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Articles by Import Config
【AgentScope Java新手村系列】（1）框架简介与环境搭建
"本章把 2.0.0-RC2 框架从 GitHub 拉下来编译安装、用纯 Java 启动工程、接入 DeepSeek 模型并跑通对话——完成你 AgentScope Java 学习之旅的'第 0 步'。" 1.1 AgentScope Java 是什么 AgentScope Java 是阿里巴巴开源的 Agent 编程框架，用于构建基于大语言模型（LLM）的智能体应用。2.0 是一次较大规模的重构：在 1.x 的 ReAct 循环基础上，抽出独立的 HarnessAgent 层，把工作区、人格、长期记忆、子 agent 编排、沙箱隔离、技能装配、计划模式打包成一个"工程就绪"的入口；同时把 1.x 的"模块大杂烩"拆成清晰的核心 + 扩展。 项目地址：https://github.com/agentscope-ai/agentscope-java ReActAgent：核心推理循环（思考 → 调用工具 → 观察结果 → 继续思考），1.x 的核心类完全保留。 HarnessAgent（推荐入口）：在 ReActAgent 之上的一层薄包装，把长期运行 agent...
Kafka Streams and ksqlDB: Building Real-Time Stream Processing Applications
Stream processing transforms raw event data into actionable insights in real-time. Kafka Streams and ksqlDB provide complementary approaches to building stream processing applications: Kafka Streams offers a powerful Java library for programmatic control, while ksqlDB brings SQL to stream processing for rapid development and accessibility. This comprehensive guide explores both technologies, from fundamental concepts through production patterns.
Создаем Spring Boot Starter для Kafka с Avro: пошаговое руководство
Apache Kafka — мощный инструмент для обработки потоков данных в реальном времени, но его интеграция в проекты на Spring Boot может быть непростой задачей В этой статье вы узнаете о лучших практиках разработки стартеров Spring Boot Starter для Kafka с поддержкой Avro, а также получите примеры использования с различными настройками. Эта статья будет полезна разработчикам, желающим упростить работу с Kafka, и менеджерам проектов, ищущим способы оптимизации процессов.
WX小程序-CSDN博客
最新推荐文章于 2025-03-25 19:53:59 发布 Angelyb 最新推荐文章于 2025-03-25 19:53:59 发布 阅读量1.1k 收藏 6 点赞数 3 分类专栏： Java后端 文章标签： 小程序 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 下载 package com.sky.utils; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import org.apache.http.NameValuePair; import org.apache.http.client.config.RequestConfig; import org.apache.http.client.entity.UrlEncodedFormEntity; import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse; import org.apache.http.client.methods.HttpGet; import...
实时信息统计系统-PYTHON+FLASK实现_spark+flask-CSDN博客
一、项目要求 1)使用 spark streaming 创建消费者读取相应主题的数据 2) 使用 spark streaming 实时统计 每隔2秒 分别统计 所有上架和下架各自的数量 3) 使用 spark streaming 实时统计 每隔2秒 各个货品号 各自的数量 4) 使用 spark streaming 实时统计 每隔2秒 各个类别的物品数量 5) 使用 spark sql 统计 各个货品号的上架和下架数量 6) 使用 spark core/rdd 统计 各个货品号各个物品上架和下架的数量 7) 可以将上边计算的结果 spark streaming推送到 kafka的一个新的主题，使用前端工具实时展示，spark core 和 spark rdd推送到 mysql 使用 echarts展示。 本地部署。在本地开启虚拟机，启动zookeeper,kafka。运行项目代码对系统进行访问。 二、项目活动图 三、实时统计效果图 1）实时展示所有上架和下架各自的数量 2) 实时展示各个学期 各个货品号 各自的数量 3)实时展示各个学期 各个类别的物品数量 4)...
spring mvc源码学习笔记之六
pom.xml 内容如下 <?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> <parent> <groupId>com.qsm</groupId> <artifactId>learn</artifactId> <version>1.0.0</version> </parent> <groupId>com.qs.demo</groupId> <artifactId>demo-077</artifactId> <properties>...
How to Implement Event-Driven Data Processing with Traefik, Kafka, and Docker
In modern system design, Event-Driven Architecture (EDA) focuses on creating, detecting, using, and responding to events within a system. Events are significant occurrences that can affect a system’s hardware or software, such as user actions, state changes, or data updates. EDA enables different parts of an application to interact in a decoupled way, allowing them to communicate through events instead of direct calls.
Como conseguir y la consumición entregada y ordenada de mensajes con Kafka
Para asegurar que los eventos se envían y consumen en un orden totalmente consistente en Apache Kafka, es fundamental entender cómo funciona la partición de mensajes y la asignación de consumidores. Uso de Particiones en Kafka Particionamiento de Temas: Kafka organiza los mensajes en particiones dentro de un tema. Cada partición mantiene el orden de los mensajes que recibe, lo que significa que los mensajes se procesan en el orden en que fueron enviados a esa partición.
How to Implement Fine-Grained Authorization in Java and SpringBoot
Securing your application goes beyond simply granting or denying access at the surface level. As a developer, you need to implement fine-grained authorization (FGA) to manage permissions at a more detailed, granular level. FGA allows you to set up detailed access controls that specify who can do what and under which conditions. In this tutorial, you will learn how to implement fine-grained authorization in Java and Spring Boot using Permit.io. Here is the source code (remember to give it a star ⭐).
3 Shocking Ways to Run Stringified Code in Java 8+
Executing stringified code in Java can be a daunting task when relying solely on JDK core libraries.
2024/9/21黑马头条跟学笔记(十一) 最有含金量的一集，大数据权重计算推送
Zww0891 已于 2024-09-21 18:46:55 修改 阅读量1.1k 收藏 25 点赞数 24 分类专栏： spring-boot java 后端 文章标签： docker 容器 linux 微服务 于 2024-09-21 18:46:08 首次发布 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 1）今日内容 用户点赞，实时计算，实时替换redis数据给用户展示， 一个视频同一时间内100万人点赞，上推荐页面，而不是等到2点后推送 2）流式计算 2.1）概述 像字符流和字节流一样，开通一条管道，输送数据，上传文件的进度条，流式计算 应用场景 dashboard 公交车数据，滴滴司机多久到 实时文章（上首页，上热门） 3）kafkaStream 3.1）概述 不用部署在linux 自由搭配java 事件时间窗口操作（一段时间内的所有操作聚合处理一次性处理） -E-的结构进行加工， 大哥派发任务给3个小弟，3个小弟做完后给二哥 流里的每一个数据集记录进行累加，而不是更新 3.2）入门案例 分析单词出现个数...
【技术积累】腾讯/阿里云对象存储上传+删除 - 自律即自由- - 博客园
腾讯/阿里云对象存储上传+删除 创建储存桶 （后面会用到 储存库名称、访问域名、以及region） region（地域和访问域名）的查询参考： https://cloud.tencent.com/document/product/436/6224 https://www.aliyun.com/product/oss 常用的阿里云、腾讯云 2.创建Api密钥 （后面会用到 secretId、secretKey） application.yml qcloud: path: 域名地址 bucketName: 储存库名称 secretId: 密钥生成的secretId secretKey: 密钥生成的secretKey region: 地域简称 prefix: /images/ 工具类： import com.qcloud.cos.COSClient; import com.qcloud.cos.ClientConfig; import com.qcloud.cos.auth.BasicCOSCredentials; import...
Spring Boot集成Kafka（含多数据源）
付聪1210 已于 2024-08-22 23:28:01 修改 阅读量782 收藏 6 点赞数 25 分类专栏： 消息队列 文章标签： spring boot kafka 于 2024-08-22 22:26:16 首次发布 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 1. 添加依赖 在项目的 pom.xml 文件中添加 Spring Kafka 的依赖。 <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency> 2.
Spring Boot's Caching Features
1. Introduction to Caching Caching is the process of temporarily storing the results of operations to reduce the need for recomputation or retrieval of data from the original source. When a request arrives, the system checks if the data is already in the cache. If so, it returns the data from the cache without performing the operation or query again. This helps to reduce the load on the system and improve response time.
Handling Schema Versioning and Updates
In real life, change is constant. As businesses evolve, the technology systems supporting them must also evolve. In many event-driven systems today, event streaming platforms like Kafka, Kinesis, and Event Hubs are crucial components facilitating communication between different technology systems and services. As these systems and services change, the schema of event streaming platform messages needs to be updated.
Kafka Tracing with Spring Boot and OpenTelemetry : A Detailed Guide with Examples
Tracing is crucial for understanding the flow of requests in distributed systems. Kafka, as a distributed messaging system, plays a pivotal role in many architectures. Integrating Kafka with tracing tools like OpenTelemetry helps you monitor and debug your systems effectively. This guide will walk you through setting up Kafka tracing with Spring Boot and OpenTelemetry, providing detailed examples.
【消息队列】Kafka学习笔记-CSDN博客
概述 传统定义: 一个分布式的, 基于发布订阅模式的消息队列, 主要应用于大数据实时处理领域 新定义: 开源的分布式事件流平台, 被用于数据管道/流分析/数据集成 传统消息队列的主要应用场景包括: 削峰: 解耦: 异步: 点对点模式 发布/订阅模式 一个topic分为多个partition 为了配合存储分区的设计, 消费者consumer也分成了group 一个分区的数据, 只能由一个消费者消费 为了提高可用性, 为每个Partition提供副本 Kafka使用Zookeeper实现分布式管理 基本使用 由于每台机器要装一个Kafka容器, 这里使用Kubernetes的DaemonSet来实现 apiVersion: apps/v1 kind: DaemonSet metadata: name: kafka labels: app: kafka spec: selector: matchLabels: app: kafka template: metadata: labels: app: kafka spec: containers: - name: kafka image:...
【java深入学习第2章】Spring Boot 结合 Screw：高效生成数据库设计文档之道
在开发过程中，数据库设计文档是非常重要的，它可以帮助开发者理解数据库结构，方便后续的维护和扩展。手动编写数据库设计文档不仅耗时，而且容易出错。幸运的是，可以使用Spring Boot和Screw来自动生成数据库设计文档。 什么是Screw？ Screw是一个开源的数据库文档生成工具，它可以根据数据库的元数据自动生成数据库设计文档。Screw支持多种数据库类型，并且生成的文档格式美观、易读。 准备工作 在开始之前，请确保你已经安装了以下工具： JDK 8或更高版本 Maven 一个支持的数据库（如MySQL） 创建Spring Boot项目 首先，我们创建一个新的Spring Boot项目。你可以使用Spring Initializr快速创建项目，选择以下依赖： Spring Web Spring Data JPA MySQL Driver 在pom.xml文件中添加Screw的依赖： <dependency> <groupId>cn.smallbun.screw</groupId> <artifactId>screw-core</artifactId>...
# Kafka_深入探秘者（7）：kafka 稳定性
Kafka_深入探秘者（7）：kafka 稳定性 1、Kafka 的消息传输保障机制非常直观。 当 producer 向 broker 发送消息时，一旦这条消息被 commit，由于副本机制 (replication) 的存在，它就不会丢失。但是如果 producer 发送数据给 broker 后，遇到的网络问题而造成通信中断，那 producer 就无法判断该条消息是否已经提交(commit)。 虽然 Kafka 无法确定网络故障期间发生了什么，但是 producer 可以 retry 多次，确保消息已经正确传输到 broker 中，所以目前 Kafka 实现的是 at least once。 2、kafka 幂等性 所谓幂等性，就是对接口的多次调用所产生的结果和调用一次是一致的。生产者在进行重试的时候有可能会重复写入消息，而使用 Kafka 的幂等性功能就可以避免这种情况。 3、kafka 幂等性是有条件的: 1）只能保证 Producer 在单个会话内不丢不重，如果 Producer...
14-Kafka-Day03_kafka 同一消费者组消费者不能消费同一分区-CSDN博客
第 5 章 Kafka 消费者 5.2.1 消费者总体工作流程 一个消费者组中的多个消费者，可以看作一个整体，一个组内的多个消费者是不可能去消费同一个分区的数据的，要不然就消费重复了。 5.2.2 消费者组原理 Consumer Group（CG）： 消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。 • 消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费。 • 消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者 消费者组初始化流程： 消费计划的制定：...
【软件工具】在Java语言中如何使用 Kafka 消费者（KafkaConsumer）来消费消息及如何用idea实现
一、在Java语言中如何使用 Kafka 消费者（KafkaConsumer）来消费消息 在Java语言中使用 Kafka 消费者（KafkaConsumer）来消费消息是非常常见的场景，特别是在分布式系统和实时数据处理中。下面详细介绍如何编写和配置 Kafka 消费者的基本步骤： 1. 引入 Kafka 客户端依赖 首先，确保项目中引入了 Kafka 客户端依赖，例如 Maven 的依赖配置如下： <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>2.8.1</version> </dependency> 2.
Apache Kafka与Spring整合应用详解
引言 Apache Kafka是一种高吞吐量的分布式消息系统，广泛应用于实时数据处理、日志聚合和事件驱动架构中。Spring作为Java开发的主流框架，通过Spring Kafka项目提供了对Kafka的集成支持。本文将深入探讨如何使用Spring Kafka整合Apache Kafka，并通过详细的代码示例帮助新人理解和掌握这一技术。 环境准备 在开始之前，请确保你已经安装并配置好了以下环境： Apache Kafka集群 Java JDK 8或更高版本 Maven或Gradle构建工具 Spring Boot 2.3.0或更高版本 项目依赖配置 首先，我们需要在pom.xml中添加Spring Kafka的依赖。 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <dependency>...
HttpClient以及微信小程序入门-CSDN博客
HttpClient以及微信小程序入门 HttpClient介绍HttpClient是Apache Jakarta Common下的子项目，可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持HTTP协议的客户端编程工具包，并且它支持 HTTP协议最新的版本和建议。核心APIHttpClientHttpClientsCloseableHttpClientHttpGetHt... 复制链接
头条系统-06-kafka及异步通知文章上下架-kafka（主题！，分区！，高可用集群，生产消费，消费者组！）、springboot集成kafka（文章上下架业务通过kafka实现）-CSDN博客
主题，生产者消费者根据主题确定同一条消息队列 分区：一个主题存放在几个队列里 （一般1个分区，多个分区就是把主题存放在多个队列，可能会破坏消息生产和消费的次序） 消费者组：每个组只有一台机器能收到同一个消息，一个组内，消息只会被消费一次。（同一条消息，每个组都会消费一次） 1)自媒体文章上下架 需求分析 2)kafka概述 消息中间件对比 特性ActiveMQRabbitMQRocketMQKafka 开发语言 java erlang java scala 单机吞吐量 万级 万级 10万级 100万级 时效性 ms us ms ms级以内 可用性 高（主从） 高（主从） 非常高（分布式） 非常高（分布式） 功能特性 成熟的产品、较全的文档、各种协议支持好 并发能力强、性能好、延迟低 MQ功能比较完善，扩展性佳 只支持主要的MQ功能，主要应用于大数据领域 消息中间件对比-选择建议 (主流3种) 消息中间件建议 Kafka 追求高吞吐量，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务 RocketMQ 可靠性要求很高的金融互联网领域,稳定性高，经历了多次阿里双11考验 RabbitMQ...
How to Integrate Embedded MongoDB for Unit Testing in a Spring Application
Unit testing is a crucial part of software development, ensuring that individual components of an application work as expected. When it comes to testing data persistence layers in a Spring application, MongoDB is a popular choice. To facilitate unit testing with MongoDB, we can use an embedded MongoDB instance. This eliminates the need for an actual running MongoDB server, making tests more reliable and easier to set up.
Flink Sql-用户自定义 Sources & Sinks
动态表是 Flink Table & SQL API的核心概念，用于统一有界和无界数据的处理。 动态表只是一个逻辑概念，因此 Flink 并不拥有数据。相应的，动态表的内容存储在外部系统（ 如数据库、键值存储、消息队列 ）或文件中。 动态 sources 和动态 sinks 可用于从外部系统读取数据和向外部系统写入数据。在文档中，sources 和 sinks 常在术语连接器 下进行总结。 Flink 为 Kafka、Hive 和不同的文件系统提供了预定义的连接器。有关内置 table sources 和 sinks 的更多信息，请参阅连接器部分 本页重点介绍如何开发自定义的用户定义连接器。 从 Flink v1.16 开始, TableEnvironment 引入了一个用户类加载器，以在 table 程序、SQL Client、SQL Gateway 中保持一致的类加载行为。该类加载器会统一管理所有的用户 jar 包，包括通过 ADD JAR 或 CREATE FUNCTION .. USING JAR ..
好文！12个策略解决 Kafka 数据丢失问题
哥们儿！有遇到Kafka数据丢失问题的问题吗，你是如何解决的？今天的文章，V哥来详细解释一下，整理了12种解决策略，希望可以帮助你解决项目中的问题：以下是一些常见的解决方案和最佳实践。 生产者确认机制：生产者可以使用 Kafka 的确认机制来确保消息成功发送到 Kafka 集群。生产者可以选择等待 Kafka 的确认响应（acks）或使用同步发送方式，以确保消息不会丢失。 增加副本因子：通过增加 Kafka 主题的副本因子，可以提高消息的可靠性。副本因子决定了每个分区的副本数量，增加副本数量可以提高消息的冗余度，降低消息丢失的风险。 监控和警报：设置监控和警报系统，及时发现和处理消息丢失的问题。可以监控生产者和消费者的指标，如发送速率、确认率和消费速率等，以及 Kafka 集群的状态和健康状况。 合理的配置和容量规划：根据应用程序的需求和负载情况，合理配置 Kafka 集群和主题的参数。确保足够的存储空间、网络带宽和处理能力，以避免由于资源不足而导致的消息丢失。 设置生产者的 acks 参数为...
Java 数据库连接（JDBC）的使用，包括连接数据库、执行SQL语句等
一、简介 Java Database Connectivity（JDBC）是Java应用程序与关系数据库进行交互的一种API。它提供了一组用于访问和操作数据库的标准接口，使开发人员能够使用Java代码执行数据库操作，如查询、插入、更新和删除等。 二、JDBC架构 JDBC由两部分组成： JDBC API：由Java SE平台提供的接口和类集合，用于定义与数据库交互的标准。 JDBC Driver API：由数据库供应商提供的具体实现，用于实际连接和操作数据库。 三、JDBC的核心组件 DriverManager：管理一组数据库驱动程序的基本服务。 Connection：表示与特定数据库的连接。 Statement：用于执行SQL语句的对象，分为Statement、PreparedStatement、CallableStatement。 ResultSet：保存由Statement对象执行SQL查询返回的结果集。 SQLException：处理数据库访问出错或其他错误的异常。 四、使用JDBC的步骤 加载驱动程序 建立数据库连接 创建SQL语句 执行SQL语句 处理结果集 关闭连接...
spring boot 之 整合 kafka
spring boot版本：2.3.12.RELEASE MySQL版本：8.0 Kafka版本：kafka_2.13-2.5.0 本次示例流程：MySQL中有数据表一张student，两个字段(id、name)，随机插入100条数据，然后从MySQL查询数据，发送数据到Kafka，并消费Kafka.
SparkStreaming与Storm集成实例-CSDN博客
SparkStreaming与Storm集成实例 在大数据处理领域，实时数据处理变得越来越重要。Spark Streaming和Apache Storm是两种广泛使用的实时数据处理框架。Spark Streaming是基于Apache Spark的扩展，提供了高吞吐量和容错的流处理能力；而Apache Storm则是一个分布式实时计算系统，擅长低延迟处理。将这两者集成起来，可以充分利用它们各自的优势，构建高效、可靠的实时数据处理系统。 2.1 Spark Streaming Spark Streaming是Apache Spark的一个组件，专门用于处理实时数据流。它将实时数据流分成小批次（micro-batches），然后使用Spark引擎进行处理。其主要特点包括： 高吞吐量：利用Spark的并行处理能力，能够处理大量数据。 容错性：通过数据重放和检查点机制，保证数据处理的可靠性。 易于集成：与Spark生态系统中的其他组件（如Spark SQL、MLlib）无缝集成。 2.2 Apache Storm Apache...
互联网应用主流框架整合之SpringMVC初始化及各组件工作原理-CSDN博客
MVC理念的发展 SpringMVC是Spring提供给Web应用领域的框架设计，MVC分别是Model-View-Controller的缩写，它是一个设计理念，不仅仅存在于Java中，各类语言及开发均可用，其运转流程和各组件的应用是MVC的根本 在早期的Java Web开发中，主要采用JSP+JavaBean模式，其设计理念在于解耦各个模块 很快，就发现JSP和JavaBean之间出现了严重的耦合，Java和HTML也耦合在了一起，这样开发者不仅需要掌握Java还需要掌握前端技术，更严重的是在软件工程过程中，出现了前端需要等后端，后端需要等前端，才能完成有效地测试乃至后续流程，而且每个过程几乎无法复制使用，甚至JSP完成了很多业务逻辑混杂着许多页面逻辑功能，很快这种方式就被Servlet+JSP+JavaBean代替了，就出现了新的模型...
39 | 从0搭建基于Kafka的企业级实时日志流处理平台
今天要和你分享的主题是：从 0 搭建基于 Kafka 的企业级实时日志流处理平台。 简单来说，我们要实现一些大数据组件的组合，就如同玩乐高玩具一样，把它们“插”在一起，“拼”成一个更大一点的玩具。 在任何一个企业中，服务器每天都会产生很多的日志数据。这些数据内容非常丰富，包含了我们的线上业务数据、用户行为数据以及后端系统数据。实时分析这些数据，能够帮助我们更快地洞察潜在的趋势，从而有针对性地做出决策。今天，我们就使用 Kafka 搭建一个这样的平台。 流处理架构 如果在网上搜索实时日志流处理，你应该能够搜到很多教你搭建实时流处理平台做日志分析的教程。这些教程使用的技术栈大多是 Flume+Kafka+Storm、Spark Streaming 或 Flink。特别是 Flume+Kafka+Flink 的组合，逐渐成为了实时日志流处理的标配。不过，要搭建这样的处理平台，你需要用到 3 个框架才能实现，这既增加了系统复杂度，也提高了运维成本。 今天，演示一下如何使用 Apache Kafka 这一个框架，实现一套实时日志流处理系统。换句话说，我使用的技术栈是 Kafka...
Java如何实现kafka所有指标监控_kafka 監控 java-CSDN博客
Kafka 本身提供了多种方式来监控其性能指标，包括 JMX（Java Management Extensions）指标、Kafka 自身的监控工具（如 Kafka Manager、Confluent Control Center）以及使用第三方监控解决方案（如 Prometheus、Grafana、Datadog 等）。在 Java 中，我们通常使用 Kafka 客户端的 JMX 暴露功能或者 Kafka Streams 的监控 API 来获取指标，但直接在 Java 代码中实现所有 Kafka 指标的实时监控并不常见，因为这通常涉及到一个监控代理（Agent）或监控框架的工作。 这里提供一个使用 JMX 来获取 Kafka 客户端（如 Producer 或 Consumer）指标的 Java 代码示例，并解释如何将这些指标集成到监控系统中。 首先，确保你的 Kafka 客户端已经启用了 JMX 监控。这通常通过设置环境变量 KAFKA_JMX_OPTS 或在 Kafka 启动脚本中添加 JVM 参数来完成。 接下来，在 Java 代码中，我们可以使用 JMX API 来连接到...
SpringBoot集成Kafka之SASL_SSL_springboot kafka sasl-CSDN博客
系列文章目录 前言 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站，这篇文章男女通用，看懂了就去分享给你的码吧。 Kafka 是一个由 LinkedIn 开发的分布式消息系统，它于2011年年初开源，现在由著名的 Apache 基金会维护与开发。 Kafka 使用 Scala 实现，被用作 LinkedIn 的活动流和运营数据处理的管道，现在也被诸多互联网企业广泛地用作数据流管道和消息系统， Kafka 是基于消息发布﹣订阅模式实现的消息系统。 Win安装：Kafka安装Windows版 - Java小强技术博客 (javacui.com) SpringBoot集成：SpringBoot集成Kafka - Java小强技术博客 (javacui.com) 由于公司使用时，必须要求Prodcuer&Consumer must connect to Kafka via SASL_SSL，因为进行了相关集成的编码，进行记录。 首先之前Spring的配置文件我们就不需要了，为了测试方便先编码到代码中，手续可以手动指定到配置文件中。...
Optimizing SEO Headers for Digital Assets — Adobe Experience Manager (AEM)
Search Engine Optimization (SEO) is crucial for ensuring that your digital content is easily discoverable by search engines and, consequently, your target audience. While much attention is often given to optimizing content pages, it’s equally important to focus on the SEO of digital Assets such as images, videos, and documents. This is especially true for platforms like Adobe Experience Manager (AEM), where managing and delivering a vast range of digital assets is a core function.
Flink-cdc更好的流式数据集成工具_cdc流处理-CSDN博客
What’s Flink-cdc?
HttpComponentsClientHttpRequestFactory-CSDN博客
HttpComponentsClientHttpRequestFactory HttpComponentsClientHttpRequestFactory 是 Spring Framework 中用来封装 Apache HttpComponents HttpClient 的一个工厂类，用于创建基于 HttpClient 的 ClientHttpRequest 实例。然而，关于默认的最大连接数，这个信息通常是由底层使用的 Apache HttpClient 的配置决定的，而不是由 HttpComponentsClientHttpRequestFactory 类本身直接设定。 Apache HttpClient 默认的最大连接数（即最大并发连接数）通常取决于所使用的 HttpClient 版本以及具体的连接管理器（Connection Manager）实现。在 HttpClient 4.x 及以上版本中，最常用的连接管理器是 PoolingHttpClientConnectionManager。 对于...
EventStream和WebSocket-CSDN博客
一、技术对比 EventSource 优势： 服务器推送：基于HTTP协议，服务器主动向客户端推送数据，客户端只能接收服务器发送的数据。 适用场景： 实时股票报价、天气预报、社交媒体通知等。 WebSocket: 优势： 双向通信：基于TCP协议，客户端和服务器可以互相发送数据。 实时性：更低的延迟和更快的数据传输速度，适用于实时性要求较高的应用场景。 适用场景： 在线聊天室、多人游戏和股票市场等需要快速实时响应的应用程序。 二、WebSocket pom.xml <dependency> <groupId>com.corundumstudio.socketio</groupId> <artifactId>netty-socketio</artifactId> <version>2.0.9</version> </dependency> NettySocketRunner.java package com.example.socket; import com.corundumstudio.socketio.SocketIOServer; import...
【java】websocket对接微软语音实时识别_实时语音识别-websocket 测试-CSDN博客
1. pom依赖 <dependency> <groupId>com.microsoft.cognitiveservices.speech</groupId> <artifactId>client-sdk</artifactId> <version>1.37.0</version> </dependency> 2.
【架构之路】提升后端接口性能的实战技巧-CSDN博客
强烈推荐 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站:人工智能 引言 在现代软件开发中，后端接口的性能优化是确保系统高效运行的关键因素之一。 随着用户数量的增加和数据量的增长，未优化的后端接口会导致响应时间变长，用户体验下降，甚至引发系统崩溃。 本文将探讨一些常见且有效的后端接口性能优化方法，并通过具体的Java代码实例来展示如何实施这些优化策略。 无论是数据库优化、代码优化、缓存机制、负载均衡、网络优化，还是日志监控和服务器优化，每一个环节的改善都能显著提升系统性能。 优化技巧 1.
springboot的kafka动态工具类（动态创建topic、监听和监听方法）_springboot kafka 创建topic-CSDN博客
springboot的kafka动态工具类（动态创建topic、监听和监听方法） 需要动态创建topic，然后动态创建该topic的监听容器，同时可以指定该监听容器的处理方法，避免增删监听topic时需要重启操作等情况。 很多情况下，使用kafka一般都会主动创建好队列（Topic）和消费者监听（@KafkaListener），特别是监听者，一般都是动态创建好后，然后使用@KafkaListener指定Topic后创建。 上述情况的优点在于：可以明确topic和消费者，启动时程序主动就创建好对应topic的消费容器和消费方法，直接消费即可。 缺点：如果需要监听新的topic，则需要添加@KafkaListener的配置并且重新启动项目，对于灵活性要求高或者线上的程序是比较麻烦的。 所以基于上述情况，为了更加灵活的创建和使用Kafka的topic和listener，专门写了一个kafka相关的工具类： topic相关的包含了：topic创建、删除、列表、是否存在等方法。 Listener相关包含了：容器的创建、启动、停止、暂停、恢复等方法。...
MyBatis-Plus 实现多租户管理的实践
本文主要讲解使用Mybatis-Plus结合dynamic-datasource来实现多租户管理 在现代企业应用中，多租户（Multi-Tenant）架构已经成为一个非常重要的设计模式。多租户架构允许多个租户共享同一应用程序实例，但每个租户的数据彼此隔离。实现这一点可以大大提高资源利用率并降低运营成本。在本文中，我们将探讨如何使用 MyBatis-Plus 结合 Dynamic-Datasource 来实现多租户管理。 MyBatis-Plus 是 MyBatis 的增强工具，提供了很多开箱即用的功能，如 CRUD 操作、分页插件、逻辑删除等，使开发人员能够更加专注于业务逻辑，而无需过多关注底层的数据库操作细节。Dynamic-Datasource 是一个功能强大的动态数据源切换框架，能够方便地在多个数据源之间进行切换，非常适合实现多租户数据库管理。 本文将通过一个具体的例子，详细讲解如何配置和使用 MyBatis-Plus 以及 Dynamic-Datasource 来实现多租户管理。我们将首先创建租户信息表，并为每个租户分别创建用户信息表。然后，我们将配置...
java.sql.SQLRecoverableException保持的解决方法，亲测有效，嘿嘿嘿，已解决-CSDN博客
java.sql.SQLRecoverableException 是 JDBC 中的一个异常，它通常指示了一个可恢复的 SQL 异常。这种异常可能由多种原因引起，但最常见的是与数据库连接有关的问题，比如网络中断、数据库服务器暂时不可用、会话超时等。 问题分析 当遇到 SQLRecoverableException 时，这通常意味着 JDBC 驱动程序在尝试执行 SQL 语句时遇到了一个可恢复的问题。可恢复意味着这个问题可能是暂时的，而不是永久性的，因此可以通过重试或其他恢复策略来解决。 报错原因 网络问题：数据库服务器与客户端之间的网络连接可能中断或不稳定。 数据库服务器问题：数据库服务器可能暂时不可用，或者由于负载过高而拒绝新的连接。 会话超时：长时间未使用的数据库连接可能由于超时而被关闭。 驱动程序问题：JDBC 驱动程序可能存在缺陷或配置不正确。 解决思路 检查网络连接：确保数据库服务器与客户端之间的网络连接是稳定的。 重试逻辑：在捕获到 SQLRecoverableException 时，实现一个重试逻辑，尝试重新连接并执行失败的 SQL 语句。...
[Spring Cloud] (6)gateway整体加解密
简述 本文网关gateway，微服务，vue已开源到gitee 杉极简/gateway网关阶段学习 在经历前面5章的铺垫下，终于进入到了最重要的环节——拦截器功能实现，此时我们需要看的东西就比较集中而且简单了。 在Java分布式系统中，使用Spring Cloud Gateway进行整体的加解密处理可以起到以下几个关键作用： 安全性增强：通过加密客户端与服务端之间传输的数据，可以防止敏感信息在网络传输过程中被截获和窃取。即使数据包被拦截，没有相应的密钥也无法解读数据内容，从而保护了用户隐私和系统安全。 数据完整性校验：在数据传输过程中，除了加密保护数据外，还可以通过签名机制来确保数据的完整性。签名可以验证数据在传输过程中是否被篡改，增强了数据的可靠性。 减轻后端服务负担：通过在网关层统一进行加解密处理，后端微服务不需要再集成额外的安全模块来进行数据的加解密工作，从而降低了后端服务的复杂性和资源消耗。 统一的安全管理：网关作为所有请求的入口点，可以实现统一的安全管理策略。所有的加解密操作按照统一的规则进行，便于管理和维护，同时方便对安全策略进行升级和维护。...
关于JAVA如何对接海康威视（iSecure Center综合安防管理平台）门禁和摄像头视频取流
前言 根据自己的需求灵活选用对接方式。我们客户购买了海康的综合安防管理平台，经与海康交流过后，我这里选择直接通过调用海康的综合安防管理平台的Open Api进行对接 这篇文章只包含java如何对接海康威视，不涉及前端具体技术 需求：对接海康威视的视频与门禁。（1）大屏可视化，实现视频的取流，摄像头监控实时预览。（2）获取摄像头监控点与门禁设备的状态，是否运行正常（3）获取门禁设备的事件，用户进出情况记录。 大致对接流程：注册登录后，在场景方案中选择基础对接，先了解接口安全认证规则，确保必要参数客户/海康已经提供，选择集成Java安全认证库，下载OpenApi安全认证库（JAVA），解压后，在项目中引用相关jar包，调用jar包中ArtemisHttpUtil类的相关方法即可。 一些常用的视频与门禁相关，均已封装好，在文章里直接复制即可 注： (RTSP/RTMP/HLS) 三种取流方式可参考：http://t.csdnimg.cn/tKu1J 1.
Springboot 集成kafka 消费者实现ssl方式连接监听消息实现消费
证书准备：springboot集成kafka 消费者实现 如何配置是ssl方式连接的时候需要进行证书的转换。原始的证书是pem, 或者csr方式 和key方式的时候需要转换，因为kafka里面是jks 需要通过openssl进行转换。 证书处理： KeyStore 用于存储客户端的证书和私钥，用于客户端身份验证。 TrustStore 用于存储受信任的根证书或证书链，用于验证服务器的身份。 合并一下证书： cat your_cert.pem your_key.key > test.pem 合并证书和私钥为一个 PKCS12 文件： cat your_cert.pem your_key.key > combined.pem openssl pkcs12 -export -in combined.pem -out client.p12 -name your_alias 2，将 PKCS12 文件导入到 Java KeyStore 中： keytool -importkeystore -srckeystore client.p12 -srcstoretype PKCS12...
JAVA实现小程序微信支付-支付成功回调_微信支付回调body-CSDN博客
第一步配置API key：微信支付文档 第二步下载并配置商户证书：微信支付文档 第三步对接微信支付接口：微信支付文档 添加pom依赖 <dependency> <groupId>com.github.wechatpay-apiv3</groupId> <artifactId>wechatpay-java</artifactId> <version>0.2.12</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId> <artifactId>okhttp</artifactId> <version>3.13.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>cn.hutool</groupId> <artifactId>hutool-all</artifactId> <version>5.3.1</version> </dependency> yml配置文件 weixin: appId: xxxxxxx appSecret: xxxxxxx...
HttpClient、OKhttp、RestTemplate接口调用对比（ Java HTTP 客户端）
HttpClient、OkHttp 和 RestTemplate 是三种常用的 Java HTTP 客户端库，它们都可以用于发送 HTTP 请求和接收 HTTP 响应，但在一些方面有所不同。 对比总结： ● 性能和效率： OkHttp 在性能和效率上通常优于 Apache HttpClient 和 RestTemplate，特别是在并发场景和对性能要求较高的情况下。 ● 功能和灵活性： Apache HttpClient 提供了更丰富的功能和灵活的配置选项，适用于需要定制化的场景；而 OkHttp 和 RestTemplate 则更加简洁易用。 ● 异步支持： OkHttp 提供了异步调用的支持，而 Apache HttpClient 和 RestTemplate 需要通过额外的工作来实现异步调用。 ● 与框架集成： RestTemplate 与 Spring 框架集成度高，更适合于 Spring 项目；而 Apache HttpClient 和 OkHttp 可以在各种项目中独立使用。 ● 更新维护： OkHttp 是 Square...
【黑马头条】-day06自媒体文章上下架-Kafka-CSDN博客
今日内容 1 Kafka Docker安装zookeeper 拉取镜像 docker pull zookeeper:3.4.14 创建容器 docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 zookeeper:3.4.14 Docker安装kafka 下载镜像 docker pull wurstmeister/kafka:2.12-2.3.1 创建容器 docker run -d --name kafka \ --env KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=192.168.204.129 \ --env KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.204.129:2181 \ --env KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.204.129:9092 \ --env KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 \ --env KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx256M -Xms256M" \...
上古掌控安全的神:SpringSecurity初探揭秘-CSDN博客
Spring Security 是一个非常强大的身份验证和授权控制框架。为了满足企业项目的不同需求，它提供了很多定制化开发的解决方案，通过简单的调整配置，就能为我们的应用提供一套可靠的安全保障。 在实际开发过程中，为了保证我们的系统能够安全稳定的运行下去，一般都要从下面两点来考虑： 系统安全性：防止非法入侵、非法请求、非法拦截等。我们需要阻止和屏蔽不信任的请求源访问，保证数据的安全可靠，不被人窃取。 系统健壮性：也就是系统可用性，最常见的解决方案就是做服务 “冗余”。当然量级够大的话，要做的事情会很多很多，比如限流、熔断、降级等等。 这里只简单的谈一谈系统的安全性，在项目的开发中需要从全方位、多角度做工作，以确保整个业务链路、整个体系范围都能保证安全。下面就大致介绍下在实际开发过程中，开发者经常用到的一些方法： 数据校验，包括前端 js 校验和后端校验，其实前端校验主要是为了体验，也就是尽可能降低出错率，提高一次性提交的成功率。也可以说前端校验规则是后端校验的子集。 防止命令注入，比如最常见的 SQL 注入，它不是利用操作系统的 BUG...
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