最近在代码review的过程中发现了一些问题，这些问题虽然不影响逻辑，但是对代码的可读性，安全性留下了隐患。今天这篇文章写在纸上写了好多天，一直放在口袋里，一直工作比较忙没时间写，今天加个班写一下。
工作以来, 在编写程序的时候一直使用面向对象的思想. 当然, 对函数式编程也有所耳闻, 但也仅仅是有所耳闻, 从来没有上手写过.
FileInputStream 和 FileOutputStream只能实现字节的读写, 如果需要写(读)入基本类型的数据, 就需要用到流过滤器.
findAny：在 parallelStream() 中使用，寻找满足条件的任一元素 findFirst：寻找满足条件的第一个元素
在之前的文章中，我们介绍过微服务网关Spring Cloud Netflix Zuul，前段时间有两篇文章专门介绍了Spring Cloud的全新项目Spring Cloud Gateway，以及其中的过滤器工厂。本文将会介绍将微服务网关由Zuul迁移到Spring Cloud Gateway。
认证过滤器用于对请求进行身份验证，如果请求没有携带合法的身份凭证，则返回401未授权错误。以下是一个示例：
LiveGBS国标GB/T28181流媒体平台接入GB28181设备作为下级支持级联到共享到海康大华宇视等第三方国标平台支持对接政务公安内网国标视频平台
LiveNVR视频流媒体平台将RTSP/RTMP/HLS/HTTP-FLV流转换输出GB28181级联接入到海康宇视大华等第三方国标平台政务公安内网视频平台
VTN是opendaylight中负责租户隔离的工程，最近对源码和架构研究了一段时间，现将总结如下。 从VTN架构图我们可以看出，VTN共分为两个模块：VTN Manager和VTN Coordina
在RateLimitConfiguration类中，通过@Bean注解创建RateLimitFilter和PatternServiceRouteMapper实例，并注入rateLimiter实例。PatternServiceRouteMapper用于为微服务定义路由规则，可以根据实际需求修改。
我计划在后续的一段时间内，写一系列关于java 9的文章，虽然java 9 不像Java 8或者Java 11那样的核心java版本，但是还是有很多的特性值得关注。期待您能关注我，我将把java 9 写成一系列的文章，大概十篇左右，本文是第7篇。
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我们在这里将该过滤器命名为RedisRateLimiter，并设置了一些参数，如key-resolver（用于解析Redis键）、允许的请求数量（permits）、限流时间（duration）和请求头中的标识符（header）。
网关（Gateway）是微服务中不可缺少的一部分，它是微服务中提供了统一访问地址的组件，充当了客户端和内部微服务之间的中介。网关主要负责流量路由和转发，将外部请求引导到相应的微服务实例上，同时提供一些功能，如身份认证、授权、限流、监控、日志记录等。
eureka，是springCloud生态中的负责构建服务注册与发现的注册中心组件。本文，通过从eureka的项目结构出发，一点点去剖析eureka的源码。
什么是 Junit5，在 Junit5 的官方介绍文档中这写到： Junit5 由JUnit Platform + JUnit Jupiter + JUnit Vintage3部分构成，借用 IBM Developer 的一张图来说明 JUnit 5 的架构： JUnit Platform: JUnit Jupiter: JUnit Vintage:
Reactive Stream (响应式流/反应流) 是JDK9引入的一套标准，是一套基于发布/订阅模式的数据处理规范。响应式流从2013年开始，作为提供非阻塞背压的异步流处理标准的倡议。 它旨在解决处理元素流的问题——如何将元素流从发布者传递到订阅者，而不需要发布者阻塞，或订阅者有无限制的缓冲区或丢弃。更确切地说，Reactive流目的是“找到最小的一组接口，方法和协议，用来描述必要的操作和实体以实现这样的目标：以非阻塞背压方式实现数据的异步流”。
Junit5 由JUnit Platform + JUnit Jupiter + JUnit Vintage3部分构成，借用 IBM Developer 的一张图来说明 JUnit 5 的架构：
Visual Studio Code 1.67发布于5月5日，可以从项目网站下载，适用于Linux、Windows或Mac。新特性中特别关注的是浏览器文件嵌套和Markdown代码导航。该版本还带来了Java扩展的更新。
Spring Cloud Gateway是一个基于Spring Boot的API网关，提供了统一的访问入口，可以通过网关层面实现诸如限流、熔断等功能，从而保护后端服务。在本篇文章中，我们将重点介绍Spring Cloud Gateway中的限流功能。
今天分享一篇我的好基友的博客，可以说一路走来没少帮助过我！从上学期间一起打球开黑，到现在虽然相隔甚远，但依旧基情满满，也推荐大家去他的博客讨论一些技术人生,话不多说，这篇文章讨论的是关于JDK1.8新特性中提供的几个对集合遍历操作方式的讨论，有不同意见的小伙伴可以留言讨论。
单元测试（unit testing），是指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证。
Stream 作为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作（aggregate operation），或者大批量数据操作 (bulk data operation)。
网关不仅只是做一个请求的转发及服务的整合，有了网关这个统一的入口之后，它还能提供以下功能。
RPC框架服装屏蔽底层传输方式（TCP/UDP），序列化方式（XML/Json/二进制）和通信细节，调用者可以像调用本地接口一样调用远程服务。核心是要解决在分布式系统间，如何执行另外一个地址空间上的函数。
概念： 滤器位于客户端和web应用程序之间，用于检查和修改两者之间流过的请求； 在请求到达Servlet/JSP之前，过滤器截获请求；
用法：ffmpeg [options] [[infile options] -i infile] … {[outfile options] outfile} …
在code代码中，我们经常碰到异步方法嵌套。比如提交文件之后在提交表单，提交数据根据是否成功然后做出其他逻辑处理。kotlin里面提出协程概念，利用语法糖来解决这个问题。在javaScript里面也有async/await来使异步用起来像同步。而在java中我暂时没有找到该特性，使得写起来异步嵌套感觉就是地狱，像吃了屎一样。利用这春节几天时间，尝试着按自己思路去解决这个问题，造个流式的轮子，于是写了Flow小框子。
在日常的工作中经常会会遇到一些请求性能问题，原因可发生在请求的每一个环节：客户端，网络，服务端，这里我们通常需要通过抓包来定位问题出在哪个环节。本文简单介绍一个小技巧，可以快速列出所有HTTP请求的header用时，进而找到耗时异常的请求，再进一步分析问题原因。
全站压缩，最大的好久就是帮客户端节省流量。 数据压缩，我们需要用到二个Java类，也就是java.util.zip 中的 类 GZIPOutputStream 此类为使用 GZIP 文件格式写入压缩数据实现流过滤器。
JDK的发行版本都已经衍生至19了，这个从8就引入的Stream流应当是属于Java程序员基操了。然而最近面试遇到开发经验3年的工程师，对它似乎不是很熟悉，让我大吃一惊。本文通过常用的一些简单的例子把它以最小的时间成本给大家说明白。
JDK的发行版本都已经衍生至19了，这个从8就引入的Stream流应当是属于Java程序员基操了，但是面试最近遇到开发经验3年的工程师，对它似乎不是很熟悉，让我大吃一惊。本文通过常用的一些简单的例子把它以最小的时间成本给大家说明白。
JDK 16 刚发布半年（2021/03/16），JDK 17 又如期而至（2021/09/14），这个时间点特殊，蹭苹果发布会的热度？记得当年 JDK 15 的发布也是同天
距离Java 8发布已经过去了7、8年的时间，Java 14也刚刚发布。Java 8中关于函数式编程和新增的Stream流API至今饱受“争议”。
Manticore Search 是一个使用 C++ 开发的高性能搜索引擎，创建于 2017 年，其前身是 Sphinx Search 。
Manticore Search 是一个使用 C++ 开发的高性能搜索引擎，创建于 2017 年，其前身是 Sphinx Search 。Manticore Search 充分利用了 Sphinx，显着改进了它的功能，修复了数百个错误，几乎完全重写了代码并保持开源。这一切使 Manticore Search 成为一个现代，快速，轻量级和功能齐全的数据库，具有出色的全文搜索功能。
1. 网页是由块级元素和行内元素堆叠成的，块级元素的实质是行内元素的首尾增加了一个换行符，所以块级元素的默认
前端传来的参数全部为字符串类型，SpringMVC使用自带的转换器将字符串参数转为需要的类型。如：
Apache Beam是Google开源的，旨在统一批处理和流处理的编程范式，核心思想是将批处理和流处理都抽象成Pipeline、Pcollection、PTransform三个概念。Apache Beam本身是不具备计算功能的，数据的交换和计算都是由底层的工作流引擎（Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark, and Google Cloud Dataflow）完成，由各个计算引擎提供Runner供Apache Beam调用，而Apache Beam提供了Java、Python、Go语言三个SDK供开发者使用。
Java8已经诞生好几年了，但我相信很多小伙伴并不熟悉Java8的特性，并将这些特性使用到工作中去。下面介绍一些我使用Java8的一些经验，真的将我的代码简化了很多。
RPC是一种方便的网络通信编程模型，由于和编程语言的高度结合，大大减少了处理网络数据的复杂度，让代码可读性也有可观的提高。但是RPC本身的构成却比较复杂，由于受到编程语言、网络模型、使用习惯的约束，有大量的妥协和取舍之处。本文就是通过分析几种流行的RPC实现案例，提供大家在设计RPC系统时的参考。 由于RPC底层的网络开发一般和具体使用环境有关，而编程实现手段也非常多样化，但不影响使用者，因此本文基本涉及如何实现一个RPC系统。 认识 RPC （远程调用） 我们在各种操作系统、编程语言生态圈中，多少都会接
无法衡量就无法优化，对于互联网产品而言，不仅是推荐系统，整个 app 系统的更新迭代必然需要建立一套度量衡，来把控整个流程优化的方向。而 abtest 系统就是一个很好的进行变量控制和优化方向选取的工具，循环：衡量-发现-迭代-验证。所谓精细化迭代是一种建立在数据基础上的思维方式——用较少的成本获得较好的效果。无数据，不优化， 线上分流实验是进行推荐算法优化的必由之路。并且 abtest 不仅是推荐迭代的利器，他还可服务于所有需要逐步完善的产品迭代。有人说为什么需要 abtest ，为什么不能够前后进行实验比较；因为同时期测试的 abtest 非常有必要的原因是不同时间的测试无法说明 b 比 a 好，通常时间也是一个变量，比如电商的双十一等。
在Java 11中，针对String的操作进一步得到加强。避免我们在很常见的场景中引入额外的、复杂的API。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 大数据的处理方式有两种：基于内存的流式处理和基于硬盘的存储处理。 流式处理就好象是在经过的数据面前建一道水闸。数据流过这里，经过闸门的时候，就进行筛选过滤，分析出有价值的内容，然后丢弃，以后也不再使用。 存储处理则是建一个储水池。数据先放进入储水池存起来，需要的时候，再进到储水池里，在里面筛选分析，找到那些有价值的内容。这个过程中，因为水还在储水池里，没放掉，所以可以供下次继续使用。 存储模式的数据处理是可以重复的，用完再用，反复使用。但是因为硬盘本身的机械特性问题，导致它处理速度慢，速率不高。不过现在也还是有一些针对硬盘的优化措施。 流式处理因为数据的处理过程在内存里进行，内存的处理性能是硬盘的数个量级，所以它的处理速率比存储模式高很多。但是也因为数据驻留在内存里，内存的特性是掉电即失的，只能一次性使用。所以流式处理通常是用完即弃，象卫生巾。 大数据产品里，Spark是流式处理，Laxcus、Hadoop是存储处理。
Java 11是自Java 8以来的又一个LTS版本，是目前全球使用最多的LTS版本之一。今天我们接着在Java 9 到 Java 17系列文章中来认识针对普通开发者的Java 11。
在之前的一篇文章：微服务网关Zuul迁移到Spring Cloud Gateway，我们讲解了如何从Zuul迁移到新的组件：Spring Cloud Gateway，以及扩展了微服务网关的功能，包括限流过滤器、断路器过滤器等。然而很多读者在使用的时候反馈，使用POSTMAN发送GET请求测试断路器是正常的，然而POST请求会出现：
熔断这个概念来源于电路系统中的保险丝熔断。当电流过大时，保险丝熔断，防止因电流过大损坏电器元器件，或因电流过大，导致元器件热度过高，发生火灾。
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