玫瑰与鹿°

本文展示了一个完整的调用示例，入参、返参均是多层嵌套的JSON。

尝试2：将库里此字段的类型改为time，导入成功，数据正确。之后再改回timeStamp，此时所有时间都变为了1990……一看就是createTime等跟时间相关的字段出问题了。createTime在库里的数据类型为timeStamp。先将库里此字段的类型改为varchar，然后导入excel数据。最后再将字段类型改回timeStamp。使用DM数据迁移工具将excel文件里的数据导入到达梦数据库里。提示“无效的时间类型值”尝试1：修改excel里此字段的类型，依旧报错。

写完一段代码，可能会出现各种各样的问题，比如有的直接在idea里爆红了，有的项目启动时报错了，有的调用到这行代码才会报错……。这些都属于程序异常，今天我们来聊聊异常。

（3）后端导出方法要做的工作有：根据传入的code查询出数据，填充到excel里；将excel上传到服务器上；要实现的功能如下：根据执行状态判断是否可以导出。如果可以导出，点击导出，在浏览器里下载对应的文件。（4）export()方法接收到这个url地址后，请求这个地址，在h5页面下载excel文件。（1）调用后端查询列表方法，在列，定义导出按钮，并去调用export()方法。这个导出按钮是在js里添加并实现逻辑的，和之前是在html里添加的不一样。（2）在export()里，去调用后端导出方法。

此系列博客分为上中下3篇：上篇是关于es的概念和对数据的增删改操作，中篇是对数据的查询、对搜索结果进行处理操作，下篇是介绍怎么在Java代码中调用和操作es

此系列博客分为上中下3篇：上篇是关于es的概念和对数据的增删改操作，中篇是对数据的查询、对搜索结果进行处理操作，下篇是介绍怎么在Java代码中调用和操作es。这篇我们讲讲es中的几种查询和对搜索结果进行处理。基本概念。

此系列博客分为上中下3篇：上篇是关于es的概念和对数据的增删改操作，中篇是对数据的查询、对搜索结果进行处理操作，下篇是介绍怎么在Java代码中调用和操作es

总结一下es中的match、term、text、keyword、bool等关键字。比如我想搜索一辆“红色奥迪车”

什么是幂等性？幂等性就是当用户对于同一操作发起一次或多次请求时，得到的结果都是一样的。比如购物下单时，即使用户可能由于手机卡顿等原因点了好几次“提交订单”，那也只能扣一次费和生成一个订单。什么情况下需要做幂等性处理？读取和删除，操作一次和多次的结果都是一样的，所以不用考虑幂等处理。下面两种情况需要考虑：（1）insert，多次请求时可能会产生重复数据（2）update，分情况，如果像这种，不用考虑。像就需要考虑了。实现幂等性的方式下面列举一下在分布式情景下实现幂等性的几种方式。

我们可以使用kibana来操纵ElasticSearch。下面以名字为vendor的索引来举例。

查询某个字段有多少个不同的值，有如下几种方式：select count（distinct city_name） from cityselect distinct city_name from cityselect city_name from city group by city_name后两者只能列举出有哪些不同的值

本文涉及到了两种String格式的转换：格式为 “1,2,3”;格式为 [{“uid”:“1”,“userName”:“小明”},{“uid”:“2”,“userName”:“小红”}]第一种：String uid="1,2,3";（1）转为List<Long> uids={1,2,3}List<Long> uids=Arrays.stream(uid.split(",")).map(s->Long.parseLong(s.trim())).collect(C

cpu占用过高的定位分析思路

电商项目的架构分析如下：

为了防患cookie被盗用的情况还要在cookie中添加token、登录序列。这两个都是使用MD5进行加密的随机字符串， 作用就是在每次登录验证时， 同时验证token和登录序列还有ip地址， 因为在每次登录验证成功时都会刷新token， 如果cookie被盗用在正主使用旧cookie时出现登录序列相同， token不同而且ip地址多次变更的情况就要记录下此用户账户异常， 并且删除后台session里的登录记录，并提醒用户。...

回表查询先定位主键值，再定位行记录，它的性能较扫一遍索引树更低怎么避免？要避免索引回表，就要保证查询的数据只包含主键和索引字段本身

（1）先用 top 命令找出 CPU 占比最高的进程（2）ps -ef 或者 jps 进一步定位，得知是怎么样的一个后台程序（3）定位到具体的线程或代码ps -mp 11111 -o THREAD,tid,time（4）将需要的线程 ID 转化为 16 进制格式（5）打印出进程id为对应线程id对应的前60行jstat <进程ID> | grep <线程ID(16进制)> -A60...

相同点：两个都是缓存的方式不同点：redis是将数据存储到内存里caffeine是将数据存储在应用里caffeine和redis相比，没有了网络IO上的消耗联系：一般将两者结合起来，形成一二级缓存。使用流程大致如下：去一级缓存中查找数据（caffeine-应用内）如果没有的话，去二级缓存中查找数据（redis-内存）再没有，再去数据库中查找数据（数据库-磁盘）图来自于此文章：https://my.oschina.net/dengfuwei/blog/1616221...