在当今的企业应用程序开发中，与数据库进行交互是至关重要的一环。Spring框架为我们提供了多种方式来简化数据库访问，其中之一就是Spring JdbcTemplate。
Spring Boot 处理百万级别的数据量时，常见的挑战包括内存溢出（OOM）、性能低下、数据库连接管理等问题。以下是一些解决策略和相应的代码示例概要： 1. 导出百万级数据 - 分页查询 + 流式处理： - 使用`ResultSet`的流式API或者JPA/Hibernate的分页查询，逐页读取数据，避免一次性加载所有数据到内存。 // JPA分页查询示例 Pageable pageable = PageRequest.of(pageNumber, pageSize); Page<T> dataPage = repository.findAll(pageable); // JDBC流式查询示例（假设使用JdbcTemplate） jdbcTemplate.query(sql, (rs, rowNum) -> { // 处理每一行数据，立即写出到OutputStream或Writer // 不积累在内存中 }, params...);
在这篇文章中，我们对信道分发器本身作一个深入的了解，首先来看看它具有哪些可供扩展的组件，以及我们可以针对信道分发器对WCF实现哪些可能的扩展。 目录： ErrorHandler & ServiceThrottle ChannelInitializer IncludeExceptionDetailInFaults ManualAddressing MaxPendingReceives ReceiveSynchronously
Apache Kafka 从 0.11.0 开始，支持了一个非常大的 feature，就是对事务性的支持，在 Kafka 中关于事务性，是有三种层面上的含义：一是幂等性的支持；二是事务性的支持；三是 Kafka Streams 的 exactly once 的实现，关于 Kafka 事务性系列的文章我们只重点关注前两种层面上的事务性，与 Kafka Streams 相关的内容暂时不做讨论。社区从开始讨论事务性，前后持续近半年时间，相关的设计文档有六十几页（参考 Exactly Once Delivery and Transactional Messaging in Kafka）。事务性这部分的实现也是非常复杂的，之前 Producer 端的代码实现其实是非常简单的，增加事务性的逻辑之后，这部分代码复杂度提高了很多，本篇及后面几篇关于事务性的文章会以 2.0.0 版的代码实现为例，对这部分做了一下分析：
欢迎来到数据库的奇妙世界，在这里，我们将一同揭开Spring框架中JdbcTemplate的神秘面纱。JdbcTemplate是Spring提供的一个简化数据库操作的工具，它为我们提供了一种轻松驾驭数据库的魔法。本篇博客将详细解释JdbcTemplate的基本使用，适合刚刚接触Spring的童鞋们，让你轻松驾驭数据库的魔法世界。
Spout和Bolt Spout [ITransactionalSpout][<T>]，同****BaseTransactionalSpout****<T>****，普通事务****Spout [IPartitionedTransactionalSpout<T>]，同****BasePartitionedTransactionalSpout****<T>****，分区事务****Spout [IOpaquePartitionedTransactionalSpout][<T>]：同****BaseOpaq
这篇文章主要讲述 Kafka 事务性的实现，这部分的实现要比幂等性的实现复杂一些，幂等性实现是事务性实现的基础，幂等性提供了单会话单 Partition Exactly-Once 语义的实现，正是因为 Idempotent Producer 不提供跨多个 Partition 和跨会话场景下的保证，因此，我们是需要一种更强的事务保证，能够原子处理多个 Partition 的写入操作，数据要么全部写入成功，要么全部失败，不期望出现中间状态。这就是 Kafka Transactions 希望解决的问题，简单来说就是能够实现 atomic writes across partitions，本文以 Apache Kafka 2.0.0 代码实现为例，深入分析一下 Kafka 是如何实现这一机制的。
SpringJDBC可以理解为对于JDBC的封装使用，简化了不少重复代码并减少了SQL错误问题。一、概述在SpringJDBC模块中，所有的类可以被分到四个单独的包：1）core即核心包，它
据了解，2018年1月，阿里云为虎牙提供了边缘节点服务（ENS）。基于阿里云ENS，可以轻松地将业务模块放到边缘运行，在主播的推流时，实现就近节点进行转码和分发，同时支持了高并发实时弹幕的边缘分发。在获得网络低时延的同时，减少了对中心的压力，节省了30%以上的中心带宽成本，并且实现了边缘节点网络连接小于5毫秒延时，提升了主播上行质量，以及用户成功连接占比等数指标，有效提升了用户观看体验。ENS中最主要的技术就是CDN。
（4）创建 service 类，创建 dao 类，在 dao 注入 jdbcTemplate 对象
业务Mapper接口PorscheMappr通过继承Mapper<T>接口从而获取了一系列的方法，这一系列的方法也不是Mapper<T>接口本身就有的，而是通过继承其他Mapper如BaseMapper<T>、ExampleMapper<T>等，而这些BaseMapper<T>又继承简介继承了SelectOneMapper<T>才获得selectOne方法，因此我们根据实际需要对Mapper<T>进行定制。
前言 在我们做后端服务Dao层开发，特别是大数据批量插入的时候，这时候普通的ORM框架(Mybatis、hibernate、JPA)就无法满足程序对性能的要求了。当然我们又不可能使用原生的JDBC进行操作，那样尽管效率会高，但是复杂度会上升。 综合考虑我们使用Spring中的JdbcTemplate和具名参数namedParameterJdbcTemplate来进行批量操作。 改造前 在开始讲解之前，我们首先来看下之前的JPA是如何批量操作的。 实体类User： public class AppStud
在我们做后端服务Dao层开发，特别是大数据批量插入的时候，这时候普通的ORM框架(Mybatis、hibernate、JPA)就无法满足程序对性能的要求了。当然我们又不可能使用原生的JDBC进行操作，那样尽管效率会高，但是复杂度会上升。
Storm是一个分布式的流处理系统，利用anchor和ack机制保证所有tuple都被成功处理。如果tuple出错，则可以被重传，但是如何保证出错的tuple只被处理一次呢？Storm提供了一套事务性组件Transaction Topology，用来解决这个问题。 Transactional Topology目前已经不再维护，由Trident来实现事务性topology，但是原理相同。 一、一致性事务的设计 Storm如何实现即对tuple并行处理，又保证事务性。本节从简单的事务性实现方法入手，逐步
React 是一个十分庞大的库，由于要同时考虑 ReactDom 和 ReactNative ，还有服务器渲染等，导致其代码抽象化程度很高，嵌套层级非常深，阅读其源码是一个非常艰辛的过程。在学习 React 源码的过程中，给我帮助最大的就是这个系列文章，于是决定基于这个系列文章谈一下自己的理解。本文会大量用到原文中的例子，想体会原汁原味的感觉，推荐阅读原文。
在正常情况下，Producer向Broker投递消息，Broker将消息追加写到对应的流（即某一Topic的某一Partition）中，并向Producer返回ACK信号，表示确认收到。
六，由于这里都是基于自己的测试操作，写法上不满足正规的流程，比如说这里直接在controller层调用了userMapper的方法操作数据库，正常的应该还有一个userService接口的操作，这里简单了一些。
Spring框架对JDBC进行封装,使用JdbcTemplate方便实现对数据库操作
spring的版本为4.1.4(spring3我也用过，就配置信息略有不同，其用法还是一样的)
随着近来越来越多的业务迁移到 Flink 上，对 Flink 作业的准确性要求也随之进一步提高，其中最为关键的是如何在不同业务场景下保证 exactly-once 的投递语义。虽然不少实时系统（e.g. 实时计算/消息队列）都宣称支持 exactly-once，exactly-once 投递似乎是一个已被解决的问题，但是其实它们更多是针对内部模块之间的信息投递，比如 Kafka 生产（producer 到 Kafka broker）和消费（broker 到 consumer）的 exactly-once。而 Flink 作为实时计算引擎，在实际场景业务会涉及到很多不同组件，由于组件特性和定位的不同，Flink 并不是对所有组件都支持 exactly-once（见[1]），而且不同组件实现 exactly-once 的方法也有所差异，有些实现或许会带来副作用或者用法上的局限性，因此深入了解 Flink exactly-once 的实现机制对于设计稳定可靠的架构有十分重要的意义。
今天开始学习我自己总结的 Java-学习路线 中的《Spring-JDBCTemplate》，小简从 0 开始学 Java 知识，并不定期更新所学笔记，期待一年后的蜕变吧！
storm通过保证数据至少被处理一次来保证数据的完整性,由于元祖可以重发,对于一些需要数据精确的场景,可以考虑用storm trident实现。 传统的事物型拓扑中存在几种bolt： 1.1 BasicBolt 这是最基本的Bolt,BasicBolt每次只能处理一个tuple,而且必须等前一个tuple成功处理后下一个tuple才能继续处理,显然效率不高。 1.2 BatchBolt storm的一个优势就是能够批量处理tuple,BatchBolt支持批量处理tuple,每一个batch中的t
NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件，支持netcore/net45/net40，由新生命团队(2002~2020)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
在使用 Laravel 框架时发现框架的模型无法支持批量创建数据和批量修改数据。于是乎就自己封装了一个批量添加和批量修改数据的方法。只需要封装一个基础模型，让该基础模型 extend Model(框架自带的模型)，其他的模型继承你的基础模型即可，全局调用。
上面3种EOS语义有着不同的应用范围，幂等producr只能保证单分区上无重复消息；事务可以保证多分区写入消息的完整性；而流处理EOS保证的是端到端(E2E)消息处理的EOS。用户在使用过程中需要根据自己的需求选择不同的EOS。以下是启用方法：
# Jdbc Template Jdbc Template(概念和准备) Jdbc Template操作数据库(添加) Jdbc Template数据库操作数据库(修改和删除) Jdbc Template数据库操作数据库(查询返回某个值) Jdbc Template数据库操作数据库(查询返回某个对象) Jdbc Template数据库操作数据库(批量操作) # Jdbc Template(概念和准备) 什么是JdbcTemplate Spring框架对JDBC进行封装，使用JdbcTemplate方便
Spring Data 包含对 JDBC 的存储库支持，并将自动为 CrudRepository 上的方法生成 SQL。对于更高级的查询，提供了 @Query 注解。
增加Source个数（使用Tair Dir Source时可增加FileGroups个数）可以增大Source的读取数据的能力。例如：当某一个目录产生的文件过多时需要将这个文件目录拆分成多个文件目录，同时配置好多个Source 以保证Source有足够的能力获取到新产生的数据。 batchSize参数决定Source一次批量运输到Channel的event条数，适当调大这个参数可以提高Source搬运Event到Channel时的性能。
Spring 框架对 jdbc 进行封装， 使用 JdbcTemPlate 方便实现对数据库操作
使用SpringBoot进行db操作引入几个依赖，就可以愉快的玩耍了，这里的db使用mysql，对应的pom依赖如
使用mybatis-plus进行数据库交互，默认开启null不更新设置，在新增数据后，编辑页面将字段值清除后（date类型，int类型，为避免默认值传入，model全部使用包装类型初始化为null）无法将null值更新至数据库
（1）Spring框架对JDBC进行封装，使用JdbcTemplate方便实现对数据库操作
Spring 框架对 JDBC 进行封装，使用 JdbcTemplate 方便实现对数据库操作
环境依然借助前面一篇的配置，链接如： 190407-SpringBoot高级篇JdbcTemplate之数据插入使用姿势详解
EFCore.BulkExtensions 支持 SQLServer, PostgreSQL, MySQL, SQLite.
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四.JdbcTemplate 1.基本概念 什么是 JdbcTemplate? Spring 框架对]DBC 进行封装，使用 JdbcTemplate 方便实现对数据库操作 准备工作 引入相关 jar
JDBCTemplate的批操作一次连接，操作表格里的多条数据，就是批量操作。案例操作批量增加批量修改批量删除一、实体类package com.lanson.pojo;import lombok.AllArgsConstructor;import lombok.Data;import lombok.NoArgsConstructor;import java.io.Serializable;/** * @Author: Lansonli * @Description: MircoMessage:Mark_7
整合jdbc 整合方法 创建项目，选择相关依赖：Spring Web、JDBC API、MySQL Driver 在yaml中配置相关参数 spring: datasource:
其本义是：异步通信时，通信双方时钟允许存在一定误差；同步通信时，双方时钟的允许误差较小。在SAP的系统间的通信过程中，也借用术语同步通信和异步通信，但其主要差异在于调用系统是否需要立即接受返回结果。这两种通信模式各有局限性，不同的应用适用于不同的通信模式。
传统数仓的组织架构是针对离线数据的OLAP（联机事务分析）需求设计的，常用的导入数据方式为采用sqoop或spark定时作业逐批将业务库数据导入数仓。随着数据分析对实时性要求的不断提高，按小时、甚至分钟级的数据同步越来越普遍。由此展开了基于spark/flink流处理机制的（准）实时同步系统的开发。
本文主要讲述springboot提供的声明式的事务管理机制。 一、一些概念 声明式的事务管理是基于AOP的，在springboot中可以通过@Transactional注解的方式获得支持，这种方式的优点是： 1）非侵入式，业务逻辑不受事务管理代码的污染。 2）方法级别的事务回滚，合理划分方法的粒度可以做到符合各种业务场景的事务管理。 本文使用目前最常用的mybatis框架来配置springboot的事务管理机制。下面进入配置方法介绍。 二、springboot mybatis事务配置 1、看一下pom依赖
其实有比 JDBC Template 更好的操作数据库的框架（如 Mybatis），但是 JDBC Template 是基础，有助于我们更好的了解 Spring 中JDBC 操作，所以还是讲解一下。
参考 Nacos 的 nacos-config 子项的 BaseDatabaseOperate 类。
REQUIRED 如果有事务在运行，当前的方法就在这个内运行，否则，就启动另一个事务，并在自己的事务内运行。
一，demo及相关类 1，基本介绍 KafkaProducer是线程安全的，多线程间共享一个实例比共享多个实例更加高效。首先搞一个demo Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 0); props.put("batch.size", 16384); props.put("linge
文章中涉及到的知识都是渐进式的讲解开发，当然如果对之间内容不感兴趣(已经了解)，也可以直接切入本文内容，每一个章节都和之前不会有很强的耦合。
由于每次使用都创建一个JdbcTemplate的新实例，这样的做法效率低下，JdbcTemplate类被设计称为线程安全的，可以可以在IOC容器中声明它的单个实例，并将这个实例注入到所有的DAO实例中。
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