随笔分类 - Java
摘要：常用的链路追踪组件 现在常用的开源组件有google的Dapper,Twitter的zipkin和Apache SkyWalking等，商用的比较有代表性的是阿里的Eagleeye(鹰眼)。它们的工作模式不外乎是客户端在同一个trace的不同span上采点上传到server端然后server端进行存
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摘要：这篇文章主要介绍了利用Spring boot+LogBack+MDC实现链路追踪，MDC 可以看成是一个与当前线程绑定的哈希表，可以往其中添加键值对，下文详细介绍需要的小伙伴可以参考一下 MDC介绍 API说明 MDC使用 1.拦截器 2.工具类 MDC 存在的问题 子线程日志打印丢失traceId
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摘要：目录 TaskDecorator 定义TaskDecorator实例 线程池使用TaskDecorator 开发中很多数据如oauth2的认证信息，日志TracerId都是在请求线程中的，如果内部使用多线程处理就存在获取不到认证信息或TraceId的问题。这时候就需要处理子线程与主线程间数据传递的问
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摘要：快速理解Consumer、Supplier、Predicate与Function 一、前言 这几个接口都处在java.util.function包下，Consumer（消费型），Supplier（供给型）、Predicate（判断型）与Function（转换型），暂时不理解他们的类型没关系。 如果对
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摘要：String webPath11 =commonPath+File.separator+ name+"_"+i+ ".xlsx"; File file = new File(webPath11); // // 必须按创建本地目录 // if (!file.getParentFile().exists
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摘要：一个非常简单的代码片段如下: String[] list = {"a", "b", "c"}; List<CompletableFuture<String>> completableFutureList = new ArrayList<>(); for (String s : list) { com
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摘要：package util; public class IdUtils { private static IdWorkerUtils idWorkerUtils=new IdWorkerUtils(1,1,1); public static Long nextId(){ return idWorker
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摘要：CompletableFuture进阶篇-外卖商家端API的异步化 背景 为何需要并行加载 并行加载的实现方式 同步模型 NIO异步模型 为什么会选择CompletableFuture？ CompletableFuture使用与原理 CompletableFuture的背景和定义 Completab
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摘要：目录 依赖添加 实体类： OSS配置类: OSSUtil工具类: OSS上传接口类： OSS上传接口实现类： OSS上传控制类： 工具类： 依赖添加 在Maven的pom.xml文件中添加OSS的依赖： <!--阿里云OSS--> <dependency> <groupId>com.aliyun.o
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摘要：解题思路：JAVA8使用stream()根据类型对List进行分组统计。 核心功能代码片段： //分组求和 Map<String, LongSummaryStatistics> collect = list.stream().collect( Collectors.groupingBy(Fruit:
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摘要：我有一个函数 ( findByNames) 接受传播参数，如下例所示： List<Users> findByNames(String... names) { ... } 作为参数，我有一个列表： List<String> names = asList("john","abraham"); 所以我想将
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摘要：使用jdk8的stream流(基本实现分组靠Collectors.goupingby)，list自带的sort()方法排序,话不多说，代码如下： List<User> list = Arrays.asList(new User("1","小明","2","一年级"), new User("2","小
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摘要：使用Parallel Stream时，在适当的环境中，通过适当地使用并行度级别，可以在某些情况下获得性能提升。 如果程序创建一个自定义ThreadPool，必须记住调用它的shutdown()方法来避免内存泄漏。 Parallel Stream默认使用的线程池 如下代码示例，Parallel Str
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摘要：定义： Stream（流）是JDK8中引入的一种类似与迭代器（Iterator）的单向迭代访问数据的工具。ParallelStream则是并行的流，它通过Fork/Join 框架（JSR166y）来拆分任务，加速流的处理过程。最开始接触parallelStream很容易把其当做一个普通的线程池使用，
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摘要：在某些特殊的场景下，我们需要在 Java 程序中对 List 集合进行排序操作。比如从第三方接口中获取所有用户的列表，但列表默认是以用户编号从小到大进行排序的，而我们的系统需要按照用户的年龄从大到小进行排序，这个时候，我们就需要对 List 集合进行自定义排序操作了。 List 排序的常见方法有
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摘要：提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 Stream - 实现分组后，且每个分组也进行排序 前言 一、groupingBy高级用法 二、先分组，再排序 总结 前言 之前记录过：stream的三个常用方式（toMap,groupingBy,findFirst）。 这里继续记录
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摘要：CompletableFuture 前言 CompletableFuture继承于java.util.concurrent.Future，它本身具备Future的所有特性，并且基于JDK1.8的流式编程以及Lambda表达式等实现一元操作符、异步性以及事件驱动编程模型，可以用来实现多线程的串行关系，
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摘要：一、什么是流？ Stream是java8中新增加的一个特性，首先Stream 不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它是有关算法和计算的，它更像一个高级版本的 Iterator。原始版本的 Iterator，用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作；高级版本的 Stream，用户只要给出
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摘要：parallelStream默认使用了fork-join框架，其默认线程数是CPU核心数。通过测试实践，发现有两种方法来修改默认的多线程数量：1、全局设置在运行代码之前，加入如下代码：System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.comm
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摘要：方法1: clickhouse使用pageHelper 最近项目数据库从musql 变更到clickhouse 之后发现许多接口都报错了 发现是pageHelper的原因。 查看clickHouse分页语法 ，发现是和mysql一样的，因此，只需要将项目启动的时候，将clickhouse分页方言配置
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