类内部方法调用导致Spring的@Cacheable缓存失效的核心原因是Spring AOP的动态代理机制。以下是详细说明及示例：一、问题本质与原理 Spring的缓存功能（如@Cacheable）基于AOP的动态代理实现。当通过代理对象调用方法时，Spring会拦截调用并执行缓存逻辑。但同一个类中的方法直接调用（如this.method()）会绕过代理机制，导致切面逻辑（缓存）无法触发。二、问题
在Spring Boot中使用@Cacheable注解时缓存未生效，可能由以下原因导致。请按照以下步骤逐一排查：1. 未正确配置缓存管理器问题：未在配置类中定义CacheManager Bean，或未在@Cacheable中正确指定缓存管理器名称。解决方案： 确保在配置类中声明了CacheManager Bean，例如：@Bean public CacheManager myCacheManage
在处理 4亿条数据 的大规模更新时，直接运行单条 UPDATE 语句可能会导致数据库性能急剧下降（如锁表、事务过长、WAL日志膨胀）。以下是优化策略和高效更新方法：1. 分批次更新（核心方法）将数据拆分成多个小批次更新，减少单次事务的压力，避免长事务锁表和WAL日志爆炸。示例：按主键分页更新-- 每次更新10万条（根据硬件调整批次大小） DO $$ DECLARE batch_size INT
针对从Oracle迁移到PostgreSQL后出现的1亿条数据字段值问题，以下是快速对比和修复的步骤指南：1. 确定问题范围和字段定位问题字段：通过抽样分析，明确哪些字段存在不一致（如日期、数值、字符串）。缩小范围：确认问题是否集中在特定表或迁移批次，减少对比数据量。2. 高效对比策略方法一：哈希校验（推荐）Oracle端计算哈希：SELECT id, DBMS_CRYPTO.HA
作为Java程序员，提高开发效率需要结合工具使用、编码习惯、技术选型和工作流程优化等多个方面。以下是一些具体建议：一、工具优化熟练使用IDEIntelliJ IDEA：掌握快捷键（如重构、代码生成、调试）、插件（Lombok、MyBatisX、SonarLint）和智能提示。VS Code：轻量级场景下配合Java扩展包使用。调试技巧：条件断点、热部署（JRebel）、多线程调试。构建工具Mave
为了快速校验从Oracle库同步的4亿条数据是否一致，可以采用以下分阶段策略，兼顾效率与准确性：1. 初步校验：基础元数据对比行数对比 确认源库和目标表的行数是否一致（注意排除碎片和统计信息延迟的影响）：-- Oracle源库 SELECT COUNT(*) FROM source_table; -- 目标库（如MySQL） SELECT COUNT(*) FROM target_table;关
以下是用 Java 实现抽样全字段校验的详细代码方案，包含字段标准化处理和高效随机抽样逻辑：一、核心代码实现（带注释）import java.sql.*; import java.util.*; import java.util.concurrent.*; import java.util.stream.Collectors; public class SamplingValidator {
为了验证从 Oracle 迁移到 PostgreSQL 的 4 亿条数据一致性，可采用分批次哈希比对和抽样校验结合的方式。以下是 Java 实现方案：一、分批次哈希比对（高效快速）public class DataValidator { private static final int BATCH_SIZE = 10000; private static final String
以下是使用 Apache POI (XWPF) 生成 Word 文档并设置字体及加粗的 Java 示例代码：import org.apache.poi.xwpf.usermodel.*; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; public class WordGenerator { public sta
针对4亿条数据的抽样对比，为确保可靠性和效率，建议采用分层随机抽样结合分块处理的方法，并辅以关键字段校验和统计验证。以下是具体实施步骤及策略：1. 抽样方法选择(1) 分层随机抽样分层依据： 时间分区：若数据按时间分布（如按月/年分区），按时间段分层，确保各时段数据均被覆盖。业务模块：按业务重要性分层（如订单表、用户表等高优先级表单独分层）。数据量分布：对数据量差异大的表分别设定抽样比例。每层抽样
在PostgreSQL中为4亿条数据快速添加外键时，需综合考虑性能优化策略。以下是具体的步骤和优化建议：1. 使用 NOT VALID 选项延迟约束验证直接添加外键时，PostgreSQL会逐行验证现有数据是否符合外键约束，导致耗时极长。通过 NOT VALID 选项可跳过现有数据的验证，仅对新插入数据生效，从而大幅缩短操作时间。ALTER TABLE 子表名 ADD CONSTRAINT 外键
以下是一个数据对比文档的参考模板，结构清晰且用户友好，可供用户直观了解数据差异情况：Oracle与PostgreSQL数据迁移对比报告版本号：1.0编写日期：YYYY-MM-DD编写人：XXX目录背景与目的数据对比范围数据对比方法对比工具与脚本对比结果展示差异分析与处理建议总结与建议附录1. 背景与目的背景： 本次项目将Oracle数据库中约4亿条数据迁移至PostgreSQL，为确保迁移后数据的
在 PostgreSQL 中，手动事务（BEGIN; ... ; COMMIT;）的执行语句如果超时，是否自动回滚取决于超时类型和事务状态。以下是详细分析：1. 事务超时类型PostgreSQL 提供两种主要超时参数：statement_timeout：单条 SQL 语句的最大执行时间（默认关闭）。idle_in_transaction_session_timeout：事务开启后空闲的最大时间（默
PostgreSQL 事务详解1. 事务的定义事务（Transaction）是数据库操作的最小逻辑单元，包含一组不可分割的数据库操作（如增删改查）。它遵循 ACID 特性：原子性（Atomicity）：事务中的操作要么全部成功，要么全部失败（回滚）。一致性（Consistency）：事务将数据库从一个有效状态转换到另一个有效状态，保证数据完整性。隔离性（Isolation）：多个并发事务互不干扰，
在将数据从Oracle迁移到PostgreSQL后，发现4亿条数据不一致时，可以通过以下步骤系统性排查差异。以下是详细的排查方法和工具建议：1. 初步验证：数据总量对比目标：确认Oracle和PostgreSQL中目标表的总行数是否一致。方法： Oracle:SELECT COUNT(*) FROM source_table;PostgreSQL:SELECT COUNT(*) FROM targ
在数据库中，视图是否可以添加索引取决于具体的数据库管理系统（DBMS）及其支持的视图类型。以下是不同场景下的关键点总结：**1. 普通视图（非物化视图）不支持直接添加索引： 普通视图是虚拟表（不存储实际数据），仅保存查询语句。索引需要基于物理存储的数据结构，因此无法直接在普通视图上创建索引。替代优化方案： 在视图依赖的基础表上创建索引，通过优化基础表的查询性能间接提升视图的访问速度。**2. 物化
数据库中的视图（View）与物化视图（Materialized View）虽然都是基于查询定义的逻辑表，但在存储方式、性能、更新机制和应用场景等方面存在显著差异。以下是两者的核心区别：1. 数据存储方式• 视图： 视图是虚拟表，仅保存查询语句的逻辑定义，不存储实际数据。每次访问视图时，数据库会动态执行底层查询语句并生成实时结果。例如，在Oracle中创建视图的语法为：CREATE VIEW vie
在 Spring Boot 中整合 Caffeine 的 顶级用法 需要结合缓存底层机制、分布式系统设计、云原生环境以及极致性能优化，以下是针对复杂高并发场景和系统级优化的深度实践：1. 分层缓存架构（L1/L2/L3 缓存）结合本地缓存（Caffeine）、分布式缓存（Redis）和持久化存储（DB），实现多层缓存体系。架构设计L1（Caffeine）：进程内缓存，纳秒级访问，缓存极热点数据。L
在 Spring Boot 中整合 Caffeine 的高级用法需要深入理解缓存机制、性能优化和复杂场景下的缓存策略。以下是针对高并发、复杂业务场景的高级实践：1. 自定义缓存加载器（CacheLoader）通过 CacheLoader 实现缓存的同步/异步加载逻辑，支持缓存穿透保护和数据预热。示例：异步加载与数据预热@Configuration public class AdvancedCach
在 Spring Boot 中整合 Caffeine 的中级用法可以进一步优化缓存策略、增强灵活性和性能监控。以下是更深入的功能和配置说明：1. 多缓存策略分层管理为不同业务场景定义独立的缓存策略（例如按缓存名称区分配置）。示例：配置多个缓存策略@Configuration @EnableCaching public class CacheConfig { // 默认缓存管理器（通用配置
在 Spring Boot 中整合 Caffeine（高性能本地缓存库）的初级用法可以分为以下几个步骤：1. 添加依赖在 pom.xml 中添加 Caffeine 和 Spring Cache 的依赖：<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId&g
合并两个差异较大的Git分支（如生产环境和测试环境）需要谨慎操作，以避免代码丢失或冲突。以下是分步解决方案：1. 准备工作备份分支：为两个分支创建备份（如 production-backup 和 testing-backup），确保安全。git branch production-backup production git branch testing-backup testing更新本地仓库：确
作为 Java 程序员，提升 Word 文档编写能力对技术沟通、项目交付和职业发展非常重要。以下是一些针对性练习方法，结合技术文档的特点整理而成：一、明确技术文档的核心目标精准性：技术细节无歧义结构化：逻辑清晰，层次分明可读性：让非技术人员也能理解关键流程规范性：符合公司/行业文档模板要求二、分阶段练习方法1. 基础能力打磨模仿优秀文档： 研究开源项目文档（如 Apache 项目、Spring 官
为了高效、可靠地将4亿条数据从Oracle迁移至PostgreSQL，并处理外键约束和结构差异，建议采用以下分阶段方案：一、迁移前准备依赖关系分析-- Oracle中查询依赖关系 SELECT * FROM USER_CONSTRAINTS WHERE CONSTRAINT_TYPE = 'R';使用拓扑排序算法生成迁移顺序（示例代码见附录）结构差异映射# tables-mapping.yaml
一、整体架构设计分阶段处理 将同步拆分为全量迁移和增量同步两个阶段： • 全量迁移：首次一次性迁移所有历史数据（4亿条） • 增量同步：后续通过监听Oracle日志实现实时同步（参考物化视图日志或触发器）注：若需实时同步，可结合Oracle GoldenGate或Debezium实现CDC（变更数据捕获）模块化设计 • 数据读取层：分页查询Oracle数据 • 转换层：处理数据类型差异（如Orac
马拉松抽签算法通常结合了随机性和特定权重规则，以确保公平性的同时兼顾赛事运营需求。以下是常见的抽签机制及影响因素：1. 基础算法类型• 纯随机抽签：最基础的形式，所有报名者中签概率均等，常用于赛事初期或小型比赛。 • 加权抽签：通过算法赋予不同报名者差异化权重。例如： ◦ 新手加成：首次报名某赛事的选手可能获得15%的中签率提升（如武汉马拉松规则）； ◦ 连续未中签补偿：连续多年未中签的跑者可能触
一、merge()方法定义方法签名：default V merge(K key, V value, BiFunction<? super V, ? super V, ? extends V> remappingFunction)• 参数： • key：操作的键。 • value：新值（当键不存在时直接存入）。 • remappingFunction：合并函数，接收旧值和新值，返回合并后
一、方法定义与触发条件1. computeIfAbsent• 触发条件：当键不存在于Map中时，生成新值并插入。 • 方法签名：default V computeIfAbsent(K key, Function<? super K, ? extends V> mappingFunction)• 行为： • 若键不存在，调用mappingFunction生成新值，存入Map后返回该值。
方案一：等数据同步完成后统一修改适用场景：数据同步期间无需实时使用新增字段，且允许停机或低并发操作。优势：批量操作效率高：通过 CREATE TABLE AS SELECT 或 COPY 命令创建新表并填充字段，避免逐行更新带来的 I/O 开销。例如，网页1提到，560万数据通过复制表方法仅需120秒，而逐行更新耗时1455秒。减少锁竞争：同步完成后可一次性删除索引、外键等约束，修改完成后再重建，
1. 事务未提交或隔离级别导致数据不可见• 原因： • 如果更新操作未提交（如手动关闭了自动提交且未显式提交），其他会话无法看到新数据。 • 高隔离级别（如 REPEATABLE READ）可能导致查询读取的是旧版本快照。 • 验证方法： • 执行 SELECT * FROM pg_stat_activity WHERE query LIKE '%UPDATE%'; 查看是否有未提交的更新事务。
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