視圖是指對數據的引用，通過該引用亦便可訪問、操作原有數據，但原有數據不會產生拷貝。如果我們對視圖進行修改，它會影響到原始數據，物理內存在同一位置。副本是一個數據的完整的拷貝，如果我們對副本進行修改，它不會影響到原始數據，物理內存不在同一位置。視圖一般發生在：Numpy 的切片操作返回原數據的視圖；調用 ndarray 的 view() 函數產生一個視圖。副本一般發生在：在對 Python 序列進行切片操作時，同時調用 deepcopy() 函數；調用 ndarray （或其切片）的時候，同時調用 copy() 函數產生一個副本。
所謂純函數，就是沒有副作用的函數一個函數從執行開始到結束，沒有對外部環境做任何操作，即對外部環境沒有任何影響（沒有副作用），這樣的函數就是純函數。純函數只負責輸入輸出，對于一種輸入只有一種函數返回值。如果函數中存在 Math.random 這種影響返回值的函數，也不能算是純函數。// 純函數function add(a, b) { return a + b;}// 非純函數var person = { name: '小明' };function changeName { person.name = '小紅'; // 影響了函數外的內容，產生了副作用}
要使用其他配置的副本開始定義運行/調試配置，請按以下步驟操作：打開 Run/Debug Configurations 對話框；在左側窗格中選擇現有的運行/調試配置；點擊 Copy Configuration 圖標 ；在 Name 字段中輸入一個名稱；根據需要修改配置；請務必更正在此對話框底部顯示的所有錯誤；點擊 OK。
功能描述： 提供查詢出所有學生的業務邏輯。public class StudentService implements IStudentService { @Autowired private StudentMapper StudentMapper; @Override public List<Student> getAllStudents() { return this.StudentMapper.getStudents();; }}Tips： 業務對象依賴于映射器組件。使用 @Autowired 注解讓 Spring 自動注入進來。
Http 定義了 5大類別的錯誤碼，這些錯誤碼是通用的，其中只有 5XX 是表示后臺服務的錯誤。各個系統的后端服務的用途/業務相差甚遠，為數不多 5XX 遠遠不夠用來表示可能出現的各種情況。于是，后端系統需要根據自己的業務制定業務級別的錯誤碼，而 Http 的錯誤碼，我們稱其為協議級別的錯誤碼。
上面的登錄認證案例只是比較簡單的一個業務，真實項目當中，肯定是很多的業務組合而成的，那么如何基于 Netty 的 Handler 去實現呢？
功能描述： 定義查詢所有學生業務。public interface IStudentService { public List<Student> getAllStudents;}
在上述發布訂閱消息發送模式中，我們介紹了發布訂閱模式的基礎概念，同時，引入了兩種發布訂閱模式的業務場景，并且對不同的業務場景做了基本的介紹，下面讓我們來看一下如何使用代碼來實現這兩種不同的業務場景。實現代碼：// 發布訂閱模式-第一種業務場景ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();connectionFactory.setHost("192.168.0.1");connectionFactory.setPort(5672);connectionFactory.setUsername("guest");connectionFactory.setPassword("guest");Connection connection = connectionFactory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel();channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");channel.close();connection.close();代碼解釋：第 1-5 行，我們使用了 RabbitMQ 的 ConnectionFactory 連接工廠，來初始化了一些獲取 RabbitMQ 連接的必要參數。第 6 行，我們從 RabbitMQ 的連接工廠中，獲取到了一個 RabbitMQ Conneciton 連接實例。第 7 行，我們通過 RabbitMQ 連接實例，創建了一個 channel 通道，為之后的消息通信提供媒介。第 8 行，我們使用了 channel 通道中的 exchangeDeclare 方法，來為我們的 channel 通道綁定了一個 exchange 交換機。由于在第一種業務場景中，我們不會在 exchange 交換機上綁定任何的消息隊列，所以在上述代碼中，我們看不到 channel 通道與 queue 消息隊列進行綁定的方法。在此種業務場景下，當生產者生產出來消息之后，在將消息發布到我們的 exchange 交換機上，整個流程就結束了，沒有消費者可以拿到這一消息，所以，這種業務場景毫無意義。最后，讓我們來看第二種業務場景。
上一小節我們完成了數據庫的設計和創建，也向數據表中插入了一些初始數據，本小節我們將開始具體業務代碼的實現，如果大家還沒有完成上一小節的任務，請務必先完成再來學習本節內容。
業務場景描述有這樣一個真實的業務場景：在某大廠某銷售業務項目中，由于某大廠銷售業務板塊業務的持續增加，導致之前原本設計好的項目架構出現了問題，不足以支撐持續增長的業務需要，于是，某大廠程序員對項目架構做了拆分，并最終形成了以 Spring Cloud 為基礎架構的微服務分布式項目架構。在拆分了項目架構之后，雖然可以支撐持續增長的業務需要，但是，在拆分后的項目架構中，Hystrix 無法對所有項目進行監控，即 Hystrix 服務監控平臺只能監控一個分散的項目，無法對項目整體進行監控。問題原因分析在解決問題之前，我們首先來分析一下這種問題產生的原因。上述場景場景中，項目的架構方式是微服務的分布式架構，而一般來說的 Hystrix 微服務監控平臺默認只對一個項目實例起作用，所以，也就導致了一個微服務平臺只對一個微服務實例起作用。
ndarray.copy() 函數創建一個副本。 對副本數據進行修改，不會影響到原始數據，它們物理內存不在同一位置。案例創建數組 a，并產生 a 的副本，記為 b：a = np.array([[0,1], [2,3], [4,5]])b = a.copy()判斷 a 和 b 是否具有同一性：b is aout: False可以看到，a 和 b 互相獨立，這和賦值顯然不同。對副本進行修改，觀察原始數組：b[0,0]=100print("修改后的數組b：", b)print("原始數組a：", a)打印結果為：修改后的數組b： [[100 1] [ 2 3] [ 4 5]]原始數組a： [[0 1] [2 3] [4 5]]可以發現，副本產生的變化，并不會對原始數組產生影響。
值傳入是在函數調用過程中，將原函數的數值復制一份后，將副本再傳入調用的函數中。在函數中操作的都是副本的數值。對原有函數中的原變量是沒有影響的。
業務碼不屬于 Http 協議的成員，是實踐中的產物。它是定義在返回的消息實體中的，并沒有固定的格式，但無非就是下面3種模塊?！惧e誤級別（可選）】-【功能模塊（必要）】-【具體錯誤編號（必要）】錯誤碼一般由 5～6 位整數組成，例子如下：模塊模塊編碼錯誤編碼描述庫存10001庫存不足庫存10002盤盈庫存10002盤虧資金20001參數不正確
我們來看主體模式的代碼實現：實現代碼：ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();connectionFactory.setHost("192.168.0.1");connectionFactory.setPort(5672);connectionFactory.setUsername("guest");connectionFactory.setPassword("guest");Connection connection = connectionFactory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel();channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "");channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, consumer);channel.close();connection.close();代碼解釋：第 1-7 行，代碼和第一種業務場景相似，這里不再贅述。第 8 行，我們使用 channel 的 queueBind 方法來將消息隊列和通道進行綁定，這里注意，我們并沒有為我們的消息隊列指定一個 Routing Key 值，如果這里指定了，就不是發布訂閱模式了。第 9 行，我們使用 channel 的 basicConsume 方法，來獲取我們的消息，并對消息進行一個消費。第 10-11 行，代碼和第一種業務場景相似，這里不再贅述。通過上述代碼段，我們可以看到，我們在 channel 通道上，綁定了一個消息隊列，這樣我們的消息就可以被消費者進行消費了。Tips: 1. 我們在實現發布訂閱模式的時候，在生產者端，我們需要將 exchange 交換機的類型，聲明為 fanout 類型，這種類型才是我們說的發布訂閱模式； 2. 發布訂閱模式更多的應用場景，是用在消息通知群發、批量傳送數據等業務場景，消息傳送效率還是很高的。
本部分內容，老師會詳細介紹本套課程最終需要實現的一種業務場景，此種業務場景是老師自己在實際工作中遇到的真實的業務場景，同學們一定要先對這種業務場景有個清晰地了解之后，在繼續學習本小節后續地內容，如果你對這種業務場景沒有充分地了解，那么后面的實現思路你將不會看懂，這點同學們注意。本業務場景實際上并不算復雜，我們每個同學在真實的日常生活中，或多或少都會接觸到，只不過平時同學們可能不會注意觀察或者思考。這種業務場景有一個專有的代名詞，相信大家都已經聽說過了，那就是’秒殺’業務場景。那么，什么是秒殺業務場景呢？這個秒殺的業務場景，出現在銷售行業的居多，比如日常生活中，我們在超市中去購買一種商品，這種商品的價格要比往常的價格要低很多，但是，這種商品的庫存數量是有限的，當我們購買這種商品時，必須要在一瞬間完成搶購這一動作。隨著互聯網時代的快速發展，越來越多的線上電子商城已經出現在人們的日常生活中，以淘寶、京東為代表性的互聯網電子商城巨頭率先將這些線下的商品購買行為，轉換為線上的商品購買功能。針對與上述這種秒殺搶購的業務場景，目前在各互聯網電子商城巨頭中都是有所體現的，比如我們熟知的雙十一活動，以及 618 商品大促活動，這些都是秒殺搶購業務場景的典型代表，那么，這種業務場景在線上又是如何實現的呢？在分析一秒殺搶購業務場景的一個完整的線上業務流程是什么樣的之前，我們先來看一下，一般地線上商品購買的一個完整的業務流程是什么樣的，如下圖所示：首先，用戶在有這種秒殺搶購的實際需求之后，用戶首先會登錄我們的線上商城系統，在用戶成功登錄本系統之后，用戶需要到我們線上商城系統的秒殺搶購專區，用戶可以在這個秒殺搶購專區中看到本商城系統中參與秒殺搶購活動的商品，這一過程我們稱為用戶挑選商品階段。用戶在挑選完自己所需要的商品之后，可以將所需的商品放入購物車中，也可以直接點擊下單按鈕，來迅速完成對某一具體商品的下單操作。如果用戶是將商品放入購物車中，那么用戶只能進行一個批量下單的動作，即用戶前往自己的購物車中，選中商品之后，點擊下單按鈕，進行一個批量下單操作，這一過程我們稱為用戶預下單階段。在用戶將訂單創建完畢之后，就需要用戶選擇對應的支付方式，來完成商品價格的支付動作，對于線上電子商城而言，用戶可以選擇不同廠家的掃碼支付功能來完成支付，這一過程我們稱為用戶支付階段。在用戶對所購商品支付完成之后，我們需要將用戶的商品支付結果返回給用戶，告知用戶商品支付的狀態，是支付成功了，還是支付過程中遇到問題，導致支付失敗了，這一過程往往我們會采取輪詢的方式實現，這一過程我們稱為用戶支付狀態回調階段。在用戶的支付狀態成功回調給用戶之后，一個完整的線上商品購買流程就結束了，至于后續地商品物流信息等其他信息就不屬于我們商品購買的流程了。在清楚了一般地商品購買全流程之后，我們就不難理解秒殺搶購的業務場景流程了。其實，秒殺搶購的業務場景流程和一般地商品購買流程是一模一樣地，只不過在用戶預下單階段，以及用戶支付階段，在同一時刻會有大量的用戶請求需要我們處理，這就是秒殺業務場景和一般地商品購買流程中最大的區別點，其他地方并沒有什么區別。在本小節中，我們需要實現上述業務場景，并對核心的秒殺搶購業務場景中的用戶預下單階段，以及用戶支付階段，做好高并發場景下的處理。Tips: 同學們一定要清楚地理解上述所介紹的業務流程，如果看一遍不理解，那就反復多看幾遍，直到自己理解了即可。
在了解了秒殺搶購的業務場景流程之后，接下來我們就需要實現這一業務場景了，那么，這種業務場景我們應該怎么用 RabbitMQ 和 Redis 去實現呢？在使用 RabbitMQ 打造扛得住的高并發環境系列小節內容的第二小節中，我們使用 RabbitMQ 消息通信中間件和 Redis 緩存中間件，對 RabbitMQ 自身的消息隊列進行了改造，改造成了一種 Redis 承載的高可用的消息隊列，在本節，我們就會用到這一高可用的消息隊列。在實現上述實際高并發業務場景時，由于篇幅原因，我們并不會從用戶登錄開始，逐步地去實現每一個過程，我們只實現在秒殺搶購業務場景中，最核心的部分，也就是，當我們在秒殺搶購商品區域，點擊立即購買這個秒殺按鈕時，我們后臺所需要應對高并發處理的內容。讓我們來看看具體應該怎么設計實現吧。
public class MyWebSocketHandler extends SimpleChannelInboundHandler<TextWebSocketFrame>{ private SimpleDateFormat format=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); @Override public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { //1.獲取Channel通道 final Channel channel=ctx.channel(); //2.創建一個定時線程池 ScheduledExecutorService ses=Executors.newScheduledThreadPool(1); //3.一秒鐘之后只需，并且每隔5秒往瀏覽器發送數據 ses.scheduleWithFixedDelay(new Runnable() { public void run() { String sendTime=format.format(new Date()); channel.writeAndFlush(new TextWebSocketFrame("推送時間=" + sendTime)); } },1,5, TimeUnit.SECONDS); } //接受瀏覽器消息 @Override protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, TextWebSocketFrame msg) throws Exception { System.out.println("收到消息 " + msg.text()); } //當web客戶端連接后，觸發方法 @Override public void handlerAdded(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { } //當web客戶端斷開后，觸發方法 @Override public void handlerRemoved(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { }}代碼說明：其實 WebSocket 對于的 Handler 跟我們普通業務的 Handler 沒有什么區別，這里主要使用定時線程池定時往瀏覽器推送消息，這個是傳統的 Http+Ajax 請求無法實現的逆向推送效果。
在 Markdown 文件中，用「大于號」開頭的行會被轉換為塊引用。實例 1：這是一段普通的文本內容?！耙恢Т┰萍?，千軍萬馬來相見；兩副忠義膽，刀山火海提命現?！? —— 星仔其默認渲染效果如下實例 2：在行首加入「大于號 >」，將其改變為塊引用。> “一支穿云箭，千軍萬馬來相見；兩副忠義膽，刀山火海提命現?！? —— 星仔其修改后渲染效果如下：實例 3：如果需要在塊引用內的換行，可以在行尾增加兩個連續的空格。> 一支穿云箭，千軍萬馬來相見； > 兩副忠義膽，刀山火海提命現。 > —— 星仔其渲染效果如下：實例 4：這一寫法還可以簡化成只在第一行加入引用符號。> 一支穿云箭，千軍萬馬來相見； 兩副忠義膽，刀山火海提命現。 —— 星仔其渲染效果與以前一樣：實例 5：如果需要在塊引用里分段，只要在塊引用內增加由塊引用符號開啟的空行即可。> 一支穿云箭，千軍萬馬來相見；>> 兩副忠義膽，刀山火海提命現。>> —— 星仔其渲染結果如下：塊引用會被渲染成 html 的 blockquote 標簽：<blockquote><p>"一支穿云箭，千軍萬馬來相見；兩副忠義膽，刀山火海提命現。" —— 星仔</p></blockquote>
本小節講解了視圖和副本的概念和區別。副本是對原始數組的完整拷貝，二者互相獨立，并不互相影響，但是物理內存的開銷會加倍。而視圖（切片）是對原始數據的一種映射，物理內存的開銷相對小一些；對視圖（切片）的元素更改，會相應地反映到原始數組中，這是二者最大的區別。
官方解釋：title 即標題組件，包含主標題與副標題，ECharts 3.0 版本后支持多個標題組件。慕課解釋：標題組件對應下圖紅色框部分：title 組件使用頻率比較高，功能也比較完備，除了可以自定義樣式、位置等基礎功能外，還支持超鏈接模式，主標題、副標題功能等，下面展開討論。
業務場景描述有這樣一個真實的業務場景：在某大廠的訂單與支付模塊，當有用戶下了訂單之后，需要在支付模塊進行支付，支付動作完成之后，支付模塊會將支付完成的結果返回給訂單模塊來通知用戶，該訂單是否支付成功，即商品是否已經成功購買了。在微服務分布式架構模式下，上述業務場景中出現了一種異常現象：當用戶下了訂單之后，在支付模塊進行支付時，系統一直沒有響應，無論是否成功支付，用戶都收不到任何通知信息。程序員在排查對應的業務實現代碼時，證實了業務實現代碼沒有問題，這就導致無法定位問題所在。最終經過幾名同事一起排查，發現是訂單模塊與支付模塊之間進行數據傳輸時，支付模塊收到了訂單模塊傳遞過來的數據，但是由于服務器高壓工作，導致支付模塊始終無法處理該支付請求，這就導致系統一直沒有響應。問題原因分析在解決問題之前，我們首先來分析一下這種問題產生的原因。在前面我們介紹什么是 Hystrix 資源隔離小節中，我為大家闡述了在我們的 Web 項目中，進程與線程之間的關系。我們知道，在一般情況下，一個 Web 項目中只有一個工作線程來負責處理用戶調用的請求和服務，當該工作線程所負責的請求處理緩慢時，該線程就會一直處理當前的請求，導致后續請求只能等待處理，這就是我們說的雪崩現象。雪崩效應產生原理在微服務分布式架構模式下，由于我們沒有對線程進行處理，至此在處理所有業務請求時，扔是只有一個工作線程，這就導致上述業務場出現了我們所說的雪崩現象，不過還好，這種雪崩現象比較輕微，只影響到了一個業務模塊。很多時候，當我們的項目架構演變為基于微服務的分布式架構時，服務器也需要同步進行更新，有很多企業為了節約成本，則只更新很少數量的服務器，或者壓根就不更新服務器，這就導致經常會出現由于服務器高壓工作而出現的請求處理緩慢，或請求無法繼續處理的情況。
title 組件用于渲染圖表的標題，含主標題、副標題兩部分。 title 組件支持配置位置、文本樣式、鏈接模式等，詳情可參考 Echarts 標題 title 一節。
var user = { parents: { father: { age: 66, }, },};console.log(user);user.parents.father.age = 44;這段代碼邏輯非常簡單，就是定義了一個對象，然后輸出，但是觀察控制臺，會發現數據并不是剛定義好時候的數據，而是修改后的數據。根據現象推測 chrome 在展開對象時，對應的是當前該對象的狀態，而不是一個副本。很多時候會因為這個問題排錯很久，業務邏輯中可能查看對象的是在代碼 20 行處，但在 200 行的地方被別人改過這個對象，這時候就可能要定位很久問題。通常有兩個方式來避免這個問題：只輸出想看的數據var user = { parents: { father: { age: 66, }, },};console.log(user.parents.father.age);user.parents.father.age = 44;這樣就輸出了預期的結果。要注意的是，如果觀察的是一個對象下的子對象，這個方法就不靈了，原因是同理的：var user = { parents: { father: { age: 66, }, },};console.log(user.parents);user.parents.father = { name: '爸爸',};在輸出時候深拷貝一份對象function clone(obj) { return JSON.parse(JSON.stringify(obj));}var user = { parents: { father: { age: 66, }, },};console.log(clone(user));user.parents.father.age = 44;因為在輸出時創建了一個副本，而不是對對象的引用了，所以數據就保留在了輸出時候的狀態。需要注意的是這個方案適合觀察沒有方法的對象，因為方法在被序列化后會被剔除。
誕生：早在 JDK 1.2 的版本中就提供 java.lang.ThreadLocal，ThreadLocal 為解決多線程程序的并發問題提供了一種新的思路。使用這個工具類可以很簡潔地編寫出優美的多線程程序。概述：ThreadLocal 很容易讓人望文生義，想當然地認為是一個 “本地線程”。其實，ThreadLocal 并不是一個 Thread，而是 Thread 的局部變量，也許把它命名為 ThreadLocalVariable 更容易讓人理解一些。當使用 ThreadLocal 維護變量時，ThreadLocal 為每個使用該變量的線程提供獨立的變量副本，所以每一個線程都可以獨立地改變自己的副本，而不會影響其它線程所對應的副本?？傮w概括：從線程的角度看，目標變量就象是線程的本地變量，這也是類名中 “Local” 所要表達的意思。了解完 ThreadLocal 的總體介紹后，對其有了一個總體的了解，那我們接下來繼續探究 ThreadLocal 的真實面貌以及使用。
實現思路分析鑒于上述業務場景中所描述的問題，我們只要為每個業務模塊分配不同的工作線程，使各模塊間不再一同共用一個工作線程，就可以有效解決上述問題。當我們通過技術手段為每一個業務模塊都分配了不同的工作線程之后，各模塊的業務處理操作都會有專門的工作線程來完成，不會再出現各模塊共用一個工作線程的情況。如果一個模塊中的請求處理出現問題而等待，由于我們分配了不同的工作線程，所以這種情況不會影響到其他模塊，這就解決了上述業務場景中出現的問題。Hystrix 提供了通過線程池或信號量隔離的方式來對服務資源進行隔離，以解決雪崩現象的發生，接下來讓我們分別來看一下代碼實現。實操以線程池隔離為例，我們先給訂單服務配置資源隔離：@RequestMapping("make_order.do")@ResponseBody@HystrixCommand(threadPoolKey = "userMakeOrderThread")public CommonResponse<String> makeOrder(@RequestBody("order")Order order, @RequestBody("user")User user){ return orderService.makeOrder(order, user);}代碼解釋第 3 行，我們用戶下訂單服務中通過添加 HystrixCommand 注解的 threadPoolKey 屬性來為用戶下訂單服務單獨分配了一個名為 userMakeOrderThread 的線程池，當我們再有用戶下訂單的請求需要處理時，就會使用這個線程池中的線程。同樣的方法，我們為用戶支付服務配置資源隔離：@RequestMapping("aliPay.do")@ResponseBody@HystrixCommand(threadPoolKey = "userAliPayThread")public CommonResponse<String> aliPay(@RequestBody("shipping")Shipping shipping, @RequestBody("user")User user){ return payService.aliPay(shipping, user);} 可以看到，我們為支付模塊分配了一個名為 userAliPayThread 的線程池?；谛盘柫扛綦x的服務隔離的配置，和上述基于線程池隔離的配置大同小異，下面我將關鍵代碼放到下方，各位同學只需要替換掉上述的線程池配置即可。以用戶下訂單服務為例：@HystrixCommand(fallbackMethod="makeOrderFailed", commandProperties = {@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.EXECUTION_ISOLATION_STRATEGY, value = "SEMAPHORE"),@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.EXECUTION_ISOLATION_SEMAPHORE_MAX_CONCURRENT_REQUESTS, value = "50")})代碼解釋第 3- 8 行，使用信號量隔離需要顯式聲明服務資源隔離策略，SEMAPHORE 表示使用信號量隔離策略。Tips: 1. 在實際項目開發中，像這種訂單服務和支付服務互相依賴的業務場景不在少數，各位同學在工作時，一定要在這種業務場景中配置好服務資源隔離，不要等在線上出現問題之后再解決，那就晚了; 2. 線程池隔離和信號量隔離之間的區別有很多，這里就不做介紹了，希望各位同學可以自行查閱，他們之間的區別可以幫助你確定不同業務場景下采用哪種隔離方式比較合適。
方法原型： public Object merge(Object object); merge（） 方法和 persist（） 方法類似， 區別在于：merge（） 方法接收一個 PO 作為參數，創建并返回此 PO 的副本對象；此副本對象具有對象持久化能力。這一點是 merge（） 方法與其他方法最大的不同。上一段實例：try{ transaction = session.beginTransaction(); //查詢出來的stu具有持久化能力 Student stu = (Student) session.get(Student.class, new Integer(2)); //轉stu對象持久化狀態轉變成游離狀態 session.clear(); //stu_對象具有持久化能力 Student stu_ = (Student) session.merge(stu); //這個操作不能同步到數據庫 stu.setStuName("我已經不具有持久化能力"); //這個操作能同步到數據庫 stu_.setStuName("我具有持久化能力"); transaction.commit();} catch(Exception e) { transaction.rollback();} finally { session.close();} merge（） 方法返回的 stu 對象的副本 stu_，此對象具有持久化能力。執行下面代碼，數據能同步到數據庫中。stu_.setStuName("我具有持久化能力"); Session 中提供的每一個方法都有其實際意義。特別是 merge（） 方法，既可以保護原對象中的數據不被污染，又能行使數據庫同步操作。在很多場景里都會有這個需求。
業務場景描述有這樣一個真實的業務場景：在某大廠的用戶業務模塊下，存在一個用戶注冊服務接口，在正常流量下，請求該用戶注冊服務接口，不會出現任何問題，業務可以正常開展。但是，在遇到某活動舉辦時，當再次請求該用戶注冊服務接口時，該服務接口就會報服務處理異常，我們需要做的就是用服務容錯與降級的概念來解決這種異?，F象。問題原因分析在解決問題之前，我們首先來分析一下這種問題產生的原因。在遇到某活動舉辦時，當再次請求該用戶注冊服務接口時，由于此時的請求流量較正常情況下的多，即此時的請求流量可能是正常情況下請求流量的幾倍，甚至更多，我們的服務在處理請求時，一方面出現了服務處理堆積的現象；另一方面，當我們的服務器或數據庫不能繼續處理更多的請求時，沒有給用戶一個合理地提示，直接讓程序報出了異常。以上兩方面就是產生該異常的原因，第一方面我們使用服務容錯與降級無法解決，只能使用高并發相關的知識，通過限流來解決，但是第二方面我們可以使用服務容錯與降級的概念來解決，接下來就讓我們看一下如何解決吧。
對于 C 語言來說，由于考慮到效率的問題的。數組的傳遞一般都是不復制的。因此函數中如果傳入的是數組，那么在被調用的函數中其實就是傳入了原始函數中的數組，而不是一個副本。
使用指針是為了告訴 C 語言，我們這時希望將原有的變量直接傳入被調用的函數，而不是一個副本。這種傳入方式在其它的編譯類型的編程語言中也有類似的傳遞方式。
業務場景描述我們繼續以某大廠的用戶注冊服務為例，只不過所在的業務場景發生了變化。有這樣一個真實的業務場景，在用戶請求用戶注冊服務時，該服務要求用戶上傳自己的注冊頭像，在單體項目架構下，我們上傳多次頭像都沒有任何問題，服務可以正常的進行。但是，將我們把項目架構進行演進，項目由單體架構演變為了微服務的分布式架構之后，時不時地會出現因為用戶注冊頭像上傳失敗而導致整個用戶注冊服務無法繼續進行的情況。問題原因分析在解決問題之前，我們首先來分析一下這種問題產生的原因。當項目架構由傳統的單體架構演變為基于微服務的分布式架構之后，我們需要處理很多由于微服務架構所帶來的已知問題，在將這些已知問題處理好后，我們的項目才能正常運行，而上述業務場景中的問題就包括在這些已知問題中，下面我們來介紹一下問題產生的原因（至于其他已知問題，這里不做介紹）。無論是傳統的用戶注冊服務，還是分布式的用戶注冊服務，其用戶注冊處理邏輯都大同小異。在處理用戶注冊邏輯時，一般會將用戶注冊頭像上傳的業務邏輯與用戶注冊的處理邏輯相分離，即將用戶注冊頭像上傳作為一個單獨的服務存在，同時用戶注冊的處理邏輯也作為一個單獨的服務接口。當正式調用用戶注冊服務時，會對用戶注冊頭像上傳服務做一個校驗，如果用戶成功上傳了所注冊的頭像，那么用戶注冊頭像上傳服務會返回一個頭像地址，并且在最后的用戶注冊邏輯中，將該地址與當前注冊的用戶相關聯，這就完成了整個用戶注冊的流程。上述業務場景的問題就出現在用戶注冊頭像上傳服務中，當外界因素或者由于我們處理用戶注冊頭像格式時的處理邏輯不嚴謹時，就會出現用戶注冊頭像上傳失敗的情況， 其中，由處理邏輯不嚴謹所引起的錯誤可以直接通過修改源碼邏輯來規避這種錯誤，但是由外界因素所引起的錯誤就不好規避了。由外界因素引起的錯誤，可能是項目所在服務器網絡波動的影響，也可能是各微服務所在節點間數據通信丟失或堵塞的影響，也可能是沒有對分布式事務做處理的影響。我們不需要知道這種錯誤具體是由于什么外界因素所引起的，我們只需要關心，在外界因素對服務造成影響時，我們有兜底的解決方案即可。那么接下來就讓我們來看一下如何設計這個兜底的方案。
