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Vue3 响应式原理:我被 ref 和 reactive 坑了3次后终于搞懂了

Vue3 的响应式系统确实比 Vue2 复杂,但它也更强大、更灵活。ref 是值包装:修改值要用.value,模板中自动解包reactive 是对象包装:不要解构,保持引用,数组用 ref 更安全数组操作要小心:不要用索引直接赋值,用 push/splice 等方法computed 和 watch:computed 要 .value,watch 的源不需要异步更新要 nextTick:DOM 更新

#vue.js#javascript#前端
PostgreSQL连接池打满导致服务雪崩:我用pgBouncer+连接数监控把并发从200稳定到2000

连接池不是无限资源,200 个连接在微服务架构下很容易打满。pgBouncer 不是银弹,但它确实把「应用并发」和「数据库连接」解耦了。以前 200 并发就炸,现在 2000 并发数据库还是 50 连接,从容很多。你的应用连接池有没有泄漏?你的 max_connections 真的够吗?你有没有监控的 idle 连接比例?有问题欢迎评论区交流。

#postgresql#数据库
iptables按照指定国家屏蔽(GEOIP模块的安装与使用)

利用iptables的geoip模块进行针对国家的规则匹配,可快速针对某一个或多个国家的全部IP进行屏蔽,或仅允许某一个或多个国家的IP访问。

#服务器#centos#linux +1
Spring / Spring Boot 单元测试中的 Mockito Mock 实践

本文分享了在Spring/Spring Boot项目中使用Mockito进行单元测试的实践经验。作者通过开发企业管理系统时遇到的测试问题,介绍了Mockito框架在模拟依赖、验证方法调用方面的优势。文章详细讲解了两种实现方式:简洁的注解方式适合小型测试,而XML配置方式更适合大型项目的统一管理。特别推荐了Spring Boot专用的@MockBean注解,能快速替换容器中的Bean进行测试。最后给

#spring#spring boot#单元测试
毕业设计/课程设计中,如何选择微信小程序开发方案:原生 vs uni-app 全面对比

本文面向进行毕业设计或课程设计的学生群体,深入分析了微信小程序两种主流开发方式——原生开发与 uni-app 跨平台开发的优缺点,结合教学适配性、开发效率、展示效果、导师评审角度等多个维度,给出实用的选型建议与项目实践建议。文章结尾附有官方学习资源,帮助开发者快速入门并完成项目交付。适合课设/毕设方向涉及小程序开发的同学参考使用。

#微信小程序#uni-app
使用ipset精简iptables规则的IP列表

利用ipset,使iptables可以利用一条规则匹配多条IP地址,提高iptables的匹配效率,降低防火墙的系统消耗。

#服务器#网络#网络安全 +1
【Spring Cloud Alibaba 实战】使用 Nacos 2.1.0 作为配置中心的完整指南

本文为开发者提供Spring Cloud微服务架构中Nacos Config配置中心的实战指南。文章首先分析传统配置管理的痛点,介绍了Nacos 2.1.0作为配置中心的优势,包括集中管理、动态刷新和环境隔离功能。详细演示了从环境准备(Spring Boot 2.6.15+Spring Cloud 2021.0.5.0)、依赖引入到Nacos服务配置的全过程,重点说明必须在bootstrap.ym

#spring#spring boot#后端
Spring Test 整合测试指南:从单元测试到集成测试的最佳实践

本文介绍了如何利用Spring Test框架提升测试代码的效率与维护性。针对传统Spring测试中存在的重复代码和配置繁琐问题,Spring Test通过自动管理容器、简化依赖注入、提供专用测试工具和事务管理等功能,显著改善了测试体验。 文章详细讲解了Spring Test的核心组件,包括测试运行器和上下文配置方式,并展示了分层测试策略:服务层测试关注业务逻辑,数据访问层测试使用@DataJpaT

#spring#单元测试#集成测试
uniapp 跨平台踩坑:动态组件为何在小程序中失效?

在使用 uniapp 开发跨平台应用时,动态组件(<component :is="...">)是构建配置化页面的常用手段。然而在将项目构建到微信小程序平台时,这一方案却彻底失效。本文通过一次真实的开发踩坑过程,揭示微信小程序不支持动态组件的架构根因,并深入探讨了多种替代方案,包括 v-if 静态组件组合、首页模板划分等实用策略。文章最后总结了小程序平台的组件机制特性,以及跨平台架构中应有的“能力边

#uni-app#小程序
基于 SpringBoot 的协同过滤算法实现详解(学生课设实用指南)

本文以“基于用户的协同过滤算法(User-based Collaborative Filtering)”为核心,详解其在 SpringBoot 环境下的实现流程。文章结合课设需求,逐步讲解了评分数据结构设计、相似度计算、预测推荐逻辑等关键环节,并配套提供对应源码,适用于学生进行推荐系统方向的课程设计或毕业项目开发。

#spring boot#算法#后端
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