XXL-TOOL v1.4.0 发布 | Java工具类库

Release Notes

  • 1、【新增】JsonRpc模块:一个轻量级、跨语言远程过程调用实现,基于json、http实现(从XXL-JOB底层通讯组件提炼抽象)。
  • 2、【新增】Concurrent模块:一系列并发编程工具,具备良好的线程安全、高并发及高性能优势,包括CyclicThread(循环线程)、MessageQueue(高性能内存队列,30W+ TPS)等。
  • 3、【新增】Auth模块:一系列权限认证相关工具,包括JwtTool等。
  • 4、【强化】已有工具能力完善,包括 CollectionTool、MapTool、HttpTool 等;
  • 5、【升级】升级依赖版本,包括 slf4j、poi、spring、gson、junit等。

简介

XXL-TOOL 是一个Java工具类库,致力于让Java开发更高效。包含 “集合、字符串、缓存、IO、并发、Excel、Emoji、Response、Pipeline、Http、Json、JsonRpc、Encrypt、Auth……” 等数十个模块。

文档地址

  • 中文文档:https://www.xuxueli.com/xxl-tool/
  • Github:https://github.com/xuxueli/xxl-tool

组件列表

模块说明
Core模块包含集合、缓存、日期……等基础组件工具。
IO模块一系列处理IO(输入/输出)操作的工具。
Concurrent模块一系列并发编程工具,具备良好的线程安全、高并发及高性能优势,包括MessageQueue(高性能内存队列,30W+ TPS)、CyclicThread(后台循环线程)、TimeWheel(时间轮组件)等。
Http模块一系列处理Http通讯、IP、Cookie等相关工具。
Gson模块json序列化、反序列化工具封装,基于Gson。
Excel模块一个灵活的Java对象和Excel文档相互转换的工具。一行代码完成Java对象和Excel之间的转换。
Emoji模块一个灵活可扩展的Emoji表情编解码库,可快速实现Emoji表情的编解码。
JsonRpc模块一个轻量级、跨语言远程过程调用实现,基于json、http实现(对比传统RPC框架:XXL-RPC)。
Response模块统一响应数据结构体,标准化数据结构、状态码等,降低协作成本。
Pipeline模块高扩展性流程编排引擎。
Exception模块异常处理相关工具。
Freemarker模块模板引擎工具,支持根据模板文件实现 动态文本生成、静态文件生成 等,支持邮件发送、网页静态化场景。
Encrypt模块一系列处理编解码、加解密的工具,包括 Md5Tool、HexTool、Base64Tool…等。
Auth模块一系列权限认证相关工具,包括JwtTool…等。

代码示例:JsonRpc 用法

一个轻量级、跨语言远程过程调用实现,基于json、http实现。

第一步:RPC业务服务开发

public interface UserService {public ResultDTO createUser(UserDTO userDTO);public UserDTO loadUser(String name);... ...
}

第二步:JsonRpc服务端配置

// a、JsonRpcServer 初始化
JsonRpcServer jsonRpcServer = new JsonRpcServer();// b、业务服务注册(支持多服务注册)
jsonRpcServer.register("userService", new UserServiceImpl());// c、Web框架集成,该入口为RPC统一流量入口(springmvc 集成;理论上支持任意web框架集成,其他框架参考集成)
@RequestMapping("/openapi")
@ResponseBody
public String api(@RequestBody(required = false) String requestBody){// 核心代码:Http请求的 RequestBody 作为入参;业务响应作为输出;return jsonRpcServer.invoke(requestBody);
}

第三步:JsonRpc客户端配置

// 方式1:代理方式使用 (针对接口构建代理,通过代理对象实现远程调用;)
UserService userService = new JsonRpcClient("http://localhost:8080/jsonrpc", 3000).proxy("userService", UserService.class);// 发起RPC请求;
UserDTO result = userService.loadUser("zhangsan");

代码示例:MessageQueue(高性能内存队列)

高性能内存队列,单机支持 30W+ TPS,具备良好的性能及高并发优势,支持生产消费模型。

// a、定义队列:指定 消费者数量、批量消费数量、消费者逻辑等
MessageQueue<String> messageQueue = new MessageQueue<>("demoQueue",messages -> {			// 消费逻辑System.out.println("Consume: " + messages);},10,	// 自定义消费者线程20	// 自定义批量消费数量
);// b、生产消息
messageQueue.produce("test-" + i);

代码示例:TimeWheel(时间轮)

时间轮算法实现,具备高精度、多任务、以及线程安全等优势。

// a、时间轮定义,自定义时间轮刻度、间隔等
TimeWheel timeWheel = new TimeWheel(60, 1000);// b、提交时间轮任务(定时任务)
timeWheel.submitTask(System.currentTimeMillis() + 3000, () -> {System.out.println("Task delay " + waitTime + "ms executed at: " );
});

代码示例:Jwt权限认证

JWT工具,提供JWT生成及解析能力

// a、JwtTool 初始化,自定义 Signer和 Verifier
JwtTool jwtTool = new JwtTool(SECRET);    // 默认使用 MACSigner/MACVerifier,支持多构造方法自定义实现;// b、创建token
String token = jwtTool.createToken({用户标识},{自定义声明数据,map形式},{自定义过期时间});// c、验证token
boolean isValid = jwtTool.validateToken(token);   
// d、获取claim
Object userId = jwtTool.getClaim(token, {自定义声明数据key});
// e、获取过期时间
Date expirationTime = jwtTool.getExpirationTime(token);

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/78466.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

基于LVGL的登录界面设计

目录 一、演示 二、前言 三、部件知识 3.1 图片按钮部件 3.1.1 图片按钮部件的组成 3.1.2 图片的来源 3.1.3 添加/清除的状态 3.1.4 图片按钮部件 API 函数 3.2 键盘部件(lv_keyboard) 3.2.1 键盘部件的组成 3.2.2 键盘部件的相关知识 3.2.2.1 键盘部件模式 3.…

S3 跨账户复制:增强云中的灾难恢复计划

您准备好提升您的云和 DevOps 技能了吗&#xff1f; &#x1f425;《云原生devops》专门为您打造&#xff0c;我们精心打造的 30 篇文章库&#xff0c;这些文章涵盖了 Azure、AWS 和 DevOps 方法论的众多重要主题。无论您是希望精进专业知识的资深专业人士&#xff0c;还是渴望…

线程与进程深度解析:从fork行为到生产者-消费者模型

线程与进程深度解析&#xff1a;从fork行为到生产者-消费者模型 一、多线程环境下的fork行为与线程安全 1. 多线程程序中fork的特殊性 核心问题&#xff1a;fork后子进程的线程模型 当多线程程序中的某个线程调用fork时&#xff1a; 子进程仅包含调用fork的线程&#xff1…

Circular Plot系列(五): circle plot展示单细胞互作

这是我们circle系列的最后一节&#xff0c;我想常见的弦图是绕不开的&#xff0c;所以最后从前面介绍的circle plot思路&#xff0c;做一遍弦图。其实前面的内容如果消化了&#xff0c;plot互作弦图也就不成什么问题了。 效果如下&#xff1a; #cellchat提取互作结果&#xff…

(11)Vue-Router路由的详细使用

本系列教程目录&#xff1a;Vue3Element Plus全套学习笔记-目录大纲 文章目录 第2章 路由 Vue-Router2.1 Vue路由快速入门2.1.1 创建项目2.1.2 路由运行流程 2.2 传递参数-useRoute2.2.1 路径参数-params1&#xff09;普通传参2&#xff09;传递多个参数3&#xff09;对象方式传…

react + antd 实现后台管理系统

文章目录 完整路由搭建Layout 和 Aside组件引入 AntdAside组件实现 项目效果图 项目完整代码地址 https://gitee.com/lyh1999/react-back-management 项目完整代码地址 react依赖安装 最好采用yarn 安装 react-router 安装依赖 配置路由 history模式 / // src/router/…

基于AWS Marketplace的快速解决方案:从选型到部署实战

1. 引言&#xff1a;为什么选择AWS Marketplace&#xff1f; 在数字化转型的背景下&#xff0c;企业需要快速获取成熟的软件工具和服务以降低开发成本。AWS Marketplace 作为亚马逊云科技的官方应用商店&#xff0c;提供超过万款预配置的第三方和AWS原生解决方案&#xff0c;涵…

2021年第十二届蓝桥杯省赛B组C++题解

2021年第十二届蓝桥杯省赛B组C题解 关键词&#xff1a;蓝桥杯、省赛、题解、C、算法 一、个人见解 第十二届蓝桥杯省赛B组共有10道题目&#xff0c;包含5道填空题&#xff08;T1-T5&#xff09;和5道编程题&#xff08;T6-T10&#xff09;&#xff0c;总分150分。比赛时长4小…

日语学习-日语知识点小记-进阶-JLPT-N1阶段(1):语法单词

日语学习-日语知识点小记-进阶-JLPT-N1阶段&#xff08;1&#xff09;&#xff1a;语法单词 1、前言&#xff08;1&#xff09;情况说明&#xff08;2&#xff09;工程师的信仰&#xff08;3&#xff09;高级语法N1语法和难点一、N1语法学习内容&#xff08;高级语法&#xff…

Python|Pyppeteer实现自动登录小红书(32)

前言 本文是该专栏的第32篇,结合优质项目案例持续分享Pyppeteer的干货知识,记得关注。 本文中,笔者以小红书为例,基于Pyppeteer实现自动登录“小红书”。 需要注意的是,对Pyppeteer不太熟悉的同学,可往前翻阅本专栏前面介绍的Pyppeteer知识点,本专栏将带你了解并熟练使…

【翻译、转载】【转载】LLM 的函数调用与 MCP

来源&#xff1a; https://www.dailydoseofds.com/p/function-calling-mcp-for-llms/ 【代码以图像显示的是原文内容&#xff0c;以代码形式显示的是大模型给出的参考】 LLM 的函数调用与 MCP 在 MCP 变得像现在这样主流&#xff08;或流行&#xff09;之前&#xff0c;大多…

【QT】QT中http协议和json数据的解析-http获取天气预报

QT中http协议和json数据的解析 1.http协议的原理2.QT中http协议的通信流程2.1 方法步骤 3.使用http协议&#xff08;通过http下载图片和获取天气预报信息&#xff09;3.1 http下载网络上的图片(下载小文件)3.1.1 示例代码3.1.2 现象 3.2 获取网络上天气预报3.2.1 免费的天气预报…

hot100:链表倒数k个节点- 力扣(LeetCode)

题目&#xff1a; 实现一种算法&#xff0c;找出单向链表中倒数第 k 个节点。返回该链表中倒数第k个节点。 示例一&#xff1a; 输入&#xff1a;{1,2,3,4,5},2 返回值&#xff1a;{4,5} 说明&#xff1a;返回倒数第2个节点4&#xff0c;系统会打印后面所有的节点来比较。 …

Spring AI 实战:第十一章、Spring AI Agent之知行合一

引言:智能体的知行辩证法 “知为行之始,行为知之成”,王阳明的哲学智慧在AI时代焕发光彩。智能体(LLM Agent)的进化之路,正是"认知-决策-执行"这一闭环的完美诠释: 知明理:融合大语言模型的推理能力与知识图谱的结构化认知行致用:基于ReAct模式的动态工具调…

365打卡第R6周: LSTM实现糖尿病探索与预测

&#x1f368; 本文为&#x1f517;365天深度学习训练营中的学习记录博客 &#x1f356; 原作者&#xff1a;K同学啊 &#x1f3e1; 我的环境&#xff1a; 语言环境&#xff1a;Python3.10 编译器&#xff1a;Jupyter Lab 深度学习环境&#xff1a;torch2.5.1 torchvision0…

W-TinyLFU缓存驱逐算法解析

文章目录 1. 背景与概述1.1 什么是缓存驱逐算法1.2 W-TinyLFU 的定义与价值 2. 核心思想与设计理念2.1 时间局部性与频率局部性的结合2.2 高效的频率统计2.3 窗口机制的引入 3. 架构设计与组件3.1 整体架构3.2 窗口缓存&#xff08;Window Cache&#xff09;3.3 主缓存&#xf…

[特殊字符] 人工智能大模型之开源大语言模型汇总(国内外开源项目模型汇总) [特殊字符]

Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型&#xff0c;是一种基于深度学习的自然语言处理模型&#xff0c;它能够学习到自然语言的语法和语义&#xff0c;从而可以生成人类可读的文本。 所谓 "语言模型"&#xff0c;就是只用来处理语言文字&#xff08;或者符号…

文章记单词 | 第60篇(六级)

一&#xff0c;单词释义 liar&#xff1a;英 [ˈlaɪə(r)]&#xff1b;美 [ˈlaɪər]&#xff1b;n. 说谎者verbal&#xff1a;英 [ˈvɜːbl]&#xff1b;美 [ˈvɜːrbl]&#xff1b;adj. 言语的&#xff1b;文字的&#xff1b;口头的&#xff1b;动词的comprehension&…

AI日报 · 2025年04月30日|OpenAI 回滚 GPT-4o 更新以解决“谄媚”问题

过去24小时&#xff0c;全球人工智能领域持续快速发展。从模型行为调整到平台工具更新&#xff0c;再到行业安全规范的探讨&#xff0c;以下是为您精选的重点动态&#xff1a; 1、OpenAI 回滚 GPT-4o 更新以解决“谄媚”问题 针对用户反馈最新版 GPT-4o 模型表现出过度“谄媚…

Linux54 源码包的安装、修改环境变量解决 axel命令找不到;getfacl;测试

始终报错 . 补充链接 tinfo 库时报错软件包 ncurses-devel-5.9-14.20130511.el7_4.x86_64 已安装并且是最新版本 没有可用软件包 tinfo-devel。 无须任何处理 make LDLIBS“-lncurses"报错编译时报错make LDLIBS”-lncurses" &#xff1f; /opt/rh/devtoolset-11/roo…