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优秀的个人博客,低调大师

技术实战:马蜂窝(Mfw)API详情接口技术解析与标准JSON返回参考

在旅游目的地选品、旅行产品价格监控、旅游攻略结构化数据采集的业务场景中,马蜂窝API详情接口是旅游电商从业者最核心的结构化数据入口。它无需搭建复杂的反爬代理体系,就能稳定获取全维度的马蜂窝旅游商品、目的地景点结构化信息,大幅降低旅游选品、库存监控类业务的开发门槛,是打通马蜂窝旅游数据与自有旅游业务系统的必备工具。

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技术实战:李宁(Lining)商品详情API接口技术解析与标准JSON返回参考

在运动品牌电商选品、全渠道库存同步、多平台价格比价的业务场景中,李宁商品详情API是品牌电商从业者最核心的结构化数据入口。它无需搭建复杂的反爬代理体系,就能稳定获取全维度的李宁官方商品结构化信息,大幅降低运动品牌选品、库存监控类业务的开发门槛,是打通李宁品牌货源数据与自有电商系统的必备工具。

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技术开发分享:上门按摩服务平台技术架构搭建与交易分账合规实践

随着居家康养需求持续增长,上门按摩、理疗推拿类本地服务平台快速扩张。平台依托小程序、APP 承接用户预约,打通技师派单、上门履约、线上结算全流程。这类业务具备明显潮汐流量特征:晚间、周末订单集中爆发;同时交易链路涉及平台、线下门店、理疗技师、渠道推广合伙人多方结算。

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技术赋能-混流编排功能,助力京东618直播重保 | 京东云技术团队

每每到618、双11这样的大型活动的时候,每天都有几个重要的大v或者品牌直播需要保障。 以往的重点场次监播方式是这么造的: 对每路直播的源流、各档转码流分别起一个ffplay播放窗口,再手动调整尺寸在显示器桌面进行布局,排到一屏里来监播。 这样做的缺点: 操作复杂,手动调整画面不美观 不同的拉流时间点,起播时间有误差,画面无法协调一致 当拉多路流的时候,带宽也受限制,基本上拉3-4个2m码率以上的流本机就会卡顿了,此时如果流有问题,就不能准确判断卡顿来源了,检查起来也比较费劲 展示方式是这样的: ffplay 'rtmp://stream1' & ffplay 'rtmp://stream2' & ffplay 'rtmp://stream3' & ffplay 'rtmp:/stream4' & ffplay 'rtmp://stream5' & ffplay 'rtmp://stream6' & ffplay 'rtmp://stream7' & ffplay 'rtmp://stream8' PS:这么多的窗口,点着是挺麻烦的😓 在我们混流生产层能力完备后,就开始琢磨怎么将它赋能在平常或者大促的直播间重保上,同时也为了更加专业、更高效的进行监播,经过了一段时间的打磨,提炼了一个简单的混流编排功能。 它的工作模式是这样的: 在这里你可以创建混流任务,并支持你在不断流的状态下做到更新任务输入信息。 将要监播的直播流地址,需要展示的文字内容、布局方式、混流输出的模板配置进行下发,就可以拉到自动编排好的直播流地址。 它现在长这个样子: 最终呈现出来的混流的效果是这样的😁: 也可以是这样的: 也可以呈现其他的布局方式,目前还没做的那么丰富,不过底层能力和api接口是都支持的,完全灵活布局。 在混流任务运行过程中,可以自由修改混流输入源的配置。 这种新型的监播方式,可以直观的区分源流、各档转码流的播放效果:画面内容是否正常,有无花屏、是否卡顿? 当出现问题时能够指导我们快速做出决策: 转码流有问题,源没有问题,快速排查任务日志,定位是什么原因导致 转码流有问题,源也有问题,迅速问题源流的流详细信息,定位问题并通知业务方进行操作 主流都有问题,备流没问题,通知业务方迅速切备流 还有其他的一些有点: 操作简单方便,还可以记忆配置,下次直接修改 每个播放端只需拉一路流,节省本地带宽 最多可以支持16路混流,一屏监播16路流的画面 不断流,轻松切换各种布局 不断流,随便操作流的添加、删除、修改 方便分享给其他人进行播放 混流布局功能的底层实现框架: 定义通用的layout布局结构-BasicClip { ClipType string `json:"clipType"` LeftMargin int `json:"leftMargin"` PosX *int `json:"posX"` PosY *int `json:"posY"` Width int `json:"width"` Height int `json:"height"` } 在此基础上扩展出更丰富的BorderClip, TextClip, ImageClip等类型,来满足不同的布局元素设计。 定义通用的videoMask结构,它可以包含多个clip interface, 即各种clip元素,在videoMask中各个clip是同一个layer的,只允许在限定的尺寸中进行布局。 type VideoMask struct { Layer int `json:"layer"` Clips []interface{} `json:"clips"` } 每个输入的视频流,可以包含多个videoMask,多个videoMask在最终overlay的时候,按定义的layer先后顺序进行铺叠,以达到最终的预期视频布局效果。 应用场景拓展 什么情况下使用混流? ◦当设备不支持同时拉多路流时使用混流,比如sip入会的场景。 ◦需要多个视频画面、多个音频流合成一个直播流时使用混流,比如会议录制(rtc协议)场景、教育类场景(直播老师和学生的画面)、直播连麦的场景等。 总结:此次能在618重保期间发挥它的价值,也算是有所得。希望以后可以在日常直播、展会等其他重要直播活动中发挥作用。关于混流的产品介绍以及更多的使用场景也会在后续的文章中一一展开,敬请期待。 作者:京东科技 孟晓伟 来源:京东云开发者社区

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☕【Java技术指南】「技术盲区」看看线程以及线程池的异常处理机制都有哪些?

线程异常捕获问题 Java异常在线程之间不是共享的,在线程中抛出的异常是线程自己的异常,主线程并不能捕获到。也就是说你把线程执行的代码看成另一个主函数。 上面A和B的运行是互相独立的,虽然说你看到B所在代码块的函数内容在main中,但是main并不能捕获到这个Runnable里函数的异常,因为它不在同一个线程之中运行,B中抛出的异常如果你不在另一个线程捕获的话,相当于就是没有异常处理,无法捕获。 在java多线程程序中,所有线程都不允许抛出未捕获的checked exception,也就是说各个线程需要自己将checked exception处理掉,run方法上面进行了约束,不可以抛出异常(throws Exception) public class ThreadSample implements Runnable { @Override public void run() { //run()方法上不可以抛出异常 System.out.println("任务开始执行"); try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } int i = 10 /0; //这里抛出RuntimeException() System.out.println("任务执行结束"); } } public class ThreadErrorTest { public static void main(String[] args) { Thread a = new Thread(new ThreadSample()); a.start(); System.out.println("主线程执行结束!!!"); } } a线程运行抛出异常不会影响主线程的执行,当此类异常产生时,子线程就会终结。 所以,无法在主线程中捕获子线程抛出的异常进行处理,只能在run方法内部对业务逻辑进行try/catch。 线程是独立执行的代码片断,线程的问题应该由线程自己来解决,而无法委托到外部。 对于线程的设置异常捕捉器 Thread中Java提供了一个setUncaughtExceptionHandler的方法来设置线程的异常处理函数,你可以把异常处理函数传进去,当发生线程的未捕获异常的时候,由JVM来回调执行。 如何在获取子线程内部的线程错误执行结果呢? 可以使用Thread.UncaughtExceptionHandler为每个线程设置异常处理器,Thread.UncaughtExceptionHandler.uncaughtException()方法会在线程因未捕获的异常而面临死亡时被调用,上述子线程本身因为异常终止打印到控制台也是由于UncaughtExceptionHandler 实现UncaughtExceptionHandler接口并重写uncaughtException方法,在uncaughtException方法中打印日志即可: public class ThreadErrorTest { public static void main(String[] args) { Thread a = new Thread(new ThreadSample()); a.setUncaughtExceptionHandler(new RuntimeExceptionHandle()); a.start(); System.out.println("主线程执行结束!!!"); } } public class RuntimeExceptionHandle implements Thread.UncaughtExceptionHandler { @Override public void uncaughtException(Thread t, Throwable e) { //打印异常信息到日志 System.out.println("异常处理器调用, 打印日志: " + e); } } 子线程在抛出运行时异常,调用自定义的异常处理器,进行异常处理(日志打印) 原理分析 当一个线程因未捕获的异常而即将终止时,JAVA虚拟机将使用Thread.getUncaughtExceptionHandler()查询该线程以获得其UncaughtExceptionHandler 调用该handler的uncaughtException()方法,将线程和异常作为参数传递。 如果没有,则搜索该线程的ThreadGroup的异常处理器。 ThreadGroup中的默认异常处理器实现是将处理工作逐层委托给上层的ThreadGroup,直到某个ThreadGroup的异常处理器能够处理该异常,否则一直传递到顶层的ThreadGroup。 顶层ThreadGroup的异常处理器委托给默认的系统处理器(如果默认的处理器存在,默认情况下为空),否则把栈信息输出到System.err 线程池的异常捕获方式? 下面给线程池对于不可捕捉异常也提供了多种方式去处理: run方法里面try/catch所有处理逻辑 public void run() { try { //处理逻辑 } catch(Exeception e) { //打印日志 } } 这是一种简单而且不易出错的线程池异常处理方式,推荐使用。 重写ThreadPoolExecutor.afterExecute方法 线程池的线程在执行结束前肯定调用afterExecute方法,所有只需要重写该方法即可。 public class MyThreadPool extends ThreadPoolExecutor { public MyThreadPool(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) { super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue); } @Override public void afterExecute(Runnable r, Throwable t) { if(t != null) { System.out.println("打印异常日志:" + t); } } } 分析线程池源码: public void execute(Runnable command) { if (command == null) throw new NullPointerException(); int c = ctl.get(); if (workerCountOf(c) < corePoolSize) { if (addWorker(command, true)) return; c = ctl.get(); } if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) { int recheck = ctl.get(); if (! isRunning(recheck) && remove(command)) reject(command); else if (workerCountOf(recheck) == 0) addWorker(null, false); } else if (!addWorker(command, false)) reject(command); } /** * addWorker方法部分内容 */ w = new Worker(firstTask); //封装成Worker对象 final Thread t = w.thread; if (t != null) { final ReentrantLock mainLock = this.mainLock; mainLock.lock(); try { // Recheck while holding lock. // Back out on ThreadFactory failure or if // shut down before lock acquired. int rs = runStateOf(ctl.get()); if (rs < SHUTDOWN || (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) { if (t.isAlive()) // precheck that t is startable throw new IllegalThreadStateException(); workers.add(w); int s = workers.size(); if (s > largestPoolSize) largestPoolSize = s; workerAdded = true; } } finally { mainLock.unlock(); } if (workerAdded) { t.start(); workerStarted = true; } /** * worker对象里面的run方法部分内容 */ while (task != null || (task = getTask()) != null) { w.lock(); if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) || (Thread.interrupted() && runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) && !wt.isInterrupted()) wt.interrupt(); try { beforeExecute(wt, task); Throwable thrown = null; try { task.run(); } catch (RuntimeException x) { thrown = x; throw x; } catch (Error x) { thrown = x; throw x; } catch (Throwable x) { thrown = x; throw new Error(x); } finally { afterExecute(task, thrown); //执行改方法 } } finally { task = null; w.completedTasks++; w.unlock(); } } 首先ThreadPoolExecutor中execute方法会将传入的task封装成Worker对象,在进入Worker对象的run方法,发现异常被线程池捕获了。 但是最后在finally会执行 afterExecute(task, thrown)方法,该方法的方法体是空,里面没有任何逻辑。 使用submit执行任务 我们知道在使用submit执行任务,该方法将返回一个Future对象,不仅仅是任务的执行结果,异常也会被封装到Future对象中,通过get()方法获取。 public Future<?> submit(Runnable task) { if (task == null) throw new NullPointerException(); RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null); execute(ftask); //封装成FutureTask对象交给execute方法 return ftask; } 由于调用ThreadPoolExecutor的execute方法,会被封装成Worker对象,然后调用FutureTask对象的run方法: public void run() { if (state != NEW || !UNSAFE.compareAndSwapObject(this, runnerOffset, null, Thread.currentThread())) return; try { Callable<V> c = callable; if (c != null && state == NEW) { V result; boolean ran; try { result = c.call(); ran = true; } catch (Throwable ex) { result = null; ran = false; setException(ex); //捕获异常 } if (ran) set(result); } } finally{ ...... } 捕获异常后调用setException(ex)方法,setExcetion首先是将一个异常信息赋值给一个全局变量outcome,并且将全局的任务状态state字段通过CAS更新为3(异常状态)然后最后做一些清理工作。 FutureTask.get()方法中,会对setException方法中设置的outcome和state做一些逻辑判断,然后直接往上抛出了异常,所以我们就可以在主线程中捕获这个异常。 public V get() throws InterruptedException, ExecutionException { int s = state; if (s <= COMPLETING) s = awaitDone(false, 0L); return report(s); } private V report(int s) throws ExecutionException { Object x = outcome; if (s == NORMAL) return (V)x; if (s >= CANCELLED) throw new CancellationException(); throw new ExecutionException((Throwable)x); } 自定义异常处理器 由于线程池传入的参数是Runnable不是Thread,执行一个个对应的任务,所以这里我们需要使用ThreadFactory创建线程池 public class MyThreadFactory implements ThreadFactory { @Override public Thread newThread(Runnable r) { Thread t = new Thread(r); t.setUncaughtExceptionHandler(new RuntimeExceptionHandle()); return t; } } 继承ThreadFactory,并重写newThread(Runnable r)方法设置异常处理器,在异常处理器中捕获并处理异常(打印日志) public class ThreadPoolExecption1 { private static ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor(new MyThreadFactory()); public static void main(String[] args) { Task task = new Task(); executor.execute(task); executor.submit(task); } } 这种方法比较麻烦,更简单的是在Thread类中设置一个静态域,并将这个处理器设置为默认异常处理器,但是,这个属于全局化的,慎用!如果需要定制化,还需要专门定制。 public class ThreadPoolException2 { private static ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3); public static void main(String[] args) { Thread.setDefaultUncaughtExceptionHandler(new RuntimeExceptionHandle()); Task task = new Task(); executor.execute(task); //executor.submit(task); } }

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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。

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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。

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