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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

随着互联网在生活方方面面的应用，日常少不了要登录各个网站或者应用、或者是银行转账等需要验证自己身份的场景。从早期的输入账号密码来登录，到后来普遍开始通过手机验证码进行登录、或者APP扫码进行登录，身份校验的操作方式经历了一轮又一轮的迭代演进。

使用越来越广泛的2FA双因素认证，缘何越发受到推崇？

抛去吃瓜的爽文成分，深入其内核，我们不难发现，小米SU7备用电源的设计思路，在软件领域有着广泛的共鸣和深刻的意义。在软件开发与设计的广阔天地里，面对的是一个充满变数的世界，其中既包括普通用户的日常操作，也涵盖了网络故障、硬件崩溃乃至恶意攻击的种种挑战。按照墨菲定律的阐述，只要概率大于0%的事情就很容易会发生（说的通俗点，就是怕什么就会来什么）。做好异常场景的应对，是一个成熟程序员的进阶必修课，也是一个软件系统线上平稳运行的内在基石。

不当愣头青、聊聊软件架构中的那些惯用的保命手段

在v4.2.1之前的版本中，CodeReview服务端部署的时候，必须要同时依赖MySQL和MongoDB两个存储DB，部署起来较为重量级，机器资源占用更多。所以在v4.2.1版本中，对服务端实现进行了架构精简，去除了对MySQL的依赖。

从低版本升级至v4.2.x版本升级-数据迁移工具使用说明

不少小伙伴在评论中提出了一些的疑问或自己的独到见解，也在评论区中进行了热烈的互动讨论。梳理了下相关评论内容，针对一些典型的讨论点进行拿出来聊一聊，同时也是对此前两篇Java Stream相关文章内容的补充完善。

再聊Java Stream的一些实战技能与注意点

在此前我的文章中，曾分2篇详细探讨了下JAVA中Stream流的相关操作，2篇文章收获了累计 10w+阅读、2k+点赞以及 5k+收藏的记录。能够得到众多小伙伴的认可，是技术分享过程中最开心的事情。

在大多数古诗词中，水边就是一个邂逅爱情的神奇地方，尤以《诗经》为甚，比如大家耳熟能详的所谓伊人，在水一方。时光荏苒，沧海桑田，在那从古流到今的江河之上，总归是留下了他们的相思。

在IDEA中得到沉浸式Code Review新体验

在消失的这段时间里，我做了件大事，见证了儿子的出生并陪伴其一天天的成长。停止更文的200多天里，还能得到小伙伴们持续的支持，让我备受鼓励。对一个技术人员而言，分享技术观点，并能得到同行小伙伴的认可与称赞，这本身就是一件值得开心的事。

代码检视的新姿势！在IDEA中得到沉浸式Code Review新体验

通过前面的文章，我们一起剖析了Guava Cache、Caffeine、Ehcache等本地缓存框架的原理与使用场景，也一同领略了以Redis为代表的集中式缓存在分布式高并发场景下无可替代的价值。

Redis缓存的特殊用法以及与本地缓存一起构建多级缓存的实现

在本专栏前面的文章中，我们介绍了各种本地缓存框架，也知晓了本地缓存的常见特性与设计理念。在前两篇文章中，我们介绍了集中式缓存 Redis的一些主流特性与典型使用场景。现在我们来对比一下，分布式缓存相比于本地缓存，在实现层面需要关注的点有哪些不同。梳理如下：

面对集中式缓存实现上的挑战，Redis交出的是何种答卷？聊聊Redis在分布式方面的能力设计

上一篇文章中呢，我们简单的介绍了下Redis的整体情况。作为集中式缓存的优秀代表，Redis可以帮助我们在项目中完成很多特定的功能。Redis准确的说是一个非关系型数据库，但是由于其超高的并发处理性能，及其对于缓存场景所提供的一系列能力构建，使其成为了分布式系统中的集中缓存的绝佳选择。

Redis缓存何以一枝独秀？(2) —— 聊聊Redis的数据过期、数据淘汰以及数据持久化的实现机制

作为《深入理解缓存原理与实战设计》系列专栏，在前面的文章中，我们一起领略了Guava Cache、Caffeine、Ehcache等优秀的本地JVM级别本地缓存框架的特性、原理与具体的使用方法。除却本地缓存之外，在当前分布式、微服务等架构盛行的时代，本地缓存明显无法满足大型系统中的各种缓存诉求，比如前面文章中反复提及的缓存漂移问题、以及单机缓存无法逾越的内存容量瓶颈。作为应对之法，集中式缓存被广泛的使用在各中分布式系统中，而使用最广泛的莫过于大家耳熟能详的Redis了。

Redis缓存何以一枝独秀？——从百变应用场景与热门面试题中感受下Redis的核心特性与使用注意点

上一篇文章中，我们知晓了如何在项目中通过不同的方式来集成Ehcache并在业务逻辑中进行使用。作为JAVA本地缓存框架综合实力天花板级别的Ehcache，除了在本地缓存方面具有强悍的实力外，还具有一个其它对手所不具备的特色功能，即Ehcache提供了对于集群能力的支持，这也使得Ehcache不仅仅是个本地单机缓存，更是一个分布式缓存。

JAVA中使用最广泛的本地缓存？Ehcache的自信从何而来3 —— 本地缓存变身分布式集群缓存，打破本地缓存天花板

在上一篇文章《JAVA中使用最广泛的本地缓存？Ehcache的自信从何而来 —— 感受来自Ehcache的强大实力》中，介绍了Ehcache所具有的核心优秀特性，如数据持久化、多级缓存、集群能力等等。所谓纸上得来终觉浅、绝知此事要躬行，接下来我们就一起动手实践下，在项目中集成Ehcache并体验Ehcache的各种常见用法。

JAVA中使用最广泛的本地缓存？Ehcache的自信从何而来2 —— Ehcache的各种项目集成与使用初体验

作为《深入理解缓存原理与实战设计》系列专栏，前面几篇文章中我们详细的介绍与探讨了Guava Cache与Caffeine的实现、特性与使用方式。提到JAVA本地缓存框架，还有一个同样无法被忽视的强大存在 —— Ehcache！它最初是由Greg Luck于2003年开始开发，截止目前，Ehcache已经演进到了3.10.0版本，各方面的能力已经构建的非常完善。Ehcache官网上也毫不谦虚的描述自己是“Java's most widely-used cache”，即JAVA中使用最广泛的缓存，足见Ehcache的强大与自信。

JAVA中使用最广泛的本地缓存？Ehcache的自信从何而来 —— 感受来自Ehcache的强大实力

上一篇文章中，我们聊了下Caffeine的同步、异步的数据回源方式。本篇文章我们再一起研讨下Caffeine的多种不同的数据淘汰驱逐机制，以及对应的实际使用。

解读JVM级别本地缓存Caffeine青出于蓝的要诀3 —— 讲透Caffeine的数据驱逐淘汰机制与用法

上一篇文章中，我们继Guava Cache之后，又认识了青出于蓝的Caffeine。作为一种对外提供黑盒缓存能力的专门组件，Caffeine基于穿透型缓存模式进行构建。也即对外提供数据查询接口，会优先在缓存中进行查询，若命中缓存则返回结果，未命中则尝试去真正的源端（如：数据库）去获取数据并回填到缓存中，返回给调用方。

解读JVM级别本地缓存Caffeine青出于蓝的要诀2 —— 弄清楚Caffeine的同步、异步回源方式

在前面的几篇文章中，我们一起聊了下本地缓存的动手实现、本地缓存相关的规范等，也聊了下Google的Guava Cache的相关原理与使用方式。比较心急的小伙伴已经坐不住了，提到本地缓存，怎么能不提一下“地上最强”的Caffeine Cache呢？

解读JVM级别本地缓存Caffeine青出于蓝的要诀 —— 缘何会更强、如何去上手

通过《重新认识下JVM级别的本地缓存框架Guava Cache——优秀从何而来》一文，我们知道了Guava Cache作为JVM级别的本地缓存组件的诸多暖心特性，也一步步地学习了在项目中集成并使用Guava Cache进行缓存相关操作。Guava Cache作为一款优秀的本地缓存组件，其内部很多实现机制与设计策略，同样值得开发人员深入的掌握与借鉴。

重新认识下JVM级别的本地缓存框架Guava Cache(3)——探寻实现细节与核心机制

重新认识下JVM级别的本地缓存框架Guava Cache(2)——深入解读其容量限制与数据淘汰策略

不知不觉，这已经是《深入理解缓存原理与实战设计》系列专栏的第6篇文章了。经过前面5篇文章的铺垫，我们系统且全面的介绍了缓存相关的概念与典型问题，也手动实操了如何构建一个本地最简版本的通用缓存框架，还对JAVA主流的本地缓存规范进行了解读。

重新认识下JVM级别的本地缓存框架Guava Cache——优秀从何而来

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