1、@Autowired默认是根据类型（ByType）注入的，@Resource默认是根据名称（ByName）注入的。
2、@Autowired是Spring提供的注解，@Resource是JDK提供的注解
3、当一个接口存在多个实现类，@Autowired和@Resource都是需要指定Bean的名称才能完成注入，@Autowired可通过@Qualifier来只能Bean的名称进行注入，@Resource则可通过name来完成Bean的注入。
View Details在设计模式中有六大设计原则：
单一职责原则：一个类只做一件事
里式替换原则：子类可以扩展父类
依赖倒置原则：面向接口编程
接口隔离原则：高内聚低耦合
迪米特法则：最少知道原则
开闭原则：关闭修改，开放新增
我认为在这六个原则中开闭原则最为重要，开闭原则是可扩展性的重要基石。
第一个原因是需求变化时应该通过新增而不是修改已有代码实现，这样保证了代码稳定性，避免牵一发而动全身。
第二个原因是可以事先定义代码框架，扩展也是根据框架扩展，体现了用抽象构建框架，用实现扩展细节，保证了稳定性也保证了灵活性。
第三个原因是其它五个原则虽然侧重点各有不同，但是都可以包含于开闭原则。
第四个原因是标准二十三种设计模式最终都是在遵循开闭原则。
既然开闭原则如此重要，我们应该怎么在系统设计时遵循开闭原则呢？
View Details这个问题很微妙，可能这位同学内心深处，觉得 Redis 是所有应用缓存的标配。
缓存的世界很广阔，对于应用系统来讲，我们经常将缓存划分为本地缓存和分布式缓存。
本地缓存 ：应用中的缓存组件，缓存组件和应用在同一进程中，缓存的读写非常快，没有网络开销。但各应用或集群的各节点都需要维护自己的单独缓存，无法共享缓存。
分布式缓存：和应用分离的缓存组件或服务，与本地应用隔离，多个应用可直接共享缓存。
View DetailsJpa (Java Persistence API) 是 Sun 官方提出的 Java 持久化规范。它为 Java 开发人员提供了一种对象/关联映射工具来管理 Java 应用中的关系数据。它的出现主要是为了简化现有的持久化开发工作和整合 ORM 技术，结束现在 Hibernate，TopLink，JDO 等 ORM 框架各自为营的局面。
值得注意的是，Jpa是在充分吸收了现有 Hibernate，TopLink，JDO 等 ORM 框架的基础上发展而来的，具有易于使用，伸缩性强等优点。从目前的开发社区的反应上看，Jpa 受到了极大的支持和赞扬，其中就包括了 Spring 与 EJB3. 0的开发团队。
View Details1.pom文件导入依赖
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<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId> <version>2.0.4.RELEASE</version> </dependency> |
2.创建webSocket相关配置
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package com.example.demo.mainDemo; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.web.socket.WebSocketHandler; import org.springframework.web.socket.config.annotation.EnableWebSocket; import org.springframework.web.socket.config.annotation.WebSocketConfigurer; import org.springframework.web.socket.config.annotation.WebSocketHandlerRegistry; @Configuration @EnableWebSocket public class WebSocketConfig implements WebSocketConfigurer { @Override public void registerWebSocketHandlers(WebSocketHandlerRegistry registry) { registry.addHandler(myHandler(), "myHandler").setAllowedOrigins("*"); } public WebSocketHandler myHandler() { return new MyHandler(); } } |
3.编写webSocket处理类，类似controller接口
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package com.example.demo.mainDemo; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import org.springframework.web.socket.TextMessage; import org.springframework.web.socket.WebSocketSession; import org.springframework.web.socket.handler.TextWebSocketHandler; import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * 相当于controller的处理器 */ public class MyHandler extends TextWebSocketHandler { @Override protected void handleTextMessage(WebSocketSession session, TextMessage message) throws Exception { String payload = message.getPayload(); // Map<String, String> map = JSONObject.parseObject(payload, HashMap.class); // System.out.println("=====接受到的数据"+map); session.sendMessage(new TextMessage("服务器返回收到的信息," + payload)); } } |
4.编写客户端
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package com.example.demo.mainDemo.client; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import javax.websocket.*; @ClientEndpoint public class MyClient { private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyClient.class); private Session session; @OnOpen public void open(Session session){ logger.info("Client WebSocket is opening..."); this.session = session; } @OnMessage public void onMessage(String message){ logger.info("Server send message: " + message); } @OnClose public void onClose(){ logger.info("Websocket closed"); } /** * 发送客户端消息到服务端 * @param message 消息内容 */ public void send(String message){ this.session.getAsyncRemote().sendText(message); } } |
5.创建main方法
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package com.example.demo.mainDemo.client; import javax.websocket.ContainerProvider; import javax.websocket.WebSocketContainer; import java.net.URI; public class ClientStart { public static void main(String[] args){ try { WebSocketContainer container = ContainerProvider.getWebSocketContainer(); MyClient client = new MyClient(); container.connectToServer(client, new URI("ws://127.0.0.1:8080/myHandler")); // container.setDefaultMaxSessionIdleTimeout(5000L); int turn = 0; while(turn++ < 10){ client.send("client send: 客户端消息 " + turn); Thread.sleep(1000); } }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); } } } |
6.执行main方法 OVER ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「官萧何」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_25613413/article/details/100019875 from:https://www.cnblogs.com/guanxiaohe/p/11727433.html
View Details借鉴：基于JAVA的功能强大的开源规则引擎-Drools业务管理系统实战视频教程_哔哩哔哩_bilibili 1、什么是规则引擎？ 规则引擎，全称为业务规则管理系统，英文名为BRMS（即Business Rule Management System）。规则引擎的主要思想是将应用程序中的业务决策部分分离出来，并使用预定义的语义模板编写业务决策（业务规则），由用户或开发者在需要时进行配置、管理。 需要注意的的规则引擎并不是一个具体的技术框架，而是指的一类系统，即业务规则管理系统。目前市面上具体的规则引擎产品有：drools、VisualRules、iLog等。 规则引擎实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，接收数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。规则引擎其实就是一个输入输出平台。 2、Drools介绍 drools是一款由JBoss组织提供的基于java语言开发的开源规则引擎，可以将复杂且多变的业务规则从硬编码中解放出来，以规则脚本的形式存放在文件或特定的存储介质中（如存放在数据库中），使得业务规则的变更不需要修改项目代码、重启服务器就可以在线上环境立即生效。 drools官网：https://www.drools.org/ drools中文网：Drools中文网 | 基于java的功能强大的开源规则引擎 drools源码下载地址：https://github.com/kiegroup/drools 在项目中使用drools时，既可以单独使用也可以整合spring使用。如果单独使用只需导入如下maven坐标即可：
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<dependency> <groupId>org.drools</groupId> <artifactId>drools-compiler</artifactId> <version>7.6.0.Final</version> </dependency> |
3、Drools入门案例 1、业务场景说明 业务场景：消费者在图书商城购买图书，下单后需要在支付页面显示订单优惠后的价格。具体优惠规则如下： 现在需要根据上面的规则计算优惠后的价格。 2、开发实现 第一步：创建maven工程并导入drools相关maven坐标
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<!-- drools规则引擎 --> <dependency> <groupId>org.drools</groupId> <artifactId>drools-compiler</artifactId> <version>7.6.0.Final</version> </dependency> <!-- junit单元测试 --> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.12</version> </dependency> |
第二部：根据drools要求创建resources/META-INF/kmodule.xml
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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <kmodule xmlns="http://jboss.org/kie/6.0.0/kmodule"> <!-- name:指定kbase的名称，可以任意，但是需要唯一 packages:指定规则文件的目录，需要根据实际情况填写，否则无法加载到规则文件 default:指定当前kbase是否为默认 --> <kbase name="myKbase1" packages="rules" default="true"> <!-- name:指定ksession的名称，可以任意，但需要唯一 default:指定当前session是否为默认 --> <ksession name="ksession-rule" default="true"/> </kbase> </kmodule> |
注意：上面配置文件的名字和位置都是固定写法，不能更改。 第三步：创建实体类Order
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package com.ws.soon.entity; import lombok.Data; /** * 订单 */ @Data public class Order { private Double originalPrice; // 订单原始价格，即优惠前的价格 private Double realPrice; // 订单真实价格，即优惠后的价格 } |
第四步：创建规则文件resources/rules/bookDiscount.drl
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// 图书优惠规则 package book.discount import com.ws.soon.entity.Order // 规则一：所购图书总价在100元以下的没有优惠 rule "book_discount_1" when $order: Order(originalPrice < 100) // 匹配模式，到规则引擎中（工作内存）查找Order对象，命名为$order then $order.setRealPrice($order.getOriginalPrice()); System.out.println("成功匹配到规则一，所购图书总价在100元以下无优惠"); end // 规则二：所购图书总价在100~200的优惠20元 rule "book_discount_2" when $order: Order(originalPrice >= 100 && originalPrice < 200) then $order.setRealPrice($order.getOriginalPrice() - 20); System.out.println("成功匹配到规则二，所购图书总价在100~200元之间"); end // 规则三：所购图书总价在200~300元的优惠50元 rule "book_discount_3" when $order: Order(originalPrice >= 200 && originalPrice < 300) then $order.setRealPrice($order.getOriginalPrice() - 50); System.out.println("成功匹配到规则三，所购图书总价在200~300元之间"); end // 规则四：所购图书总价在300元及以上的优惠100元 rule "book_discount_4" when $order: Order(originalPrice >= 300) then $order.setRealPrice($order.getOriginalPrice() - 100); System.out.println("成功匹配到规则四，所购图书总价在300元及以上"); end |
第五步：编写单元测试
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package com.ws.soon.test; import com.ws.soon.entity.Order; import org.junit.Test; import org.kie.api.KieServices; import org.kie.api.runtime.KieContainer; import org.kie.api.runtime.KieSession; public class DroolsTest { @Test public void test() { KieServices kieServices = KieServices.Factory.get(); // 获取Kie容器对象（默认容器对象 KieContainer kieContainer = kieServices.newKieClasspathContainer(); // 从Kie容器对象中获取会话对象（默认session对象 KieSession kieSession = kieContainer.newKieSession(); Order order = new Order(); order.setOriginalPrice(160d); // 将order对象插入工作内存 kieSession.insert(order); System.out.println("匹配规则前优惠后价格：" + order.getRealPrice()); // 匹配对象 // 激活规则，由drools框架自动进行规则匹配。若匹配成功，则执行 kieSession.fireAllRules(); // 关闭会话 kieSession.dispose(); System.out.println("优惠前价格：" + order.getOriginalPrice() + "\n优惠后价格：" + order.getRealPrice()); } } |
控制台输出如下： 通过上面的入门案例可以发现，使用drools引擎规则主要工作就是编写规则文件，在规则文件中定义和业务相关的业务规则，例如本案例定义的就是图书的优惠规则。规则定义好后就需要调用drools提供的api将数据提供给规则引擎进行规则模式匹配，规则引擎会执行匹配成功的规则，并将计算的结果返回。 可能大家会有疑问，虽然没有在代码中编写规则的判断逻辑，但是还是在规则文件中编写了业务规则，这跟在代码中编写规则有什么本质的区别？ 前面已经提到，使用规则引擎时，规则可以做到动态管理。业务人员可以像管理数据一样对业务规则进行管理，比如查询、添加、更新、统计、提交业务规则等。这样就可以做到在不重启服务的情况下调整业务规则。 4、小结 1、规则引擎构成 drools规则引擎由以下三部分构成： Working Memory（工作内存） Rule Base（规则库） Inference Engine（推理引擎） 其中Inference Engine（推理引擎）又包括： Pattern Matcher（匹配器） Agenda（议程） Execution Engine（执行引擎） 如下图所示： 2、相关概念说明 Working Memory：工作内存，drools规则引擎会从Working Memory中获取数据并和规则文件中定义的规则进行模式匹配，所以我们开发的应用程序只需要将我们的数据插入到Working Memory中即可，例如本案例中我们调用kieSession.insert(order);就是将order对象插入到工作内存中。 Fact：事实，是指在drools规则应用当中，将一个普通的javaBean插入到Working Memory后的对象就是Fact对象，例如本案例中的Order对象就属于Fact对象。Fact对象是我们的应用和规则引擎进行交互的桥梁或通道。 Rule Base：规则库，我们在规则文件中定义的规则都会被加载到规则库中。 Pattern Matcher：匹配器，将Rule Base中的所有规则与Working Memory中的Fact对象进行模式匹配，匹配成功则被激活并放入Agenda中。 Agenda：议程，用于存放通过匹配器进行模式匹配后被激活的规则。 Execution Engine：执行引擎，执行Agenda中被激活的规则。 3、KIE介绍 我们在操作Drools时经常使用的API以及他们之间的关系如下图： 通过上面的API可以发现，大部分类都是以Kie开头。Kie全称为Knowledge is Everything，即“只是就是一切”的缩写，是Jboss一系列项目的总称。如下图所示，Kie的主要模块有OptaPlanner、Drools、UberFire、jBPM。 通过上图可以看到，Drools是整个KIE项目中的一个组件，Drools中还包括一个Drools-WB的模块，他是一个可视化的规则编辑器。 5、Drools基础语法 1、规则文件构成 在使用Drools时非常重要的一个工作就是编写规则文件，通常规则文件的后缀为.drl。 drl是Drools Rule Language的缩写。在规则文件中编写具体的规则内容。 […]
View DetailsJava 语言按照错误严重性，从 throwale 根类衍生出 Error 和 Exception 两大派系。
Error（错误）：
程序在执行过程中所遇到的硬件或操作系统的错误。错误对程序而言是致命的，将导致程序无法运行。常见的错误有内存溢出，jvm 虚拟机自身的非正常运行，calss 文件没有主方法。程序本生是不能处理错误的，只能依靠外界干预。Error 是系统内部的错误，由 jvm 抛出，交给系统来处理。
Exception（异常）：
程序正常运行中，可以预料的意外情况。比如数据库连接中断，空指针，数组下标越界。异常出现可以导致程序非正常终止，也可以预先检测，被捕获处理掉，使程序继续运行。Exception（异常）按照性质，又分为编译异常（受检异常）和运行时异常（非受检异常）。
◦ 编译异常：
又叫可检查异常，通常时由语法错和环境因素（外部资源）造成的异常。比如输入输出异常 IOException，数据库操作 SQLException。其特点是，Java 语言强制要求捕获和处理所有非运行时异常。通过行为规范，强化程序的健壮性和安全性。
◦ 运行时异常：
又叫不检查异常 RuntimeException，这些异常一般是由程序逻辑错误引起的，即语义错。比如算术异常，空指针异常 NullPointerException，下标越界 IndexOutOfBoundsException。运行时异常应该在程序测试期间被暴露出来，由程序员去调试，而避免捕获。
View Details前阵子做题遇到了大数的精确计算，再次认识了bigdecimal 关于Bigdecimal意外的有许多小知识点和坑，这里特此整理一下为方便以后学习，希望能帮助到其他的萌新 BigDecimal的运算——加减乘除 首先是bigdecimal的初始化 这里对比了两种形式，第一种直接value写数字的值，第二种用string来表示
View Details环境：Windows, Linux发布.net 6 API 发起接口请求报错：Request body too large. The max request body size is 30000000 bytes. 解决方式，Startup.cs添加如下代码：
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//接口请求限制 services.Configure<KestrelServerOptions>(options => { options.Limits.MaxRequestBodySize = int.MaxValue; }); |
下面是github的issue，基本上可以解决大部分请求遇到的大小限制问题，可根据自己需要添加相关代码： https://github.com/dotnet/aspnetcore/issues/20369 from:https://blog.csdn.net/The_Moon_/article/details/127996098
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