【金融项目】尚融宝项目（四）

6、Alibaba EasyExcel

6.1、EasyExcel简介

6.1.1、Excel导入导出的应用场景

6.1.1.1、数据导入

减轻录入工作量

6.1.1.2、数据导出

统计信息归档

6.1.1.3、数据传输

异构系统之间数据传输

6.1.2、EasyExcel简介

常见excel分析框架：POI、EasyExcel

6.1.2.1、官方网站

https://github.com/alibaba/easyexcel

快速开始：https://www.yuque.com/easyexcel/doc/easyexcel

6.1.2.2、EasyExcel特点

• Java领域解析、生成Excel比较有名的框架有Apache poi、jxl等。但他们都存在一个严重的问题就是非常的耗内存。如果你的系统并发量不大的话可能还行，但是一旦并发上来后一定会OOM或者JVM频繁的full gc。
• EasyExcel是阿里巴巴开源的一个excel处理框架，以使用简单、节省内存著称。EasyExcel能大大减少占用内存的主要原因是在解析Excel时没有将文件数据一次性全部加载到内存中，而是从磁盘上一行行读取数据，逐个解析。
• EasyExcel采用一行一行的解析模式，并将一行的解析结果以观察者的模式通知处理（AnalysisEventListener）。

6.2、读写Excel

6.2.1、创建项目

6.2.1.1、创建一个普通的maven项目

项目名：alibaba-easyexcel

6.2.1.2、pom中引入xml相关依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>easyexcel</artifactId>
        <version>2.1.7</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
        <version>1.7.5</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.xmlbeans</groupId>
        <artifactId>xmlbeans</artifactId>
        <version>3.1.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <version>1.18.12</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
    </dependency>
</dependencies>

6.2.2、写

6.2.2.1、创建实体类

package com.atguigu.easyexcel.dto;
@Data
public class ExcelStudentDTO {
    @ExcelProperty("姓名")
    private String name;
    @ExcelProperty("生日")
    private Date birthday;
    @ExcelProperty("薪资")
    private Double salary;
}

6.2.2.2、最简单的写

package com.atguigu.easyexcel;
public class ExcelWriteTest {
    @Test
    public void simpleWriteXlsx() {
        String fileName = "d:/excel/simpleWrite.xlsx"; //需要提前新建目录
        // 这里 需要指定写用哪个class去写，然后写到第一个sheet，名字为模板 然后文件流会自动关闭
        EasyExcel.write(fileName, ExcelStudentDTO.class).sheet("模板").doWrite(data());
    }
    
    //辅助方法
    private List<ExcelStudentDTO> data(){
        List<ExcelStudentDTO> list = new ArrayList<>();
        //算上标题，做多可写65536行
        //超出：java.lang.IllegalArgumentException: Invalid row number (65536) outside allowable range (0..65535)
        for (int i = 0; i < 65535; i++) {
            ExcelStudentDTO data = new ExcelStudentDTO();
            data.setName("Helen" + i);
            data.setBirthday(new Date());
            data.setSalary(123456.1234);
            list.add(data);
        }
        return list;
    }
}

6.2.3.3、不同版本的写

@Test
public void simpleWriteXls() {
    String fileName = "d:/excel/simpleWrite.xls";
    // 如果这里想使用03 则 传入excelType参数即可
    EasyExcel.write(fileName, ExcelStudentDTO.class).excelType(ExcelTypeEnum.XLS).sheet("模板").doWrite(data());
}

6.2.2.4、写入大数据量

xls 版本的Excel最多一次可写0 …65535行

xlsx 版本的Excel最多一次可写0…1048575行

6.2.3、读

6.2.3.1、参考文档

https://www.yuque.com/easyexcel/doc/read

6.2.3.2、创建监听器

package com.atguigu.easyexcel.listener;
@Slf4j
public class ExcelStudentDTOListener extends AnalysisEventListener<ExcelStudentDTO> {
    
    /**
     * 这个每一条数据解析都会来调用
     */
    @Override
    public void invoke(ExcelStudentDTO data, AnalysisContext context) {
        log.info("解析到一条数据:{}", data);
    }
    /**
     * 所有数据解析完成了 都会来调用
     */
    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        log.info("所有数据解析完成！");
    }
}

6.2.3.3、测试用例

package com.atguigu.easyexcel;
public class ExcelReadTest {
    /**
     * 最简单的读
     */
    @Test
    public void simpleReadXlsx() {
        String fileName = "d:/excel/simpleWrite.xlsx";
        // 这里默认读取第一个sheet
        EasyExcel.read(fileName, ExcelStudentDTO.class, new ExcelStudentDTOListener()).sheet().doRead();
    }
    @Test
    public void simpleReadXls() {
        String fileName = "d:/excel/simpleWrite.xls";
        EasyExcel.read(fileName, ExcelStudentDTO.class, new ExcelStudentDTOListener()).excelType(ExcelTypeEnum.XLS).sheet().doRead();
    }
}

7、数据字典

7.1、数据字典的设计

7.1.1、需求

7.1.2、什么是数据字典

何为数据字典？数据字典负责管理系统常用的分类数据或者一些固定数据，例如：省市区三级联动数据、民族数据、行业数据、学历数据等，数据字典帮助我们方便的获取和适用这些通用数据。

7.1.3、数据字典的设计

• parent_id：上级id，通过id与parent_id构建上下级关系，例如：我们要获取所有行业数据，那么只需要查询parent_id=20000的数据
• name：名称，例如：填写用户信息，我们要select标签选择民族，“汉族”就是数据字典的名称
• value：值，例如：填写用户信息，我们要select标签选择民族，“1”（汉族的标识）就是数据字典的值
• dict_code：编码，编码是我们自定义的，全局唯一，例如：我们要获取行业数据，我们可以通过parent_id获取，但是parent_id是不确定的，所以我们可以根据编码来获取行业数据

7.2、Excel数据批量导入

7.2.1、后端接口

7.2.1.1、添加依赖

core中添加如下依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>easyexcel</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.xmlbeans</groupId>
    <artifactId>xmlbeans</artifactId>
</dependency>

7.2.1.2、创建Excel实体类

package com.atguigu.srb.core.pojo.dto;

@Data
public class ExcelDictDTO {
    @ExcelProperty("id")
    private Long id;
    @ExcelProperty("上级id")
    private Long parentId;
    @ExcelProperty("名称")
    private String name;
    @ExcelProperty("值")
    private Integer value;
    @ExcelProperty("编码")
    private String dictCode;
}

7.2.1.3、创建监听器

package com.atguigu.srb.core.listener;

@Slf4j
//@AllArgsConstructor //全参
@NoArgsConstructor //无参
public class ExcelDictDTOListener extends AnalysisEventListener<ExcelDictDTO> {
    /**
     * 每隔5条存储数据库，实际使用中可以3000条，然后清理list ，方便内存回收
     */
    private static final int BATCH_COUNT = 5;
    List<ExcelDictDTO> list = new ArrayList();
    private DictMapper dictMapper;
    //传入mapper对象
    public ExcelDictDTOListener(DictMapper dictMapper) {
        this.dictMapper = dictMapper;
    }
    /**
     *遍历每一行的记录
     * @param data
     * @param context
     */
    @Override
    public void invoke(ExcelDictDTO data, AnalysisContext context) {
        log.info("解析到一条记录: {}", data);
        list.add(data);
        // 达到BATCH_COUNT了，需要去存储一次数据库，防止数据几万条数据在内存，容易OOM
        if (list.size() >= BATCH_COUNT) {
            saveData();
            // 存储完成清理 list
            list.clear();
        }
    }
    /**
     * 所有数据解析完成了 都会来调用
     */
    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        // 这里也要保存数据，确保最后遗留的数据也存储到数据库
        saveData();
        log.info("所有数据解析完成！");
    }
    /**
     * 加上存储数据库
     */
    private void saveData() {
        log.info("{}条数据，开始存储数据库！", list.size());
        dictMapper.insertBatch(list);  //批量插入
        log.info("存储数据库成功！");
    }
}

7.2.1.4、Mapper层批量插入

接口：DictMapper

void insertBatch(List<ExcelDictDTO> list);

xml：DictMapper.xml

<insert id="insertBatch">
    insert into dict (
    id ,
    parent_id ,
    name ,
    value ,
    dict_code
    ) values
    <foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
        (
        #{item.id} ,
        #{item.parentId} ,
        #{item.name} ,
        #{item.value} ,
        #{item.dictCode}
        )
    </foreach>
</insert>

7.2.1.5、Service层创建监听器实例

接口 DictService

void importData(InputStream inputStream);

实现：DictServiceImpl

注意：此处添加了事务处理，默认情况下rollbackFor = RuntimeException.class

@Transactional(rollbackFor = {Exception.class})
@Override
public void importData(InputStream inputStream) {
    // 这里 需要指定读用哪个class去读，然后读取第一个sheet 文件流会自动关闭
    EasyExcel.read(inputStream, ExcelDictDTO.class, new ExcelDictDTOListener(baseMapper)).sheet().doRead();
    log.info("importData finished");
}

7.2.1.6、Controller层接收客户端上传

AdminDictController

package com.atguigu.srb.core.controller.admin;

@Api(tags = "数据字典管理")
@RestController
@RequestMapping("/admin/core/dict")
@Slf4j
@CrossOrigin
public class AdminDictController {
    @Resource
    private DictService dictService;
    @ApiOperation("Excel批量导入数据字典")
    @PostMapping("/import")
    public R batchImport(
            @ApiParam(value = "Excel文件", required = true)
            @RequestParam("file") MultipartFile file) {
        try {
            InputStream inputStream = file.getInputStream();
            dictService.importData(inputStream);
            return R.ok().message("批量导入成功");
        } catch (Exception e) {
            //UPLOAD_ERROR(-103, "文件上传错误"),
            throw new BusinessException(ResponseEnum.UPLOAD_ERROR, e);
        }
    }
}

7.2.1.7、添加mapper发布配置

注意：因为maven工程在默认情况下src/main/java目录下的所有资源文件是不发布到target目录下的，因此我们需要在pom.xml中添加xml配置文件发布配置

<build>
    <!-- 项目打包时会将java目录中的*.xml文件也进行打包 -->
    <resources>
        <resource>
            <directory>src/main/java</directory>
            <includes>
                <include>**/*.xml</include>
            </includes>
            <filtering>false</filtering>
        </resource>
    </resources>
</build>

7.2.1.8、Swagger测试接口

7.2.2、前端调用

7.2.2.1、创建页面组件

创建 src/views/core/dict/list.vue

<template>
  <div class="app-container">
    
  </div>
</template>
<script>
export default {
  
}
</script>

7.2.2.2、配置路由

{
    path: '/core',
    component: Layout,
    redirect: '/core/dict/list',
    name: 'coreDict',
    meta: { title: '系统设置', icon: 'el-icon-setting' },
    alwaysShow: true,
    children: [
      {
        path: 'dict/list',
        name: '数据字典',
        component: () => import('@/views/core/dict/list'),
        meta: { title: '数据字典' }
      }
    ]
},

7.2.2.3、实现数据导入

<template>
  <div class="app-container">
    <div style="margin-bottom: 10px;">
      <el-button
        @click="dialogVisible = true"
        type="primary"
        size="mini"
        icon="el-icon-download"
      >
        导入Excel
      </el-button>
    </div>
    <el-dialog title="数据字典导入" :visible.sync="dialogVisible" width="30%">
      <el-form>
        <el-form-item label="请选择Excel文件">
          <el-upload
            :auto-upload="true"
            :multiple="false"
            :limit="1"
            :on-exceed="fileUploadExceed"
            :on-success="fileUploadSuccess"
            :on-error="fileUploadError"
            :action="BASE_API + '/admin/core/dict/import'"
            name="file"
            accept="application/vnd.ms-excel,application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
          >
            <el-button size="small" type="primary">点击上传</el-button>
          </el-upload>
        </el-form-item>
      </el-form>                                                                                                                                                                                           
      <div slot="footer" class="dialog-footer">
        <el-button @click="dialogVisible = false">
          取消
        </el-button>
      </div>
    </el-dialog>
  </div>
</template>
<script>
export default {
  // 定义数据
  data() {
    return {
      dialogVisible: false, //文件上传对话框是否显示
      BASE_API: process.env.VUE_APP_BASE_API //获取后端接口地址
    }
  },
  methods: {
    // 上传多于一个文件时
    fileUploadExceed() {
      this.$message.warning('只能选取一个文件')
    },
    //上传成功回调
    fileUploadSuccess(response) {
      if (response.code === 0) {
        this.$message.success('数据导入成功')
        this.dialogVisible = false
      } else {
        this.$message.error(response.message)
      }
    },
    //上传失败回调
    fileUploadError(error) {
      this.$message.error('数据导入失败')
    }
  }
}
</script>

7.3、Excel数据批量导出

7.3.1、后端接口

7.3.1.1、Service层解析Excel数据

接口：DictService

List<ExcelDictDTO> listDictData();

实现：DictServiceImpl

@Override
public List<ExcelDictDTO> listDictData() {
    List<Dict> dictList = baseMapper.selectList(null);
    //创建ExcelDictDTO列表，将Dict列表转换成ExcelDictDTO列表
    ArrayList<ExcelDictDTO> excelDictDTOList = new ArrayList<>(dictList.size());
    dictList.forEach(dict -> {
        ExcelDictDTO excelDictDTO = new ExcelDictDTO();
        BeanUtils.copyProperties(dict, excelDictDTO);
        excelDictDTOList.add(excelDictDTO);
    });
    return excelDictDTOList;
}

7.3.1.2、Controller层接收客户端请求

@ApiOperation("Excel数据的导出")
@GetMapping("/export")
public void export(HttpServletResponse response){
    
    try {
        // 这里注意 有同学反应使用swagger 会导致各种问题，请直接用浏览器或者用postman
        response.setContentType("application/vnd.ms-excel");
        response.setCharacterEncoding("utf-8");
        // 这里URLEncoder.encode可以防止中文乱码 当然和easyexcel没有关系
        String fileName = URLEncoder.encode("mydict", "UTF-8").replaceAll("\\+", "%20");
        response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename*=utf-8''" + fileName + ".xlsx");
        EasyExcel.write(response.getOutputStream(), ExcelDictDTO.class).sheet("数据字典").doWrite(dictService.listDictData());
    } catch (IOException e) {
        //EXPORT_DATA_ERROR(104, "数据导出失败"),
        throw  new BusinessException(ResponseEnum.EXPORT_DATA_ERROR, e);
    }    
}

7.3.2、前端调用

7.3.2.1、页面添加导出按钮

<el-button
    @click="exportData"
    type="primary"
    size="mini"
    icon="el-icon-upload2" >导出Excel</el-button>

7.3.2.2、添加导出方法

//Excel数据导出
exportData() {
    window.location.href = this.BASE_API + '/admin/core/dict/export'
}

7.4、数据字典列表展示

7.4.1、后端接口

7.4.1.1、实体类添加属性

Dict中添加属性

@ApiModelProperty(value = "是否包含子节点")
@TableField(exist = false)//在数据库表中忽略此列
private boolean hasChildren;

7.4.1.2、Service层实现数据查询

接口：DictService

List<Dict> listByParentId(Long parentId);

实现：DictServiceImpl

@Override
public List<Dict> listByParentId(Long parentId) {
    List<Dict> dictList = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<Dict>().eq("parent_id", parentId));
    dictList.forEach(dict -> {
        //如果有子节点，则是非叶子节点
        boolean hasChildren = this.hasChildren(dict.getId());
        dict.setHasChildren(hasChildren);
    });
    return dictList;
}
/**
     * 判断该节点是否有子节点
     */
private boolean hasChildren(Long id) {
    QueryWrapper<Dict> queryWrapper = new QueryWrapper<Dict>().eq("parent_id", id);
    Integer count = baseMapper.selectCount(queryWrapper);
    if(count.intValue() > 0) {
        return true;
    }
    return false;
}

7.4.1.3、Controller层接收前端请求

@ApiOperation("根据上级id获取子节点数据列表")
@GetMapping("/listByParentId/{parentId}")
public R listByParentId(
    @ApiParam(value = "上级节点id", required = true)
    @PathVariable Long parentId) {
    List<Dict> dictList = dictService.listByParentId(parentId);
    return R.ok().data("list", dictList);
}

7.4.2、前端调用

7.4.2.1、api

创建 src/api/core/dict.js

import request from '@/utils/request'
export default {
  listByParentId(parentId) {
    return request({
      url: `/admin/core/dict/listByParentId/${parentId}`,
      method: 'get'
    })
  }
}

7.4.2.2、组件脚本

定义data

list: [], //数据字典列表

生命周期函数

created() {
    this.fetchData()
},

获取数据的方法

import dictApi from '@/api/core/dict'

// 调用api层获取数据库中的数据
fetchData() {
  dictApi.listByParentId(1).then(response => {
    this.list = response.data.list
  })
},
// 延迟加载子节点
load(tree, treeNode, resolve) {
  dictApi.listByParentId(tree.id).then((response) => {
      // 负责将子节点数据展示在展开的列表中
      resolve(response.data.list)
  })
},

7.4.2.3、组件模板

<el-table :data="list" border row-key="id" lazy :load="load">
    <el-table-column label="名称" align="left" prop="name" />
    <el-table-column label="编码" prop="dictCode" />
    <el-table-column label="值" align="left" prop="value" />
</el-table>

7.4.2.4、流程优化

数据导入后刷新页面的数据列表

//上传成功回调
fileUploadSuccess(response) {
    if (response.code === 0) {
        this.$message.success('数据导入成功')
        this.dialogVisible = false
        this.fetchData()
    } else {
        this.$message.error(response.message)
    }
},

8、Redis缓存

8.1、集成Redis缓存

8.1.1、简介

8.1.1.1、场景

由于数据字典的变化不是很频繁，而且系统对数据字典的访问较频繁，所以我们有必要把数据字典的数据存入缓存，减少数据库压力和提高访问速度。这里，我们使用Redis作为系统的分布式缓存中间件。

8.1.1.2、RedisTemplate

在Spring Boot项目中中，默认集成Spring Data Redis，Spring Data Redis针对Redis提供了非常方便的操作模版RedisTemplate，并且可以进行连接池自动管理。

8.1.2、引入Redis

8.1.2.1、项目中集成Redis

service-base模块中添加redis依赖，Spring Boot 2.0以上默认通过commons-pool2连接池连接Redis

<!-- spring boot redis缓存引入 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- 缓存连接池-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
<!-- redis 存储 json序列化 -->
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.datatype</groupId>
    <artifactId>jackson-datatype-jsr310</artifactId>
</dependency>

8.1.2.2、添加Redis连接配置

service-core 的 application.yml 中添加如下配置

#spring: 
  redis:
    host: 192.168.100.100
    port: 6379
    database: 0
    password: 123456 #默认为空
    timeout: 3000ms #最大等待时间，超时则抛出异常，否则请求一直等待
    lettuce:
      pool:
        max-active: 20  #最大连接数，负值表示没有限制，默认8
        max-wait: -1    #最大阻塞等待时间，负值表示没限制，默认-1
        max-idle: 8     #最大空闲连接，默认8
        min-idle: 0     #最小空闲连接，默认0

8.1.2.3、启动Redis服务

远程连接Linux服务器（也可以直接使用本地Redis服务）

#启动服务
cd /usr/local/redis-5.0.7
bin/redis-server redis.conf

8.1.3、测试RedisTemplate

8.1.3.1、存值测试

test中创建测试类RedisTemplateTests

package com.atguigu.srb.core;

@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class RedisTemplateTests {
    @Resource
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Resource
    private DictMapper dictMapper;
    @Test
    public void saveDict(){
        Dict dict = dictMapper.selectById(1);
        //向数据库中存储string类型的键值对, 过期时间5分钟
        redisTemplate.opsForValue().set("dict", dict, 5, TimeUnit.MINUTES);
    }
}

发现RedisTemplate默认使用了JDK的序列化方式存储了key和value

8.1.3.2、Redis配置文件

service-base 中添加RedisConfig，我们可以在这个配置文件中配置Redis序列化方案

package com.atguigu.srb.base.config;

@Configuration
public class RedisConfig {
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        //首先解决key的序列化方式
        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
        redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
        //解决value的序列化方式
        Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
        //序列化时将类的数据类型存入json，以便反序列化的时候转换成正确的类型
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        //objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        objectMapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        // 解决jackson2无法反序列化LocalDateTime的问题
        objectMapper.disable(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS);
        objectMapper.registerModule(new JavaTimeModule());
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        return redisTemplate;
    }
}

再次测试，key使用了字符串存储，value使用了json存储

8.1.3.3、取值测试

@Test
public void getDict(){
    Dict dict = (Dict)redisTemplate.opsForValue().get("dict");
    System.out.println(dict);
}

8.2、使用缓存获取数据

将数据字典存入Redis

DictServiceImpl

注意：当redis服务器宕机时，我们不要抛出异常，要正常的执行后面的流程，使业务可以正常的运行

@Resource
private RedisTemplate redisTemplate;
@Override
public List<Dict> listByParentId(Long parentId) {
    //先查询redis中是否存在数据列表
    List<Dict> dictList = null;
    try {
        dictList = (List<Dict>)redisTemplate.opsForValue().get("srb:core:dictList:" + parentId);
        if(dictList != null){
            log.info("从redis中取值");
            return dictList;
        }
    } catch (Exception e) {
        log.error("redis服务器异常：" + ExceptionUtils.getStackTrace(e));//此处不抛出异常，继续执行后面的代码
    }
    log.info("从数据库中取值");
    dictList = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<Dict>().eq("parent_id", parentId));
    dictList.forEach(dict -> {
        //如果有子节点，则是非叶子节点
        boolean hasChildren = this.hasChildren(dict.getId());
        dict.setHasChildren(hasChildren);
    });
    //将数据存入redis
    try {
        redisTemplate.opsForValue().set("srb:core:dictList:" + parentId, dictList, 5, TimeUnit.MINUTES);
        log.info("数据存入redis");
    } catch (Exception e) {
        log.error("redis服务器异常：" + ExceptionUtils.getStackTrace(e));//此处不抛出异常，继续执行后面的代码
    }
    return dictList;
}

本文章参考B站 尚硅谷《尚融宝》Java微服务分布式金融项目，仅供个人学习使用，部分内容为本人自己见解，与尚硅谷无关。