FlinkSQL自定義函數開發

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本次需求場景主要為實現將flinksql中collect()函數輸出的Mutiset(VARCHAR<100>)多行結果轉換為字元串。 一、FlinkSQL自定義函數分類 Flink SQL 的自定義函數是用戶可以自行編寫的一種函數，用於擴展 Flink SQL 的功能。自定義函數可以在 SQL 查 ...


本次需求場景主要為實現將flinksql中collect()函數輸出的Mutiset(VARCHAR<100>)多行結果轉換為字元串。

一、FlinkSQL自定義函數分類

Flink SQL 的自定義函數是用戶可以自行編寫的一種函數，用於擴展 Flink SQL 的功能。自定義函數可以在 SQL 查詢中被調用，以完成用戶自定義的數據處理邏輯。 在 Flink SQL 中，自定義函數分為標量函數、表函數和聚合函數三種類型。

1、標量函數（Scalar Function）

標量函數接受一行輸入，返回一行輸出。常見的標量函數有字元串函數、數學函數等。用戶可以通過繼承 ScalarFunction 類或實現 ScalarFunction 介面的方式來實現自定義的標量函數。

2、表函數（Table Function）

表函數接受一行輸入，返回多行輸出。在 Flink SQL 中，表函數可以使用 LATERAL TABLE 語法進行調用。用戶可以通過繼承 TableFunction 類或實現 TableFunction 介面的方式來實現自定義的表函數。

3、聚合函數（Aggregate Function）

聚合函數接受多行輸入，返回一行輸出。在 Flink SQL 中，聚合函數可以使用 GROUP BY 語法進行調用。用戶可以通過繼承 AggregateFunction 類或實現 AggregateFunction 介面的方式來實現自定義的聚合函數。 在使用自定義函數時，需要將對應的 Jar 包提交到 Flink 集群中，併在執行任務時將其加入到 Classpath 中。Flink SQL 還提供了 CREATE FUNCTION 語句來註冊用戶自定義的函數，以便在 SQL 查詢中進行調用。 總的來說，自定義函數是 Flink SQL 中非常重要的一個功能，可以幫助用戶擴展 Flink SQL 的功能，提高數據處理的靈活性和效率。

上面的圖片展示了一個聚合的例子。假設你有一個關於飲料的表。表裡面有三個欄位，分別是 id、name、price，表裡有 5 行數據。假設你需要找到所有飲料里最貴的飲料的價格，即執行一個 max() 聚合。你需要遍歷所有 5 行數據，而結果就只有一個數值。
自定義聚合函數是通過擴展 AggregateFunction 來實現的。AggregateFunction 的工作過程如下。首先，它需要一個 accumulator，它是一個數據結構，存儲了聚合的中間結果。通過調用 AggregateFunction 的 createAccumulator() 方法創建一個空的 accumulator。接下來，對於每一行數據，會調用 accumulate() 方法來更新 accumulator。當所有的數據都處理完了之後，通過調用 getValue 方法來計算和返回最終的結果。
下麵幾個方法是每個 AggregateFunction 必須要實現的：

  • createAccumulator()
  • accumulate()
  • getValue()

4、表值聚合函數

自定義表值聚合函數（UDTAGG）可以把一個表（一行或者多行，每行有一列或者多列）聚合成另一張表，結果中可以有多行多列。

上圖展示了一個表值聚合函數的例子。假設你有一個飲料的表，這個表有 3 列，分別是 id、name 和 price，一共有 5 行。假設你需要找到價格最高的兩個飲料，類似於 top2() 表值聚合函數。你需要遍歷所有 5 行數據，結果是有 2 行數據的一個表。
用戶自定義表值聚合函數是通過擴展 TableAggregateFunction 類來實現的。一個 TableAggregateFunction 的工作過程如下。首先，它需要一個 accumulator，這個 accumulator 負責存儲聚合的中間結果。 通過調用 TableAggregateFunction 的 createAccumulator 方法來構造一個空的 accumulator。接下來，對於每一行數據，會調用 accumulate 方法來更新 accumulator。當所有數據都處理完之後，調用 emitValue 方法來計算和返回最終的結果。
下麵幾個 TableAggregateFunction 的方法是必須要實現的：

  • createAccumulator()
  • accumulate()

5、非同步表值函數

非同步表值函數是非同步查詢外部數據系統的特殊函數。

二、需求場景

1、需求描述

基於Flink1.14.4集群，有一批基於某個主鍵生成的collect函數結果數據，需要轉換為字元串傳到下游Kafka。由於collect()函數生成的結果是一個多行的集合MutiSet<varchar(100)>，FlinkSQL中暫未支持concat_ws或者concat函數，因此無法將collect生成的多行結果直接通過現有SQL函數轉換為一行字元串。基於以上原因，需要開發一個自定義函數實現。

2、數據樣例

CREATE TABLE "air_data_source_result" (
  "id" int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '主鍵',
  "airlineLogo" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "airlineShortCompany" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "arrActCross" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "arrActTime" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "arrAirport" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "arrCode" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "arrOntimeRate" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "arrPlanCross" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "arrPlanTime" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "arrTerminal" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "checkInTable" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "checkInTableWidth" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "depActCross" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "depActTime" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "depAirport" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "depCode" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "depPlanCross" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "depPlanTime" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "depTerminal" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "flightNo" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "flightState" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "localDate" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "mainFlightNo" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "shareFlag" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "stateColor" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;


INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (1, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_ca_cca.png', '中國國航', '', '11:11\n', '廣州白雲', 'CAN', '89.65%', '', '11:25', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=FvOGTb%2Bgbgxpgw9zPNG2Qw==', '30', '', '08:15\n', '北京首都', 'PEK', '', '08:00', 'T3', 'CA1351', '到達', '2023-02-27', '', '0', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (2, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_zh_csz.png', '深圳航空', '', '11:11\n', '廣州白雲', 'CAN', '89.65%', '', '11:25', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=FvOGTb%2Bgbgxpgw9zPNG2Qw==', '30', '', '08:15\n', '北京首都', 'PEK', '', '08:00', 'T3', 'ZH1351', '到達', '2023-02-27', 'CA1351', '1', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (3, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_hu_chh.png', '海南航空', '', '11:57\n', '廣州白雲', 'CAN', '75.86%', '', '11:50', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=IfLOkkFeJagwbNuqYtoqNg==', '140', '', '08:51\n', '北京首都', 'PEK', '', '08:30', 'T2', 'HU7805', '到達', '2023-02-27', '', '0', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (4, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_ca_cca.png', '中國國航', '', '12:14\n', '廣州白雲', 'CAN', '79.31%', '', '12:20', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=FvOGTb%2Bgbgxpgw9zPNG2Qw==', '30', '', '09:19\n', '北京首都', 'PEK', '', '09:00', 'T3', 'CA1321', '到達', '2023-02-27', '', '0', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (5, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_zh_csz.png', '深圳航空', '', '12:14\n', '廣州白雲', 'CAN', '79.31%', '', '12:20', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=FvOGTb%2Bgbgxpgw9zPNG2Qw==', '30', '', '09:19\n', '北京首都', 'PEK', '', '09:00', 'T3', 'ZH1321', '到達', '2023-02-27', 'CA1321', '1', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (6, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_hu_chh.png', '海南航空', '', '13:12\n', '廣州白雲', 'CAN', '96.55%', '', '13:40', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=IfLOkkFeJagwbNuqYtoqNg==', '140', '', '10:07\n', '北京首都', 'PEK', '', '10:00', 'T2', 'HU7813', '到達', '2023-02-27', '', '0', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (7, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_zh_csz.png', '深圳航空', '', '14:22\n', '廣州白雲', 'CAN', '82.75%', '', '14:25', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=FvOGTb%2Bgbgxpgw9zPNG2Qw==', '30', '', '11:22\n', '北京首都', 'PEK', '', '11:00', 'T3', 'ZH1315', '到達', '2023-02-27', 'CA1315', '1', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (8, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_ca_cca.png', '中國國航', '', '14:22\n', '廣州白雲', 'CAN', '82.75%', '', '14:25', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=FvOGTb%2Bgbgxpgw9zPNG2Qw==', '30', '', '11:22\n', '北京首都', 'PEK', '', '11:00', 'T3', 'CA1315', '到達', '2023-02-27', '', '0', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (9, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_zh_csz.png', '深圳航空', '', '15:13\n', '廣州白雲', 'CAN', '78.57%', '', '15:25', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=FvOGTb%2Bgbgxpgw9zPNG2Qw==', '30', '', '12:19\n', '北京首都', 'PEK', '', '12:00', 'T3', 'ZH1339', '到達', '2023-02-27', 'CA1339', '1', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (10, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_ca_cca.png', '中國國航', '', '15:13\n', '廣州白雲', 'CAN', '78.57%', '', '15:25', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=FvOGTb%2Bgbgxpgw9zPNG2Qw==', '30', '', '12:19\n', '北京首都', 'PEK', '', '12:00', 'T3', 'CA1339', '到達', '2023-02-27', '', '0', '#4273FE');

3、FlinkSQL表連接

create table air_data_source(
   id  int   COMMENT '主鍵',
   airlineLogo  varchar(100)    ,
   airlineShortCompany  varchar(100)    ,
   arrActCross  varchar(100)    ,
   arrActTime  varchar(100)    ,
   arrAirport  varchar(100)    ,
   arrCode  varchar(100)    ,
   arrOntimeRate  varchar(100)    ,
   arrPlanCross  varchar(100)    ,
   arrPlanTime  varchar(100)    ,
   arrTerminal  varchar(100)    ,
   checkInTable  varchar(100)    ,
   checkInTableWidth  varchar(100)    ,
   depActCross  varchar(100)    ,
   depActTime  varchar(100)    ,
   depAirport  varchar(100)    ,
   depCode  varchar(100)    ,
   depPlanCross  varchar(100)    ,
   depPlanTime  varchar(100)    ,
   depTerminal  varchar(100)    ,
   flightNo  varchar(100)    ,
   flightState  varchar(100)    ,
   localDate  varchar(100)    ,
   mainFlightNo  varchar(100)    ,
   shareFlag  varchar(100)    ,
   stateColor  varchar(100)    
     ) with (
  'connector' = 'jdbc',
  'url' = 'jdbc:mysql://master:3306/air_data?serverTimezone=GMT%2B8',
  'username' = 'root',
  'password' = 'root',
  'table-name' = 'air_data_source'
)
;

4、collect()函數結果

SELECT arrAirport,cast(count(airlineShortCompany) as int) as counts,  collect(airlineShortCompany)  as collects FROM air_data_source group by arrAirport having count(airlineShortCompany)  = 2

三、FlinkSQL UDF 代碼開發

1、pom文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>


  <groupId>com.xxxxx.tech</groupId>
  <artifactId>alarmCollectPlatform</artifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  <packaging>jar</packaging>


  <properties>
    <flink.version>1.14.4</flink.version>
  </properties>

  <dependencies>
    <!-- flink依賴引入-->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-java</artifactId>
      <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-table-common</artifactId>
      <version>${flink.version}</version>
      <scope>provided</scope>
    </dependency>
  </dependencies>

  <build>
    <pluginManagement><!-- lock down plugins versions to avoid using Maven defaults (may be moved to parent pom) -->
      <plugins>
        <plugin>
          <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
          <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
          <version>3.8.1</version>
          <configuration>
            <source>1.8</source>
            <target>1.8</target>
            <encoding>UTF-8</encoding>
          </configuration>
        </plugin>
      </plugins>
    </pluginManagement>
  </build>
</project>

2、java代碼實現

package com.xxxxx.tech.udf;
import org.apache.flink.table.annotation.DataTypeHint;
import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;
import java.util.Map;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.ResultTypeQueryable;

public class MultisetToString extends ScalarFunction implements ResultTypeQueryable<String> {

    public String eval(@DataTypeHint("MULTISET<STRING>") Map<String, Integer> multiset) {
        return multiset.toString();
    }

    @Override
    public TypeInformation<String> getProducedType() {
        return TypeInformation.of(String.class);
    }
}

3、打包

mvn clean install

4、上傳

將打好的jar包上傳到Flink_HOME的lib目錄下，並重啟集群

5、註冊函數

進入bin目錄啟動sql-client，註冊函數

6、使用函數進行轉換

select arrAirport,counts,multiset_to_string(collects) as collects from (
  SELECT arrAirport,cast(count(airlineShortCompany) as int) as counts,  collect(airlineShortCompany)  as collects FROM air_data_source group by arrAirport having count(airlineShortCompany)  = 2
) t


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    前言 QuestPDF 是一個開源 .NET 庫，用於生成 PDF 文檔。使用了C# Fluent API方式可簡化開發、減少錯誤並提高工作效率。利用它可以輕鬆生成 PDF 報告、發票、導出文件等。 項目介紹 QuestPDF 是一個革命性的開源 .NET 庫，它徹底改變了我們生成 PDF 文檔的方 ...
  • 彈幕樹洞項目功能新增篇
    項目地址 項目後端地址： https://github.com/ZyPLJ/ZYTteeHole 項目前端頁面地址： ZyPLJ/TreeHoleVue (github.com) https://github.com/ZyPLJ/TreeHoleVue 目前項目測試訪問地址： http://tree ...
  • 第27篇 sqlserver2022詳細安裝步驟
    話不多說，直接開乾 一.下載 1.官方鏈接下載： https://www.microsoft.com/zh-cn/sql-server/sql-server-downloads 2.在下載目錄中找到下麵這個小的安裝包 SQL2022-SSEI-Dev.exe，運行開始下載SQL server； 二. ...
  • .NET 開源高性能 MQTT 類庫
    前言 隨著物聯網（IoT）技術的迅猛發展，MQTT（消息隊列遙測傳輸）協議憑藉其輕量級和高效性，已成為眾多物聯網應用的首選通信標準。 MQTTnet 作為一個高性能的 .NET 開源庫，為 .NET 平臺上的 MQTT 客戶端與伺服器開發提供了強大的支持。 本文將全面介紹 MQTTnet 的核心功能 ...
  • Serilog文檔翻譯系列（六） - 可用的接收器、增強器、格式化輸出
    Serilog支持多種接收器用於日誌存儲，增強器用於添加屬性，LogContext管理動態屬性，支持多種輸出格式包括純文本、JSON及ExpressionTemplate。還提供了自定義格式化選項，適用於不同需求。 ...
  • 警惕 Visual Studio 屬性求值副作用導致邏輯不符合預期
    目錄簡介獲取 HTML 文檔解析 HTML 文檔測試參考文章 簡介 動態內容網站使用 JavaScript 腳本動態檢索和渲染數據，爬取信息時需要模擬瀏覽器行為，否則獲取到的源碼基本是空的。 本文使用的爬取步驟如下： 使用 Selenium 獲取渲染後的 HTML 文檔 使用 HtmlAgility ...
  • [使用目前最新版]HybridCLR6.9.0+YooAsset2.2.4實現純C# Unity熱更新方案 (一)
    1.前言 什麼是熱更新 游戲或者軟體更新時，無需重新下載客戶端進行安裝，而是在應用程式啟動的情況下，在內部進行資源或者代碼更新 Unity目前常用熱更新解決方案 HybridCLR，Xlua，ILRuntime等 Unity目前常用資源管理解決方案 AssetBundles，Addressable， ...
  • 在 ASP.NET Core Web API 中使用操作篩選器統一處理通用操作
    本文章主要是在C# ASP.NET Core Web API框架實現向手機發送驗證碼簡訊功能。這裡我選擇是一個互億無線簡訊驗證碼平臺，其實像阿裡雲，騰訊雲上面也可以。 首先我們先去 互億無線 https://www.ihuyi.com/api/sms.html 去註冊一個賬號 註冊完成賬號後，它會送 ...
  • 第28篇 如何.net中實現高效可靠數據同步api
    通過以下方式可以高效，並保證數據同步的可靠性 1.API設計 使用RESTful設計，確保API端點明確，並使用適當的HTTP方法（如POST用於創建，PUT用於更新）。 設計清晰的請求和響應模型，以確保客戶端能夠理解預期格式。 2.數據驗證 在伺服器端進行嚴格的數據驗證，確保接收到的數據符合預期格 ...
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