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springboot3+springcloudstream4.x配置集成

��׃��a� — Thu, 31 Oct 2024 03:27:00 GMT

摘要: ringboot3+springcloudstream4.x配置集成springcloudstream3.X 后逐渐淘汰�?@input @output @EnableBinding �q�些注解 �?.X后这个注解都没有了，全部转向function 方式(关于function可以了解�?�l��g版本�Q�springboot 3�?springcloud 2022.0.0、springc... 阅读全文

��׃��a� 2024-10-31 11:27 发表评论

springboot3.X + nacos2.3 集成使用备忘

��׃��a� — Sun, 27 Oct 2024 14:16:00 GMT

1�Q�nacos2.X 配置中心三个主要的参�?dataId、group、namespace

其中dataid 是指配置文�g名称�Q�group:相当于给配置文�g分类�Q�namespace:用来隔离环境�?例如�Q�dev,test,product)

比较��x��的点�?bootstrap.yml�Q?application.yml �q�两文�g用途和加蝲��序

bootstrap.yml 用于配置nacos地址�Q�用户名�Q�密码，命名�I�间(相当要先�q�接上nacos),然后才能拉去nacos上的配置文�g信息;
application.yml 文�g用于配置在本地的配置文�g(其实�q�个也可以放到nacos�?
bootstrap配置文�g是spring cloud新增的启动配�|�文�Ӟ��需要引入spring-cloud-context依赖后，才会�q�行加蝲(看spring cloud 2022版本以以�?�?/p>
- bootstrap��q��ApplicationContext加蝲�Q�所以比application优先加蝲
- 因�ؓbootstrap优先于application加蝲�Q�所以不会被覆盖
- 使用配置中心spring cloud config�Ӟ��需要在bootstarp中配�|�配�|�中心的地址�Q�从而实现父ApplicationContext加蝲�Ӟ��从配�|�中心拉�ȝ��应的配置到应用中�?/p>
它们加蝲��序�Q�bootstrap.yaml文�g生效后，去nacos拉去完配�|�信息后�Q�与本地的application.yaml配置信息�q�行合�ƈ�Q�然后加载到spring容器�?br />
在springboot工程中��用基��上��用两个注释：@RefreshScope 攑֜��c�M��和@value 配置使用
要实现取值和动态刷新通过实验证明使用@NacosValue是不行了�Q�因��Z��用了Spring Cloud的依赖包�Q�所以根据官�Ҏ��档显�C�，要通过 Spring Cloud 原生注解 @RefreshScope + @Value 来实现配�|�自动更斎ͼ�我们可以用下面的�Ҏ��辑ֈ�同样的效�?br />nacos client 从服务端拉取配置信息会放到client 本地�~�存��h�� 默认目录�Q?{user}\nacos\config �?拉到调试时候有�?

详细文章 �Q�https://developer.aliyun.com/article/859891

��׃��a� 2024-10-27 22:16 发表评论

软�g微服务体�p�M��的分层设计和领域划分

��׃��a� — Sun, 26 Sep 2021 10:09:00 GMT

摘要: 1�Q��Y件分层图�Q?�Q�详�l�分层架构图�Q?�Q�适用业务快速发展的分层图COLA �?Clean Object-Oriented and Layered Architecture的羃写，代表“整洁面向对象分层架构”�?目前COLA已经发展到COLA 4.0。COLA分�ؓ两个部分�Q�COLA架构和COLA�l��g。https://github.com/alibaba/COLA?spm=at... 阅读全文

��׃��a� 2021-09-26 18:09 发表评论

��׃��a� — Mon, 12 Jul 2021 07:38:00 GMT

InnoDB的锁

InnoDB的行锁：�׃�n锁、排他锁、MDL�?/h2>

�׃�n锁：又称读锁、S锁。一个事务获取一个数据行的共享锁�Q�其他事务能获取该行对应的共享锁�Q�但不能获得排他锁；即一个事务在��d��一个数据行�Ӟ��其他事务也可以读�Q�但不能�Ҏ��据进行增删改查�?/h5>
应用�Q?/p>
1.自动提交模式下的select查询�Q�不加�Q何锁�Q�直接返回查询结�?/p>
2.通过select……lock in share mode在被��d��的行记录或范围上加一个读锁，其他事务可以读，但是甌��加写锁会被阻�?/p>

排他锁：又称写锁、X锁。一个事务获取了一个数据行的写锁，其他事务��׃��能再获取该行的其他锁�Q�写锁优先��最高�?/h5>
应用�Q?/p>
1.一些DML操作会对行记录加写锁

2.select for update会对��d��的行记录上加一个写锁，其他��M��事务都不能对锁定的行加�Q何锁�Q�否则会被阻�?/p>

MDL锁：MySQL5.5引入�Q�用于保证表中元数据的信息。在会话A中，表开启了查询事务后，会自动获得一个MDL锁，会话B��׃��能执行�Q何DDL语句的操�?/h5>

行锁实现方式

InnoDB 行锁是通过�l�烦引上的烦引项加锁来实现的�Q�这一�?MySQL �?Oracle 不同�Q�后者是通过在数据块中对相应数据行加锁来实现的。InnoDB �q�种行锁实现特点意味着:只有通过索引条�g��索数据，InnoDB 才��用行�U�锁�Q�否则，InnoDB ��用表�? 在实际应用中�Q�要特别注意 InnoDB 行锁的这一�Ҏ��，不然的话�Q�可能导致大量的锁冲�H�，从而媄响�ƈ发性能�?/p>

行锁的三�U�算�?/h3>
InnoDB 存储引擎有三�U�行锁的��法�Q�其分别是：

Record Lock: 单个行记录上的锁
Gap Lock: 间隙锁，锁定一个范��_��但不包含记录本��n
Next-Key �? Gap Lock + Record Lock�Q�锁定一个范��_��q�且会锁定记录本�w?/li>

RC模式下只采用Record Lock�Q�RR模式下采用了Next-Key

加锁场景分析

主键索引

如果我们加锁的行上存在主键烦引，那么��׃��在这个主键烦引上��d��一�?Record Lock�?/p>

辅助索引

如果我们加锁的行上存在辅助烦引，那么我们��׃��在这行的辅助索引上添�?Next-Key Lock�Q��ƈ在这行之后的辅助索引上添加一�?Gap Lock

辅助索引上的 Next-Key Lock �?Gap Lock 都是针对 Repeatable Read 隔离模式存在的，�q�两�U�锁都是��Z��防止�q�读现象的发生�?/p>

唯一的辅助烦�?/li>

�q�里有一个特�D�情况，如果辅助索引是唯一索引的话�Q�MySQL 会将 Next-Key Lock 降��?Record Lock�Q�只会锁定当前记录的辅助索引�?/p>

如果唯一索引由多个列�l�成的，而我们只锁定其中一个列的话�Q�那么此时�ƈ不会�q�行锁降�U�，�q�会��d�� Next-Key Lock �?Gap Lock�?/p>

Insert 语句

�?InnoDB 存储引擎中，对于 Insert 的操作，其会��查插入记录的下一条记录是否被锁定�Q�若已经被锁定，则不允许查询�?/p>

意向�?/h2>
意向锁可以分为意向共享锁(Intention Shared Lock, IS)和意向排他锁(Intention eXclusive Lock, IX)。但它的锁定方式和共享锁和排他锁�q�不相同�Q�意向锁上锁只是表示一�U?#8220;意向”,�q�不会真的将对象锁住�Q�让其他事物无法修改或访问。例如事物T1惌��修改�?code>test中的�?code>r1�Q�它会上两个�?

在表`test`上意向排他锁
在行`r1`上排他锁

事物T1�?code>test表上上了意向排他锁，�q�不代表其他事物无法讉K��`test`了，它上的锁只是表明一�U�意向，它将会在`db`中的`test`表中的某几行记录上上一个排他锁�?/p>

意向�׃�n�?/th> 意向排他�?/th> �׃�n�?/th> 排他�?/th>

意向�׃�n�?/td> 兼容兼容兼容不兼�?/td>

意向排他�?/td> 兼容兼容不兼�?/td> 不兼�?/td>

�׃�n�?/td> 兼容不兼�?/td> 兼容不兼�?/td>

排他�?/td> 不兼�?/td> 不兼�?/td> 不兼�?/td> 不兼�?/td>

	意向�׃�n�?/th>	意向排他�?/th>	�׃�n�?/th>	排他�?/th>
意向�׃�n�?/td>	兼容	兼容	兼容	不兼�?/td>
意向排他�?/td>	兼容	兼容	不兼�?/td>	不兼�?/td>
�׃�n�?/td>	兼容	不兼�?/td>	兼容	不兼�?/td>
排他�?/td>	不兼�?/td>	不兼�?/td>	不兼�?/td>	不兼�?/td>

一致性非锁定�?/h2>
一致性非锁定��L��?InnoDB 存储引擎通过行多版本控制(multi version)的方式来��d��当前执行旉��数据库中行的数据。具体来说就是如果一个事务读取的行正在被锁定�Q�那么它��׃��去读取这行数据之前的快照数据�Q�而不会等待这行数据上的锁释放。这个读取流�E�如�?所�C?

行的快照数据是通过undo�D�|��实现的，而undo�D는�来回滚事务，所以快照数据本�w�没有额外的开销。此外，��d��快照数据时不需要上锁的�Q�因为没有事务会对快照数据进行更攏V�?/p>
MySQL 中�ƈ不是每种隔离�U�别都采用非一致性非锁定�ȝ��d��模式�Q�而且��q��是采用了一致性非锁定读，不同隔离�U�别的表��C��不相同。在 READ COMMITTED �?REPEATABLE READ �q�两�U�隔��ȝ�别下�Q�InnoDB存储引擎都��用一致性非锁定诅R��但是对于快照数据，READ COMMITTED 隔离模式中的事务��d��的是当前行最新的快照数据�Q��?REPEATABLE READ 隔离模式中的事务��d��的是事务开始时的行数据版本�?/p>

一致性锁定读

�?InnoDB 存储引擎中，select语句默认采取的是一致性非锁定�ȝ��情况�Q�但是有时候我们也有需求需要对某一行记录进行锁定再来读取，�q�就是一致性锁定读�?/p>

InnoDB 对于select语句支持以下两种锁定�?

select ... for update
select ... lock in share mode

select ... for update会对��d��的记录加一个X锁，其他事务不能够再来�ؓ�q�些记录加锁�?code>select ... lock in share mode会对��d��的记录加一个S锁，其它事务能够再�ؓ�q�些记录加一个S锁，但不能加X锁�?/p>

对于一致性非锁定读，即��行记录上加了X锁，它也是能够读取的�Q�因为它��d��的是行记录的快照数据�Q��ƈ没有��d��行记录本�w��?/p>

select ... for update�?code>select ... lock in share mode�q�两个语句必��d��一个事务中�Q�当事务提交了，锁也��释放了。因此在使用�q�两条语句之前必��d��执行begin, start transaction�Q�或者执�?code>set autocommit = 0�?/p>

InnoDB 在不同隔��ȝ�别下的一致性读及锁的差�?/h2>

consisten read //一致性读
share locks //�׃�n�?
Exclusive locks //排他�?

		��L��提交	��d��提交	可重复读	串行�?/th>
SQL	条�g
select	相等	None locks	Consisten read/None lock	Consisten read/None lock	Share locks
	范围	None locks	Consisten read/None lock	Consisten read/None lock	Share Next-Key
update	相等	Exclusive locks	Exclusive locks	Exclusive locks	Exclusive locks
	范围	Exclusive next-key	Exclusive next-key	Exclusive next-key	Exclusive next-key
Insert	N/A	Exclusive locks	Exclusive locks	Exclusive locks	Exclusive locks
Replace	无键冲突	Exclusive locks	Exclusive locks	Exclusive locks	Exclusive locks
	键冲�H?/td>	Exclusive next-key	Exclusive next-key	Exclusive next-key	Exclusive next-key
delete	相等	Exclusive locks	Exclusive locks	Exclusive locks	Exclusive locks
	范围	Exclusive next-key	Exclusive next-key	Exclusive next-key	Exclusive next-key
Select … from … Lock in share mode	相等	Share locks	Share locks	Share locks	Share locks
	范围	Share locks	Share locks	Exclusive next-key	Exclusive next-key
*Select from … For update**	相等	Exclusive locks	Exclusive locks	Exclusive locks	Exclusive locks
	范围	Exclusive locks	Exclusive locks	Exclusive next-key	Exclusive next-key
Insert into … Select …	innodb_locks_ unsafe_for_bi nlog=off	Share Next-Key	Share Next-Key	Share Next-Key	Share Next-Key
(指源表锁)	innodb_locks_ unsafe_for_bi nlog=on	None locks	Consisten read/None lock	Consisten read/None lock	Share Next-Key
create table … Select …	innodb_locks_ unsafe_for_bi nlog=off	Share Next-Key	Share Next-Key	Share Next-Key	Share Next-Key
(指源表锁)	innodb_locks_ unsafe_for_bi nlog=on	None locks	Consisten read/None lock	Consisten read/None lock	Share Next-Key

在了�?InnoDB 锁特性后�Q�用户可以通过设计�?SQL 调整�{�措施减��锁冲突和死锁，包括:

��量使用较低的隔��ȝ��?
�_�ֿ�设计索引�Q��ƈ��量使用索引讉K��数据�Q��加锁更精��，从而减��锁冲突的机�?
选择合理的事务大��， ��事务发生锁冲突的几率也更小;
�l�记录集昄��加锁�Ӟ��最好一�ơ性请求��够��别的锁。比如要修改数据的话�Q�最好直接申��h��他锁�Q�而不是先甌��׃�n锁，修改时再��h��排他锁，�q�样�Ҏ��产生死锁;
不同的程序访问一�l�表�Ӟ��应尽量约定以相同的顺序访问各表，对一个表而言�Q�尽可能以固定的��序存取表中的行。这样可以大大减��死锁的��Z��;
��量用相�{�条件访问数据，�q�样可以避免间隙锁对�q�发插入的媄�?
不要甌��过实际需要的锁��?除非必须�Q�查询时不要昄��加锁;
对于一些特定的事务�Q�可以��用表锁来提高处理速度或减��死锁的可能�?/li>

参考资�?/h2>
1.https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-locking.html#innodb-intention-locks mysql官网开发手�?br />

2.《MySQL 技术内�q?– InnoDB 存储引擎�?/p>
3.《深入浅出MySQL�?/p>
4.https://www.modb.pro/db/33873

��׃��a� 2021-07-12 15:38 发表评论

大厂链�\�q�踪架构�?鹰眼)

��׃��a� — Fri, 04 Jun 2021 07:36:00 GMT

整体架构

从日志生成到抓取、存储、分析、展现的多个�pȝ��间交互过�E��?/span>

EagleEye 的核�?/h1>
TraceId

在复杂的分布式系�l�环境下�Q�EagleEye是一个有�q�泛用途的调用分析和问题排查工兗��与一般的调用信息埋点日志相比�Q�EagleEye埋点的一个显著的不同点在于它的每条日志都有与每次��h��兌��的上下文ID�Q�我们称为TraceId。通过TraceId�Q�后期的日志处理时可以把一�ơ前端请求在不同服务器记录的调用日志兌��h��Q�重新组合成当时�q�个��h��的调用链。因此，EagleEye不仅可以分析到应用之间的直接调用关系�Q�还可以得到他们的间接调用关�p�R��以及上下游的业务处理信息；对于调用铄��底层�pȝ��Q�可以追溯到它的最上层��h��来源以及中间�l�过的所有节点；对于调用铄��上层入口�Q�可以收集到它的整棵调用树，从而定位下游系�l�的处理瓉��Q�当下游某个应用有异常发生时�Q�能�q�速定位到问题发生的位�|��?/span>

如上图所�C�，应用A是接受到来自用户��览器的Web��h��的前端服务器�Q�它是一条调用链的开始端�Q�在TBSession和EagleEyeFilter中都做了EagleEye上下文埋炏V��请求收到后它会先调用EagleEye StartTrace生成TraceId�q�放�|�在当前�U�程的ThreadLocal�Q�日志埋点请求信息（如URL、SessionId、UserId�{�）。在��h��处理完毕提交相应�Ӟ��再调用EndTrace清理�U�程中的EagleEye信息�?在应用A调用应用B、C的HSF服务�Q�或者发送Notify消息�Ӟ��TraceId被包含在EagleEye上下文中�Q�随�|�络��h��到达应用B、C、D、E之中�Q��ƈ攄��在线�E�ThreadLocal内，因此后箋调用到的�q�些�pȝ��都会有EagleEye�q�次��h��的上下文。这些系�l�再发�v�|�络��h��Ӟ��也类似的携带了上下文信息的�?/p>

RpcId

��Z��区别同一个调用链下多个网�l�调用的��序和嵌套层�ơ，EagleEye�q�需要传输和记录RpcId�?RpcId�?.X1.X2.X3.....Xi来表�C�，Xi都是非负整数�Q�根节点的RpcId固定�?开始，�W�一层网�l�调用的RpcId�?.X1�Q�第二层的则�?.X1.X2�Q�依�ơ类推�?例如�Q�从根节点发出的调用的RpcId�?.1�?.2�?.3�Q�RpcId�?.1的节点发出的RpcId则�ؓ0.1.1�?.1.2�?.1.3。如下图所�C?/p>

通过RpcId�Q�可以准��的�q�原��用链上每�ơ调用的层次关系和兄弟调用之间的先后��序�?例如上图应用 G 的两�ơ调�?.2.1.1�?.1.2.1�Q�可以看出对 DB 的访�?.2.1.1源于 C �?G 的调�?.2.1�Q�对 Tair 的访�?.1.2.1源于B �?G 的调�?.1.2�?很多调用场景会比上面说的完全同步的调用更为复杂，比如会遇到异步、单向、广播、�ƈ发、批处理�{�等�Q�这时候需要妥善处理好ThreadLocal上的调用上下文，避免调用上下文�؜乱和无法正确释放。另外，采用多��序号的RpcId设计�Ҏ��会比单��序号递增更容易准��还原当时的调用情况�?/span>

��׃��a� 2021-06-04 15:36 发表评论

分布式锁实现-redis,zk

��׃��a� — Wed, 24 Mar 2021 12:11:00 GMT

1:分布锁有好多实现方式

��Z��数据库实�?/li>

�q�个实现方式比较复杂,考虑因素比较多，比如�Q�超�?非公�q�锁,非重入等会有各种各样的问题，在解决问题的�q�程中会使整个方案变得越来越复杂。操作数据库需要一定的开销�Q�性能问题需要考虑

��Z��redis实现(�q�个对于不太敏感的场景可以��用，�׃��redis集群和单机，�q�有客户端，版本�{�多斚w��因素考虑情况比较�?

性能好。��用缓存实现分布式锁的�~�点其数据库一�?/div>

��Z��zookeeper实现(�q�个是最�l�也是最好最可靠�?

创徏临时节点�Q�可以解军_��机，锁无法释放，非阻塞，不可冲入�Q�非公��^的问�?br />

�ȝ��

从理解的难易�E�度角度�Q�从低到高）

数据�?> �~�存 > Zookeeper

从实现的复杂性角度（从低到高�Q?br />
Zookeeper > �~�存 > 数据�?br />
从性能角度�Q�从高到低）

�~�存 > Zookeeper >= 数据�?br />
从可靠性角度（从高��C��Q?br />
Zookeeper > �~�存 > 数据�?

下面讲基于redis实现分布锁代码：RedisTemplate 客户�?lettuce

@Service
public class RedisDistributedLockUtils {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;

    private static final long DEFAULT_TIMEOUT = 1000 * 10;
    //因�ؓ要��用lua 脚本是因�?nbsp;redis 执行lua脚本是原子操�?/span>
    private static final String UNLOCK_LUA= "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";

    /**
     * 实时获取�?br />     *
     * ��试获取分布式锁 ��redis版本升��?.1以上(spring-boot-starter-data-redis 版本 2.X以上)�Q�然后��用setIfAbsent 不存�?br />     * 当setIfAbsent成功之后断开�q�接�Q�下面设�|�过期时间的代码 stringRedisTemplate.expire(key,timeout);是无法执行的�Q�这时候就会有大量没有�q�期旉��的数据存在数据库
     * @param lockKey    �?br />     * @param requestId  ��h��标识
     * @param expireTime ��期旉��
     * @return 是否获取成功
     */
    public boolean trySetDistributedLock(String lockKey, String requestId, long expireTime) {
        return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, requestId,0 == expireTime ? DEFAULT_TIMEOUT : expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
    }

    /**
     * 以阻塞方式的获取�?br />     * @param key
     * @param value
     * @param timeout
     * @return
     */
    public boolean setDistributedLock(String key, String value, long timeout) {
        Boolean lock = false;
        long start = System.currentTimeMillis();
        while (!lock && (System.currentTimeMillis() - start < timeout)) {
            //执行set命��o
            lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
            //不频�J�去获取�?/span>
            try {
                if (!lock) {
                    Thread.sleep(60);
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        return lock;
    }

    public boolean releaseLock(String key, String value) {
        // 使用Lua脚本�Q�先判断是否是自��p��|�的锁，再执行删�?br />        // 使用lua脚本删除redis中匹配value的key�Q�可以避免由于方法执行时间过长而redis锁自动过期失效的时候误删其他线�E�的�?br />        // spring自带的执行脚本方法中�Q�集��模式直接抛��Z��支持执行脚本的异常EvalSha is not supported in cluster environment
        // 所以只能拿到原redis的connection来执行脚�?/span>

        List<String> keys = new ArrayList<>();
        keys.add(key);
        List<String> args = new ArrayList<>();
        args.add(value);
        Long result = (Long)redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
            @Override
            public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                Object nativeConnection = connection.getNativeConnection();
                // 集群模式和单机模式虽然执行脚本的�Ҏ��一��P��但是没有共同的接口，所以只能分开执行
                // 集群模式
                if (nativeConnection instanceof JedisCluster) {
                    return (Long)((JedisCluster)nativeConnection).eval(UNLOCK_LUA, keys, args);
                }
                //客户端是Jedis时�?单机模式)
                else if (nativeConnection instanceof Jedis) {
                    return (Long)((Jedis)nativeConnection).eval(UNLOCK_LUA, keys, args);
                }
                //�q�里使用 redisTemplate 中lettuce 客户�?/span>
                else{
                    DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>();
                    redisScript.setScriptText(UNLOCK_LUA);
                    redisScript.setResultType(Long.class);
                    return (Long)redisTemplate.execute(redisScript, keys, value);
                }
            }
        });
        //�q�回最�l�结�?/span>
        return RELEASE_SUCCESS.equals(result);
    }
}

��Z��zookeeper实现下期补上�Q?br />

介绍分布式锁文章写的比较详细�Q?br />https://blog.csdn.net/u010963948/article/details/79006572

��׃��a� 2021-03-24 20:11 发表评论

JDK 8 函数式接�? Supplier、Function、Consumer、Predicate

��׃��a� — Fri, 24 Jul 2020 07:46:00 GMT

函数式接口的特征

1、三�U�方�?/span>

唯一的抽象方�?/span>
使用default定义普通方法（默认�Ҏ��Q�，通过对象调用�?/span>
使用static定义静态方法，通过接口名调用�?/span>

2、一个新注解@FunctionInterface

注解@FunctionalInterface告诉�~�译器这是一个函数式接口�Q�明��这个函��C��只有一个抽象方法，当你��试在接口中�~�写多个抽象�Ҏ��的时候编译器��不允许�Q�但是可以有多个非抽象方法�?/span>
不过Object�cȝ��Ҏ��可以定义为抽象方法，因�ؓ接口的实现类一定是Object的子�c?/span>
如果接口被标注了@FunctionalInterface�Q�这个类��必��ȝ��合函数式接口的规�?/span>
即��一个接口没有标注@FunctionalInterface�Q�如果这个接口满��_��数式接口规则�Q�依旧被当作函数式接口�?/span>

3�?/span>JDK 1.8 新增加的函数接口�?/span>�Q?br />
    java.util.function.*
  java.util.function 它包含了很多接口�Q�用来支�?Java�?函数式编�E�，它们大致分�ؓ五类�Q?/span>



4、代码样�?br />

/**
*JDK 8 函数式接�?nbsp; Supplier、Function、Consumer、Predicate

     *
     * @param args
     * @throws Exception
     */

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ThreadPoolExecutor executor = (ThreadPoolExecutor)newFixedThreadPool(10);
        //1:JDK8以前�Q�通过匿名内部�c�d��现函数式接口
        executor.submit(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("JDK8以前�Q�通过匿名内部�c�d��现函数式接口");
            }
        });
        //2:JDK8以后可以使用lambda 表达式来实现�Q�lambda表达式就是�ؓ了优化匿名内部类而生(分开写效�?
        Thread thread = new Thread(() -> System.out.println("task running !"));
        Runnable r = () -> System.out.println("JDK8以后可以使用lambda 表达式来实现�Q�lambda表达式就是�ؓ了优化匿名内部类而生(分开写效�?!");
        executor.submit(r);
        //3:合�ƈ��h��效果
        executor.submit(() -> {
            System.out.println("JDK8以后可以使用lambda 表达式来实现�Q�lambda表达式就是�ؓ了优化匿名内部类而生!");
        });

        //4:其它 Supplier、Function、Consumer、Predicate 都可以用lambda 表达式来实现
        Supplier<String> supplier = () -> "我是SuSupplier";
        Supplier<Integer> supplier2 = () -> new Integer(1);
        System.out.println("supplier=" + supplier.get() + ";supplier2=" + supplier2.get());

        //5: Function功能型函数式接口 Function 接受一个输入参数T�Q�返回一个结果R
        Function<String,Integer> function=str -> Integer.parseInt(str);
        Function<Integer,String> fun2 = item -> item+"";
        System.out.println("输入字符�?nbsp;1 �q�回int型结果："+function.apply("1"));
        System.out.println("输入整型 1 �q�回字符型结果："+fun2.apply(2));

        //6: Consumer 一个接受单个输入参数�ƈ且不�q�回�l�果的操作�?nbsp;与大多数其他函数接口不同�Q?nbsp;Consumer接口期望通过接受参数�Q�改普通对象引用�?说明白点��是对原来的��D��行加工，注意�q�回�?nbsp;void)
        Consumer<StringBuffer> consumer= sb->sb.append("-yyy");
        StringBuffer sb1=new StringBuffer().append("111");
        consumer.accept(sb1);
        //改变sb的内部引用�?/span>
        System.out.println("=========s="+sb1.toString());

        //7: Predicate 断言型接口常用于集合的过滤，得到一个新的集�?nbsp;Stream filter(Predicate predicate);
        Predicate<Integer> predicate = age -> age > 18;
        Predicate<String> predicate2 = str -> str != null;
        System.out.println(predicate.test(19));
        System.out.println(predicate2.test(null));
        //我们常用集合�q��o�c�d��是对�q�个接口实现�c?nbsp;其中 filter(Predicate predicate) 用的��是�q�个接口
        List<String> list= Lists.newArrayList("1","2","2","3","4","4","8");
        list.stream().map(s -> Long.parseLong(s)).distinct().filter(s -> s < 10).collect(Collectors.toList()).forEach(u -> System.out.println(u));

        //�ȝ��Q�以上的例子其实都是JDK8 lambda 表达式简�z�的写法�Q�而且全是合�ƈ写的�Q��ƈ没有分开步骤�?所有函数性接口，都可以用lambda 表达式简�z�写�?

        //关闭�U�程�?/span>
        executor.shutdownNow();
    }

��׃��a� 2020-07-24 15:46 发表评论

JDK 8 CompletableFuture 详细使用介绍

��׃��a� — Thu, 23 Jul 2020 11:29:00 GMT


JDK 8 �?CompletableFuture 是对 Future 的增�?大大���化了异步�~�程步骤,在Spring 框架中配合@EnableAsync @Async 更加事办功倍�?/span>

1:在JDK 8 之前实现多线必需实现两个接口 Runnable 不带�q�回��|��另一个Callable带返回值的接口,配合ThreadPoolTaskExecutor.submit(Callable callable) �q�回一个Future对象�?

使用Future获得异步执行�l�果�Ӟ��要么调用��d���Ҏ��get()�Q�要么轮询看isDone()是否为true�Q�这两种�Ҏ��都不是很好，因�ؓ�ȝ���E�也会被�q�等待，而CompletableFuture出现改变了这个问题，而且提供更多�q�且强大的其它功能�?br />
2�Q�CompletableFuture����?

CompletableFuture implements Future, CompletionStage

其实CompletableFuture 除了实现原来的Future 接口外，其它大部分方法都是在CompletionStage�?


大致介绍下completableFuture的命名规�?/span>�Q?/span>

1:按功能分�cȝ��话：
xxx()�Q�表�C�����Ҏ��������l�在已有的线�E�中执行�Q?/span>

xxxAsync()�Q�表�C�将异步在线�E�池中执行�?/span>

异步执行�Ҏ��默认一个参数的话�Q务是�?nbsp;ForkJoinPool.commonPool() �U�程池中执行的，带executor 参数的���?nbsp;executor�U�程池异步执行�?/span>

2:按逻辑和组�l�方式来分话(completableFuture 中大�U�有50个来�Ҏ��)
一�U�是 then 的逻辑�Q�即前一个计���完成的时候调度后一个计��?/span>

一�U�是 both 的逻辑�Q�即�{�待两个计算都完成之后执行下一个计���，只要能组合一个和另一个，我们���可以无限复用这�?+1 的逻辑�l�合��L��多的计算

另一�U�是 either 的逻辑�Q�即�{�待两个计算的其中一个完成之后执行下一个计���。注意这��L��计算可以说是非确定性的。因������l�合的两个计���中先触发下一个计���执行的那个会被作�ؓ前一个计���，而这两个前置的计���到底哪一个先完成是不可预知的
3:从依赖关�p�d��出入参数�c�d��区别�Q�基本分��Z���c�：
apply 字样的方式意味着�l�合方式�?nbsp;Function�Q�即接受前一个计���的�l�果�Q�应用函��C��后返回一个新的结�?/span>

accept 字样的方式意味着�l�合方式�?nbsp;Consumer�Q�即接受前一个计���的�l�果�Q�执行消费后不返回有意义的�?/span>

run 字样的方式意味着�l�合方式�?nbsp;Runnable�Q�即忽略前一个计���的�l�果�Q�仅�{�待它完成后执行动作
其中出入参数主要有JDK8 Function�Q�Consumer或Runnable三中函数型接�?每一�U�都军_��了是怎么样一�U�依赖关�p?我有一���文章详�l�介�l�了JDK8函数型接口用法，能有助理解completableFuture�Ҏ��使用�?/span>
http://www.tkk7.com/zzzlyr/articles/435611.html
4:completableFuture 配合框架使用
  因�ؓ自从JDK8以后增强了多�U�程的��用便��L��度：
  1�Q�JDk8 的函数式接口和lambda表过�?/span>
  2�Q�completableFuture �?Future �cȝ��增强�?/span>
 �q�只是JDK 基础包中的功能，现在大部分开发都在��用框�?java 现在基本上都在��用spring框架�Q�因为JDK基础包中的功能还是不如框架��用方便，下边文章详细介绍 springboot中对JDK基础包中多线�E�功能配�|�和使用�?
http://www.tkk7.com/zzzlyr/articles/435305.html

��׃��a� 2020-07-23 19:29 发表评论

SpringBoot异步及线�E�池配置(jdk8新增加线�E�支持CompletableFuture)

��׃��a� — Wed, 25 Mar 2020 12:19:00 GMT

摘要: 如何�?Spring 使用@Async,@EnableAsync注释�q�行异步处理:异步处理适用那些与业务逻辑�Q�横切关注点�Q�不直接相关或者不作�ؓ其他业务逻辑输入的部分，也可在分布式�pȝ��中解耦�?译注�Q�横切关注点�Q�cross-cutting concerns�Q�指一些具有横��多个模块的行�ؓ�Q��用传�l�的软�g开发方法不能够辑ֈ�有效模块化的一�cȝ��D�关注点�?Spring 中，`@Async`注解可以标记异步�?.. 阅读全文

��׃��a� 2020-03-25 20:19 发表评论

��׃��a� — Mon, 10 Dec 2018 07:59:00 GMT

或者按Shift+p公司生��服务上常常出�?CPU 100% 问题�Q�需要快速定位问题出现在那里�Q�以下备注解��x��法步骤：

1: 工具�Q�top�Ҏ��Q?/div>

• 执行top -c �Q�显�C��E�运行信息列�?/div>

• 键入P (大写p)�Q�进�E�按照CPU使用率排�?nbsp; �Q?span style="color: #333333; font-family: tahoma, 宋体; font-size: 13px; text-align: justify; background-color: #fafafc;">输入大写P�Q�则�l�果按CPU占用降序排序。输入大写M�Q�结果按内存占用降序排序�?注：大写P可以在capslock状态输入p�Q?/span>或者按Shift+p)

如上图找出最耗CPU �q�程 10765
�l�计信息�?/strong>

前五行是�pȝ��整体的统计信息。第一行是��d��队列信息�Q�同 uptime 命��o的执行结果。其内容如下�Q?/p>

01:06:48	当前旉��
up 1:22	�pȝ��q�行旉��Q�格式�ؓ�?�?/td>
1 user	当前��d��用户�?/td>
load average: 0.06, 0.60, 0.48	�pȝ��负蝲�Q�即��d��队列的��^均长度�?br />三个数值分别�ؓ 1分钟�?分钟�?5分钟前到现在的��^均倹{�?/td>

步骤二：扑և�最耗CPU的线�E?/font>
top -Hp 10765 昄��一个进�E�的�U�程�q�行信息列表
键入shift +p �U�程按照CPU使用率降序排�?/li>
步骤三： �?10765 转化�?6�q�制(因�ؓ堆栈是线�E�id是十六进�?
命��o�Q?printf '%x' 10765 输出�l�果�Q?a0d

步骤四：使用JVM命��o jstatck
jstack 10765 | grep '2a0d' -C5 --color 打印堆栈信息�Q�通过id �q��o到线�E�的堆栈信息�?/font>

以下是top 其它常用命��o�Q?/font>

附常用操�?
top //每隔5�U�显式所有进�E�的资源占用情况
top -d 2 //每隔2�U�显式所有进�E�的资源占用情况
top -c //每隔5�U�显式进�E�的资源占用情况�Q��ƈ昄��q�程的命令行参数(默认只有�q�程�?
top -p 1111 -p 6789//每隔5�U�显�C�pid�?111和pid�?789的两个进�E�的资源占用情况
top -d 2 -c -p 1111//每隔2�U�显�C�pid�?111的进�E�的资源使用情况�Q��ƈ昑ּ�该进�E�启动的命��o行参�?/span>

��׃��a� 2018-12-10 15:59 发表评论

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springboot3+springcloudstream4.x配置集成

springboot3.X + nacos2.3 集成使用备忘

软�g微服务体�p�M��的分层设计和领域划分

InnoDB的锁

InnoDB的行锁：�׃�n锁、排他锁、MDL�?/h2>

MDL锁：MySQL5.5引入�Q�用于保证表中元数据的信息。在会话A中，表开启了查询事务后，会自动获得一个MDL锁，会话B��׃��能执行�Q何DDL语句的操�?/h5>

行锁实现方式

加锁场景分析

一致性锁定读

在了�?InnoDB 锁特性后�Q�用户可以通过设计�?SQL 调整�{�措施减��锁冲突和死锁，包括:

大厂链�\�q�踪架构�?鹰眼)

整体架构

EagleEye 的核�?/h1>
TraceId

分布式锁实现-redis,zk

JDK 8 函数式接�? Supplier、Function、Consumer、Predicate

1、三�U�方�?/span>

2、一个新注解@FunctionInterface

3�?/span>JDK 1.8 新增加的函数接口�?/span>�Q?br />
    java.util.function.*
  java.util.function 它包含了很多接口�Q�用来支�?Java�?函数式编�E�，它们大致分�ؓ五类�Q?/span>



4、代码样�?br />

JDK 8 CompletableFuture 详细使用介绍

JDK 8 �?CompletableFuture 是对 Future 的增�?大大��化了异步�~�程步骤,在Spring 框架中配合@EnableAsync @Async 更加事办功倍�?/span>

1:按功能分�cȝ��话：

2:按逻辑和组�l�方式来分话(completableFuture 中大�U�有50个来�Ҏ��)

3:从依赖关�p�d��出入参数�c�d��区别�Q�基本分��Z��c�：

4:completableFuture 配合框架使用

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MDL锁：MySQL5.5引入�Q�用于保证表中元数据的信息。在会话A中，表开启了查询事务后，会自动获得一个MDL锁，会话B��׃��能执行�Q何DDL语句的操�?/h5>

行锁实现方式

加锁场景分析

一致性锁定读

在了�?InnoDB 锁特性后�Q�用户可以通过设计�?SQL 调整�{�措施减���锁冲突和死锁，包括:

大厂链�\�q�踪架构�?鹰眼)

整体架构

EagleEye 的核�?/h1>TraceId

分布式锁实现-redis,zk

JDK 8 函数式接�? Supplier、Function、Consumer、Predicate

1、三�U�方�?/span>

2、一个新注解@FunctionInterface

3�?/span>JDK 1.8 新增加的函数接口�?/span>�Q?br /> java.util.function.* java.util.function 它包含了很多接口�Q�用来支�?Java�?函数式编�E�，它们大致分�ؓ五类�Q?/span> 4、代码样�?br />

JDK 8 CompletableFuture 详细使用介绍

JDK 8 �?CompletableFuture 是对 Future 的增�?大大���化了异步�~�程步骤,在Spring 框架中配合@EnableAsync @Async 更加事办功倍�?/span>

1:按功能分�cȝ��话：

2:按逻辑和组�l�方式来分话(completableFuture 中大�U�有50个来�Ҏ��)

3:从依赖关�p�d��出入参数�c�d��区别�Q�基本分��Z���c�：

4:completableFuture 配合框架使用

SpringBoot异步及线�E�池配置(jdk8新增加线�E�支持CompletableFuture)

在了�?InnoDB 锁特性后�Q�用户可以通过设计�?SQL 调整�{�措施减��锁冲突和死锁，包括:

EagleEye 的核�?/h1>
TraceId

3�?/span>JDK 1.8 新增加的函数接口�?/span>�Q?br />
java.util.function.*
java.util.function 它包含了很多接口�Q�用来支�?Java�?函数式编�E�，它们大致分�ؓ五类�Q?/span>

4、代码样�?br />

JDK 8 �?CompletableFuture 是对 Future 的增�?大大��化了异步�~�程步骤,在Spring 框架中配合@EnableAsync @Async 更加事办功倍�?/span>

3:从依赖关�p�d��出入参数�c�d��区别�Q�基本分��Z��c�：