。这样在获取排名的同时，能够方便地获取用户的详细信息，提升用户体验。
  2. 可以设置排行榜的过期时间，定期更新排行榜数据，以保证排行榜的实时性。例如，使用 Redis 的过期机制，设置排行榜的键在一定时间后自动过期，然后重新生成排行榜数据。

6. Redis 的操作是不是原子操作

  • 定义

Redis 的大部分操作是原子操作，这意味着这些操作在执行过程中不会被其他客户端的操作打断，要么全部执行成功，要么全部不执行。

  • 单命令操作

  1. 大多数 Redis 的单命令操作都是原子操作，例如 SET、GET、INCR、DECR 等。以 INCR 命令为例，当多个客户端同时对一个键执行 INCR 操作时，Redis 会保证每个 INCR 操作都是原子的，不会出现数据不一致的问题。例如，假设有两个客户端同时对键 counter 执行 INCR 操作，最终 counter 的值会正确地增加 2。这是因为 Redis 是单线程执行命令的，同一时间只会执行一个命令，避免了并发冲突。

  • 事务操作

  1. Redis 提供了事务机制，通过 MULTI、EXEC、DISCARD 和 WATCH 等命令来实现。在一个事务中，可以将多个命令组合在一起，Redis 会将这些命令作为一个原子操作来执行。在执行事务期间，其他客户端的操作不会影响事务中的命令执行顺序。不过需要注意的是，Redis 的事务不支持回滚，一旦事务中的某个命令执行失败，其他命令仍然会继续执行。使用 MULTI 开始一个事务，然后将多个命令依次添加到事务中，最后使用 EXEC 执行事务。

  • Lua 脚本

  1. Redis 支持执行 Lua 脚本，Lua 脚本在 Redis 中是原子执行的。当执行一个 Lua 脚本时，Redis 会将脚本作为一个整体来执行，在脚本执行期间，不会执行其他客户端的命令。这使得可以在 Lua 脚本中编写复杂的逻辑，保证这些逻辑的原子性。例如，可以在 Lua 脚本中实现一个复杂的计数器逻辑，确保在并发情况下计数器的准确性。

  • 要点
  1. 利用 Redis 的原子操作可以避免并发问题，保证数据的一致性。
  2. 在使用 Redis 的事务和 Lua 脚本时，要注意其特性和适用场景。例如，在使用事务时要考虑命令执行失败的情况，在使用 Lua 脚本时要注意脚本的性能和复杂度。

  • 拓展
  1. 在分布式系统中，可以结合 Redis 的原子操作和分布式锁来实现更复杂的并发控制。例如，使用 Redis 的 SETNX 命令实现分布式锁，保证在分布式环境下对共享资源的原子访问，避免多个节点同时修改同一资源导致的数据不一致问题。
  2. 可以使用 Redis 的原子操作来实现计数器、分布式 ID 生成器等功能。例如，使用 INCR 命令生成唯一的分布式 ID，确保 ID 的唯一性和连续性。

7. Java 有哪些常用框架

Java 有许多常用的框架，这些框架可以帮助开发者提高开发效率、降低开发难度，以下是一些常见的 Java 框架：

  • Web 开发框架

  • Spring Framework
    1. 原理：Spring 是一个轻量级的 Java 开发框架，采用 IoC（控制反转）和 AOP（面向切面编程）的设计思想。IoC 通过依赖注入（DI）的方式，将对象的创建和依赖关系的管理交给 Spring 容器，降低了代码的耦合度；AOP 允许开发者在不修改原有代码的情况下，对程序的功能进行增强，如日志记录、事务管理等。Spring 容器负责创建和管理对象，通过配置文件或注解的方式将对象之间的依赖关系注入到对象中。
    2. 应用场景：广泛应用于企业级 Web 应用开发，如电商系统、金融系统等。这些系统通常需要处理大量的业务逻辑和数据，Spring 框架的灵活性和可扩展性可以满足这些需求，提高开发效率和代码的可维护性。
  • Spring Boot
    1. 原理：Spring Boot 是基于 Spring Framework 的快速开发框架，通过自动配置和约定优于配置的原则，简化了 Spring 应用的开发和部署。Spring Boot 内置了嵌入式服务器（如 Tomcat、Jetty 等），可以将应用打包成可执行的 JAR 文件，直接运行。Spring Boot 根据项目的依赖和配置，自动进行一些默认的配置，减少了开发者的配置工作量。
    2. 应用场景：适合快速开发小型 Web 应用和微服务。开发者可以快速搭建一个 Web 应用的骨架，然后专注于业务逻辑的开发，缩短开发周期。
  • Struts
    1. 原理：Struts 是一个基于 MVC（模型 - 视图 - 控制器）架构的 Web 开发框架，将 Web 应用的业务逻辑、数据和视图分离，提高了代码的可维护性和可扩展性。Struts 通过 Action 类处理用户的请求，将请求转发给相应的业务逻辑处理类，然后将处理结果返回给视图进行展示。
    2. 应用场景：曾经广泛应用于 Java Web 开发，但随着 Spring 框架的兴起，使用量逐渐减少。不过在一些遗留项目中仍然可能会使用 Struts。

  • 数据库访问框架

  • MyBatis
    1. 原理：MyBatis 是一个轻量级的持久层框架，将 SQL 语句和 Java 对象进行映射，通过 XML 或注解的方式配置 SQL 语句，使得开发者可以方便地进行数据库操作。MyBatis 提供了一个 SQL 映射器，将 Java 对象的属性和 SQL 语句中的参数进行映射，将查询结果映射到 Java 对象中。
    2. 应用场景：适用于对 SQL 语句有较高要求的项目，如需要进行复杂的 SQL 查询和优化的场景。开发者可以直接编写 SQL 语句，对查询性能进行优化，满足特定的业务需求。
  • Hibernate
    1. 原理：Hibernate 是一个全功能的对象关系映射（ORM）框架，将 Java 对象和数据库表进行映射，开发者可以通过操作 Java 对象来完成数据库的增删改查操作，而无需编写 SQL 语句。Hibernate 通过反射机制将 Java 对象的属性和数据库表的字段进行映射，自动生成 SQL 语句。
    2. 应用场景：适合快速开发对数据库操作要求不高的项目，如简单的 CRUD 应用。开发者可以专注于业务逻辑的开发，减少对 SQL 语句的编写和维护工作。

  • 测试框架

  • JUnit
    1. 原理：JUnit 是一个用于 Java 单元测试的框架，提供了一系列的注解和断言方法，方便开发者编写和运行单元测试。开发者可以使用 @Test 注解标记测试方法，使用断言方法来验证测试结果。
    2. 应用场景：广泛应用于 Java 项目的单元测试，确保代码的正确性和稳定性。在开发过程中，及时进行单元测试可以发现代码中的问题，提高代码的质量，减少后期的维护成本。
  • Mockito
    1. 原理：Mockito 是一个用于 Java 测试的模拟框架，它可以创建模拟对象，模拟对象的行为和方法调用，方便进行单元测试和集成测试。Mockito 可以在测试中替换掉真实的对象，模拟对象的返回值和异常，使得测试更加独立和可控。
    2. 应用场景：在单元测试中，当需要测试的对象依赖于其他外部对象时，可以使用 Mockito 来模拟这些外部对象。例如，当测试一个服务类时，该服务类依赖于一个数据库访问类，可以使用 Mockito 模拟数据库访问类的行为，提高测试的效率和准确性。

  • 要点
  1. 不同的框架适用于不同的应用场景，需要根据项目的需求和特点选择合适的框架。
  2. 掌握框架的原理和使用方法，可以提高开发效率和代码质量。

  • 应用
  1. 随着技术的发展，出现了许多新的框架和技术，如 Spring Cloud（用于构建分布式系统）、Quarkus（用于构建云原生应用）等，可以关注这些新技术的发展和应用，提升自己的技术水平和竞争力。

8. Servlet 的 Filter 用的什么设计模式

Servlet 的 Filter 使用了责任链设计模式。

  • 责任链设计模式原理

责任链设计模式是一种行为设计模式，它允许将请求沿着处理者链进行传递，直到有一个处理者能够处理该请求为止。在责任链模式中，每个处理者都包含对下一个处理者的引用，当一个处理者无法处理请求时，会将请求传递给下一个处理者。

  • Servlet Filter 中的责任链模式应用

  1. 在 Servlet 中，Filter 是一个实现了 javax.servlet.Filter 接口的类，它可以对请求和响应进行预处理和后处理。多个 Filter 可以组成一个 Filter 链，当有请求到达时，请求会依次经过 Filter 链中的每个 Filter 进行处理。
  2. 每个 Filter 都有一个 doFilter 方法，在该方法中可以对请求和响应进行处理，并且可以选择将请求传递给下一个 Filter 或直接返回响应。例如，一个 Filter 可以对请求进行字符编码的设置，另一个 Filter 可以对请求进行权限验证。以下是一个简单的 Filter 示例：

java

import javax.servlet.*;
import javax.servlet.annotation.WebFilter;
import java.io.IOException;

@WebFilter(urlPatterns = "/*")
public class CharacterEncodingFilter implements Filter {
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
        request.setCharacterEncoding("UTF-8");
        response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        chain.doFilter(request, response);
    }
}

  • 要点
  1. 责任链设计模式使得 Filter 可以独立开发和维护，并且可以灵活地组合和配置 Filter 链。
  2. 在开发 Filter 时，要注意 Filter 的顺序和处理逻辑，确保请求能够正确地被处理。例如，字符编码设置的 Filter 通常应该放在最前面，以确保后续的 Filter 和 Servlet 能够正确处理请求。

  • 应用

  1. 可以在 Filter 链中添加自定义的 Filter，实现更多的功能，如日志记录、性能监控等。例如，创建一个日志记录 Filter，记录每个请求的处理时间和请求信息，方便后续的性能分析和问题排查。
  2. 责任链设计模式不仅可以应用于 Servlet Filter，还可以应用于其他场景，如日志处理、权限验证等。在不同的场景中，可以根据具体需求定义不同的处理者和处理逻辑。

9. 利用 Bean 的初始化可以做什么事情

在 Java 开发中，尤其是使用 Spring 框架时，Bean 的初始化过程提供了很多可以利用的时机，以下是一些可以做的事情：

  • 资源初始化

  1. 在 Bean 初始化时，可以进行一些资源的初始化操作，如数据库连接池的初始化、文件系统资源的加载等。例如，在一个数据库访问的 Bean 初始化时，可以创建数据库连接池，为后续的数据库操作做好准备。

java

import javax.sql.DataSource;
import org.apache.commons.dbcp2.BasicDataSource;
import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class DatabaseConnection implements InitializingBean {

    private DataSource dataSource;

    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        BasicDataSource basicDataSource = new BasicDataSource();
        basicDataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb");
        basicDataSource.setUsername("root");
        basicDataSource.setPassword("password");
        this.dataSource = basicDataSource;
    }

    public DataSource getDataSource() {
        return dataSource;
    }
}

  • 数据加载

  1. 可以在 Bean 初始化时加载一些必要的数据，如缓存数据、配置信息等。例如，在一个缓存管理的 Bean 初始化时，可以从数据库或文件中加载缓存数据到内存中。以下是一个简单的缓存初始化示例：

java

import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Component
public class CacheManager implements InitializingBean {

    private Map<String, Object> cache = new HashMap<>();

    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        // 从数据库或文件中加载缓存数据
        cache.put("key1", "value1");
        cache.put("key2", "value2");
    }

    public Map<String, Object> getCache() {
        return cache;
    }
}

  • 注册服务

  1. 可以在 Bean 初始化时将服务注册到某个服务中心，以便其他组件可以发现和使用该服务。例如，在一个微服务应用中，服务提供者可以在 Bean 初始化时将自己的服务信息注册到服务注册中心（如 Eureka、Consul 等）。

  • 日志和监控初始化

  1. 可以在 Bean 初始化时进行日志和监控的初始化操作，如配置日志级别、初始化监控指标等。例如，在一个 Web 应用的 Bean 初始化时，可以配置日志框架（如 Log4j、Logback 等）的日志级别和输出格式。

  • 要点
  1. 利用 Bean 的初始化可以在系统启动时完成一些必要的准备工作，提高系统的性能和可用性。
  2. 在进行 Bean 初始化操作时，要注意异常处理，确保初始化过程的稳定性。例如，在数据库连接池初始化时，如果连接失败，要进行相应的异常处理，避免系统启动失败。

  • 应用
  1. 可以结合 Spring 的 @PostConstruct 注解来实现 Bean 的初始化逻辑，它比实现 InitializingBean 接口更加简洁。例如：

java

import javax.annotation.PostConstruct;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class MyBean {

    @PostConstruct
    public void init() {
        // 初始化逻辑
    }
}

  1. 在分布式系统中，可以利用 Bean 的初始化进行分布式锁的初始化、分布式缓存的预热等操作。例如，在分布式缓存系统中，在 Bean 初始化时可以将一些常用的数据加载到缓存中，提高缓存的命中率，减少对后端数据源的访问压力。

10. RESTful 架构

  • 定义

RESTful 架构是一种基于 HTTP 协议的软件架构风格，遵循 REST（Representational State Transfer，表述性状态转移）原则，用于设计分布式超媒体系统。RESTful 架构通过 URL 来表示资源，通过 HTTP 方法（如 GET、POST、PUT、DELETE）来对资源进行操作。

  • 核心原则

  1. 资源的识别：每个资源都有一个唯一的 URL 来表示，例如，https://api.example.com/users/1 表示用户 ID 为 1 的用户资源。URL 应该具有可读性和语义性，能够清晰地表示资源的类型和标识，方便客户端和开发者理解。
  2. 统一接口：使用标准的 HTTP 方法来对资源进行操作，GET 用于获取资源，POST 用于创建资源，PUT 用于更新资源，DELETE 用于删除资源。这种统一的接口使得客户端和服务器之间的交互更加规范和可预测，降低了开发和维护的难度。
  3. 无状态：每个请求都是独立的，服务器不保存客户端的状态信息。客户端在每个请求中都要包含足够的信息，以便服务器能够处理该请求。无状态的设计使得服务器可以更容易地进行扩展和负载均衡，同时也提高了系统的可伸缩性和可靠性。
  4. 分层系统：RESTful 架构可以采用分层的设计，如客户端、中间层服务器、数据库服务器等，各层之间通过接口进行通信。分层系统的设计可以提高系统的可维护性和可扩展性，不同的层可以独立开发和部署，便于团队协作和技术选型。

  • 优点

  1. 可扩展性：由于采用了统一的接口和分层系统，RESTful 架构可以方便地进行扩展和升级。例如，可以在不影响客户端的情况下，对服务器端的架构进行调整和优化，添加新的功能和资源。
  2. 跨平台和跨语言：RESTful 架构基于 HTTP 协议，是一种通用的网络协议，因此可以在不同的平台和编程语言之间进行通信。客户端可以使用不同的技术栈来实现，只要能够发送 HTTP 请求即可，提高了系统的兼容性和灵活性。
  3. 缓存支持：由于 RESTful 架构的无状态性，客户端可以对响应进行缓存，提高系统的性能。例如，对于一些不经常变化的资源，客户端可以缓存响应结果，下次请求时直接使用缓存数据，减少对服务器的请求，降低服务器的负载。

  • 要点
  1. 理解 RESTful 架构的核心原则是设计和开发 RESTful API 的关键。
  2. 在设计 RESTful API 时，要遵循资源识别、统一接口等原则，确保 API 的规范性和易用性。例如，URL 要使用名词来表示资源，避免使用动词；HTTP 方法要正确使用，避免滥用。

  • 应用
  1. 可以使用 Swagger 等工具来对 RESTful API 进行文档化和测试，提高 API 的开发和维护效率。Swagger 可以自动生成 API 文档，并且提供了一个可视化的界面，方便开发者进行 API 测试和调试。
  2. 在实际应用中，要注意 RESTful API 的安全性，如使用 HTTPS 协议、进行身份验证和授权等。例如，可以使用 OAuth 2.0 进行身份验证和授权，确保只有授权的用户可以访问 API，保护数据的安全性和隐私性。

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文章目录 一、项目背景二、页面三、代码1.前端2.mock-i18n.js文件3.xx.js文件定义方法4.配置文件 application.properties5.后端方法 四、易错点易错点1&#xff1a;前端要进行分片切割&#xff0c;然后再分片上传。易错点2&#xff1a;后端配置文件要配置。易错点3&#xff1a…
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langchain+ollama+deepseek的部署（win）

langchain+ollama+deepseek的部署（win）

ANACONDA 安装 官网&#xff1a;Download Anaconda Distribution | Anaconda 配置系统环境 在系统变量中配置 检查是否配置成功 通过 cmd 窗口输入&#xff1a; conda info 如图&#xff1a;表示成功 配置你的虚拟环境 二、安装 ollama allama 安装 官网地址&#xff1a…
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deepseek实战教程-第四篇开放平台接口文档使用

deepseek实战教程-第四篇开放平台接口文档使用

第二篇讲解了如何本地安装大模型&#xff0c;然后编写一个基于jsspringboot的项目&#xff0c;通过页面实现对话的功能。实际上&#xff0c;上面的demo用到是deepseek提供的接口&#xff0c;那么deepseek共提供了多少接口呢&#xff1f;这就要讨论到deepseek的接口库了&#xf…
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一站式电脑工具箱，功能全面且实用

一站式电脑工具箱，功能全面且实用

小明工具箱是一款集成了系统设置、维护工具、实用工具、图像处理等四大类工具的电脑工具箱&#xff0c;涵盖了上百种实用工具&#xff0c;能够满足用户在文件管理、文本处理、系统优化、图像处理等多方面的需求。 初次使用&#xff0c;需双击软件&#xff0c;便会自动将工具解压…
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那些正常的动态规划

那些正常的动态规划

文章目录 前言动态规划到底是啥&#xff1f; 线性dp最长上升子序列子集和子序列和子串的区别内容分析 最大上升子序列例题1——[NOIP2004 提高组] 合唱队形分析 最长公共子序列最长公共子串 平面dp例题2——[NOIP2000 提高组] 方格取数分析 例题3——[NOIP2008 提高组] 传纸条分…
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华为交换相关

华为交换相关

端口模式 &#xff08;1&#xff09;access&#xff1a;只能属于单个VLAN&#xff0c;一般用于连接计算机端口 &#xff08;2&#xff09;trunk&#xff1a;端口允许多个VLAN通过&#xff0c;可以接收和发送多个VLAN报文&#xff0c;默认情况下只有管理VLAN不携带标签信息 &…
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Chrome Performance 面板完全指南：从卡顿到丝滑的终极调试术

Chrome Performance 面板完全指南：从卡顿到丝滑的终极调试术

1.写在前面 前端性能调试是优化网页加载速度和运行效率的关键步骤&#xff0c;Chrome DevTools 的 Performance 面板 是核心工具; 2.Performance 面板使用步骤 ★ 基础 打开面板 在 Chrome 中按 F12 → 切换到 Performance 标签页。 开始录制 方式一&#xff1a;点击 ⚫️ 圆…
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JDK 24：Java 24 中的新功能

JDK 24：Java 24 中的新功能

&#x1f9d1; 博主简介&#xff1a;CSDN博客专家&#xff0c;历代文学网&#xff08;PC端可以访问&#xff1a;历代文学&#xff0c;移动端可微信小程序搜索“历代文学”&#xff09;总架构师&#xff0c;15年工作经验&#xff0c;精通Java编程&#xff0c;高并发设计&#xf…
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ubuntu服务器server版安装，ssh远程连接xmanager管理，改ip网络连接。图文教程

ubuntu服务器server版安装，ssh远程连接xmanager管理，改ip网络连接。图文教程

ventoy启动服务器版iso镜像&#xff0c;注意看server名称&#xff0c;跟之前desktop版ubuntu不一样。没有gui界面。好&#xff0c;进入命令行界面。语言彻底没汉化了&#xff0c;选英文吧&#xff0c;别的更看不懂。 跟桌面版ubuntu类似&#xff0c;选择是否精简系统&#xff0…
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python机器学习——新手入门学习笔记

python机器学习——新手入门学习笔记

一&#xff0c;概论 1.什么是机器学习 定义&#xff1a; 机器学习是从数据中自动分析获得模型&#xff0c;并利用模型对未知数据进行预测。 其实就是通过问题和数据&#xff0c;发现规律&#xff0c;并进行预测&#xff0c;与人脑相似。目的就是从历史数据当中获得规律&#x…
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LabVIEW 与 PLC 通讯的常见方式

LabVIEW 与 PLC 通讯的常见方式

在工业自动化和数据采集系统中&#xff0c;PLC&#xff08;可编程逻辑控制器&#xff09; 广泛用于控制和监测各种设备&#xff0c;而 LabVIEW 作为强大的图形化编程工具&#xff0c;常用于上位机数据处理和可视化。为了实现 LabVIEW 与 PLC 的高效通讯&#xff0c;常见的方法包…
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深度学习 Deep Learning 第9章 卷积网络 CNN

深度学习 Deep Learning 第9章 卷积网络 CNN

深度学习 Deep Learning 第9章 卷积网络 章节概述 本章深入探讨了卷积网络的原理、变体及其在深度学习中的应用。卷积网络通过卷积操作实现了参数共享和稀疏连接&#xff0c;显著提高了模型的效率和性能。本章首先介绍了卷积操作的基本形式及其在不同数据维度上的应用&#x…
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Tekton系列之实践篇-从触发到完成的完整执行过程

Tekton系列之实践篇-从触发到完成的完整执行过程

以下介绍的是基于 Gitee 仓库 的 Tekton 工作流程 操作流程 定义task 克隆代码的task # task-clone.yaml apiVersion: tekton.dev/v1beta1 kind: Task metadata:name: git-clone spec:workspaces:- name: source # 工作目录params:- name: repo-url # 你的 Gitee 仓库地址…
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【简单学习】Prompt Engineering 提示词工程

【简单学习】Prompt Engineering 提示词工程

一、Prompt 1、Prompt 是什么&#xff1f; Prompt 是一种人为构造的输入序列&#xff0c;用于引导 GPT 模型根据先前输入的内容生成相关的输出。简单来说&#xff0c;就是你向模型提供的 “提示词”。 在 ChatGpt 中&#xff0c;我们可以通过设计不同的 prompt&#xff0c;让…
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零基础入门网络爬虫第5天：Scrapy框架

零基础入门网络爬虫第5天：Scrapy框架

4周 Srapy爬虫框架 不是一个简单的函数功能库&#xff0c;而是一个爬虫框架 安装&#xff1a;pip install scrapy 检测&#xff1a;scrapy -h Scrapy爬虫框架结构 爬虫框架 爬虫框架是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件集合爬虫框架是一个半成品&#xff0c;能够帮助…
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C#设计模式快速回顾

C#设计模式快速回顾

知识点来源&#xff1a;人间自有韬哥在&#xff0c;豆包 目录 一、七大原则1. 单一职责原则 (Single Responsibility Principle)2. 开放封闭原则 (Open-Closed Principle)3. 里氏替换原则 (Liskov Substitution Principle)4. 接口隔离原则 (Interface Segregation Principle)5…
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分页查询互动问题(用户端)

分页查询互动问题(用户端)

文章目录 概要整体架构流程技术细节小结 概要 需求分析以及接口设计 技术细节 1.Controller层 GetMapping("/page")ApiOperation("分页查询问题")public PageDTO<QuestionVO> queryQuestionPage(QuestionPageQuery query){return questionService…
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【全队项目】智能学术海报生成系统PosterGenius（项目介绍）

【全队项目】智能学术海报生成系统PosterGenius（项目介绍）

&#x1f308; 个人主页&#xff1a;十二月的猫-CSDN博客 &#x1f525; 系列专栏&#xff1a;&#x1f3c0;大模型实战训练营_十二月的猫的博客-CSDN博客 &#x1f4aa;&#x1f3fb; 十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步&#xff0c;十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光 目录 1. 前…
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【线程安全问题的原因和方法】【java形式】【图片详解】

【线程安全问题的原因和方法】【java形式】【图片详解】

在本章节中采用实例图片的方式&#xff0c;以一个学习者的姿态进行描述问题解决问题&#xff0c;更加清晰明了&#xff0c;以及过程中会发问的问题都会一一进行呈现 目录 线程安全演示线程不安全情况图片解释&#xff1a; 将上述代码进行修改【从并行转化成穿行的方式】不会出…
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解决IDEA中maven找不到依赖项的问题

解决IDEA中maven找不到依赖项的问题

直接去官网找到对应的依赖项jar包&#xff0c;并且下载到本地&#xff0c;然后安装到本地厂库中。 Maven官网&#xff1a;https://mvnrepository.com/ 一、使用mvn install:install-file命令 Maven提供了install:install-file插件&#xff0c;用于手动将jar包安装到本地仓库…
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