微信小程序支付功能全流程实践
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# 微信小程序支付功能全流程实践
微信小程序支付用户,下单,请求下单支付(商户系统),调用小程序登录API获取返回的openid(),生成商户订单,调用支付统一下单API,返回预订单信息(prepay_id),小程序端调用支付API,完成支付,商户系统接收支付结果通知,更新订单状态,用户端查看订单状态。返回支付参数用户确认支付,鉴权调启支付,返回支付结果,展示支付结果,推送支付结果,更新订单状态。
# 🛠 MongoDB 索引实操大全
# 1. 创建单字段索引
db.collection.createIndex({ fieldName: 1 })
1
是升序索引,-1
是降序索引。- 升降序只对排序操作(sort)有影响,对查找(find)速度影响不大。
👉 例子:
db.user.createIndex({ username: 1 })
为 user
表里的 username
字段建升序索引。
# 2. 创建复合索引(联合索引)
db.collection.createIndex({ field1: 1, field2: -1 })
- 适用于多字段联合查询场景,比如
WHERE name = 'a' AND age > 18
。
👉 例子:
db.user.createIndex({ username: 1, age: -1 })
注意顺序很重要! MongoDB复合索引遵循“最左前缀匹配原则”。
# 3. 创建唯一索引(防止重复)
db.collection.createIndex({ fieldName: 1 }, { unique: true })
👉 例子:
db.user.createIndex({ email: 1 }, { unique: true })
给 email
字段加唯一索引,自动防止用户注册重复邮箱。
# 4. 创建稀疏索引(sparse)
db.collection.createIndex({ fieldName: 1 }, { sparse: true })
- 只为有该字段的文档建立索引。
- 没有这个字段的文档不会占用索引空间。
👉 例子:
db.user.createIndex({ nickname: 1 }, { sparse: true })
如果有的用户没有填写 nickname
,这时候可以节省索引空间。
# 5. 创建TTL索引(自动过期)
db.collection.createIndex({ createTime: 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 })
- 自动删除插入超过
3600秒
(1小时)的文档,非常适合缓存场景。
👉 例子:
db.session.createIndex({ createdAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 1800 })
做Session管理,半小时后Session数据自动删。
# 6. 查看已有索引
db.collection.getIndexes()
👉 例子:
db.user.getIndexes()
可以看到所有的索引配置,包括主键索引 _id_
。
# 7. 删除索引
db.collection.dropIndex("索引名")
- 索引名一般是字段名拼接过来的,比如
username_1_age_-1
。
👉 例子:
db.user.dropIndex("username_1")
内存管理是编程的一个基本领域之一,尤其是在 Java 开发中。当不再需要的对象没有得到正确处理时,就会发生内存泄漏,导致内存使用量不断增长,最终导致性能问题和应用程序崩溃。因此深入了解如何在 Java 应用程序中有效使用内存并避免内存泄漏至关重要。
不可变对象是指创建后状态无法更改的对象。使用不可变对象可以帮助避免循环引用引起的内存泄漏。不可变对象还可以通过减少同步开销来提高性能。
在上面的示例中,Employee 类是不可变的,因为它的字段是 final 修饰,并且在对象创建后无法更改。
选择正确的数据结构可以帮助优化内存使用。例如使用 HashMap 代替 List 可以提高搜索特定元素时的性能。
文件句柄、数据库连接、网络套接字等资源在使用后正确关闭很重要,以避免内存泄漏。这可以使用 Java 中的 try-with-resources 语句来完成。
在 Java 中,弱引用是一种引用对象而不阻止其被垃圾收集的方法。使用弱引用进行缓存或其他需要短时间保留对象的场景。
Web前端性能优化——实践总结篇
使用 CDN 加速:利用CDN增加并发连接和长缓存的优势来加速下载静态资源
开启gzip压缩:使用 gzip 压缩编码技术,减小资源体积。
浏览器缓存:利用浏览器缓存(强缓存与协商缓存)与 Nginx 代理层缓存,缓存静态资源文件。
减少网络请求次数和体积:通过压缩文件及合并小文件为大文件,减少网络请求次数,但需要找到合理的平衡点。