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悟空 CRM（9.0版本）V9.0_20190923 更新【JAVA版】

新增： 1. 角色权限按照应用模块分开授权 2. 仪表盘销售简报中，增加跟进记录可点击链接 3. 合同、回款模块增加“保存为草稿”操作按钮 4. 系统设置中增加应用模块管理，办公管理、客户管理、项目管理增加停用、启用功能 5. 待办事项增加待进入客户池的客户提醒，提醒天数可以在后台设置 6. 增加员工拥有客户数限制，可按照部门、员工单独设置 7. 增加员工锁定数限制，可配置员工最多锁定客户数 8. 办公管理、项目管理、系统设置增加授权 优化： 1. 变更成交状态增加授权 2. 任务列表“状态”的默认筛选改为“正在进行” 3. 线索转客户字段增加删除操作 4. 团队成员只有只读权限时，限制为不能有转移，放入公海的操 5. 将客户放入公海后，对应联系人负责人也自动清空 6. 待办事项（除今日需联系模块、待进入公海模块）中的“我的”、“我下属的”选项 7. 优化导入覆盖操作，与客户编辑权限相关联，有则覆盖，无则提示无权限 8.CRM列表页查询速度优化 修复： 1、修复公告处通知部门无效问题 2、修复其他已知bug
2019-09-23
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Jcseg 2.5.0 发布，Java 轻量级开源自然语言处理包

Jcseg是基于mmseg算法的一个轻量级中文分词器，同时集成了关键字提取，关键短语提取，关键句子提取和文章自动摘要等功能，并且提供了一个基于Jetty的web服务器，方便各大语言直接http调用，同时提供了最新版本的lucene，solr和elasticsearch的分词接口！ Jcseg 2.5.0更新如下： 1，修复NLP模式下部分“第xx”实体识别的position错误的bug （Reported by https://gitee.com/lionsoul/jcseg/issues/I10FKC）。 2，修复elasticsearch插件的词库autoload的bug（Reported by https://gitee.com/lionsoul/jcseg/issues/IWT2P）。 3，对于全部的切分模式增加同义词自动词性继承。 4，增加elasticsearch 7.2.0支持和lucene, solr 8.0.0支持 （Reported by https://gitee.com/lionsoul/jcseg/issues/IZ7GS）。 5，lucene,solr,elasticsearch检索同义词解决方案与Jcseg同义词方案结合。 6，修复了lucene以及其扩展产品Elasticsearch, solr等同义词以及派生词 （例如，中文数字转阿拉伯数字）的高亮的bug。 这个问题打Jcseg增加同义词以来一直都有的问题，issue中被提了很多次，感谢以下的issue和信息提供者，已经测试OK了： https://gitee.com/lionsoul/jcseg/issues/IM8GD https://gitee.com/lionsoul/jcseg/issues/IMBLD https://gitee.com/lionsoul/jcseg/issues/IRLA2 https://gitee.com/lionsoul/jcseg/issues/IRLA2 https://gitee.com/lionsoul/jcseg/issues/IXA40 https://gitee.com/lionsoul/jcseg/issues/I11505 https://github.com/lionsoul2014/jcseg/issues/46 7，jccseg-server更改jetty版本号为：9.4.18.v20190429。 8，词条格式调整为：“词条/词性集合/拼音/实体集合/自定义参数”。 9，少量词库优化 。 下载地址： Gitee:https://gitee.com/lionsoul/jcseg/tree/v2.5.0-release Github:https://github.com/lionsoul2014/jcseg/releases/tag/v2.5.0-release Maven仓库地址： <dependency> <groupId>org.lionsoul</groupId> <artifactId>jcseg-core</artifactId> <version>2.5.0</version> </dependency>
2019-09-09
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3年Java开发6个点搞定高并发系统面试疑惑

前言 其实所谓的高并发，如果你要理解这个问题呢，其实就得从高并发的根源出发，为啥会有高并发？为啥高并发就很牛逼？说的浅显一点，很简单，就是因为刚开始系统都是连接数据库的，但是要知道数据库支撑到每秒并发两三千的时候，基本就快完了。所以才有说，很多公司，刚开始干的时候，技术比较 low，结果业务发展太快，有的时候系统扛不住压力就挂了。当然会挂了，凭什么不挂？你数据库如果瞬间承载每秒 5000/8000，甚至上万的并发，一定会宕机，因为比如 mysql 就压根儿扛不住这么高的并发量。所以为啥高并发牛逼？就是因为现在用互联网的人越来越多，很多 app、网站、系统承载的都是高并发请求，可能高峰期每秒并发量几千，很正常的。如果是什么双十一之类的，每秒并发几万几十万都有可能。 那么如此之高的并发量，加上原本就如此之复杂的业务，咋玩儿？真正厉害的，一定是在复杂业务系统里玩儿过高并发架构的人，但是你没有，那么我给你说一下你该怎么回答这个问题：可以分为以下 6 点：**1.系统拆分2.缓存3.MQ4.分库分表5.读写分离6.ElasticSearch** 系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用 dubbo 来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，不也可以扛高并发么。 缓存 缓存，必须得用缓存。大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家 redis 轻轻松松单机几万的并发。所以你可以考虑考虑你的项目里，那些承载主要请求的读场景，怎么用缓存来抗高并发。 MQ MQ，必须得用 MQ。可能你还是会出现高并发写的场景，比如说一个业务操作里要频繁搞数据库几十次，增删改增删改，疯了。那高并发绝对搞挂你的系统，你要是用 redis 来承载写那肯定不行，人家是缓存，数据随时就被 LRU 了，数据格式还无比简单，没有事务支持。所以该用 mysql 还得用 mysql 啊。那你咋办？用 MQ 吧，大量的写请求灌入 MQ 里，排队慢慢玩儿，后边系统消费后慢慢写，控制在 mysql 承载范围之内。所以你得考虑考虑你的项目里，那些承载复杂写业务逻辑的场景里，如何用 MQ 来异步写，提升并发性。MQ 单机抗几万并发也是 ok 的，这个之前还特意说过。 分库分表 分库分表，可能到了最后数据库层面还是免不了抗高并发的要求，好吧，那么就将一个数据库拆分为多个库，多个库来扛更高的并发；然后将一个表拆分为多个表，每个表的数据量保持少一点，提高 sql 跑的性能。 读写分离 读写分离，这个就是说大部分时候数据库可能也是读多写少，没必要所有请求都集中在一个库上吧，可以搞个主从架构，主库写入，从库读取，搞一个读写分离。读流量太多的时候，还可以加更多的从库。 ElasticSearch Elasticsearch，简称 es。es 是分布式的，可以随便扩容，分布式天然就可以支撑高并发，因为动不动就可以扩容加机器来扛更高的并发。那么一些比较简单的查询、统计类的操作，可以考虑用 es 来承载，还有一些全文搜索类的操作，也可以考虑用 es 来承载。欢迎大家关注我的公种浩【程序员追风】，文章都会在里面更新，整理的资料也会放在里面。 上面的 6 点，基本就是高并发系统肯定要干的一些事儿，大家可以仔细结合之前讲过的知识考虑一下，到时候你可以系统的把这块阐述一下，然后每个部分要注意哪些问题，之前都讲过了，你都可以阐述阐述，表明你对这块是有点积累的。说句实话，毕竟你真正厉害的一点，不是在于弄明白一些技术，或者大概知道一个高并发系统应该长什么样？其实实际上在真正的复杂的业务系统里，做高并发要远远比上面提到的点要复杂几十倍到上百倍。你需要考虑：哪些需要分库分表，哪些不需要分库分表，单库单表跟分库分表如何 join，哪些数据要放到缓存里去，放哪些数据才可以扛住高并发的请求，你需要完成对一个复杂业务系统的分析之后，然后逐步逐步的加入高并发的系统架构的改造，这个过程是无比复杂的，一旦做过一次，并且做好了，你在这个市场上就会非常的吃香。其实大部分公司，真正看重的，不是说你掌握高并发相关的一些基本的架构知识，架构中的一些技术，RocketMQ、Kafka、Redis、Elasticsearch，高并发这一块，你了解了，也只能是次一等的人才。对一个有几十万行代码的复杂的分布式系统，一步一步架构、设计以及实践过高并发架构的人，这个经验是难能可贵的。最后欢迎大家一起交流，喜欢文章记得点个赞哟，感谢支持！
2019-09-08
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阿里云新版人脸识别基于JAVA签名校验使用示例教程

概述 阿里云会对每个访问的请求进行身份验证，所以无论使用 HTTP 还是 HTTPS 协议提交请求，都需要在请求中包含签名（Signature）信息。通过使用 Access Key ID 和 Access Key Secret 进行对称加密的方法来验证请求的发送者身份。阿里云提供了多种语言的 SDK 及第三方 SDK，可以免去您对签名算法进行编码的麻烦。您可以从这里了解更多阿里云 SDK 的信息，前面系列博客也结合各种语言的SDK进行了实现。本文以DetectFace API为示例，演示实际基于签名校验的实现。 操作步骤 1、pom.xml <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.httpcomponents
2019-07-26
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突破Java面试(48)-设计可动态扩容缩的分库分表

0 Github 1 面试题 设计可动态扩容的分库分表 2 考点分析 选一个数据库中间件,然后深入之 设计分库分表的方案，要分成多少个库，每个库分成多少个表 基于已选的数据库中间件，以及在测试环境建立好的分库分表，能否正常执行分库分表的读写 完成单库单表到分库分表的迁移(使用上一文提到的双写方案) 线上系统,开始基于分库分表对外服务 突然! 扩容了，扩容成6个库，每个库需要12个表，你怎么来增加更多库和表呢？ 这个你必须面对的事，就是当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容,咋办？ 这个可能就是每个库的容量又快满了，或者表数据量又太大了，也可能每个库的写并发太高了，得继续扩容! 3 停机扩容(不推荐) 这就跟停
2019-07-12
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突破Java面试(38)-分布式服务接口的幂等性

1 面试题 分布式服务接口的幂等性如何设计（比如不能重复扣款）？ 2 考点分析 从这开始，面试官就已经进入了实际的生产问题的面试了 一个分布式系统中的某个接口，要保证幂等性，如何保证？这个事,其实是你做分布式系统的时候必须要考虑的一个生产环境的技术问题.为什么呢？ 假如你有个服务提供一个接口，这服务部署在5台机器上，有个付款接口.然后用户在前端操作时，不知为啥，一个订单不小心发起了两次支付请求，然后这俩请求分散在了这个服务部署的不同的机器上,这下好了,结果一个订单扣款扣两次,尴尬了! 或者是订单系统调用支付系统进行支付，结果不小心网络超时，然后订单系统走了前面我们看到的那个重试机制，给你重试了一把，好，支付系统收到一个支付请求两次，而且因为负载均衡算法落在了不同的机器上，尴尬了! 所以你肯定得知道这事儿，否则你做出来的分布式系统恐怕容易埋坑! 网
2019-07-08
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突破Java面试(40)-设计一个类似Dubbo的RPC框架

0 Github 1 面试题 如何设计一个类似Dubbo的RPC框架 2 考点分析 就跟问你如何设计一个MQ一样的道理，就考两个: 你有没有对某个RPC框架原理有非常深入的理解 你能不能从整体上来思考一下，如何设计一个rpc框架，考考你的系统设计能力 3 解决方案 其实一般问到你这问题，你起码不能认怂，因为这既然是面试突击教程，那不可能给你深入讲解什么kafka源码剖析，dubbo源码剖析，何况就算讲了，你要真的消化理解和吸收，起码个把月以后了! 所以我给大家一个建议，遇到这类问题，起码从你了解的类似框架的原理入手，自己说说参照Dubbo的原理，你来设计一下，举个例子，Dubbo不是有那么多分层么？而且每个分层是干啥的，你大概是不是知道？那就按照这个思路大致说一下吧，起码你不能懵逼，要比那些上来就懵，啥也说不出来的人要好一些 给大家说个最简单的回答
2019-07-08
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突破Java面试(37)-基于Dubbo的服务治理、服务降级以及重试

0 Github 1 面试题 如何基于dubbo进行服务治理、服务降级、失败重试以及超时重试？ 2 考点分析 服务治理其实就是看看你有没有服务治理的思想，因为这是做过复杂微服务的人肯定会遇到的问题! 服务降级涉及到复杂分布式系统中必备的一个话题，因为分布式系统互相来回调用，任何一个系统故障了，你不降级，直接就整个瘫痪了! 失败重试分布式系统中网络请求如此频繁，要是因为网络问题不小心失败了一次，是不是要重试呢 超时重试同上，如果不小心网络慢一点，超时了，又该如何重试呢 3 服务治理 3.1 调用链路自动生成 一个大型的分布式系统，或者拿现在流行的微服务架构来说吧，分布式系统由大量服务组成. 那么这些服务之间互相是如何调用的？调用链路是什么? 讲真的，几乎到后面没人搞的清楚，因为服务实在太多了，可能几百个甚至几千个! 那就需要基于Dubbo做的分布式系统中，
2019-07-08
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突破Java面试(14)-分布式搜索引擎的架构

以下用ES表Elastic Search 0 Github 1 面试题 说说ES的分布式架构原理 2 考点分析 在搜索这块，曾经lucene 是最流行的搜索库.几年前业内一般都问，你了解 lucene 吗？你知道倒排索引的原理吗？但现在不问了,因为现在项目基本都是采用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch. 现在分布式搜索基本已经成为互联网系统的标配，其中尤为流行的就是 ES，前几年一般用 solr。但是最近基本大部分企业和项目都开始转向 ES. 所以互联网面试，肯定会跟你聊聊分布式搜索引擎，就一定会聊到ES! 如果面试官问你第一个问题，确实一般都会问你 es 的分布式架构设计能介绍一下么？就看看你对分布式搜索引擎架构的一个基本理解。 3 详解 ES的设计理念就是分布式搜索引擎，底层其实还是基于 lucene 的.核心思
2019-06-25

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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
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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。

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