Spring为事务管理提供了丰富的支持，对于底层不同的事务（ 如Java Transaction API (JTA), JDBC, Hibernate, Java Persistence API (JPA), and Java Data Objects (JDO)）管理提供了统一的抽象编程模型，而且它的API也非常易于开发者理解和使用。

Spring事务管理分为编程式和声明式的两种。编程式事务指的是通过编码方式实现事务；声明式事务基于AOP，将具体业务逻辑与事务处理解耦。声明式事务对我们的业务代码无侵入，一般更倾向于选择它。而编程式的事务一般使用TransactionTemplate。本文主要介绍常用的声明式事务。

在之前的文章里总结过《Spring中三大JSON框架的使用》，里面有提到Jackson的一些基本用法。最近遇到一个问题，就是需要把请求中的字符串进行一个trim，下面看一下怎么做。

在SpringBoot中，常常会需要把请求中的参数进行反序列化，得到我们需要的实体对象，在进行处理之后，再把实体序列化返回给请求方（这里不提什么DTO、VO、BO的概念，其实很多公司对这些领域模型的区分都不怎么严格，毕竟搬砖的靠技术，大佬们才谈规范和标准，在阿里巴巴的Java开发手册中对这些有比较详细的规约，建议参考）。大部分情况下，开放API的数据协议都是用的JSON（也就是请求的content-type:application/json，参数以json格式放在请求body中的，本文只讨论这种请求类型），常见的JSON序列化工具有Jackson（SpringBoot默认使用）、Gson、FastJson等等。下面看一下怎么使用它们。

最近在工作中遇到写一些API，这些API的请求参数非常多，嵌套也非常复杂，如果参数的校验代码全部都手动去实现，写起来真的非常痛苦。正好Spring轮子里面有一个Validation，这里记录一下怎么使用，以及怎么自定义它的返回结果。

0.介绍

基础知识就是内功，修炼内功可到达更高层次。

• 课程介绍：https://time.geekbang.org/column/intro/82，这里面因为篇幅限制，不可能像写教科书一样面面俱到，更多都是在抛砖引玉，点到为止。涉及关键知识点需要自己再深入地去研究和学习，非常适合参加面试/面试别人的人，也比较适合夯实Java基础的人。

• 目录：

一、背景

Spark是现在非常流行的一个大数据分析引擎，许多大公司的数据分析都在使用它。简单来讲，Spark主要有以下几个特点：

• 速度快：得益于其DAG计算模型，更容易在内存中一次性完成操作，使得Spark比MapReduce要快很多。
• 支持多种语言：支持Java、Scala、Python等编程语言，甚至支持SQL语法，提供了丰富的API用于数据的处理，使用起来非常方便。
• 支持多种环境部署：Spark可以运行在Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes、standalone，还可以读取不同来源的数据。

让我们赶紧进入Spark的大数据世界！