Java web开发
带你轻松学习Java Web
体系课课程视频总时长 37 小时
介绍：前端基础知识、MVC模型、表单数据验证、常用功能、购物车
发展方向：大型电商平台、金融领域等，Java web发展前景非常可观
项目实战：校园网首页、轮播图效果、登录、注册、分页、验证码等
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Java ConcurrentHashMap：JDK 1.7 与 1.8 的实现区别解析
原文来自于：https://zha-ge.cn/java/36 Java ConcurrentHashMap：JDK 1.7 与 1.8 的实现区别解析 大家好，今天就来聊聊那个让人又爱又恨的ConcurrentHashMap。说实话，Java集合天团里它算得上“老江湖”了。不过，隐藏的“江湖恩怨”你了解多少？尤其是JDK 1.7跟1.8这两代的实现区别，不扒一扒都对不起我掉过的那些头发。 那年的并发Map 故事还得从我刚入坑Java的那年说起。老板一脸坏笑地扔给我一句：“你写的Map线程安全不？”我心想，这事小菜一碟不是有Hashtable嘛！后来一查，哎
面试必问！JDK动态代理和CGLIB动态代理的核心区别
面试必问！JDK动态代理和CGLIB动态代理的核心区别 那场"代理风波"的开始 上个月的技术面试，当面试官问到"Spring AOP底层用的是什么代理技术"时，我信心满满地回答："动态代理啊！"然后他又问："JDK动态代理和CGLIB有什么区别？" 瞬间懵了。虽然平时用Spring框架时代理功能运行得好好的，但要说出具体区别，我还真说不清楚。回家后决定好好研究一下这个"面试杀手"问题。 初探：两个"代理门派"的身世 就像武侠小说里的两大门派，JDK动态代理和CGLIB各有自己的"武功心法"： JDK动态代理：
量化交易如何查询CFD指数实时行情
CFD即所谓的差价合约，是投资者在不拥有实际资产的情况下，交易金融市场的一种方式。最近笔者研究这一块比较多，但查遍整个中文互联网却很少找到关于CFD实时行情的查询教程。因此有了这篇文章。以下我将通过一个简单的Python代码示例，逐步教你如何查询CFD指数的实时行情。 行情接口信息 首先，确保你有一个有效的API接口，我们这里用Infoway API作为演示，该接口能够返回所需的CFD指数实时数据。请求地址如下： https://data.infoway.io/common/batch_trade/HK50%2CCN50%2CEUSTX50%2CJPN225
Sa-Token v1.43.0 发布 🚀，新增 SSO 单设备注销、消息推送，多 Access-Token 并存能力
Sa-Token 是一款 免费、开源 的轻量级 Java 权限认证框架，主要解决：登录认证、权限认证、单点登录、OAuth2.0、微服务网关鉴权 等一系列权限相关问题。🔐 目前最新版本 v1.43.0 已推送至 Maven 中央仓库 🎉，大家可以通过如下方式引入： <!-- Sa-Token 权限认证 --> <dependency> <groupId>cn.dev33</groupId> <artifactId>sa-token-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.43.0</version> </dependency> 该版本包含大量 ⛏️️️新增特性、⛏️底层重构、⛏️️
震惊！Java注解背后的实现原理，竟然如此简单又高深！
震惊！Java注解背后的实现原理，竟然如此简单又高深！ 一个让人抓狂的"神奇"现象 记得那是一个阳光明媚的下午，我正在调试一个Spring项目。看着满屏幕的@Service、@Autowired、@RequestMapping，突然产生了一个困惑：这些"@"符号到底是怎么工作的？为什么加上一个注解，Spring框架就能神奇地知道要创建对象、注入依赖？ 更离奇的是，当我试图自己写一个注解时，发现它就像个"摆设"——完全不起作用！这时我才意识到，注解背后一定藏着什么不为人知的秘密。 初探注解的"真面目" 经过一番研究
实际面试中遇见的相关问题
Redis 持久化 RDB（Redis DataBase）持久化： 快照方式持久化，将某一个时刻的内存数据，以二进制的方式写入磁盘； AOF（Append Only File）持久化： 文件追加持久化，记录所有非查询操作命令，并以文本的形式追加到文件中； 混合持久化： RDB + AOF 混合方式的持久化，Redis 4.0 之后新增的方式，混合持久化是结合了 RDB 和 AOF 的优点，在写入的时候，先把当前的数据以 RDB 的形式写入文件的开头，再将后续的操作命令以 AOF 的格式存入文件，这样既能保证 Redis 重启
如何处理大规模实时行情数据流：架构设计与数据存储
在金融行业中，实时行情数据对于决策、交易执行以及市场分析至关重要。如何高效地处理和存储海量的实时数据流，已经成为一个关键的技术挑战。本文将探讨如何设计一个高效的架构，处理大规模的实时行情数据流，并探讨适合的存储方案。我们将通过一个代码示例展示如何使用 WebSocket 连接获取实时行情数据，并探讨在大规模系统中如何优化和存储这些数据。 1. 架构设计：高效处理实时行情数据流 实时行情数据流往往具有以下特点： 高频率：行情数据每秒钟可能更新数百甚至数千次。 大数据量
你得知道，分布式这么搞才惊艳
抬头所见分布式，低头也见分布式，耳边传来分布式...这个分布式到底是个啥？一家餐馆，两个厨师1+1，每天工作量能完成，这叫集群；把其中一个厨师换成切菜师，不仅能完成日常的工作量，还缩减了一些时间，这叫分布式。什么是分布式？简单来说，分布式就是将一个大问题拆分成多个小问题，逐一解决，最终协同合作，而将多个系统协同合作完成一个特定任务，支持分布式处理的软件系统，就是我们所说的分布式系统，具体包括分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译系统、分布式文件系统分布式数据库系统等等，这些也是分布式的关键技术。分布式架构系统的出现，其目的则是要利用更多的机器，去处理更多的数据。01分布式系统架构解决了什么？分布式系统的存在，主要是解决了单机系统中系统容量不足以及提高系统可用性。1、提高系统性能与并发随着用户访问量不断增加，当单个节点服务器处理能力已无法满足日益增长的计算、存储任务时，硬件的提升（加内存、加磁盘、使用更好的CPU）高投入成本但效果又不明显时，就连应用程序也无法进一步优化时，此时的我们就应该考虑分布式系统了
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