微服务day08
Elasticsearch
需要安装elasticsearch和Kibana,应为Kibana中有一套控制台可以方便的进行操作。
安装elasticsearch
使用docker命令安装:
docker run -d \ --name es \-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \ //设置他的运行内存空间,不要低于512否则出问题-e "discovery.type=single-node" \ //设置安装模式,当前为单点模式,而非集群模式。-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \--privileged \--network hm-net \-p 9200:9200 \-p 9300:9300 \ //集群通信的端口。elasticsearch:7.12.1
安装Kibana
docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=hm-net \
-p 5601:5601 \
kibana:7.12.1
通过kibana向es发送Http请求。
倒排索引
小结:
IK分词器
安装
在线安装:
docker exec -it es ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip
重启:
docker restart es
线下安装:
首先,查看之前安装的Elasticsearch容器的plugins数据卷目录:
docker volume inspect es-plugins
结果如下:
[{"CreatedAt": "2024-11-06T10:06:34+08:00","Driver": "local","Labels": null,"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data","Name": "es-plugins","Options": null,"Scope": "local"}
]
可以看到elasticsearch的插件挂载到了/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data
这个目录。我们需要把IK分词器上传至这个目录。
找到课前资料提供的ik分词器插件,课前资料提供了7.12.1
版本的ik分词器压缩文件,你需要对其解压:
然后上传至虚拟机的/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data
这个目录
重启es容器:
docker restart es
IK分词器包含两种模式:
-
ik_smart
:智能语义切分 -
ik_max_word
:最细粒度切分
POST /_analyze
{"analyzer": "ik_smart","text": "黑马程序员学习java太棒了"
}
结果:
{"tokens" : [{"token" : "黑马","start_offset" : 0,"end_offset" : 2,"type" : "CN_WORD","position" : 0},{"token" : "程序员","start_offset" : 2,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 1},{"token" : "学习","start_offset" : 5,"end_offset" : 7,"type" : "CN_WORD","position" : 2},{"token" : "java","start_offset" : 7,"end_offset" : 11,"type" : "ENGLISH","position" : 3},{"token" : "太棒了","start_offset" : 11,"end_offset" : 14,"type" : "CN_WORD","position" : 4}]
}
由于互联网词汇不断增多,需要拓展词汇库。
所以要想正确分词,IK分词器的词库也需要不断的更新,IK分词器提供了扩展词汇的功能。
1)打开IK分词器config目录:
注意,如果采用在线安装的通过,默认是没有config目录的,需要把课前资料提供的ik下的config上传至对应目录。
在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties><comment>IK Analyzer 扩展配置</comment><!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典--><entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
</properties>
在IK分词器的config目录新建一个 ext.dic
,可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改:
传智播客
泰裤辣
重启elasticsearch
docker restart es
再次测试,可以发现传智播客
和泰裤辣
都正确分词了:
{"tokens" : [{"token" : "传智播客","start_offset" : 0,"end_offset" : 4,"type" : "CN_WORD","position" : 0},{"token" : "开设","start_offset" : 4,"end_offset" : 6,"type" : "CN_WORD","position" : 1},{"token" : "大学","start_offset" : 6,"end_offset" : 8,"type" : "CN_WORD","position" : 2},{"token" : "真的","start_offset" : 9,"end_offset" : 11,"type" : "CN_WORD","position" : 3},{"token" : "泰裤辣","start_offset" : 11,"end_offset" : 14,"type" : "CN_WORD","position" : 4}]
}
总结
分词器的作用是什么?
-
创建倒排索引时,对文档分词
-
用户搜索时,对输入的内容分词
IK分词器有几种模式?
-
ik_smart
:智能切分,粗粒度 -
ik_max_word
:最细切分,细粒度
IK分词器如何拓展词条?如何停用词条?
-
利用config目录的
IkAnalyzer.cfg.xml
文件添加拓展词典和停用词典 -
在词典中添加拓展词条或者停用词条
基础概念
索引库操作
Mapping映射属性
索引库操作
Restful规范
索引库操作
创建索引库:
基本语法:
-
请求方式:
PUT
-
请求路径:
/索引库名
,可以自定义 -
请求参数:
mapping
映射
格式:
PUT /索引库名称
{"mappings": {"properties": {"字段名":{"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"字段名2":{"type": "keyword","index": "false"},"字段名3":{"properties": {"子字段": {"type": "keyword"}}},// ...略}}
}
实例代码
PUT /hmall
{"mappings": {"properties": {"info":{"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"email":{"type": "keyword","index": false},"name":{"properties": {"firstName":{"type":"keyword"},"lastName":{"type":"keyword"}}}}}
}
返回结果:
{"acknowledged" : true,"shards_acknowledged" : true,"index" : "hmall"
}
查询索引库
基本语法:
-
请求方式:GET
-
请求路径:/索引库名
-
请求参数:无
格式
GET /索引库名
实例代码
GET /hmall
查询结果:
{"hmall" : {"aliases" : { },"mappings" : {"properties" : {"email" : {"type" : "keyword","index" : false},"info" : {"type" : "text","analyzer" : "ik_smart"},"name" : {"properties" : {"firstName" : {"type" : "keyword"},"lastName" : {"type" : "keyword"}}}}},"settings" : {"index" : {"routing" : {"allocation" : {"include" : {"_tier_preference" : "data_content"}}},"number_of_shards" : "1","provided_name" : "hmall","creation_date" : "1731489076840","number_of_replicas" : "1","uuid" : "KJqNTGY9RhiqFHkliRdGcw","version" : {"created" : "7120199"}}}}
}
修改索引库
倒排索引结构虽然不复杂,但是一旦数据结构改变(比如改变了分词器),就需要重新创建倒排索引,这简直是灾难。因此索引库一旦创建,无法修改mapping。
虽然无法修改mapping中已有的字段,但是却允许添加新的字段到mapping中,因为不会对倒排索引产生影响。因此修改索引库能做的就是向索引库中添加新字段,或者更新索引库的基础属性。
语法说明:
PUT /索引库名/_mapping
{"properties": {"新字段名":{"type": "integer"}}
}
添加字段:
PUT /hmall/_mapping
{"properties": {"age":{"type": "integer"}}
}
返回结果:
{"acknowledged" : true
}
删除索引库
语法:
-
请求方式:DELETE
-
请求路径:/索引库名
-
请求参数:无
语法格式
DELETE /索引库名
删除库
DELETE /hmall
执行结果
{"acknowledged" : true
}
索引库操作总结:
索引库操作有哪些?
-
创建索引库:PUT /索引库名
-
查询索引库:GET /索引库名
-
删除索引库:DELETE /索引库名
-
修改索引库,添加字段:PUT /索引库名/_mapping
可以看到,对索引库的操作基本遵循的Restful的风格,因此API接口非常统一,方便记忆。
文档操作
新增文档
语法规范
POST /索引库名/_doc/文档id
{"字段1": "值1","字段2": "值2","字段3": {"子属性1": "值3","子属性2": "值4"},
}
实例代码
POST /hmall/_doc/1
{"info": "黑马程序员Java讲师","email": "zy@itcast.cn","name": {"firstName": "云","lastName": "赵"}
}
运行结果
{"_index" : "hmall","_type" : "_doc","_id" : "1","_version" : 8,"result" : "updated","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 8,"_primary_term" : 1
}
查询文档
语法规范
GET /{索引库名称}/_doc/{id}
实例代码
GET /hmall/_doc/1
运行结果
{"_index" : "hmall","_type" : "_doc","_id" : "1","_version" : 8,"_seq_no" : 8,"_primary_term" : 1,"found" : true,"_source" : {"info" : "黑马程序员Java讲师","email" : "zy@itcast.cn","name" : {"firstName" : "云","lastName" : "赵"}}
}
删除文档
语法规范
DELETE /{索引库名}/_doc/id值
实例代码
DELETE /hmall/_doc/1
运行结果
{"_index" : "hmall","_type" : "_doc","_id" : "1","_version" : 9,"result" : "deleted","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 9,"_primary_term" : 1
}
修改文档
全量修改
语法规范
PUT /{索引库名}/_doc/文档id
{"字段1": "值1","字段2": "值2",// ... 略
}
实例代码
#全量修改
PUT /hmall/_doc/1
{"info": "黑马程序员Python讲师","email": "ls@itcast.cn","name": {"firstName": "四","lastName": "李"}
}
运行结果
第一次运行,由于前面已经删除了该文档所以 执行类型为 created.
{"_index" : "hmall","_type" : "_doc","_id" : "1","_version" : 10,"result" : "created","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 10,"_primary_term" : 1
}
第二次运行,为修改返回的类型为 updated。
{"_index" : "hmall","_type" : "_doc","_id" : "1","_version" : 11,"result" : "updated","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 11,"_primary_term" : 1
}
部分修改
语法规范
POST /{索引库名}/_update/文档id
{"doc": {"字段名": "新的值",}
}
实例代码
#局部修改
POST /hmall/_update/1
{"doc": {"email":"ZhaoYuen@itcast.com"}
}
运行结果
{"_index" : "hmall","_type" : "_doc","_id" : "1","_version" : 12,"result" : "updated","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 12,"_primary_term" : 1
}
当前文档的数据:
{"_index" : "hmall","_type" : "_doc","_id" : "1","_version" : 12,"_seq_no" : 12,"_primary_term" : 1,"found" : true,"_source" : {"info" : "黑马程序员Python讲师","email" : "ZhaoYuen@itcast.com","name" : {"firstName" : "四","lastName" : "李"}}
}
文档基础操作小结
文档批量处理
-
index
代表新增操作-
_index
:指定索引库名 -
_id
指定要操作的文档id -
{ "field1" : "value1" }
:则是要新增的文档内容
-
-
delete
代表删除操作-
_index
:指定索引库名 -
_id
指定要操作的文档id
-
-
update
代表更新操作-
_index
:指定索引库名 -
_id
指定要操作的文档id -
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }
:要更新的文档字段
-
#批量新增
POST /_bulk
{"index": {"_index":"hmall", "_id": "3"}}
{"info": "黑马程序员C++讲师", "email": "ww@itcast.cn", "name":{"firstName": "五", "lastName":"王"}}
{"index": {"_index":"hmall", "_id": "4"}}
{"info": "黑马程序员前端讲师", "email": "zhangsan@itcast.cn", "name":{"firstName": "三", "lastName":"张"}}POST /_bulk
{"delete":{"_index":"hmall", "_id": "3"}}
{"delete":{"_index":"hmall", "_id": "4"}}
JavaRestClient
作用:向restful接口发送请求。
客户端初始化
1)在item-service
模块中引入es
的RestHighLevelClient
依赖:
<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>
2)因为SpringBoot默认的ES版本是7.17.10
,所以我们需要覆盖默认的ES版本:
<properties><maven.compiler.source>11</maven.compiler.source><maven.compiler.target>11</maven.compiler.target><elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version></properties>
3)初始化RestHighLevelClient:
初始化的代码如下:
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")
));
4)创建一个测试用例来实现
package com.hmall.item.es;import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;import java.io.IOException;public class Test {private RestHighLevelClient client;//创建开始初始化函数,对客户端进行初始化@BeforeEachvoid setUp() {this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.21.101:9200")));}//测试代码@org.junit.jupiter.api.Testpublic void test(){System.out.println(client);}//测试用例结束后释放资源@AfterEachvoid tearDown() throws IOException {client.close();}
}
商品Mapping映射
分析那些字段需要添加到文档中。
根据分析编写的需求:
PUT /hmall
{"mappings": {"properties": {"id":{"type": "keyword"},"name":{"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"price":{"type": "integer"},"image":{"type": "keyword","index": false},"category":{"type": "keyword"},"brand":{"type": "keyword"},"sold":{"type": "integer"},"commentCount":{"type": "integer","index": false},"isAD":{"type": "boolean"},"updateTime":{"type": "date"}}}
}
索引库操作
创建索引库:
//创建索引库@org.junit.jupiter.api.Testpublic void testCreateIndex() throws IOException {//创建Requst对象CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("items");//准备参数 ,将编写的JSON字符串赋值给MAPPINF_JSON,XContentType.JSON用于指定是JSON格式request.source(MAPPINF_JSON, XContentType.JSON);//发送请求,RequestOptions.DEFAULT为是否有自定义配置,选择默认client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);}private final String MAPPINF_JSON = "{\n" +" \"mappings\": {\n" +" \"properties\": {\n" +" \"id\":{\n" +" \"type\": \"keyword\"\n" +" },\n" +" \"name\":{\n" +" \"type\": \"text\",\n" +" \"analyzer\": \"ik_smart\"\n" +" },\n" +" \"price\":{\n" +" \"type\": \"integer\"\n" +" },\n" +" \"image\":{\n" +" \"type\": \"keyword\",\n" +" \"index\": false\n" +" },\n" +" \"category\":{\n" +" \"type\": \"keyword\"\n" +" },\n" +" \"brand\":{\n" +" \"type\": \"keyword\"\n" +" },\n" +" \"sold\":{\n" +" \"type\": \"integer\"\n" +" },\n" +" \"commentCount\":{\n" +" \"type\": \"integer\",\n" +" \"index\": false\n" +" },\n" +" \"isAD\":{\n" +" \"type\": \"boolean\"\n" +" },\n" +" \"updateTime\":{\n" +" \"type\": \"date\"\n" +" }\n" +" }\n" +" }\n" +"}";
删除索引库
//删除索引库@org.junit.jupiter.api.Testpublic void testDeleteIndex() throws IOException {//创建Requst对象DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("items");//发送请求client.indices().delete(request,RequestOptions.DEFAULT);}
查看索引库
//查找索引库@org.junit.jupiter.api.Testpublic void testGetIndex() throws IOException {//创建Requst对象GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("items");//发送2请求
// client.indices().get(request, RequestOptions.DEFAULT);//由于GEt请求返回的数据较多,如果只需要判断是否存在,则使用exists方法boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println("exists = " + exists);}
文档操作
新增文档
由于索引库结构与数据库结构还存在一些差异,因此我们要定义一个索引库结构对应的实体。
package com.hmall.item.domain.po;import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;import java.time.LocalDateTime;@Data
@ApiModel(description = "索引库实体")
public class ItemDoc{@ApiModelProperty("商品id")private String id;@ApiModelProperty("商品名称")private String name;@ApiModelProperty("价格(分)")private Integer price;@ApiModelProperty("商品图片")private String image;@ApiModelProperty("类目名称")private String category;@ApiModelProperty("品牌名称")private String brand;@ApiModelProperty("销量")private Integer sold;@ApiModelProperty("评论数")private Integer commentCount;@ApiModelProperty("是否是推广广告,true/false")private Boolean isAD;@ApiModelProperty("更新时间")private LocalDateTime updateTime;
}
API语法
POST /{索引库名}/_doc/1
{"name": "Jack","age": 21
}
可以看到与索引库操作的API非常类似,同样是三步走:
-
1)创建Request对象,这里是
IndexRequest
,因为添加文档就是创建倒排索引的过程 -
2)准备请求参数,本例中就是Json文档
-
3)发送请求
变化的地方在于,这里直接使用client.xxx()
的API,不再需要client.indices()
了。
//新增文档@org.junit.jupiter.api.Testpublic void test() throws IOException {//读取数据库获取商品信息Item item = service.getById(317578);//将商品信息对象转换为DtoItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class);//将对象转换为JSONString jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(itemDoc);//创建Requst对象IndexRequest request = new IndexRequest("items").id(itemDoc.getId());request.source(jsonStr, XContentType.JSON);//发送信息client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);}
package com.hmall.item.es;import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.hmall.item.domain.dto.ItemDoc;
import com.hmall.item.domain.po.Item;
import com.hmall.item.service.impl.ItemServiceImpl;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import java.io.IOException;
@SpringBootTest(properties = {"spring.profiles.active=local"})
public class docTest {private RestHighLevelClient client;@Autowiredprivate ItemServiceImpl service;//创建开始初始化函数,对客户端进行初始化@BeforeEachvoid setUp() {this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.21.101:9200")));}//新增文档,全局修改文档@org.junit.jupiter.api.Testpublic void test() throws IOException {//读取数据库获取商品信息Item item = service.getById(317578);//将商品信息对象转换为DtoItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class);//将对象转换为JSONString jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(itemDoc);//创建Requst对象IndexRequest request = new IndexRequest("items").id(itemDoc.getId());request.source(jsonStr, XContentType.JSON);//发送信息client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);}//查看文档@org.junit.jupiter.api.Testpublic void testGet() throws IOException {//创建Requst对象GetRequest request = new GetRequest("items","317578");//发送信息GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);String json = response.getSourceAsString();ItemDoc bean = JSONUtil.toBean(json, ItemDoc.class);System.out.println("bean = " + bean);}//删除文档@org.junit.jupiter.api.Testpublic void testdelect() throws IOException {//创建Requst对象DeleteRequest request = new DeleteRequest("items","317578");//发送信息client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);}//修改文档@org.junit.jupiter.api.Testpublic void testupdata2() throws IOException {//创建Requst对象UpdateRequest request = new UpdateRequest("items","317578");//数据都是独立的不是成对出现的request.doc("price", 10000);//发送信息client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);}//测试用例结束后释放资源@AfterEachvoid tearDown() throws IOException {client.close();}}
批量操作文档
//新增文档,全局修改文档@org.junit.jupiter.api.Testpublic void testBulk() throws IOException {//设置分页信息int size = 1000,pageNo = 1;//循环写入数据while (true){//读取数据库获取商品信息分页查询//设置当前查询条件,即状态为起售//创建分页对象Page<Item> page = service.lambdaQuery().eq(Item::getStatus, 1).page(new Page<Item>(pageNo, size));List<Item> records = page.getRecords();//判空if (records.isEmpty()||records == null){return;}//创建Requst对象
// BulkRequest request = new BulkRequest();
// for (Item item : records) {
// request.add(new IndexRequest("items")
// .id(item.getId().toString())
// .source(JSONUtil.toJsonStr(BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class))),XContentType.JSON
// );
// }BulkRequest request = new BulkRequest("items");for (Item item : records) {// 2.1.转换为文档类型ItemDTOItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class);// 2.2.创建新增文档的Request对象request.add(new IndexRequest().id(itemDoc.getId()).source(JSONUtil.toJsonStr(itemDoc), XContentType.JSON));}//发送信息client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);pageNo++;}}
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版本 日期 作者 变更表述 1.0 2024/11/10 于忠军 文档创建 零. 前言 由于Bluedroid的介绍文档有限,以及对Android的一些基本的知识需要了(Android 四大组件/AIDL/Framework/Binder机制/JNI/HIDL等),加上需要掌握的语言包括Java/C/C等࿰…...

ASP.NET 部署到IIS,访问其它服务器的共享文件 密码设定
asp.net 修改上面的 IIS需要在 配置文件 添加如下内容 》》》web.config <system.web><!--<identity impersonate"true"/>--><identity impersonate"true" userName"您的账号" password"您的密码" /><co…...
Python爬虫实战:研究MechanicalSoup库相关技术
一、MechanicalSoup 库概述 1.1 库简介 MechanicalSoup 是一个 Python 库,专为自动化交互网站而设计。它结合了 requests 的 HTTP 请求能力和 BeautifulSoup 的 HTML 解析能力,提供了直观的 API,让我们可以像人类用户一样浏览网页、填写表单和提交请求。 1.2 主要功能特点…...

idea大量爆红问题解决
问题描述 在学习和工作中,idea是程序员不可缺少的一个工具,但是突然在有些时候就会出现大量爆红的问题,发现无法跳转,无论是关机重启或者是替换root都无法解决 就是如上所展示的问题,但是程序依然可以启动。 问题解决…...
React Native 开发环境搭建(全平台详解)
React Native 开发环境搭建(全平台详解) 在开始使用 React Native 开发移动应用之前,正确设置开发环境是至关重要的一步。本文将为你提供一份全面的指南,涵盖 macOS 和 Windows 平台的配置步骤,如何在 Android 和 iOS…...

MFC内存泄露
1、泄露代码示例 void X::SetApplicationBtn() {CMFCRibbonApplicationButton* pBtn GetApplicationButton();// 获取 Ribbon Bar 指针// 创建自定义按钮CCustomRibbonAppButton* pCustomButton new CCustomRibbonAppButton();pCustomButton->SetImage(IDB_BITMAP_Jdp26)…...
Python爬虫实战:研究feedparser库相关技术
1. 引言 1.1 研究背景与意义 在当今信息爆炸的时代,互联网上存在着海量的信息资源。RSS(Really Simple Syndication)作为一种标准化的信息聚合技术,被广泛用于网站内容的发布和订阅。通过 RSS,用户可以方便地获取网站更新的内容,而无需频繁访问各个网站。 然而,互联网…...
连锁超市冷库节能解决方案:如何实现超市降本增效
在连锁超市冷库运营中,高能耗、设备损耗快、人工管理低效等问题长期困扰企业。御控冷库节能解决方案通过智能控制化霜、按需化霜、实时监控、故障诊断、自动预警、远程控制开关六大核心技术,实现年省电费15%-60%,且不改动原有装备、安装快捷、…...

深入理解JavaScript设计模式之单例模式
目录 什么是单例模式为什么需要单例模式常见应用场景包括 单例模式实现透明单例模式实现不透明单例模式用代理实现单例模式javaScript中的单例模式使用命名空间使用闭包封装私有变量 惰性单例通用的惰性单例 结语 什么是单例模式 单例模式(Singleton Pattern&#…...
Spring Boot面试题精选汇总
🤟致敬读者 🟩感谢阅读🟦笑口常开🟪生日快乐⬛早点睡觉 📘博主相关 🟧博主信息🟨博客首页🟫专栏推荐🟥活动信息 文章目录 Spring Boot面试题精选汇总⚙️ **一、核心概…...

深入解析C++中的extern关键字:跨文件共享变量与函数的终极指南
🚀 C extern 关键字深度解析:跨文件编程的终极指南 📅 更新时间:2025年6月5日 🏷️ 标签:C | extern关键字 | 多文件编程 | 链接与声明 | 现代C 文章目录 前言🔥一、extern 是什么?&…...
Typeerror: cannot read properties of undefined (reading ‘XXX‘)
最近需要在离线机器上运行软件,所以得把软件用docker打包起来,大部分功能都没问题,出了一个奇怪的事情。同样的代码,在本机上用vscode可以运行起来,但是打包之后在docker里出现了问题。使用的是dialog组件,…...