本周突破了CAS-Acegi整合,dwr,JFreechart,JasperReport

本周解决了多个技术难题:实现在不同服务器间单点登录并从数据库获取权限;URL授权配置转移至数据库;利用JFreechart实现图表展示;通过dwr简化前后端交互;使用ireport2.0.3解决中文PDF报表问题。

本周在项目中解决的问题真是不少,因此大发感慨,如果工资的增长速度能跟技术的增长速度就好了.本周主要完成的工作如下:

(1) 上周末在同一机器上实现了Cas服务器和两个基于Acegi的Web应用的单点登录,本周一在生产环境上部署Cas和一个Acegi的Web应用,并在另一台机器上部署另一个Acegi的Web应用,两个Acegi Web应用之间实现单点登录,登录成功后能从数据库中获得Acegi权限集合.要点:Cas所在主机生成的server.crt和.keystore需要在另一台机器上使用.

(2)acegi应用的 URL的授权不用再配置文件中改了,可以存储到数据库中了.

(3)周二开始研究JFreechart,从JFreechart的网站上下了一个超牛的Demo,里面有如此全面的图表和例子代码,因此很轻松地实现了一个可展示各种图表的Servlet.例子中还有段代码可将图表存储为PDF,只可惜中文的支持还没调通.

(4)周三研究了dwr,发现这个玩意的功能太有意思了,居然能很轻松地通过声明(dwr.xml)和回调的方式在js中调用java代码,还可以调用各种Web框架的action层,于是将一些公用类和Spring接口都加到dwr.xml,看来前台和后台的交互又多了一种方法,不用再为java的返回值如何赋给js变量伤脑筋了.

(5)周四这天下了最新版本的ireport2.0.3,解决了JasperReport存储中文PDF的问题,从网上找到了一个例子很轻松地实现了在webwork中从数据库读取数据并在浏览器中以PDF(及EXCEL,HTML)格式显示报表,中文问题也轻松搞定了,

既然技术问题解决了,以后做项目报表就是工作量问题了,用ireport制作模板就行了.

很少有象本周这样的效率能每天解决一个技术难点,下周继续努力开发综合查询和BI.以上技术都会融合在我的CZTZ-JavaEE快速开发平台中

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
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