Однако в нашем примере в этом нет необходимости. Будьте уверены, чтобы не вводить ненужные сложности. Проект loom: свет в конце туннеля Эта статья была впервые опубликована в bazlur.com В этой статье я собираюсь написать эхо-сервер… С тегом java, внешний вид проекта, виртуальный поток, java 17. проект “свет в конце туннеля” вырисовывается: Эта статья в этой статье я собираюсь написать сервер echo несколькими способами. Купать сервер ничего не будет делать; он будет просто продолжать прослушивать, когда сначала напишет однопоточный эхо-сервер – Тогда я буду использовать серверный сокет, который прослушивает порт и ждет, когда к нему подключится клиент, он читает все, что ему отправляется. Единственная проблема в том, что он не может обрабатывать несколько подключенийнастройка вашей кодовой базы для каждого клиента: Часть 2 – Приветствия. Но это позволило бы нам иметь миллионы потоков. Мы просто используем другого исполнителя, вот и все. Модель программирования такая же, как мы делали ранее. Давайте рассмотри

Автор записи Автор: Roman Sery
Дата записи 27.12.2021

Однако в нашем примере в этом нет необходимости. Будьте уверены, чтобы не вводить ненужные сложности. Проект loom: свет в конце туннеля Эта статья была впервые опубликована в bazlur.com В этой статье я собираюсь написать эхо-сервер… С тегом java, внешний вид проекта, виртуальный поток, java 17. проект “свет в конце туннеля” вырисовывается: Эта статья в этой статье я собираюсь написать сервер echo несколькими способами. Купать сервер ничего не будет делать; он будет просто продолжать прослушивать, когда сначала напишет однопоточный эхо-сервер – Тогда я буду использовать серверный сокет, который прослушивает порт и ждет, когда клиент подключится к нему, он читает все, что ему отправляется. Единственная проблема в том, что он не может обрабатывать несколько подключений. Этот подход подходит для некоторых целей, но немного ограничен и негибок, когда вам нужны более сложные варианты среди клиентов. Перечисление будет содержать различные элементы, обычно представляющие логическое значение для переключения функций сайта. В || части 1 мы обсуждали использование перечисления “SiteConfig” ||, чтобы легко включать или выключать функции в зависимости от потребностей конкретного клиента/клиента. Настройка вашей кодовой базы для каждого клиента: Часть 2 – Условия, помеченные как java, spring, дизайн. В части 1 мы обсуждали использование перечисления “SiteConfig”, позволяющего легко включать или выключать функции… Настройка вашей кодовой базы для каждого клиента: Часть 2 – Приветствия условиям. Но это позволило бы нам иметь миллионы потоков. Мы просто используем другого исполнителя, вот и все. Модель программирования такая же, как мы делали ранее. Давайте рассмотрим пример – это позволило бы просто написать миллион виртуальных потоков без каких-либо усилий, а модель программирования осталась бы прежней, и мы достигли бы выдающейся пропускной способности, на которую мы рассчитывали. Что ж, вот тут-то мы и видим свет в конце туннеля, вырисовывается Проект. Есть ли какой-нибудь другой способ? У него много других проблем; одна из них заключается в том, что с этой сложной моделью будет сложнее отлаживать. Мы достигли этого, но с помощью сложной модели программирования, что непросто. Мы даже можем сделать его еще лучше, если добавим к нему еще несколько нитей. Эта однопоточность обеспечила бы нам лучшую пропускную способность. Однако с помощью приведенного выше кода мы можем достичь всего, чего хотим достичь. Приведенный выше код кажется намного сложнее, чем предыдущий, и содержит намного больше строк, чем предыдущая кодовая база. Давай сделаем это. Это кажется фантастической идеей. Почему бы не использовать время простоя этого потока для обслуживания других клиентов. Но связь идет медленно, и большую часть времени поток простаивает, сидя там и ничего не делая. Он подключается к клиенту, и клиент продолжает общаться с выделенным потоком. При выполнении операции ввода-вывода взаимосвязь заключается в том, что большинство потоков просто простаивают в ожидании, ничего не делая. Что ж, ответ – Неблокирующий ввод-вывод. У нас не может быть больше потоков; что еще мы можем сделать для достижения выдающейся пропускной способности? Теперь главный вопрос заключается в том, есть ли какое-либо альтернативное решение этой проблемы? Мы можем сделать вывод, что мы ограничены количеством потоков, которые у нас могут быть, и количеством соединений, которые мы можем обрабатывать одновременно. Эта небольшая программа продемонстрирует, сколько потоков мы можем создать на машине. Давайте выясним, насколько мы можем написать простую java-программу. Потоки ограничены и тяжелы. Что ж, мой ответ – нет. Может ли ОС обрабатывать такое количество потоков? Итак, давайте перепишем вопрос еще раз – потому что мы знаем, что современная ОС практически может обрабатывать миллионы открытых сокетов одновременно. Это, конечно, не ограничивается розеткой. Ответ заключается в том, сколько потоков мы можем создать. Мы хотим точно знать, сколько подключений он может обработать. Однако нас не просто устраивает слово “много”. Этот сервер прекрасно справится со многими подключениями одновременно. Мы только что создали пул потоков с использованием исполнителей, и всякий раз, когда клиент подключается, мы помещаем его в поток для обработки этого соединения. В приведенном выше коде мы не сделали ничего экстраординарного. Давайте посмотрим на код – Однако мы можем изменить интерфейс, просто разрешив нескольким потокам обрабатывать каждое соединение здесь. Как только этот конкретный клиент отключится, у других появится шанс. если один клиент подключится к нему, никто другой не сможет подключиться к серверу в это конкретное время. s одновременно. нд отвечает тем же. n входящее соединение. Приведенный выше код прост и интуитивно понятен. определите, какой путь победит. или соединения на порту и повторять все, что отправляется. zlur.com впервые опубликовано в || Однако в нашем примере в этом нет необходимости. Будьте уверены, чтобы не вводить ненужные сложности. Проект loom: свет в конце туннеля Эта статья была впервые опубликована в bazlur.com В этой статье я собираюсь написать эхо-сервер… С тегом java, внешний вид проекта, виртуальный поток, java 17. проект “свет в конце туннеля” вырисовывается: Эта статья в этой статье я собираюсь написать сервер echo несколькими способами. Купать сервер ничего не будет делать; он будет просто продолжать прослушивать, когда сначала напишет однопоточный эхо-сервер – Тогда я буду использовать серверный сокет, который прослушивает порт и ждет, когда клиент подключится к нему, он читает все, что ему отправляется. Единственная проблема в том, что он не может обрабатывать несколько подключений. Это может быть не просто вопросом переключения функций. Такой подход хорош для некоторых целей, но немного ограничен и негибок, когда вам нужны более сложные вариации среди клиентов. Перечисление будет содержать различные элементы, обычно представляющие логическое значение для переключения функций сайта. В || части 1 мы обсуждали использование перечисления “SiteConfig” ||, чтобы легко включать или выключать функции в зависимости от потребностей конкретного клиента/клиента. Настройка вашей кодовой базы для каждого клиента: Часть 2 – Условия, помеченные как java, spring, дизайн. В части 1 мы обсуждали использование перечисления “SiteConfig”, позволяющего легко включать или выключать функции… Настройка вашей кодовой базы для каждого клиента: Часть 2 – Приветствия условиям. Но это позволило бы нам иметь миллионы потоков. Мы просто используем другого исполнителя, вот и все. Модель программирования такая же, как мы делали ранее. Давайте рассмотрим пример – это позволило бы просто написать миллион виртуальных потоков без каких-либо усилий, а модель программирования осталась бы прежней, и мы достигли бы выдающейся пропускной способности, на которую мы рассчитывали. Что ж, вот тут-то мы и видим свет в конце туннеля, вырисовывается Проект. Есть ли какой-нибудь другой способ? У него много других проблем; одна из них заключается в том, что с этой сложной моделью будет сложнее отлаживать. Мы достигли этого, но с помощью сложной модели программирования, что непросто. Мы даже можем сделать его еще лучше, если добавим к нему еще несколько нитей. Эта однопоточность обеспечила бы нам лучшую пропускную способность. Однако с помощью приведенного выше кода мы можем достичь всего, чего хотим достичь. Приведенный выше код кажется намного сложнее, чем предыдущий, и содержит намного больше строк, чем предыдущая кодовая база. Давай сделаем это. Это кажется фантастической идеей. Почему бы не использовать время простоя этого потока для обслуживания других клиентов. Но связь идет медленно, и большую часть времени поток простаивает, сидя там и ничего не делая. Он подключается к клиенту, и клиент продолжает общаться с выделенным потоком. При выполнении операции ввода-вывода взаимосвязь заключается в том, что большинство потоков просто простаивают в ожидании, ничего не делая. Что ж, ответ – Неблокирующий ввод-вывод. У нас не может быть больше потоков; что еще мы можем сделать для достижения выдающейся пропускной способности? Теперь главный вопрос заключается в том, есть ли какое-либо альтернативное решение этой проблемы? Мы можем сделать вывод, что мы ограничены количеством потоков, которые у нас могут быть, и количеством соединений, которые мы можем обрабатывать одновременно. Эта небольшая программа продемонстрирует, сколько потоков мы можем создать на машине. Давайте выясним, насколько мы можем написать простую java-программу. Потоки ограничены и тяжелы. Что ж, мой ответ – нет. Может ли ОС обрабатывать такое количество потоков? Итак, давайте перепишем вопрос еще раз – потому что мы знаем, что современная ОС практически может обрабатывать миллионы открытых сокетов одновременно. Это, конечно, не ограничивается розеткой. Ответ заключается в том, сколько потоков мы можем создать. Мы хотим точно знать, сколько подключений он может обработать. Однако нас не просто устраивает слово “много”. Этот сервер прекрасно справится со многими подключениями одновременно. Мы только что создали пул потоков с использованием исполнителей, и всякий раз, когда клиент подключается, мы помещаем его в поток для обработки этого соединения. В приведенном выше коде мы не сделали ничего экстраординарного. Давайте посмотрим на код – Однако мы можем изменить интерфейс, просто разрешив нескольким потокам обрабатывать каждое соединение здесь. Как только этот конкретный клиент отключится, у других появится шанс. если один клиент подключится к нему, никто другой не сможет подключиться к серверу в это конкретное время. s одновременно. нд отвечает тем же. n входящее соединение. Приведенный выше код прост и интуитивно понятен. определите, какой путь победит. или соединения на порту и повторять все, что отправляется. zlur.com впервые опубликовано в || Однако в нашем примере в этом нет необходимости. Будьте уверены, чтобы не вводить ненужные сложности. Проект loom: свет в конце туннеля Эта статья была впервые опубликована в bazlur.com В этой статье я собираюсь написать эхо-сервер… С тегом java, внешний вид проекта, виртуальный поток, java 17. проект “свет в конце туннеля” вырисовывается: Эта статья в этой статье я собираюсь написать сервер echo несколькими способами. Купать сервер ничего не будет делать; он будет просто продолжать прослушивать, когда сначала напишет однопоточный эхо-сервер – Тогда я буду использовать серверный сокет, который прослушивает порт и ждет, когда к нему подключится клиент, он считывает все, что ему отправляется. Единственная проблема в том, что он не может обрабатывать несколько подключений. Очень вероятно, что для некоторых областей функциональности их требования будут сильно различаться у разных клиентов. Возможно, дело не только в переключении функций. Такой подход хорош для некоторых целей, но немного ограничен и негибок, когда вам нужны более сложные вариации среди клиентов. Перечисление будет содержать различные элементы, обычно представляющие логическое значение для переключения функций сайта. В || части 1 мы обсуждали использование перечисления “SiteConfig” ||, чтобы легко включать или выключать функции в зависимости от потребностей конкретного клиента/клиента. Настройка вашей кодовой базы для каждого клиента: Часть 2 – Условия, помеченные как java, spring, дизайн. В части 1 мы обсуждали использование перечисления “SiteConfig”, позволяющего легко включать или выключать функции… Настройка вашей кодовой базы для каждого клиента: Часть 2 – Приветствия условиям. Но это позволило бы нам иметь миллионы потоков. Мы просто используем другого исполнителя, вот и все. Модель программирования такая же, как мы делали ранее. Давайте рассмотрим пример – это позволило бы просто написать миллион виртуальных потоков без каких-либо усилий, а модель программирования осталась бы прежней, и мы достигли бы выдающейся пропускной способности, на которую мы рассчитывали. Что ж, вот тут-то мы и видим свет в конце туннеля, вырисовывается Проект. Есть ли какой-нибудь другой способ? У него много других проблем; одна из них заключается в том, что с этой сложной моделью будет сложнее отлаживать. Мы достигли этого, но с помощью сложной модели программирования, что непросто. Мы даже можем сделать его еще лучше, если добавим к нему еще несколько нитей. Эта однопоточность обеспечила бы нам лучшую пропускную способность. Однако с помощью приведенного выше кода мы можем достичь всего, чего хотим достичь. Приведенный выше код кажется намного сложнее, чем предыдущий, и содержит намного больше строк, чем предыдущая кодовая база. Давай сделаем это. Это кажется фантастической идеей. Почему бы не использовать время простоя этого потока для обслуживания других клиентов. Но связь идет медленно, и большую часть времени поток простаивает, сидя там и ничего не делая. Он подключается к клиенту, и клиент продолжает общаться с выделенным потоком. При выполнении операции ввода-вывода взаимосвязь заключается в том, что большинство потоков просто простаивают в ожидании, ничего не делая. Что ж, ответ – Неблокирующий ввод-вывод. У нас не может быть больше потоков; что еще мы можем сделать для достижения выдающейся пропускной способности? Теперь главный вопрос заключается в том, есть ли какое-либо альтернативное решение этой проблемы? Мы можем сделать вывод, что мы ограничены количеством потоков, которые у нас могут быть, и количеством соединений, которые мы можем обрабатывать одновременно. Эта небольшая программа продемонстрирует, сколько потоков мы можем создать на машине. Давайте выясним, насколько мы можем написать простую java-программу. Потоки ограничены и тяжелы. Что ж, мой ответ – нет. Может ли ОС обрабатывать такое количество потоков? Итак, давайте перепишем вопрос еще раз – потому что мы знаем, что современная ОС практически может обрабатывать миллионы открытых сокетов одновременно. Это, конечно, не ограничивается розеткой. Ответ заключается в том, сколько потоков мы можем создать. Мы хотим точно знать, сколько подключений он может обработать. Однако нас не просто устраивает слово “много”. Этот сервер прекрасно справится со многими подключениями одновременно. Мы только что создали пул потоков с использованием исполнителей, и всякий раз, когда клиент подключается, мы помещаем его в поток для обработки этого соединения. В приведенном выше коде мы не сделали ничего экстраординарного. Давайте посмотрим на код – Однако мы можем изменить интерфейс, просто разрешив нескольким потокам обрабатывать каждое соединение здесь. Как только этот конкретный клиент отключится, у других появится шанс. если один клиент подключится к нему, никто другой не сможет подключиться к серверу в это конкретное время. s одновременно. нд отвечает тем же. n входящее соединение. Приведенный выше код прост и интуитивно понятен. определите, какой путь победит. или соединения на порту и повторять все, что отправляется. zlur.com впервые опубликовано в ||

public enum CustomerType {
    FB,
    GOOGLE,
    MSFT
}

public class CustomerConditions {

    public static final class FbCondition implements Condition {
        @Override
        public boolean matches(ConditionContext context, AnnotatedTypeMetadata metadata) {
            return isMatch(CustomerType.FB, context);
        }
    };

    public static final class GoogleCondition implements Condition {
        @Override
        public boolean matches(ConditionContext context, AnnotatedTypeMetadata metadata) {
            return isMatch(CustomerType.GOOGLE, context);
        }
    };


    private static boolean isMatch(CustomerType customerType, ConditionContext context) {
        Environment env = context.getEnvironment();
        if(env == null) {
            return false;
        }
        String customer = Utils.getCustomer();
        return customerType.name().equals(customer);
    }
}

Однако в нашем примере в этом нет необходимости. Будьте уверены, чтобы не вводить ненужные сложности. Проект loom: свет в конце туннеля Эта статья была впервые опубликована в bazlur.com В этой статье я собираюсь написать эхо-сервер… С тегом java, внешний вид проекта, виртуальный поток, java 17. проект “свет в конце туннеля” вырисовывается: Эта статья в этой статье я собираюсь написать сервер echo несколькими способами. Купать сервер ничего не будет делать; он просто продолжит прослушивание, сначала напишет однопоточный эхо-сервер – Тогда я буду использовать серверный сокет, который прослушивает порт и ждет, когда клиент подключится к нему, он читает все, что ему отправляется. Единственная проблема в том, что он не может обрабатывать несколько подключений. Ваши классы обслуживания будут содержать всю бизнес-логику для нашего приложения (в теории!). Условие клиента используется для указания Spring, какую версию нашего класса обслуживания использовать в зависимости от текущего клиента. Теперь, используя || CustomerType||, давайте создадим вспомогательный класс, который будет определять условия клиента. Первое, что мы сделаем, это определим список, содержащий всех наших клиентов: давайте рассмотрим более гибкое решение с использованием классов условных сервисов Spring framework. Весьма вероятно, что для некоторых областей функциональности их требования будут сильно различаться у разных заказчиков. Возможно, дело не только в переключении функций. Такой подход хорош для некоторых целей, но немного ограничен и негибок, когда вам нужны более сложные вариации среди клиентов. Перечисление будет содержать различные элементы, обычно представляющие логическое значение для переключения функций сайта. В || части 1 мы обсуждали использование перечисления “SiteConfig” ||, чтобы легко включать или выключать функции в зависимости от потребностей конкретного клиента/клиента. Настройка вашей кодовой базы для каждого клиента: Часть 2 – Условия, помеченные как java, spring, дизайн. В части 1 мы обсуждали использование перечисления “SiteConfig”, позволяющего легко включать или выключать функции… Настройка вашей кодовой базы для каждого клиента: Часть 2 – Приветствия условиям. Но это позволило бы нам иметь миллионы потоков. Мы просто используем другого исполнителя, вот и все. Модель программирования такая же, как мы делали ранее. Давайте рассмотрим пример – это позволило бы просто написать миллион виртуальных потоков без каких-либо усилий, а модель программирования осталась бы прежней, и мы достигли бы выдающейся пропускной способности, на которую мы рассчитывали. Что ж, вот тут-то мы и видим свет в конце туннеля, вырисовывается Проект. Есть ли какой-нибудь другой способ? У него много других проблем; одна из них заключается в том, что с этой сложной моделью будет сложнее отлаживать. Мы достигли этого, но с помощью сложной модели программирования, что непросто. Мы даже можем сделать его еще лучше, если добавим к нему еще несколько нитей. Эта однопоточность обеспечила бы нам лучшую пропускную способность. Однако с помощью приведенного выше кода мы можем достичь всего, чего хотим достичь. Приведенный выше код кажется намного сложнее, чем предыдущий, и содержит намного больше строк, чем предыдущая кодовая база. Давай сделаем это. Это кажется фантастической идеей. Почему бы не использовать время простоя этого потока для обслуживания других клиентов. Но связь идет медленно, и большую часть времени поток простаивает, сидя там и ничего не делая. Он подключается к клиенту, и клиент продолжает общаться с выделенным потоком. При выполнении операции ввода-вывода взаимосвязь заключается в том, что большинство потоков просто простаивают в ожидании, ничего не делая. Что ж, ответ – Неблокирующий ввод-вывод. У нас не может быть больше потоков; что еще мы можем сделать для достижения выдающейся пропускной способности? Теперь главный вопрос заключается в том, есть ли какое-либо альтернативное решение этой проблемы? Мы можем сделать вывод, что мы ограничены количеством потоков, которые у нас могут быть, и количеством соединений, которые мы можем обрабатывать одновременно. Эта небольшая программа продемонстрирует, сколько потоков мы можем создать на машине. Давайте выясним, насколько мы можем написать простую java-программу. Потоки ограничены и тяжелы. Что ж, мой ответ – нет. Может ли ОС обрабатывать такое количество потоков? Итак, давайте перепишем вопрос еще раз – потому что мы знаем, что современная ОС практически может обрабатывать миллионы открытых сокетов одновременно. Это, конечно, не ограничивается розеткой. Ответ заключается в том, сколько потоков мы можем создать. Мы хотим точно знать, сколько подключений он может обработать. Однако нас не просто устраивает слово “много”. Этот сервер прекрасно справится со многими подключениями одновременно. Мы только что создали пул потоков с использованием исполнителей, и всякий раз, когда клиент подключается, мы помещаем его в поток для обработки этого соединения. В приведенном выше коде мы не сделали ничего экстраординарного. Давайте посмотрим на код – Однако мы можем изменить интерфейс, просто разрешив нескольким потокам обрабатывать каждое соединение здесь. Как только этот конкретный клиент отключится, у других появится шанс. если один клиент подключится к нему, никто другой не сможет подключиться к серверу в это конкретное время. s одновременно. нд отвечает тем же. n входящее соединение. Приведенный выше код прост и интуитивно понятен. определите, какой путь победит. или соединения на порту и повторять все, что отправляется. zlur.com впервые опубликовано в || Однако в нашем примере в этом нет необходимости. Будьте уверены, чтобы не вводить ненужные сложности. Проект loom: свет в конце туннеля Эта статья была впервые опубликована в bazlur.com В этой статье я собираюсь написать эхо-сервер… С тегом java, внешний вид проекта, виртуальный поток, java 17. проект “свет в конце туннеля” вырисовывается: Эта статья в этой статье я собираюсь написать сервер echo несколькими способами. Купать сервер ничего не будет делать; он будет просто продолжать прослушивать, когда сначала напишет однопоточный эхо-сервер – Тогда я буду использовать серверный сокет, который прослушивает порт и ждет, когда к нему подключится клиент, он читает все, что ему отправляется. Единственная проблема в том, что он не может обрабатывать несколько подключенийчто мы хотели бы сделать, это иметь один класс, который будет содержать функциональность по умолчанию и отдельные классы, специфичные для клиента, которые могут переопределять некоторые или все значения по умолчанию. Наши классы обслуживания будут содержать всю бизнес-логику для нашего приложения (теоретически!). Условие клиента используется для указания Spring, какую версию нашего класса обслуживания использовать в зависимости от текущего клиента. Теперь, используя || CustomerType||, давайте создадим вспомогательный класс, который будет определять условия клиента. Первое, что мы сделаем, это определим список, содержащий всех наших клиентов: давайте рассмотрим более гибкое решение с использованием классов условных сервисов Spring framework. Весьма вероятно, что для некоторых областей функциональности их требования будут сильно различаться у разных заказчиков. Возможно, дело не только в переключении функций. Такой подход хорош для некоторых целей, но немного ограничен и негибок, когда вам нужны более сложные вариации среди клиентов. Перечисление будет содержать различные элементы, обычно представляющие логическое значение для переключения функций сайта. В || части 1 мы обсуждали использование перечисления “SiteConfig” ||, чтобы легко включать или выключать функции в зависимости от потребностей конкретного клиента/клиента. Настройка вашей кодовой базы для каждого клиента: Часть 2 – Условия, помеченные как java, spring, дизайн. В части 1 мы обсуждали использование перечисления “SiteConfig”, позволяющего легко включать или выключать функции… Настройка вашей кодовой базы для каждого клиента: Часть 2 – Приветствия условиям. Но это позволило бы нам иметь миллионы потоков. Мы просто используем другого исполнителя, вот и все. Модель программирования такая же, как мы делали ранее. Давайте рассмотрим пример – это позволило бы просто написать миллион виртуальных потоков без каких-либо усилий, а модель программирования осталась бы прежней, и мы достигли бы выдающейся пропускной способности, на которую мы рассчитывали. Что ж, вот тут-то мы и видим свет в конце туннеля, вырисовывается Проект. Есть ли какой-нибудь другой способ? У него много других проблем; одна из них заключается в том, что с этой сложной моделью будет сложнее отлаживать. Мы достигли этого, но с помощью сложной модели программирования, что непросто. Мы даже можем сделать его еще лучше, если добавим к нему еще несколько нитей. Эта однопоточность обеспечила бы нам лучшую пропускную способность. Однако с помощью приведенного выше кода мы можем достичь всего, чего хотим достичь. Приведенный выше код кажется намного сложнее, чем предыдущий, и содержит намного больше строк, чем предыдущая кодовая база. Давай сделаем это. Это кажется фантастической идеей. Почему бы не использовать время простоя этого потока для обслуживания других клиентов. Но связь идет медленно, и большую часть времени поток простаивает, сидя там и ничего не делая. Он подключается к клиенту, и клиент продолжает общаться с выделенным потоком. При выполнении операции ввода-вывода взаимосвязь заключается в том, что большинство потоков просто простаивают в ожидании, ничего не делая. Что ж, ответ – Неблокирующий ввод-вывод. У нас не может быть больше потоков; что еще мы можем сделать для достижения выдающейся пропускной способности? Теперь главный вопрос заключается в том, есть ли какое-либо альтернативное решение этой проблемы? Мы можем сделать вывод, что мы ограничены количеством потоков, которые у нас могут быть, и количеством соединений, которые мы можем обрабатывать одновременно. Эта небольшая программа продемонстрирует, сколько потоков мы можем создать на машине. Давайте выясним, насколько мы можем написать простую java-программу. Потоки ограничены и тяжелы. Что ж, мой ответ – нет. Может ли ОС обрабатывать такое количество потоков? Итак, давайте перепишем вопрос еще раз – потому что мы знаем, что современная ОС практически может обрабатывать миллионы открытых сокетов одновременно. Это, конечно, не ограничивается розеткой. Ответ заключается в том, сколько потоков мы можем создать. Мы хотим точно знать, сколько подключений он может обработать. Однако нас не просто устраивает слово “много”. Этот сервер прекрасно справится со многими подключениями одновременно. Мы только что создали пул потоков с использованием исполнителей, и всякий раз, когда клиент подключается, мы помещаем его в поток для обработки этого соединения. В приведенном выше коде мы не сделали ничего экстраординарного. Давайте посмотрим на код – Однако мы можем изменить интерфейс, просто разрешив нескольким потокам обрабатывать каждое соединение здесь. Как только этот конкретный клиент отключится, у других появится шанс. если один клиент подключится к нему, никто другой не сможет подключиться к серверу в это конкретное время. s одновременно. нд отвечает тем же. n входящее соединение. Приведенный выше код прост и интуитивно понятен. определите, какой путь победит. или соединения на порту и повторять все, что отправляется. zlur.com впервые опубликовано в ||

Однако в нашем примере в этом нет необходимости. Будьте уверены, чтобы не вводить ненужные сложности. Проект loom: свет в конце туннеля Эта статья была впервые опубликована в bazlur.com В этой статье я собираюсь написать эхо-сервер… С тегом java, внешний вид проекта, виртуальный поток, java 17. проект “свет в конце туннеля” вырисовывается: Эта статья в этой статье я собираюсь написать сервер echo несколькими способами. Купать сервер ничего не будет делать; он просто продолжит прослушивание, сначала напишет однопоточный эхо-сервер – Тогда я буду использовать серверный сокет, который прослушивает порт и ждет, когда к нему подключится клиент, он читает все, что ему отправляется. Единственная проблема в том, что он не может обрабатывать несколько функций подключения – Наша функциональность/логика по умолчанию. Что мы хотели бы сделать, это иметь один класс, который будет содержать функциональность по умолчанию и отдельные классы, специфичные для клиента, которые могут переопределять некоторые или все значения по умолчанию. Наши классы обслуживания будут содержать всю бизнес-логику для нашего приложения (теоретически!). Условие клиента используется для указания Spring, какую версию нашего класса обслуживания использовать в зависимости от текущего клиента. Теперь, используя
CustomerType , давайте создадим вспомогательный класс, который будет определять условия клиента. Первое, что мы сделаем, это определим список, содержащий всех наших клиентов: давайте рассмотрим более гибкое решение с использованием классов условных сервисов Spring framework. Весьма вероятно, что для некоторых областей функциональности их требования будут сильно различаться у разных заказчиков. Возможно, дело не только в переключении функций. Такой подход хорош для некоторых целей, но немного ограничен и негибок, когда вам нужны более сложные вариации среди клиентов. Перечисление будет содержать различные элементы, обычно представляющие логическое значение для переключения функций сайта. В
части 1 мы обсуждали использование перечисления “SiteConfig” , чтобы легко включать или выключать функции в зависимости от потребностей конкретного клиента/клиента. Настройка вашей кодовой базы для каждого клиента: Часть 2 – Условия, помеченные как java, spring, дизайн. В части 1 мы обсуждали использование перечисления “SiteConfig”, позволяющего легко включать или выключать функции… Настройка вашей кодовой базы для каждого клиента: Часть 2 – Приветствия условиям. Но это позволило бы нам иметь миллионы потоков. Мы просто используем другого исполнителя, вот и все. Модель программирования такая же, как мы делали ранее. Давайте рассмотрим пример – это позволило бы просто написать миллион виртуальных потоков без каких-либо усилий, а модель программирования осталась бы прежней, и мы достигли бы выдающейся пропускной способности, на которую мы рассчитывали. Что ж, вот тут-то мы и видим свет в конце туннеля, вырисовывается Проект. Есть ли какой-нибудь другой способ? У него много других проблем; одна из них заключается в том, что с этой сложной моделью будет сложнее отлаживать. Мы достигли этого, но с помощью сложной модели программирования, что непросто. Мы даже можем сделать его еще лучше, если добавим к нему еще несколько нитей. Эта однопоточность обеспечила бы нам лучшую пропускную способность. Однако с помощью приведенного выше кода мы можем достичь всего, чего хотим достичь. Приведенный выше код кажется намного сложнее, чем предыдущий, и содержит намного больше строк, чем предыдущая кодовая база. Давай сделаем это. Это кажется фантастической идеей. Почему бы не использовать время простоя этого потока для обслуживания других клиентов. Но связь идет медленно, и большую часть времени поток простаивает, сидя там и ничего не делая. Он подключается к клиенту, и клиент продолжает общаться с выделенным потоком. При выполнении операции ввода-вывода взаимосвязь заключается в том, что большинство потоков просто простаивают в ожидании, ничего не делая. Что ж, ответ – Неблокирующий ввод-вывод. У нас не может быть больше потоков; что еще мы можем сделать для достижения выдающейся пропускной способности? Теперь главный вопрос заключается в том, есть ли какое-либо альтернативное решение этой проблемы? Мы можем сделать вывод, что мы ограничены количеством потоков, которые у нас могут быть, и количеством соединений, которые мы можем обрабатывать одновременно. Эта небольшая программа продемонстрирует, сколько потоков мы можем создать на машине. Давайте выясним, насколько мы можем написать простую java-программу. Потоки ограничены и тяжелы. Что ж, мой ответ – нет. Может ли ОС обрабатывать такое количество потоков? Итак, давайте перепишем вопрос еще раз – потому что мы знаем, что современная ОС практически может обрабатывать миллионы открытых сокетов одновременно. Это, конечно, не ограничивается розеткой. Ответ заключается в том, сколько потоков мы можем создать. Мы хотим точно знать, сколько подключений он может обработать. Однако нас не просто устраивает слово “много”. Этот сервер прекрасно справится со многими подключениями одновременно. Мы только что создали пул потоков с использованием исполнителей, и всякий раз, когда клиент подключается, мы помещаем его в поток для обработки этого соединения. В приведенном выше коде мы не сделали ничего экстраординарного. Давайте посмотрим на код – Однако мы можем изменить интерфейс, просто разрешив нескольким потокам обрабатывать каждое соединение здесь. Как только этот конкретный клиент отключится, у других появится шанс. если один клиент подключится к нему, никто другой не сможет подключиться к серверу в это конкретное время. s одновременно. нд отвечает тем же. n входящее соединение. Приведенный выше код прост и интуитивно понятен. определите, какой путь победит. или соединения на порту и повторять все, что отправляется. zlur.com впервые опубликовано в

В этом простом примере у нас будет только одна переопределяемая функция, которая определит, можно ли удалить учетную запись пользователя. Это будет выглядеть примерно так:

public interface SiteFunctions {
    default boolean canDeleteUserAccounts(User u) {
        //by default only allow deleting user accounts if inactive
        return u != null && !u.isActive();
    }
}

@Service @Conditional(CustomerConditions.FbCondition.class)
class FbSiteFunctions implements SiteFunctions {
    @Override
    public boolean canDeleteUserAccounts(User u) {
        //FB wants to be able to delete accounts regardless of status
        return u != null;
    }
}

@Service @Conditional(CustomerConditions.GoogleCondition.class)
class GoogleSiteFunctions implements SiteFunctions {
    @Override
    public boolean canDeleteUserAccounts(User u) {
        //Google doesnt want to ever delete user accounts
        return false;
    }
}

Обратите внимание, что в двух выделенных строках мы используем вспомогательные условия, о которых мы говорили ранее. При внедрении зависимостей это подскажет Spring выбрать правильную реализацию функций сайта в зависимости от текущего клиента.

Теперь у нас есть все необходимое для использования этого в нашем веб-приложении. Давайте создадим простую тестовую страницу, на которой будет указан объект пользователя, и определим, можно ли его удалить. Обратите внимание, что ему не нужно знать, для какого клиента выполняется этот код:

public class CustomerTestPage extends WebPage {
    @SpringBean private SiteFunctions siteFunctions;
    public CustomerTestPage() {        
        User u = new User();
        u.setActive(true);
        setMarkup(Markup.of("Can delete user: " + siteFunctions.canDeleteUserAccounts(u)));
    }
}

Ключ в том, чтобы всегда ссылаться на ваши функции по умолчанию SiteFunctions интерфейс в отличие от переопределений, зависящих от конкретного клиента. Spring позаботится о том, чтобы правильная реализация была введена с помощью аннотации @SpringBean .

Spring позаботится о том, чтобы правильная реализация была введена с помощью аннотации || @SpringBean ||. В этом случае приведенный выше код вернет false, потому что наша функция по умолчанию гласит, что активный пользователь не может быть удален. Spring позаботится о том, чтобы правильная реализация была введена с помощью аннотации || @SpringBean ||. В этом случае приведенный выше код вернет false, потому что наша функция по умолчанию гласит, что активный пользователь не может быть удален. Однако, если мы выполним это приложение с параметром JVM клиента, установленным в “FB”, оно вернет значение true.

Spring позаботится о том, чтобы правильная реализация была введена с помощью аннотации @SpringBean . В этом случае приведенный выше код вернет false, потому что наша функция по умолчанию гласит, что активный пользователь не может быть удален. Однако, если мы выполним это приложение с параметром JVM клиента, установленным в “FB”, оно вернет значение true. Полный

Оригинал: “https://dev.to/romansery/customizing-your-codebase-per-customer-part-2-conditions-4180”

Метки codebase, customer, enumeration, spring

Читайте ещё по теме: