技术栈
log4j
__zRainy__
3 天前
node.js
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log4j
Node系列 · ORM:log4js 日志记录
生产环境不能用 console.log——它没法分级别、没法分类、没法按大小切分文件、没法自动清理。本章讲清楚 log4js 的核心概念和按环境配置的实战。
李昊哲小课
3 天前
spring boot
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redis
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缓存
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性能优化
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log4j
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旅游
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性能
Spring Boot 4 旅游主题实战教程 阶段四:缓存与底层进阶
本章目标:第11章解决了数据一致性。现在换个角度想性能:景点首页每次刷新都要 SELECT * FROM t_ch09_attraction—— 数据库连接池 5 个,100 人同时刷就排队了。
李昊哲小课
4 天前
人工智能
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spring boot
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大模型
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log4j
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智能体
SpringBoot4 云端咖啡站 阶段五:交付与进阶
前面十四章我们用 curl 逐个接口手工验证——每改一行代码都要把所有场景重新点一遍。本章把这套验证固化成自动化测试:mvn test 一条命令,几秒钟跑完全部检查。
码匠许师傅
4 天前
java
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设计模式
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log4j
【设计模式精讲】2. 设计原则基石:SOLID 与几条关键原则
【摘要】:改一个“报表加水印”的需求,为什么会牵连渲染、导出、存储和测试?问题往往不在语法,而在变化没有被限制在清晰边界内。本文以 C++ 坏代码与改进代码对照,讲清 SOLID 五条原则:单一职责关注变化原因,开闭原则关注扩展点,里氏替换维护行为合同,接口隔离控制依赖面,依赖倒置让业务规则面向抽象;再补充合成复用与迪米特法则。除了“应该怎么做”,文章也会说明每条原则的适用边界、常见误读和相互取舍,避免把原则变成机械拆类或过度设计的借口。
帅哥的AI自修课
4 天前
log4j
LangGraph Send:你还在循环里硬调节点?Send 焊死「动态并发路由」,从单播广播到 Map-Reduce 一篇打通
基于 LangGraph 1.0(兼容 0.2.x+)编写,API 可能迭代,请以官方文档为准我第一次在 LangGraph 里写生产级工作流的时候,踩过一个很蠢的坑。这个坑蠢就蠢在,代码能跑,逻辑也对,单元测试通得过,甚至上线初期都没出问题——但它从根本上背叛了 LangGraph 的设计哲学。
鲨鱼辣钊
6 天前
log4j
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github
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copilot
Github Copilot 研发效能提升实战指南
在日常开发中,我们常常陷入一种怪圈:花大量时间编写重复的样板代码,或者在错综复杂的遗留系统中为了补全一个单元测试而焦头烂额。业务逻辑日益复杂,需求变更频繁,手动维护代码不仅效率低下,还容易引入人为错误。很多开发者都在寻找一种方法,既能从繁琐的机械劳动中解脱出来,又能确保核心业务逻辑的严谨性。
深维AI随笔
10 天前
单元测试
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log4j
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apache
《构建之法》| 第二章个人技术和流程:单元测试不是“可选“,而是“必需“
本文适合:写出代码却不敢改的开发者、从不写测试的"裸奔选手"、想提升个人工程素养的同学。你将收获:单元测试的8条黄金标准、回归测试的实战意义、效能分析的两板斧、PSP个人软件过程的认知升级。
七牛开发者
14 天前
数据库
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人工智能
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python
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elasticsearch
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log4j
为什么 Go 很适合 AI 辅助开发?
最近 Google Go 团队写了一篇文章,讨论了一个问题:当 Coding Agent 开始参与更多的代码编写工作,什么样的编程语言会更适合 AI 辅助开发?
IT机器猫
15 天前
java
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spring boot
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分布式
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spring cloud
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log4j
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rabbitmq
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springamqp
RabbitMQ基础二
消息从生产者发送到Exchange,再到Queue,再到消费者,有三种消息丢失的可能性:为保证MQ的(消息)可靠性,解决以上三种消息丢失问题,就需要保证消息传递的每个步骤的可靠性即可,主要从三方面解决:确保生产者一定把消息发送到MQ、确保MQ不会将消息弄丢、确保消费者一定要处理消息
看浪的路人
18 天前
python
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ai
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log4j
第6讲:单元测试自动生成
第5讲我们实现了代码审查——MiniCopilot 能自动发现代码中的问题。但发现问题只是第一步,更重要的是防止问题再次发生。这就需要有完善的单元测试。
jufeng1307
22 天前
linux
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c++
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log4j
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软件工程
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makefile
【系列:MiniKV 原理剖析 · 第 8 篇(完结篇)】
导读: 从第 1 篇的 GNU Make 构建系统,到第 7 篇的 Sanitizer,MiniKV 已经走过了 7 个章节。今天收官:用 36 行的 integration_test.sh 打通端到端验证,用 45 行的 benchmark.cpp 量化性能表现。当测试金字塔完整立起,一个可教学、可扩展的 KV 存储项目才算真正落地。
冷咖啡离 我的笨笨
1 个月前
log4j
HttpContext.Current并非无处不在
在ASP.NET(尤其是Web Forms和早期MVC)开发中,HttpContext.Current 几乎成了“万能钥匙”——想要获取当前请求的上下文、Session、Cookie、用户信息?直接 HttpContext.Current 一把梭。但很多开发者没意识到,这把“钥匙”只在你熟悉的同步UI线程里有效。一旦你进入异步、后台任务、线程池或者单元测试,它就可能变成 null,甚至直接抛异常。这不是危言耸听,而是很多生产事故的根源。今天我们就来聊聊:为什么 HttpContext.Current 不是
5系暗夜孤魂z
1 个月前
log4j
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.net
优雅的.net REST API之FastEndpoints
在.NET生态中,构建REST API的传统方式往往伴随着控制器(Controller)的臃肿与管道(Pipeline)的隐式行为。而FastEndpoints——一个基于Minimal API构建的轻量级框架,正以“约定优于配置”的哲学重新定义API开发的优雅性。它摒弃了Controller的继承体系,将每个端点(Endpoint)视为一个独立的类,使代码结构如诗般清晰。本文将深入剖析其核心原理,并通过可运行示例展示其魅力。### 为什么需要FastEndpoints?传统ASP.NET Core的Co
名字还没想好☜
1 个月前
golang
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单元测试
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log4j
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go
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testing
Go 表驱动测试实战:用 t.Run 子测试组织可维护的单元测试
你给一个函数写单测,第一版是复制粘贴:测输入 A 断言一段,测输入 B 再抄一遍断言,测边界值又抄一遍。三个用例还好,等长到十几个,某天函数签名改了,你得挨个改十几段几乎一样的代码。更糟的是,一个断言 t.Fatal 挂掉,后面的用例根本没跑,你不知道到底错了几个。Go 社区的标准答案是表驱动测试:把用例做成一张表,循环跑,配合 t.Run 拆成独立子测试。这篇手把手带你从「复制粘贴」重构到「一张表搞定」。
老白干
1 个月前
java
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python
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log4j
jjwt 0.9.1 在 JDK 11+ 上的两个“坑”与完整解决方案
环境:Spring Boot 3.5.16 / Java 21 / jjwt 0.9.1 场景:在单元测试中签发 JWT,连续踩中两个运行时异常。
森叶
1 个月前
java
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开发语言
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log4j
用 DataTransfer 模拟“用户选择本地文件“:不用系统对话框,也能给 `<input type=“file“>` 塞进真实文件
做浏览器自动化、桌面应用(Electron/CEF)脚本注入、或者写文件上传组件的单元测试时,经常会撞上同一个问题:<input type="file"> 这个控件正常情况下必须由用户手动点开系统的文件选择对话框才能选中文件,脚本没法"隔空"往里塞一个文件——毕竟如果 JS 能随便读用户磁盘上的任意文件塞给网页,那是个巨大的安全漏洞,浏览器当然要挡住。
2601_96470289
1 个月前
人工智能
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log4j
Claude Opus 5 API 新手指南:从零搭建第一个 AI 应用
如果你正在搜“Claude API 教程”“Claude Opus 5 API 使用”或者“AI 应用开发入门”,大概率不是只想看一个 curl 示例。你真正想知道的,多半是:账号和 API Key 怎么准备、模型 ID 到底怎么填、第一版可运行的应用怎么搭出来,以及上线前安全和成本要怎么把住。
测试修炼手册
1 个月前
junit
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单元测试
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log4j
[测试技术] TestNG 入门与实战:分组、数据驱动与并行执行
原创内容,未获授权禁止转载、转发、抄袭。Java 自动化测试集逐渐增大后,通常需要按场景分组、批量注入数据、控制执行依赖和并行调度。TestNG 把这些能力直接放进测试框架,适合组织单元测试、接口测试和回归测试。
在水一缸
1 个月前
开发语言
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c++
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单元测试
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log4j
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测试框架
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catch2
深入浅出 Catch2:现代 C++ 测试框架的优雅实践
在当今快速迭代的软件开发领域,测试驱动开发(TDD)已不再是一个可选项,而是保证代码质量的基石。对于 C++ 开发者而言,选择一款轻量级、易于集成且功能强大的测试框架至关重要。Catch2 作为 GitHub 上的明星项目,凭借其现代化的设计理念和极低的使用门槛,成为了无数 C++ 工程师的首选工具。它不仅简化了单元测试的编写流程,更通过行为驱动开发(BDD)风格的表达力,让测试代码具备了业务文档的可读性。
风向决定发型d782
1 个月前
log4j
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github
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copilot
Github Copilot 实战应用与效能提升指南
在日常开发中,我们常常陷入一种怪圈:花大量时间搭建重复的项目骨架,手动编写 boilerplate 代码,或者在接手老旧项目时对着毫无注释的“天书”发愁。这些机械性工作不仅消耗了开发者的热情,更挤占了思考核心业务逻辑的宝贵时间。很多时候,我们并非缺乏编码能力,而是被繁琐的流程和碎片化的任务拖慢了节奏。如果能有一套智能化的辅助方案,自动处理那些标准化、重复性的工作,让我们专注于解决真正的技术难题,开发体验将会截然不同。