1、概览 本文将带你了解如何把 Spring Context 中的 Bean 设置为 null。在某些情况下，这可能很有用。例如，在测试时不想提供 Mock 对象。以及，在使用一些可选功能时，可能希望避免创建实现，并直接传递 null。 2、组件设置 有几种方法可以将 Bean 设置为 null，具体取决于 Context 的配置方式，本文主要考虑 XML、注解和 Java 配置的方式。 使用一个简单的设置，包含两个类： @Component public class MainComponent { private SubComponent subComponent; public MainComponent(final SubComponent subComponent) { this.subComponent = subComponent; } public SubComponent getSubComponent() { return subComponent; } public void setSubComponent(final SubComponent subComponent) { this.subComponent = subComponent; } } 本例将演示如何在 Spring Context 中将 SubComponent 设置为 null： @Component public class SubComponent {} 3、在 XML 配置中使用占位符 在 XML 配置中，可以使用一个特殊的占位符来标识 null 值：

什么是精度丢失？ Java 中长整形 Long （64位）的取值范围是：-9223372036854775808 - 9223372036854775807。 在这种情况下，由于 JavaScript 的 Number 类型是 64 位浮点数，它无法精确表示超过 53 位的整数。因此，当将 Java Long 类型的值传递给 JavaScript 时，可能会发生精度丢失。 你可以在浏览器控制台运行如下代码，更直观地感受 “精度丢失” 的问题。 let val = 9223372036854775807; console.log(val); //9223372036854776000 输出的值丢失了精度 如果我们在业务中使用 Long 作为数据类型，那么就必须要考虑浏览器客户端中 Js 存在精度丢失的问题。解决这个问题最简单的办法就是 把 Java 的 Long 值，序列化为字符串传递。 Jackson 的注解支持 Spring Boot 默认使用 Jackson 作为 JSON 的序列化、反序列化框架。Jackson 提供了 @JsonSerialize 注解，该注解的 using 属性可以指定一个 JsonSerializer 的实现类，用于自定义字段的序列化方式。 Jackson 已经预定义了一个实现 ToStringSerializer，用于把指定的字段序列化为字符串。 定义一个简单的 User 对象： package cn.springdoc.demo.model; import com.fasterxml.jackson.databind.annotation.JsonSerialize; import com.fasterxml.jackson.databind.ser.std.ToStringSerializer; public class User { // 把 Long 类型的 id 序列化为 字符串 @JsonSerialize(using = ToStringSerializer.

1、概览 安全通信在现代应用中发挥着重要作用。客户端和服务器之间通过普通 HTTP 进行的通信并不安全。对于生产级的应用，应该在应用中通过 TLS（传输层安全）协议启用 HTTPS。 本文将带你了解如何在 Spring Boot 应用中启用 TLS。 2、TLS 协议 TLS 为客户端和服务器之间的数据传输提供保护，是 HTTPS 协议的关键组成部分。安全套接字层（SSL）和 TLS 经常被互换使用，但两者并不相同。事实上，TLS 是 SSL 的继承者。TLS 可以单向或双向实现。 2.1、单向 TLS 在单向 TLS 中，只有客户端对服务器进行验证，以确保从受信任的服务器接收数据。为实现单向 TLS，服务器会与客户端共享其公共证书。 2.2、双向 TLS 在双向 TLS 或相互 TLS（mTLS）中，客户端和服务器都要相互验证，以确保通信双方都是可信的。在实现 mTLS 时，双方要共享各自的公开证书。 3、Spring Boot 配置 TLS 3.1、生成密钥对 要启用 TLS，需要创建一对公钥/私钥。为此，可以使用 keytool 命令行工具，它默认 随 Java 发行版一起提供。 使用 keytool 生成一对密钥，并将其存储到 keystore.p12 文件中： keytool -genkeypair -alias baeldung -keyalg RSA -keysize 4096 \ -validity 3650 -dname "CN=localhost" -keypass changeit -keystore keystore.

1、概览 Sentinel，哨兵。顾名思义，它是微服务的强大守护者。它提供流量控制、并发限制、熔断和自适应系统保护等功能，以确保微服务的可靠性。它是一个开源组件，由阿里巴巴集团积极维护。此外，它还是 Spring Cloud Circuit Breaker 的官方组成部分。 本文将带你了解 Alibaba Sentinel 的核心功能，包括的流量控制、熔断器和自适应系统保护，以及它的注解支持和监控仪表盘。 2、功能 2.1、流量控制 Sentinel 控制随机传入请求的速度，以避免微服务超载。这可确保服务不会因流量激增而瘫痪。它支持各种流量整形策略。当每秒查询次数（QPS）过高时，这些策略会自动将流量调整为适当的形状。 这些流量整形策略包括： 直接拒绝模式（Direct Rejection Mode）- 当每秒请求数超过设定阈值时，它会自动拒绝后续的请求。 慢启动预热模式（Slow Start Warm-Up Mode） - 如果有突发的流量激增，此模式确保请求计数逐渐增加，直到达到上限为止。 2.2、熔断和降级 当一个服务同步调用另一个服务时，另一个服务有可能因某种原因宕机。在这种情况下，线程会被阻塞，因为它们一直在等待另一个服务的响应。这会导致资源耗尽，调用方服务也将无法处理更多请求。这就是所谓的级联效应，可能会导致整个微服务架构崩溃。 为了防止出现这种情况，引入了熔断器（Circuit Breaker）。它会立即阻止对其他服务的所有后续调用。在超时时间过后，一些请求会通过。如果请求成功，熔断器就会恢复正常流量。否则，超时时间将重新开始计时。 Sentinel 利用最大并发限制原理实现熔断。它通过限制并发线程的数量来减少不稳定资源的影响。 Sentinel 也会将不稳定的资源降级。当资源的响应时间过长时，对资源的所有调用都将在指定的时间窗口内被拒绝。这样可以防止调用变得非常缓慢，从而导致连锁效应。 2.3、自适应系统保护 Sentinel 会在系统负载过高时保护服务器。它使用 load1（系统负载）作为启动流量控制的指标。在以下情况下，请求将被阻止： 当前系统负载（load1） > 临界值（highestSystemLoad）。 当前并发请求（线程数） > 预计容量（最短响应时间 * 最大 QPS） 3、用法 3.1、添加 Maven 依赖 在 pom.xml 中添加 sentinel-core 依赖： <dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifactId>sentinel-core</artifactId> <version>1.8.0</version> </dependency> 3.2、定义资源 使用 Sentinel API 在 try-catch 块中定义资源和相应的业务逻辑： try (Entry entry = SphU.

1、概览 当有多个相同类型的实现时，需要对 Spring Bean 进行不同的命名。这是因为如果 Bean 没有唯一的名称，Spring 在注入 Bean 时会出现歧义。 通过控制 Bean 的命名，可以告诉 Spring 我们想将哪个 Bean 注入到目标对象中。 本文将带你了解 Spring Bean 命名策略，以及如何为同一类型的 Bean 赋予多个名称。 2、默认 Bean 命名策略 Spring 为创建 Bean 提供了多种注解，可以在不同的级别使用。例如，可以在 Bean 类上放置一些注解，在创建 Bean 的方法上放置另一些注解。 首先，来看看 Spring 的默认命名策略。当只指定注解而不指定任何值时，Spring 是如何命名 Bean 的？ 2.1、类级注解 首先从在类级别使用的注解的默认命名策略开始。Spring 会使用类名为 Bean 命名，并将第一个字母转换为小写。 举个例子： @Service public class LoggingService { } 如上，Spring 为 LoggingService 类创建了一个 Bean，并使用 loggingService 名称进行了注册。 这种默认的命名策略适用于所有用于创建 Spring Bean 的类级别注解，例如 @Component、@Service 和 @Controller。 2.2、方法级注解 Spring 提供了 @Bean 和 @Qualifier 等注解，可用于创建 Bean 的方法。

一、读写分离介绍 当使用Spring Boot开发数据库应用时，读写分离是一种常见的优化策略。读写分离将读操作和写操作分别分配给不同的数据库实例，以提高系统的吞吐量和性能。 读写分离实现主要是通过动态数据源功能实现的，动态数据源是一种通过在运行时动态切换数据库连接的机制。它允许应用程序根据不同的条件或配置选择不同的数据源，以实现更灵活和可扩展的数据库访问。 二、实现读写分离 - 基础 1、配置主数据库和从数据库的连接信息 # 主库配置 spring.datasource.master.jdbc-url=jdbc:mysql://ip:port/master?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false spring.datasource.master.username=master spring.datasource.master.password=123456 spring.datasource.master.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver # 从库配置 spring.datasource.slave.jdbc-url=jdbc:mysql://ip:port/slave?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false spring.datasource.slave.username=slave spring.datasource.slave.password=123456 spring.datasource.slave.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver 2、创建主数据库和从数据库的数据源配置类 通过不同的条件限制和配置文件前缀可以完成不同数据源的创建工作，不止是主从也可以是多个不同的数据库。 主库数据源配置： @Configuration @ConditionalOnProperty("spring.datasource.master.jdbc-url") public class MasterDataSourceConfiguration { @Bean("masterDataSource") @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master") public DataSource masterDataSource() { return DataSourceBuilder.create().build(); } } 从库数据源配置： @Configuration @ConditionalOnProperty("spring.datasource.slave.jdbc-url") public class SlaveDataSourceConfiguration { @Bean("slaveDataSource") @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave") public DataSource slaveDataSource() { return DataSourceBuilder.create().build(); } } 3、创建主从数据源枚举 public enum DataSourceTypeEnum { /** * 主库 */ MASTER, /** * 从库 */ SLAVE, ; } 4、创建动态路由数据源 这儿做了一个开关，可以控制读写分离的开启和关闭工作，可以将操作全部切换到主库进行。然后根据上下文中的数据源类型来返回不同的数据源类型枚举。

1、概览 本文将带你了解如何在 Spring 应用中使用 Thymeleaf 模板来渲染错误信息。 我们会通过一个简单的 Spring Boot 项目来进行演示，该项目是一个 “用户注册” 应用，需要验证客户端传递的各个字段，还要处理全局错误。 2、Spring Boot 应用示例 创建一个简单的 Spring Boot 用户注册应用，需要一个 Controller、一个 Repository 和一个 Entity。 2.1、Maven 依赖 添加所有需要的 Spring Boot Starter：Web Mvc、Hibernate Validation、 Thymeleaf 和 JPA。 此外，还需要一个 H2 内存数据库依赖： <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-validation</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.h2database</groupId> <artifactId>h2</artifactId> <scope>runtime</scope> <version>1.4.200</version> </dependency> 2.2、实体 User 实体如下： @Entity public class User { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.

1、概览 在 Spring 集成测试中，我们可能想要覆盖应用的一些 Bean。通常，可以使用专门为测试定义的 Spring Bean 来实现。然而，在 Spring Context 中提供多个具有相同名称的 Bean，可能会遇到 BeanDefinitionOverrideException 异常。 本文将带你了解如何在 Spring Boot 应用中 Mock 或 Stub 集成测试的 Bean，同时避免 BeanDefinitionOverrideException。 2、在测试中使用 Mock 或 Stub 在深入了解细节之前，应该了解如何在测试中使用 Mock 或 Stub。这是一种强大的技术，可以确保应用不会出现错误。 也可以在 Spring 中采用这种方法。不过，只有在使用 Spring Boot 时才能直接模拟集成测试 Bean。 或者，也可以使用测试配置来 Stub 或 Mock bean。 3、Spring Boot 应用示例 创建一个简单的 Spring Boot 应用，包含了一个 Controller、Service 和一个 Configuration 类。 @RestController public class Endpoint { private final Service service; public Endpoint(Service service) { this.service = service; } @GetMapping("/hello") public String helloWorldEndpoint() { return service.

1、简介 消费者组允许多个消费者从同一 Topic 消费数据，有助于创建更具可扩展性的 Kafka 应用。 本文将带你了解消费者组以及它们如何在其消费者之间重新平衡分区（Rebalance Partition）。 2、消费者组是什么？ 消费者组是一组与一个或多个 Topic 相关联的唯一消费者。每个消费者可以从 0 个、1 个或多个分区中消费数据。此外，每个分区在给定时间内只能分配给一个消费者。分区分配会随着群成员的变化而变化。这就是所谓的组重新平衡（Group Rebalancing）。 消费者分组是 Kafka 应用的重要组成部分。它允许将类似的消费者分组，使他们可以并行地从一个分区 Topic 中消费数据。因此，它提高了 Kafka 应用的性能和可扩展性。 2.1、Group Coordinator 和 Group Leader 当实例化消费者组时，Kafka 也会创建 Group Coordinator（组协调器）。Group Coordinator 会定期接收来自消费者的请求，这些请求被称为 “心跳”。如果某个消费者停止发送心跳，Coordinator 就会认为该消费者要么已经离开了组，要么已经崩溃。这就是分区重新平衡（Partition Rebalance）的一个可能触发因素。 第一个向 Group Coordinator 提出加入 Group 请求的消费者成为 Group Leader。当因任何原因发生重新平衡（Rebalance）时，Leader 会从 Group Coordinator 处收到一份 Group 成员列表。然后，Leader 会使用 partition.assignment.strategy 配置中的自定义策略，在列表中的消费者之间重新分配分区。 2.2、提交的偏移量（Committed Offset） Kafka 使用提交的偏移量（Committed Offset）来跟踪从 Topic 读取的最后位置。提交的偏移量是消费者确认成功处理的 Topic 位置。换句话说，它是自身和其他消费者在后续轮次中读取事件的起始点。 Kafka 将所有分区提交的偏移量（committed offsets）存储在名为 __consumer_offsets 的内部 Topic 中。可以放心地信任它的信息，因为对于副本（Replicated） Broker 来说，Topic 是持久（durable）和容错的（fault-tolerant）。

Spring Framework 6.1 中的新变化 核心容器 总体上 与虚拟线程和 JDK 21 兼容。 虚拟线程的配置选项：专用的 VirtualThreadTaskExecutor 和 SimpleAsyncTaskExecutor 上的虚拟线程模式，以及具有新线程每个任务策略和虚拟线程模式的类似的 SimpleAsyncTaskScheduler。 与 Project CRaC（JVM 检查点恢复）的生命周期集成（请参阅 相关文档)），包括 -Dspring.context.checkpoint=onRefresh 选项。 为 ThreadPoolTaskExecutor 和 ThreadPoolTaskScheduler 以及 SimpleAsyncTaskScheduler 集成了生命周期 暂停/恢复功能 和 并行优雅停机 功能。 可使用 -Dspring.context.exit=onRefresh 选项进行 AppCDS 训练运行，这是主要的用例；请参阅 31595。 可达性元数据贡献改进，为即将到来的 GraalVM 变动做准备：缺失的可达性元数据将很快报告为运行时异常，以获得更好的开发人员体验。参见 31213。 异步/响应式销毁方法（如 R2DBC ConnectionFactory）；参见 26691。 异步/响应式 Cacheable 方法，包括缓存接口和 CaffeineCacheManager 中的相应支持；参见 17559 和 17920。 响应式 @Scheduled 方法（包括 Kotlin 正则表达式）；参见 22924。 为每个 @Scheduled 方法选择特定目标调度器；见 20818。 用于一次性任务（仅有初始延迟）的 @Scheduled 方法；见 31211。 @Scheduled 方法的可观测性；见 29883。 Spring 不会为 @Async 或 @EventListener 注解的方法生成开箱即用的观测结果，但会帮助你为这些方法的执行传播上下文（例如带有当前 trace id 的 MDC 日志）。请参见新的 ContextPropagatingTaskDecorator、相关参考文档部分 和 issue 31130。 Validator 工厂方法，用于编程式 validator 实现；请参阅 29890。 Validator.