java

本文介绍Java8中利用CompletableFuture实现异步任务处理的方法,包括如何使用Builder模式创建对象、Predicate接口的功能及ConcurrentReferenceHashMap在Spring框架中的应用。

Java8通用Builder创建对象 来自 https://blog.youkuaiyun.com/zhou_fan_xi/article/details/104015465

Java探针-Java Agent技术-阿里面试题 来自 https://www.cnblogs.com/aspirant/p/8796974.html

java8 Predicate https://blog.youkuaiyun.com/w605283073/article/details/89410918

循环次数

int cycleTime = (listSize + singleInsertMaxCount - 1) / singleInsertMaxCount https://blog.youkuaiyun.com/yuzhic/article/details/1896878

ConcurrentReferenceHashMap 好像具有concurretnhashmap和weakhashmap的特点,该类来自spring,在spring中做缓存用的 comparator https://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3324788.html https://blog.youkuaiyun.com/u012250875/article/details/55126531 Arrays.parallelSort();按照自定义的比较方式来排序 String.compareTo(按字母排序)

private static final ExecutorService EXECUTOR_SERVICE = Executors.newFixedThreadPool(5, THREAD_FACTORY_BUILDER.build()); public static void getAndProcessStaticsAggResult(String timeStamp) { RUNLOG.info(LogInfoHelper.buildRunLog(), "start aggs CDN_STATISTICS log with timeStamp: {}", timeStamp); List completableFutureList = new ArrayList<>(); //1、聚合CN_statistics日志 completableFutureList.add(CompletableFuture.supplyAsync(()-> EsClientUtil.queryAndProcessStaticsData("CN_statistics", timeStamp, VQEConstant.CN_STATICTIS, false, VQEConstant.UM_INDEX_STATICTIS, VQEConstant.STATICTIS_TYPE), EXECUTOR_SERVICE)); //2、聚合CN_total_httpcode日志 completableFutureList.add(CompletableFuture.supplyAsync(() -> EsClientUtil.queryAndProcessStaticsData("CN_total_httpcode", timeStamp, VQEConstant.CN_TOTAL_HTTPCODE, true, VQEConstant.UM_INDEX_STATICTIS, VQEConstant.STATICTIS_TYPE), EXECUTOR_SERVICE)); //3、聚合CN_domain_httpcode日志 completableFutureList.add(CompletableFuture.supplyAsync(() ->EsClientUtil.queryAndProcessStaticsData("CN_domain_httpcode", timeStamp, VQEConstant.CN_DOMAIN_HTTPCODE, true, VQEConstant.UM_INDEX_STATICTIS, VQEConstant.STATICTIS_TYPE), EXECUTOR_SERVICE)); //4、聚合CN_flow日志 completableFutureList.add(CompletableFuture.supplyAsync(() ->EsClientUtil.queryAndProcessStaticsData("CN_flow", timeStamp, VQEConstant.CN_FLOW, false, VQEConstant.UM_INDEX_STATICTIS, VQEConstant.STATICTIS_TYPE), EXECUTOR_SERVICE)); //5、聚合CN_request_hit日志 completableFutureList.add(CompletableFuture.supplyAsync(() ->EsClientUtil.queryAndProcessStaticsData("CN_request_hit", timeStamp, VQEConstant.CN_REQUEST_HIT, false, VQEConstant.UM_INDEX_STATICTIS, VQEConstant.STATICTIS_TYPE), EXECUTOR_SERVICE)); CompletableFuture[] futures = new CompletableFuture[5]; // 等待所有异步任务执行完毕 CompletableFuture.allOf(completableFutureList.toArray(futures)).join(); RUNLOG.info(LogInfoHelper.buildRunLog(), "end aggs CDN_STATISTICS log with timeStamp: {}, will delete data in es!", timeStamp); //6、删除该时间段内数据 EsClientUtil.deleteByTimeStamp(timeStamp, VQEConstant.UM_INDEX_STATICTIS, VQEConstant.STATICTIS_TYPE); }

Optional beans = xxx; if(!beans.isPresent()){//这里只判断了list是否为null,并未判断size为零的情况。

}

MapUtils.isEmpty Collections.emptyList()

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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