Spring Boot如何应对多人同时导出Excel导致的服务器崩溃?构建高效排队导出功能是关键!

Excel数据的优雅导入与导出 前言 业务诉求:考虑到数据库数据日渐增多,导出会有全量数据的导出,多人同时导出可以会对服务性能造成影响,导出涉及到mysql查询的io操作,还涉及文件输入、输出流的io操作,所以对服务器的性能会影响的比较大;结合以上原因,对导出操作进行排队; 刚开始拿到这个需求,第一时间想到就是需要维护一个FIFO先进先出的队列,给定队列一个固定size,在队列里面的人进行排队进行数据...

Excel高效办公:人力资源管理(AI版)

AI人力资源管理一本通:147个“温馨提示”+53个“教您一招”,掌握使用Excel高效完成人力资源管理工作的“心法”,助你早做完、不加班。 一本书掌握人力资源高效管理的“心法”! 案例丰富,参考性强:本书不是一本Excel软件学习书,而是一本以使用Excel处理人力资源管理工作为出发点的专著。全书结合工作应用实际,精心安排了丰富的工作案例模板, 实用性强。 实战经验,不走弯路:内容设计考虑到工作中各...

享元模式:优化资源利用的高效策略

性,需要区分内外部状态。需要妥善处理线程安全问题,特别是在多线程环境中。 5. 总结 享元模式是一种有效的优化策略,适用于系统中存在大量相似对象的场景。正确的使用享元模式可以显著降低程序的内存占用和提高效率。然而,这也需要仔细设计系统的存储结构和状态管理。 更多Python编程相关文章:cpython666.github.io...

ChatGPT深度科研应用、数据分析及机器学习、AI绘图与高效论文撰写

7、(实操演练)利用ChatGPT4 生成流程图、甘特图 8、(实操演练)利用ChatGPT4 制作PPT 9、(实操演练)利用ChatGPT4自动创建视频 10、(实操演练)ChatGPT4辅助教师高效备课(苏格拉底式教学、为不同专业学生生成不同的教学内容、围绕知识点生成不同难度的题目检测学生的学习效果等) 11、(实操演练)ChatGPT4辅助学生高效学习(利用插件生成个性化学习计划) 12、案例...

SpringBoot集成EasyExcel 3.x:高效实现Excel数据的优雅导入与导出

目录 介绍 快速开始 引入依赖 简单导出 定义实体类 自定义转换器 定义接口 测试接口 复杂导出 自定义注解 定义实体类 数据映射与平铺 自定义单元格合并策略 定义接口 测试接口 一对多导出 自定义单元格合并策略 测试数据 简单导入 定义接口 测试接口  参考资料 介绍 EasyExcel 是一个基于 Java 的、快速、简洁、解决大文件内存溢出的 Excel 处理工具。它能让你在不用考虑性能、内存的...

深入理解单实例设计模式:构建高效且可靠的应用

在软件工程领域,单实例(Singleton)设计模式是一种确保类只有一个实例并提供一个全局访问点的设计模式。这个概念在需要控制访问共享资源或者在整个应用中维护一致状态的场景下特别有用。本文将详细探讨单实例模式的实现、应用及其优缺点。 目录 引言单实例模式的定义与特点单实例模式的结构实现单实例模式单实例模式的应用场景单实例模式的优缺点单实例模式的变体单实例模式的替代方案结语参考文献 1. 引言 在软件...

观察者模式:实现高效事件驱动编程的策略

在软件开发中,观察者模式是一种关键的行为型设计模式,用于建立对象间的一种依赖关系,使得当一个对象改变状态时,所有依赖于它的对象都会得到通知并被自动更新。这种模式是事件监听和响应编程的基石。本文将详细介绍观察者模式的定义、实现、应用场景以及优缺点。 1. 观察者模式的定义 观察者模式(Observer Pattern)也被称为发布-订阅(Pub-Sub)模式。在这种模式中,被称为“主题”(Subjec...

Objective-C网络请求开发的高效实现方法与技巧

前言 在移动应用开发中,网络请求是一项至关重要的技术。Objective-C作为iOS平台的主要开发语言之一,拥有丰富的网络请求开发工具和技术。本文将介绍如何利用Objective-C语言实现高效的网络请求,以及一些实用的技巧和方法。 1.Objective-C技术优势 Objective-C是一种基于C语言的面向对象编程语言,它具有以下几个特点: 动态运行时特性:Objective-C采用了动态运...

Doris 深度解析:打造高效、可扩展的数据分析平台

核心组件: 前端(FE):负责元数据管理、查询计划的生成和优化。它还处理用户的请求和访问控制。后端(BE):负责数据存储、数据查询处理等。后端通过多个节点进行分布式数据处理,以支持大规模数据的存储和高效查询。Broker:用于数据导入和导出的组件,支持与Hadoop、Spark等其他大数据生态系统中的数据交换。 数据写入流程 Doris 的写入流程设计为高效且适应于频繁和实时数据更新的场景。以下是 ...

YOLOv9改进策略 :IoU优化| Inner-IoU基于辅助边框的IoU损失,高效结合新型边界框相似度度量(MPDIoU)| 二次创新

   💡💡💡本文独家改进:Inner-IoU引入尺度因子 ratio 控制辅助边框的尺度大小用于计算损失,新型边界框相似度度量(MPDIoU)MPDIoU损失进行有效结合 💡💡💡适用场景:小目标数据集,进一步提升检测精度,强烈推荐 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新: 【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样...
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