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HTTP访问的两种方式（HttpClient+HttpURLConnection）整合汇总对比（转）

在Android上http 操作类有两种，分别是HttpClient和HttpURLConnection，其中两个类的详细介绍可以问度娘。 HttpClient: HttpClient是Apache Jakarta Common下的子项目，用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持HTTP协议的客户端编程工具包，并且它支持HTTP协议最新的版本和建议。HttpClient其实是一个interface类型，已知3个实现类为AbstractHttpClient, AndroidHttpClient, DefaultHttpClient，查看文档发现DefaultHttpClient也是继承自AbstractHttpClient。HttpClient封装了对象需要执行的Http请求、身份验证、连接管理和其它特性。HttpClient有三个已知的实现类分别是：AbstractHttpClient, AndroidHttpClient, DefaultHttpClient，会发现有一个专门为Android应用准备的实现类AndroidHttpClient，当然使用常规的DefaultHttpClient也可以实现功能，但是既然开发的是Android应用程序，还是使用Android专有的实现类，一定有其优势。 HttpClient支持但默认不带GZIP压缩，可以自己写。 使用方法： 1.创建HttpClient对象。 2.创建请求方法的实例，并指定请求URL。如果需要发送GET请求，创建HttpGet对象；如果需要发送POST请求，创建HttpPost对象。 3.如果需要发送请求参数，可调用HttpGet、HttpPost共同的setParams(HetpParams params)方法来添加请求参数；对于HttpPost对象而言，也可调用setEntity(HttpEntity entity)方法来设置请求参数。 4.调用HttpClient对象的execute(HttpUriRequest request)发送请求，该方法返回一个HttpResponse。 5.调用HttpResponse的getAllHeaders()、getHeaders(String name)等方法可获取服务器的响应头；调用HttpResponse的getEntity()方法可获取HttpEntity对象，该对象包装了服务器的响应内容。程序可通过该对象获取服务器的响应内容。 6.释放连接。无论执行方法是否成功，都必须释放连接 示例： NameValuePair nameValuePair1 = new BasicNameValuePair("name", "yang"); NameValuePair nameValuePair2 = new BasicNameValuePair("pwd","123123"); List nameValuePairs = new ArrayList(); nameValuePairs.add(nameValuePair1); nameValuePairs.add(nameValuePair2); String validateURL = "http://10.0.2.2:8080/testhttp1/TestServlet"; try { HttpParams httpParams = new BasicHttpParams(); HttpConnectionParams.setConnectionTimeout(httpParams,5000); //设置连接超时为5秒 HttpClient client = new DefaultHttpClient(httpParams); // 生成一个http客户端发送请求对象 HttpPost httpPost = new HttpPost(urlString); //设定请求方式 if (nameValuePairs!=null && nameValuePairs.size()!=0) { //把键值对进行编码操作并放入HttpEntity对象中 httpPost.setEntity(new UrlEncodedFormEntity(nameValuePairs,HTTP.UTF_8)); } HttpResponse httpResponse = client.execute(httpPost); // 发送请求并等待响应 // 判断网络连接是否成功 if (httpResponse.getStatusLine().getStatusCode() != 200) { System.out.println("网络错误异常！!!!"); return false; } HttpEntity entity = httpResponse.getEntity(); // 获取响应里面的内容 inputStream = entity.getContent(); // 得到服务气端发回的响应的内容（都在一个流里面） // 得到服务气端发回的响应的内容（都在一个字符串里面） // String strResult = EntityUtils.toString(entity); } catch (Exception e) { System.out.println("这是异常！"); } HttpURLConnection： 在 JDK 的 java.net 包中已经提供了访问 HTTP 协议的基本功能：HttpURLConnection。HttpURLConnection继承自URLConnection. HttpURLconnection默认带GZIP压缩。 示例： String validateURL="http://10.0.2.2:8080/testhttp1/TestServlet?name=yang&pwd=123123"; try { URL url = new URL(validateUrl); //创建URL对象 //返回一个URLConnection对象，它表示到URL所引用的远程对象的连接 HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection(); conn.setConnectTimeout(5000); //设置连接超时为5秒 conn.setRequestMethod("GET"); //设定请求方式 conn.connect(); //建立到远程对象的实际连接 //返回打开连接读取的输入流 DataInputStream dis = new DataInputStream(conn.getInputStream()); //判断是否正常响应数据 if (conn.getResponseCode() != HttpURLConnection.HTTP_OK) { System.out.println("网络错误异常！!!!"); return false; } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); System.out.println("这是异常！"); } finally { if (conn != null) { conn.disconnect(); //中断连接 } } 区别： 功能用法 1、从功能上对比，HttpClient库要丰富很多，提供了很多工具，封装了http的请求头，参数，内容体，响应，还有一些高级功能，代理、COOKIE、鉴权、压缩、连接池的处理。 2、HttpClient高级功能代码写起来比较复杂，对开发人员的要求会高一些，而HttpURLConnection对大部分工作进行了包装，屏蔽了不需要的细节，适合开发人员直接调用。 3、HttpURLConnection在2.3版本增加了一些HTTPS方面的改进，4.0版本增加一些响应的缓存。 性能 1、HttpUrlConnection直接支持GZIP压缩；HttpClient也支持，但要自己写代码处理。 2、HttpUrlConnection直接支持系统级连接池，即打开的连接不会直接关闭，在一段时间内所有程序可共用；HttpClient当然也能做到，但毕竟不如官方直接系统底层支持好。 3、HttpUrlConnection直接在系统层面做了缓存策略处理（4.0版本以上），加快了重复请求的速度。 4、关于速度方面，网上有些大牛做过测试，但因访问站点的数据量，二次连接访问等发现测试结果并不统一，故不做详述。大体来说相差不是很大。 选用 1、如果一个Android应用需要向指定页面发送请求，但该页面并不是一个简单的页面，只有当用户已经登录，而且登录用户的用户名有效时才可访问该页面。如果使用HttpURLConnection来访问这个被保护的页面，那么需要处理的细节就太复杂了。可使用HttpClient来登录系统，只要应用程序使用同一个HttpClient发送请求，HttpClient会自动维护与服务器之间的Session状态，也就是说程序第一次使用HttpClient登录系统后，接下来使用HttpClient即可访问被保护页而了。这种情况建议使用HttpClient。 2、Android2.3及以上版本建议选用HttpURLConnection，2.2及以下版本建议选用HttpClient，因为貌似2.2下有些小bug，不知现在修复好没有，但是目前4.0以上版本覆盖率达89%了，这点应该问题不大。而且api体积小使用更简单，内存处理方面更适合移动设备，官方也更支持HttpURLClient，想必后续官方会更完善这个，新手或者新的应用都建议使用HttpURLConnection。 博主初学，此处只是学习笔记以作汇总学习。参考博文，详情请戳： http://blog.csdn.net/imzoer/article/details/9447985 http://blog.csdn.net/huzgd/article/details/8712187 http://blog.csdn.net/wangpeng047/article/details/19624529 转自：链接 本文转自SharkBin博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/SharkBin/p/4889606.html，如需转载请自行联系原作者
2017-11-13
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微软发布全新 Agent 操作系统 UFO²，深度整合 Windows 与智能自动化

微软宣布重磅升级其开源项目 AgentUFO，推出了全新的 UFO² 版本，该版本新增了操作系统功能，并与 Windows 系统实现了深度集成。此举不仅增强了自动化任务的执行效率，还使得用户能够更便捷地进行复杂操作。 UFO² 的一个显著特点是其能够直接调用 Windows 的原生 API 和 COM 接口。这种方式相比传统的机器人流程自动化（RPA），能够在执行复杂业务时更加高效且精准。例如，在 Excel 中将表格数据转换为图表，传统 RPA 需要模拟多次点击鼠标，而 UFO² 则可以通过一次 API 调用轻松完成，避免了视觉定位和鼠标模拟的繁琐。 通过测试数据显示，UFO² 在自动化任务的成功率方面，显著高于 OpenAI 的 Operator。在不同的测试场景中，UFO² 的成功率分别达到了30.5% 和32.7%，而 Operator 的成功率仅为20.8% 和14.3%。此外，UFO² 在处理复杂任务和跨应用操作的表现上也明显优于 Operator，其在非标准界面的适应性更强。 UFO² 的核心控制组件 HostAgent 负责解析用户指令、管理应用程序生命周期和协调 AppAgents 的执行。当用户通过自然语言发出自动化指令时，HostAgent 会将任务分解为一系列子任务，并将其分配给相应的 AppAgents 执行。 每个 AppAgent 专注于特定的 Windows 应用程序，能够以更高的效率执行任务。UFO² 还引入了混合控制检测机制，结合视觉输入与应用程序的元数据，提升了系统对 GUI 元素的感知能力。这一创新使得 AppAgent 能够在标准和非标准环境中都能稳定工作。 另一个值得注意的创新是 UFO² 的画中画模式。这一功能实现了自动化任务与用户主桌面的隔离，用户可以在主桌面上正常操作，而自动化任务则在独立的虚拟桌面中运行。这种设计提升了用户体验，降低了系统干扰和潜在安全风险。 UFO² 的这些新功能展现了微软在自动化领域的最新技术进步，为用户提供了更加高效、灵活的工作环境。
2025-04-27
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Apache Doris 整合 FLINK CDC + Iceberg 构建实时湖仓一体的联邦查询

1概况 本文展示如何使用 Flink CDC + Iceberg + Doris 构建实时湖仓一体的联邦查询分析，Doris 1.1版本提供了Iceberg的支持，本文主要展示Doris和Iceberg怎么使用，大家按照步骤可以一步步完成。完整体验整个搭建操作的过程。 2系统架构 我们整理架构图如下，   1. 首先我们从Mysql数据中使用Flink 通过 Binlog完成数据的实时采集 2. 然后再Flink 中创建 Iceberg 表，Iceberg的元数据保存在hive里 3. 最后我们在Doris中创建Iceberg外表 4. 在通过Doris 统一查询入口完成对Iceberg里的数据进行查询分析，供前端应用调用，这里iceberg外表的数据可以和Doris内部数据或者Doris其他外部数据源的数据进行关联查询分析 Doris湖仓一体的联邦查询架构如下：    1. Doris 通过 ODBC 方式支持：MySQL，Postgresql，Oracle ，SQLServer 2. 同时支持 Elasticsearch 外表 3. 1.0版本支持Hive外表 4. 1.1版本支持Iceberg外表 5. 1.2版本支持Hudi 外表 3 创建MySQL数据库表并初始化数据 CREATE DATABASE demo; USE demo; CREATE TABLE userinfo ( id int NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink', address VARCHAR(1024), phone_number VARCHAR(512), email VARCHAR(255), PRIMARY KEY (`id`) )ENGINE=InnoDB ; INSERT INTO userinfo VALUES (10001,'user_110','Shanghai','13347420870', NULL); INSERT INTO userinfo VALUES (10002,'user_111','xian','13347420870', NULL); INSERT INTO userinfo VALUES (10003,'user_112','beijing','13347420870', NULL); INSERT INTO userinfo VALUES (10004,'user_113','shenzheng','13347420870', NULL); INSERT INTO userinfo VALUES (10005,'user_114','hangzhou','13347420870', NULL); INSERT INTO userinfo VALUES (10006,'user_115','guizhou','13347420870', NULL); INSERT INTO userinfo VALUES (10007,'user_116','chengdu','13347420870', NULL); INSERT INTO userinfo VALUES (10008,'user_117','guangzhou','13347420870', NULL); INSERT INTO userinfo VALUES (10009,'user_118','xian','13347420870', NULL); 4 创建Iceberg Catalog CREATE CATALOG hive_catalog WITH ( 'type'='iceberg', 'catalog-type'='hive', 'uri'='thrift://localhost:9083', 'clients'='5', 'property-version'='1', 'warehouse'='hdfs://localhost:8020/user/hive/warehouse' ); 5 创建 Mysql CDC 表 CREATE TABLE user_source ( database_name STRING METADATA VIRTUAL, table_name STRING METADATA VIRTUAL, `id` DECIMAL(20, 0) NOT NULL, name STRING, address STRING, phone_number STRING, email STRING, PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '3306', 'username' = 'root', 'password' = 'MyNewPass4!', 'database-name' = 'demo', 'table-name' = 'userinfo' ); 6 创建Iceberg表 ---查看catalog show catalogs; ---使用catalog use catalog hive_catalog; --创建数据库 CREATE DATABASE iceberg_hive; --使用数据库 use iceberg_hive; ​ 7 创建表 CREATE TABLE all_users_info ( database_name STRING, table_name STRING, `id` DECIMAL(20, 0) NOT NULL, name STRING, address STRING, phone_number STRING, email STRING, PRIMARY KEY (database_name, table_name, `id`) NOT ENFORCED ) WITH ( 'catalog-type'='hive' ); 从CDC表里插入数据到Iceberg表里 use catalog default_catalog; ​ insert into hive_catalog.iceberg_hive.all_users_info select * from user_source; 我们去查询iceberg表 select * from hive_catalog.iceberg_hive.all_users_info 8 Doris 查询 Iceberg 8.1 创建Iceberg外表 CREATE TABLE `all_users_info` ENGINE = ICEBERG PROPERTIES ( "iceberg.database" = "iceberg_hive", "iceberg.table" = "all_users_info", "iceberg.hive.metastore.uris" = "thrift://localhost:9083", "iceberg.catalog.type" = "HIVE_CATALOG" ); 参数说明 • ENGINE 需要指定为 ICEBERG • PROPERTIES 属性： ◦ iceberg.hive.metastore.uris：Hive Metastore 服务地址 ◦ iceberg.database：挂载 Iceberg 对应的数据库名 ◦ iceberg.table：挂载 Iceberg 对应的表名，挂载 Iceberg database 时无需指定。 ◦ iceberg.catalog.type：Iceberg 中使用的 catalog 方式，默认为 HIVE_CATALOG，当前仅支持该方式，后续会支持更多的 Iceberg catalog 接入方式。 mysql> CREATE TABLE `all_users_info` -> ENGINE = ICEBERG -> PROPERTIES ( -> "iceberg.database" = "iceberg_hive", -> "iceberg.table" = "all_users_info", -> "iceberg.hive.metastore.uris" = "thrift://localhost:9083", -> "iceberg.catalog.type" = "HIVE_CATALOG" -> ); Query OK, 0 rows affected (0.23 sec) ​ mysql> select * from all_users_info; +---------------+------------+-------+----------+-----------+--------------+-------+ | database_name | table_name | id | name | address | phone_number | email | +---------------+------------+-------+----------+-----------+--------------+-------+ | demo | userinfo | 10004 | user_113 | shenzheng | 13347420870 | NULL | | demo | userinfo | 10005 | user_114 | hangzhou | 13347420870 | NULL | | demo | userinfo | 10002 | user_111 | xian | 13347420870 | NULL | | demo | userinfo | 10003 | user_112 | beijing | 13347420870 | NULL | | demo | userinfo | 10001 | user_110 | Shanghai | 13347420870 | NULL | | demo | userinfo | 10008 | user_117 | guangzhou | 13347420870 | NULL | | demo | userinfo | 10009 | user_118 | xian | 13347420870 | NULL | | demo | userinfo | 10006 | user_115 | guizhou | 13347420870 | NULL | | demo | userinfo | 10007 | user_116 | chengdu | 13347420870 | NULL | +---------------+------------+-------+----------+-----------+--------------+-------+ 9 rows in set (0.18 sec)  上述Doris On Iceberg我们只演示了Iceberg单表的查询，你还可以联合Doris的表，或者其他的ODBC外表，Hive外表，ES外表等进行联合查询分析，通过Doris对外提供统一的查询分析入口。 自此我们完整从搭建Hadoop，hive、flink 、Mysql、Doris 及Doris On Iceberg的使用全部介绍完了，Doris朝着数据仓库和数据融合的架构演进，支持湖仓一体的联邦查询，给我们的开发带来更多的便利，更高效的开发，省去了很多数据同步的繁琐工作。 作者：京东零售 吴化斌 来源：京东云开发者社区 转载请注明来源
2024-02-02
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CRM系统化整合从N-1做减法实践 | 京东物流技术团队

1 背景 京销易系统已经接入大网、KA以及云仓三个条线商机，每个条线商机规则差异比较大，当前现状是独立实现三套系统分别做支撑。 2 目标 2022年下半年CRM目标是完成9个新条线业务接入，完成销售过程线上化，实现销售规则统一。 3 问题 前端实现数据存储与逻辑代码耦合一起，无法复用，无法扩展，组件化拆分难度大。 组件拆分颗粒度较大，业务功能抽象不充分，缺乏复用性。 代码重复编写，相似功能冗余严重，开发和维护效率低。 代码版本多，接口不统一，开发、运维成本高，难扩展。 每个条线阶段、条线内每个商机阶段推进规则都是通过代码单独实现，开发、维护成本高，规则调整都需要代码调整并上线，时效性低，同时阶段规则维护在代码中，无法直观呈现和规则统一收口，运维难度大。 4 实现 4.1 方案调研 方案调研阶段，针对业务场景，多次组会对于底层实现方案进行充分讨论，列举每个方案优劣势，选择最适合当前业务场景的解决方案，最终选择上图的框架升级方案。 4.2 方案设计 4.2.1 设计思路 快速实现相似业务，减少相似代码，通过前端组件化、后端服务标准化、商机阶段配置化技术手段，支持各条线快速复用和灵活扩展。 4.2.2 前端组件化 1.前端现状 数据存储与逻辑代码耦合在一起，无法复用，无法扩展，组件化拆分难度大。表现为mixins逻辑代码与store数据存储耦合在一起，既降低了代码的可读性，也降低了store数据读写的灵活性。举个栗子，在人员信息集合中，本来可以针对name和sex两个字段在各自的组件进行维护即可，可现实是两个组件不得不调用同一个mixins进行维护。 组件拆分颗粒度较大，业务功能抽象不充分，缺乏复用性。组件的拆分没有一个清晰的界限，没有依据业务功能进行拆分，导致有一些组件不够纯粹，不符合单一职责原则，无法复用。在后期的维护过程中组件逐渐变得臃肿不堪。 代码重复编写，相似功能冗余严重，开发和维护效率低。由于组件无法复用，在后期维护过程中，开发人员对于类似的功能，不得不写了很多相似的代码，致使整个项目代码冗余、重复，慢慢的变得不可维护。 2.解决方案 针对本次商机条线接入功能，采用现有技术方案很难对后续条线依次接入，一个条线一套代码实现,接入周期长人力成本高，按期完成目标是一项不可能完成的挑战。经过技术方案调研，决定搭建一套求同存异（同为各个条线共用部分，异为各个条线单独部分）的前端组件化方案。依据业务功能，抽象出独立业务组件模块，依据条线插拔式组装，搭建出可维护、可扩展、灵活性高的组件积木化方案，在业务扩展性比较强的前端模块架构中优势更加明显。 组件积木化方案特点如下： 1.方案采用积木化前端组件搭建，其中任何一个组件都可以被替换（webComponent），任何一个父组件都可以扩展n个子组件。以上图商机信息组件为例，各条线商机信息所包含的字段存在差异，每个条线所对应的商机信息组件不同，最终会根据条线选择对应的组件加载。 2.数据统一管理（store），组件和数据之间为更新和依赖关系，当有组件更新数据时，其他组件也会立即更新，而不用相互传值。以商机详情组件为例，商机详情中修改了商机名称字段，则所有用到商机名称的组件都会得到更新。这需要提前对组件和store进行数据依赖更新的建立，通过computed与store双向依赖和监控机制，当computed监听store数据变化，将变化的数据更新到组件上，组件中通过store的mutaions更新数据到store上。 商机详情组件化抽象示意图如下： 4.2.3 后端标准化后端现状 由于前期未对条线的领域模型和功能模块进行抽象，导致烟囱代码林立；每个条线接入都要重复开发多套代码，各端（PC、移动端）接口不统一，前后端联调对接接口都需要区分多套；各条线独立开发部署，随着系统功能的丰富以及产品线持续增加，个性化需求和缺陷修复极大的消耗了研发资源和精力。同时，无法满足各条线商机阶段推进可定制的业务诉求，大致状态如下图。 2.解决方案 通过梳理商机流程与功能可以发现，商机中各条线既有相同的功能模块，也有各自独有的功能，例如商机创建、关闭、激活等流程每个条线差异不大，但是有些相似的功能模块各条线也存在差异，例如大宗的关闭商机与服务+中的关闭商机各自的关闭条件就不一样；那么基于此种业务场景，首先我们需要将主流程抽象出标准服务能力；例如，商机创建流程，我们将其定义为权限校验、参数校验、额外特殊校验、补充信息、模型转换、保存数据、跨区校验、后续额外处理等标准模板服务；每一个步骤方法都是抽象的，后续每个条线都将继承它，可以重写自己的逻辑；这样一个创建商机流程就标准化了。 上述我们是根据业务特性进行的模板抽象固化，但是如何将整个架构按照条线来走呢，这就需要我们将每个条线的流程进行抽象，例如，几乎每个条线都有创建商机、关闭商机、激活商机、修改商机等相同的动作，我们需要将这些抽象成固定的接口；然后各自条线都实现该接口并声明成策略，根据入参的识别自动分流至不同条线策略处理；也就形成了按条线为策略锚点的模式。 所以总体上是利用策略模式 + 模板模式支持各条线快速复用和灵活扩展，整体服务抽象复用及扩展思路形成大致的核心类图如下图： 整个商机的后端架构经过单条线多套接口处理的方式调整为适配所有条线统一接口接入；后端整体架构大致分5层，在核心层其实还会细分逻辑层，代理层以及Mapper 层。 首先我们在这次改造过程中统一了接口层，不在区分PC端接口，JME 端接口，统一以JSF接口形式提供出去；然后借助物流网关配置PC认证以及JME认证并一致以Http协议对接出去，保证了接口层面的统一。在适配层我们是定义了一个策略适配器，它会扫描所有声明了注解@LineType的策略处理器并缓存，然后根据解析入参中的条线进行自动匹配处理器进行分配处理，从而达到请求的自动分配处理。在核心层中其实更多的是模板方法的抽象与封装，将商机的基本查询、基础CMD操作、以及商机相关联信息操作进行分类抽象。将商机的推进机制建立在规则引擎中，将每个条线的推进规则提前配置在规则引擎的规则表中，并在后端服务中统一提供一个推进入口，所有条线都将基于该入口进行推进，达到推进规则明确，入口统一，阶段可配置等可灵活扩展的方式。 通过整体架构的优化和调整后，目前已经可以适配所有条统一接入、商机阶段可配置，推进规则可定义、接口统一等优点，大大节省了研发的接入成本。 4.2.4 商机阶段配置化 1.场景现状 每个销售条线的商机流程阶段及相应规则都存在差异，甚至同一个销售条线也存在多种业务，对应的商机流程阶段也不同，为支持多销售条线的差异化商机业务；要求必须实现每个条线的商机阶段个数是可配置的，并且每个阶段的规则也是可配置。 2.方案选型 如下图中所示，列举了几个条线的商机阶段生命周期，几乎每个条线的商机生命周期都不一样，这里需要说明一下阶段与阶段之间的推进条件是允许不一样的，所以会存在不同条线存在相同的阶段，但其实到达该阶段的前置条件是有可能不一样的，这就要求阶段的规则是可配置的，这也会造成可复用的可能性小。如果通过编码方式去实现每个条线的阶段生命周期会是一个非常复杂的过程，并且也难以维护。 经过调研发现，我们的这种场景模型就是通过多个入参条件决定流程走向（通过、不通过）的一种简单形式，相对于多入多出的模式还简单一些，而这种模式正好现在已经有比较好的解决方案（规则引擎），在现有的流程引擎（Flowable、Activity）都有对规则引擎的实现，包括强大的Drools 规则引擎。对比几款规则引擎几乎都可以很好的满足我们的需求，那就要考虑成本问题，毕竟引入一款中间件对系统的维护成本也是比较大的。经过了解部门内部已经对Flowable 已经进行二次封装对外赋能了，所以在这边我们采用了基于Flowable 流程引擎中的DMN来实现，从模型上来说就是输入多个入参，然后根据规则配置进行判断走向，没有多分支相关联，所以选择Flowable 的规则引擎也比较合适。 解决方案：通过规则引擎，配置商机阶段和阶段推进规则，解决各条线商机阶段差异化问题，将变化流程用配置化方式融入到整体流程中。 3.实现效果 在规则引擎中，提供决策表的表达式，决策表分为输入表达式与输出表达式两个主要区域。在输入表达式中，可以定义变量，用于规则输入项(input entries)的表达式。可以通过选择Add Input(添加输入)，定义多个输入表达式。在输出表达式中，可以定义选择表执行结果要创建的变量（变量的值将用于输出项表达式，在下面解释）。可以通过选择Add Output(添加输出)，定义多个输出表达式。 规则配置如下图：（以服务+条线举例） 服务+ 权授权业务商机推进规则:jd-rule-crm_fwj_chance_authorized_business 服务+ B线上业务商机推进规则:jd-rule-crm_fwj_chance_b_online_business 优势： 规则统一收口，每个条线商机阶段推进规则可以直观呈现，规则演化轨迹可以追踪，避免问题排查时，通过代码排查方式核对规则，提升运维效率。 规则调整可以实时生效，避免代码维护和系统上线，提升研发效率。 一套代码实现所有条线阶段推进，只需要根据条线添加不同的输入即可。 5 效果 5.1 提升效率 消灭烟囱系统，一套系统完成所有条线支撑，实现各条线、各端接口统一。 开发成本低，易扩展，提升研发效率，降低运维成本； 按照领域对商机进行拆分解耦，实现商机领域独立部署，在商机领域内，通过前端组件化、后端服务标准化、商机阶段配置化技术手段，支持各条线快速复用和灵活扩展。接入对比结果来看，研发效率提升显著，同时也降低运维成本。随着标准流程不断抽象，底层基础服务不断完善，后续条线接入的效率在进一步提升，从后续接入的云仓生态、物流科技、价值供应链，供应链金融，新业务-新业务、金融、供应商7个条线来看，平均接入工时维持在30人日左右。 条线接入工时如下： 标准流程和通用基础服务，提升研测过程效率，其中：服务+条线接入测试工时从最初评估的30人日到实际的23人日，测试阶段效率提升23.3%: 大宗条线接入测试评估工时及实际工时，基于服务+接入商机项目的测试经验，大宗商机接入项目测试阶段从原计划30人日降低到10人日，效率提升66.7%： 5.2 提升质量 服务+较原计划提前4工作日交付，大宗较原计划提前11工作日交付，交付演示过程中均未出现任何问题，验收全程未出现影响整体进度的阻塞性问题。 大宗UAT过程中共提出6个问题，其中5个为页面调优等优化项，1个为环境引起的无法勾选问题，未出现任何bug类问题，整体验收过程顺畅无阻。 作者：京东物流 姚再毅 孔祥东 樊平安 杨攀 田雷雷 来源：京东云开发者社区 自猿其说Tech
2023-07-24
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JavaEE基础(06)：Servlet整合C3P0数据库连接池

本文源码：GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、C3P0连接池 1、C3P0简介 C3P0是一个开源的JDBC连接池，应用程序根据C3P0配置来初始化数据库连接，可以自动回收空闲连接的功能。 2、核心依赖 <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>${mysql.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.mchange</groupId> <artifactId>c3p0</artifactId> <version>${c3p0.version}</version> </dependency> 3、配置文件 配置文件位置：放在resources目录下，这样C3P0组件会自动加载该配置。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <c3p0-config> <default-config> <!-- 核心参数配置 --> <property name="jdbcUrl">jdbc:mysql://localhost:3306/servlet-jdbc</property> <property name="driverClass">com.mysql.jdbc.Driver</property> <property name="user">root</property> <property name="password">123</property> <!-- 池参数配置 --> <property name="acquireIncrement">3</property> <property name="initialPoolSize">10</property> <property name="minPoolSize">2</property> <property name="maxPoolSize">10</property> </default-config> </c3p0-config> 4、编写工具类 该工具类用来获取数据库连接，和释放相关连接。 public class C3P0Pool { private static DataSource dataSource = new ComboPooledDataSource(); public static DataSource getDataSource() { return dataSource ; } /** * 获取连接 */ public static Connection getConnection() throws SQLException { return dataSource.getConnection(); } /** * 释放连接 */ public static void close(ResultSet resultSet, PreparedStatement pst, Connection connection) { if (resultSet != null) { try { resultSet.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } if (pst != null) { try { pst.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } if (connection != null) { try { connection.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } } 二、数据操作封装 1、新增数据 public class UserJdbcInsert { public static void insertUser (UserInfo userInfo){ try { Connection connection = C3P0Pool.getConnection(); String sql = "INSERT INTO user_info (user_name,user_age) VALUES (?,?)" ; PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql); statement.setString(1,userInfo.getUserName()); statement.setString(2,userInfo.getUserAge().toString()); statement.execute() ; C3P0Pool.close(null, statement, connection); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } public static void batchInsertUser (List<UserInfo> userInfoList){ try { Connection connection = C3P0Pool.getConnection(); String sql = "INSERT INTO user_info (user_name,user_age) VALUES (?,?)" ; PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql); for (UserInfo userInfo:userInfoList){ statement.setString(1,userInfo.getUserName()); statement.setString(2,userInfo.getUserAge().toString()); statement.addBatch(); } statement.executeBatch() ; C3P0Pool.close(null, statement, connection); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 2、查询数据 public class UserJdbcQuery { public static UserInfo queryUser (String userName){ UserInfo userInfo = null ; try { Connection connection = C3P0Pool.getConnection(); String sql = "SELECT * FROM user_info WHERE user_name=?" ; PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql); statement.setString(1,userName); ResultSet resultSet = statement.executeQuery() ; while (resultSet.next()){ int id = resultSet.getInt("id"); String name = resultSet.getString("user_name"); int age = resultSet.getInt("user_age"); System.out.println("ID:"+id+";name:"+name+";age:"+age); userInfo = new UserInfo(name,age) ; } C3P0Pool.close(resultSet, statement, connection); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return userInfo ; } } 3、更新数据 public class UserJdbcUpdate { public static void updateUser (String name,Integer age,Integer id){ try { Connection connection = C3P0Pool.getConnection(); String sql = "UPDATE user_info SET user_name=?,user_age=? WHERE id=?" ; PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql); statement.setString(1,name); statement.setInt(2,age); statement.setInt(3,id); statement.executeUpdate() ; C3P0Pool.close(null, statement, connection); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 4、删除数据 public class UserJdbcDelete { public static void deleteUser (Integer id){ try { Connection connection = C3P0Pool.getConnection(); String sql = "DELETE FROM user_info WHERE id=?" ; PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql); statement.setInt(1,id); statement.executeUpdate() ; C3P0Pool.close(null, statement, connection); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 三、Servlet接口 public class JdbcServletImpl extends HttpServlet { @Override protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { String userName = request.getParameter("userName") ; UserInfo userInfo = UserJdbcQuery.queryUser(userName) ; response.setContentType("text/html;charset=utf-8"); response.getWriter().print("用户信息:"+userInfo); } } 测试访问： http://localhost:6003/jdbcServletImpl?userName=LiSi 页面打印： 用户信息:UserInfo{userName='LiSi', userAge=22}
2019-12-21
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(十一) 整合spring cloud云架构 - SSO单点登录之OAuth2.0登录流程(2)

上一篇是站在巨人的肩膀上去研究OAuth2.0，也是为了快速帮助大家认识OAuth2.0，闲话少说，我根据框架中OAuth2.0的使用总结，画了一个简单的流程图（根据用户名+密码实现OAuth2.0的登录认证）： Headers: Content-Type: application/json Authorization: Basic QXkjkdkYkhfeyKOKKHUM67ejfjeSfnrRdk5nPT0= Body:{ "userName":"admin", ---也可以是手机号码等 "password": "e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e" } 返回值类型: application/json 返回的结果集： { "code": "200", "message": "Success", "version": "v1.0", "data": { "userInfo": { "userId": "00001", "pwd": "e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e", "userName": "admin", "mobile": "15875500000", "telephone": "", "wechat": "", "email": "xxx@qq.com", "status": "1", "createTime": "2017-06-26" }, "roleIds": "100", "tokenInfo": { "accessToken":"4de55a69-e372-4766-acd3-1c419d6f2fda", "tokenType": "bearer", "webTokent":"uHSLjfJoQwU4t4PAqCzH1SN0fp7PUWKluPNS+x1dZ8R9Gx+NJkBI7w==", "refreshToken":"d3d71594-5c3f-4a68-a7e5-b8d21c4fa73b", "expiresIn": 34644, "scope": "read write" } } } 备注： 可以使用Postman工具进行测试框架设计思想： 提供独立的commonservice-sso的微服务、提供component-sso的依赖组件、提供针对于用户登录的微服务客户端user-service微服务接口。 整个执行的流程如下：user-service ---> commonservice-sso ---> component-sso这里还没有讲解到服务网关，后面会涉及到服务网关和sso单点登录之间如何实现服务认证和鉴权。 从现在开始，我这边会将近期研发的spring cloud微服务云架构的搭建过程和精髓记录下来，帮助更多有兴趣研发spring cloud框架的朋友，大家来一起探讨spring cloud架构的搭建过程及如何运用于企业项目。 上面的图很清楚的描述了当前登录login的流程，现在我们针对于login做成相关的微服务，解析如下： 请求方式：POST服务URL： http://localhost:8080/user/login参数类型:application/json
2018-11-22
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(十二) 整合spring cloud云架构 - SSO单点登录之OAuth2.0 登出流程(3)

上一篇我根据框架中OAuth2.0的使用总结，画了一个根据用户名+密码实现OAuth2.0的登录认证的流程图，今天我们看一下logout的流程： /** * 用户注销 * @param accessToken * @return */ @RequestMapping(value = "/user/logout", method = RequestMethod.POST) public ResponseVO userLogout(@RequestHeader(value = "accessToken", required = true) String accessToken, @RequestHeader(value = "userId", required = true) Long userId) throws Exception{ OauthAccessToken oauthAccessToken = userMgrService.getOauthAccessToken(accessToken); if(null == oauthAccessToken){ return UserResponseCode.buildEnumResponseVO(UserResponseCode.RESPONSE_CODE_OAUTH_ACCESSTOKEN_EMPTY, null); } //刪除OauthToken记录 boolean result = userMgrService.revokeOauthToken(oauthAccessToken); if(result){ return UserResponseCode.buildEnumResponseVO(UserResponseCode.RESPONSE_RETURN_CODE_SUCCESS, null); } return UserResponseCode.buildEnumResponseVO(UserResponseCode.RESPONSE_CODE_SYSTEM_ERROR, null); } 我这里只是简单写了一些登出的代码，我们会在后面的文章中详细贴出所有代码供大家参考，而且会从创建数据库，到执行操作的每一个流程记录下来。 从现在开始，我这边会将近期研发的spring cloud微服务云架构的搭建过程和精髓记录下来，帮助更多有兴趣研发spring cloud框架的朋友，大家来一起探讨spring cloud架构的搭建过程及如何运用于企业项目。
2018-11-22
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（六）整合spring cloud云服务架构 - 企业云架构common-service代码结构分析

当前的分布式微服务云架构平台使用Maven构建，所以common-service的通用服务按照maven构建独立的系统服务，结构如下： particle-commonservice： spring cloud 系统服务根项目，所有服务项目的根依赖。 particle-commonservice-admin： spring cloud/boot的微服务管理、监控平台（里面会集成很多的组件服务项目） particle-commonservice-apigateway：API网关通用服务项目，所有的请求首先会经过这个网关。有点类似于前端控制器模式，也有点类似于 Facade模式。由于所有的请求会先经过这个 api 网关，所以可以在这里做权限控制，安全，负载均衡，请求分发，监控等等。以下的一张图片是从网上找的，方便大家理解： particle-commonservice-cache：针对于分布式缓存提供服务化项目，封装分布式缓存redis等。 particle-commonservice-config：提供独立的微服务配置管理项目项目。配置管理工具包，让你可以把配置放到远程服务器，集中化管理集群配置，目前支持本地存储、Git以及Subversion。 particle-commonservice-erueka：提供独立的微服务服务发现、注册管理平台。云端服务发现，一个基于 REST 的服务，用于定位服务，以实现云端中间层服务发现和故障转移。 particle-commonservice-mq：提供独立的消息中间件服务平台。包括对流行的阿里rocketmq、rabbit mq、kafka分布式消息中间件的服务管理（这里集成了多种方案，供使用者选择）。完整项目的源码来源 技术支持二一四七七七五六三三 particle-commonservice-sso： 提供统一用户登录、认证单点登录平台。使用第三方OAuth2.0的解决方案，通过组织在资源拥有者和HTTP服务商之间的被批准的交互动作代表用户，允许第三方应用代表用户获得访问的权限。同时为Web应用，桌面应用和手机提供统一认证登录服务。 particle-commonservice-turbine：是聚合服务器发送事件流数据的一个工具，用来监控集群下hystrix的metrics情况，提供独立的服务项目。 particle-commonservice-zipkin：提供独立的服务项目，为SpringCloud应用实现了一种分布式追踪解决方案。分布式跟踪系统数据流主要分为三个步骤：采集、发送和落盘分析，Zipkin官网给出的设计图，方便大家理解： 从现在开始，我这边会将近期研发的spring cloud微服务云架构的搭建过程和精髓记录下来，帮助更多有兴趣研发spring cloud框架的朋友，大家来一起探讨spring cloud架构的搭建过程及如何运用于企业项目。
2018-11-22
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（四）整合spring cloud云服务架构-企业分布式微服务云架构构建

今天正式给大家介绍了Spring Cloud - 企业分布式微服务云架构构建，我这边结合了当前大部分企业的通用需求，包括技术的选型比较严格、苛刻，不仅要用业界最流行的技术，还要和国际接轨，在未来的5~10年内不能out。作为公司的架构师，也要有一种放眼世界的眼光，不仅要给公司做好的技术选型，而且还要快速响应企业的业务需求，能够为企业快速定制化业务。以下是我为公司规划的大型互联网分布式企业微服务云架构： 从现在开始，我这边会将近期研发的spring cloud微服务云架构的搭建过程和精髓记录下来，帮助更多有兴趣研发spring cloud框架的朋友，大家来一起探讨spring cloud架构的搭建过程及如何运用于企业项目。
2018-11-21

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腾讯云软件源

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

时间: 2026-04-11 大小: 1MB 下载: 9次
Rocky Linux

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

时间: 2026-05-30 大小: 1.42GB 下载: 5次
Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

时间: 2025-12-03 大小: 9.84MB 下载: 39次
WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

时间: 2025-12-13 大小: 249.54MB 下载: 22次
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