先抛开一切,我们来想一想,如果自己要写一个事件驱动引擎会怎么写?之前也说过,所谓的事情驱动就是你要监听一些事件,当某些事件发生的时候,要分配相对应的方法进行处理。完成这个过程的东西我们抽象出来之后就叫做事件驱动引擎了。那么,如果我们自己写的话,应该有这样几个功能:
Spring Bean 的注解配置功能出现的比较早,但是开始流行却是由于SpringBoot的推动。初期只是提供几个注解简化一些配置,使用context:annotation-config来启用。随着AnnotationApplicationContext的出现,注解逐渐丰富,慢慢形成了一种 Java Config的体系,从而摆脱了XML。
责任链是属于行为型模式,在这种模式中,通常每个接收者都包含对另一个接收者的引用,如果一个对象不能处理该请求,那么它会把相同的请求传给下一个接收者,依此类推。责任链模式避免请求发送者与接收者耦合在一起,让多个对象都有可能接收请求,将这些对象连接成一条链,并且沿着这条链传递请求,直到有对象处理它为止。
这两周属实忙到分身乏术,不过咕咕这么久也属实不应该。听取了某位不愿透露姓名的大佬级资深读者反馈,内容应该更具有实用性,将问题场景带入工作中再去分析怎么实现、目的是什么、这么做有什么优缺点,而不仅仅是干干巴巴的理论框架。感谢大佬的点拨。为了保质保量,为了读者大佬们,也为了我乌黑亮丽的秀发,公众号将改为周更的形式,输出一周的学习和思考,尽我所能产出高质量的文章!日拱一卒,我们开始吧!
`package com.example.demo.designpattern.strategy;
本系列示例sql均在Mysql中验证过 更多CSDN该博主精彩请访问 http://blog.csdn.net/zixiao217
事件机制在一些大型项目中被经常使用,于是 Spring 专门提供了一套事件机制的接口,方便我们运用。本文来说说 ApplicationEventPublisher 的使用。
当时只是大概的讲了启动了Jetty,接下来我们就深入了解一下JettyServer里面都干了些什么。从NIFI.java可以看出,使用反射构造JettyServer,传入两个参数,一个是properties,一个是narBundles。而后调用了start()
责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)是将链中每一个节点看作是一个对象,每个节点处理的请求均不同,且内部自动维护一个下一节点对象。当一个请求从链式的首端发出时,会沿着链的路径依次传递给每一个节点对象,直至有对象处理这个请求为止,属于行为型模式。下面放一张足球比赛的图,通过层层传递,最终射门。通过这张图,可以更好的理解责任链模式。
装饰者模式(Decorator Pattern)允许向一个现有的对象扩展新的功能,同时不改变其结构。主要解决直接继承下因功能的不断横向扩展导致子类膨胀的问题,无需考虑子类的维护。
rpamis-security (opens new window)1.0.1主要通过Mybatis-Plugin及AOP切面实现安全功能,其主要组件如下图所示
从异常信息知是jar包版本导致的,因为Javalin requires javax.servlet version 3.1.0
正常前后端是独立开发的,一般而言前端使用reactjs/vuejs,独立部署在nginx服务器上。web-platform目前支持前者,当然也支持直接打包前端到web-platform插件里,这样就没有前端部署的烦恼。值得一提的是,因为有sfcli工具的支持,前端同学也可以很容易启动后端的web服务,方便在本地测试。 web-platform现阶段默认集成reactjs支持。
定义:给多个对象处理请求的机会,减少请求的发送者与接受者之间的耦合。将接受对象链接起来,在链中传递请求,直到有一个对象处理这个请求。
jFinal的路由解析是在JFinalFilter中做的,这个Filter也需要在web.xml中配置。JFinalFilter实现了javax.servlet.Filter接口,从这里也可以看出jFinal是基于Servlet的。JFinalFilter在初始化时负责初始化jFinal项目的配置(com.jfinal.core.Config)、路由表(Route)、映射表(ActionMapping)等;路由解析是在JFinalFilter的dofilter方法完成的。
Python的logging模块提供了通用的日志系统,熟练使用logging模块可以方便开发者开发第三方模块或者是自己的Python应用。同样这个模块提供不同的日志级别,并可以采用不同的方式记录日志,比如文件,HTTP、GET/POST,SMTP,Socket等,甚至可以自己实现具体的日志记录方式。下文我将主要介绍如何使用文件方式记录log。
对于 Flink 数据流的处理,一般都是去直接监控 xxx.log 日志的数据,至于如何实现关系型数据库数据的同步的话网上基本没啥多少可用性的文章,基于项目的需求,经过一段时间的研究终于还是弄出来了,写这篇文章主要是以中介的方式记录下来,也希望能帮助到在做关系型数据库的实时计算处理流的初学者。
环境: 源端:Oracle12.2 ogg for Oracle 12.3 目标端:Kafka ogg for bigdata 12.3 将Oracle中的数据通过OGG同步到Kafka
常用业务场景有:判断奇偶数,判断是否为2的整数次幂,左移,右移,两数交换,取相反数,取绝对值。
江贵龙,游戏行业从业8年,历任多款游戏项目服务器主程,服务器负责人。 关注游戏服务器架构及优化,监控预警,智能运维,数据统计分析等。
On OGG Big Data Server * Configure Redshift JDBC Parameter Name: jdbc_redshift.props
本文阐述了从Oracle实时同步到Hadoop集群的架构实践,分析了如何实现高效、稳定、易维护的同步方案。通过在两个集群上部署OGG,利用Oracle GoldenGate技术实现数据的实时同步,并阐述了如何通过业务逻辑编排实现多个集群之间的数据同步。同时,本文还提供了同步后的数据治理方案,以保障数据的一致性和可用性。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1004462
源端和目标端的文件不一样,目标端需要下载Oracle GoldenGate for Big Data,源端需要下载Oracle GoldenGate for Oracle!
OGG简介(GoldenGate) OGG 是一种基于日志的结构化数据复制软件 OGG 能够实现大量交易数据的实时捕捉,变换和投递,实现源数据库与目标数据库的数据同步,保持最少10ms的数据延迟。
说 明:源端 Oracle 数据库版本 19c, ogg 19.1 源端也可以是 11.2.0.4 db,ogg 版本 12.3.0.1.2 目标端:Kafka 版本 kafka_2.11-2.0.0(本次不涉及) ogg for bigdata 12.3.2.1.1
Automatic archival是Disabled状态,因为Oracle默认是不开启自动归档的
墨墨导读:本文来自墨天轮用户 肖杰 的投稿,介绍用OGG实现Oracle到Kafka到Greenplum的增量数据同步的全过程。
我们通过GoldenGate技术在Oracle DB和Kafka代理之间创建集成,该技术实时发布Kafka中的CDC事件流。
chown -R oracle:oinstall /u01/app/oracle/oggdata/orcl
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