随笔分类 - 开发场景
摘要：场景 项目基于SpringBoot搭建，默认使用Tomcat Web容器，对于每个HTTP请求，Tomcat Web容器会分配1个线程来处理请求。 在pom.xml里查看依赖关系: spring-boot-starter-web添加了tomcat-embed-core依赖 Tomcat线程池配置可在
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摘要：场景 测试环境，采用K8S容器化部署，通过Rancher在Web界面对资源进行管理； 各项目组有独立的网关，多个微服务(根据业务功能、高内聚低耦合划分)； 网关是基于spring-cloud-gateway，定制扩展了一些功能，如鉴权、限流等； 微服务是基于spring-cloud各组件，Eurek
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摘要：背景 项目开发中经常会用到多线程，比如批量数据处理任务。 通过多线程并行处理，能够有效提高处理的效率和缩短处理时长。 假设某项任务需要处理1分钟，有1000个任务要处理，如果单线程每个任务顺序执行，处理时长为1000分钟(约16.67小时)。 如果10个线程同时处理，则时间缩短10倍，即100分钟(
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摘要：Java项目中有计算精度要求高的场景（如金额计算）会使用`BigDecimal`类型来代替`Double`、`Float`。 本文整理了一些日常开发中使用`BigDecimal`值得注意的问题和代码实例。 1. `BigDecimal`初始化时入参应使用`String`类型 例1： ```java
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摘要：问题 java8提供了Stream API，配合Lambda表达式，让开发者能对集合对象进行便利、高效的操作。 在日常业务开发中，有个经常用到的场景是将List类型对象转换为Map类型对象，进行后续处理。 在java8之前，这种转换需要先new一个Map对象，遍历list然后通过Map#put来初始
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摘要：问题 使用Spring Cloud搭建微服务体系，如果注册中心选用Eureka，使用spring-cloud-starter-netflix-eureka-client包，能在项目中方便的整合Eureka。 在日常开发中经常会遇到一个问题，某提供方服务的停止和启动，调用方仍然会调用到已停止的服务，而
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摘要：背景 所在是ToC部门，面向C端用户，商品库存数据跟中台库存服务进行了对接，通过MQ消息、OSS文件对接增量库存变动以及全量库存。 某日收到业务反馈线上有个门店商品的库存数据没对，跟中台不一致。 问题排查 检查这边的库存服务、消息队列都没有异常。 搜索日志找到库存全量文件位置，找到商品库存当天凌晨值
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摘要：问题 项目中经常会遇到列表去重的问题，一般可使用Java8的stream()流提供的distinct()方法：list.stream().distinct()。 list的类型为List<String>、List<Integer>，list里的元素为简单包装类型。 或者List<Xxx>，其中Xxx
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摘要：背景 今天收到产品反馈一个线上问题，运营在设置组合商品价格时，输入19.9点击保存后变成了19.89。 分析 这个功能3年前就有了，第一次收到反馈这样的问题。 定位到该接口，注意到接口的请求vo是用Double类型定义的价格相关字段， 类似： public class XxxReqVo implem
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摘要：场景 最近项目上遇到一个需求：运营后台设置商品分子分类组合查询条件，前端APP由子分类进入展示商品列表。 其中有一种查询条件是在后台添加或导入商品，商品可指定展示的排序，排序号可以重复，也可不设置排序。 商品需满足特定条件才展示，如定位的门店有库存且上架，即可能后台设置了10个商品，但只有5个商品满
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摘要：问题 在Sentinel社区里看到一个问题，CommonFilter是否支持热点限流？ 问题链接：https://github.com/alibaba/Sentinel/issues/2014 答案是不支持。 因为CommonFilter源码里标记资源SphU.entry(String, int,
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摘要：背景 最近项目里一个大版本上线，其中商品服务对接了业务中台新的价格中心服务，接入了新的商品价格体系。 我们是面向C端用户的项目，出于接口性能的考虑，没有直接调中台的接口取价，而是将价格数据在我们这边也保存了一份， 存储有MySQL和Redis，取价主要通过项目内Redis获取。 上线时已跑了1次来源
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摘要：场景 在项目开发中我们对dubbo接口通常可以通过junit编写单页测试来进行自测，配合spring-boot-starter-test，通常是如下方式： @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) @SpringBootTest(classes = XxxApp
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摘要：场景 有时遇到处理数据的场景，比如跑的数据是一个文件格式，有可能数量量很大，导致文件很大。 当文件到1GB、10GB或者以上时，首先用vim或者其它编辑器打开会比较慢。 有的时候希望并发处理，将大文件分割为多个小文件，同时在不同节点处理，加快处理速度。 思路 源码文件：split_file.py 输
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摘要：场景 项目中很多地方使用Redis，有的用于缓存，有的直接做为存储，有的key设置有过期，有的key没有过期时间。 随着时间增长，Redis存储数据越来越多，消耗内存不断增长； 无论测试或生产环境，总内存是有限的； 有的key可能临时或测试使用的； 于是有了清理Redis key的需求。 Redis
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摘要：场景 Bean定义如下，仅有一个类型为Integer的age字段。 @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor(staticName = "of") @Data public static class Employee { private Integer age;
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