springboot整合WebSocketWebSocket通信过程客户端构建一个websocket实例，并且为它绑定一个需要连接到的服务器地址，当客户端连接服务端的候，会向服务端发送一个httpget报文，告诉服务端需要将通信协议切换到websocket，服务端收到http请求后将通信协议切换到websocket,同时发给客户端一个响应报文，返回的状态码为101，表示同意客户端协议转请求，并转换为websocket协议。以上过程都是利用http通信完成的，称之为websocket协议握手(websocketProtocolhandshake)，经过握手之后，客户端和服务端就建立了websoc
前面两篇，我们着重讲解了一下《BeanDefinition的加载》和《bean的实例化》。这一篇我们来讲解一下bean的初始化。我们这里的案例依旧是以SpringBoot3.0、JDK17为前提，案例代码如下：@ComponentpublicclassA{@AutowiredprivateBb;}@ComponentpublicclassB{@AutowiredprivateAa;}首先，先明确一下这个三级缓存：一级缓存singletonObjects中存放完全初始化好的bean的实例。二级缓存earlySingletonObjects中存放早期对象（未完全初始化完成的bean实例）。三级缓存
目标整合vue-element-plus-admin前端框架，作为开发平台的前端。准备工作前端选用vue-element-plus-admin，地址https://gitee.com/kailong110120130/vue-element-plus-admin。首先clone项目，然后整合到开发平台中去。这是一个独立的前端的项目，而我将其放到后端项目根目录下，即建一个huayuan-web的目录，将vue-element-plus-admin目录下的内容放进去，相当于将前端项目视为整个工程项目的一个模块。为什么要这么做呢？原因也简单，从架构上而言，前后端是分离的，不过当前这个平台前后端都是我
在说这个Kafka同步发送和异步发送之前我们首先要了解一个事情，那就是这个同步发送和异步发送是在什么时候发生的？所谓的同步和异步就是对于用户线程来讲的，发送线程只有异步。 同步模式同步就是逐条发送。用户线程选择同步，效果是逐条发送，因为请求队列InFlightRequest中永远最多有一条数据。异步+设置后台线程的异步发送参数：max.in.flight.requests.per.connection=1&batch.size=1，效果也是逐条发送。一定是逐条发送的，第一条响应到达后，才会请求第二条异步模式异步就是批量发送。如果设置成异步的模式，可以运行生产者以batch的形式push数据，
面试过程中，常常会被问到，bean的生命周期，那该如何回答呢？spring的生命周期大致如下需找所有的bean根据bean定义的信息来实例化bean，默认bean都是单例2、使用依赖注入，spring按bean定义信息配置bean的所有属性3、若bean实现了BeanNameAware接口，工厂调用Bean的setBeanName（）方法传递bean的ID4、若bean实现了BeanFactoryAware接口，工厂调用setBeanFactory（）方法传入工厂自身。5、若bean实现了ApplicationContextAware()接口，setApplicationContext()方法
个人主页：BoBooY的CSDN博客_Java领域博主前言：上节我给大家讲解了Spring的依赖注入，这一节我们讲解Spring中Bean如何自动装配，废话不多说，直接上正文！文章目录Bean的自动装配5.1、自动装配说明5.2、测试环境搭建5.3、自动装配（autowire）5.3.1、byName(按名称自动装配)5.3.2、byType(按类型自动装配)5.3.3、使用注解（1）准备工作（2）@Autowired（3）@Qualifier（4）@Resource（5）@Resource和@Autowired的区别Bean的自动装配5.1、自动装配说明自动装配是使用spring满足bean
版本：elasticsearch7.17，jdk8父工程依赖dependencies>dependency>groupId>org.springframework.bootgroupId>artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>version>2.3.12.RELEASEversion>dependency>dependency>groupId>org.springframework.bootgroupId>artifactId>spring-boot-starter-testartifactId>version>2.3.12.RELEASEv
Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息，一般10K大小的消息吞吐性能最好（可参见LinkedIn的kafka性能测试）。但有时候，我们需要处理更大的消息，比如XML文档或JSON内容，一个消息差不多有10-100M，这种情况下，Kakfa应该如何处理？针对这个问题，有以下几个建议：最好的方法是不直接传送这些大的数据。如果有共享存储，如NAS,HDFS,S3等，可以把这些大的文件存放到共享存储，然后使用Kafka来传送文件的位置信息。第二个方法是，将大的消息数据切片或切块，在生产端将数据切片为10K大小，使用分区主键确保一个大消息的所有部分会被发送到同一个kafka分区（这样每一部分的拆分顺序
一概念 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。1.产生背景 当今社会各种应用系统诸如商业、社交、搜索、浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息，在大数据时代，我们面临如下几个挑战
文章目录一、Spring创建Bean流程二、Bean的整体创建流程三、推断构造方法四、依赖注入流程五、代理对象生成1.AOP代理对象生成2.事务代理对象生成总结其他一、Spring创建Bean流程1.读取Bean的定义信息通过BeanDefinitionReader这个接口解析xml配置、配置类或其他的一些方式定义的类，得到BeanDefinition（Bean定义信息）2.实例化Bean通过BeanPostProcessor这个接口（增强器）可以对我们的BeanDefinition进行一些修改，然后BeanFactory通过反射实例化Bean对象，但是此时的Bean对象还没有进行初始化，没有
