随笔分类 - Work Scenario
记录些所见所遇（实际场景下）
摘要：（项目或者其他地方遇到用到，我都会持续摘出一些能够总结的内容）
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摘要：普罗米修斯（Prometheus）是一款开源系统监控和报警工具，广泛用于收集和查询时间序列数据，如应用程序和服务器的性能指标。其核心功能包括： 多维数据模型：基于时间序列数据，由指标名称和一组键值对标识维度。 灵活的查询语言：PromQL 可以实时分析这些时间序列数据。 高效的数据存储：存储时序数据
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摘要：前面我在说Spring bean生命周期相关时，特意在结尾举例时引用了MethodInterceptor。其实真实开发场景使用并不多，大多情况下拦截并增强代码通过@Aspect就够了。但是总有一些小情况，比如极致追求效率（其实差不太多），轻量级进行部分定制，或者万一是做成一个工具类，跨应用模块工具的
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摘要：很多时候我们需要在启动时就加载些资源，初始化一些内容。比如一些大数据的常用内容，或许要提前就加载到redis里，或者本地caffeine缓存里等各类实际场景的需求和做法，此时我们就需要考虑下什么时候该准备好 一：先说几个简单常见常用的 @PostConstruct 注解方式；实现 CommandLi
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摘要：ReentrantLock 是 Java 中一个常用的锁实现，位于 java.util.concurrent.locks 包中。它提供了更灵活的锁机制，相比于 synchronized 关键字，ReentrantLock 提供了更多高级功能，例如可重入锁、可定时、可中断的获取锁等。 基本结构 Ree
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摘要：Spring WebFlux 是 Spring Framework5.0 引入的一个全新的响应式框架，专为支持响应式编程而设计，主要目标是使开发者能够构建异步、非阻塞、事件驱动的Web应用程序。它与Spring MVC共存，但使用了完全不同的异步核心技术。是为了满足现代系统在处理大量并发连接及高吞吐
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摘要：假如有些数据是异常大量上报的，此时我需要屏蔽禁止这样的数据进来。能不能在消息上报到kafka时，还没消费消息之前就判断哪些是大量上报的垃圾数据，直接去除掉 在使用Kafka对数据进行处理时，通常我们是在数据进入Kafka之后，在消费阶段进行过滤、转换等处理。但如果你的目标是在数据进入Kafka之前进
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摘要：SmartLifecycle，StopWatch，以及健康检查（通常使用 HealthIndicator）可以被结合使用，以确保应用的健康、高效和优雅地处理生命周期事件。SmartLifecycle 提供了对 Spring beans 生命周期的细粒度控制，而 StopWatch 用于精确测量代码段
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摘要：响应式流处理引入了类似于观察者模式（Observer Pattern）的异步、非阻塞、事件驱动的编程范式，允许数据作为连续的流进行处理。它可以处理异步数据流，并支持 back-pressure（反压），这意味着消费者可以以它们能够处理的速度来消费数据。 1.Project Reactor Proje
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摘要：一些简单的总结，只是为了知道有什么，朝哪个方向想。具体方案和实施等要根据实际情况应变 带时间戳校验 ： 时间戳校验用于防止重放攻击，确保请求是在一定时间内发起的。通常，服务器和客户端都同意一个时间窗口，只有在这个时间窗内的请求才被认为是有效的。 设计方案: 在客户端的每个HTTP请求中添加一个时间戳
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