ばね関数をシミュレートする
1. 次の内容で User.java を作成します:
package net.model; /** * @项目名:spring2.5 * @包名:net.model * @文件名:User.java * @日期:Jun 22, 2011 4:31:22 PM * @备注: * @作者:apple */ public class User { private String username; private String password; public String getUsername() {return username;} public void setUsername(String username) {this.username = username;} public String getPassword() {return password;} public void setPassword(String password) { this.password = password; } }
2. 以下の内容で UserDao.java を作成します:
package net.dao; import net.model.User; /** * @项目名:spring2.5 * @包名:net.dao * @文件名:UserDao.java * @日期:Jun 22, 2011 4:12:42 PM * @备注: * @作者:apple */ public interface UserDao { public void save(User u); }
4. 次の内容で UserDaoImpl.java を作成します。次の内容:
package net.dao.impl; import net.dao.UserDao; import net.model.User; /** * @项目名:spring2.5 * @包名:net.dao.impl * @文件名:UserDaoImpl.java * @日期:Jun 22, 2011 4:13:45 PM * @备注: * @作者:apple */ public class UserDaoImpl implements UserDao { public void save(User u) { // TODO Auto-generated method stub System.out.println("user save..."); } }
5. 次の内容で BeanFactory.java を作成します:
package net.service; import net.dao.UserDao; import net.dao.impl.UserDaoImpl; import net.model.User; /** * @项目名:spring2.5 * @包名:net.service * @文件名:UserService.java * @日期:Jun 22, 2011 4:15:47 PM * @备注: * @作者:apple */ public class UserService { private UserDao userDao ; public UserDao getUserDao() { return userDao; } public void setUserDao(UserDao userDao) { this.userDao = userDao; } public void add(User u){ userDao.save(u); }//这里可以调用任务实现了UserDao接口的save方法了。 }
6. 次の内容で ClassPathXmlApplicationContext.java を作成します:
package net.factory; /** * @项目名:spring2.5 * @包名:net.factory * @文件名:BeanFactory.java * @日期:Jun 22, 2011 4:37:08 PM * @备注: * @作者:apple */ public interface BeanFactory { public Object getBean(String name); }
7. 次の内容で beans.xml を作成します。

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2023年、AI技術が注目を集め、プログラミング分野を中心にさまざまな業界に大きな影響を与えています。 AI テクノロジーの重要性に対する人々の認識はますます高まっており、Spring コミュニティも例外ではありません。 GenAI (汎用人工知能) テクノロジーの継続的な進歩に伴い、AI 機能を備えたアプリケーションの作成を簡素化することが重要かつ緊急になっています。このような背景から、AI 機能アプリケーションの開発プロセスを簡素化し、シンプルかつ直観的にし、不必要な複雑さを回避することを目的とした「SpringAI」が登場しました。 「SpringAI」により、開発者はAI機能を搭載したアプリケーションをより簡単に構築でき、使いやすく、操作しやすくなります。

Spring+AI は業界リーダーとして、強力で柔軟な API と高度な機能を通じてさまざまな業界に最先端のソリューションを提供します。このトピックでは、さまざまな分野での Spring+AI の応用例を詳しく掘り下げ、Spring+AI がどのように特定のニーズを満たし、目標を達成し、これらの教訓をより広範囲のアプリケーションに拡張するかを示します。このトピックが Spring+AI の無限の可能性をより深く理解し、活用するきっかけになれば幸いです。 Spring フレームワークはソフトウェア開発の分野で 20 年以上の歴史があり、Spring Boot 1.0 バージョンがリリースされてから 10 年が経過しました。今、その春に異論を唱える人はいない

Spring プログラムによるトランザクションを実装する方法: 1. TransactionTemplate を使用する; 2. TransactionCallback および TransactionCallbackWithoutResult を使用する; 3. Transactional アノテーションを使用する; 4. TransactionTemplate を @Transactional と組み合わせて使用する; 5. トランザクション マネージャーをカスタマイズする。

Java によるスケジュールされたタスクの実装 Jdk に付属のライブラリでは、スケジュールされたタスクを実装する 2 つの方法があります。1 つは Timer で、もう 1 つは ScheduledThreadPoolExecutor です。 Timer+TimerTask が Timer を作成すると、TimerTask タスクのスケジュールに使用できるスレッドが作成されます。Timer には 4 つの構築メソッドがあり、Timer スレッドの名前と、それをデーモン スレッドとして設定するかどうかを指定できます。デフォルト名は Timer-number で、デフォルトはデーモン スレッドではありません。主なメソッドは 3 つあります。 cancel(): タスクのスケジュールを終了し、現在スケジュールされているすべてのタスクをキャンセルします。実行中のタスクは影響を受けません。 purge(): タスク キューからタスクを削除します。

SpringBoot と SpringCloud は両方とも、開発者がマイクロサービス アプリケーションをより迅速に構築およびデプロイできるようにする Spring Framework の拡張機能ですが、それぞれ異なる目的と機能を持っています。 SpringBoot は、Java アプリケーションを迅速に構築するためのフレームワークであり、開発者は Spring ベースのアプリケーションをより迅速に作成してデプロイできるようになります。スタンドアロンの実行可能な Spring アプリケーションを構築するための、シンプルでわかりやすい方法を提供します。

テクノロジーの更新と反復により、Java5.0 はアノテーションをサポートし始めました。 Java の主要なフレームワークである Spring は、バージョン 2.5 に更新されて以来、徐々に XML 構成を放棄し始めており、Spring フレームワークを制御するために使用されるアノテーションが増えています。

Spring でトランザクション分離レベルを設定する方法: 1. @Transactional アノテーションを使用します; 2. Spring 構成ファイルに設定します; 3. PlatformTransactionManager を使用します; 4. Java 構成クラスに設定します。詳細な導入方法: 1. @Transactional アノテーションを使用し、トランザクション管理が必要なクラスまたはメソッドに @Transactional アノテーションを追加し、属性に分離レベルを設定します。 2. Spring の設定ファイルなどで

Java 開発者として、Spring フレームワークを学習して使用することは必須のスキルです。クラウド コンピューティングとマイクロサービスの人気に伴い、Spring Cloud の学習と使用も習得しなければならないスキルになりました。 SpringCloud は、分散システムを迅速に構築するための SpringBoot に基づく開発ツールセットです。サービスの登録と検出、構成センター、負荷分散、サーキット ブレーカーなどの一連のコンポーネントを開発者に提供し、開発者がマイクロ サービスを構築できるようにします。
