1、简介 在处理分布式系统时，调用外部服务并保持低延迟是一项至关重要的任务。 本文将带你了解如何使用 OpenFeign 和 CompletableFuture 来并行处理多个 HTTP 请求，处理错误，并设置网络和线程超时。 2、示例项目 为了说明并行请求的用法，我们要实现一个功能，允许客户在网站上购买物品。首先，该服务发出一个请求，根据客户所在国家获取可用的付款方式。其次，它发送一个请求给客户生成有关购买的报告。购买报告不包括有关付款方式的信息。 先添加 spring-cloud-starter-openfeign 依赖： <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId> </dependency> 3、创建调用外部依赖的客户端 使用 @FeignClient 注解创建两个指向 localhost:8083 的客户端： @FeignClient(name = "paymentMethodClient", url = "http://localhost:8083") public interface PaymentMethodClient { @RequestMapping(method = RequestMethod.GET, value = "/payment_methods") String getAvailablePaymentMethods(@RequestParam(name = "site_id") String siteId); } 第一个客户端名为 paymentMethodClient。它调用 GET /payment_methods，使用代表客户所在国家/地区的 site_id 请求参数获取可用的付款方式。 第二个客户端如下： @FeignClient(name = "reportClient", url = "http://localhost:8083") public interface ReportClient { @RequestMapping(method = RequestMethod.POST, value = "/reports") void sendReport(@RequestBody String reportRequest); } 我们将其命名为 reportClient，它调用 POST /reports 生成购买报告。

1、概览 通常，我们使用遍历从 JDBC ResultSet 中迭代检索到的数据，不过在某些情况下，我更喜欢用 record Stream。 本文将带你了解使用 Stream API 处理 JDBC 结果集的几种方法。 2、使用 Spliterators 首先是纯 JDK 方法，使用 Spliterators 创建流。 首先，为实体定义一个 Model： public record CityRecord(String city, String country) { } 在 CityRecord 中，我们存储了有关 city（城市）及其 country（国家）的信息。 接下来，创建一个能与数据库交互并返回 Stream<CityRecord> 的 Repository： public class JDBCStreamAPIRepository { private static final String QUERY = "SELECT name, country FROM cities"; private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(JDBCStreamAPIRepository.class); public Stream<CityRecord> getCitiesStreamUsingSpliterator(Connection connection) throws SQLException { PreparedStatement preparedStatement = connection.

1、概览 在现代 Web 应用中，用户身份认证和授权是至关重要的组成部分。从零开始构建身份认证层是一项具有挑战性的复杂任务。不过，随着基于云的身份认证服务的兴起，这一过程变得简单多了。 Firebase Authentication 就是这样一个例子，它是 Firebase 和谷歌 提供的一种完全托管的身份认证服务。 本文将带你了解如何将 Firebase Authentication 与 Spring Security 整合，以创建和认证我们的用户。我们要进行必要的配置，实现用户注册和登录功能，并创建一个自定义 Authentication Filter 来验证私有 API 端点的用户 Token。 2、项目设置 在实现之前，需要加入 SDK 依赖并正确配置应用。 2.1、依赖 首先，在项目的 pom.xml 文件中添加 Firebase admin 依赖： <dependency> <groupId>com.google.firebase</groupId> <artifactId>firebase-admin</artifactId> <version>9.3.0</version> </dependency> 该依赖提供了必要的类，用于在应用中与 Firebase Authentication 服务交互。 2.2、定义 Firebase 配置 Bean 现在，为了与 Firebase Authentication 交互，我们需要配置私钥（Private Key）来验证 API 请求。 在本例中，我们在 src/main/resources 目录下创建 private-key.json 文件。不过，在生产中，私钥应从环境变量中加载，或从 secret 管理系统中获取，以提高安全性。 使用 @Value 注解加载私钥，并用它来定义 Bean： @Value("classpath:/private-key.json") private Resource privateKey; @Bean public FirebaseApp firebaseApp() { InputStream credentials = new ByteArrayInputStream(privateKey.

1、简介 本文将会带你了解如何使用 Java JMS（Java Message Service）从 IBM MQ 队列读写消息。 2、设置环境 我们可以在 Docker 容器中运行 IBM MQ，以避免手动安装和配置的复杂性。 使用以下命令以基本配置运行容器： docker run -d --name my-mq -e LICENSE=accept -e MQ_QMGR_NAME=QM1 MQ_QUEUE_NAME=QUEUE1 -p 1414:1414 -p 9443:9443 ibmcom/mq 接下来，需要在 pom.xml 文件中添加 IBM MQ 客户端： <dependency> <groupId>com.ibm.mq</groupId> <artifactId>com.ibm.mq.allclient</artifactId> <version>9.4.0.0</version> </dependency> 3、配置 JMS Connection 首先，我们需要用 QueueConnectionFactory 建立 JMS Connection（连接），用于创建与队列管理器（Queue Manager）的连接： public class JMSSetup { public QueueConnectionFactory createConnectionFactory() throws JMSException { MQQueueConnectionFactory factory = new MQQueueConnectionFactory(); factory.setHostName("localhost"); factory.setPort(1414); factory.setQueueManager("QM1"); factory.setChannel("SYSTEM.DEF.SVRCONN"); return factory; } } 首先创建一个 MQQueueConnectionFactory 实例，用于配置和创建与 IBM MQ 服务器的连接。我们将主机名设置为 localhost，因为 MQ 服务器是在本地 Docker 容器内运行的。暴露的映射端口为 1414。

1、概览 在使用 Hibernate 时，经常会遇到这样的情况：在将实体持久化到数据库之前，需要更改字段的值。这种情况可能是因为需要执行必要的字段转换。 本文将通过一个示例：即在执行更新和插入操作前将字段值转换为大写字母，来了解实现这一目的的不同方法。 2、实体生命周期回调 首先，定义一个简单的实体类 Student： @Entity @Table(name = "student") public class Student { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Integer id; @Column private String name; // Getter / Setter 方法省略 } 第一种方法是 JPA 实体生命周期回调。JPA 提供了一组注解，允许我们在不同的 JPA 生命周期事件中执行一个方法，例如： @PrePresist：在插入事件之前执行。 @PreUpdate：在更新事件之前执行。 我们在 Student 实体类中添加 changeNameToUpperCase() 方法。该方法将 name 字段改为大写。该方法通过 @PrePersist 和 @PreUpdate 进行注解，以便 JPA 在持久化和更新之前调用该方法： @Entity @Table(name = "student") public class Student { @PrePersist @PreUpdate private void changeNameToUpperCase() { name = StringUtils.

1、概览 本文将带你了解如何在 Spring Boot 应用中使用 HttpStatusCode，重点是 3.3.3 版中引入的最新增强功能。通过这些增强功能，HttpStatusCode 已被纳入 HttpStatus 实现，从而简化了我们处理 HTTP 状态码的方式。 这些改进的主要目的是提供一种更灵活、更可靠的方法来处理标准和自定义 HTTP 状态码，使我们在处理 HTTP 响应时具有更高的灵活性和可扩展性，同时保持向后兼容性。 2、HttpStatus 枚举 在 Spring 3.3.3 之前，HTTP 状态码在 HttpStatus 中表示为枚举。这限制了自定义或非标准 HTTP 状态码的使用，因为枚举是一组固定的预定义值。 尽管 HttpStatus 类尚未被弃用，但一些返回原始 Integer 状态码的枚举和方法（如 getRawStatusCode() 和 rawStatusCode()）现已被弃用。 使用 @ResponseStatus 注解来提高代码的可读性仍然是我们推荐的方法。 我们可以将 HttpStatus 与 HttpStatusCode 结合使用，以实现更灵活的 HTTP 响应管理： @GetMapping("/exception") public ResponseEntity<String> resourceNotFound() { HttpStatus statusCode = HttpStatus.NOT_FOUND; if (statusCode.is4xxClientError()) { return new ResponseEntity<>("Resource not found", HttpStatusCode.valueOf(404)); } return new ResponseEntity<>("Resource found", HttpStatusCode.

1、概览 对应用程序进行分析可以深入了解其运行时的行为。Java 生态系统中有多种流行的分析器（Profiler），如用于通用分析的 NetBeans Profiler、JProfiler 和 VisualVM。 本文将带你了解如何以编程方式使用 NetBeans profiler API。 2、NetBeans Profiler NetBeans IDE 提供免费的分析器来分析 Java 应用。它通过 IDE 中直观的嵌入式用户界面，提供了评估 CPU 性能和内存使用情况的功能。 然而，NetBeans Profiler 还提供了可用于编程式的分析 API。这可用于 Heap Dump 的自动化分析，而不需要依赖于 UI 界面。 Heap Dump（堆转储）是一段时间内应用的内存快照。它是深入了解内存使用情况的良好指标，因为它包括内存中的实时对象、对象的类和字段以及对象之间的引用。 3、示例项目 要使用 NetBeans Profiler API，首先在 pom.xml 中添加 依赖： <dependency> <groupId>org.netbeans.modules</groupId> <artifactId>org-netbeans-lib-profiler</artifactId> <version>RELEASE220</version> </dependency> 该依赖提供了 JavaClasses 和 Instances 等各种工具类，以帮助我们分析类、创建的实例数量和使用的内存。 接着，创建一个简单的项目并分析它的 Heap Dump： class SolarSystem { private static final Logger LOGGER = Logger.getLogger(SolarSystem.class.getName()); private int id; private String name; private List<String> planet = new ArrayList<>(); // 构造函数 public void logSolarSystem() { LOGGER.

1、概览 本文将带你了解如何使用 Spring JDBC 框架的 JdbcTemplate 来调用存储过程。数据库存储过程类似于函数。函数支持输入参数并有返回类型，而存储过程同时支持输入和输出参数。 2、先决条件 来看看 PostgreSQL 数据库中一个简单的存储过程： CREATE OR REPLACE PROCEDURE sum_two_numbers( IN num1 INTEGER, IN num2 INTEGER, OUT result INTEGER ) LANGUAGE plpgsql AS ' BEGIN sum_result := num1 + num2; END; '; 存储过程 sum_twoo_numbers 接收两个输入数字，并在输出参数 sum_result 中返回它们的和。一般来说，存储过程可以支持多个输入和输出参数。但在本例中，我们只考虑了一个输出参数。 3、使用 JdbcTemplate#call() 方法 来看看如何使用 JdbcTemplate#call() 方法调用数据库存储过程： void givenStoredProc_whenCallableStatement_thenExecProcUsingJdbcTemplateCallMethod() { List<SqlParameter> procedureParams = List.of(new SqlParameter("num1", Types.INTEGER), new SqlParameter("num2", Types.NUMERIC), new SqlOutParameter("result", Types.NUMERIC) ); Map<String, Object> resultMap = jdbcTemplate.call(new CallableStatementCreator() { @Override public CallableStatement createCallableStatement(Connection con) throws SQLException { CallableStatement callableStatement = con.

1、简介 在 JPA 中，CAST 和 TREAT 是两个不同的关键字，用于操作数据类型和实体关系。本文将带你了解 CAST 和 TREAT 的区别，并通过示例来说明它们的用法。 2、JPA 中的 CAST JPA 中的 CAST 操作符主要用于 JPQL 查询中的类型转换。它允许我们显式地将一个值从一种数据类型转换为另一种数据类型。例如，可以使用 CAST 将字符串转换为整数，反之亦然。 CAST 的语法如下： CAST(expression AS type) expression 是我们要转换的值或字段，type 是我们要将表达式转换为的目标数据类型。 3、JPA 中的 TREAT 相比之下，TREAT 操作符是为在 JPQL 查询中对实体进行类型安全的向下转换而设计的。它在处理继承层次结构时特别有用。使用 TREAT 时，我们指定实体的子类型，然后 JPA 会检查实际实体是否确实属于该类型。 与 CAST 不同，TREAT 不会改变值的底层数据类型。相反，它允许我们像访问目标类型的值一样访问该值。 TREAT 的语法如下: TREAT(expression AS type) expression 是要处理的值，type 是目标数据类型。 4、适用场景和用法 在 JPA 查询中，CAST 和 TREAT 都用于处理类型转换，但它们的用途不同。 4.1、CAST 操作符 CAST 用于将一种数据类型转换为另一种数据类型，以便进行操作或比较。在执行查询时，如果需要的数据类型与数据库中存储的数据类型不同，通常会使用 CAST。 示例如下：一个名为 Employee 的实体，其 salary 字段在数据库中存储为字符串。下面是 Employee 实体的定义：

1、概览 本文将带你了解 Spring Reactive 中的 switchIfEmpty() 操作符及其在使用和不使用 defer() 操作符时的行为，了解这些操作符在不同场景中的交互方式，并通过实际示例来说明它们对响应式流（Reactive Stream）的影响。 2、switchIfEmpty() 和 Defer() 的使用 switchIfEmpty() 是 Mono 和 Flux 中的一个操作符，用于在源生产者为空时执行备用生产者流。如果主源 Publisher 没有发布数据，该操作符就会切换到替代源的数据发布。 考虑一个从大型文件中通过 ID 检索用户详细信息的场景。当请求文件中的用户详细信息时，遍历文件会消耗大量时间。因此，对于经常访问的 ID，将其详细信息缓存起来更有意义。 当端点收到请求时，首先搜索缓存。如果用户详细信息可用，返回响应。如果没有，则从文件中获取数据并缓存起来，以备后续请求。 在这种情况下，主数据提供者（Primary Data Provider）是检查缓存中 KEY 是否存在的流，而备用数据提供者是检查文件中的 KEY 并更新缓存的流。switchIfEmpty() 操作符可以根据缓存中数据的可用性高效地切换数据源提供者。 了解 defer() 操作符的使用也很重要，它可以推迟函数的求值，直到发生订阅。如果我们不在 switchIfEmpty() 中使用 defer() 操作符，表达式就会立即（急切地）求值，从而可能导致意想不到的副作用。 3、示例设置 通过示例来了解 switchIfEmpty() 操作符在不同情况下的行为。 3.1、Data Model 首先，定义一个 User 模型类，其中包含一些详细信息，如 id、email、username 和 roles： public class User { @JsonProperty("id") private String id; @JsonProperty("email") private String email; @JsonProperty("username") private String username; @JsonProperty("roles") private String roles; // Getter / Setter 省略 } 3.