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- Java マイクロサービス アーキテクチャのテスト戦略
- Java マイクロサービス アーキテクチャでは、テスト戦略には以下が含まれます。 単体テスト: サービス コンポーネントを分離してテストし、個々のコンポーネントの正確性を確認します。統合テスト: サービス間の対話をテストし、サービス間の共同作業を検証します。契約テスト: サービス間の合意または規則を検証して、サービスが期待される通信方法に従っていることを確認します。
- ＆＃＆チュートリアル 574 2024-06-06 10:42:40
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- Javaフレームワークにおけるセキュリティのための新しい考え方と新しいテクノロジー
- Java フレームワークの新しいセキュリティの考え方と新しいテクノロジは、脅威の状況の進化に対応するために更新されています。これには、デフォルトですべてのユーザーとデバイスを信頼しないゼロトラスト アーキテクチャの採用、認可とレート制限に重点を置いています。データ検証。攻撃対象領域を制限し、必要なコンポーネントと機能のみを公開します。新しいテクノロジーには、OAuth2.0: サードパーティ認証、JWT: 自己完結型 ID または認証トークン、Spring Security: 認証、認可、CSRF 保護が含まれます。
- ＆＃＆チュートリアル 767 2024-06-06 10:37:09
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- Java フレームワーク実装ケース: クラウド ネイティブ アーキテクチャ実装のベスト プラクティス
- Java フレームワーク実装のベスト プラクティスには、サービス指向の変換、つまりサービス境界の分割、軽量フレームワークの使用、サービス登録とロード バランシングの導入という 6 つの側面が含まれます。コンテナ化されたデプロイメント: Docker を使用してイメージを構築し、DevOps プロセスを導入し、Kubernetes を使用してサービスのライフサイクルを管理します。分散トレース: トレース フレームワークを統合し、リクエスト リンク情報を記録し、分析と障害回復にトレース データを使用します。 API ゲートウェイ: 統合された入り口として、トラフィックとセキュリティ ポリシーを制御し、ID 認証と負荷分散を実装します。構成管理: 個別の構成、集中管理、安全なストレージ メカニズムの使用、構成の更新と監視メカニズムの提供。ログ管理: システム ログを統合された方法で収集し、ログ集約ツールを使用してログをフォーマットし、クエリ、取得、可用性を提供します。
- ＆＃＆チュートリアル 864 2024-06-06 10:33:49
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- Java フレームワークでのデータ アクセス レイヤー設計とドメイン駆動設計の統合
- Java フレームワークのデータ アクセス層 (DAL) をドメイン駆動設計 (DDD) と統合すると、堅牢でスケーラブルなデータ アクセス層を作成できます。統合プロセスには、ビジネス ドメイン内のエンティティを表すドメイン モデルの定義、Java8lambda またはメソッド参照を使用したクエリ処理トランザクションの指定、および特定の集計のデータ アクセス操作をカプセル化する DAO リポジトリの作成が含まれます。トランザクション アノテーションはメソッドにタグを付けて、トランザクション内で実行する必要があることを示します。
- ＆＃＆チュートリアル 919 2024-06-06 10:33:27
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- Apache Ignite を使用して Java 分散トランザクションを実装する方法
- ApacheIgnite を使用すると、分散トランザクション エンジンを通じて分散環境でデータの一貫性を維持できます。 Java バンキング アプリケーションは、Ignite を使用してトランザクションを実装する方法を示します。マスター ノードは、悲観的な同時実行性と反復可能な読み取り分離レベルでトランザクションを作成し、キャッシュから口座を取得し、金額を引き落とし、口座を保存してトランザクションをコミットします。オプティミスティック同時実行性とシリアル化可能な分離レベルのトランザクションをノードから作成し、アカウントを取得し、残高を確認して金額を差し引き、アカウントを保存してトランザクションをコミットします。アプリケーションを実行し、転送が成功したことを示す出力がコンソールに表示されるのを確認します。
- ＆＃＆チュートリアル 344 2024-06-06 10:32:15
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- Java フレームワーク実装の実践例: 同時実行性の高いシステムのための負荷分散戦略
- ロード・バランシングは、同時実行性の高いシステムにおける分散リクエストの主要なテクノロジーです。Java フレームワークは、ポーリング方式、加重ポーリング方式、最小接続数方式、ランダム方式、最小応答時間方式など、ロード・バランシングを実現するためのさまざまな戦略を提供します。 SpringCloudRibbon は、負荷分散のために広く使用されている Java フレームワークです。パフォーマンス テストでは、加重ポーリング方式と最小接続数方式が同時実行性の高いシナリオで最も優れたパフォーマンスを発揮することが示されています。
- ＆＃＆チュートリアル 1103 2024-06-06 10:32:03
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- Javaフレームワークと人工知能の統合
- Java フレームワークと人工知能 (AI) を統合するにはどうすればよいですか? SpringBoot を使用して人工知能を統合します。AI モデルをデプロイし、AI データにアクセスし、AI サービスを統合します。 Java と TensorFlow を統合します。機械学習モデルをトレーニングしてロードし、推論に TensorFlowKeras を使用します。この統合により、人工知能の力を活用してアプリケーションの機能を強化し、よりスマートで革新的なソリューションを作成できます。
- ＆＃＆チュートリアル 412 2024-06-06 10:31:18
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- Javaフレームワークの導入事例：クロスプラットフォームモバイルアプリケーション開発実践
- Flutter フレームワークは、クロスプラットフォームのモバイル アプリケーション開発に優れた共有コード ベース機能を提供し、時間と労力を節約し、優れたパフォーマンスと豊富なエコシステムを備え、効率と保守性を向上させることができます。この実践的なケースでは、Flutter を使用してクロスプラットフォームの電子商取引アプリケーションを構築する詳細な手順を示します。これには、プロジェクトの確立、ユーザー インターフェイスの設計、ビジネス ロジックの実装、ショッピング バスケット インターフェイスの構築、アプリケーションのデプロイが含まれます。 Android および iOS デバイス上でスムーズに動作するアプリケーション。
- ＆＃＆チュートリアル 735 2024-06-06 10:30:27
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- Javaフレームワークの開発効率を評価する方法
- ベンチマーク テストと実際のケースを通じて Java フレームワークの開発効率を評価します。 ベンチマーク テスト: タスクの実行時間とメモリ消費量を測定し、異なるフレームワークの効率を比較します。実際のケース: 同じ機能を開発し、開発時間、コード行、テスト時間を追跡します。
- ＆＃＆チュートリアル 887 2024-06-06 10:30:06
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- Javaフレームワークとビッグデータ技術の統合応用
- Java フレームワークとビッグ データ テクノロジの統合アプリケーションには、Apache Hadoop および MapReduce が含まれます。分散コンピューティングと大量データの並列処理。 ApacheSpark と構造化ストリーム処理: 統合されたデータ処理、変化するデータをリアルタイムで処理します。 Apache Flink とストリーミング コンピューティング: 低遅延、高スループット、リアルタイム データ ストリームの処理。これらのフレームワークは実際に広く使用されており、企業が強力なシステムを構築し、ビッグデータを処理および分析し、効率を向上させ、洞察を提供し、意思決定を促進できるようにします。
- ＆＃＆チュートリアル 541 2024-06-06 10:29:53
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- Javaフレームワーク実装の実践事例：ビッグデータプラットフォームの設計と実装
- Java フレームワークを使用してビッグ データ プラットフォームを設計および実装すると、企業にデータ処理および分析ソリューションを提供し、データに基づいた意思決定を行うことが可能になります。このシステムはマイクロサービス アーキテクチャを採用し、データ処理タスクを疎結合コンポーネントに分解し、SpringBoot などの Java フレームワーク上に構築されています。データ収集は Apache Kafka を介して実行され、データ クリーニングは Apache Spark を使用して実行され、分析は Apache Flink と Apache Hadoop を使用して実行され、視覚化は Apache Zeppelin と Grafana を使用して実行されます。このプラットフォームは、リアルタイムの金融市場データを収集し、機械学習アルゴリズムを使用して潜在的なリスクを特定して予測することにより、金融リスク評価にうまく適用されています。
- ＆＃＆チュートリアル 712 2024-06-06 10:29:45
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- Java フレームワークのパフォーマンス最適化におけるパフォーマンス分析ツールの使用
- Java フレームワークのパフォーマンスは、JProfiler、VisualVM、JavaFlightRecorder などのパフォーマンス分析ツールを使用して最適化できます。これらのツールは、次のようなパフォーマンスのボトルネックの特定と解決に役立つ深い洞察を提供します。 JProfiler: アプリケーションのパフォーマンスを分析し、アルゴリズムと GC パラメーターを最適化します。 VisualVM: アプリケーションを監視して、メモリ リークとスレッド デッドロックを特定します。 JavaFlightRecorder: 実稼働環境でパフォーマンス データを記録し、ボトルネックや異常を特定します。
- ＆＃＆チュートリアル 371 2024-06-06 10:29:36
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- Java フレームワークの学習曲線はどのくらいですか?
- Spring は学習曲線が急峻で、複雑なアプリケーションに適しています。Hibernate と JPA は学習曲線が中程度で、データベースとの対話が容易です。特定のフレームワークの学習曲線は、個人の経験とアプリケーションの複雑さによって異なります。
- ＆＃＆チュートリアル 591 2024-06-06 10:29:26
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- Javaフレームワークにおけるイテレータパターンの実装原理は何ですか?
- Java フレームワークにおけるイテレータの実装原理は次のとおりです。イテレータ インターフェイスは基本メソッド hasNext()、next()、remove() を定義し、特定のイテレータはコレクションの最初の要素に初期化されます。使用可能な要素があるかどうかを確認し、true を返します。next() は現在の要素を返し、ポインタを移動します。remove() は、削除操作をサポートするコレクションの現在の要素を削除します。
- ＆＃＆チュートリアル 403 2024-06-06 10:29:05
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- Javaフレームワークのマイクロサービスアーキテクチャサービスオーケストレーション技術
- Java マイクロサービス アーキテクチャでは、サービス オーケストレーション テクノロジには次のものが含まれます。 Eureka: サービス登録および検出センター。リボン: 負荷分散ライブラリ。 Hystrix: サーキット ブレーカー ライブラリ。ズール: API ゲートウェイ。実際には、これらのフレームワークを使用してサービス オーケストレーションを作成し、マイクロサービス間の対話を管理および調整することで、アーキテクチャの堅牢性とスケーラビリティを向上させることができます。
- ＆＃＆チュートリアル 605 2024-06-06 10:28:44
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