Mybatis工作原理也是面试的一大考点,必须要对其非常清晰,这样才能怼回去.本文建立在Spring+SpringMVC+Mybatis整合的项目之上. 我将其工作原理分为六个部分: 读取核心配置文件并返回InputStream流对象. 根据InputStream流对象解析出Configuration对象,然后创建SqlSessionFactory工厂对象 根据一系列属性从SqlSessionFactory工厂中创建SqlSession 从SqlSession中调用Executor执行数据库操作…

Mybatis工作原理: 我们的应用程序通过mybatis提供的api,增删改查方法来访问数据库,api底层调用了jdbc ,只不过mybatis对jdbc的封装是不完全封装,里面的sql语句需要我们自己来写,sql语句写在映射文件mapper.xml中的,而映射文件是注册在主配置文件mybatis.xml中的,主配置文件是通过api加载进来的 ,// 1.加载主配置文件 InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream("mybat…

一.MyBatis 完整示例 这里,我将以一个入门级的示例来演示 MyBatis 是如何工作的. 注:本文后面章节中的原理.源码部分也将基于这个示例来进行讲解.完整示例源码地址 1.1. 数据库准备 在本示例中,需要针对一张用户表进行 CRUD 操作.其数据模型如下: CREATE TABLE IF NOT EXISTS user ( id BIGINT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'Id', name VARCHAR(10) NOT…

MyBatis的主要成员 Configuration        MyBatis所有的配置信息都保存在Configuration对象之中,配置文件中的大部分配置都会存储到该类中 SqlSession            作为MyBatis工作的主要顶层API,表示和数据库交互时的会话,完成必要数据库增删改查功能 Executor               MyBatis执行器,是MyBatis 调度的核心,负责SQL语句的生成和查询缓存的维护 StatementHandler 封装了JDB…

前言 HashMap 源码和底层原理在现在面试中是必问的.因此,我们非常有必要搞清楚它的底层实现和思想,才能在面试中对答如流,跟面试官大战三百回合.文章较长,介绍了很多原理性的问题,希望对你有所帮助~ 目录 本篇文章主要包括以下内容: HashMap 的存储结构 常用变量说明,如加载因子等 HashMap 的四个构造函数 tableSizeFor()方法及作用 put()方法详解 hash()方法,以及避免哈希碰撞的原理 resize()扩容机制及原理 get()方法 为什么HashMap链表会…

哈喽!大家好,我是小奇,一位不靠谱的程序员 小奇打算以轻松幽默的对话方式来分享一些技术,如果你觉得通过小奇的文章学到了东西,那就给小奇一个赞吧 文章持续更新 一.前言 今天又.又.又来面试了,还是老规矩,上来先做两张面试题,然后填半斤表,什么血型.什么星座的,话说我不知道自己什么血型,只能空着了..…

mybatis工作流程: (1) SqlSessionFactoryBuilder 从 XML 配置文件或通过Java的方式构建出 SqlSessionFactory 的实例. (2) SqlSessionFactory生成SqlSession. (3) SqlSession拿到Mapper对象的代理(通过JDK动态代理生成一个Mapper的代理,代理类实现了我们写的Mapper接口). (4) 通过MapperProxy调用Maper中相应的方法. 1. 构建SqlSessionFactory…

参考链接: 深入理解Mybatis原理:http://blog.csdn.net/luanlouis/article/details/40422941 MyBatis原理:http://www.jianshu.com/p/ec40a82cae28 动态SQL分析:http://www.importnew.com/24160.html…

文章篇幅较长,但是包含了SpringBoot 可执行jar包从头到尾的原理,请读者耐心观看.同时文章是基于 SpringBoot-2.1.3进行分析.涉及的知识点主要包括Maven的生命周期以及自定义插件,JDK提供关于jar包的工具类以及Springboot如何扩展,最后是自定义类加载器. spring-boot-maven-plugin SpringBoot 的可执行jar包又称 fat jar ,是包含所有第三方依赖的 jar 包,jar 包中嵌入了除 java 虚拟机以外的所有依赖,是一…

在前面的文章里,使用神经网络的任意函数拟合性结合了一点黎曼几何的坐标系变化的知识,解释了神经网络是怎样根据输入x,计算出每个分类下的能量Ei(x)的,再之后使用能量模型推算出了概率,从而展示了理论上可以使用DNN完成一个经典的分类问题. 然而这种解释只是最基本的可行性解释,并没有解答下列几个在训练时比较关键的问题: DNN的层数以及每层的神经元个数究竟影响了哪些能够观测到的训练属性(除了函数的拟合性之外)?这些影响是怎么产生的? 为什么训练收敛速度会变慢? 为什么收敛后继续训练可能导致overf…