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發燒車訊

STM32串口打印的那些知識

常規打印方法

在STM32的應用中,我們常常對printf進行重定向的方式來把打印信息printf到我們的串口助手。在MDK環境中,我們常常使用MicroLIB+fputc的方式實現串口打印功能,即:

要實現fputc函數的原因是:printf函數依賴於fputc函數,重新實現fputc內部從串口發送數據即可間接地實現printf打印輸出數據到串口。

不知道大家有沒有看過正點原子裸機串口相關的例程,他們的串口例程里不使用MicroLIB,而是使用標準庫+fputc的方式。相關代碼如:

#if 1
#pragma import(__use_no_semihosting)
//標準庫需要的支持函數
struct __FILE
{
    int handle;
};

FILE __stdout;
/**
 * @brief	定義_sys_exit()以避免使用半主機模式
 * @param	void
 * @return  void
 */
void _sys_exit(int x)
{
    x = x;
}

int fputc(int ch, FILE *f)
{
    while((USART1->ISR & 0X40) == 0); //循環發送,直到發送完畢

    USART1->TDR = (u8) ch;
    return ch;
}
#endif

關於這兩種方法的一些說明可以查看Mculover666兄的重定向printf函數到串口輸出的多種方法這篇文章。這篇文章中不僅包含上面的兩種方法,而且也包含着在GCC中使用標準庫重定向printf的方法。

自己實現一個打印函數

以上的幾種方法基本上是改造C庫的printf函數來實現串口打印的功能。其實我們也可以自己實現一個串口打印的功能。

printf本身就是一個變參函數,其原型為:

int printf (const char *__format, ...);

所以,我們要重新封裝的一個串口打印函數自然也應該是一個變參函數。具體實現如下:

1、基於STM32的HAL庫

#define TX_BUF_LEN  256     /* 發送緩衝區容量,根據需要進行調整 */
uint8_t TxBuf[TX_BUF_LEN];  /* 發送緩衝區                       */
void MyPrintf(const char *__format, ...)
{
  va_list ap;
  va_start(ap, __format);
  
  /* 清空發送緩衝區 */
  memset(TxBuf, 0x0, TX_BUF_LEN);
  
  /* 填充發送緩衝區 */
  vsnprintf((char*)TxBuf, TX_BUF_LEN, (const char *)__format, ap);
  va_end(ap);
  int len = strlen((const char*)TxBuf);
  
  /* 往串口發送數據 */
  HAL_UART_Transmit(&huart1, (uint8_t*)&TxBuf, len, 0xFFFF);
}

因為我們使用printf函數基本不使用其返回值,所以這裏直接用void類型了。自定義變參函數需要用到va_start、va_end等宏,需要包含頭文件stdarg.h。關於變參函數的一些學習可以查看網上的一些博文,如:

https://www.cnblogs.com/wulei0630/p/9444062.html

這裏我們使用的是STM32的HAL庫,其給我們提供HAL_UART_Transmit接口可以直接把整個發送緩衝區的內容給一次性發出去。

2、基於STM32標準庫

若是基於STM32的標準庫,就需要一字節一字節的循環發送出去,具體代碼如:

#define TX_BUF_LEN  256     /* 發送緩衝區容量,根據需要進行調整 */
uint8_t TxBuf[TX_BUF_LEN];  /* 發送緩衝區                       */
void MyPrintf(const char *__format, ...)
{
  va_list ap;
  va_start(ap, __format);
    
  /* 清空發送緩衝區 */
  memset(TxBuf, 0x0, TX_BUF_LEN);
    
  /* 填充發送緩衝區 */
  vsnprintf((char*)TxBuf, TX_BUF_LEN, (const char *)__format, ap);
  va_end(ap);
  int len = strlen((const char*)TxBuf);
  
  /* 往串口發送數據 */
  for (int i = 0; i < len; i++)
  {
	while(USART_GetFlagStatus(USART1, USART_FLAG_TC)==RESET);    
	USART_SendData(USART1, TxBuf[i]);
  }
}

測試結果:

我們也可以使用我們的MyPrintf函數按照上一篇文章:======的方式封裝一個宏打印函數:

以上就是我們自定義方式實現的一種串口打印函數。

但是,我想說:對於串口打印的使用,我們沒必要自己創建一個打印函數。看到這,是不是有人想要打我了。。。。看了半天,你卻跟我說沒必要用。。。

哈哈,別急,我們不應用在串口打印調試方面,那可以用在其它方面呀。

(1)應用一:

比如最近我在實際應用中:我們的MCU跑的是我們老大自己寫的一個小的操作系統+我們公司自己開發的上位機。我們MCU端與上位機使用的是串口通訊,MCU往上位機發送的數據有兩種類型,一種是HEX格式數據,一種是字符串數據。

但是我們下位機的這兩種數據,在通過串口發送之前都得統一把數據封包交給那個系統通信任務,然後再由通信任務發出去。在這裏,就不能用printf了。老大也針對他的這個系統實現了一個deb_printf函數用於打印調試。

但是,那個函數既複雜又很雞肋,稍微複雜一點的數據就打印不出來了。因此我利用上面的思路給它新封裝了一個打印調試函數,很好用,完美地兼容了老大的那個系統。具體代碼就不分享了,大體代碼、思路如上。

(2)應用二:

我們在使用串口與ESP8266模塊通訊時,可利用類似這樣的方式封裝一個發送數據的函數,這個函數的使用可以像printf一樣簡單。可以以很簡單的方式把數據透傳至服務端,比如我以前的畢設中就有這麼應用:

以上就是本次的分享,如有錯誤,歡迎指出!謝謝

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發燒車訊

mybatis 逆向工程使用姿勢不對,把表清空了,心裏慌的一比,於是寫了個插件。

使用mybatis逆向工程的時候,delete方法的使用姿勢不對,導致表被清空了,在生產上一刷新后發現表裡沒數據了,一股涼意從腳板心直衝天靈蓋。

於是開發了一個攔截器,並寫下這篇文章記錄並分享。

這鍋只能自己背了

你用過 mybatis 逆向工程(mybatis-generator-maven-plugin)生成相關文件嗎?

就像這樣式兒的:

可以看到逆向工程幫我們生成了實體類、Mapper 接口和 Mapper.xml。

用起來真的很方便,我用了好幾年了,但是前段時間翻車了。

具體是怎麼回事呢,我給大家擺一下。

先說一下需求吧。就是在做一次借據數據遷移的過程中,要先通過 A 服務的接口拿到所有的借據和對應的還款計劃數據,然後再對這些借據進行核查,如果不滿足某些添加,就需要從表中刪除借據和對應的還款計劃。

借據和對應的還款計劃存放在兩張表中,用借據號來關聯。

而上線之後,我在一片歡聲笑語中把還款計劃表清空了,而這個必現的問題,在測試階段同學還沒有測試出來。

事情發生后我趕緊找到了 DBA 協助修複數據:

是怎麼回事呢,為了模擬這個場景,我在本地創建了兩張表,訂單表(orderInfo)和訂單擴展表(orderInfoExt),他們之間用訂單號進行關聯:

僅僅是做演示,所以兩張表是非常簡單的,

我們假設現在表裡面的這條訂單號為 2020060666666 的數據經過判斷是錯誤數據,我當時寫的代碼體現在單元測試裏面是這樣的:

看出問題了嗎?

第 42 行用的 example 對象還是 OrderInfo 的 example。而真正的 OrderInfoExt 對象的 exampleExt 對象沒有進行任何賦值的操作。

為什麼會出現這樣的烏龍呢?

都怪 idea 太智能了!(強行找個借口)

我只需要打一個 ex 然後回個車…. example 就出現在代碼裏面了。

而這種沒有參數的 example 傳進去,在 mapper.xml 裏面是這樣處理的:

執行一下,看看效果:

看到 delete from order_info_ext 語句。你說你慌不慌?

當然在線上的服務器肯定是看不到執行的 SQL 的,但是當報警短信一條一條接着來的時候,當連上數據庫一看錶,發現數據沒了的時候。

你說你慌不慌?

反正我一刷新后發現表裡沒數據了,一股涼意從腳板心直衝天靈蓋。這種時候都還是要小小的心慌一下,先大喊一聲“卧槽!數據怎麼沒了?”

然後趕緊報備,準備找 DBA 撈數據吧。

還好,本次誤刪不影響正常業務。

數據恢復過程就不說了,聊一下這事發生后我的一點思考吧。

哦,對了,還得說一下測試同學為什麼沒有發現這個問題。這個問題確實是一個必現的問題,測試案例上也寫了這個測試點。

但是測試同學查看數據的時候用的是 select 語句,查詢條件給的是確實需要被刪除的數據 。

然後分別在兩個表裡面執行后發現:數據確實是沒了。

是的,是數據確實是沒了。整個表都乾淨了。

看着測試妹子驚慌失措的樣子,我還能怎麼說呢?

這鍋,不甩了,我自己背下來吧。

重新審視逆向工程

我們先看看逆向工程幫我們生成的接口:

我相信用過 mybatis 逆向工程的朋友們,一看到這幾個接口就知道了:喲,這都是老朋友了。

當我再去重新審視這些接口的時候我會發現其實還有會有一些問題的。

比如 delete 這樣的高危語句我們還是需要盡量的手寫 xml。

比如 updateByExample 同樣存在由於誤操作沒有 where 條件,導致全表更新的情況。

比如 select 語句是查出了整個對象,但是有時間我們可能只需要對象裏面的某個值而已。

比如 select 語句針對大表、關鍵表操作的時候,不能從代碼的角度限定 SQL 必須帶上索引字段查詢。

上面的這些問題我們怎麼處理呢?

我的建議是不要使用 mybatis 的逆向工程,全都手寫。

開個玩笑。我們肯定不能因噎廢食,何況逆向工程確實是幫我們做了很多工作,極大的方便我們這樣的 CRUD Boy 進行 CRUD。

所以,我想 mybatis 的逆向工程肯定是有什麼配置來控制生成哪些接口的,別問為什麼,問就是直覺。

因為要是讓我去開發這樣的一個插件,我肯定也會提供對應的開關配置。

我現在的想法是不讓它給我生成 delete 相關的接口,這個接口用起來我心裏害怕。

所以怎麼配置呢?

我們去它的 DTD 文件裏面找一下嘛:

這個文件不長,一共也才 213 行,你能發現這一塊東西:

你用腳指頭想也能知道,這就是我們要找的開關配置。從 DTD 文件的描述中來看,這個幾個參數是配置在 table 標籤裏面的。

我們去試一下:

果然是這樣的。然後我們進行相關配置如下:

再生成一下:

果然,delete 相關的接口沒了。

然後我們程序中真的需要 delete 操作的時候,再自己去手寫 xml 文件。

那你自己寫的 xml 文件也忘記寫 where 條件了這麼辦?

這個月工資別領了。自己好好反思反思。

當然,就算你真的忘記寫了,下面這個攔截器還能給你兜個底,幫你一把。

mybatis 攔截器使用

其實這個方案是我想到的第一個方案。導致上面問題的原因很簡單嘛,就是執行了delete 語句卻沒有 where 條件。

那麼我們可以攔截到這個 SQL 語句,然後對其進行兩個判斷:

是否是 delete 語句。 如果是,是否包含 where 條件。

那麼問題來了,我們怎麼去攔截到這個 SQL 呢?

答案就是我們可以開發一個 mybatis 插件呀,就像分頁插件那樣。

插件,聽起來很高端的樣子,其實他就是個攔截器。實現起來非常簡單。

先去官網上看一下:

中文:https://mybatis.org/mybatis-3/zh/configuration.html#plugins

英文:https://mybatis.org/mybatis-3/configuration.html

在官網上,對於插件這一模塊的描述是這樣的:

通過 MyBatis 提供的強大機制,使用插件是非常簡單的,只需實現 Interceptor 接口,並指定想要攔截的方法簽名即可。

正如官網說的這樣,插件開發、使用起來是非常簡單的。只需要三步:

1.實現 Interceptor 接口。

2.指定想要攔截的方法簽名。

3.配置這個插件。

mybatis 插件開發

基於上面這三步,大家先看一下我們這插件怎麼寫,以及這個插件的效果。

先說明一下本文涉及到的源碼 mybatis 版本是 3.4.0。

本文用攔截器的目的是判斷 delete 語句中是否有 where 條件。所以,開發出來的插件長這樣:

再來一個複製粘貼直接運行版本:

@Slf4j
@Intercepts({
        @Signature(type = Executor.class, method = "update",
                args = {MappedStatement.class, Object.class}),
})
public class CheckSQLInterceptor implements Interceptor {

    private static String SQL_WHERE = "where";

    @Override
    public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {
        //獲取方法的第0個參數,也就是MappedStatement。@Signature註解中的args中的順序
        MappedStatement mappedStatement = (MappedStatement) invocation.getArgs()[0];
        //獲取sql命令操作類型
        SqlCommandType sqlCommandType = mappedStatement.getSqlCommandType();
        final Object[] queryArgs = invocation.getArgs();
        final Object parameter = queryArgs[1];
        BoundSql boundSql = mappedStatement.getBoundSql(parameter);
        String sql = boundSql.getSql();
        if (SqlCommandType.DELETE.equals(sqlCommandType)) {
            //格式化sql
            sql = sql.replace("\n", "");
            if (!sql.toLowerCase().contains(SQL_WHERE)) {
                sql = sql.replace(" ", "");
                log.info("刪除語句中沒有where條件,sql為:{}", sql);
                throw new Exception("刪除語句中沒有where條件");
            }
        }
        return invocation.proceed();
    }

    @Override
    public Object plugin(Object o) {
        return Plugin.wrap(o, this);
    }

    @Override
    public void setProperties(Properties properties) {
    }
}

再把插件註冊上(註冊插件還有其他的方法,後面會講到,這裏只是展示Bean注入的方式):

我們先看看配上插件后的執行效果:

可以看到日誌中輸出了:

刪除語句中沒有where條件,sql為:delete from order_info_ext

並拋出了異常。

這樣,我們的擴展表的數據就保住了。在測試階段,測試同學就一定能扯出來問題,瞟一眼日誌就明白了。

就算測試同學忘記測試了,在生產上也不會執行成功,拋出異常后還會有報警短信通知到相應的開發負責人,及時登上服務器去處理。

功能實現了,確實是非常的簡單。

我們再說回代碼,你說說看:當你拿到上面這段代碼后,最迷惑的地方是哪裡?

其中的邏輯是很簡單的了。 沒有什麼特別的地方,我想大多數人拿到這段代碼迷惑的地方在於這個地方吧:

這個 @Intercepts 裏面的 @Signature 裏面為什麼要這樣配置?

我們先看看 @Intercepts 註解:

裏面是個數組,可以配置多個 Signature。所以,其實這樣配置也是可以的:

關鍵的地方在於 @Signature 怎麼配置:

這個問題,我們放到下一節去討論。

mybatis插件的原理

上面一小節我們知道了對於開發插件而言,難點在於 @Signature 怎麼配置。

其實這也不能叫難點,只能說你不知道能配置什麼,比較茫然而已。這一小節就來回答這個問題。

要知道怎麼配置就必須要了解mybatis 這四大對象:Executor、ParameterHandler 、ResultSetHandler 、StatementHandler 。

官網上說:

MyBatis 允許你在映射語句執行過程中的某一點進行攔截調用。默認情況下,MyBatis 允許使用插件來攔截的方法調用包括:

Executor (update, query, flushStatements, commit, rollback, getTransaction, close, isClosed)

ParameterHandler (getParameterObject, setParameters)

ResultSetHandler (handleResultSets, handleOutputParameters)

StatementHandler (prepare, parameterize, batch, update, query)

那官網上說的這四大對象分別是拿來幹啥用的呢?

Executor:Mybatis 的執行器,用於進行增刪改查的操作。

ParameterHandler :參數處理器,用於處理 SQL 語句中的參數對象。

ResultSetHandler:結果處理器,用於處理 SQL 語句的返回結果。

StatementHandler :數據庫的處理對象,用於執行SQL語句

知道攔截的四大對象了,我們就可以先揭秘一下上面的這個註解配置的是啥了:

type 字段存放的是 class 對象,其取值範圍就是上面說的四大對象。

method 字段存放的是 class 對象的具體方法。

args 存放的是具體方法的參數。

看到這幾個參數你想到了什麼?有沒有條件反射式的想到反射?如果沒有的話你再咂摸咂摸,看看能不能品出一點反射的味道。

本文用攔截器的目的是判斷 delete 語句中是否有 where 條件,因此經過上面的分析,Executor 對象就能滿足我們的需求。

所以在本文示例中 @Signature 的 type 字段就是 Executor.class。

那 method 字段我們放哪個方法呢?放 delete 嗎?

這就得看看 Executor 對象的方法有哪些:

可以看到其中並沒有 delete 方法,和 SQL 執行相關的,看起來只有 query和 update。

但是,我們可以大膽猜測一下呀:delete 也是一種 update。

接着去求證一下就行:

可以看到 delete 方法確實是調用了 update 方法。

所以在本文案例中 @Signature 的 method 字段放的是 update 方法。

已經知道具體的方法了,那 args 放的就是方法的入參,所以這段配置就是這樣來的:

真的,我覺得這屬於手摸手教學系列了。經過這個簡單的案例,我希望大家能做到一通百通。

接下來帶大家看看我們常用的分頁插件 pageHelper 是怎麼做的吧。

其實你用腳指頭也能想到,分頁插件肯定是攔截的查詢方法,我們只是需要去驗證一下就可以。

引入 pageHelper 后可以看到 Interceptor 的多了兩個實現:

我們看一下 PageInterceptor 方法吧:

對吧,攔截了兩個 query 方法,一個參數是 4 個,一個參數是 6 個:

同時,在 intercept 的實現裏面有一部分是這樣寫的:

4 個參數和 6 個參數是做了單獨處理的,至於為什麼要這樣處理,至於為什麼要攔截兩個 query 方法,說起來又是一個很長的故事了。

詳細的可以看看這個鏈接: https://github.com/pagehelper/Mybatis-PageHelper/blob/master/wikis/zh/Interceptor.md

好了,還是那句話:如果要寫出好的 mybatis 插件,必須知道 @Signature 怎麼去配置。配置后能攔截哪些東西,你心裏應該是有點數的。

mybatis插件的原理

前面我們知道攔截器怎麼寫了,接下來簡單的分析一波原理。

前幾天我看到一個觀點是說看開源框架的源碼建議從 mybatis 看起。我是很贊成這個觀點的,確實是優雅,而容易看懂。能品出很多設計模式的使用。

一句話總結 mybatis插件的原理就是:動態代理加上責任鏈。

先看一下 Plugin 類的動態代理:

標號為 ① 的地方一看就知道,InvocationHandler,JDK 動態代理,沒啥說的。

標號為 ② 的地方是 wrap 方法,生成 Plugin 代理對象。

標號為 ③ 的地方是 invoker 方法,圈起來的目的是想說是在這裏判斷當前方法是否是需要被攔截的方法。如果是則用代理對象走攔截器邏輯,如果不是則用目標對象,走正常邏輯。

給大家看一下這個地方的 debug 效果:

一個平平無奇的 if 判斷,是攔截器的關鍵。為什麼這個地方多說了幾句呢?

因為其實這就是細節的地方。當面試的時候面試官問你:mybatis 是怎麼判斷是否需要攔截這個方法的時候你能答上來。說明你是真的看過源碼。

責任鏈是怎麼體現的呢?

就是這個地方: org.apache.ibatis.plugin.InterceptorChain

你看又學到一招,mybatis 裏面的設計模式還有責任鏈。

我們看一下 pluginAll 方法的調用方:

這個地方就體現出之前官網說的了:

插件是作用於這四大對象的:Executor、ParameterHandler 、ResultSetHandler 、StatementHandler 。

上面框起來的這四個框,就是插件調用的地方。

那麼插件在什麼時候被加載,或者說什麼是被註冊上的呢?

還是回到攔截鏈這個類上去:

pluginAll 方法我們已經知道有哪些地方調用了。這個方法裏面其實還有兩個考點。

第一就是 interceptor 這個 List 集合的定義,用了 final 修飾。所以要注意 final 修飾基本類型和引用類型的區別,被 final 修飾的引用類型變量內部的內容是可以發生變化的。

第二就是 getInterceptors 返回的是一個不可修改的 List 。所以,要對集合 interceptors 進行修改,只能通過 addInterceptor 方法進行元素添加,保證了這個集合是可控的。

所以,我們只需要知道哪裡調用了 addInterceptor 方法,哪裡就是插件被註冊的地方。

一個是 SqlSessionFactoryBean ,一個是 XMLConfigBuilder。

使用 XML 配置是這樣的:

熟悉 mybatis 的朋友們肯定知道,無非就是對於標籤的解析而已。

解析到 plugins 標籤,則進入 pluginElement 方法中,在這個方法裏面調用 addInterceptor:

本文沒有使用 XML 的形式配置,所以我們主要看一下 SqlSessionFactoryBean。

怎麼看呢?

不要盲目的走入源碼,加個斷點看調用鏈,跟着調用鏈去走就很清晰了。

在這個地方加一個斷點:

然後 debug 起來,你就可以看到整個調用鏈了:

然後我們根據上面的調用鏈,我們就可以找到源頭了:

在 MybatisAutoConfiguration 的構造方法裏面初始化了 interceptors。

而 interceptorsProvider.getIfAvailable() 方法也解釋了為什麼我們只需要在程序裏面這樣注入我們的攔截器就可以被找到了:

對 getIfAvailable 方法不熟悉的朋友可以去補一下這塊的知識,我這裏只是給大家看一下這個方法上的註釋:

當然,你這樣去注入的話有可能會不生效,你就會大罵一聲:寫的什麼垃圾玩意,配置上了也不對呀。

別著急呀,我還沒說完呢。你看看是不是有自定義的 SqlSessionFactory 在項目里。

看一下注入 SqlSessionFactory 的源碼上面的那個註解了嗎?

@ConditionalOnMissingBean ,看名字也知道了,當你的項目裏面沒有自定義的 SqlSessionFactory 的時候,才會由源碼給你注入,這個時候才會正在的註冊上插件:

如果你有自定義的 SqlSessionFactory,那麼請手動調用 factory.setPlugins 方法。

所以,總結一下插件的三種配置方法:

1.xml方式配置。

2.如果沒有自定義 SqlSessionFactory 直接 @Bean 注入攔截器即可。

3.如果有自定義 SqlSessionFactory 需要在自定義的地方手動調用 factory.setPlugins 方法。

其實我嘗試過第四種方法,在application.properties 裏面配置:

這種配置方式才是符合 SpringBoot 思想的配置。才是真正的絲滑,潤物無聲的絲滑。

可惜,我配置上后,點擊到對應的源碼地方一看:

它調用的是 getInterceptors 方法,我就知道肯定是有問題了:

果然,運行起來會報這樣的錯誤: Failed to bind properties under 'mybatis.configuration.interceptors' to java.util.List<org.apache.ibatis.plugin.Interceptor>

找了一圈原因,最後發現了這個 issue:

github.com/mybatis/spring-boot-starter/issues/180

這個“奇異博士”頭像的用戶提出了和我一樣的問題:

然後下面的回答是這樣的:

別問,問就是不支持。請使用 @Bean 的方式。

最後說一句(求關注)

點個“贊”吧,周更很累的,不要白嫖我,需要一點正反饋。

才疏學淺,難免會有紕漏,如果你發現了錯誤的地方,還請你指出來,我對其加以修改。

感謝您的閱讀,我堅持原創,十分歡迎並感謝您的關注。

我是 why,一個被代碼耽誤的文學創作者,不是大佬,但是喜歡分享,是一個又暖又有料的四川好男人。

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詳解SpringBoot(2.3)應用製作Docker鏡像(官方方案)

關於《SpringBoot-2.3容器化技術》系列

《SpringBoot-2.3容器化技術》系列,旨在和大家一起學習實踐2.3版本帶來的最新容器化技術,讓咱們的Java應用更加適應容器化環境,在雲計算時代依舊緊跟主流,保持競爭力;

全系列文章分為主題和輔助兩部分,主題部分如下:

  1. 《體驗SpringBoot(2.3)應用製作Docker鏡像(官方方案)》;
  2. 《詳解SpringBoot(2.3)應用製作Docker鏡像(官方方案)》;
  3. 《掌握SpringBoot-2.3的容器探針:基礎篇》;
  4. 《掌握SpringBoot-2.3的容器探針:深入篇》;
  5. 《掌握SpringBoot-2.3的容器探針:實戰篇》;

輔助部分是一些參考資料和備忘總結,如下:

  1. 《SpringBoot-2.3鏡像方案為什麼要做多個layer》;
  2. 《設置非root賬號不用sudo直接執行docker命令》;
  3. 《開發階段,將SpringBoot應用快速部署到K8S》;

本篇簡介

在前文,咱們快速體驗了官方推薦的docker鏡像製作方案,但也產生了幾個疑問:

  1. SpringBoot-2.3版本推薦的鏡像構建方案和舊版本比有什麼不同?
  2. pom.xml中spring-boot-maven-plugin插件新增的參數,到底做了什麼?
  3. Dockerfile中,java -Djarmode=layertools -jar application.jar extract這個操作啥意思?

本篇的目標就是解答上述問題,在尋找答案的過程中不斷補全知識點,提升自己;

關鍵知識點:鏡像layer

前文多次提到的鏡像layer到底是什麼,為什麼會有多層layer?有必要先把這個知識點夯實了,請參考文章《SpringBoot-2.3鏡像方案為什麼要做多個layer》

老版本SpringBoot的官方方案

SpringBoot-2.2.0.RELEASE版本為例,官方文檔(
https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.2.0.RELEASE/reference/pdf/spring-boot-reference.pdf)給出的做法如下:

  1. 將SpringBoot工程編譯構建,在target目錄得到jar;
  2. 在target目錄新建dependency文件夾;
  3. 將jar解壓到dependency文件夾;
  4. 編寫Dockerfile文件,內容如下:
FROM openjdk:8-jdk-alpine
VOLUME /tmp
ARG DEPENDENCY=target/dependency
COPY ${DEPENDENCY}/BOOT-INF/lib /app/lib
COPY ${DEPENDENCY}/META-INF /app/META-INF
COPY ${DEPENDENCY}/BOOT-INF/classes /app
ENTRYPOINT ["java","-cp","app:app/lib/*","com.example.MyApplication"]
  1. 可見,官方推薦的做法是將整個jar文件解壓,在Dockerfile中多次用COPY命令分別複製,這樣做的好處顯而易見:多個layer,如果鏡像的新版本中只修改了應用代碼,那麼下載鏡像時只會下載/app這個layer,其他部分直接使用本地緩存,這是docker鏡像的常規優化手段;
  2. 上述方案有個小問題:麻煩!!!
  3. 於是2.3.0.RELEASE版本做了些優化,讓事情變得簡單些;

2.3.0.RELEASE版本方案和舊版的區別

2.3.0.RELEASE版本構建Docker的步驟如下:

  1. pom.xml中的spring-boot-maven-plugin插件增加一個配置項;
    2.編譯構建生成jar;
  2. 編寫Dockerfile,裏面用到了多階段構建(multi-stage builds),用工具從jar中提取拆分后,再多次執行COPY命令將拆分后的內容放入鏡像,達到多個layer的目的;

因此,2.3.0.RELEASE版本和舊版本相比有如下變化:

  1. pom.xml中多了個參數;
  2. 構建好jar后,無需自己解壓jar;
  3. Dockefile內容不一樣,舊版是手動解壓jar,再在Dockerfile分別複製,2.3.0.RELEASE是通過java命令從jar中提取出各部分內容

搞清楚了新舊版本的區別,咱們繼續研究下一個問題吧;

pom.xml中spring-boot-maven-plugin插件新增的參數

  1. pring-boot-maven-plugin插件新增參數如下圖所示:

2. 上述參數有啥用?我這邊編譯構建了兩次jar,第一次有上述參數,第二次沒有,將兩次生成的jar解壓后對比,發現用了上述參數后,生成的jar會多出下圖紅框中的兩個文件:

  1. 看看layers.idx文件的內容,如下圖:
  1. 上圖中的內容分別是什麼意思呢?官方已給出了詳細解釋,如下圖紅框:
  1. 綜上所述,layers.idx文件是個清單,裏面記錄了所有要被複制到鏡像中的信息,接下來看看如何使用layers.idx文件,這就涉及到jar包中新增的另一個文件:spring-boot-jarmode-layertools-2.3.0.RELEASE.jar

spring-boot-jarmode-layertools工具

  1. 前面已經介紹過jar中除了layers.idx,還多了個文件:spring-boot-jarmode-layertools-2.3.0.RELEASE.jar ,來看看這個文件的用處;
  2. 進入工程的target目錄,這裏面是編譯后的jar文件(我這裏文件名為dockerlayerdemo-0.0.1-SNAPSHOT.jar),注意此時的spring-boot-maven-plugin插件是帶上了下圖紅框中的參數的:
  1. 執行以下命令:
java -Djarmode=layertools -jar dockerlayerdemo-0.0.1-SNAPSHOT.jar list
  1. 得到結果如下圖所示,是layers.idx文件的內容:
  1. 來看看官方對這個layertools的解釋,list參數的作用上面我們已經體驗過了,重點是紅框中的extract參數,它的作用是從jar中提取構建鏡像所需的內容:
  1. 看到這裏,您是否想到了《體驗SpringBoot(2.3)應用製作Docker鏡像(官方方案)》中Dockerfile的內容,請看下圖的紅框和紅字,是否有種恍然大悟的感覺:jar構建生成清單layers.idx,Dockerfile中根據清單從jar提取文件放入鏡像:

至此,三個問題都已經找到了答案,小結一下:

SpringBoot-2.3.0.RELEASE推薦的鏡像構建方案和舊版本相比有什麼不同

  1. pom.xml中的spring-boot-maven-plugin插件增加一個配置項;
  2. 構建好jar后,舊版本要自己解壓jar,新版不需要;
  3. 新版本的jar中,多了個文件清單layers.idx和鏡像文件處理工具spring-boot-jarmode-layertools-2.3.0.RELEASE.jar
  4. 舊版的Dockefile內容:因為前面解壓好了,所有在Dockerfile里直接複製前面解壓的內容,這裏就有個風險:前一步解壓和當前複製的文件位置要保證一致;
  5. 新版的Dockerfile內容:使用工具spring-boot-jarmode-layertools-2.3.0.RELEASE.jar,根據的layers.idx內容從jar中提取文件,複製到鏡像中;
  6. 新版的Dockerfile中,由於使用了分階段構建,因此從jar提取文件的操作不會保存到鏡像的layer中;

pom.xml中spring-boot-maven-plugin插件新增的參數,到底做了什麼

spring-boot-maven-plugin插件新增的參數,使得編譯構建得到jar中多了兩個文件,如下圖所示:

Dockerfile中,java -Djarmode=layertools -jar application.jar extract這個操作啥意思

  1. java -Djarmode=layertools -jar application.jar extract的作用是從jar中提取文件,這些文件是docker鏡像的一部分;
  2. 上述操作的參數是extract,另外還有兩個參數,官方解釋它們的作用如下:

至此,問題已全部澄清,相信您對SpringBoot-2.3.0.RELEASE官方的鏡像構建方案也足夠了解了,最後是我根據自己的認識畫的流程圖,幫助您快速理解整個構建流程:

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全車方方正正,車燈也是極其簡單的圓形,價格不是一般消費者能承擔得起的,擁有三把差速鎖,超強的越野能力,整車所帶來硬派的風格,卻是它最大的魅力。

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G-class擁有的超強非鋪裝行駛能力,折服了不少喜歡越野但又想買買菜的買家。前中后三把電控差速鎖,在野外擁有了全時四驅,你唯一需要擔心的就是自己的車技了。

從軍車轉型至民用車,G-class一共發展了三代車型,而換代車型也即將在明年亮相。沒錯,還是那個模樣,但整車車重減輕了200kg,動力系統除了六缸機外,還會提供4.0L V8雙渦輪增壓發動機。

G-class硬派的風格着實讓不少車迷痴迷,要是能買上一輛,基本就是人生贏家的存在了。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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手把手帶你入門numpy,從此數據處理不再慌【四】

本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注

今天是numpy專題的第四篇文章,numpy中的數組重塑與三元表達式。

首先我們來看數組重塑,所謂的重塑本質上就是改變數組的shape。在保證數組當中所有元素不變的前提下,變更數組形狀的操作。比如常用的操作主要有兩個,一個是轉置,另外一個是reshape。

轉置與reshape

轉置操作很簡單,它對應線性代數當中的轉置矩陣這個概念,也就是說它的功能就是將一個矩陣進行轉置

轉置矩陣的定義是將一個矩陣的橫行寫為轉置矩陣的縱列,把縱列寫成轉置矩陣的橫行。這個定義的是二維的矩陣,本質上來說,轉置操作其實是將一個矩陣沿着矩陣的大對角線進行翻轉。翻轉之後,顯然這個矩陣的各個維度都會發生變化。

其中二維的矩陣最直觀,一個4 x 3的矩陣,轉置之後得到的是3 x 4的矩陣。如果維度更多呢?如果是3 x 2 x 4的矩陣轉置之後會得到什麼?

很簡單,得到的會是4 x 2 x 3的矩陣。我們都知道,如果我們把一個矩陣各個維度的大小寫在一起,會得到一個元組(tuple),這個元組稱為矩陣的shape,我實在是不知道該怎麼翻譯這個單詞,但是我覺得叫做形狀不太妥當,所以就保留了英文原文。轉置之後,矩陣的shape會整個翻轉。比如(3, 2, 4)會變成(4, 2, 3)。

我們可以來看一個例子,會更加的直觀。首先我們先看最簡單的二維矩陣:

這是隨機出來的一個3 x 4的二維矩陣,在numpy當中,有兩種方式獲取一個矩陣或者是數組的轉置。第一種方式是通過在數組的變量名之後加上.T操作符,第二種方式是調用numpy中的transpose函數,這兩種方式是一樣的。我個人比較傾向於前者,寫起來比較簡單。

我們可以看到轉置之後新的矩陣的第一列其實是原矩陣的第一行,第一行是原矩陣的第一列。可以看成是原矩陣按照從左上角到右下角的一條無形的線翻轉之後的結果。

理解了轉置之後,我們再來看reshape操作。其實我們從這個單詞上也能大概猜到它的意思,reshape也就是再次shape的意思,本意是根據我們想要的shape重新組裝矩陣當中的元素

我們來看一個例子吧,首先,我們通過arange方法來獲取一個一維的數組:

因為是1維的,所以我們去看它的shape也只有一維。假設我們不喜歡這樣的一維數組,而想把它變成3 x 4或者是6 x 2的格式,這時候使用reshape就會很方便。

本質上來說reshape操作其實就是按照順序從矩陣當中獲取元素,然後按照我們制定的shape填充出一個新的矩陣的操作。這個應該不難理解, 它也是非常常用的重塑操作,通過reshape和轉置,我們可以很方便地操作矩陣的大小,根據我們的需要作出改變。

三元表達式

在許多編程語言當中我們經常會用到三元表達式,三元表達式其實本質就是if-else語句,只是我們用特殊的方法將它簡寫。

比如說在C++當中,我們可以把if condition A else B簡寫成:condition ? A : B。Python同樣支持三元表達式,不過對C++的三元表達式做了一些改動,在Python當中三元表達式寫成:A if condition else B。相對來說更加直觀一些,我們經常會在數組初始化的時候用到三元表達式。

比如,我們可能會這樣生成一個數組:

arr = [1 if condition else 0 for _ in range(10)]

我們通過條件來判斷了每一位是1還是0來生成了一個數組,簡化了代碼。在numpy當中同樣繼承了這個用法,我們一樣可以使用三元表達式,不過numpy將它封裝進了where函數當中,我們是通過調用一個方法來實現三元表達式的功能。我們來看下具體的用法,假設我們有兩個數組:

我們還有一個bool型的數組c,我們希望根據c數組選擇從a數組或者是b數組當中獲取數據。我們可以使用where寫成這樣:

在這個例子當中,c數組中的1和0分別表示True和False。當我們調用np.where的時候,numpy會自動根據c數組當中的值去選擇從a數組還是b數組當中獲取數據。相當於我們執行了這麼一段代碼:

[x if c else y for c, x, y in zip(c, a, b)]

雖然兩者的運行結果是一樣的,但是顯然使用循環的方法計算耗時更長,而使用numpy的向量做法運算速度更快。除此之外,numpy的where方法還支持高維的數組,但是循環的方法不行。並且where還有一些更高級的用法,比如說我們傳入的第二個和第三個參數,可以不是數組而是一個標量。比如我們可以指定當c中的元素是True的時候填入1,否則填入-1:

甚至我們還可以將標量和向量結合起來使用:

並且這裏的數組c也可以替換成邏輯運算:

總結

今天的文章主要介紹了Numpy當中的reshape、轉置以及where的用法,這些也是numpy的基礎用法,尤其是轉置、reshape,幾乎是處理數據必用的方法。所以想要從事Python機器學習或者是人工智能的小夥伴,numpy的這些用法是一定要會的。

本文當中介紹的只是numpy的一些固定套路,但其實numpy很多的用法是可以組合的,一些看似平淡無奇的用法組合在一起之後會有神奇的效果。這一點光看書或者是資料是很難窮盡的,所以如果你已經學會了這些api的基本使用,接下來最應該做的是去讀一些大牛的源碼,看看大牛們是如何運用這些工具的,相信一定還會有新的收貨。

文章就到這裏,如果喜歡本文,可以的話,請點個關注

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發燒車訊

12萬就能買德國旅行車 試駕大眾蔚領

這時你可以選擇切到S擋,這時你就可以激活一下蔚領的潛在運動基因,讓它活潑一些,也讓自己小小放肆一回。而蔚領的懸挂行程得到了增加,正常行駛沒有什麼問題,遇上爛路的話你只能包容一下了。作為一輛跨界屬性的車型,沒有一個體面的後備廂,是沒有說服力的。

六年時間,無論是對於人還是事,都是一段不短的時間了。如果說一輛車花了六年時間來研發,那它推出市場后的反響,直接就能定義它是否成功了。這對於一汽大眾蔚領來說,它面對的處境是很相似的。

近期一汽大眾的大新聞莫過於和奧迪間的瓜葛,但回到產品上來說,新上市的蔚領也是吸引了不少眼球。蔚領的定位其實有點模糊,長着旅行車的身版,標配沒卵用的行李架,又有摻了點跨界風。而它的外觀最大的亮點,我覺得應該是在於它的尾燈造型了。但是相對於現在套娃風來說,還算有點誠意了。

EA211 1.4T發動機+DQ2007速乾式雙離合變速箱,這套動力單元的搭載給人的感覺就和豆漿油條一樣,基於pQ34平台,一切的配方都是那麼熟悉。

所以蔚領一上手,你還是會不由自主的覺得,這是一輛大眾。D擋模式下,你要車子很快的走起來,那就得來多點油,雖然扭矩有小幅提升,但低扭輸出還是差不多。這時你可以選擇切到S擋,這時你就可以激活一下蔚領的潛在運動基因,讓它活潑一些,也讓自己小小放肆一回。

蔚領的內飾個人而言還是可以接受的,雖然都是一片硬塑料,拋開質感而言,說得過去。

蔚領提供了1.4T和1.6L兩款發動機型號可選,目前的售價區間為12.59-16.29萬元。能接受兩廂車造型,憧憬一家大小在周末出外休閑的朋友,現在就多了一個選擇了。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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你真的了解EF嗎?關於EntityFramework的優化

接上一篇文章。現在寫程序,做項目不是說功能做完就完事了,在平常的開發過程中對於性能的考慮也是極其重要的。

關於ef的那些事,今天就來說說吧。首先必須得知道.net ef在程序中的五種狀態變化過程與原理。

主要來說說查詢部分的性能優化,在所有查詢中,客戶端查詢出來的數據一般來說是不需要進行跟蹤的。也就是說查詢只是給用戶看,不做其他任何操作。對於基於B/S模式的項目網站開發,應該是無狀態的,也就是ef中的遊離態(Unchanged)(個人理解)。如果是C/S可能還需要進行其他連接的狀態。通俗的說,在開發過程不用去檢測某一個屬性或者類是否被修改或者刪除。

例如:

AsNoTracking:它的作用就是在查詢的過程中不被緩存,也就是不被保留,查出來就完事了,這樣的狀態就變成了Detached遊離態

//AsNoTracking:它的性能比ToList快大約4.8倍,不被緩存的數據。
var item=db.Book.AsNoTracking().First(m=>m.Id==1);
Console.WriteLine(db.Entry(item).State); //輸出Detached(遊離態)

去掉AsNoTracking

var item=db.Book.First(m=>m.Id==1);
Console.WriteLine(db.Entry(item).State); //輸出UnChanged(持久態)

也就是加上AsNoTracking做出來的查詢操作,就和數據庫斷絕了關係(個人理解)這樣對性能也是一個極好的優化。

然後來說說在項目中對ef整體框架優化的使用。

C#是一門面向對象的語言無外乎就是封裝、繼承、多態。。。類可以繼承類,同樣接口也可以繼承接口。面向對象的思想就是每張表都應該有一個父類,只寫一遍,其他類繼承就好了不用重複去寫。

建立一個空白的解決方案,添加一個名為BaseEntity的類,你可以把它看做是所有類的基礎類(父類)。

重點來說說這個BaseEntity為什麼要作為基礎類,它的用意何在。

先看看裏面的寫了些什麼吧!

以前用int或者long作為主鍵自增長的數據類型,這樣後期數據非常龐大的時候可能會無法預估難免可能會出現重複的數據,這個時候對於整個系統來說就無法保障了。

Guid給我做出了一個計算,它是32位的数字加字母的組合,而且是特別長的不會重複的自增數,可以這樣去理解。

DateTime就是每條數據的創建時間,IsRemove就是作為數據邏輯刪除的標識,也就是說,每個類(表)都會存在這三個字段屬性。你可以通過DateTime對沒張表進行排序的操作。

using System;
namespace Book.Models
{
    public class BaseEntity
    {
        public Guid Id { get; set; }=Guid.NewGuid(); //計算32位,字母加数字,特別長的,不重複的,自增數
        public DateTime DateTime { get; set; }=DateTime.Now;    //每條數據的創建時間
        public bool IsRemove { get; set; }  //偽刪除的標識
    }
}

創建BookType類

using System.ComponentModel.DataAnnotations;

namespace Book.Models
{
    public class BookType:BaseEntity
    {
        [StringLength(20)]
        public string Name { get; set; }
    }
}

創建Book類

using System.ComponentModel.DataAnnotations;

namespace Book.Models
{
    public class Book:BaseEntity
    {
        [StringLength(50),Required]
        public string Name { get; set; }
        public decimal Price { get; set; }
    }
}

這兩個類都會繼承BaseEntity

在App.Config裏面寫上你自己的數據庫連接字符串

這樣的目的就是去生成數據庫,只做生成數據庫的操作。這裏只是在Models層寫了一次,在後期加上表示層還有在寫一遍!

接下來就是去通過指令遷移到數據庫,操作有三步:

  1. 啟動遷移:enable-migrations
  2. 添加遷移:add-migration ‘參數’
  3. 更新數據庫:update-database(如果你需要添加或者修改某個字段屬性,只需要進行第二步和第三步的操作即可!)

記住默認項目要選擇你的Models,如果是多個項目(我這裡是只有一個)就必須要把Models設為啟動項目,不然遷移指令可能不會起到作用

這樣就表示你的數據庫遷移的工作已經完成了,你可以在數據庫進行查看

 接下來的工作就是準備分層的工作,什麼是分層?怎麼分?好處是什麼?

我的理解:聽某一個大佬說,代碼是一層一層寫的不是一行一行寫的。個人覺得拿捏了。原諒我沒去百度。。。

一直覺得對於面向對象的思想,一直覺得自己才疏學淺,學的只是皮毛,真是非常的慚愧。

剛好借這個機會來通過分層一起來學習學習。三層,在之前的學習中對於三層也只是找到表示層(UI)、業務邏輯層(BLL)、數據訪問層(DAL)。

個人覺得,這樣確實是解耦了,但是,並沒有將業務邏輯層的“業務邏輯”這一詞的功能發揮到極致,就只是簡單的從UI層get一下BLL層,BLL層簡單的get一下DAL層。。。(個人覺得並沒有解什麼耦。。。來自菜鳥的思考)

那我們可不可以封一個接口層,通過面向對象的繼承來去調整一下呢?

首先得明確接口是可以繼承接口的!

創建一個數據接口層IDAL,結構如下:引用Models層

 為什麼寫這個接口呢?原因很簡單,就是將增刪改查等操作進行一個封裝,並且這不是普通的增刪改查,看代碼:

你可以把它看做是增刪改查的基礎接口,這個接口是一個泛型(比如你的商品表,用戶表等等…),它必須得基礎BaseEntity,並且這個T必須繼承與BaseEntity,也就是必須是BaseEntity的派生類。

關於IQueryable的好處註釋以寫!

這四個方法就是增刪改查,就算你有幾百張表,應該也只要寫一次增刪改查的操作就ok(也是來自菜鳥理解)

using System;
using System.Linq;
using Book.Models;

namespace IDAL
{
    //接口封裝增刪改查的方法它,是個泛型,並且要給一個約束,這個T必須是BaseEntity的派生類也就是子類,別的不行
    public interface IBaseService<T> where T:BaseEntity
    {
        void Add(T t);
        void Edit(T t);
        void Remove(Guid id);
        T GetOne(Guid id); //查詢某一個對象
        //IQueryable得到的是一個集合,它不會立刻給你去生成Sql語句,直到你需要拿到指定的某個結果后,再去給你生成Sql語句,比如根據條件,分頁,排序等操作獲得的集合數據
        IQueryable<T> GetAll();
    }
}

既然有了接口,那麼肯定是要實現這個接口才能調用裏面的增刪改查的四個方法吧!既然如此,那麼就再寫一個DAL類庫,去實現這個接口層。

結構如下:引用EF以及Models和IDAL層,並且寫一個BaseService類去實現IBaseService接口裡面的方法

BaseService代碼如下:

using IDAL;
using System;
using System.Linq;
using Book.Models;

namespace DAL
{
    public class BaseService<T> : IBaseService<T> where T:BaseEntity    //指明這個T是誰,就是繼承BaseEntity的類
    {
        public void Add(T t)
        {
            throw new NotImplementedException();
        }

        public void Edit(T t)
        {
            throw new NotImplementedException();
        }

        public IQueryable<T> GetAll()
        {
            throw new NotImplementedException();
        }

        public T GetOne(Guid id)
        {
            throw new NotImplementedException();
        }

        public void Remove(Guid id)
        {
            throw new NotImplementedException();
        }
    }
}

前面的 IBaseService<T>就是你實現的是哪個接口,後面的Where就是告訴這個接口要實現的T(泛型已經指定了是繼承BaseEntity的派生類)是誰。。。

可能這裏的Where作用還需要去理解一下,個人理解就是約束、條件之類的作用。

怎麼寫方法?代碼如下:

using IDAL;
using System;
using System.Data.Entity;
using System.Linq;
using Book.Models;

namespace DAL
{
    public class BaseService<T> : IBaseService<T> where T:BaseEntity,new()    //指明這個T是誰,就是繼承BaseEntity的類
    {
        private BookContext _db=new BookContext();
        public void Add(T t)
        {
            //db.Books.Add(t);
            _db.Set<T>().Add(t); //Set<>就是返回一個DbSet實例,為什麼是T ,作用就是動態的訪問,無論是Book還是BookTypes,你給我什麼我就用T接就好了
            _db.SaveChanges();
        }

        public void Edit(T t)
        {
            _db.Entry(t).State = EntityState.Modified;   //直接通過主題去作修改
            _db.SaveChanges();
        }

        public IQueryable<T> GetAll()
        {
            return _db.Set<T>().Where(m => !m.IsRemove).AsNoTracking(); //脫離持久態,變為遊離態,並且過濾掉了已被刪除的數據
        }

        public T GetOne(Guid id)
        {
            return GetAll().First(m => m.Id == id); //直接通過GetAll在通過id查到你想要的數據
        }

        public void Remove(Guid id)
        {
            var t=new T()
            {
                Id = id
            };  //這裡是偽刪除,T不能直接new,也是給個約束條件 new()即可,代表它有構造函數
            _db.Entry(t).State = EntityState.Unchanged; //也是根據狀態去刪除 
            t.IsRemove = true;
            _db.SaveChanges();
        }
    }
}

這些增刪改查方法寫完后,就要去繼承了。原理實際上和BaseEntity差不多

既然增刪改查的方法都寫好了,那麼怎麼去才能調用到它呢?這個時候為什麼還需要去寫IBook和IBookType呢?。首先我們在之前是寫了IBaseService這個接口並且寫了對應的增刪改查方法,但是具體的實現是在DAL層所有,這兩個接口只需要繼承對應的IBaseService就好了,具體實現也是在DAL層,至於DAL層怎麼去寫,請看下面的內容。

這個時候泛型 T就其作用了,我們可以去寫對應的接口繼承IBaseService就好了。。

 代碼如下:

IBookService:

namespace IDAL
{
    public interface IBook:IBaseService<Book.Models.Book>
    {
        
    }
}

IBookTypeService:

using Book.Models;

namespace IDAL
{
    public interface IBookTypeService:IBaseService<BookType>
    {
        
    }
}

DAL層結構:

為什麼還要繼承BaseService?首先BaseService具體實現了繼承IBaseService的方法,所以,我們只需要繼承一下就可以調用到BaseService的增刪改查的方法了!

BookService代碼:

using Book.Models;
using IDAL;

namespace DAL
{
    public class BookService:BaseService<Book.Models.Book>, IBookService
    {
        
    }
}

BookTypeService代碼:

using Book.Models;
using IDAL;

namespace DAL
{
    public class BookTypeService:BaseService<BookType>,IBookTypeService
    {
        
    }
}

以上操作完成后,我們只需要實例化DAL層的Service方法就可以調用在UI層增刪改查了。

寫到這裏只是最最基礎的底層,如果還要完善需要進一步的改善改善。。。

如果有錯誤的地方請提出來,本人也是學生,大家都是抱着學習的心態去記錄和鞏固自己的知識點。。。。。

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容器技術之Docker私有鏡像倉庫harbor

  前文我們聊到了docker的私有鏡像倉庫docker-distribution的搭建和簡單的使用,回顧請參考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/13058338.html;從前文的搭建和使用過程來看,docker-distribution搭建的倉庫非常簡陋,它甚至連一個用戶認證都沒有,更別提多用戶;今天我們來介紹另外一款docker倉庫工具harbor;harbor這款工具相對docker-distribution來講功能上豐富了許多;它支持多租戶,可擴展的API和web ui ,支持跨多個harbor實例的鏡像複製,支持身份集成和基於角色的訪問控制等等特徵;接下來我們來安裝看看harbor吧;

  首先我們要去官網下載安裝器,目前最新版本是2.0;下載地址https://github.com/goharbor/harbor/releases/tag/v2.0.0;harbor的安裝器有在線和離線兩個版本,在線包通常較小,適用於網絡環境較好地環境中使用,離線包是所有的安裝文件和腳本等等打包在一起的;

  1、上傳已經下載好的安裝器到服務器

  2、解壓安裝器,並進入到解壓后的目錄中

[root@docker_node01 ~]# tar xf harbor-offline-installer-v2.0.0.tgz -C /usr/local/
[root@docker_node01 ~]# ls /usr/local/
bin  etc  games  harbor  include  lib  lib64  libexec  sbin  share  src
[root@docker_node01 ~]# cd /usr/local/harbor/
[root@docker_node01 harbor]# ls
common.sh  harbor.v2.0.0.tar.gz  harbor.yml.tmpl  install.sh  LICENSE  prepare
[root@docker_node01 harbor]# 

  3、編輯harbor.yml.tmpl文件,更改必要的配置

  提示:以上我只修改了hostname的值,後面的我都是用默認值;有關這個配置文件的說明,可參考官方文檔說明去配置;這裏需要注意一點使用https需要自己手動的去申請證書,沒有證書文件harbor是不能夠正常安裝的;

  4、把harbor.yml.tmpl重命名為harbor.yml

[root@docker_node01 harbor]# ls
common.sh  harbor.v2.0.0.tar.gz  harbor.yml.tmpl  install.sh  LICENSE  prepare
[root@docker_node01 harbor]# mv harbor.yml.tmpl harbor.yml
[root@docker_node01 harbor]#

  5、運行install.sh

  提示:如果運行install.sh腳本出現以上錯誤,我們需要先安裝好docker-compose;

  6、安裝docker-compose

[root@docker_node01 harbor]# yum install docker-compose -y
Loaded plugins: fastestmirror
base                                                                                                                                                | 3.6 kB  00:00:00     
docker-ce-stable                                                                                                                                    | 3.5 kB  00:00:00     
epel                                                                                                                                                | 4.7 kB  00:00:00     
extras                                                                                                                                              | 2.9 kB  00:00:00     
updates                                                                                                                                             | 2.9 kB  00:00:00     
(1/3): updates/7/x86_64/primary_db                                                                                                                  | 2.1 MB  00:00:00     
(2/3): epel/x86_64/updateinfo                                                                                                                       | 1.0 MB  00:00:01     
(3/3): epel/x86_64/primary_db                                                                                                                       | 6.8 MB  00:00:03     
Loading mirror speeds from cached hostfile
 * base: mirrors.aliyun.com
 * extras: mirrors.aliyun.com
 * updates: mirror.bit.edu.cn
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package docker-compose.noarch 0:1.18.0-4.el7 will be installed
--> Processing Dependency: python36-cached_property >= 1.2.0 for package: docker-compose-1.18.0-4.el7.noarch
--> Processing Dependency: python36-docker >= 2.6.1 for package: docker-compose-1.18.0-4.el7.noarch
……省略部分內容
Installed:
  docker-compose.noarch 0:1.18.0-4.el7                                                                                                                                     

Dependency Installed:
  python36-PyYAML.x86_64 0:3.13-1.el7                 python36-cached_property.noarch 0:1.5.1-2.el7             python36-chardet.noarch 0:3.0.4-1.el7                      
  python36-docker.noarch 0:2.6.1-3.el7                python36-docker-pycreds.noarch 0:0.2.1-2.el7              python36-dockerpty.noarch 0:0.4.1-18.el7                   
  python36-docopt.noarch 0:0.6.2-8.el7                python36-idna.noarch 0:2.7-2.el7                          python36-jsonschema.noarch 0:2.5.1-4.el7                   
  python36-pysocks.noarch 0:1.6.8-7.el7               python36-requests.noarch 0:2.14.2-2.el7                   python36-six.noarch 0:1.14.0-2.el7                         
  python36-texttable.noarch 0:1.6.2-1.el7             python36-urllib3.noarch 0:1.25.6-1.el7                    python36-websocket-client.noarch 0:0.47.0-2.el7            

Complete!
[root@docker_node01 harbor]# 

  提示:docker-compose是docker容器的單機編排工具;

  7、再運行install.sh腳本

[root@docker_node01 harbor]# ./install.sh 

[Step 0]: checking if docker is installed ...

Note: docker version: 19.03.8

[Step 1]: checking docker-compose is installed ...

Note: docker-compose version: 1.18.0

[Step 2]: loading Harbor images ...
dbaf2c918102: Loading layer [==================================================>]   34.5MB/34.5MB
1f3458bb7308: Loading layer [==================================================>]  8.435MB/8.435MB
74e91bd5ca15: Loading layer [==================================================>]  6.317MB/6.317MB
82da861dccd3: Loading layer [==================================================>]  14.61MB/14.61MB
8d62f2bfdf94: Loading layer [==================================================>]  28.25MB/28.25MB
40510e398799: Loading layer [==================================================>]  22.02kB/22.02kB
6941a908d292: Loading layer [==================================================>]  49.17MB/49.17MB
Loaded image: goharbor/notary-signer-photon:v2.0.0
bd70463b9e5a: Loading layer [==================================================>]  8.441MB/8.441MB
d3927e3c53ea: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
a3b2acbb8f7d: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
de14f7f144ce: Loading layer [==================================================>]   9.71MB/9.71MB
94c03f31b276: Loading layer [==================================================>]  10.53MB/10.53MB
Loaded image: goharbor/clair-adapter-photon:v2.0.0
935e17d700d1: Loading layer [==================================================>]   8.44MB/8.44MB
eef8d67e9248: Loading layer [==================================================>]   42.3MB/42.3MB
a181769f3c52: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
4b801e4d76d7: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
7f7c81a33722: Loading layer [==================================================>]  43.12MB/43.12MB
Loaded image: goharbor/chartmuseum-photon:v2.0.0
4076b322e7f5: Loading layer [==================================================>]  49.89MB/49.89MB
da16bbe3a170: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
f8967a1d9155: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
6b7eaf984fde: Loading layer [==================================================>]   2.56kB/2.56kB
4406aea83cb2: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
78566a971bf2: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
e4e05e2ffdad: Loading layer [==================================================>]  12.29kB/12.29kB
f3bcf1de026d: Loading layer [==================================================>]  5.632kB/5.632kB
Loaded image: goharbor/harbor-log:v2.0.0
101133a0a2e6: Loading layer [==================================================>]  8.441MB/8.441MB
40eb3ab360dd: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
172ace267ace: Loading layer [==================================================>]  20.94MB/20.94MB
cb361129c579: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
f0221c34f9dc: Loading layer [==================================================>]  8.721MB/8.721MB
1880cedc9407: Loading layer [==================================================>]  30.48MB/30.48MB
Loaded image: goharbor/harbor-registryctl:v2.0.0
15f399ca8b42: Loading layer [==================================================>]  8.441MB/8.441MB
182251d62618: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
c72ce5e8bba9: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
6cb620513867: Loading layer [==================================================>]  20.94MB/20.94MB
8f68617c13e6: Loading layer [==================================================>]  21.76MB/21.76MB
Loaded image: goharbor/registry-photon:v2.0.0
464d98f962d2: Loading layer [==================================================>]  115.2MB/115.2MB
6f577ce93b49: Loading layer [==================================================>]  12.15MB/12.15MB
468b747374fb: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
c7d4e40274a2: Loading layer [==================================================>]  49.15kB/49.15kB
349c2528bf8f: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
50765adb1994: Loading layer [==================================================>]  13.03MB/13.03MB
Loaded image: goharbor/clair-photon:v2.0.0
f3ae9281f64f: Loading layer [==================================================>]  16.04MB/16.04MB
79de921bba64: Loading layer [==================================================>]  28.25MB/28.25MB
a4826ccd0680: Loading layer [==================================================>]  22.02kB/22.02kB
527c0492bb8a: Loading layer [==================================================>]   50.6MB/50.6MB
Loaded image: goharbor/notary-server-photon:v2.0.0
da380ff7675f: Loading layer [==================================================>]  39.44MB/39.44MB
3e72063a3c12: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
87063a362784: Loading layer [==================================================>]   59.9kB/59.9kB
12042912d563: Loading layer [==================================================>]  61.95kB/61.95kB
Loaded image: goharbor/redis-photon:v2.0.0
497d39fd8ed4: Loading layer [==================================================>]  10.28MB/10.28MB
Loaded image: goharbor/nginx-photon:v2.0.0
db89bcd4a7aa: Loading layer [==================================================>]  12.22MB/12.22MB
a3c69d8e6487: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
22888c961e12: Loading layer [==================================================>]   2.56kB/2.56kB
15c04c0d67b3: Loading layer [==================================================>]   46.5MB/46.5MB
5e59e5738914: Loading layer [==================================================>]  5.632kB/5.632kB
2fb21742e876: Loading layer [==================================================>]   51.2kB/51.2kB
ebe005c22385: Loading layer [==================================================>]  47.32MB/47.32MB
e91a77a1cc5d: Loading layer [==================================================>]   2.56kB/2.56kB
Loaded image: goharbor/harbor-core:v2.0.0
c9ad3414e408: Loading layer [==================================================>]  63.57MB/63.57MB
0aea7ae12d77: Loading layer [==================================================>]  60.58MB/60.58MB
c3be2cda3349: Loading layer [==================================================>]  5.632kB/5.632kB
970c1e4372ae: Loading layer [==================================================>]  2.048kB/2.048kB
51e00ddbcdac: Loading layer [==================================================>]   2.56kB/2.56kB
27d44e884cd0: Loading layer [==================================================>]   2.56kB/2.56kB
3086c2ee0489: Loading layer [==================================================>]   2.56kB/2.56kB
efd18d9ef79c: Loading layer [==================================================>]  10.24kB/10.24kB
Loaded image: goharbor/harbor-db:v2.0.0
ad0a4ed99dd0: Loading layer [==================================================>]  12.22MB/12.22MB
50121125e459: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
6d05b39a8c44: Loading layer [==================================================>]   2.56kB/2.56kB
5380ddc5210f: Loading layer [==================================================>]  35.68MB/35.68MB
e8053e60aee7: Loading layer [==================================================>]   36.5MB/36.5MB
Loaded image: goharbor/harbor-jobservice:v2.0.0
9fefe33a31db: Loading layer [==================================================>]  9.741MB/9.741MB
a52a9b417697: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
9b6c54642038: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
6a32c528face: Loading layer [==================================================>]  20.34MB/20.34MB
526552ecb5a3: Loading layer [==================================================>]  9.317MB/9.317MB
bc3e72205f25: Loading layer [==================================================>]  30.48MB/30.48MB
Loaded image: goharbor/trivy-adapter-photon:v2.0.0
51193d3ba093: Loading layer [==================================================>]  77.29MB/77.29MB
398b7c3413c0: Loading layer [==================================================>]  48.31MB/48.31MB
cb902b44bae6: Loading layer [==================================================>]   2.56kB/2.56kB
11d3bf655c22: Loading layer [==================================================>]  1.536kB/1.536kB
3d373d988076: Loading layer [==================================================>]  18.43kB/18.43kB
755d5115a4fd: Loading layer [==================================================>]  3.751MB/3.751MB
5d456b2e2b47: Loading layer [==================================================>]  249.3kB/249.3kB
Loaded image: goharbor/prepare:v2.0.0
2128feaae029: Loading layer [==================================================>]  10.28MB/10.28MB
c1e2c6faf4a4: Loading layer [==================================================>]  8.487MB/8.487MB
8728e424e45b: Loading layer [==================================================>]  178.7kB/178.7kB
243de4b81324: Loading layer [==================================================>]  157.2kB/157.2kB
1909dd7d54dc: Loading layer [==================================================>]  33.28kB/33.28kB
e91e103cac7d: Loading layer [==================================================>]  17.41kB/17.41kB
ef43ac036ce0: Loading layer [==================================================>]  15.36kB/15.36kB
3205feaa4e7b: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
Loaded image: goharbor/harbor-portal:v2.0.0


[Step 3]: preparing environment ...

[Step 4]: preparing harbor configs ...
prepare base dir is set to /usr/local/harbor
WARNING:root:WARNING: HTTP protocol is insecure. Harbor will deprecate http protocol in the future. Please make sure to upgrade to https
Clearing the configuration file: /config/log/logrotate.conf
Clearing the configuration file: /config/log/rsyslog_docker.conf
Clearing the configuration file: /config/nginx/nginx.conf
Clearing the configuration file: /config/core/env
Clearing the configuration file: /config/core/app.conf
Clearing the configuration file: /config/registry/passwd
Clearing the configuration file: /config/registry/config.yml
Clearing the configuration file: /config/registry/root.crt
Clearing the configuration file: /config/registryctl/env
Clearing the configuration file: /config/registryctl/config.yml
Clearing the configuration file: /config/db/env
Clearing the configuration file: /config/jobservice/env
Clearing the configuration file: /config/jobservice/config.yml
Generated configuration file: /config/log/logrotate.conf
Generated configuration file: /config/log/rsyslog_docker.conf
Generated configuration file: /config/nginx/nginx.conf
Generated configuration file: /config/core/env
Generated configuration file: /config/core/app.conf
Generated configuration file: /config/registry/config.yml
Generated configuration file: /config/registryctl/env
Generated configuration file: /config/registryctl/config.yml
Generated configuration file: /config/db/env
Generated configuration file: /config/jobservice/env
Creating harbor-log ... done
loaded secret from file: /data/secret/keys/secretkey
Generated configuration file: /compose_location/docker-compose.yml
Clean up the input dir

Creating harbor-db ... done
Creating harbor-core ... done
[Step 5]: starting Harbor ...
Creating nginx ... done
Creating registry ... 
Creating harbor-db ... 
Creating redis ... 
Creating harbor-portal ... 
Creating registryctl ... 
Creating harbor-core ... 
Creating harbor-jobservice ... 
Creating nginx ... 
 ----Harbor has been installed and started successfully.----
[root@docker_node01 harbor]# 

  提示:從上面的信息可以看到harbor導入了很多鏡像,然後基於各個鏡像間的關係提供配置文件,然後按照一定的依賴關係順序啟動為容器;我們用docker images 可以來看看它導入了那些鏡像

[root@docker_node01 harbor]# docker images
REPOSITORY                      TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
goharbor/chartmuseum-photon     v2.0.0              4db8d6aa63e9        3 weeks ago         127MB
goharbor/redis-photon           v2.0.0              c89ea2e53cc0        3 weeks ago         72.2MB
goharbor/trivy-adapter-photon   v2.0.0              6122c52b7e48        3 weeks ago         103MB
goharbor/clair-adapter-photon   v2.0.0              dd2210cb7f53        3 weeks ago         62MB
goharbor/clair-photon           v2.0.0              f7c7fcc52278        3 weeks ago         171MB
goharbor/notary-server-photon   v2.0.0              983ac10ed8be        3 weeks ago         143MB
goharbor/notary-signer-photon   v2.0.0              bee1b6d75e0d        3 weeks ago         140MB
goharbor/harbor-registryctl     v2.0.0              c53c32d58d04        3 weeks ago         102MB
goharbor/registry-photon        v2.0.0              afdc1b7ada36        3 weeks ago         84.5MB
goharbor/nginx-photon           v2.0.0              17892f03e56c        3 weeks ago         43.6MB
goharbor/harbor-log             v2.0.0              5f8ff08e795c        3 weeks ago         82MB
goharbor/harbor-jobservice      v2.0.0              c68a2495bf55        3 weeks ago         116MB
goharbor/harbor-core            v2.0.0              3aa3af64baf8        3 weeks ago         138MB
goharbor/harbor-portal          v2.0.0              e0b1d3c894c4        3 weeks ago         52.4MB
goharbor/harbor-db              v2.0.0              5c76f0296cec        3 weeks ago         154MB
goharbor/prepare                v2.0.0              7266d49995ed        3 weeks ago         158MB
[root@docker_node01 harbor]# docker ps -a
CONTAINER ID        IMAGE                                COMMAND                  CREATED             STATUS                   PORTS                       NAMES
909486114bab        goharbor/nginx-photon:v2.0.0         "nginx -g 'daemon of…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)   0.0.0.0:80->8080/tcp        nginx
201af4781190        goharbor/harbor-jobservice:v2.0.0    "/harbor/entrypoint.…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)                               harbor-jobservice
d926598a1b4b        goharbor/harbor-core:v2.0.0          "/harbor/entrypoint.…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)                               harbor-core
b655e8bb9da3        goharbor/harbor-portal:v2.0.0        "nginx -g 'daemon of…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)   8080/tcp                    harbor-portal
596d050acf8b        goharbor/registry-photon:v2.0.0      "/home/harbor/entryp…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)   5000/tcp                    registry
88a6b3335d25        goharbor/harbor-registryctl:v2.0.0   "/home/harbor/start.…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)                               registryctl
cf8db1840524        goharbor/harbor-db:v2.0.0            "/docker-entrypoint.…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)   5432/tcp                    harbor-db
5d522f8f3c38        goharbor/redis-photon:v2.0.0         "redis-server /etc/r…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)   6379/tcp                    redis
020fbf3571a2        goharbor/harbor-log:v2.0.0           "/bin/sh -c /usr/loc…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)   127.0.0.1:1514->10514/tcp   harbor-log
[root@docker_node01 harbor]# 

  提示:可以看到本地倉庫中多了很多鏡像,同時也啟動了很多容器;其中名為nginx的容器把80端口暴露到數組機上了;到此harbor就安裝好了;接下來我們訪問宿主機的80端口看看是否能夠訪問到harbor

  提示:以上就是harbor的web 頁面,默認用戶名是admin密碼是Harbor12345

  登錄harbor web頁面

  提示:我們就可以基於這個web頁面來做管理了;接下來我們先創建一個用戶和項目,然後在通過docker push上傳鏡像到harbor上

  創建用戶

  提示:填寫好以上信息,點擊確定用戶就創建好了;

  創建項目

   提示:如果創建的項目是私有的,把訪問級別後面的公開對勾取消即可

  從別的docker主機上上傳鏡像到harbor

  提示:使用非https的倉庫必須要在daemon.json文件中配置insecure-registries來聲明不安全的鏡像倉庫地址;

  提示:這裏提示我們未授權;接下來我們去web管理頁面授權qiuhom是test項目的成員;

  提示:現在我們把qiuhom這個用戶設置為test這個項目的管理員,現在我們在以qiuhom的身份推鏡像到test項目中,看看是否能夠成功把進行推送到harbor上?

[root@docker_node02 ~]# docker push node01.docker-registry.io/test/nginx:1.14-alpine
The push refers to repository [node01.docker-registry.io/test/nginx]
076c58d2644f: Pushed 
b2cbae4b8c15: Pushed 
5ac9a5170bf2: Pushed 
a464c54f93a9: Pushed 
1.14-alpine: digest: sha256:a3a0c4126587884f8d3090efca87f5af075d7e7ac8308cffc09a5a082d5f4760 size: 1153
[root@docker_node02 ~]# 

  提示:這次推送鏡像沒有報錯,我們去web頁面中看看鏡像是否推送到test項目中去了?

  驗證:在harborweb界面看看是否有我們推上去的鏡像?

  用其他docker主機下載harbor上的鏡像

  提示:可以看到現在我們搭建的harbor是可以正常下載和上傳鏡像的;管理鏡像我們可以通過web頁面管理即可,我這裏就不去演示了;接下來我們再來說說在命令行用docker-compose啟動harbor和停止harbor吧

  停止harbor

  提示:用docker-compose停止harbor需要先進入到harbor目錄下,然後執行docker-compose stop 這條命令會去尋找docker-compose.yml文件,根據文件中定義的服務來停止容器;這個有點類似docker build命令,找Dockerfile文件,而docker-compose 是找docker-compose.yml;這裏還需要注意一點的是這個文件名必須是docker-compose.yml;

  啟動harbor

  提示:啟動huabor同停止harbor一樣都必須在docker-compose.yml文件所在目錄下執行docker-compose start 或docker-compose up -d ;

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分類
發燒車訊

重學 Java 設計模式:實戰組合模式(營銷差異化人群發券,決策樹引擎搭建場景)

作者:小傅哥
博客:https://bugstack.cn

沉澱、分享、成長,讓自己和他人都能有所收穫!

一、前言

小朋友才做選擇題,成年人我都要

頭幾年只要群里一問我該學哪個開發語言,哪個語言最好。群里肯定聊的特別火熱,有人支持PHP、有人喊號Java、也有C++和C#。但這幾年開始好像大家並不會真的刀槍棍棒、斧鉞鈎叉般討論了,大多數時候都是開玩笑的鬧一鬧。於此同時在整體的互聯網開發中很多時候是一些開發語言公用的,共同打造整體的生態圈。而大家選擇的方式也是更偏向於不同領域下選擇適合的架構,而不是一味地追求某個語言。這可以給很多初學編程的新人一些提議,不要刻意的覺得某個語言好,某個語言不好,只是在適合的場景下選擇最需要的。而你要選擇的那個語言可以參考招聘網站的需求量和薪資水平決定。

編程開發不是炫技

總會有人喜歡在整體的項目開發中用上點新特性,把自己新學的知識實踐試試。不能說這樣就是不好,甚至可以說這是一部分很熱愛學習的人,喜歡創新,喜歡實踐。但編程除了用上新特性外,還需要考慮整體的擴展性、可讀性、可維護、易擴展等方面的考慮。就像你家裡雇傭了一夥裝修師傅,有那麼一個小工喜歡炫技搞花活,在家的淋浴下安裝了馬桶。

即使是寫CRUD也應該有設計模式

往往很多大需求都是通過增刪改查堆出來的,今天要一個需求if一下,明天加個內容else擴展一下。日積月累需求也就越來越大,擴展和維護的成本也就越來越高。往往大部分研發是不具備產品思維和整體業務需求導向的,總以為寫好代碼完成功能即可。但這樣的不考慮擴展性的實現,很難讓後續的需求都快速迭代,久而久之就會被陷入惡性循環,每天都有bug要改。

二、開發環境

  1. JDK 1.8
  2. Idea + Maven
  3. 涉及工程三個,可以通過關注公眾號bugstack蟲洞棧,回復源碼下載獲取(打開獲取的鏈接,找到序號18)
工程 描述
itstack-demo-design-8-01 使用一坨代碼實現業務需求
itstack-demo-design-8-02 通過設計模式優化改造代碼,產生對比性從而學習

三、組合模式介紹

從上圖可以看到這有點像螺絲和螺母,通過一堆的鏈接組織出一棵結構樹。而這種通過把相似對象(也可以稱作是方法)組合成一組可被調用的結構樹對象的設計思路叫做組合模式。

這種設計方式可以讓你的服務組節點進行自由組合對外提供服務,例如你有三個原子校驗功能(A:身份證B:銀行卡C:手機號)服務並對外提供調用使用。有些調用方需要使用AB組合,有些調用方需要使用到CBA組合,還有一些可能只使用三者中的一個。那麼這個時候你就可以使用組合模式進行構建服務,對於不同類型的調用方配置不同的組織關係樹,而這個樹結構你可以配置到數據庫中也可以不斷的通過圖形界面來控制樹結構。

所以不同的設計模式用在恰當好處的場景可以讓代碼邏輯非常清晰並易於擴展,同時也可以減少團隊新增人員對項目的學習成本。

四、案例場景模擬

以上是一個非常簡化版的營銷規則決策樹,根據性別年齡來發放不同類型的優惠券,來刺激消費起到精準用戶促活的目的。

雖然一部分小夥伴可能並沒有開發過營銷場景,但你可能時時刻刻的被營銷着。比如你去經常瀏覽男性喜歡的机械鍵盤、筆記本電腦、汽車裝飾等等,那麼久給你推薦此類的優惠券刺激你消費。那麼如果你購物不多,或者錢不在自己手裡。那麼你是否打過車,有一段時間經常有小夥伴喊,為什麼同樣的距離他就10元,我就15元呢?其實這些都是被營銷的案例,一般對於不常使用軟件的小夥伴,經常會進行稍微大力度的促活,增加用戶粘性。

那麼在這裏我們就模擬一個類似的決策場景,體現出組合模式在其中起到的重要性。另外,組合模式不只是可以運用於規則決策樹,還可以做服務包裝將不同的接口進行組合配置,對外提供服務能力,減少開發成本。

五、用一坨坨代碼實現

這裏我們舉一個關於ifelse誕生的例子,介紹小姐姐與程序員‍‍之間的故事導致的事故

日期 需求 緊急程度 程序員(話外音)
星期一.早上 猿哥哥,老闆說要搞一下營銷拉拉量,給男生女生髮不同的優惠券,促活消費。 很緊急,下班就要 行吧,也不難,加下判斷就上線
星期二.下午 小哥哥,咱們上線后非常好。要讓咱們按照年輕、中年、成年,不同年齡加下判斷,準確刺激消費。 超緊急,明天就要 也不難,加就加吧
星期三.晚上 喂,小哥哥!睡了嗎!老闆說咱們這次活動很成功,可以不可以在細分下,把單身、結婚、有娃的都加上不同判斷。這樣更能刺激用戶消費。 賊緊急,最快上線。 已經意識到ifelse越來越多了
星期四.凌晨 哇!小哥哥你們太棒了,上的真快。嘻嘻!有個小請求,需要調整下年齡段,因為現在學生處對象的都比較早,有對象的更容易買某某某東西。要改下值!辛苦辛苦! 老闆,在等着呢! 一大片的值要修改,哎!這麼多ifelse
星期五.半夜 歪歪喂!巴巴,壞了,怎麼發的優惠券不對了,有客訴了,很多女生都來投訴。你快看看。老闆,他… (一頭汗),哎,值粘錯位置了! 終究還是一個人扛下了所有

1. 工程結構

itstack-demo-design-8-01
└── src
    └── main
        └── java
            └── org.itstack.demo.design
                └── EngineController.java
  • 公司里要都是這樣的程序員絕對省下不少成本,根本不要搭建微服務,一個工程搞定所有業務!
  • 但千萬不要這麼干!酒肉穿腸過,佛祖心中留。世人若學我,如同進魔道。

2. 代碼實現

public class EngineController {

    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(EngineController.class);

    public String process(final String userId, final String userSex, final int userAge) {

        logger.info("ifelse實現方式判斷用戶結果。userId:{} userSex:{} userAge:{}", userId, userSex, userAge);

        if ("man".equals(userSex)) {
            if (userAge < 25) {
                return "果實A";
            }

            if (userAge >= 25) {
                return "果實B";
            }
        }

        if ("woman".equals(userSex)) {
            if (userAge < 25) {
                return "果實C";
            }

            if (userAge >= 25) {
                return "果實D";
            }
        }

        return null;

    }

}
  • 除了我們說的擴展性和每次的維護以外,這樣的代碼實現起來是最快的。而且從樣子來看也很適合新人理解。
  • 但是我勸你別寫,寫這樣代碼不是被扣績效就是被開除。

3. 測試驗證

3.1 編寫測試類

@Test
public void test_EngineController() {
    EngineController engineController = new EngineController();
    String process = engineController.process("Oli09pLkdjh", "man", 29);
    logger.info("測試結果:{}", process);
}
  • 這裏我們模擬了一個用戶ID,並傳輸性別:man、年齡:29,我們的預期結果是:果實B。實際對應業務就是給頭禿的程序員發一張枸杞優惠券

3.2 測試結果

22:10:12.891 [main] INFO  o.i.demo.design.EngineController - ifelse實現方式判斷用戶結果。userId:Oli09pLkdjh userSex:man userAge:29
22:10:12.898 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 測試結果:果實B

Process finished with exit code 0
  • 從測試結果上看我們的程序運行正常並且符合預期,只不過實現上並不是我們推薦的。接下來我們會採用組合模式來優化這部分代碼。

六、組合模式重構代碼

接下來使用組合模式來進行代碼優化,也算是一次很小的重構。

接下來的重構部分代碼改動量相對來說會比較大一些,為了讓我們可以把不同類型的決策節點和最終的果實組裝成一棵可被運行的決策樹,需要做適配設計和工廠方法調用,具體會體現在定義接口以及抽象類和初始化配置決策節點(性別年齡)上。建議這部分代碼多閱讀幾次,最好實踐下。

1. 工程結構

itstack-demo-design-8-02
└── src
    ├── main
    │   └── java
    │      └── org.itstack.demo.design.domain
    │          ├── model
    │          │   ├── aggregates
    │          │   │   └── TreeRich.java
    │          │   └── vo
    │          │       ├── EngineResult.java
    │          │       ├── TreeNode.java
    │          │       ├── TreeNodeLink.java    
    │          │       └── TreeRoot.java	
    │          └── service
    │              ├── engine
    │              │   ├── impl	
    │              │   │   └── TreeEngineHandle.java	   
    │              │   ├── EngineBase.java 
    │              │   ├── EngineConfig.java       
    │              │   └── IEngine.java	
    │              └── logic
    │                  ├── impl	
    │                  │   ├── LogicFilter.java	 
    │                  │   └── LogicFilter.java	    
    │                  └── LogicFilter.java	
    └── test
         └── java
             └── org.itstack.demo.design.test
                 └── ApiTest.java

組合模式模型結構

  • 首先可以看下黑色框框的模擬指導樹結構;11112111112121122,這是一組樹結構的ID,並由節點串聯組合出一棵關係樹樹。

  • 接下來是類圖部分,左側是從LogicFilter開始定義適配的決策過濾器,BaseLogic是對接口的實現,提供最基本的通用方法。UserAgeFilterUserGenerFilter,是兩個具體的實現類用於判斷年齡性別

  • 最後則是對這顆可以被組織出來的決策樹,進行執行的引擎。同樣定義了引擎接口和基礎的配置,在配置裏面設定了需要的模式決策節點。

    • static {
           logicFilterMap = new ConcurrentHashMap<>();
           logicFilterMap.put("userAge", new UserAgeFilter());
           logicFilterMap.put("userGender", new UserGenderFilter());
      }
      
  • 接下來會對每一個類進行細緻的講解,如果感覺沒有讀懂一定是我作者的表述不夠清晰,可以添加我的微信(fustack)與我交流。

2. 代碼實現

2.1 基礎對象

包路徑 介紹
model.aggregates TreeRich 聚合對象,包含組織樹信息
model.vo EngineResult 決策返回對象信息
model.vo TreeNode 樹節點;子恭弘=叶 恭弘節點、果實節點
model.vo TreeNodeLink 樹節點鏈接鏈路
model.vo TreeRoot 樹根信息
  • 以上這部分簡單介紹,不包含邏輯只是各項必要屬性的get/set,整個源代碼可以通過關注微信公眾號:bugstack蟲洞棧,回復源碼下載打開鏈接獲取。

2.2 樹節點邏輯過濾器接口

public interface LogicFilter {

    /**
     * 邏輯決策器
     *
     * @param matterValue          決策值
     * @param treeNodeLineInfoList 決策節點
     * @return 下一個節點Id
     */
    Long filter(String matterValue, List<TreeNodeLink> treeNodeLineInfoList);

    /**
     * 獲取決策值
     *
     * @param decisionMatter 決策物料
     * @return 決策值
     */
    String matterValue(Long treeId, String userId, Map<String, String> decisionMatter);

}
  • 這一部分定義了適配的通用接口,邏輯決策器、獲取決策值,讓每一個提供決策能力的節點都必須實現此接口,保證統一性。

2.3 決策抽象類提供基礎服務

public abstract class BaseLogic implements LogicFilter {

    @Override
    public Long filter(String matterValue, List<TreeNodeLink> treeNodeLinkList) {
        for (TreeNodeLink nodeLine : treeNodeLinkList) {
            if (decisionLogic(matterValue, nodeLine)) return nodeLine.getNodeIdTo();
        }
        return 0L;
    }

    @Override
    public abstract String matterValue(Long treeId, String userId, Map<String, String> decisionMatter);

    private boolean decisionLogic(String matterValue, TreeNodeLink nodeLink) {
        switch (nodeLink.getRuleLimitType()) {
            case 1:
                return matterValue.equals(nodeLink.getRuleLimitValue());
            case 2:
                return Double.parseDouble(matterValue) > Double.parseDouble(nodeLink.getRuleLimitValue());
            case 3:
                return Double.parseDouble(matterValue) < Double.parseDouble(nodeLink.getRuleLimitValue());
            case 4:
                return Double.parseDouble(matterValue) <= Double.parseDouble(nodeLink.getRuleLimitValue());
            case 5:
                return Double.parseDouble(matterValue) >= Double.parseDouble(nodeLink.getRuleLimitValue());
            default:
                return false;
        }
    }

}
  • 在抽象方法中實現了接口方法,同時定義了基本的決策方法;1、2、3、4、5等於、小於、大於、小於等於、大於等於的判斷邏輯。
  • 同時定義了抽象方法,讓每一個實現接口的類都必須按照規則提供決策值,這個決策值用於做邏輯比對。

2.4 樹節點邏輯實現類

年齡節點

public class UserAgeFilter extends BaseLogic {

    @Override
    public String matterValue(Long treeId, String userId, Map<String, String> decisionMatter) {
        return decisionMatter.get("age");
    }

}

性別節點

public class UserGenderFilter extends BaseLogic {

    @Override
    public String matterValue(Long treeId, String userId, Map<String, String> decisionMatter) {
        return decisionMatter.get("gender");
    }

}
  • 以上兩個決策邏輯的節點獲取值的方式都非常簡單,只是獲取用戶的入參即可。實際的業務開發可以從數據庫、RPC接口、緩存運算等各種方式獲取。

2.5 決策引擎接口定義

public interface IEngine {

    EngineResult process(final Long treeId, final String userId, TreeRich treeRich, final Map<String, String> decisionMatter);

}
  • 對於使用方來說也同樣需要定義統一的接口操作,這樣的好處非常方便後續拓展出不同類型的決策引擎,也就是可以建造不同的決策工廠。

2.6 決策節點配置

public class EngineConfig {

    static Map<String, LogicFilter> logicFilterMap;

    static {
        logicFilterMap = new ConcurrentHashMap<>();
        logicFilterMap.put("userAge", new UserAgeFilter());
        logicFilterMap.put("userGender", new UserGenderFilter());
    }

    public Map<String, LogicFilter> getLogicFilterMap() {
        return logicFilterMap;
    }

    public void setLogicFilterMap(Map<String, LogicFilter> logicFilterMap) {
        this.logicFilterMap = logicFilterMap;
    }

}
  • 在這裏將可提供服務的決策節點配置到map結構中,對於這樣的map結構可以抽取到數據庫中,那麼就可以非常方便的管理。

2.7 基礎決策引擎功能

public abstract class EngineBase extends EngineConfig implements IEngine {

    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(EngineBase.class);

    @Override
    public abstract EngineResult process(Long treeId, String userId, TreeRich treeRich, Map<String, String> decisionMatter);

    protected TreeNode engineDecisionMaker(TreeRich treeRich, Long treeId, String userId, Map<String, String> decisionMatter) {
        TreeRoot treeRoot = treeRich.getTreeRoot();
        Map<Long, TreeNode> treeNodeMap = treeRich.getTreeNodeMap();
        // 規則樹根ID
        Long rootNodeId = treeRoot.getTreeRootNodeId();
        TreeNode treeNodeInfo = treeNodeMap.get(rootNodeId);
        //節點類型[NodeType];1子恭弘=叶 恭弘、2果實
        while (treeNodeInfo.getNodeType().equals(1)) {
            String ruleKey = treeNodeInfo.getRuleKey();
            LogicFilter logicFilter = logicFilterMap.get(ruleKey);
            String matterValue = logicFilter.matterValue(treeId, userId, decisionMatter);
            Long nextNode = logicFilter.filter(matterValue, treeNodeInfo.getTreeNodeLinkList());
            treeNodeInfo = treeNodeMap.get(nextNode);
            logger.info("決策樹引擎=>{} userId:{} treeId:{} treeNode:{} ruleKey:{} matterValue:{}", treeRoot.getTreeName(), userId, treeId, treeNodeInfo.getTreeNodeId(), ruleKey, matterValue);
        }
        return treeNodeInfo;
    }

}
  • 這裏主要提供決策樹流程的處理過程,有點像通過鏈路的關係(性別年齡)在二叉樹中尋找果實節點的過程。
  • 同時提供一個抽象方法,執行決策流程的方法供外部去做具體的實現。

2.8 決策引擎的實現

public class TreeEngineHandle extends EngineBase {

    @Override
    public EngineResult process(Long treeId, String userId, TreeRich treeRich, Map<String, String> decisionMatter) {
        // 決策流程
        TreeNode treeNode = engineDecisionMaker(treeRich, treeId, userId, decisionMatter);
        // 決策結果
        return new EngineResult(userId, treeId, treeNode.getTreeNodeId(), treeNode.getNodeValue());
    }

}
  • 這裏對於決策引擎的實現就非常簡單了,通過傳遞進來的必要信息;決策樹信息、決策物料值,來做具體的樹形結構決策。

3. 測試驗證

3.1 組裝樹關係

@Before
public void init() {
    // 節點:1
    TreeNode treeNode_01 = new TreeNode();
    treeNode_01.setTreeId(10001L);
    treeNode_01.setTreeNodeId(1L);
    treeNode_01.setNodeType(1);
    treeNode_01.setNodeValue(null);
    treeNode_01.setRuleKey("userGender");
    treeNode_01.setRuleDesc("用戶性別[男/女]");
    // 鏈接:1->11
    TreeNodeLink treeNodeLink_11 = new TreeNodeLink();
    treeNodeLink_11.setNodeIdFrom(1L);
    treeNodeLink_11.setNodeIdTo(11L);
    treeNodeLink_11.setRuleLimitType(1);
    treeNodeLink_11.setRuleLimitValue("man");
    // 鏈接:1->12
    TreeNodeLink treeNodeLink_12 = new TreeNodeLink();
    treeNodeLink_12.setNodeIdTo(1L);
    treeNodeLink_12.setNodeIdTo(12L);
    treeNodeLink_12.setRuleLimitType(1);
    treeNodeLink_12.setRuleLimitValue("woman");
    List<TreeNodeLink> treeNodeLinkList_1 = new ArrayList<>();
    treeNodeLinkList_1.add(treeNodeLink_11);
    treeNodeLinkList_1.add(treeNodeLink_12);
    treeNode_01.setTreeNodeLinkList(treeNodeLinkList_1);
    // 節點:11
    TreeNode treeNode_11 = new TreeNode();
    treeNode_11.setTreeId(10001L);
    treeNode_11.setTreeNodeId(11L);
    treeNode_11.setNodeType(1);
    treeNode_11.setNodeValue(null);
    treeNode_11.setRuleKey("userAge");
    treeNode_11.setRuleDesc("用戶年齡");
    // 鏈接:11->111
    TreeNodeLink treeNodeLink_111 = new TreeNodeLink();
    treeNodeLink_111.setNodeIdFrom(11L);
    treeNodeLink_111.setNodeIdTo(111L);
    treeNodeLink_111.setRuleLimitType(3);
    treeNodeLink_111.setRuleLimitValue("25");
    // 鏈接:11->112
    TreeNodeLink treeNodeLink_112 = new TreeNodeLink();
    treeNodeLink_112.setNodeIdFrom(11L);
    treeNodeLink_112.setNodeIdTo(112L);
    treeNodeLink_112.setRuleLimitType(5);
    treeNodeLink_112.setRuleLimitValue("25");
    List<TreeNodeLink> treeNodeLinkList_11 = new ArrayList<>();
    treeNodeLinkList_11.add(treeNodeLink_111);
    treeNodeLinkList_11.add(treeNodeLink_112);
    treeNode_11.setTreeNodeLinkList(treeNodeLinkList_11);
    // 節點:12
    TreeNode treeNode_12 = new TreeNode();
    treeNode_12.setTreeId(10001L);
    treeNode_12.setTreeNodeId(12L);
    treeNode_12.setNodeType(1);
    treeNode_12.setNodeValue(null);
    treeNode_12.setRuleKey("userAge");
    treeNode_12.setRuleDesc("用戶年齡");
    // 鏈接:12->121
    TreeNodeLink treeNodeLink_121 = new TreeNodeLink();
    treeNodeLink_121.setNodeIdFrom(12L);
    treeNodeLink_121.setNodeIdTo(121L);
    treeNodeLink_121.setRuleLimitType(3);
    treeNodeLink_121.setRuleLimitValue("25");
    // 鏈接:12->122
    TreeNodeLink treeNodeLink_122 = new TreeNodeLink();
    treeNodeLink_122.setNodeIdFrom(12L);
    treeNodeLink_122.setNodeIdTo(122L);
    treeNodeLink_122.setRuleLimitType(5);
    treeNodeLink_122.setRuleLimitValue("25");
    List<TreeNodeLink> treeNodeLinkList_12 = new ArrayList<>();
    treeNodeLinkList_12.add(treeNodeLink_121);
    treeNodeLinkList_12.add(treeNodeLink_122);
    treeNode_12.setTreeNodeLinkList(treeNodeLinkList_12);
    // 節點:111
    TreeNode treeNode_111 = new TreeNode();
    treeNode_111.setTreeId(10001L);
    treeNode_111.setTreeNodeId(111L);
    treeNode_111.setNodeType(2);
    treeNode_111.setNodeValue("果實A");
    // 節點:112
    TreeNode treeNode_112 = new TreeNode();
    treeNode_112.setTreeId(10001L);
    treeNode_112.setTreeNodeId(112L);
    treeNode_112.setNodeType(2);
    treeNode_112.setNodeValue("果實B");
    // 節點:121
    TreeNode treeNode_121 = new TreeNode();
    treeNode_121.setTreeId(10001L);
    treeNode_121.setTreeNodeId(121L);
    treeNode_121.setNodeType(2);
    treeNode_121.setNodeValue("果實C");
    // 節點:122
    TreeNode treeNode_122 = new TreeNode();
    treeNode_122.setTreeId(10001L);
    treeNode_122.setTreeNodeId(122L);
    treeNode_122.setNodeType(2);
    treeNode_122.setNodeValue("果實D");
    // 樹根
    TreeRoot treeRoot = new TreeRoot();
    treeRoot.setTreeId(10001L);
    treeRoot.setTreeRootNodeId(1L);
    treeRoot.setTreeName("規則決策樹");
    Map<Long, TreeNode> treeNodeMap = new HashMap<>();
    treeNodeMap.put(1L, treeNode_01);
    treeNodeMap.put(11L, treeNode_11);
    treeNodeMap.put(12L, treeNode_12);
    treeNodeMap.put(111L, treeNode_111);
    treeNodeMap.put(112L, treeNode_112);
    treeNodeMap.put(121L, treeNode_121);
    treeNodeMap.put(122L, treeNode_122);
    treeRich = new TreeRich(treeRoot, treeNodeMap);
}

  • 重要,這一部分是組合模式非常重要的使用,在我們已經建造好的決策樹關係下,可以創建出樹的各個節點,以及對節點間使用鏈路進行串聯。
  • 及時後續你需要做任何業務的擴展都可以在裏面添加相應的節點,並做動態化的配置。
  • 關於這部分手動組合的方式可以提取到數據庫中,那麼也就可以擴展到圖形界面的進行配置操作。

3.2 編寫測試類

@Test
public void test_tree() {
    logger.info("決策樹組合結構信息:\r\n" + JSON.toJSONString(treeRich));
    
    IEngine treeEngineHandle = new TreeEngineHandle();
    Map<String, String> decisionMatter = new HashMap<>();
    decisionMatter.put("gender", "man");
    decisionMatter.put("age", "29");
    
    EngineResult result = treeEngineHandle.process(10001L, "Oli09pLkdjh", treeRich, decisionMatter);
    
    logger.info("測試結果:{}", JSON.toJSONString(result));
}
  • 在這裏提供了調用的通過組織模式創建出來的流程決策樹,調用的時候傳入了決策樹的ID,那麼如果是業務開發中就可以方便的解耦決策樹與業務的綁定關係,按需傳入決策樹ID即可。
  • 此外入參我們還提供了需要處理;(man)、年齡(29歲),的參數信息。

3.3 測試結果

23:35:05.711 [main] INFO  o.i.d.d.d.service.engine.EngineBase - 決策樹引擎=>規則決策樹 userId:Oli09pLkdjh treeId:10001 treeNode:11 ruleKey:userGender matterValue:man
23:35:05.712 [main] INFO  o.i.d.d.d.service.engine.EngineBase - 決策樹引擎=>規則決策樹 userId:Oli09pLkdjh treeId:10001 treeNode:112 ruleKey:userAge matterValue:29
23:35:05.715 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 測試結果:{"nodeId":112,"nodeValue":"果實B","success":true,"treeId":10001,"userId":"Oli09pLkdjh"}

Process finished with exit code 0
  • 從測試結果上看這與我們使用ifelse是一樣的,但是目前這與的組合模式設計下,就非常方便後續的拓展和修改。
  • 整體的組織關係框架以及調用決策流程已經搭建完成,如果閱讀到此沒有完全理解,可以下載代碼觀察結構並運行調試。

七、總結

  • 從以上的決策樹場景來看,組合模式的主要解決的是一系列簡單邏輯節點或者擴展的複雜邏輯節點在不同結構的組織下,對於外部的調用是仍然可以非常簡單的。
  • 這部分設計模式保證了開閉原則,無需更改模型結構你就可以提供新的邏輯節點的使用並配合組織出新的關係樹。但如果是一些功能差異化非常大的接口進行包裝就會變得比較困難,但也不是不能很好的處理,只不過需要做一些適配和特定化的開發。
  • 很多時候因為你的極致追求和稍有倔強的工匠精神,即使在面對同樣的業務需求,你能完成出最好的代碼結構和最易於擴展的技術架構。不要被遠不能給你指導提升能力的影響到放棄自己的追求!

八、推薦閱讀

  • 1. 重學 Java 設計模式:實戰工廠方法模式(多種類型商品發獎場景)
  • 2. 重學 Java 設計模式:實戰抽象工廠模式(替換Redis雙集群升級場景)
  • 3. 重學 Java 設計模式:實戰建造者模式(裝修物料組合套餐選配場景)
  • 4. 重學 Java 設計模式:實戰原型模式(多套試每人題目和答案亂序場景)
  • 5. 重學 Java 設計模式:實戰橋接模式(多支付渠道「微信、支付寶」與多支付模式「刷臉、指紋」場景)

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分類
發燒車訊

.NET開發者省份分佈排名

 

什麼叫.NET開發者省份分佈排名呢? 顧名思義,這幾個詞大家都認識,.NET開發者都集中在城市,涵蓋一線城市到五線城市。排名的方法非常簡單粗暴,就是根據本公眾號(dotnet跨平台)的省份訂閱讀者數量排名的微信大數據分析。

本號從2015年初的三位數訂閱到現在五位數的訂閱,目前總數6.2w,增長一直平緩從未有過暴增,這显示了傳播和反饋的自主選擇,目前每天還在增長。同時我注意到一個現象:由於公眾號內容都是.NET Core相關的,對.NET 不感興趣的人,壓根就讀不下去。

從訂閱年齡看,高達99%的人落在18歲到60歲的區間且分佈正態,這正是我國勞動人口的年齡, 25歲以下只有20%,所以訂閱並不是以大學生為主,這也反映了現在高校中.NET 的教學比較少或者還是以.NET Framework的老舊內容;60歲以上極少,而所謂的“大專家”群體落在這個區間。

從地域分佈看,訂閱讀者分佈在300多個地級市,幾乎完整覆蓋全國。我的微信好友還不到5000個,遠遠達不到這個廣度,因此傳播是自發形成的。

排名中也提供了海外訂閱的比例。我們從中可以看到海外華人佔比3.22%,按人口比例還是很突出的,有大量的.NET開發到北美打拚,那邊的.NET環境要比國內好很多

這些數據都是藉助於微信的大數據,其實後台是根據註冊IP判斷地址的,會有少量遷移但不影響結果。這裏的6萬樣本相對於程序員群體來說,聚焦於.NET開發領域這個數據根據統計學原理,差異的顯著性已經足夠,具體我不展開了。

下面我們來看下主要省份排名:

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