DataTable 组件 API 文档
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ 组件概述
高性能数据表格组件，支持自定义列渲染、分页控制和行交互，适用于管理系统数据展示场景。
接口定义
interface DataTableProps {
columns: ColumnConfig[];
dataSource: any[];
pagination?: PaginationConfig;
onRowClick?: (record: any) => void;
loading?: boolean;
}
interface ColumnConfig {
key: string;
title: string;
render?: (value: any, record: any) => React.ReactNode;
}
interface PaginationConfig {
pageSize?: number;
current?: number;
total?: number;
onChange?: (page: number) => void;
}
属性说明
| 属性名 | 类型 | 默认值 | 必填 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| columns | ColumnConfig[] | - | 是 | 表格列配置 |
| dataSource | any[] | - | 是 | 表格数据源 |
| pagination | PaginationConfig | {pageSize: 10} | 否 | 分页配置 |
| onRowClick | Function | undefined | 否 | 行点击事件处理器 |
| loading | boolean | false | 否 | 是否显示加载状态 |
方法示例
基础用法
import DataTable from './DataTable';
const App = () => {
const columns = [
{ key: 'name', title: '姓名' },
{ key: 'age', title: '年龄' },
{
key: 'action',
title: '操作',
render: (_, record) => (
<button onClick={() => handleEdit(record.id)}>编辑</button>
)
}
];
const dataSource = [
{ id: 1, name: '张三', age: 28 },
{ id: 2, name: '李四', age: 32 }
];
return (
<DataTable
columns={columns}
dataSource={dataSource}
pagination={{
total: 100,
onChange: (page) => console.log('页码变更:', page)
}}
onRowClick={(record) => console.log('点击行:', record)}
/>
);
};
注意事项
- columns 配置中 key 必须唯一，且与 dataSource 中的字段对应
- 大量数据（>1000条）建议开启虚拟滚动
- render 函数中避免使用复杂计算，可能影响表格性能
- pagination.total 不设置时将隐藏分页控件
常见问题
Q: 如何实现表头排序功能？
A: 目前组件未内置排序功能，可通过监听表头点击事件结合 dataSource 排序实现
Q: 如何自定义加载状态样式？
A: 可通过覆盖 .data-table-loading 类的 CSS 样式实现
### 5. 调试与问题修复
**任务**：诊断并修复以下Java代码中的并发问题
```java
// 问题代码
public class CounterService {
private int count = 0;
public void increment() {
count++;
}
public int getCount() {
return count;
}
// 测试代码
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
CounterService counter = new CounterService();
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
// 10个线程各增加1000次计数
for (int i = 0; i < 10; i++) {
executor.submit(() -> {
for (int j = 0; j < 1000; j++) {
counter.increment();
}
});
}
executor.shutdown();
executor.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
System.out.println("最终计数: " + counter.getCount()); // 预期10000，实际随机
}
}
// Qwen2.5-Coder提供的修复方案及分析
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
/**
* 线程安全的计数器服务
*
* 问题诊断:
* 1. 原始代码问题: count++操作不是原子操作，包含读取-修改-写入三个步骤
* 2. 并发场景下，多个线程可能同时读取到相同的count值并进行修改
* 3. 导致最终计数远低于预期值(10000)
*
* 修复方案对比:
* 1. synchronized方法: 简单但性能较低(约5000 TPS)
* 2. ReentrantLock: 灵活但代码复杂度高
* 3. AtomicInteger: 最佳方案，无锁CAS操作(约200000 TPS)
*/
public class ThreadSafeCounterService {
// 使用AtomicInteger保证原子操作
private final AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
/**
* 原子递增计数
* 使用CAS(Compare-And-Swap)操作保证线程安全
*/
public void increment() {
count.incrementAndGet();
}
/**
* 获取当前计数
* @return 当前计数值
*/
public int getCount() {
return count.get();
}
/**
* 批量递增计数
* @param n 递增数量
*/
public void incrementBy(int n) {
count.addAndGet(n);
}
/**
* 重置计数为0
*/
public void reset() {
count.set(0);
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ThreadSafeCounterService counter = new ThreadSafeCounterService();
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
// 10个线程各增加1000次计数
for (int i = 0; i < 10; i++) {
executor.submit(() -> {
for (int j = 0; j < 1000; j++) {
counter.increment();
}
});
}
executor.shutdown();
executor.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
System.out.println("最终计数: " + counter.getCount()); // 始终为10000
// 性能优化建议: 高并发场景下使用批量递增减少CAS操作次数
// counter.incrementBy(1000); // 单次调用替代1000次increment()
}
}
性能优化：从毫秒到微秒的极致追求
vLLM加速部署方案
# 安装vLLM
pip install vllm==0.4.2
# 启动vLLM服务
python -m vllm.entrypoints.api_server \
--model . \
--quantization awq \
--dtype half \
--api-key token-abc123 \
--host 0.0.0.0 \
--port 8000 \
--max_num_batched_tokens 8192 \
--max_num_seqs 256
API调用示例：
import requests
import json
def query_vllm(prompt, max_tokens=512):
url = "http://localhost:8000/generate"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer token-abc123"
}
payload = {
"prompt": f"<|im_start|>system\nYou are a helpful coding assistant.<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{prompt}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n",
"max_tokens": max_tokens,
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.8,
"repetition_penalty": 1.1
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
return response.json()["text"][0]
性能测试对比
| 部署方式 | 平均响应时间 | 每秒处理请求 | 最大并发数 | 显存占用 |
|---|---|---|---|---|
| 原生Transformers | 850ms | 1.2 req/s | 1-2 | 3.5GB |
| vLLM部署 | 120ms | 8.3 req/s | 16 | 4.2GB |
| vLLM + PagedAttention | 85ms | 11.8 req/s | 32 | 4.5GB |
企业级应用：构建智能编码助手系统
系统架构设计
功能扩展模块
- 代码知识库集成
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA
# 初始化向量数据库
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
db = FAISS.load_local("code_knowledge_base", embeddings)
# 构建检索增强生成链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=qwen_model,
chain_type="stuff",
retriever=db.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}),
return_source_documents=True
)
# 使用示例
def code_qa(query):
result = qa_chain({"query": query})
return {
"answer": result["result"],
"sources": [doc.metadata["source"] for doc in result["source_documents"]]
}
- 实时协作编码
# 协作编辑会话管理
class CollaborativeSession:
def __init__(self, session_id, user_ids):
self.session_id = session_id
self.user_ids = user_ids
self.code_context = ""
self.edit_history = []
self.lock = threading.Lock()
def update_context(self, code_snippet, user_id):
"""更新代码上下文并记录编辑历史"""
with self.lock:
timestamp = time.time()
self.edit_history.append({
"user_id": user_id,
"code": code_snippet,
"timestamp": timestamp
})
self.code_context = code_snippet
def get_assistant_suggestion(self):
"""基于当前上下文获取编码建议"""
prompt = f"""作为协作编码助手，请基于以下代码上下文提供改进建议:
{self.code_context}
建议应包括:
1. 性能优化点
2. 潜在bug风险
3. 代码风格改进
4. 最佳实践建议
"""
return generate_code_completion(prompt)创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
