【studio源码导入教程】【兽音译者源码】【安装源码病毒修改】guava教程源码_vuforia源码

时间:2024-12-18 22:00:31 来源:php物业系统源码 编辑:够级app源码

1.浅析本地缓存技术 - Guava Cache | 京东物流技术团队
2.重试机制!程源java retry,源码spring retry,程源 guava retrying 详解
3.SpringCloud之网关服务(gateway)

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浅析本地缓存技术 - Guava Cache | 京东物流技术团队

       本地缓存技术,源码特别是程源 Guava Cache,作为 Java 开发中的源码studio源码导入教程重要工具,其在实际项目中的程源应用广受好评。Guava Cache 提供了高效的源码缓存管理机制,大大提升了应用性能。程源本文从应用场景、源码使用方式、程源源码分析以及总结四个方面,源码深入解析 Guava Cache 的程源特性及其在开发过程中的应用。

       应用场景

       本地缓存的源码优势在于数据读写都在同一个进程中进行,避免了网络传输的程源延迟,访问速度得到显著提升。然而,这也意味着它受到 JVM 内存的限制,不适用于数据量特别庞大的场景。因此,Guava Cache 主要适用于以下场景:

       参数配置存储:在应用程序中,参数配置通常频繁访问,但改动较少,此时缓存配置可以显著提升性能。

       使用方式

       Guava Cache 的核心类包括 CacheBuilder 和 Cache。CacheBuilder 用于构建缓存,而 Cache 则用于存放缓存数据。引入 Maven 依赖后,你可以按照以下步骤创建和使用缓存:

       实例化缓存

       设置缓存初始化参数,如初始容量、最大缓存数、兽音译者源码并发等级、写入后刷新时间等。

       使用 get 方法获取数据,若不存在则通过指定的 Callable 方法构造缓存。

       实现数据的被动删除与主动删除。

       存储原理

       Guava Cache 的数据结构基于 ConcurrentHashMap,但其设计更为灵活,能够通过设置自动回收机制限制内存占用。核心类 LocalCache 实现了 ConcurrentMap 接口,其数据结构主要由 Segment 数组、ReferenceEntry 链表和 AtomicReferenceArray 组成。通过 Segment 数组实现并发操作,每个 Segment 拥有独立的锁,确保了高并发下的数据安全。

       总结

       本文对 Guava Cache 的应用场景、使用方式、存储原理进行了深入探讨,帮助开发者理解其在实际开发中的应用。通过阅读本文,你将对常见的 Guava Cache 有一个清晰的认识,并能够在项目中高效地应用它,提升系统性能。

重试机制!java retry,spring retry, guava retrying 详解

       小明同学与产品经理的斗智斗勇过程,当接口有时候异常想重试,你会怎么办?随着需求的不断提出,怎么去迭代升级,看看这篇文章,安装源码病毒修改写得很好!!

       一定要看完,哈哈!然后点个赞。

       作者:叶止水 juejin.im/post/5b6ac0a0...

       java retry 的一步步实现机制。

       简单的需求:产品经理:实现一个按条件,查询用户信息的服务。

       小明:好的。没问题。

       代码谈话:项目经理:这个服务有时候会失败,你看下。

       小明:OutService 在是一个 RPC 的外部服务,但是有时候不稳定。

       项目经理:如果调用失败了,你可以调用的时候重试几次。你去看下重试相关的东西

       重试:重试作用 - 对于重试是有场景限制的,不是什么场景都适合重试,比如参数校验不合法、写操作等(要考虑写是否幂等)都不适合重试。

       远程调用超时、网络突然中断可以重试。在微服务治理框架中,通常都有自己的重试与超时配置,比如dubbo可以设置retries=1,timeout=调用失败只重试1次,超过ms调用仍未返回则调用失败。

       比如外部 RPC 调用,或者数据入库等操作,如果一次操作失败,飞龙引擎手机源码可以进行多次重试,提高调用成功的可能性。

       V1.0 支持重试版本思考 - 小明:我手头还有其他任务,这个也挺简单的。5 分钟时间搞定他。

       V1.1 代理模式版本易于维护 - 项目经理:你的代码我看了,功能虽然实现了,但是尽量写的易于维护一点。

       小明:好的。(心想,是说要写点注释什么的?)

       代理模式:为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。

       在某些情况下,一个对象不适合或者不能直接引用另一个对象,而代理对象可以在客户端和目标对象之间起到中介作用。

       其特征是代理与委托类有同样的接口。

       V1.2 动态代理模式方便拓展 - 项目经理:小明啊,这里还有个方法也是同样的问题。你也给加上重试吧。

       小明:好的。

       小明心想,我在写一个代理,但是转念冷静了下来,如果还有个服务也要重试怎么办呢?

       V1.3 动态代理模式增强对话 - 小明看了下,就选择使用 CGLIB。

       V2.0 AOP 实现对话 - 项目经理:小明啊,最近我在想一个问题。不同的服务,重试的时候次数应该是不同的。因为服务对稳定性的要求各不相同啊。

       小明:好的vc文本朗读源码。(心想,重试都搞了一周了,今天都周五了。)

       下班之前,小明一直在想这个问题。刚好周末,花点时间写个重试小工具吧。

       设计思路 - spring

       java 注解

       注解可在方法上使用,定义需要重试的次数

       拦截指定需要重试的方法,解析对应的重试次数,然后进行对应次数的重试。

       V3.0 spring-retry 版本对话 - 周一来到公司,项目经理又和小明谈了起来。

       项目经理:重试次数是满足了,但是重试其实应该讲究策略。比如调用外部,第一次失败,可以等待 5S 再次调用,如果又失败了,可以等待 S 再调用。。。

       小明:了解。

       可是今天周一,还有其他很多事情要做。

       小明在想,没时间写这个呀。看看网上有没有现成的。

       spring-retry - Spring Retry 为 Spring 应用程序提供了声明性重试支持。 它用于Spring批处理、Spring集成、Apache Hadoop(等等)的Spring。

       在分布式系统中,为了保证数据分布式事务的强一致性,大家在调用RPC接口或者发送MQ时,针对可能会出现网络抖动请求超时情况采取一下重试操作。 大家用的最多的重试方式就是MQ了,但是如果你的项目中没有引入MQ,那就不方便了。

       还有一种方式,是开发者自己编写重试机制,但是大多不够优雅。

       注解式使用 - 重试条件:遇到RuntimeException

       重试次数:3

       重试策略:重试的时候等待 5S, 后面时间依次变为原来的 2 倍数。

       熔断机制:全部重试失败,则调用recover() 方法。

       三次调用的时间点:

       缺陷 - spring-retry 工具虽能优雅实现重试,但是存在两个不友好设计:

       一个是重试实体限定为Throwable 子类,说明重试针对的是可捕捉的功能异常为设计前提的,但是我们希望依赖某个数据对象实体作为重试实体, 但 sping-retry框架必须强制转换为Throwable子类。

       另一个就是重试根源的断言对象使用的是 doWithRetry 的 Exception 异常实例,不符合正常内部断言的返回设计。

       Spring Retry 提倡以注解的方式对方法进行重试,重试逻辑是同步执行的,重试的"失败"针对的是Throwable, 如果你要以返回值的某个状态来判定是否需要重试,可能只能通过自己判断返回值然后显式抛出异常了。

       @Recover 注解在使用时无法指定方法,如果一个类中多个重试方法,就会很麻烦。

       @Recover 注解介绍 - @Recover 注解用于恢复处理程序的方法调用的注释。一个合适的复苏handler有一个类型为可投掷(或可投掷的子类型)的第一个参数[br/>和返回与@Retryable方法相同的类型的值。

       方法式使用 - 注解式只是让我们使用更加便捷,但是如果要更高的灵活性。可以使用各种提供的方法。

       spring-retry 结构概览 - 重试策略重试回退策略 - 重试回退策略,指的是每次重试是立即重试还是等待一段时间后重试。

       默认情况下是立即重试,如果需要配置等待一段时间后重试则需要指定回退策略BackoffRetryPolicy。

       guava-retrying谈话 - 小华:我们系统也要用到重试

       项目经理:小明前段时间用了 spring-retry,分享下应该还不错

       小明:spring-retry 基本功能都有,但是必须是基于异常来进行控制。如果你要以返回值的某个状态来判定是否需要重试,可能只能通过自己判断返回值然后显式抛出异常了。

       小华:我们项目中想根据对象的属性来进行重试。你可以看下 guava-retry,我很久以前用过,感觉还不错。

       小明:好的。

       guava-retrying - guava retryer工具与spring-retry类似,都是通过定义重试者角色来包装正常逻辑重试,但是Guava retryer有更优的策略定义,在支持重试次数和重试频度控制基础上,能够兼容支持多个异常或者自定义实体对象的重试源定义,让重试功能有更多的灵活性。

       Guava Retryer也是线程安全的,入口调用逻辑采用的是java.util.concurrent.Callable 的 call() 方法

       代码例子入门案例 - 遇到异常之后,重试 3 次停止

       重试策略 - 重试次数:3

       重试策略:固定等待 3S

       guava-retrying 简介 - RetryerBuilder 是一个 factory 创建者,可以定制设置重试源且可以支持多个重试源,可以配置重试次数或重试超时时间,以及可以配置等待时间间隔,创建重试者 Retryer 实例。

       RetryerBuilder 的重试源支持 Exception 异常对象和自定义断言对象,通过retryIfException 和 retryIfResult 设置,同时支持多个且能兼容。

       主要接口 - 序号接口描述备注1Attempt一次执行任务2AttemptTimeLimiter单次任务执行时间限制如果单次任务执行超时,则终止执行当前任务3BlockStrategies任务阻塞策略通俗的讲就是当前任务执行完,下次任务还没开始这段时间做什么),默认策略为:BlockStrategies.THREAD_SLEEP_STRATEGY4RetryException重试异常5RetryListener自定义重试监听器可以用于异步记录错误日志6StopStrategy停止重试策略7WaitStrategy等待时长策略(控制时间间隔),返回结果为下次执行时长8Attempt一次执行任务9Attempt一次执行任务

       StopStrategy - 提供三种:

       设定一个最长允许的执行时间;比如设定最长执行s,无论任务执行次数,只要重试的时候超出了最长时间,则任务终止,并返回重试异常RetryException;

       不停止,用于需要一直轮训知道返回期望结果的情况;

       设定最大重试次数,如果超出最大重试次数则停止重试,并返回重试异常;

       WaitStrategy - 固定等待时长策略;

       随机等待时长策略(可以提供一个最小和最大时长,等待时长为其区间随机值)

       递增等待时长策略(提供一个初始值和步长,等待时间随重试次数增加而增加)

       指数等待时长策略;

       Fibonacci 等待时长策略;

       异常时长等待策略;

       复合时长等待策略;

       总结优雅重试共性和原理 - 正常和重试优雅解耦,重试断言条件实例或逻辑异常实例是两者沟通的媒介。

       约定重试间隔,差异性重试策略,设置重试超时时间,进一步保证重试有效性以及重试流程稳定性。

       都使用了命令设计模式,通过委托重试对象完成相应的逻辑操作,同时内部封装实现重试逻辑。

       spring-retry 和 guava-retry 工具都是线程安全的重试,能够支持并发业务场景的重试逻辑正确性。

       优雅重试适用场景 - 功能逻辑中存在不稳定依赖场景,需要使用重试获取预期结果或者尝试重新执行逻辑不立即结束。比如远程接口访问,数据加载访问,数据上传校验等等。

       对于异常场景存在需要重试场景,同时希望把正常逻辑和重试逻辑解耦。

       对于需要基于数据媒介交互,希望通过重试轮询检测执行逻辑场景也可以考虑重试方案。

       谈话 - 项目经理:我觉得 guava-retry 挺好的,就是不够方便。小明啊,你给封装个基于注解的吧。

       小明:......

       更好的实现 - java 重试框架------sisyphus: github.com/houbb/sisyph...

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SpringCloud之网关服务(gateway)

       SpringCloud的网关服务在整体架构中扮演着关键角色。首先,它作为服务与外部网络之间的屏障,有助于保护内部服务不受恶意攻击,同时提升内部服务之间的通信效率。网关还具备功能强大的权限控制和流量管理能力,如验证用户登录权限和实施限流策略,确保服务资源的高效利用。

       搭建网关项目时,必不可少的组件是Eureka Discovery和Zuul路由。首先,你需要在项目入口处添加@EnableZuulProxy注解,这会启用Zuul的代理功能。配置文件的设置也很重要,启动EurekaServer和相关的服务后,通过统一的路径如apigateway/product/和apigateway/order/访问接口,从而对外界隐藏实际服务的API路径。

       在网关层面实现权限校验,通常会借助ZuulFilter进行拦截。这里,我们以简单的字符串校验为例,但实际生产环境可能需要与Redis和ACL结合以提高安全性,供有兴趣的读者自行扩展。

       流量控制是网关服务的另一个实用功能。通过guava生成令牌,每秒为请求分配访问许可,这样可以有效防止服务过载。你可以使用压力测试工具如JMeter,针对/apigateway/order/api/v1/order/saveforribbon接口进行测试,以验证网关限流的效果。

       总的来说,SpringCloud的网关服务提供了强大的服务管理和控制能力,是构建可扩展和高可用系统的重要组成部分。如果你对视频教程和源码感兴趣,可以在评论区留言交流。

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