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这是泥瓦匠的第104篇原创

文章工程：
* JDK 1.8
* Maven 3.5.2
* Spring Boot 2.1.3.RELEASE
* 工程名：springboot-webflux-4-thymeleaf
* 工程地址：见文末

一、前言

上一讲用 Map 数据结构内存式存储了数据。这样数据就不会持久化，本文我们用 MongoDB 来实现 WebFlux 对数据源的操作。

什么是 MongoDB ?

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这是泥瓦匠的第103篇原创

《程序兵法：Java String 源码的排序算法（一）》

文章工程：
* JDK 1.8
* 工程名：algorithm-core-learning # StringComparisonDemo
* 工程地址：https://github.com/JeffLi1993/algorithm-core-learning

0. 背景

不论是单机应用还是分布式应用，总是会有些许迭代或者紧急Fix bug上线的神操作。但是如果不是那么幸运，当时还存在大量核心内存中数据在进行计算等逻辑，此时终止项目，就会出现核心数据或者状态丢失的不利情况，后续即使上线完成也要尽快追加数据。

那是否存在某种技巧???：在需要终止应用的时候，能够监听到终止操作，并保存核心数据现场，然后再终止应用，而后在应用恢复后，再进行核心数据恢复。

答案是肯定的。

0 前言

我从事的是大数据开发相关的工作，主要负责的是大数据计算这块的内容。最近Hive集群跑任务总是会出现Thrift连接HS2相关问题，研究了解了下内部原理，突然来了兴趣，就想着自己也实现一个RPC框架，这样可以让自己在设计与实现RPC框架过程中，也能从中了解和解决一些问题，进而让自己能够更好的发展（哈哈，会不会说我有些剑走偏锋？不去解决问题，居然研究RPC。别急，这类问题已经解决了，后续我也会发文章详述的）。

几年前听说过Disruptor，一直没用过也没深究， 其号称是一个性能爆表的并发队列，上Github/LMAX-Exchange/disruptor 去看了看，官方性能描述文章 选了慢如蜗牛的ArrayBlockQueue来对比。在Nehalem 2.8Ghz – Windows 7 SP1 64-bit录得性能见后(其中P，C分别代表 Producer和Consumer):

1P – 1C 的吞吐量两千五百万次，1P – 3C Multicast 就降到了一千万次不到，对比我所认为的非线程安全1P -1C队列亿次每秒的量级，感觉并不强大。亿次每秒的队列加上线程安全，毛估估1P-1C性能减半五千万次每秒，1P-3C 再减少个30%三千五百万次每秒，应该差不多了吧。

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这是泥瓦匠的第102篇原创

03：WebFlux Web CRUD 实践

文章工程：
* JDK 1.8
* Maven 3.5.2
* Spring Boot 2.1.3.RELEASE
* 工程名：springboot-webflux-2-restful
* 工程地址：见文末

一、前言

上一篇基于功能性端点去创建一个简单服务，实现了 Hello 。这一篇用 Spring Boot WebFlux 的注解控制层技术创建一个 CRUD WebFlux 应用，让开发更方便。这里我们不对数据库储存进行访问，因为后续会讲到，而且这里主要是讲一个完整的 WebFlux CRUD。

一、前言

前面我们探讨了如何获取某一个Dubbo的服务的提供者列表，本节我们探讨如何使用Dubbo的扩展，实现指定IP调用。

一、前言

dubbo框架本身提供了丰富的负载均衡策略，比如轮询、随机、最少活跃调用数、一致性hash等，但是有时候我们需要自己根据业务指定某个ip来进行调用。要指定ip进行调用就需要先知道服务提供者的ip。本文我们先来探讨第一步，当服务注册中心使用zookeeper时候如何获取某一个服务的提供端的地址列表。

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02：WebFlux 快速入门实践

文章工程：

• JDK 1.8
• Maven 3.5.2
• Spring Boot 2.1.3.RELEASE
• 工程名：springboot-webflux-1-quickstart
• 工程地址：见文末

一、Spring Boot 2.0

spring.io 官网有句醒目的话是：

BUILD ANYTHING WITH SPRING BOOT

# 产生背景 

Distributed locks are a very useful primitive in many environments where different processes must operate with shared resources in a mutually exclusive way.

在某些场景中，多个进程必须以互斥的方式独占共享资源，这时用分布式锁是最直接有效的。

随着互联网技术快速发展，数据规模增大，分布式系统越来越普及，一个应用往往会部署在多台机器上（多节点），在有些场景中，为了保证数据不重复，要求在同一时刻，同一任务只在一个节点上运行，即保证某一方法同一时刻只能被一个线程执行。在单机环境中，应用是在同一进程下的，只需要保证单进程多线程环境中的线程安全性，通过 JAVA 提供的 volatile、ReentrantLock、synchronized 以及 concurrent 并发包下一些线程安全的类等就可以做到。而在多机部署环境中，不同机器不同进程，就需要在多进程下保证线程的安全性了。因此，分布式锁应运而生。

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本文内容

• 为什么要全局异常处理？
• WebFlux REST 全局异常处理实战
• 小结

摘录：只有不断培养好习惯，同时不断打破坏习惯，我们的行为举止才能够自始至终都是正确的。

一、为什么要全局异常处理？

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目录

1. 为啥要解决数据重复插入？
2. 解决方案实战
3. 可落地小总结

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目录

1. 父子类变量名相同会咋样？
2. 为啥强制子类、父类变量名不同？
3. 可落地项目小思考

一、父子类变量名相同会咋样？

一、前言

k8s对Pods之间如何进行组网通信提出了要求，k8s对集群的网络有以下要求：

• 所有的Pods之间可以在不使用NAT网络地址转换的情况下相互通信
• 所有的Nodes之间可以在不使用NAT网络地址转换的情况下相互通信
• 每个Pod自己看到的自己的ip和其他Pod看到的一致

k8s网络模型设计基础原则:每个Pod都拥有一个独立的 IP地址，而且 假定所有 Pod 都在一个可以直接连通的、扁平的网络空间中 。 所以不管它们是否运行在同 一 个 Node (宿主机)中，都要求它们可以直接通过对方的 IP 进行访问。设计这个原则的原因 是，用户不需要额外考虑如何建立 Pod 之间的连接，也不需要考虑将容器端口映射到主机端口等问题。

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一个优秀的工程师和一个普通的工程师的区别，不是满天飞的架构图，他的功底体现在所写的每一行代码上。
— 毕玄

1. 命名风格