随笔分类 - 15.Java/Scala
摘要：
本文用一个订单提交的示例，描述了如何在使用虚拟线程时，合理控制执行的并发数，防止把下游资源打爆
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本文用一个订单提交的示例，描述了如何在使用虚拟线程时，合理控制执行的并发数，防止把下游资源打爆
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摘要：1. cookie有2个版本(version 0与version 1)，version 0最早是网景公司定的，比较保守，value值不能有特殊字符，比如 冒号之类的，象 GMT+05:30，在version 0下，取出来，就变成GMT+05，冒号后的:30丢了 2. java中目前支持的是 vers
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摘要：最近有1个项目升级到JDK17，里面用到了hbase-client（版本：以1.2.0-cdh5.7.1为基础，公司的大数据同学内部做了一些二次开发 ），启动时发现一直连不上集群，直接报错了，上hbase 官网看了下： 别说JDK 17了，连JDK11都支持不完善，难道把JDK版本又降回去？有点不甘
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最近有1个项目升级到JDK17，里面用到了hbase-client（版本：以1.2.0-cdh5.7.1为基础，公司的大数据同学内部做了一些二次开发 ），启动时发现一直连不上集群，直接报错了，上hbase 官网看了下： 别说JDK 17了，连JDK11都支持不完善，难道把JDK版本又降回去？有点不甘
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摘要：
背景: 有1个项目，原来是用的mybatis 3.4.6版本，其中有一些插入mapper是这样写的： Integer insertEntitySelectiveShard(@Param("tableSuffix") String tableSuffix,@Param("entity") XXXEnt
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背景: 有1个项目，原来是用的mybatis 3.4.6版本，其中有一些插入mapper是这样写的： Integer insertEntitySelectiveShard(@Param("tableSuffix") String tableSuffix,@Param("entity") XXXEnt
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摘要：自定义java线程池拒绝策略，实现异常情况的监控埋点
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自定义java线程池拒绝策略，实现异常情况的监控埋点
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摘要：在国际化的项目中，处理时间时经常会遇到夏令时(BST,British Summer Time)问题，发明夏令时（以及冬令时）主要是为了省电。 冷知识：中国历史上也曾经采用过(1986-1991)夏令时，后来因为各种原因，最终取消了这一制度（参见：https://baijiahao.baidu.com
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在国际化的项目中，处理时间时经常会遇到夏令时(BST,British Summer Time)问题，发明夏令时（以及冬令时）主要是为了省电。 冷知识：中国历史上也曾经采用过(1986-1991)夏令时，后来因为各种原因，最终取消了这一制度（参见：https://baijiahao.baidu.com
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摘要：字符串及常量池在面试中很容易被问到，前2天在为公司做校招面试时，发现很多同学对相关细节不太清楚，在此梳理一下： 先回顾一下java中字符串的设计，大家都知道jvm中有所谓的"字符串常量池"设计，当String s = "xxx"时，会先检查常量池中有没有，如果没有则加入常量池（缓存起来），下次再遇到
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字符串及常量池在面试中很容易被问到，前2天在为公司做校招面试时，发现很多同学对相关细节不太清楚，在此梳理一下： 先回顾一下java中字符串的设计，大家都知道jvm中有所谓的"字符串常量池"设计，当String s = "xxx"时，会先检查常量池中有没有，如果没有则加入常量池（缓存起来），下次再遇到
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摘要：
日常开发中，经常用org.apache.commons.lang3.builder.ToStringBuilder工具类来记录日志，比如： package com.cnblogs.yjmyzz; import org.apache.commons.lang3.builder.ToStringBuil
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日常开发中，经常用org.apache.commons.lang3.builder.ToStringBuilder工具类来记录日志，比如： package com.cnblogs.yjmyzz; import org.apache.commons.lang3.builder.ToStringBuil
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摘要：直接开干吧，假设有这么一个类： @Data @AllArgsConstructor class BeanSample { public Calendar birthday; @Override public String toString() { if (birthday == null) { re
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直接开干吧，假设有这么一个类： @Data @AllArgsConstructor class BeanSample { public Calendar birthday; @Override public String toString() { if (birthday == null) { re
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摘要：
所有负载均衡的场景几乎都会用到这个算法：假设有2个服务器A、B，其中A的分配权重为80，B的分配权重为20，当有5个请求过来时，A希望分到4次，B希望分到1次。 一个很自然的想法：A-A-A-A-B ，按权重顺序依次分配，同时计数，每分配1次，计数减1，减到0后，再分配『次权重』的服务器。 看上去好
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所有负载均衡的场景几乎都会用到这个算法：假设有2个服务器A、B，其中A的分配权重为80，B的分配权重为20，当有5个请求过来时，A希望分到4次，B希望分到1次。 一个很自然的想法：A-A-A-A-B ，按权重顺序依次分配，同时计数，每分配1次，计数减1，减到0后，再分配『次权重』的服务器。 看上去好
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摘要：如上图，先初始化1个图，每条边上的红色数字为路径权重：（Node,Edge的定义参见算法练习(17)-图的广度优先遍历/深度优先遍历） Graph init() { List<Node> nodes = new ArrayList<>(); List<Edge> edges = new ArrayL
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如上图，先初始化1个图，每条边上的红色数字为路径权重：（Node,Edge的定义参见算法练习(17)-图的广度优先遍历/深度优先遍历） Graph init() { List<Node> nodes = new ArrayList<>(); List<Edge> edges = new ArrayL
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摘要：如上图，假设有一个大型代码工程，里面有5个模块： 模块1依赖模块2 模块2依赖模块3和模块5 模块3依赖模块4和模块5 那么，项目在编译时，应该按怎样的的顺序编译? 这就是所谓的拓扑排序问题 就这个示例而言，显然正确的编译顺序是：5->4->3->2->1 或 4->5->3->2->1 (注：4与
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如上图，假设有一个大型代码工程，里面有5个模块： 模块1依赖模块2 模块2依赖模块3和模块5 模块3依赖模块4和模块5 那么，项目在编译时，应该按怎样的的顺序编译? 这就是所谓的拓扑排序问题 就这个示例而言，显然正确的编译顺序是：5->4->3->2->1 或 4->5->3->2->1 (注：4与
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摘要：思路:依旧还是层次遍历, 按层入队, 然后出队时, 交换左右节点
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思路:依旧还是层次遍历, 按层入队, 然后出队时, 交换左右节点
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摘要：二叉树的节点结构如下: public class TreeNode { public TreeNode left; public TreeNode right; public int val; public TreeNode(int val) { this.val = val; } public T
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二叉树的节点结构如下: public class TreeNode { public TreeNode left; public TreeNode right; public int val; public TreeNode(int val) { this.val = val; } public T
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摘要：在一些文学作品中，大家想必接触过回文诗，比如：“雾窗寒对遥天暮，暮天遥对寒窗雾”或“垂帘画阁画帘垂”，即：正着念反着念完全一样。回文单链表跟这个类似，比如: 0-1-2-1-0或0-1-1-0，很容易发现规律：可以找到一个对称轴，将链表分为前后二段，并且前后对折起来，完全重合。 为了方便，先定义单链
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在一些文学作品中，大家想必接触过回文诗，比如：“雾窗寒对遥天暮，暮天遥对寒窗雾”或“垂帘画阁画帘垂”，即：正着念反着念完全一样。回文单链表跟这个类似，比如: 0-1-2-1-0或0-1-1-0，很容易发现规律：可以找到一个对称轴，将链表分为前后二段，并且前后对折起来，完全重合。 为了方便，先定义单链
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摘要：
本文讲述了如何使用开源项目pkts-sip对SIP进行解析，以及如何扩展
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本文讲述了如何使用开源项目pkts-sip对SIP进行解析，以及如何扩展
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摘要：本文主要探讨了snowflake(雪花算法)使用中，如何合理设置workerId的问题
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本文主要探讨了snowflake(雪花算法)使用中，如何合理设置workerId的问题
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摘要：
先准备几个类，方便后面讲解： public final class FinalSampleUtils { public static String foo() { return "aaa"; } public static String bar(String a) { return "bar:" +
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先准备几个类，方便后面讲解： public final class FinalSampleUtils { public static String foo() { return "aaa"; } public static String bar(String a) { return "bar:" +
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摘要：
在实时数据处理的场景中，数据的到达延时或乱序是经常遇到的问题，比如： * 按时间顺序发生的数据1 -> 2，本来应该是1先发送，1先到达，但是在1发送过程中，因为网络延时之类的原因，导致1反而到达晚了，变成2先到达，也就造成所谓的接收乱序； * 发送方本身就延时了，比如：事实上按1 -> 2产生的数
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在实时数据处理的场景中，数据的到达延时或乱序是经常遇到的问题，比如： * 按时间顺序发生的数据1 -> 2，本来应该是1先发送，1先到达，但是在1发送过程中，因为网络延时之类的原因，导致1反而到达晚了，变成2先到达，也就造成所谓的接收乱序； * 发送方本身就延时了，比如：事实上按1 -> 2产生的数
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摘要：CompletableFuture是java8引入的一个很实用的特性，可以视为Future的升级版本，以下几个示例可以说明其主要用法（注：示例来自《java8实战》一书第11章） 一、引子：化同步为异步 为了方便描述，假设"查询电商报价"的场景：有一个商家Shop类，对外提供价格查询的服务getPr
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CompletableFuture是java8引入的一个很实用的特性，可以视为Future的升级版本，以下几个示例可以说明其主要用法（注：示例来自《java8实战》一书第11章） 一、引子：化同步为异步 为了方便描述，假设"查询电商报价"的场景：有一个商家Shop类，对外提供价格查询的服务getPr
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