SpringBoot3+AI

玩一下AI

1. SSE協議

我們都知道tcp，ip，http，https，websocket等等協議，今天了解一個新的協議SSE協議（Server-Sent Events）

SSE（Server-Sent Events） 是一種允許服務器主動向客戶端推送數據的輕量級協議，基于 HTTP 長連接，實現 單向通信（服務器→客戶端）。它是 W3C 標準，瀏覽器原生支持，無需額外插件（如 EventSource API）

核心特點與工作原理

  • 單向通信：僅服務器向客戶端發送數據，適合實時通知、日志流、實時更新等場景。
  • 基于 HTTP：客戶端通過 GET 請求建立連接，服務器返回特殊格式的文本流（text/event-stream），連接保持打開狀態，直到服務器主動關閉或超時。
  • 自動重連：瀏覽器內置重連機制，連接斷開后自動嘗試重新連接。
  • 數據格式：每條消息以 \n 分隔，支持事件類型、數據內容、重試時間等字段，例如：
data: Hello, SSE!  // 數據內容
event: customEvent // 自定義事件類型（可選）
id: 123            // 消息ID（可選）
retry: 5000        // 重連時間（毫秒，可選）
\n

適用于無需雙向通信，僅需服務器單向推送數據。【比如現在的 gpt，豆包這個問答形式】

前端客戶端可以使用原生的 EventSource API：

// 創建EventSource實例，連接服務器
const eventSource = new EventSource('/sse-endpoint');
// 監聽默認事件（"message"）
eventSource.onmessage = (event) => {console.log('Received:', event.data);
};
// 監聽自定義事件（如"customEvent"）
eventSource.addEventListener('customEvent', (event) => {console.log('Custom Event:', event.data);
});
// 處理錯誤
eventSource.onerror = (error) => {console.error('SSE Error:', error);// 瀏覽器會自動重連，無需手動處理
};

服務端可用的就太多了。（本文以SpringBoot3.4.2為例子）

在知道這個協議之前，我們想要達到gpt這種問答形式，輸出內容是一點一點拼接的，該怎么弄呢？是不是還可以用websocket。

特性SSEWebSocket
通信方向單向（服務器→客戶端）雙向（全雙工）
協議基于 HTTP（升級為長連接）獨立協議（ws:// 或 wss://）
二進制支持僅文本（text/event-stream）支持文本和二進制
自動重連瀏覽器內置需手動實現
復雜度簡單（服務端實現輕量）較復雜（需處理握手、心跳）
適用場景服務器單向推送數據雙向交互（聊天、實時協作）

下面結合Spring Boot 簡單用一下SSE

 // sse協議測試
@PostMapping(value = "/chat", produces = "text/event-stream;charset=UTF-8")
public SseEmitter streamSseMvc() {SseEmitter emitter = new SseEmitter(30_000L);// 模擬發送消息System.out.println("SSE connection started");ScheduledFuture<?> future = service.scheduleAtFixedRate(() -> {try {String message = "Message at " + System.currentTimeMillis();emitter.send(SseEmitter.event().data(message));} catch (IOException e) {try {emitter.send(SseEmitter.event().name("error").data(Map.of("error", e.getMessage())));} catch (IOException ex) {// ignore}emitter.completeWithError(e);}}, 0, 5, TimeUnit.SECONDS);emitter.onCompletion(() -> {System.out.println("SSE connection completed");});emitter.onTimeout(() -> {System.out.println("SSE connection timed out");emitter.complete();});emitter.onError((e) -> {System.out.println("SSE connection error: " + e.getMessage());emitter.completeWithError(e);});return emitter;
}

在SpringBoot中，用SseEmitter就可以達到這個效果了，它也和Websocket一樣有onXXX這種類似的方法。上面是使用一個周期性的任務，來模擬AI生成對話的效果的。emitter.send(SseEmitter.event().data(message)); 這個就是服務端向客戶端推送數據。

2. okhttp3+sse+deepseek

簡單示例：就問一句話

申請deepseekKey這里就略過了，各位讀者自行去申請。【因為deepseek官網示例是用的okhttp，所以我這里也用okhttp了】

我們先準備一個接口

@RestController
@RequestMapping("/deepseek")
public class DeepSeekController {@Resourceprivate DeepSeekUtil deepSeekUtil;/*** 訪問deepseek-chat*/@PostMapping(value = "/chat", produces = "text/event-stream;charset=UTF-8")public SseEmitter chatSSE() throws IOException {SseEmitter emitter = new SseEmitter(60000L);deepSeekUtil.sendChatReqStream("123456", "你會MySQL數據庫嗎？", emitter);return emitter; // 這里把該sse對象返回了}private boolean notModel(String model) {return !"deepseek-chat".equals(model) && !"deepseek-reasoner".equals(model);}
}

可以看到我們創建了一個SseEmitter對象，傳給了我們自定義的工具

@Component
public class DeepSeekUtil {public static final String DEEPSEEK_CHAT = "deepseek-chat";public static final String DEEPSEEK_REASONER = "deepseek-reasoner";public static final String url = "https://api.deepseek.com/chat/completions";// 存儲每個用戶的消息列表private static final ConcurrentHashMap<String, List<Message>> msgList = new ConcurrentHashMap<>();// 1.調用api，然后以以 SSE（server-sent events）的形式以流式發送消息增量。消息流以 data: [DONE] 結尾。public void sendChatReqStream(String uid, String message, SseEmitter sseEmitter) throws IOException {// 1.構建一個普通的聊天body請求AccessRequest tRequest = buildNormalChatRequest(uid, message);OkHttpClient client = new OkHttpClient().newBuilder().build();// 封裝請求體參數MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json; charset=utf-8");RequestBody body = RequestBody.create(JSON.toJSONString(tRequest), mediaType);// 構建請求和請求頭Request request = new Request.Builder().url(url).method("POST", body).addHeader("Content-Type", "application/json").addHeader("Accept", "text/event-stream")// 比如你的key是：s-123456// .addHeader("Authorization", "Bearer s-123456").addHeader("Authorization", "Bearer 你的key").build();// 創建一個監聽器SseChatListener listener = new SseChatListener(sseEmitter);RealEventSource eventSource = new RealEventSource(request, listener);eventSource.connect(client);}private AccessRequest buildNormalChatRequest(String uid, String message) {// 這里，我們messages，添加了一條“你會MySQL數據庫嗎？"，來達到一種對話具有上下文的效果List<Message> messages = msgList.computeIfAbsent(uid, k -> new ArrayList<>());messages.add(new Message("user", message));/*[{"system", "你好, 我是DeepSeek-AI助手！"},	{"user", "你會MySQL數據庫嗎？"}]*/AccessRequest request = new AccessRequest();request.setMessages(messages);request.setModel(DEEPSEEK_CHAT);request.setResponse_format(Map.of("type", "text"));request.setStream(true); // 設置為truerequest.setTemperature(1.0);request.setTop_p(1.0);return request;}@PostConstructpublic void init() {List<Message> m = new ArrayList<Message>();m.add(new Message("system", "你好, 我是DeepSeek-AI助手！"));// 初始化消息列表msgList.put("123456", m);}
}// 請求體，參考deepseek官網
public class AccessRequest {private List<Message> messages;private String model; // 默認模型為deepseek-chatprivate Double frequency_penalty = 0.0;private Integer max_tokens;private Double presence_penalty = 0.0;//{//    "type": "text"//}private Map<String, String> response_format;private Object stop = null; // nullprivate Boolean stream; //如果設置為 True，將會以 SSE（server-sent events）的形式以流式發送消息增量。消息流以 data: [DONE] 結尾。private Object stream_options = null;private Double temperature; // 1private Double top_p; // 1private Object tools; // nullprivate String tool_choice = "none";private Boolean logprobs = false;private Integer top_logprobs = null;// get set
}

監聽器

@Slf4j
public class SseChatListener extends EventSourceListener {private SseEmitter sseEmitter;public SseChatListener( SseEmitter sseEmitter) {this.sseEmitter = sseEmitter;}/*** 事件*/@Overridepublic void onEvent(EventSource eventSource, String id, String type, String data) {//log.info("sse數據:{}", data);DeepSeekResponse deepSeekResponse = JSON.parseObject(data, DeepSeekResponse.class);DeepSeekResponse.Choice[] choices = deepSeekResponse.getChoices();try {// 發送給前端【客戶端】sseEmitter.send(SseEmitter.event().data(choices[0]));} catch (IOException e) {log.error("數據發送異常");throw new RuntimeException(e);}}/*** 建立sse連接*/@Overridepublic void onOpen(final EventSource eventSource, final Response response) {log.info("建立sse連接... {}");}/*** sse關閉*/@Overridepublic void onClosed(final EventSource eventSource) {log.info("sse連接關閉:{}");}/*** 出錯了*/@Overridepublic void onFailure(final EventSource eventSource, final Throwable t, final Response response) {log.error("使用事件源時出現異常......");}
}
// DeepSeekResponse.java
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class DeepSeekResponse {private String id;private String object;private Long created;private String model;private String system_fingerprint;private Choice[] choices;@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublic static class Choice {private Integer index;private Delta delta;private Object logprobs;private String finish_reason;}@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublic static class Delta {private String content;}
}

然后我們用apifox測試一下：

在這里插入圖片描述

返回這些信息，然后把ai返回的存起來，具體怎么存，就靠讀者自行發揮了，添加到該對話，使該對話具有上下文。【DeepSeek /chat/completions API 是一個“無狀態” API，即服務端不記錄用戶請求的上下文，用戶在每次請求時，需將之前所有對話歷史拼接好后，傳遞給對話 API。】

[{"system", "你好, 我是DeepSeek-AI助手！"},	{"user", "你會MySQL數據庫嗎？"},{"ststem", "是的,我熟悉........"} // 把ai返回的存起來
]

下一次對話的時候，請求體AccessRequest里面的List<Message> messages就向上面那樣，再往后添加用戶問的消息。

上面的例子還有一些小問題，比如說什么時候斷開連接那些的。

3. SpringAI

Spring AI 是一個專注于 AI 工程的應用框架，其目標是將 Spring 生態的 “POJO 構建塊” 和模塊化設計引入 AI 場景，簡化企業數據與第三方模型的對接和使用。

下面快速接入deepseek

<!--maven的pom.xml-->
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.4.3</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>com.feng.ai</groupId><artifactId>spring-ai-chat</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>spring-ai-chat</name><description>spring-ai-chat</description><properties><java.version>21</java.version><spring-ai.version>1.0.0-M6</spring-ai.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId></dependency><!--openAI--><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba.fastjson2</groupId><artifactId>fastjson2</artifactId><version>2.0.44</version></dependency></dependencies><repositories><repository><id>spring-snapshots</id><name>Spring Snapshots</name><url>https://repo.spring.io/snapshot</url><releases><enabled>false</enabled></releases><snapshots><enabled>true</enabled></snapshots></repository><repository><name>Central Portal Snapshots</name><id>central-portal-snapshots</id><url>https://central.sonatype.com/repository/maven-snapshots/</url><releases><enabled>false</enabled></releases><snapshots><enabled>true</enabled></snapshots></repository></repositories><dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-bom</artifactId><version>${spring-ai.version}</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement>
</project>

然后是配置文件

spring:application:name: spring-ai-chatai:# The DeepSeek API doesn't support embeddings, so we need to disable it.openai:embedding:enabled: falsebase-url: https://api.deepseek.comapi-key: 你的keychat:options:model: deepseek-reasoner # 使用推理模型stream-usage: true

controller

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/sp/deepseek")
public class SpDeepseekController {@Resource( name = "openAiChatModel")private OpenAiChatModel deepseekModel;// 直接回答 --- stream-usage: false//@GetMapping("/simpleChat")//public R chat() {//    String call = deepseekModel.call("你好, 你會java嗎？");//    return R.success().setData("call", call);//}// 流式回答@PostMapping(value = "/streamChat", produces = "text/event-stream;charset=UTF-8")public Flux<SpMessage> streamChat(@RequestBody Map<String, String> p) {String userMessage = p.get("userMessage");String sessionId = p.get("sessionId");Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(userMessage));StringBuilder modelStr = new StringBuilder();return deepseekModel.stream(prompt).doOnSubscribe(subscription -> log.info("SSE 連接已啟動: {}", sessionId)).doOnComplete(() -> log.info("SSE 連接已關閉: {}", sessionId)).doOnCancel(() -> log.info("SSE 連接已取消: {}", sessionId)).timeout(Duration.ofSeconds(60)) // 超時設置.filter(chatResponse -> chatResponse.getResult().getOutput().getText() != null) // 過濾掉空的響應.map(chatResponse -> {//log.info("SSE 響應: {}", chatResponse.getResult().getOutput());modelStr.append(chatResponse.getResult().getOutput().getText());return SpMessage.builder().role("system").content(chatResponse.getResult().getOutput().getText()).build();});}
}

**TODO：**上面的對話沒有記憶，新的請求來了，ai模型并不會帶上以前的場景，故需要記憶化。 記憶化的同時還要注意如果把該會話歷史中所有的對話全部傳給deepseek的話，可能導致 token 超限，故還需要做一個窗口，避免把太多歷史對話傳過去了。

4. 延伸-Http遠程調用

在不討論微服務架構模式下，我們平時開發難免會碰到需要遠程調用接口的情況，【比如說上面調用deepseek的服務】，那么，我們怎么做才是比較好的方式呢？

一次良好的調用過程，我們應該要考慮這幾點：超時處理、重試機制、異常處理、日志記錄；

此外，于性能來說，我們要避免頻繁創建連接帶來的開銷，可以使用連接池管理；

① RestTemplate

RestTemplate 是一個同步的 HTTP 客戶端，提供了簡單的方法來發送 HTTP 請求并處理響應。它支持常見的 HTTP 方法（GET、POST、PUT、DELETE 等），并能自動處理 JSON/XML 的序列化和反序列化，這個也是我們非常熟悉的。

下面由于是基于SpringBoot3.4.3，所以httpclient的版本是httpclient5.

@Configuration
public class RestConfig {@Bean("restTemplate")public RestTemplate restTemplate() {// 使用Apache HttpClient連接池（替代默認的 SimpleClientHttpRequestFactory）PoolingHttpClientConnectionManager connectionManager = new PoolingHttpClientConnectionManager();connectionManager.setMaxTotal(100);      // 最大連接數connectionManager.setDefaultMaxPerRoute(20); // 每個路由的最大連接數CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.custom().setConnectionManager(connectionManager).evictIdleConnections(TimeValue.of(10, TimeUnit.SECONDS))// 清理空閑連接.build();HttpComponentsClientHttpRequestFactory factory =new HttpComponentsClientHttpRequestFactory(httpClient);factory.setConnectTimeout(3000);  // 連接超時（ms）factory.setReadTimeout(5000);  // 讀取超時（ms）RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(factory);// 添加自定義的錯誤處理器restTemplate.setErrorHandler(new CustomErrorHandler());// 添加日志攔截器restTemplate.getInterceptors().add(new LoggingInterceptor());return restTemplate;}
}@Slf4j
public class LoggingInterceptor implements ClientHttpRequestInterceptor {@NotNull@Overridepublic ClientHttpResponse intercept(HttpRequest request, @NotNull byte[] body, ClientHttpRequestExecution execution) throws IOException {log.info("請求地址: {} {}", request.getMethod(), request.getURI());log.info("請求頭: {}", request.getHeaders());log.info("請求體: {}", new String(body, StandardCharsets.UTF_8));ClientHttpResponse response = execution.execute(request, body);log.info("響應狀態碼: {}", response.getStatusCode());return response;}
}@Slf4j
public class CustomErrorHandler implements ResponseErrorHandler {@Overridepublic boolean hasError(@NotNull ClientHttpResponse response) throws IOException {// 獲取 HTTP 狀態碼HttpStatusCode statusCode = response.getStatusCode();return statusCode.isError(); // 判斷狀態碼是否為錯誤狀態碼 【4xx、5xx是true，執行下面的handleError，其他的就false】}@Overridepublic void handleError(@NotNull URI url, @NotNull HttpMethod method, @NotNull ClientHttpResponse response) throws IOException {log.info("請求地址: {}  Method: {}",url, method);HttpStatusCode code = response.getStatusCode();if (code.is4xxClientError()) {log.info("客戶端錯誤：{}", code.value());// xxx} else {log.info("服務器錯誤：{}", code.value());// xxx}}
}

重試降級機制:

@Configuration
@EnableRetry // 開啟重試 -- 需要引入AOP
public class RetryConfig {
}// 在service層調用的時候
@Service
public class OrderService {@Resourceprivate RestTemplate restTemplate;@Retryable(maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 1000, multiplier = 2), // 重試間隔 1s, 2s, 4sretryFor = {Exception.class} // 默認重試所有異常//retryFor = {ResourceAccessException.class} // 僅在網絡異常時重試)public String queryOrder(String orderId) {return restTemplate.getForObject("/orders/" + orderId, String.class); // 遠程調用}@Recover // 重試全部失敗后的降級方法public String fallbackQueryOrder(ResourceAccessException e, String orderId) {return "默認訂單";}
}

當然還可以再遠程調用那里try catch起來，有異常的時候，throw出去可以被@Retryable捕獲。

② RestClient

Spring Framework 6.1 引入了全新的同步 HTTP 客戶端 RestClient，它在底層使用了與 RestTemplate 相同的基礎設施（比如消息轉換器和攔截器），但提供了如同 WebClient 一樣的現代、流式（fluent）API，兼顧了簡潔性與可復用性。與傳統的阻塞式 RestTemplate 相比，RestClient 更加直觀易用，同時也保持了對同步調用語境的全量支持

同步調用：RestClient 是一個阻塞式客戶端，每次 HTTP 請求都會阻塞調用線程直到響應完成。

流式 API：借鑒 WebClient 的設計風格，所有操作均可鏈式調用，代碼更具可讀性和可維護性。

復用基礎組件：與 RestTemplate 共用 HTTP 請求工廠、消息轉換器、攔截器等組件，便于平滑遷移與統一配置

@Configuration
@Slf4j
public class RestClientConfig {@Bean("serviceARestClient")public RestClient restClientA(@Value("${api-service.a-base-url}") String baseUrl) {// 創建連接池PoolingHttpClientConnectionManager manager = new PoolingHttpClientConnectionManager();manager.setMaxTotal(100);manager.setDefaultMaxPerRoute(20);// 創建HttpClientHttpClient httpClient = HttpClientBuilder.create().setConnectionManager(manager).build();// 創建HttpComponentsClientHttpRequestFactoryHttpComponentsClientHttpRequestFactory factory =new HttpComponentsClientHttpRequestFactory(httpClient);factory.setConnectTimeout(3000);factory.setReadTimeout(5000);return RestClient.builder().baseUrl(baseUrl).defaultHeader(HttpHeaders.ACCEPT, MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE).defaultCookie("myCookie", "1234").requestInterceptor(clientRequestInterceptor()).requestFactory(factory) // 連接池與超時.build();}@Bean("serviceBRestClient")public RestClient restClientB(@Value("${api-service.b-base-url}") String baseUrl) {return RestClient.builder().baseUrl(baseUrl).defaultHeader(HttpHeaders.ACCEPT, MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE).defaultCookie("myCookie", "1234").requestInterceptor(clientRequestInterceptor()).build();}private ClientHttpRequestInterceptor clientRequestInterceptor() {return (request, body, execution) -> {// 添加統一請求頭（如認證信息）request.getHeaders().add("my-head", "head-gggggg");// 日志記錄log.debug("Request: {} {}", request.getMethod(), request.getURI());request.getHeaders().forEach((name, values) ->values.forEach(value -> log.debug("Header: {}={}", name, value)));ClientHttpResponse response = execution.execute(request, body);log.debug("Response status: {}", response.getStatusCode());return response;};}
}

簡單調用:

@Service
public class AService {@Resource(name = "serviceARestClient")private RestClient restClientA;public String queryA(String a) {return restClientA.get().uri("/api/a?a={a}", a).retrieve().onStatus(HttpStatusCode::is4xxClientError, (request, response) -> {throw new HttpClientErrorException(response.getStatusCode());}).onStatus(HttpStatusCode::is5xxServerError, (request, response) -> {throw new ServerErrorException(response.getStatusCode().toString(), null);}).body(String.class);}// 復雜query參數public String queryA(String a, String b) {return restClientA.get().uri(  uriBuilder ->uriBuilder.path("/api/bbb").queryParam("a", 25).queryParam("b", "30").build()).retrieve().onStatus(HttpStatusCode::is4xxClientError, (request, response) -> {throw new HttpClientErrorException(response.getStatusCode());}).onStatus(HttpStatusCode::is5xxServerError, (request, response) -> {throw new ServerErrorException(response.getStatusCode().toString(), null);}).body(String.class);}// postpublic String postA(String a) {HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();map.put("a", a); map.put("page", 1); map.put("size", 10);return restClientA.post().uri("/api/post").body(map).retrieve().onStatus(HttpStatusCode::is4xxClientError, (request, response) -> {throw new HttpClientErrorException(response.getStatusCode());}).onStatus(HttpStatusCode::is5xxServerError, (request, response) -> {throw new ServerErrorException(response.getStatusCode().toString(), null);}).body(String.class);}}

③ WebClient

Spring框架中包含的原始web框架Spring web MVC是專門為Servlet API和Servlet容器構建的。響應式堆棧web框架Spring WebFlux是在5.0版本中添加的。它是完全非阻塞的，支持響應式流回壓，并運行在諸如Netty、Undertow和Servlet容器之類的服務器上。

這兩個web框架都鏡像了它們的源模塊的名字（Spring-webmvc和Spring-webflux 他們的關系圖如下，節選自官網），并在Spring框架中共存。每個模塊都是可選的。應用程序可以使用其中一個或另一個模塊，或者在某些情況下，兩者都使用——例如，Spring MVC控制器與響應式WebClient。它對同步和異步以及流方案都有很好的支持。

非阻塞異步模型：基于 Reactor 庫（Mono/Flux）實現異步調用，避免線程阻塞，通過少量線程處理高并發請求，顯著提升性能

函數式編程：支持鏈式調用（Builder 模式）與 Lambda 表達式，代碼更簡潔

流式傳輸：支持大文件或實時數據的分塊傳輸（Chunked Data），減少內存占用。

在這里插入圖片描述

這里就不介紹了。

特性RestTemplateRestClientWebClient
模型阻塞，同步阻塞，同步，流式 API非阻塞，響應式【學習曲線較為陡峭】
API 風格模板方法 (getForObject, exchange 等)鏈式流式 (get().uri()...retrieve())鏈式流式，支持 Mono/Flux
可擴展性依賴大量重載方法可配置攔截器、初始器，支持自定義消息轉換器強大的過濾器、攔截器與背壓支持
性能受限于線程池同 RestTemplate，但更簡潔更佳，適合高并發場景
遷移成本低較低，可自然承接現有 RestTemplate 配置較高，需要重構為響應式編程

end. 參考

  1. https://segmentfault.com/a/1190000021133071 【思否-Spring5的WebClient使用詳解】
  2. https://docs.spring.io/spring-framework/reference/integration/rest-clients.html 【Spring官網】

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1. NAT技術 之前我們說到過 IPv4 協議中IP 地址數量不充足的問題可以使用 NAT 技術來解決。還提到過本地主機向公網中的一個服務器發起了一個網絡請求&#xff0c;服務器是怎么將應答返回到該本地主機呢&#xff1f;&#xff08;如何進行內網轉發&#xff1f;&#xff09; 這就…
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uniapp的適配方式

uniapp的適配方式

文章目錄 前言? 一、核心適配方式對比&#x1f4cf; 二、rpx 單位&#xff1a;uni-app 的核心適配機制&#x1f9f1; 三、默認設計稿適配&#xff08;750寬&#xff09;&#x1f501; 四、字體 & 屏幕密度適配&#x1f6e0; 五、特殊平臺適配&#xff08;底部安全區、劉海…
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JAVA EE（進階）_進階的開端

JAVA EE（進階）_進階的開端

別放棄浸透淚水的昨天&#xff0c;晨光已為明天掀開新篇 ——陳長生. ?主頁&#xff1a;陳長生.-CSDN博客? &#x1f4d5;上一篇&#xff1a;JAVA EE_HTTP-CSDN博客 1.什么是Java EE Java EE&#xff08;Java Pla…
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SQL腳本規范

SQL腳本規范

主要作用&#xff1a;數據庫的備份和遷移 SQL腳本規范 每一個sql語句必須與;結束 腳本結構&#xff1a; { 刪庫&#xff0c;建庫 刪表&#xff0c;建表 插入初始數據 } 建庫語法&#xff1a; CREATE DATABASE 數據庫名CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci; CHARA…
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std::ratio＜1,1000＞ 是什么意思？

std::ratio＜1,1000＞ 是什么意思？

author: hjjdebug date: 2025年 05月 14日 星期三 09:45:24 CST description: std::ratio<1,1000> 是什么意思&#xff1f; 文章目錄 1. 它是一種數值嗎&#xff1f;2. 它是一種類型嗎&#xff1f;3. std:ratio 是什么呢&#xff1f;4. 分析一個展開后的模板函數5.小結: …
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測試--測試分類 (白盒 黑盒 單元 集成)

測試--測試分類 (白盒 黑盒 單元 集成)

一、按照測試目標分類&#xff08;測試目的是什么&#xff09; 主類別細分說明1. 界面測試UI內容完整性、一致性、準確性、友好性&#xff0c;布局排版合理性&#xff0c;控件可用性等2. 功能測試檢查軟件功能是否符合需求說明書&#xff0c;常用黑盒方法&#xff1a;邊界值、…
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整理了 2009 - 2025 年的【199 管綜真題 + 解析】PDF，全套共 34 份文件

整理了 2009 - 2025 年的【199 管綜真題 + 解析】PDF，全套共 34 份文件

每年真題原卷 ? 每年詳細解析 ? &#x1f4c2;【管綜真題 2009-2025】 &#x1f4c2;【管綜解析 2009-2025】 目錄樹&#xff1a; ├── 2009-2025管綜真題 PDF │ ├── 2009年199管綜真題.pdf │ ├── 2010年199管綜真題.pdf │ ├── 2011年199管綜真題.pd…
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用golang實現二叉搜索樹（BST）

用golang實現二叉搜索樹（BST）

目錄 一、概念、性質二、二叉搜索樹的實現1. 結構2. 查找3. 插入4. 刪除5. 中序遍歷 中序前驅/后繼結點 一、概念、性質 二叉搜索樹&#xff08;Binary Search Tree&#xff09;&#xff0c;簡寫BST&#xff0c;又稱為二叉查找樹 它滿足&#xff1a; 空樹是一顆二叉搜索樹對…
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自動化：批量文件重命名

自動化：批量文件重命名

自動化&#xff1a;批量文件重命名 1、前言 2、效果圖 3、源碼 一、前言 今天來分享一款好玩的自動化腳&#xff1a;批量文件重命名 有時候呢&#xff0c;你的文件被下載下來文件名都是亂七八糟毫無規律&#xff0c;但是當時你下載的時候沒辦法重名或者你又不想另存為重新重…
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