@Transactional踩坑记 总述 ​ Spring在1.2引入@Transactional注解, 该注解的引入使得我们可以简单地通过在方法或者类上添加@Transactional注解,实现事务控制. 然而看起来越是简单的东西,背后的实现可能存在很多默认规则和限制.而对于使用者如果只知道使用该注解,而不去考虑背后的限制,就可能事与愿违,到时候线上出了问题可能根本都找不出啥原因. 踩坑记 1. 多数据源 事务不生效 背景介绍 ​ 由于数据量比较大,项目的初始设计是分库分表的.于是在配置文件中…

前言 主要介绍自己在学习spring mvc过程中踩到的一些坑,涉及到当时遇到这个错误是如何思考的,对思路进行总结,下次遇到类似的错误能够提供一些思路甚至快速解决. 环境准备 jdk8,spring4.3.3.RELEASE,spring mvc与spring版本一致,maven3.2.5,tomcat7 目标: 1.测试spring mvc的json参数绑定功能 2.测试spring mvc的返回json功能 项目目录(已经推送到github:https://github.com/Coming…

Resolved exception caused by handler execution: org.springframework.http.converter.HttpMessageNotWritableException: No converter found for return value of type: class cn.argonavis.labeltool.bean.ResponseBean 将return的类添加getter/setter: 前端报错:POST http:/…

记一次 Spring 事务配置踩坑记 问题描述:(SpringBoot + MyBatisPlus) 业务逻辑伪代码如下.理论上,插入数据 t1 后,xxService.getXxx() 方法的查询条件会不满足,会查询不到数据.结果事与愿违,后一次的查询,居然查到了数据. void saveXxx(){  xxService.getXxx(); // 查到一条数据 data1  xxService.insert(); // 插入一条数据 t1  xxService.getXxx(); // 查到…

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏…

[TOC] 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值.最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,并且对自己踩到的一些坑进行记录. Spark Streaming持久化设计模式 DStreams输出操作 print:打印driver结点上每个Dstream…

前言 随着移动互联网的兴起,Webapp开始大行其道.大概在15年下半年的时候我接触到了HybridApp.因为当时还没毕业嘛,所以并不清楚自己未来的方向,所以就投入了HybridApp的怀抱. HybridApp最早好像是国外的PhoneGap,然后国内有AppCan.Dcloud.APICloud等等.我当时接触的是APICloud,相比于其他平台,APICloud最大的特点是它的混合程度比较高! 要知道,Webapp最大的问题就是性能问题始终无法和原生App相比,由此才发展出来Hybrid…

[TOC] 前言 Spark踩坑记--初试 Spark踩坑记--数据库(Hbase+Mysql) Spark踩坑记--Spark Streaming+kafka应用及调优 在前面总结的几篇spark踩坑博文中,我总结了自己在使用spark过程当中踩过的一些坑和经验.我们知道Spark是多机器集群部署的,分为Driver/Master/Worker,Master负责资源调度,Worker是不同的运算节点,由Master统一调度,而Driver是我们提交Spark程序的节点,并且所有的reduce类…

[TOC] 前言 在Spark的使用中,性能的调优配置过程中,查阅了很多资料,之前自己总结过两篇小博文Spark踩坑记--初试和Spark踩坑记--数据库(Hbase+Mysql),第一篇概况的归纳了自己对spark的初步尝试,第二篇更多是局部在spark对于数据库的操作,而本文的思路是从spark最细节的本质,即核心的数据结构RDD出发,到整个Spark集群宏观的调度过程做一个整理归纳,从微观到宏观两方面总结,方便自己在调优过程中找寻问题,理清思路,也加深自己对于分布式程序开发的理解.(有任何…

情况是这样的,项目用的restful规范,后端用的django+djangorestframework,前端用的vue-cli框架+webpack,前端与后端交互用的axios,然后再用户登录之后,axios添加token作为axios的header并请求后端,后端部分用的djangorestframework的认证组件. 以上的相关知识,不是本篇文章的重点,请移步: 前后端分离djangorestframework——认证组件 vue(9)—— 组件化开发 - webpack(3) vue(6…