在写入由 GetRequestStream 方法返回的流时，或在读取由 GetResponseStream 方法返回的流时，会用到 ReadWriteTimeout 属性，ReadWriteTimeout 属性控制 Read 方法（用来读取由 GetResponseStream 方法返回的流）和 Write 方法（用来写入由 GetRequestStream 方法返回的流），HttpURLConnection里面有个setReadTimeout方法，我们把这个函数的超时时间设置久一点就ok
在当前的软件开发中，缓存技术被广泛应用于提高数据访问速度和降低数据库压力，如本地缓存和redis分布式缓存。小义本想实现一个caffeine+redis的多级缓存组件，但没想到又双叒叕踩坑了，今天主要聊聊本地缓存和caffeine。
这个太简单了，就是在查询的时候判断是否失效，如果失效了就给他设置失效状态。但是弊端也很明显，每次查询都要对未失效的订单做判断，如果用户不查询，订单就不失效，那么如果有类似统计失效状态个数的功能，将会受到影响，所以只能适用于简单独立的场景。简直low爆了。
最近发现之前部署在阿里云的一个web项目，每过一段时间就会报错，但是刷新下页面就会显示正常；在过了比较长的一段时间后，又会报同样的错误，如下：
在进行网络编程时，我们经常会遇到java.net.SocketTimeoutException: Read timed out异常，这个异常通常在网络通信过程中出现，给开发者带来了一定的困惑。本文将深入解析SocketTimeoutException异常的原因，并提供一些避免该异常的策略。
代码地址：https://code.csdn.net/luo4105/javautilclass/tree/master下的TimeZoneTest.java文件。
如果数据是从一个旧系统迁移到新系统，那么可能需要知道迁移的最后一天是哪一天，以便可以结束迁移并启动新系统的运行。
作为一台服务器来说，内存并不是无限的，所以总会存在内存耗尽的情况，那么当 Redis 服务器的内存耗尽后，如果继续执行请求命令，Redis 会如何处理呢？
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HTTP信息头管理器，用于设置HTTP请求包的报文头。通过右键点击菜单，选择“添加->配置元件->HTTP 信息头管理器”而获得。其界面如图55所示。
原因：定时任务的时间配置表中发现触发时间设置有误（如：触发时间小于当前时间），这样的设置将永远不会被触发。
一般情况下，当用户登录一个站点后，如果长时间没有任何动作，当用户再次单击时，会被强制登出并跳转到登录页面，提醒用户重新登录。
今天这篇文章我们来聊聊在分布式环境下的一个神兵利器——分布式锁！在看这篇文章的时候，默认大家对锁已经了解了，如果不了解的朋友可以去翻翻公号前面的文章，有很多篇详细介绍了锁的一些知识。
JJWT是一个提供端到端的JWT创建和验证的Java库。 永远免费和开源(Apache License，版本2.0)，JJWT很容易使用和理解。 它被设计成一个以建筑为中心的流畅界面，隐藏了它的大部分复杂性。
图片（2）ConcurrentHashMap 优化 Caffeine 底层都是通过 ConcurrentHashMap 来进行数据的存储，因此随着 Java8 中对 ConcurrentHashMap 的调整，数组 + 链表的结构升级为数组 + 链表 + 红黑树的结构以及分段锁升级为 syschronized+CAS，降低了锁的粒度，减少了锁的竞争，这两个优化显著提高了 Caffeine 在读多写少场景下的查询性能。 （3）新型淘汰算法 W-TinyLFU 传统的淘汰算法，如 LRU、LFU、FIFO，在实际的缓存场景中都存在一些弊端，如 FIFO 算法，如果缓存使用的频率较高，那么缓存数据会一直处在进进出出的状态，间接影响到缓存命中率。LRU 算法，在批量刷新缓存数据的场景下，可能会将其他缓存数据淘汰掉，从而带来缓存击穿的风险。LFU 算法，需要保存缓存记录的访问次数，带来内存空间的损耗。 因此，Caffeine 引入了 W-TinyLFU 算法，由窗口缓存、过滤器、主缓存组成。缓存数据刚进入时会停留在窗口缓存中，这个部分只占总缓存的 1%，当被挤出窗口缓存时，会在过滤器汇总和主缓存中淘汰的数据进行比较，如果频率更高，则进入主缓存，否则就被淘汰，主缓存被分为淘汰段和保护段，两段都是 LRU 算法，第一次被访问的元素会进入淘汰段，第二次被访问会进入保护段，保护段中被淘汰的元素会进入淘汰段，这种算法实现了高命中率和低内存占用。
- 主从复制：在Redis集群中，可以通过配置主从关系实现数据备份和读写分离。主节点负责写操作，从节点负责读操作。在客户端，可以通过Jedis Sentinel（哨兵模式）自动发现和连接主节点或从节点。
但是组成这么一整套的资源比较大，不利于个人安装学习。所以本文就介绍在只有k8s集群的环境下部署java项目到容器环境中。
来源：https://juejin.cn/post/7132495545884639240 1.写在前面 很多时候，我们在使用微服务框架的时候，就基本上少不了与feign打交道。 毕竟服务之间的调用，基本上都不会用http调了，这样显得有点麻烦了，feign更方便了。 而且feign，还自带了负载均衡的策略(ribbon提供)，如果我们的服务是集群的，feign还能负载调用。 这些估计大家都懂吧？不会还有人不懂吧？那这个要深入学习了。哈哈 在用feign的日常中，难免会遇到些问题，那下面，我来总结下，我在项
redis对存储值的过期处理实际上是针对该值的键（key）处理的，即时间的设置也是设置key的有效时间。Expires字典保存了所有键的过期时间，Expires也被称为过期字段。 四种处理策略
Redis中有个设置时间过期的功能，即对存储在redis数据库中的值可以设置一个过期时间。作为一个缓存数据库，这是非常实用的。如我们一般项目中的token或者一些登录信息，尤其是短信验证码都是有时间限制的，按照传统的数据库处理方式，一般都是自己判断过期，这样无疑会严重影响项目性能。
CompletableFuture 是 Java 8 中引入的一个类，用于支持异步编程和非阻塞式的操作。它提供了一种简洁的方式来处理异步计算的结果。使用 CompletableFuture，可以以函数式的方式组合多个异步操作，从而更容易地编写并发代码。 CompletableFuture，它不仅实现了Future接口，还提供了丰富的API来支持异步编程。开发者可以更优雅地处理异步任务的执行、结果处理和异常处理。 CompletableFuture提供了诸如thenApply、thenAccept、thenCombine等方法，可以轻松地将多个异步任务串联或并行执行，并在任务完成后进行回调处理。 CompletableFuture还支持自定义线程池，使得开发者可以灵活地管理线程资源，提高程序的并发性能和可维护性。
定时/延时消息在业务开发中使用非常广泛，比如分布式定时调度（在分布式定时调度场景下，需要实现各类精度的定时任务，例如每天5点执行文件清理，每隔2分钟触发一次消息推送等需求）和任务超时处理（以电商交易场景为例，订单下单后暂未支付，此时不可以直接关闭订单，而是需要等待一段时间后才能关闭订单）。
近期我们在编译WebRTC时碰到了一些问题，通过C++编译WebRTC项目，获取sdp的数据为空。我们使用windows api调用go服务端接口，接收到的数据为空。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
随着业务的发展，数据量激增，Redis作为缓存数据库，其内存使用量不可避免地会增长。但内存终究是有限的，一台服务器的内存也就8G或者16G，redis也不可能全部占用，因为一部分内存也需要用来维持系统运行。那redis又该怎么处理内存占用过多的情况呢？
在Java并发编程中，传统的线程和同步机制如Thread类和Runnable接口提供了基本的并行执行能力，但它们的使用往往需要编写大量的样板代码来处理线程的创建、管理和同步，从而导致代码复杂且难以维护。为了解决这些问题，Java 5引入了java.util.concurrent包，提供了如ExecutorService和Future等高级抽象来简化并发编程。然而，Future接口在处理异步任务时仍然存在一些局限，例如无法方便地处理回调、组合多个任务以及处理异常。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
其实对这种和数据库交互的应用，现在的程序中，大多都用了数据库连接池，无论用的开源，还是自研的，无非都是想通过连接池，更方便、更高效地和数据库交互，因此一定程度上，连接池的正确使用会关系到应用和数据库交互的质量。一 前言
应用执行SQL请求完成的过程中，数据库连接占很重要一部分。尤其是涉及到流量瞬间暴涨，需要创建大量连接，或者网络异常导致重连时，从业务端来看，sql执行缓慢的问题，此时sql执行并非真的慢。本文是基于我们自己的生产环境的Durid最佳实践，仅供各位参考，当然不同公司的链路/业务压力可能不一样。具体到个别参数需要区别对待。
今天来聊一聊前段时间看到的一个面试题，也是在实际项目中需要考虑的一个问题，Feign的超时时间如何设置？
缓存命中 1.缓存时间设置，顾名思义，缓存时间设置的越长那么命中率也会相对较高。 缓存与更新是一对矛盾的概念，既要做到高命中又要做到快速更新这个就需要自己对自己网站内容的了解然后指定合适的缓存策略。
使用缓存可以缓解大流量压力，显著提高程序的性能。我们在使用缓存系统时，尤其是大并发情况下，经常会遇到一些“疑难杂症”。本文总结了一些使用缓存时常见的问题及解决方案，以后在遇到这类问题时可以作为参考，在设计缓存系统的时候也应该考虑这些常见的情况。
如何确保一个方法，或者一块代码在高并发情况下，同一时间只能被一个线程执行，单体应用可以使用并发处理相关的 API 进行控制，但单体应用架构演变为分布式微服务架构后，跨进程的实例部署，显然就没办法通过应用层锁的机制来控制并发了。
此案例研究介绍了一款面向景区门票预约系统的抢票软件的开发和实现。本软件旨在帮助用户自动预订门票，提高他们成功预约景点门票的机会。
日常开发中，我们经常需要使用时间相关类，想必大家对SimpleDateFormat并不陌生。主要是用它进行时间的格式化输出和解析，挺方便快捷的，但是SimpleDateFormat并不是一个线程安全的类。在多线程情况下，会出现异常，想必有经验的小伙伴也遇到过。
有部分使用ApiPost的同学反应：发送接口调试时，响应超时时间设置的太短导致接口访问失败，怎么设置呢？
HDFS Checkpoint是一种机制，用于将NameNode的内存中的元数据信息存储到磁盘上，以保证在NameNode故障发生时，可以快速地恢复元数据信息。在HDFS中，Checkpoint由两个组件组成：Secondary NameNode和Checkpointer。
同学们，不知道你们有多少人IDE是用VsCode的，我说说我吧，我一直都是用的JetBrains家的全家桶，GoLand写Go项目、IDEA写Java项目。 一开始是全用IDEA，后来发现这玩意项目开多了是真占内存，就退而求其次变成了写Go的时候用GoLand。
一、设置键生存/过期时间 生存时间（Time To Live，TTL）：在经过指定的秒数或者毫秒数之后，服务器就会自动删除生存时间为0的键 过期时间（expire time）：是一个UNIX时间戳，当键的过期时间来临时，服务器就会自动从数据库中删除这个键 设置生存时间 EXPIRE <key> <ttl>：用于将键key的生存时间设置为ttl秒 PEXPIRE <key> <ttl>：用于将键key的生存时间设置为ttl毫秒 设置过期时间 EXPIREAT <key> <timestamp>：用于将键k
我们在使用缓存的时候，不管Redis或者是Memcached，基本上都会遇到以下3个问题：缓存穿透、缓存并发、缓存集中失效。这篇文章主要针对【缓存并发】问题展开讨论，并给出具体的解决方案。
背景 静儿在2017年8月25日怀着“再也不要下班时间收到报警”的美好期待加入美团金融智能支付负责核心交易，结果入职后收到的报警一天紧似一天。核心交易是整个智能支付的核心链路，承担着智能支付百分之
这周接到一个时间转换任务需要处理，本来没什么问题，后来完成后发现时间有偏差，又重写了一遍代码，感觉很有记录必要性，希望看过的小伙伴可以避坑。照例，先说结论。
②、设置完一个键的过期时间后，到了这个时间，这个键还能获取到么？假如获取不到那这个键还占据着内存吗？
MybatisPlusConfig import com.baomidou.mybatisplus.core.handlers.MetaObjectHandler; import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor; import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.OptimisticLockerInnerInterceptor; import c
PEXPIRE key milliseconds 将键 key 的生存时间设置为指定的毫秒数。
在Redis中，可以使用EXPIRE、PEXPIRE、EXPIREAT、PEXPIREAT等命令来设置key的过期时间。当需要大量的key在同一时间过期时，有以下几个需要注意的方面：
在接入集团一个平台的时候，发现录制某个接口到测试环境回放，发现接口入参一致，一个start_day 一个end_day，但回放的时候会多调用一次数据库查询，很是奇怪；
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