单例模式通常有饿汉式和懒汉式，懒汉式

饿汉式

无线程安全性问题

1
2
3
4
5
6
7
8
9

public class SingleHungryStyle {
    private static SingleHungryStyle instince = new SingleHungryStyle();

    public static SingleHungryStyle getInstince(){
        return instince;
    }
    
}

懒汉式

Jdk1.7和1.8中，HashMap的一些关键点几乎重写了。

主要变更点：

1. hash扰动算法

在jdk1.7的时候，HahMap的hash扰动算法如下:

1
2
3
4
5
6
7
8

static int hash(int h) {
    // This function ensures that hashCodes that differ only by
    // constant multiples at each bit position have a bounded
    // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

简介

在一般的使用中，HashSet经常用于数据的去重，例如我们有一个List，这个List里面有一些重复的数据，于是我们便可以这样操作

1
2
3
4
5
6
7

List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("a");
list.add("b");
list.add("c");
list.add("a");
Set<String> set =new HashSet<>();
set.addAll(list);

此时，在Set里面，只会有一个a元素。

底层

在之前的一片文章中介绍了使用AOP的方式来实现Redis的多数据源切换。而今天这一篇则是主要讲述Mongo的多数据源切换。

使用AOP来实现Mongo的数据源切换与Redis的AOP切换相同，不同之处是需要替换MongoRepository里面的MongoOperations,从而实现多数据源的切换

代码示例

配置类，读取Mongo的配置

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

@Configuration
public class MongoMultiProperties {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(MongoMultiProperties.class);

    @Bean(name="mongodb1")
    @Primary
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.data.mongodb.db1")
    public MongoProperties db1Properties(){
        LOGGER.info("正在初始化db1");
        return new MongoProperties();
    }

    @Bean(name = "mongodb2")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.data.mongodb.db2")
    public MongoProperties db2Properties(){
        LOGGER.info("正在初始化db2");
        return new MongoProperties();
    }

}

一般在项目的使用过程中，有时候为了减轻数据库的压力，从而将一部分数据缓存至Redis，但是随着业务量的增多。我们所需要的Redis服务器也会越来越多，就算不需要多个Redis数据源，那么在一个redis里面，切换不同的DB也是很麻烦的一件事情。

非AOP的一般的多数据源操作

在Redis的多数据源使用中，一般的方法是从配置文件中读取多个RedisProperties，读取到配置文件之后，将RedisProperties配置到RedisTemplate，然后每次使用的时候就通过不同的Template来调用Redis服务器。示例如下:

代码示例

Redis的配置类

在实际的应用开发中，下游系统并不需要立即处理上游系统的mq，但是又不可能将消息阻塞在上有系统中。且这两个系统之间又没有接口提供出来。这个时候就需要通过Mq的死信队列来实现一个延时效果

简介

由于Mq的发送方不支持延迟发送(目前的新版本可以使用插件来支持，但是可能由于公司的其他限制，导致无法升级)，这时候就需要使用Mq的死信队列来实现延时队列

一般情况下，Mq的发送流程如下：

注意，此文章使用的Mysql变量均是用户变量

简介

首先看一个需求，有如下数据表：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

mysql> select * from t1 order by area_id;
+---------+-----------+
| area_id | order_num |
+---------+-----------+
|       1 |        22 |
|       1 |        10 |
|       1 |        10 |
|       2 |        10 |
|       2 |        10 |
|       2 |        22 |
|       3 |        10 |
+---------+-----------+
7 rows in set (0.14 sec)

可以看到，这是一个很非常普通的数据表。

异步

在Java的nio里面，经常遇到的一个词语是回调，一个主线程负责分发各种请求至子线程，同时子线程处理完毕之后通知主线程，这其中就涉及到了回调机制。

在Java中，异步IO的回调方式主要是CallBack和Future。

由于Future获取结果是一种阻塞的方式，所以本次就主要来了解Callback回调方式的运行机制。

由于在异步IO里面，主线程不需要等待子线程来获取结果，所以可以极大的提高程序运行的效率，但是子线程必须在完成之后通知父线程，于时这就引出了回调。

SSO简介

随着企业业务的发展，企业中可能会出现多个业务的系统。如果是对内使用的话，那稍微还好点，如果是ToC的业务，客户如果每进入一个系统都需要登录的话，对用户来说是一个麻烦事情，很可能会造成用户的流失。

如果在每一个系统里面都存储一份用户的账号和密码数据，这种做法显然是不靠谱的，而且也不安全的。会造成客户的数据大量冗余，而且还会导致后期维护十分的麻烦。

所以，现在一般都会采用SSO单点登录

在介绍SSO登录之前，需要先了解一下浏览器的同源策略

随着业务的发展，在每一个业务模块里面都可能会出现一些自定义的通用异常，例如·验证失败，权限不足等等 ，这些自定义的异常很可能会被所有模块公用，在代码里面，最常见的一种写法是在每一个方法里面进行捕获，然后在Controller里面进行catch，最后进行相应处理

常见写法

第一种写法：

这是一个常规的写法，每一个方法都处理自己的特定异常
Controller层

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

public void login(){
  try{
      //逻辑处理
  }catch(AuthException e){
      XXX
  }catch(CrsfException e){
      XXX
  }catch(Exception e){
      XXX
  }
}