调整代码结构、补充README.md

Author: Yang-xingchen

frame/easyexcel/README.md

@@ -0,0 +1,5 @@
+# easyExcel使用
+[官网](https://easyexcel.opensource.alibaba.com/)
+[文档](https://easyexcel.opensource.alibaba.com/docs/current/)
+
+[Main.java](src/Fmain/Fjava/FMain.java)

frame/jmh/README.md

@@ -0,0 +1,3 @@
+# JMH使用
+
+[jmh](src/Fmain/Fjava/Fjmh)

frame/parquet/README.md

@@ -0,0 +1,2 @@
+# .parquet文件读写
+[Main.java](src/main/java/Main.java)

frame/reactor/README.md

@@ -0,0 +1,12 @@
+# reactor3
+响应式编程框架
+
+[官网](https://projectreactor.io/)
+[文档](https://projectreactor.io/docs/core/release/reference/aboutDoc.html)
+
+- 基础使用: [BaseTest.java](src/main/java/reactor/BaseTest.java)
+- 并行: [ParallelTest.java](src/main/java/reactor/ParallelTest.java) 
+- 调度器(切换线程): [SchedulerTest.java](src/main/java/reactor/SchedulerTest.java)
+- 广播: [Broadcast.java](src/main/java/reactor/Broadcast.java)
+- 组合(窗口): [SplittingTest.java](src/main/java/reactor/SplittingTest.java)
+- 模拟队列: [Queue.java](src/main/java/reactor/Queue.java)

frame/reactor/src/main/java/reactor/SchedulerTest.java

@@ -40,12 +40,12 @@ public void publishOn() throws InterruptedException {
         producer()
                 .publishOn(Schedulers.newSingle("handle-1"))
                 .map(i -> {
-                    System.out.println("handle-1: " + i);
+                    System.out.println("[" + Thread.currentThread() + "]handle-1: " + i);
                     return i;
                 })
                 .publishOn(Schedulers.newSingle("handle-2"))
                 .map(i -> {
-                    System.out.println("handle-2: " + i);
+                    System.out.println("[" + Thread.currentThread() + "]handle-2: " + i);
                     return i;
                 })
                 .subscribe(message -> System.out.println("subscribe: " + message), System.err::println, countDownLatch::countDown);

frame/sharding/README.md

@@ -1,12 +1,14 @@
 # sharding
-测试[shardingsphere-jdbc](https://shardingsphere.apache.org/)框架数据分片功能
+[shardingsphere-jdbc](https://shardingsphere.apache.org/)框架数据分片功能
+
+配置文件: [sharding.yaml](src/main/resources/sharding.yaml)
 
 ## 单分片列
 
 SingleXXX
+- 分片算法: [SingleAlgorithm.java](src/main/java/com/example/sharding/config/SingleAlgorithm.java)
 
 ## 多分片列
 
 ComplexXXX
-
-
+- 分片算法: [ComplexAlgorithm.java](src/main/java/com/example/sharding/config/ComplexAlgorithm.java)

frame/spring-ai/README.md

@@ -1,6 +1,8 @@
 # AI大模型
 Ollama+deepseek
 
+[AiApplication.java](src/main/java/com/example/ai/AiApplication.java)
+
 ## 安装
 1. 下载[ollama](https://ollama.com/)
 2. 部署deepseek-32b模型

frame/spring-format/README.md

@@ -0,0 +1,2 @@
+# 自定义Spring序列化及反序列化
+[Format.java](src/main/java/studytest/format/Format.java)

frame/spring-transaction/README.md

@@ -1,10 +1,10 @@
 # spring事务测试
 
 ## 基本测试
-[ModelServerImpl.java](src%2Fmain%2Fjava%2Ftransaction%2FModelServerImpl.java)
+[ModelServerImpl.java](src/main/java/transaction/ModelServerImpl.java)
 
 ## 多线程事务
-[MultiServiceImpl.java](src%2Fmain%2Fjava%2Ftransaction%2FMultiServiceImpl.java)
+[MultiServiceImpl.java](src/main/java/transaction/MultiServiceImpl.java)
 
 1. 获取线程资源，只有获取到任务数相同的线程才开始执行
 2. 开启事务并执行，若失败则记录

middleware/hadoop/概念说明.md

@@ -2,6 +2,8 @@
 Hadoop Distributed File System
 Hadoop分布式文件系统，用于管理数据
 
+[hdfs](src/main/java/hdfs)
+
 ## NameNode(NN)
 Hadoop进程，负责处理文件数据管理。每个集群一个。
 1. HDFS名称和命名空间
@@ -74,6 +76,8 @@ Hadoop进程，负责单个节点资源管理。每个节点一个。
 
 **只能单阶段处理，不能多个阶段连续处理**: 每个阶段处理完成需写入文件，下个阶段处理再从文件读取。
 
+[mapreduce](src/main/java/mapreduce)
+
 ## Mapper
 MapReduce映射阶段处理。用于将数据处理为键值对，供后续使用
 

middleware/kafka/概念说明.md

@@ -1,6 +1,8 @@
 # Producer
 生产者，消息发送端。
 
+[KafkaApplication.java](src/main/java/com/example/kafka/KafkaApplication.java)
+
 ## acks
 发送确认方式。
 - 0: 发送完成立刻返回，不等待Leader确认，可能丢失消息。
@@ -20,6 +22,8 @@ Kafka服务节点。由多个Broker构成集群。集群中每个Broker拥有不
 # Consumer
 消费者，消息接收端(通过拉模式)。
 
+[KafkaApplication.java](src/main/java/com/example/kafka/KafkaApplication.java)
+
 ## auto.offset.reset
 消费者启动时无已提交消息偏移量处理方式:
 - earliest: 从最早开始。
@@ -69,8 +73,8 @@ Leader副本任期，当Leader切换时增加。
 消费者组，每个消费者需指定属于一个组。
 
 一条主题分区的记录只由一个组成员处理，一个组成员可处理多个主题分区的记录。
-即组成员数量<=主题分区数。
-若组成员数量>主题分区数时，存在组成员数量-主题分区数个消费者消费不到数据。
+即`组成员数量<=主题分区数`。
+若组成员数量>主题分区数时，存在`组成员数量-主题分区数`个消费者消费不到数据。
 
 ## Coordinator
 消费者组中管理分区分配策略、消费者心跳处理、执行重平衡等。当存在下列情况时，会触发重平衡机制:

middleware/spark/SparkCore.md

@@ -1,3 +1,8 @@
+[base](src/main/java/base)
+- WorkCount: [WordCount.java](src/main/java/base/WordCount.java)
+- 读: [Read.java](src/main/java/base/Read.java)
+- 写: [Write.java](src/main/java/base/Write.java)
+
 # Job/Stage/Task
 - Job: 作业，完整的执行流程。即count(Job)=count(行动算子)。
 - Stage: 阶段，每次读写算做一个阶段。即count(Stage)=count(Shuffle)+1。各阶段串行执行。
@@ -10,6 +15,9 @@ Job 1=(1..n) Stage 1=(1..n) Task
 k-v类型相同key放在同一个区。
 Shuffle操作会重新分区。
 
+- 自定义分区结果: [Partition.java](src/main/java/base/Partition.java)
+- 自定义分区数量: [StagePartition.java](src/main/java/base/StagePartition.java)
+
 # Shuffle
 将分区内数据重新打乱分发操作称为Shuffle。Shuffle操作是主要的资源消耗原因。
 - 可改变分区数目。
@@ -24,8 +32,8 @@ Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集。
 - 可处理多个分区
 
 ## 数据处理分类
-- value: 每条数据只有值，处理也是按值处理。
-- key-value: 每条数据包含键值对，可按键值处理。
+- value: 每条数据只有值，处理也是按值处理。[BaseRdd.java](src/main/java/base/BaseRdd.java)
+- key-value: 每条数据包含键值对，可按键值处理。[PairRdd.java](src/main/java/base/PairRdd.java)
 
 ## 算子(方法处理分类)
 指RDD内的方法。对数据进行操作。
@@ -38,17 +46,17 @@ Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集。
 ## 窄依赖
 - 上游RDD数据被一个RDD独享。
 - 上游 (1..n)=1 下游。
-- 不会执行shuffle操作。
+- 不会执行`shuffle`操作。
 
 ## 宽依赖
 - 上游RDD数据被多个RDD共享。
 - 上游 (1..n)=n 下游。
-- 会执行shuffle操作。
+- 会执行`shuffle`操作。
 
 # 持久化
 避免重复计算，将计算中间结果保存。
-- cache: 缓存。不切断血缘关系，存储在内存。
-- checkPoint: 检测点。切断血缘关系，通常存储在HDFS。会重新计算。
+- cache: 缓存。不切断血缘关系，存储在内存。[CacheRdd.java](src/main/java/base/CacheRdd.java)
+- checkPoint: 检测点。切断血缘关系，通常存储在HDFS。会重新计算。[CheckPointRdd.java](src/main/java/base/CheckPointRdd.java)
 
 # Broadcast
 广播变量，当task使用到共享变量时，避免多次传输时使用。

middleware/spark/SparkSql.md

@@ -1,7 +1,11 @@
+[sql](src/main/java/sql)
+- schema: [Schema.java](src/main/java/sql/Schema.java)
+- 写入: [Write.java](src/main/java/sql/Write.java)
+
 # 操作方式
-- SQL: 使用sql语法操作
-- DSL: 使用编程方式操作
+- SQL: 使用sql语法操作[ReadBySql.java](src/main/java/sql/ReadBySql.java)
+- DSL: 使用编程方式操作[ReadByDsl.java](src/main/java/sql/ReadByDsl.java)
 
 # 自定义函数对象
-- UDF: 用户自定义函数，类似map操作
-- UDAF: 用户自定义聚合函数，类似reduce操作
+- UDF: 用户自定义函数，类似map操作[Udf.java](src/main/java/sql/Udf.java)
+- UDAF: 用户自定义聚合函数，类似reduce操作[单参数](src/main/java/sql/UdafSingle.java) [多参数](src/main/java/sql/UdafMulti.java)

middleware/spark/SparkStreaming.md

@@ -1,6 +1,8 @@
 # DStream
 离散化流。将数据按时间区间采集到的数据集。是spark处理流式数据的封装。
 
+[ByKafka.java](src/main/java/streaming/ByKafka.java)
+
 # 接收器
 接收数据，封装为DStream。
 

middleware/zookeeper/概念说明.md

@@ -16,6 +16,7 @@
 各节点可存储数据，配置监视器。
 每个节点存储数据最大为1MB。
 
+[Main.java](src/main/java/node/Main.java)
 ## 属性
 ```zooKeeper.exists(path, false)```
 ```stat /```
@@ -53,3 +54,5 @@
 - create
 - delete
 - setData
+
+[Main.java](src/main/java/watcher/Main.java)

sso/sso2/userCenter/.gitignore sso/sso2/user-center/.gitignore

@@ -9,9 +9,9 @@
 		<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
 	</parent>
 	<groupId>com.example</groupId>
-	<artifactId>userCenter</artifactId>
+	<artifactId>user-center</artifactId>
 	<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
-	<name>userCenter</name>
+	<name>user-center</name>
 	<description>Demo project for Spring Boot</description>
 
 	<properties>