Apa yang perlu dilakukan jika cache redis gagal dalam boot musim bunga?
Apr 19, 2025 pm 08:03 PMMasalah Serialization dan penyelesaian yang dihadapi semasa menggunakan objek Redis ke Cache OAuth2Authorization dalam aplikasi boot musim bunga
Dalam aplikasi Boot Spring, apabila menggabungkan Server Kebenaran OAuth2 Spring Security (versi 3.1.0) dan redis untuk pengurusan cache, anda sering menghadapi masalah gagal untuk bersiri objek OAuth2uthorization ke Redis. Artikel ini akan menganalisis punca masalah dan menyediakan penyelesaian yang berkesan.
Penerangan Masalah:
Projek ini bergantung pada spring-boot-starter-oauth2-authorization-server
dan menggunakan RedisTemplate
ke data cache. RedisTemplate
menggunakan Jackson sebagai Serializer ( RedisSerializer.json()
). Walau bagaimanapun, selepas cache objek OAuth2Authorization kepada Redis, ia tidak boleh deserialized. Sebab akar adalah bahawa kelas AuthorizationGrantType
di dalam objek oAuth2Authorization tidak mempunyai pembina parameterless, yang menyebabkan Jackson gagal untuk bersiri dan deserialize dengan betul. Walaupun menggunakan RedisSerializer.java()
dapat menyelesaikan masalah bersiri, data binari yang dihasilkan tidak dapat dibaca dengan baik, yang tidak kondusif untuk debugging.
Penyelesaian:
Untuk menyelesaikan masalah serialisasi yang disebabkan oleh kekurangan pembina parameter AuthorizationGrantType
kelas, kita boleh memanfaatkan fungsi Mixin Jackson. Buat kuasa mixin AuthorizationGrantTypeMixin
dan tambahkan pembina yang dijelaskan dengan @JsonCreator
, yang menerima parameter rentetan untuk memenuhi keperluan deserialization Jackson.
Contoh kod:
Public Abstract Class AuthorizationGrantTyPemixin { @Jsoncreator Kebenaran AwamGrantTyPemixin (@jsonProperty ("nilai") nilai rentetan) {} } ObjectMapper ObjectMapper = New ObjectMapper (); objectMapper.addmixin (kebenaranGrantType.class, kebenarangranttypemixin.class); Redisserializer<object> Serializer = new Genericjackson2jsonRedisserializer (ObjectMapper); template.setDefaultSerializer (Serializer);</object>
Kod ini mula -mula mentakrifkan kelas Mixin AuthorizationGrantTypeMixin
, menyediakan pembina tersuai untuk kelas AuthorizationGrantType
. Kemudian, buat contoh ObjectMapper
dan daftarkan AuthorizationGrantTypeMixin
sebagai mixin dari kelas AuthorizationGrantType
. Akhirnya, buat GenericJackson2JsonRedisSerializer
menggunakan ObjectMapper
tersuai dan tetapkannya sebagai serializer lalai untuk RedisTemplate
. Dengan cara ini, objek OAuth2Authorization boleh disiarkan dengan betul dan deserialized ke dalam REDIS, sambil mengekalkan pembacaan data JSON.
Atas ialah kandungan terperinci Apa yang perlu dilakukan jika cache redis gagal dalam boot musim bunga?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x

Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.

PHP tidak secara langsung melaksanakan pemprosesan imej AI, tetapi mengintegrasikan melalui API, kerana ia adalah baik pada pembangunan web dan bukannya tugas-tugas intensif pengkomputeran. Integrasi API boleh mencapai pembahagian profesional buruh, mengurangkan kos, dan meningkatkan kecekapan; 2. Mengintegrasikan teknologi utama termasuk menggunakan Guzzle atau Curl untuk menghantar permintaan HTTP, pengekodan data JSON dan penyahkodan, pengesahan keselamatan utama API, pemprosesan giliran yang memakan masa yang memakan masa, pengendalian ralat yang teguh dan mekanisme semula, penyimpanan imej dan paparan; 3. Cabaran umum termasuk kos API daripada kawalan, hasil generasi yang tidak terkawal, pengalaman pengguna yang lemah, risiko keselamatan dan pengurusan data yang sukar. Strategi tindak balas menetapkan kuota dan cache pengguna, menyediakan panduan propt dan pemilihan multi-gambar, pemberitahuan asynchronous dan kemajuan kemajuan, penyimpanan pembolehubah persekitaran utama dan audit kandungan, dan penyimpanan awan.

PHP memastikan pemotongan inventori atomik melalui urus niaga pangkalan data dan kunci baris forupdate untuk mengelakkan overselling serentak yang tinggi; 2. Konsistensi inventori pelbagai platform bergantung kepada pengurusan berpusat dan penyegerakan yang didorong oleh peristiwa, menggabungkan pemberitahuan API/webhook dan beratur mesej untuk memastikan penghantaran data yang boleh dipercayai; 3. Mekanisme penggera harus menetapkan inventori rendah, sifar/inventori negatif, jualan yang tidak dapat dilepaskan, kitaran penambahan dan strategi turun naik yang tidak normal dalam senario yang berbeza, dan pilih DingTalk, SMS atau orang yang bertanggungjawab e -mel mengikut urgensi, dan maklumat penggera mesti lengkap dan jelas untuk mencapai penyesuaian perniagaan dan tindak balas yang cepat.

1. 2. Prestasi tinggi memerlukan pergantungan pada cache (redis), pengoptimuman pangkalan data, CDN dan giliran tak segerak; 3. Keselamatan mesti dilakukan dengan penapisan input, perlindungan CSRF, HTTPS, penyulitan kata laluan dan kawalan kebenaran; 4. Pengiklanan pilihan wang, langganan ahli, ganjaran, komisen, pembayaran pengetahuan dan model lain, terasnya adalah untuk memadankan nada komuniti dan keperluan pengguna.

Dogecoin, Pepe dan Brett mengetuai kegilaan duit syiling meme. Dogecoin (Doge) adalah pemula, yang menduduki tempat pertama dalam senarai nilai pasaran, Pepe (PEPE) telah mencapai beratus -ratus kali meningkat dengan budaya geek sosialnya, dan Brett (Brett) telah menjadi popular dengan gaya visual yang unik sebagai bintang baru dalam rantai asas; Ketiga -tiga mereka dikeluarkan pada tahun 2013, 2023 dan 2024. Secara teknikal, Dogecoin didasarkan pada Litecoin, Pepe dan Brett adalah token ERC-20, dan yang terakhir bergantung pada rantaian asas untuk meningkatkan kecekapan. Dari segi komuniti, peminat Doge Twitter telah melebihi 3 juta, Pepe Reddit memimpin aktiviti, populariti Brett dalam rantaian asas, dan Doge telah masuk ke platform.

Pilih Perkhidmatan Pengiktirafan Suara AI yang sesuai dan mengintegrasikan PHPSDK; 2. Gunakan PHP untuk memanggil FFMPEG untuk menukar rakaman ke dalam format API yang diperlukan (seperti WAV); 3. Muat naik fail ke penyimpanan awan dan hubungi pengiktirafan tak segerak API; 4. Menganalisis hasil JSON dan menyusun teks menggunakan teknologi NLP; 5. Menjana dokumen Word atau Markdown untuk melengkapkan automasi rekod mesyuarat. Seluruh proses perlu memastikan penyulitan data, kawalan akses dan pematuhan untuk memastikan privasi dan keselamatan.

Untuk mengumpul data tingkah laku pengguna, anda perlu merakam pelayaran, mencari, membeli dan maklumat lain ke dalam pangkalan data melalui PHP, dan membersihkan dan menganalisisnya untuk meneroka keutamaan minat; 2. Pemilihan algoritma cadangan harus ditentukan berdasarkan ciri -ciri data: berdasarkan kandungan, penapisan kolaboratif, peraturan atau cadangan campuran; 3. Penapisan kolaboratif boleh dilaksanakan di PHP untuk mengira kesamaan kosinus pengguna, pilih K jiran terdekat, skor ramalan berwajaran dan mengesyorkan produk pemarkahan tinggi; 4. Penilaian prestasi menggunakan ketepatan, ingat, nilai F1 dan CTR, kadar penukaran dan sahkan kesan melalui ujian A/B; 5. Masalah permulaan sejuk boleh dikurangkan melalui atribut produk, maklumat pendaftaran pengguna, cadangan popular dan penilaian pakar; 6. Kaedah Pengoptimuman Prestasi termasuk hasil cadangan cache, pemprosesan tak segerak, pengkomputeran yang diedarkan dan pengoptimuman pertanyaan SQL, dengan itu meningkatkan kecekapan cadangan dan pengalaman pengguna.
