当前位置: 首页 > news >正文

Calcite 自定义优化器规则

1)总结
1.创建 CSVProjectRule 继承 RelRule<CSVProjectRule.Config>
a)在 CSVProjectRule.Config 接口中实现匹配规则
Config DEFAULT = EMPTY.withOperandSupplier(b0 ->b0.operand(LogicalProject.class).anyInputs()).as(Config.class);
b)在 CSVProjectRule 实现类中,如果匹配上了规则,则进行转换
 		@Overridepublic void onMatch(RelOptRuleCall call) {final LogicalProject project = call.rel(0);final RelNode converted = convert(project);if (converted != null) {call.transformTo(converted);}}------------------------------------------------public RelNode convert(RelNode rel) {final LogicalProject project = (LogicalProject) rel;final RelTraitSet traitSet = project.getTraitSet();return new CSVProject(project.getCluster(), traitSet,project.getInput(), project.getProjects(),project.getRowType());}
2.创建转换后的RelNode 即 CSVProject
2)代码示例

CSVProjectRule

package cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.optimizer;import cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.csvRelNode.CSVProject;
import org.apache.calcite.plan.RelOptRuleCall;
import org.apache.calcite.plan.RelRule;
import org.apache.calcite.plan.RelTraitSet;
import org.apache.calcite.rel.RelNode;
import org.apache.calcite.rel.logical.LogicalProject;public class CSVProjectRule  extends RelRule<CSVProjectRule.Config> {@Overridepublic void onMatch(RelOptRuleCall call) {final LogicalProject project = call.rel(0);final RelNode converted = convert(project);if (converted != null) {call.transformTo(converted);}}/** Rule configuration. */public interface Config extends RelRule.Config {Config DEFAULT = EMPTY.withOperandSupplier(b0 ->b0.operand(LogicalProject.class).anyInputs()).as(Config.class);@Override default CSVProjectRule toRule() {return new CSVProjectRule(this);}}private CSVProjectRule(Config config) {super(config);}public RelNode convert(RelNode rel) {final LogicalProject project = (LogicalProject) rel;final RelTraitSet traitSet = project.getTraitSet();return new CSVProject(project.getCluster(), traitSet,project.getInput(), project.getProjects(),project.getRowType());}
}

CSVProjectRuleWithCost

package cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.optimizer;import cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.csvRelNode.CSVProject;
import cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.csvRelNode.CSVProjectWithCost;
import org.apache.calcite.plan.RelOptRuleCall;
import org.apache.calcite.plan.RelRule;
import org.apache.calcite.plan.RelTraitSet;
import org.apache.calcite.rel.RelNode;
import org.apache.calcite.rel.logical.LogicalProject;public class CSVProjectRuleWithCost extends RelRule<CSVProjectRuleWithCost.Config> {@Overridepublic void onMatch(RelOptRuleCall call) {final LogicalProject project = call.rel(0);final RelNode converted = convert(project);if (converted != null) {call.transformTo(converted);}}/** Rule configuration. */public interface Config extends RelRule.Config {Config DEFAULT = EMPTY.withOperandSupplier(b0 ->b0.operand(LogicalProject.class).anyInputs()).as(Config.class);@Override default CSVProjectRuleWithCost toRule() {return new CSVProjectRuleWithCost(this);}}private CSVProjectRuleWithCost(Config config) {super(config);}public RelNode convert(RelNode rel) {final LogicalProject project = (LogicalProject) rel;final RelTraitSet traitSet = project.getTraitSet();return new CSVProjectWithCost(project.getCluster(), traitSet,project.getInput(), project.getProjects(),project.getRowType());}
}

CSVProject

package cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.csvRelNode;import com.google.common.collect.ImmutableList;
import org.apache.calcite.plan.RelOptCluster;
import org.apache.calcite.plan.RelOptCost;
import org.apache.calcite.plan.RelOptPlanner;
import org.apache.calcite.plan.RelTraitSet;
import org.apache.calcite.rel.RelNode;
import org.apache.calcite.rel.core.Project;
import org.apache.calcite.rel.metadata.RelMetadataQuery;
import org.apache.calcite.rel.type.RelDataType;
import org.apache.calcite.rex.RexNode;import java.util.List;public class CSVProject extends Project {public CSVProject(RelOptCluster cluster, RelTraitSet traits, RelNode input, List<? extends RexNode> projects, RelDataType rowType) {super(cluster,traits, ImmutableList.of(),input,projects,rowType);}@Overridepublic Project copy(RelTraitSet traitSet, RelNode input, List<RexNode> projects, RelDataType rowType) {return new CSVProject(getCluster(),traitSet,input,projects,rowType);}@Overridepublic RelOptCost computeSelfCost(RelOptPlanner planner, RelMetadataQuery mq) {return planner.getCostFactory().makeZeroCost();}
}

CSVProjectWithCost

package cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.csvRelNode;import com.google.common.collect.ImmutableList;
import org.apache.calcite.plan.RelOptCluster;
import org.apache.calcite.plan.RelOptCost;
import org.apache.calcite.plan.RelOptPlanner;
import org.apache.calcite.plan.RelTraitSet;
import org.apache.calcite.rel.RelNode;
import org.apache.calcite.rel.core.Project;
import org.apache.calcite.rel.metadata.RelMetadataQuery;
import org.apache.calcite.rel.type.RelDataType;
import org.apache.calcite.rex.RexNode;import java.util.List;public class CSVProjectWithCost extends Project{public CSVProjectWithCost(RelOptCluster cluster, RelTraitSet traits, RelNode input, List<? extends RexNode> projects, RelDataType rowType) {super(cluster,traits, ImmutableList.of(),input,projects,rowType);}@Overridepublic Project copy(RelTraitSet traitSet, RelNode input, List<RexNode> projects, RelDataType rowType) {return new CSVProjectWithCost(getCluster(),traitSet,input,projects,rowType);}@Overridepublic RelOptCost computeSelfCost(RelOptPlanner planner, RelMetadataQuery mq) {return planner.getCostFactory().makeInfiniteCost();}
}

SqlToRelNode

package cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.Utils;import cn.com.ptpress.cdm.ds.csv.CsvSchema;
import org.apache.calcite.config.CalciteConnectionConfigImpl;
import org.apache.calcite.config.CalciteConnectionProperty;
import org.apache.calcite.jdbc.CalciteSchema;
import org.apache.calcite.jdbc.JavaTypeFactoryImpl;
import org.apache.calcite.prepare.CalciteCatalogReader;
import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;
import org.apache.calcite.tools.Frameworks;import java.util.Properties;public class CatalogReaderUtil {public static CalciteCatalogReader createCatalogReader(SqlParser.Config parserConfig) {SchemaPlus rootSchema = Frameworks.createRootSchema(true);rootSchema.add("csv", new CsvSchema("data.csv"));return createCatalogReader(parserConfig, rootSchema);}public static CalciteCatalogReader createCatalogReader(SqlParser.Config parserConfig, SchemaPlus rootSchema) {Properties prop = new Properties();prop.setProperty(CalciteConnectionProperty.CASE_SENSITIVE.camelName(),String.valueOf(parserConfig.caseSensitive()));CalciteConnectionConfigImpl calciteConnectionConfig = new CalciteConnectionConfigImpl(prop);return new CalciteCatalogReader(CalciteSchema.from(rootSchema),CalciteSchema.from(rootSchema).path("csv"),new JavaTypeFactoryImpl(),calciteConnectionConfig);}
}

CatalogReaderUtil

package cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.Utils;import cn.com.ptpress.cdm.ds.csv.CsvSchema;
import org.apache.calcite.config.CalciteConnectionConfigImpl;
import org.apache.calcite.config.CalciteConnectionProperty;
import org.apache.calcite.jdbc.CalciteSchema;
import org.apache.calcite.jdbc.JavaTypeFactoryImpl;
import org.apache.calcite.prepare.CalciteCatalogReader;
import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;
import org.apache.calcite.tools.Frameworks;import java.util.Properties;public class CatalogReaderUtil {public static CalciteCatalogReader createCatalogReader(SqlParser.Config parserConfig) {SchemaPlus rootSchema = Frameworks.createRootSchema(true);rootSchema.add("csv", new CsvSchema("data.csv"));return createCatalogReader(parserConfig, rootSchema);}public static CalciteCatalogReader createCatalogReader(SqlParser.Config parserConfig, SchemaPlus rootSchema) {Properties prop = new Properties();prop.setProperty(CalciteConnectionProperty.CASE_SENSITIVE.camelName(),String.valueOf(parserConfig.caseSensitive()));CalciteConnectionConfigImpl calciteConnectionConfig = new CalciteConnectionConfigImpl(prop);return new CalciteCatalogReader(CalciteSchema.from(rootSchema),CalciteSchema.from(rootSchema).path("csv"),new JavaTypeFactoryImpl(),calciteConnectionConfig);}
}

PlannerTest

import cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.Utils.SqlToRelNode;
import cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.optimizer.CSVProjectRule;
import cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.optimizer.CSVProjectRuleWithCost;
import org.apache.calcite.plan.RelOptPlanner;
import org.apache.calcite.plan.RelOptUtil;
import org.apache.calcite.plan.hep.HepPlanner;
import org.apache.calcite.plan.hep.HepProgram;
import org.apache.calcite.plan.hep.HepProgramBuilder;
import org.apache.calcite.rel.RelNode;
import org.apache.calcite.rel.rules.FilterJoinRule;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParseException;
import org.junit.jupiter.api.Test;class PlannerTest {@Testpublic void testCustomRule() throws SqlParseException {final String sql = "select Id from data ";HepProgramBuilder programBuilder = HepProgram.builder();// 测试交换 CSVProjectRule 和 CSVProjectRuleWithCost 的顺序HepPlanner hepPlanner =new HepPlanner(programBuilder.addRuleInstance(CSVProjectRule.Config.DEFAULT.toRule()).addRuleInstance(CSVProjectRuleWithCost.Config.DEFAULT.toRule()).build());//        HepPlanner hepPlanner =
//                new HepPlanner(
//                        programBuilder
//                                .addRuleInstance(CSVProjectRuleWithCost.Config.DEFAULT.toRule())
//                                .addRuleInstance(CSVProjectRule.Config.DEFAULT.toRule())
//                                .build());RelNode relNode = SqlToRelNode.getSqlNode(sql, hepPlanner);System.out.println(RelOptUtil.toString(relNode));RelOptPlanner planner = relNode.getCluster().getPlanner();planner.setRoot(relNode);RelNode bestExp = planner.findBestExp();System.out.println(RelOptUtil.toString(bestExp));RelOptPlanner relOptPlanner = relNode.getCluster().getPlanner();relOptPlanner.addRule(CSVProjectRule.Config.DEFAULT.toRule());relOptPlanner.addRule(CSVProjectRuleWithCost.Config.DEFAULT.toRule());relOptPlanner.setRoot(relNode);RelNode exp = relOptPlanner.findBestExp();System.out.println(RelOptUtil.toString(exp));}/*** 未优化算子树结构* LogicalProject(ID=[$0])*   LogicalFilter(condition=[>(CAST($0):INTEGER NOT NULL, 1)])*     LogicalJoin(condition=[=($0, $3)], joinType=[inner])*       LogicalTableScan(table=[[csv, data]])*       LogicalTableScan(table=[[csv, data]])** 优化后接结果* LogicalProject(ID=[$0])*   LogicalJoin(condition=[=($0, $3)], joinType=[inner])*     LogicalFilter(condition=[>(CAST($0):INTEGER NOT NULL, 1)])*       LogicalTableScan(table=[[csv, data]])*     LogicalTableScan(table=[[csv, data]])*/@Testpublic void testHepPlanner() throws SqlParseException {final String sql = "select a.Id from data as a join data b on a.Id = b.Id where a.Id>1";HepProgramBuilder programBuilder = HepProgram.builder();HepPlanner hepPlanner =new HepPlanner(programBuilder.addRuleInstance(FilterJoinRule.FilterIntoJoinRule.Config.DEFAULT.toRule()).build());RelNode relNode = SqlToRelNode.getSqlNode(sql, hepPlanner);//未优化算子树结构System.out.println(RelOptUtil.toString(relNode));RelOptPlanner planner = relNode.getCluster().getPlanner();planner.setRoot(relNode);RelNode bestExp = planner.findBestExp();//优化后接结果System.out.println(RelOptUtil.toString(bestExp));}/*** 未转化Dag算子树结构* LogicalProject(Id=[$0], Name=[$1], Score=[$2])*   LogicalFilter(condition=[=(CAST($0):INTEGER NOT NULL, 1)])*     LogicalTableScan(table=[[csv, data]])** 转化为Dag图* Breadth-first from root:  {*     rel#8:HepRelVertex(rel#7:LogicalProject.(input=HepRelVertex#6,inputs=0..2)) = rel#7:LogicalProject.(input=HepRelVertex#6,inputs=0..2), rowcount=15.0, cumulative cost=130.0*     rel#6:HepRelVertex(rel#5:LogicalFilter.(input=HepRelVertex#4,condition==(CAST($0):INTEGER NOT NULL, 1))) = rel#5:LogicalFilter.(input=HepRelVertex#4,condition==(CAST($0):INTEGER NOT NULL, 1)), rowcount=15.0, cumulative cost=115.0*     rel#4:HepRelVertex(rel#1:LogicalTableScan.(table=[csv, data])) = rel#1:LogicalTableScan.(table=[csv, data]), rowcount=100.0, cumulative cost=100.0* }*/@Testpublic void testGraph() throws SqlParseException {final String sql = "select * from data where Id=1";HepProgramBuilder programBuilder = HepProgram.builder();HepPlanner hepPlanner =new HepPlanner(programBuilder.build());RelNode relNode = SqlToRelNode.getSqlNode(sql, hepPlanner);//未转化Dag算子树结构System.out.println("未转化Dag算子树结构");System.out.println(RelOptUtil.toString(relNode));//转化为Dag图System.out.println("转化为Dag图");hepPlanner.setRoot(relNode);//查看需要把log4j.properties级别改为trace}
}

data.csv

Id:VARCHAR Name:VARCHAR Score:INTEGER
1,小明,90
2,小红,98
3,小亮,95

相关文章:

Calcite 自定义优化器规则

1&#xff09;总结 1.创建 CSVProjectRule 继承 RelRule<CSVProjectRule.Config> a&#xff09;在 CSVProjectRule.Config 接口中实现匹配规则 Config DEFAULT EMPTY.withOperandSupplier(b0 ->b0.operand(LogicalProject.class).anyInputs()).as(Config.class);b…...

【flink】flink获取-D参数方式

参考官网 一、idea 本地运行 使用Flink官方的ParameterTool或者其他工具都可以。 二、集群运行flink run/run-application &#xff08;1&#xff09;ParameterTool 获取参数 以-D开头的参数&#xff1a; ParameterTool parameter ParameterTool.fromSystemProperties()…...

NLP之多循环神经网络情感分析

文章目录 代码展示代码意图代码解读知识点介绍 代码展示 import pandas as pd import tensorflow as tf# 构建RNN神经网络 tf.random.set_seed(1) df pd.read_csv("../data/Clothing Reviews.csv") print(df.info())df[Review Text] df[Review Text].astype(str) …...

【AutoML】AutoKeras 的安装和环境配置(VSCode)

本地环境中已经有太多的工作配置了&#xff08;Python、Java、Maven、Docker 等等&#xff09;&#xff0c;为了不影响其他环境运行&#xff0c;我选择直接在 VSCode 中创建工作空间并配置好 AutoKeras&#xff08;反正最后也是要在 VSCode 中进行开发的&#xff09;。 打开 V…...

树结构及其算法-用数组来实现二叉树

目录 树结构及其算法-用数组来实现二叉树 C代码 树结构及其算法-用数组来实现二叉树 使用有序的一维数组来表示二叉树&#xff0c;首先可将此二叉树假想成一棵满二叉树&#xff0c;而且第层具有个节点&#xff0c;按序存放在一维数组中。首先来看看使用一维数组建立二叉树的…...

知识图谱与大模型结合方法概述

《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》总结了大语言模型和知识图谱融合的三种路线&#xff1a;1&#xff09;KG增强的LLM&#xff0c;可在LLMs的预训练和推理阶段引入KGs&#xff1b;2&#xff09;LLM增强KG&#xff0c;LLM可用于KG构建、KG emb…...

ASO优化之如何制作Google Play的长短描述

应用的描述以及标题和图标是元数据中最关键的元素&#xff0c;可以影响用户是否决定下载我们的应用程序。简短描述的长度限制为80个字符&#xff0c;它提供了更多的有关应用背景信息的机会。 1、简短描述帮助用户快速了解我们应用。 确保内容丰富的同时&#xff0c;保持简洁和…...

Python-platform模块

platform目录 前言一、platform.system()二、platform.release()三、platform.python_version()四、platform.machine()五、platform.python_implementation()六、其他代码示例七、help总结前言 Python platform模块是一个用于获取和操作操作系统相关信息的内置模块。它提供了…...

Yolov5旋转框(斜框)检测自己的数据集,附带代码模型可以收敛

文章目录 1. 制作数据集1.1 标注数据集1.2标签转换1.3 数据集划分2. 环境搭建1.安装nms_rotated2.安装DOTA_devkit3. 代码讲解3.1坐标表示3.2 损失函数4.训练+测试链接后面附上百度网盘链接,内部包含数据集。 下一篇介绍tensorRT部署yolov5-obb 1. 制作数据集 ​ 标注软件为…...

嵌入式应用选择正确的系统设计方法:第三部分

产品质量低下的原因有很多&#xff0c;例如&#xff0c;产品制造粗糙&#xff0c;组件设计不当&#xff0c;架构不佳以及对产品的要求了解不多。点击领取嵌入式物联网学习路线 必须设计质量。 您不能测试出足够的错误来交付高质量的产品。的质量保证&#xff08;QA&#xff09…...

pthread_attr_getstacksize 问题

最近公司里遇到一个线程栈大小的问题&#xff0c;借此机会刚好学习一下这个线程栈大小相关的函数。如果公司里用的还是比较老的代码的话&#xff0c;都是用的 pthread 库支持线程的&#xff0c;而不是 c11 里的线程类。主要有两个相关函数&#xff1a;pthread_attr_setstacksiz…...

anaconda常见语法

anaconda常见语法 一、镜像 1.添加镜像channel conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/2.删除镜像channel conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/3.展示目前已有的镜像…...

reactive与ref VCA

简介 Vue3 最大的一个变动应该就是推出了 CompositionAPI&#xff0c;可以说它受ReactHook 启发而来&#xff1b;它我们编写逻辑更灵活&#xff0c;便于提取公共逻辑&#xff0c;代码的复用率得到了提高&#xff0c;也不用再使用 mixin 担心命名冲突的问题。 ref 与 reactive…...

小程序day01

简介: 小程序项目的基本结构 页面的组成部分 一个页面对应一个文件夹&#xff0c;所有有关的内容都放在一起。 JSON配置文件 2.app.json文件 3.project.config.json文件 4.sitemap.json文件 5.页面的.json配置文件 6. 新建小程序页面 7.修改项目首页 小程序代码构成 小程序的宿…...

redis主要支持的数据类型有哪些?—— 筑梦之路

Redis支持的主要数据类型&#xff1a; 1、字符串&#xff08;String&#xff09;&#xff1a;字符串是最简单的数据结构&#xff0c;可以存储文本或二进制数据。常用操作&#xff1a;设置值、获取值、追加、自增自减等。 2、列表&#xff08;List&#xff09;&#xff1a;列表是…...

解决国际阿里云服务器挂载云盘的问题!!

跟着云计算技术的开展&#xff0c;越来越多的企业和个人挑选运用云服务器。然而&#xff0c;在运用过程中&#xff0c;可能会遇到一些问题&#xff0c;比如云服务器无法挂载云盘。这篇文章将详细说明如何处理这个问题。 一、云服务器无法挂载云盘的原因 云服务器无法挂载云盘可…...

基于吉萨金字塔建造算法的无人机航迹规划-附代码

基于吉萨金字塔建造算法的无人机航迹规划 文章目录 基于吉萨金字塔建造算法的无人机航迹规划1.吉萨金字塔建造搜索算法2.无人机飞行环境建模3.无人机航迹规划建模4.实验结果4.1地图创建4.2 航迹规划 5.参考文献6.Matlab代码 摘要&#xff1a;本文主要介绍利用吉萨金字塔建造算法…...

高频SQL50题(基础版)-1

文章目录 主要内容一.SQL练习题1.1757-可回收且抵制的产品代码如下&#xff08;示例&#xff09;: 2.584-寻找用户推荐人代码如下&#xff08;示例&#xff09;: 3.595-大的国家代码如下&#xff08;示例&#xff09;: 4.1148-文章浏览代码如下&#xff08;示例&#xff09;: 5…...

RecyclerView自定义LayoutManager从0到1实践

此前大部分涉及到 RecyclerView 页面的 LayoutManager基本上用系统提供的 LinearLayoutManager 、GridLayoutManager 就能解决&#xff0c;但在一些特殊场景上还是需要我们自定义 LayoutManager。之前基本上没有自己写过&#xff0c;在网上看各种源码各种文章&#xff0c;刚开始…...

【虹科干货】5个关于微服务的误解

你认为微服务架构能为你带来什么&#xff1f;难道微服务真的是一劳永逸的吗&#xff1f;又或者&#xff0c;难道微服务的威力并不如传闻所言&#xff1f;微服务架构应当如何设计才能真正彰显它作为一种解决方案的好处呢&#xff1f; 文章速览&#xff1a; 误解一&#xff1a;…...

label-studio的使用教程(导入本地路径)

文章目录 1. 准备环境2. 脚本启动2.1 Windows2.2 Linux 3. 安装label-studio机器学习后端3.1 pip安装(推荐)3.2 GitHub仓库安装 4. 后端配置4.1 yolo环境4.2 引入后端模型4.3 修改脚本4.4 启动后端 5. 标注工程5.1 创建工程5.2 配置图片路径5.3 配置工程类型标签5.4 配置模型5.…...

Mac软件卸载指南,简单易懂!

刚和Adobe分手&#xff0c;它却总在Library里给你写"回忆录"&#xff1f;卸载的Final Cut Pro像电子幽灵般阴魂不散&#xff1f;总是会有残留文件&#xff0c;别慌&#xff01;这份Mac软件卸载指南&#xff0c;将用最硬核的方式教你"数字分手术"&#xff0…...

大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南

一、分布式训练概述 大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式: 数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本 模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算 现代大模型训练通常结合…...

LangChain知识库管理后端接口:数据库操作详解—— 构建本地知识库系统的基础《二》

这段 Python 代码是一个完整的 知识库数据库操作模块&#xff0c;用于对本地知识库系统中的知识库进行增删改查&#xff08;CRUD&#xff09;操作。它基于 SQLAlchemy ORM 框架 和一个自定义的装饰器 with_session 实现数据库会话管理。 &#x1f4d8; 一、整体功能概述 该模块…...

【C++特殊工具与技术】优化内存分配(一):C++中的内存分配

目录 一、C 内存的基本概念​ 1.1 内存的物理与逻辑结构​ 1.2 C 程序的内存区域划分​ 二、栈内存分配​ 2.1 栈内存的特点​ 2.2 栈内存分配示例​ 三、堆内存分配​ 3.1 new和delete操作符​ 4.2 内存泄漏与悬空指针问题​ 4.3 new和delete的重载​ 四、智能指针…...

Spring Security 认证流程——补充

一、认证流程概述 Spring Security 的认证流程基于 过滤器链&#xff08;Filter Chain&#xff09;&#xff0c;核心组件包括 UsernamePasswordAuthenticationFilter、AuthenticationManager、UserDetailsService 等。整个流程可分为以下步骤&#xff1a; 用户提交登录请求拦…...

归并排序:分治思想的高效排序

目录 基本原理 流程图解 实现方法 递归实现 非递归实现 演示过程 时间复杂度 基本原理 归并排序(Merge Sort)是一种基于分治思想的排序算法&#xff0c;由约翰冯诺伊曼在1945年提出。其核心思想包括&#xff1a; 分割(Divide)&#xff1a;将待排序数组递归地分成两个子…...

欢乐熊大话蓝牙知识17:多连接 BLE 怎么设计服务不会乱?分层思维来救场!

多连接 BLE 怎么设计服务不会乱&#xff1f;分层思维来救场&#xff01; 作者按&#xff1a; 你是不是也遇到过 BLE 多连接时&#xff0c;调试现场像网吧“掉线风暴”&#xff1f; 温度传感器连上了&#xff0c;心率带丢了&#xff1b;一边 OTA 更新&#xff0c;一边通知卡壳。…...

接口 RESTful 中的超媒体:REST 架构的灵魂驱动

在 RESTful 架构中&#xff0c;** 超媒体&#xff08;Hypermedia&#xff09;** 是一个核心概念&#xff0c;它体现了 REST 的 “表述性状态转移&#xff08;Representational State Transfer&#xff09;” 的本质&#xff0c;也是区分 “真 RESTful API” 与 “伪 RESTful AP…...

JUC并发编程(二)Monitor/自旋/轻量级/锁膨胀/wait/notify/锁消除

目录 一 基础 1 概念 2 卖票问题 3 转账问题 二 锁机制与优化策略 0 Monitor 1 轻量级锁 2 锁膨胀 3 自旋 4 偏向锁 5 锁消除 6 wait /notify 7 sleep与wait的对比 8 join原理 一 基础 1 概念 临界区 一段代码块内如果存在对共享资源的多线程读写操作&#xf…...