1.openlayers6结合geoserver实现地矢量瓦片(附源码)
2.gin框架原理详解(gin框架是切片切片什么)
3.springboot异常处理机制？
4.SRS(simple-rtmp-server)流媒体服务器源码分析--启动
5.DEM数字高程数据切片Cesium
openlayers6结合geoserver实现地矢量瓦片(附源码)
OpenLayers 6与GeoServer合作实现地图矢量瓦片的示例与源码获取
本文将详细介绍如何通过OpenLayers 6框架与GeoServer结合，创建并加载地图矢量瓦片。服务服务首先，源码源码我们来了解整体步骤: 1. 地图矢量瓦片生成与服务发布: 使用GeoServer发布矢量切片服务，切片切片这通常涉及数据上传、服务服务地图样式设置和切片配置。源码源码楚河汉界指标公式源码在线资源中能找到详细的切片切片教程指导这个过程。 2. OpenLayers调用服务: 在OpenLayers 6中，服务服务我们通过API调用GeoServer的源码源码矢量瓦片服务，实现地图的切片切片渲染和加载。地图交互功能，服务服务如点击事件，源码源码将触发图形高亮和信息详情气泡窗口的切片切片显示。 然而，服务服务由于特定环境限制，源码源码本示例中的GeoServer地图服务URL并未公开。对于想要尝试的伙伴，源码是可供分享的。 对于源码和更深入的实现细节，如果您感兴趣并且愿意支付8.8元，可以直接私信我获取。希望这能帮助您实现自己的Write源码分析地图矢量瓦片项目。gin框架原理详解(gin框架是什么)
Gin的启动过程、路由及上下文源码解读
Engine是gin框架的一个实例，它包含了多路复用器、中间件和配置中心。
gin通过Engine.Run(addr...string)来启动服务，最终调用的是/手败gin-gonic/gin
一个简单的例子：
packagemain
import"github.com/gin-gonic/gin"
funcmain(){
//Default返回一个默认的路由引擎
r:=gin.Default()
r.GET("/ping",func(c*gin.Context){
//输出json结果给调用方
c.JSON(,gin.H{
"message":"pong",
})
})
r.Run()//listenandserveon0.0.0.0:
}
编译运行程序，打开浏览器，访问页面显示：
{ "message":"pong"}
gin的功能不只是简单输出Json数据。它是一个轻量级的WEB框架，支持RestFull风格API，支持GET，POST，PUT，PATCH，DELETE，OPTIONS等/gin-gonic/gin"
)
funcmain(){
router:=gin.Default()
//静态资源加载，本例为css,js以及资源
router.StaticFS("/public",/ffhelicopter/tmm/website/static"))
router.StaticFile("/favicon.ico","./resources/favicon.ico")
//Listenandserveon0.0.0.0:
router.Run(":")
}
首先需要是生成一个Engine，这是gin的核心，默认带有Logger和Recovery两个中间件。
router:=gin.Default()
StaticFile是加载单个文件，而StaticFS是音频源码程序加载一个完整的目录资源：
func(group*RouterGroup)StaticFile(relativePath,filepathstring)IRoutes
func(group*RouterGroup)StaticFS(relativePathstring,fs/gin-gonic/gin
如果安装失败，直接去Githubclone下来，放置到对应的目录即可。
（2）代码中使用：
下面是一个使用Gin的简单例子：
packagemain
import(
"github.com/gin-gonic/gin"
)
funcmain(){
router:=gin.Default()
router.GET("/ping",func(c*gin.Context){
c.JSON(,gin.H{
"message":"pong",
})
})
router.Run(":")//listenandserveon0.0.0.0:
}
简单几行代码，就能实现一个web服务。使用gin的Default方法创建一个路由handler。然后通过HTTP方法绑定路由规则和路由函数。不同于net/e"}。
注：Gin还包含更多的返回方法如c.String,c.HTML,c.XML等，请自行了解。可以方便的返回HTML数据
我们在之前的组v1路由下新定义一个路由：
下面我们访问
可以看到，通过c.Param(“key”)方法，Gin成功捕获了url请求路径中的参数。同理，gin也可以捕获常规参数，如下代码所示：
在浏览器输入以下代码：
通过c.Query(“key”)可以成功接收到url参数，c.DefaultQuery在参数不存在的情况下，会由其默认值代替。
我们还可以为Gin定义一些默认路由：
这时候，我们访问一个不存在的页面：
返回如下所示：
下面我们测试在Gin里面使用Post
在测试端输入：
附带发送的数据，测试即可。记住需要使用POST方法.
继续修改，mariadb源码解读将PostHandler的函数修改如下
测试工具输入：
发送的内容输入：
返回结果如下：
备注：此处需要指定Content-Type为application/x-www-form-urlencoded，否则识别不出来。
一定要选择对应的PUT或者DELETE方法。
Gin框架快速的创建路由
能够方便的创建分组
支持url正则表达式
支持参数查找（c.Paramc.Queryc.PostForm）
请求方法精准匹配
支持处理
快速的返回给客户端数据，常用的c.Stringc.JSONc.Data
springboot异常处理机制？
springboot的四种拦截机制
当我们在某些情况下需要对客户端发送来的请求进行拦截分析的时候，就需要用到拦截机制，比如，我们需要对一个请求进行计时，又或者需要知道当前请求需要进入哪个控制器，哪一个方法，该请求的参数是什么等等场景下都需要用到拦截机制来处理。下面，我们来讲解一下SpringBoot的几种拦截方式以及如何使用它们来处理一定的场景需求。
过滤器（filter）
拦截器（interceptor）
全局异常处理器（ControllerAdvice）
切片（aspect）
如上图所示，当一个请求发送来的时候，filter在最外层，也最先拦截到请求，接下来就是interceptor，依次是ControllerAdvice（处理controller层异常）、aspect，最后才进入controller层去处理请求。flinkx源码分析相应的，当controller内部发生错误，抛出异常的时候，aspect最先接收到该异常，如果不对抛出的异常继续处理继续往外抛的话依次会抛到ControllerAdvice、interceptor、filter。
请求的顺序：从先到后经过FilterInterceptorControllerAdviceAspect–Controller。
过滤器（filter）可以拦截发送请求的状态码以及信息，拦截器（interceptor）除了可以拦截filter可以拦截的，还可以得到当前请求进入了哪一个controller，以及映射到哪一个方法，切片（aspect），它具有上面的所有功能外，还可以得到当前请求的参数的值。全局异常处理器（ControllerAdvice）只是用于处理controller层抛出的异常
Springboot的Filter,HandlerInterceptor,Aspect与异常处理
不知你在Springboot应用开发中有没有遇到过这样的情况,mon的项目，要暴露出去给依赖的项目使用,在文件src\main\resources\META-INF\spring.factories中添加最后一行
可以被全局异常捕捉并处理成json
访问接口，如果无数据，则输出异常信息
{ "data":"packageid为：BZ-的indexpackage无记录","flag":false,"code":null,"msg":"未查到数据"}
全局异常类可以用@RestControllerAdvice，替代@ControllerAdvice，因为这里返回的主要是json格式，这样可以少写一个@ResponseBody。
springboot怎么取消同意的异常处理使用ErrorController类来实现。
系统默认的错误处理类为BasicErrorController，将会显示如上的错误页面。
这里编写一个自己的错误处理类，上面默认的处理类将不会起作用。
getErrorPath()返回的路径服务器将会重定向到该路径对应的处理类，本例中为error方法。
SRS(simple-rtmp-server)流媒体服务器源码分析--启动
小卒最近探索了SRS源码，并撰写博客以整理思路，方便日后查阅。SRS源码具备以下优势：
1、轻量化设计，代码结构清晰，SRS3.0版本代码量约为8万行，功能却足以支撑直播业务。
2、采用State Threads架构，实现高性能、高并发。
3、支持rtmp和hls，满足PC和移动直播的需求。
4、支持集群部署，适应不同规模的部署需求。
代码分析分为两个阶段：一、梳理代码框架，理解流程；二、深入细节，熟悉SRS工作原理。
SRS源码框架包括系统启动、RTMP消息处理、RTMP信息发布、HLS切片等功能模块。系统启动时，初始化类，监听端口，对每个访问请求创建线程，专门处理连接操作。
系统监听包含不同类型的请求，如RTMP连接、HTTP API等，通过创建线程处理。
RTMP连接处理中，SRS采用协程而非线程，实现高效并发。创建协程后，进入协程循环处理。
HTTP API连接监听机制与RTMP类似，仅参数不同。
HTTP API回调接口在run_master函数中注册，允许访问服务器参数。
SRS对拉流处理独特，通过ffmpeg工具实现，SRS代码负责简单的系统调用。
系统启动代码结构清晰，从初始化、监听到线程处理，再到回调注册、拉流处理、自服务，各环节紧密衔接。
总结SRS源码分析，不仅展现了代码的高效性和扩展性，还提供了灵活的部署方案，适用于多种直播场景。
DEM数字高程数据切片Cesium
在处理DEM数字高程数据切片时，首要解决的环境问题涉及基础环境配置、GDAL版本选择与错误处理。确保使用官方推荐的GDAL版本（2.2），遵循正确顺序安装依赖（sqlite3、tiff、proj），避免遇到如FlushCache override错误等问题。服务代理设置中，需注意GZIP压缩可能导致的RangError错误，推荐不修改源码，以保持性能稳定。
在Cesium场景中加载地形时，通过获取DEM数据、安装切片工具（CTB）并发布服务的流程实现。对于获取DEM数据，推荐使用地理空间数据云，提供国内米精度的数字高程信息。Cesium-terrain-builder作为切片工具，适配Cesium需求，支持加载切片成果至Cesium场景中。
对于小白用户，采用Docker容器安装Cesium-terrain-builder更为便捷，确保版本与仓库分支（master-quantized-mesh）匹配，支持Cesium两种地形格式。安装前，需确保基础环境（如Debian最小环境）与工具准备（版本选择为3.4.2，避免更新至3.8引发错误）。
源码安装时，下载最新源码后需切换至特定分支或应用PR以确保兼容性。编译正式切片服务时，配置响应头中GZIP以优化数据传输。同时，处理跨域访问问题，确保CORS设置，以实现服务的广泛可用性。
