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Spring Boot 与 Kafka 的深度集成实践（二）

article 2025/6/10 7:32:21

3. 生产者实现

3.1 生产者配置

在 Spring Boot 项目中，配置 Kafka 生产者主要是配置生产者工厂（ProducerFactory）和 KafkaTemplate 。生产者工厂负责创建 Kafka 生产者实例，而 KafkaTemplate 则是用于发送消息的核心组件，它封装了生产者的发送逻辑，提供了简洁易用的方法来发送消息到 Kafka 集群 。

首先，创建一个配置类，用于配置生产者工厂和 KafkaTemplate。在 Spring Boot 中，可以通过@Configuration注解将一个类标记为配置类，然后使用@Bean注解来定义需要创建的 Bean。以下是配置生产者的 Java 代码示例：

 

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
 

import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
 

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
 

import org.springframework.context.annotation.Bean;
 

import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 

import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
 

import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
 

import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;
 

import java.util.HashMap;
 

import java.util.Map;
 

@Configuration
 

public class KafkaProducerConfig {
 

@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
 

private String bootstrapServers;
 

@Bean
 

public Map<String, Object> producerConfigs() {
 

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

// Kafka服务器地址
 

props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
 

// 生产者在收到服务器的确认之前需要等待的时间，0表示不等待，1表示等待leader确认，all表示等待所有副本确认
 

props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");
 

// 消息发送失败时的重试次数
 

props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 0);
 

// 批量发送消息时，缓冲区的大小，单位是字节
 

props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
 

// 生产者在发送消息之前等待更多消息进入缓冲区的时间，单位是毫秒
 

props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);
 

// 生产者用于缓存消息的总内存大小，单位是字节
 

props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
 

// 键的序列化器
 

props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
 

// 值的序列化器
 

props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
 

return props;
 

}
 

@Bean
 

public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {
 

return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());
 

}
 

@Bean
 

public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {
 

return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
 

}
 

}
 

在上述代码中：
 

  • producerConfigs方法用于配置 Kafka 生产者的属性。其中，bootstrapServers从application.properties或application.yml文件中读取 Kafka 服务器的地址；acks配置为1，表示生产者在发送消息后，只要收到 Kafka 集群中 leader 节点的确认，就认为消息发送成功；retries设置为0，表示消息发送失败时不进行重试；batchSize设置为16384字节，即当缓冲区达到这个大小后，生产者会将消息批量发送出去；lingerMs设置为1毫秒，生产者会在等待 1 毫秒后，即使缓冲区未满，也会将消息发送出去；bufferMemory设置为33554432字节，即生产者用于缓存消息的总内存大小；KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG和VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG分别指定了键和值的序列化器为StringSerializer，用于将字符串类型的键和值序列化为字节数组，以便在网络中传输。
 

  • producerFactory方法通过DefaultKafkaProducerFactory创建了一个生产者工厂，它使用producerConfigs方法返回的配置属性来创建 Kafka 生产者实例 。
 

  • kafkaTemplate方法创建了一个 KafkaTemplate 实例，它依赖于producerFactory创建的生产者工厂，通过 KafkaTemplate，我们可以方便地发送消息到 Kafka 集群 。
 

3.2 发送消息
 

配置好生产者后，就可以使用 KafkaTemplate 来发送消息了。KafkaTemplate 提供了多种发送消息的方法，支持同步发送和异步发送，并且可以通过回调机制来处理消息发送的结果 。
 

同步发送消息
 

同步发送消息会阻塞当前线程，直到消息被成功发送或发送失败。以下是同步发送消息的代码示例：
 

 

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
 

import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
 

import org.springframework.stereotype.Service;
 

@Service
 

public class KafkaProducerService {
 

private static final String TOPIC = "my-topic";
 

@Autowired
 

private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
 

public void sendMessageSync(String message) {
 

kafkaTemplate.send(TOPIC, message).get();
 

}
 

}
 

在上述代码中，sendMessageSync方法使用kafkaTemplate.send(TOPIC, message)发送消息到指定的主题my-topic，然后调用get()方法阻塞当前线程，等待 Kafka 集群返回消息发送的结果。如果消息发送成功，get()方法会返回一个包含消息元数据（如分区号、偏移量等）的RecordMetadata对象；如果发送失败，get()方法会抛出异常，开发者可以通过捕获异常来处理发送失败的情况 。
 

异步发送消息
 

异步发送消息不会阻塞当前线程，生产者会立即返回，消息将在后台被发送到 Kafka 集群 。为了处理消息发送的结果，可以使用ListenableFuture和回调函数。以下是异步发送消息的代码示例：
 

 

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
 

import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
 

import org.springframework.kafka.support.SendResult;
 

import org.springframework.stereotype.Service;
 

import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;
 

import org.springframework.util.concurrent.ListenableFutureCallback;
 

@Service
 

public class KafkaProducerService {
 

private static final String TOPIC = "my-topic";
 

@Autowired
 

private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
 

public void sendMessageAsync(String message) {
 

ListenableFuture<SendResult<String, String>> future = kafkaTemplate.send(TOPIC, message);
 

future.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<String, String>>() {
 

@Override
 

public void onSuccess(SendResult<String, String> result) {
 

System.out.println("消息发送成功：" + result.getRecordMetadata());
 

}
 

@Override
 

public void onFailure(Throwable ex) {
 

System.out.println("消息发送失败：" + ex.getMessage());
 

}
 

});
 

}
 

}
 

在上述代码中，sendMessageAsync方法使用kafkaTemplate.send(TOPIC, message)发送消息到指定主题，该方法返回一个ListenableFuture<SendResult<String, String>>对象 。通过调用future.addCallback方法，添加了一个回调函数，当消息发送成功时，会调用onSuccess方法，在方法中可以获取到消息的元数据，如分区号、偏移量等；当消息发送失败时，会调用onFailure方法，在方法中可以获取到发送失败的异常信息，以便进行相应的处理，比如记录日志、进行重试等 。
 

3.3 高级特性
 

Kafka 生产者还提供了一些高级特性，如事务管理、自定义分区、消息序列化优化等，这些特性可以满足更复杂的业务需求 。
 

事务管理
 

Kafka 的事务功能可以确保在一个事务中发送的所有消息要么全部成功，要么全部失败，从而保证数据的一致性 。在 Spring Boot 中使用 Kafka 的事务管理，需要进行以下配置：
 

  1. 在生产者配置中开启事务支持，将ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG属性设置为一个唯一的事务 ID 。
 

  1. 使用@EnableKafkaTransaction注解开启事务支持 。
 

  1. 在发送消息的方法上使用@Transactional注解来定义事务边界 。
 

以下是配置事务管理的代码示例：
 

 

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
 

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
 

import org.springframework.context.annotation.Bean;
 

import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 

import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafkaTransaction;
 

import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
 

import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
 

import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;
 

import org.springframework.transaction.annotation.EnableTransactionManagement;
 

import java.util.HashMap;
 

import java.util.Map;
 

@Configuration
 

@EnableKafkaTransaction
 

@EnableTransactionManagement
 

public class KafkaTransactionConfig {
 

@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
 

private String bootstrapServers;
 

@Value("${spring.kafka.producer.transaction-id-prefix}")
 

private String transactionIdPrefix;
 

@Bean
 

public Map<String, Object> producerConfigs() {
 

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

props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
 

props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
 

props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, Integer.MAX_VALUE);
 

props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
 

props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
 

// 开启事务支持，设置事务ID前缀
 

props.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, transactionIdPrefix + "-" + System.currentTimeMillis());
 

return props;
 

}
 

@Bean
 

public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {
 

return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());
 

}
 

@Bean
 

public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {
 

KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate = new KafkaTemplate<>(producerFactory());
 

kafkaTemplate.setTransactionIdPrefix(transactionIdPrefix);
 

return kafkaTemplate;
 

}
 

}
 

在上述代码中：
 

  • ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG属性设置为transactionIdPrefix + "-" + System.currentTimeMillis()，其中transactionIdPrefix从配置文件中读取，用于生成唯一的事务 ID 。
 

  • 使用@EnableKafkaTransaction和@EnableTransactionManagement注解分别开启 Kafka 事务支持和 Spring 的事务管理 。
 

在发送消息的服务类中，可以使用@Transactional注解来定义事务边界，如下所示：
 

 

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
 

import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
 

import org.springframework.stereotype.Service;
 

import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
 

@Service
 

public class KafkaTransactionService {
 

private static final String TOPIC = "my-topic";
 

@Autowired
 

private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
 

@Transactional
 

public void sendTransactionalMessage(String message1, String message2) {
 

kafkaTemplate.send(TOPIC, message1);
 

// 模拟一个可能会失败的操作，比如抛出异常
 

if (Math.random() > 0.5) {
 

throw new RuntimeException("模拟发送失败");
 

}
 

kafkaTemplate.send(TOPIC, message2);
 

}
 

}
 

在sendTransactionalMessage方法中，使用@Transactional注解定义了事务边界。如果在事务中发送消息时发生异常，比如Math.random() > 0.5时抛出RuntimeException，则事务会回滚，之前发送的消息也会被撤销，从而保证了数据的一致性 。
 

自定义分区
 

默认情况下，Kafka 生产者会根据消息的键（Key）的哈希值来决定消息发送到哪个分区 。在某些场景下，可能需要根据业务逻辑来自定义分区策略，比如按照用户 ID、订单 ID 等进行分区 。
 

要实现自定义分区，需要实现org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner接口，并在生产者配置中指定自定义的分区器 。以下是自定义分区器的代码示例：
 

 

import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
 

import org.apache.kafka.common.Cluster;
 

import org.apache.kafka.common.PartitionInfo;
 

import java.util.List;
 

import java.util.Map;
 

public class CustomPartitioner implements Partitioner {
 

@Override
 

public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
 

// 根据业务逻辑自定义分区策略，这里简单示例根据key的第一个字符进行分区
 

if (key != null) {
 

String keyStr = (String) key;
 

int partition = Math.abs(keyStr.charAt(0)) % cluster.partitionsForTopic(topic).size();
 

return partition;
 

}
 

// 如果key为null，则使用默认分区策略
 

return 0;
 

}
 

@Override
 

public void close() {
 

// 关闭分区器时的操作，一般为空
 

}
 

@Override
 

public void configure(Map<String, ?> configs) {
 

// 配置分区器时的操作，一般为空
 

}
 

}
 

在上述代码中，CustomPartitioner实现了Partitioner接口，重写了partition方法。在partition方法中，根据消息的键的第一个字符的绝对值对分区数量取模，来决定消息发送到哪个分区。如果键为null，则返回默认分区0 。
 

然后，在生产者配置中指定自定义的分区器：
 

 

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
 

import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
 

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
 

import org.springframework.context.annotation.Bean;
 

import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 

import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
 

import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
 

import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;
 

import java.util.HashMap;
 

import java.util.Map;
 

@Configuration
 

public class KafkaProducerConfig {
 

@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
 

private String bootstrapServers;
 

@Bean
 

public Map<String, Object> producerConfigs() {
 

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

props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
 

props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");
 

props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 0);
 

props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
 

props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);
 

props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
 

props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
 

props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
 

// 指定自定义分区器
 

props.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, CustomPartitioner.class);
 

return props;
 

}
 

@Bean
 

public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {
 

return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());
 

}
 

@Bean
 

public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {
 

return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
 

}
 

}
 

在producerConfigs方法中，通过props.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, CustomPartitioner.class)指定了自定义的分区器为CustomPartitioner 。这样，生产者在发送消息时就会使用自定义的分区策略 。
 

消息序列化优化
 

Kafka 默认提供了一些序列化器，如StringSerializer、ByteArraySerializer等，但在处理复杂对象时，可能需要自定义序列化器来提高序列化和反序列化的效率 。例如，使用 Apache Avro、Protobuf 等序列化框架，可以实现更高效的数据序列化和反序列化，同时减少数据传输的大小 。
 

以使用 Apache Avro 为例，首先需要定义 Avro 的 Schema 文件，例如定义一个用户信息的 Schema：
 

 

{
 

"namespace": "com.example",
 

"type": "record",
 

"name": "User",
 

"fields": [
 

{"name": "id", "type": "int"},
 

{"name": "name", "type": "string"},
 

{"name": "age", "type": "int"}
 

]
 

}
 

然后，使用 Avro 的工具生成 Java 类：
 

 

avro-tools compile schema user.avsc .
 

生成的 Java 类包含了用户信息的字段和对应的 getter、setter 方法 。
 

接下来，实现自定义的 Avro 序列化器：
 

 

import org.apache.avro.Schema;
 

import org.apache.avro.generic.GenericDatumWriter;
 

import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
 

import org.apache.avro.io.DatumWriter;
 

import org.apache.avro.io.Encoder;
 

import org.apache.avro.io.EncoderFactory;
 

import org.apache.kafka.common.errors.SerializationException;
 

import org.apache.kafka.common.serialization.Serializer;
 

import java.io.ByteArrayOutputStream;
 

import java.io.IOException;
 

import java.util.Map;
 

public class AvroSerializer implements Serializer<GenericRecord> {
 

private Schema schema;
 

@Override
 

public void configure(Map<String, ?> configs, boolean isKey) {
 

// 从配置中获取Schema字符串，并解析为Schema对象
 

String schemaStr = (String) configs.get("schema");
 

this.schema = new Schema.Parser().parse(schemaStr);
 

## 4. 消费者实现
 

### 4.1 消费者配置
 

在Spring Boot中配置Kafka消费者，主要涉及配置消费者工厂（ConsumerFactory）和Kafka监听器容器工厂（KafkaListenerContainerFactory）。消费者工厂负责创建Kafka消费者实例，而监听器容器工厂则用于创建监听Kafka主题的容器 。
 

首先，创建一个配置类，用于配置消费者工厂和监听器容器工厂。以下是配置消费者的Java代码示例：
 

```java
 

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
 

import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
 

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
 

import org.springframework.context.annotation.Bean;
 

import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 

import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
 

import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;
 

import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;
 

import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;
 

import java.util.HashMap;
 

import java.util.Map;
 

@Configuration
 

@EnableKafka
 

public class KafkaConsumerConfig {
 

@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
 

private String bootstrapServers;
 

@Value("${spring.kafka.consumer.group-id}")
 

private String groupId;
 

@Bean
 

public Map<String, Object> consumerConfigs() {
 

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

// Kafka服务器地址
 

props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
 

// 消费者组ID
 

props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
 

// 自动提交偏移量，true表示自动提交，false表示手动提交
 

props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);
 

// 自动提交偏移量的时间间隔，单位是毫秒
 

props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);
 

// 当消费者首次启动或找不到上次的消费偏移量时，决定从哪里开始消费消息，earliest表示从最早的消息开始消费，latest表示从最新的消息开始消费
 

props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
 

// 消费者键的反序列化器
 

props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
 

// 消费者值的反序列化器
 

props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
 

return props;
 

}
 

@Bean
 

public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() {
 

return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());
 

}
 

@Bean
 

public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory() {
 

ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
 

factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
 

// 设置并发消费者数量，默认为1，可以根据需要调整
 

factory.setConcurrency(3);
 

return factory;
 

}
 

}
 

在上述代码中：
 

  • consumerConfigs方法用于配置 Kafka 消费者的属性。其中，bootstrapServers和groupId分别从配置文件中读取 Kafka 服务器地址和消费者组 ID；ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG设置为true，表示开启自动提交偏移量功能，消费者在消费消息后会自动将偏移量提交到 Kafka 集群；AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG设置为1000毫秒，即每隔 1 秒自动提交一次偏移量；AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG设置为earliest，表示当消费者首次启动或找不到上次的消费偏移量时，从最早的消息开始消费；KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG和VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG分别指定了键和值的反序列化器为StringDeserializer，用于将字节数组反序列化为字符串 。
 

  • consumerFactory方法通过DefaultKafkaConsumerFactory创建了一个消费者工厂，它使用consumerConfigs方法返回的配置属性来创建 Kafka 消费者实例 。
 

  • kafkaListenerContainerFactory方法创建了一个并发的 Kafka 监听器容器工厂，它依赖于consumerFactory创建的消费者工厂。通过setConcurrency(3)设置了并发消费者的数量为 3，这意味着可以同时有 3 个消费者线程从 Kafka 主题中拉取消息进行消费，提高消费效率 。














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1. 之前文章中所提到的各种跟QWidget有关的各种属性/函数/方法&#…...






编程日记
2025/6/10 7:12:12



















生成对抗网络（GAN）损失函数解读




GAN损失函数的形式&#xff1a; 以下是对每个部分的解读&#xff1a;  
1. ⁡, ​ &#xff1a;这个部分表示生成器&#xff08;Generator&#xff09;G的目标是最小化损失函数。  &#xff1a;判别器&#xff08;Discriminator&#xff09;D的目标是最大化损失函数。  GAN的训…...






编程日记
2025/6/10 7:11:00



















汇编语言学习（三）——DoxBox中debug的使用




目录 
一、安装DoxBox&#xff0c;并下载汇编工具&#xff08;MASM文件&#xff09; 
二、debug是什么 
三、debug中的命令 一、安装DoxBox&#xff0c;并下载汇编工具&#xff08;MASM文件&#xff09; 链接&#xff1a; https://pan.baidu.com/s/1IbyJj-JIkl_oMOJmkKiaGQ?pw…...






编程日记
2025/6/10 7:09:57



















【Java基础】​​向上转型（Upcasting）和向下转型（Downcasting）




在面向对象编程中&#xff0c;转型&#xff08;Casting&#xff09; 是指改变对象的引用类型&#xff0c;主要涉及 继承关系 和 多态。 
向上转型&#xff08;Upcasting&#xff09; ⬆️ 
定义 
将 子类对象 赋值给 父类引用&#xff08;自动完成&#xff0c;无需强制转换&…...






编程日记
2025/6/10 7:07:34



















GitHub 常见高频问题与解决方案（实用手册）




1.Push 提示权限错误&#xff08;Permission denied&#xff09; 
问题&#xff1a; Bash                   Permission denied (publickey)                   fatal: Could not read from remote repository.  
原因&#xff1a; 没有配置 SSH key 或使用了 HTTPS 而没有权限…...






编程日记
2025/6/10 7:06:32



















数据可视化交互




目录 
【实验目的】 
【实验原理】 
【实验环境】 
【实验步骤】 
一、安装 pyecharts 
二、下载数据 
三、实验任务 
实验 1&#xff1a;AQI 横向对比条形图 
代码说明&#xff1a; 
运行结果&#xff1a; 
实验 2&#xff1a;AQI 等级分布饼图 
实验 3&#xff1a;多城市 AQI…...






编程日记
2025/6/10 7:05:31



















安宝特方案丨从依赖经验到数据驱动：AR套件重构特种装备装配与质检全流程




在高压电气装备、军工装备、石油测井仪器装备、计算存储服务器和机柜、核磁医疗装备、大型发动机组等特种装备生产型企业&#xff0c;其产品具有“小批量、多品种、人工装配、价值高”的特点。 
生产管理中存在传统SOP文件内容缺失、SOP更新不及、装配严重依赖个人经验、产品装…...






编程日记
2025/6/10 7:04:30



















【JavaEE】万字详解HTTP协议




HTTP是什么&#xff1f;-----互联网的“快递小哥” 
想象我们正在网上购物&#xff1a;打开淘宝APP&#xff0c;搜索“蓝牙耳机”&#xff0c;点击商品图片&#xff0c;然后下单付款。这一系列操作背后&#xff0c;其实有一个看不见的“快递小哥”在帮我们传递信息&#xff0c;…...






编程日记
2025/6/10 7:02:16



















Vue3学习（接口，泛型，自定义类型，v-for，props）




一&#xff0c;前言 
继续学习 
二&#xff0c;TS接口泛型自定义类型 
1.接口 
TypeScript 接口&#xff08;Interface&#xff09;是一种定义对象形状的强大工具&#xff0c;它可以描述对象必须包含的属性、方法和它们的类型。接口不会被编译成 JavaScript 代码&#xff0c;仅…...






编程日记
2025/6/10 7:00:04



















华为云Flexus+DeepSeek征文 | MaaS平台避坑指南：DeepSeek商用服务开通与成本控制




作者简介 
我是摘星&#xff0c;一名专注于云计算和AI技术的开发者。本次通过华为云MaaS平台体验DeepSeek系列模型&#xff0c;将实际使用经验分享给大家&#xff0c;希望能帮助开发者快速掌握华为云AI服务的核心能力。 目录 
作者简介 
前言 
一、技术架构概览 
1.1 整体架构设…...






编程日记
2025/6/10 6:59:03



















WEB3全栈开发——面试专业技能点P8DevOps / 区块链部署




一、Hardhat / Foundry 进行合约部署 
概念介绍 Hardhat 和 Foundry 都是以太坊智能合约开发的工具套件&#xff0c;支持合约的编译、测试和部署。  它们允许开发者在本地或测试网络快速开发智能合约&#xff0c;并部署到链上&#xff08;测试网或主网&#xff09;。  部署过程…...






编程日记
2025/6/10 6:58:01



















【动态规划】B4336 [中山市赛 2023] 永别|普及+




B4336 [中山市赛 2023] 永别 
题目描述 
你做了一个梦&#xff0c;梦里有一个字符串&#xff0c;这个字符串无论正着读还是倒着读都是一样的&#xff0c;例如&#xff1a; a b c b a \tt abcba abcba 就符合这个条件。 
但是你醒来时不记得梦中的字符串是什么&#xff0c;只记得…...






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2025/6/10 6:57:00



















可下载旧版app屏蔽更新的app市场




软件介绍 
手机用久了&#xff0c;app越来越臃肿&#xff0c;老手机卡顿成常态。这里给大家推荐个改善老手机使用体验的方法&#xff0c;还能帮我们卸载不需要的app。 手机现状 
如今的app不断更新&#xff0c;看似在优化&#xff0c;实则内存占用越来越大&#xff0c;对手机性…...






编程日记
2025/6/10 6:55:59



















claude3.7高阶玩法，生成系统架构图，国内直接使用




文章目录 零、前言一、操作指南操作指导 二、提示词模板三、实战图书管理系统通过4o模型生成系统描述通过claude3.7生成系统架构图svg代码转换成图片 在线考试系统通过4o模型生成系统描述通过claude3.7生成系统架构图svg代码转换成图片 四、感受 零、前言 现在很多AI大模型可以…...






编程日记
2025/6/10 6:54:57