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2.springcloud2022？
3.爬虫常用技巧及反爬虫方法！动态动态
4.Sentinel 是令牌令牌如何做限流的

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       Glide，一款强大的源码源码Android加载库，提供多种加载方式。下载Glide内部实现资源复用，动态动态通过池提高效率。令牌令牌cocos2dx 捕鱼达人源码加载流程简单，源码源码通过Glide.with(context).load(url)创建请求，下载然后使用Glide.with(context).load(url).into(imageview)将加载到ImageView中。动态动态

       Glide支持多种加载方法，令牌令牌包括加载到ImageView，源码源码各种形式的下载加载，加载带有占位图，动态动态加载失败时的令牌令牌占位符，指定格式的源码源码，动态，指定大小的以及关闭缓存机制等。加载时，视频转gif源码Glide利用缓存机制优化性能，提升加载速度。

       在加载过程中，Glide提供多种占位图选项，帮助用户在加载前展示预览图。当加载失败时，可使用占位符确保用户体验不受到影响。Glide还支持指定格式和大小，满足不同场景需求。

       为了处理URL中可能存在的令牌，Glide提供了相应的解决方法，确保加载的稳定性和安全性。Glide支持将加载到不同控件或以不同方式使用，提高灵活性。

       Glide的内部实现复杂，但其高效和易用性使其成为Android开发者的首选加载库。通过深入学习Glide的无法debug工程源码源码设计，开发者可以更深入地理解其工作原理和优化策略。对于Android开发者来说，掌握Glide不仅能够提升项目性能，还能够提高自身技能。

springcloud？

       å¾®æœåŠ¡æ¡†æž¶ä¹‹SpringCloud简介

       åœ¨äº†è§£SpringCloud之前先了解一下微服务架构需要考量的核心关键点，如下图：

       å¯¹äºŽä»¥ä¸Šç­‰æ ¸å¿ƒå…³é”®ç‚¹çš„处理，不需要我们重复造车轮，SpringCloud已经帮我们集成了，它使用SpringBoot风格将一些比较成熟的微服务框架组合起来，屏蔽掉了复杂的配置和实现原理，为快速构建微服务架构的应用提供了一套基础设施工具和开发支持。

       SpringCloud所提供的核心功能包含：

       SpringCloud架构图

       SpringCloud子项目

       SpringCloud旗下的子项目大致可以分为两类：

       å¦‚下：

       1.SpringCloud与SpringBoot

       SpringBoot可以说是微服务架构的核心技术之一。通过在SpringBoot应用中添加SpringMVC依赖，就可以快速实现基于REST架构的服务接口，并且可以提供对HTTP标准动作的支持。而且SpringBoot默认提供JackJson序列化支持，可以让服务接口输入、输出支持JSON等。因此，当使用SpringCloud进行微服务架构开发时，使用SpringBoot是一条必经之路。

       2.SpringCloud与服务治理(Eureka)

       æœåŠ¡æ²»ç†æ˜¯SpringCloud的核心，在实现上其提供了两个选择，即Consul和Netflix的Eureka。

       Eureka提供了服务注册中心、服务发现客户端，以及注册服务的UI界面应用。

       åœ¨Eureka的实现中，节点之间相互平等，有部分注册中心“挂掉”也不会对整个应用造成影响，即使集群只剩一个节点存活，也可以正常地治理服务。即使所有服务注册节点都宕机，Eureka客户端中所缓存的服务实例列表信息，也可让服务消费者能够正常工作，从而保障微服务之间互相调用的健壮性和应用的弹性。

       3.SpringCloud与客户端负载均衡(Ribbon)

       Ribbon默认与Eureak进行无缝整合，当客户端启动的时候，从Eureka服务器中获取一份服务注册列表并维护在本地，当服务消费者需要调用服务时，Ribbon就会根据负载均衡策略选择一个合适的服务提供者实例并进行访问。

       SpringCloud通过集成Netflix的Feign项目，为开发者提供了声明式服务调用，从而简化了微服务之间的调用处理方式。并且默认Feign项目集成了Ribbon，使得声明式调用也支持客户端负载均衡功能。

       4.SpringCloud与微服务容错、降级(Hystrix)

       ä¸ºäº†ç»™å¾®æœåŠ¡æž¶æž„提供更大的弹性，在SpringCloud中，通过集成Netflix下子项目Hystrix，通过所提供的@HystrixCommand注解可以轻松为我们所开发的微服务提供容错、回退、降级等功能。此外，Hystrix也默认集成到Feign子项目中。

       Hystrix是根据“断路器”模式而创建。当Hystrix监控到某服务单元发生故障之后，就会进入服务熔断处理，并向调用方返回一个符合预期的服务降级处理（fallback），而不是长时间的等待或者抛出调用异常，从而保障服务调用方的线程不会被长时间、不必要地占用，避免故障在应用中的蔓延造成的雪崩效应。

       è€ŒHystrix的仪表盘项目（Dashboard）可以监控各个服务调用所消耗的时间、请求数、成功率等，通过这种近乎实时的监控和告警，可以及时发现系统中潜在问题并进行处理。

       5.SpringCloud与服务网关(Zuul)

       SpringCloud通过集成Netflix中的Zuul实现API服务网关功能，提供对请求的路由和过滤两个功能

       è·¯ç”±åŠŸèƒ½è´Ÿè´£å°†å¤–部请求转发到具体的微服务实例上，是实现外部访问统一入口的基础。

       è¿‡æ»¤å™¨åŠŸèƒ½åˆ™è´Ÿè´£å¯¹è¯·æ±‚的处理过程进行干预，是实现请求校验、服务聚合等功能的基础。

       é€šè¿‡Zuul，可以将细粒度的服务组合起来提供一个粗粒度的服务，所有请求都导入一个统一的入口，对外整个服务只需要暴露一个API接口，屏蔽了服务端的实现细节。通过Zuul的反向代理功能，可以实现路由寻址，将请求转发到后端的粗粒度服务上，并做一些通用的逻辑处理。此外，Zuul默认会与Eureka服务器进行整合，自动从Eureka服务器中获取所有注册的服务并进行路由映射，实现API服务网关自动配置。

       6.SpringCloud与消息中间件(Stream)

       SpringCloud为简化基于消息的开发，提供了Stream子项目，通过建立消息应用抽象层，构建了消息收发、分组消费和消息分片等功能处理，将业务应用中的消息收发与具体消息中间件进行解耦，使微服务应用开发中可以非常方便地与Kafka和RabbitMQ等消息中间件进行集成。

       SpringCloudBus基于Stream进行扩展，可以作为微服务之间的事件、消息总线，用于服务集群中状态变化的传播。

       æ¯”如SpringCloudConfig借助Bus，可以实现配置的动态刷新处理。

       7.SpringCloud与分布式配置中心(Config)

       é’ˆå¯¹å¾®æœåŠ¡æž¶æž„下的配置文件管理需求，SpringCloud提供了一个Config子项目。SpringCloudConfig具有中心化、版本控制、支持动态更新和语言独立等特性。

       åœ¨Config子项目中将微服务应用分为两种角色：配置服务器（ConfigServer）和配置客户端（ConfigClient）。使用配置服务器集中地管理所有配置属性文件，配置服务中心可以将配置属性文件存储到Git、SVN等具有版本管理仓库中，也可以存放在文件系统中。默认采用Git的方式进行存储，因此可以很容易地对配置文件进行修改，并实现版本控制。

       8.SpringCloud与微服务链路追踪(Sleuth)

       SpringCloud中的Sleuth子项目为开发者提供了微服务之间调用的链路追踪。

       Sleuth核心思想就是通过一个全局的ID将分布在各微服务服务节点上的请求处理串联起来，还原了调用关系，并借助数据埋点，实现对微服务调用链路上的性能数据的采集。

       å› æ­¤ï¼Œé€šè¿‡Sleuth可以很清楚地了解到一个用户请求经过了哪些服务、每个服务处理花费了多长时间，从而可以对用户的请求进行分析。此外，通过将采集的数据发送给Zipkin进行存储、统计和分析，从而可以实现可视化的分析和展示，帮助开发者对微服务实施优化处理。

       9.SpringCloud与微服务安全(Security)

       SpringCloudSecurity为我们提供了一个认证和鉴权的安全框架，实现了资源授权、令牌管理等功能，同时结合Zuul可以将认证信息在微服务调用过程中直接传递，简化了我们进行安全管控的开发。

       SpringCloudSecurity默认支持OAuth2.0认证协议，因此单点登录也可以非常容易实现，并且OAuth2.0所生成的令牌可以使用JWT的方式，进一步简化了微服务中的安全管理。

       .SpringCloud的其他子项目

       è‡ªå®šä¹‰springcloud-gateway熔断处理

       ä¸€ã€åœºæ™¯

       ä½¿ç”¨springcloudgateway后，有了熔断，问题也就随之而来，服务间调用有了hystrix可以及时的排除坏接口、坏服务的问题，对系统很有帮助。但是！不是所有的接口都是极短时间内完成的，不是所有的接口都可以设置一样的超时时间的！

       é‚£ä¹ˆæˆ‘们面临一个问题，那就是百分之的接口都可以在1s内完美完成，但是就是那几个特殊接口，需要十几秒，几十秒的等待时间，而默认熔断的时间又只有一个。

       äºŒã€åˆ†æž

       åœ¨å‰é¢springcloudgateway源码解析之请求篇中我们知道请求会经过一些列的过滤器（GatewayFilter）,而springcloudgateway的降级熔断处理就是由一个特殊的过滤器来处理的，通过源码分析我们关注到HystrixGatewayFilterFactory这个类，这个类的作用就是生产GatewayFilter用的，我们看下它的实现

       å¯ä»¥çœ‹åˆ°çº¢æ¡†å¤„最后构建了一个匿名的GatewayFilter对象返回，这个对象在接口请求过程中会被加载到过滤器链条中，仔细看到这里是创建了一个RouteHystrixCommand这个命令对象，最终调用command.toObservable()方法处理请求，如果超时熔断调用resumeWithFallback方法

       é€šè¿‡æºç åˆ†æžgateway在路由时可以指定HystrixCommandKey，并且对HystrixCommandKey设置超时时间

       ä¸‰ã€æ–¹æ¡ˆ

       çŸ¥é“网关熔断的原理就好办了,自定义熔断的过滤器配置到接口请求过程中，由过滤器来读取接口熔断配置并构建HystrixObservableCommand处理请求。

       è‡ªå®šä¹‰ä¸€ä¸ªç±»XXXGatewayFilterFactory继承AbstractGatewayFilterFactory，将api和对应的timeout配置化，来实现细化到具体接口的熔断配置，具体实现如下：

       packageorg.unicorn.framework.gateway.filter;

       importcn.hutool.core.collection.CollectionUtil;

       importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandGroupKey;

       importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandKey;

       importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandProperties;

       importcom.netflix.hystrix.HystrixObservableCommand;

       importcom.netflix.hystrix.exception.HystrixRuntimeException;

       importorg.springframework.beans.factory.ObjectProvider;

       importorg.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilter;

       importorg.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;

       importorg.springframework.cloud.gateway.filter.factory.AbstractGatewayFilterFactory;

       importorg.springframework.cloud.gateway.support.ServerWebExchangeUtils;

       importorg.springframework.cloud.gateway.support.TimeoutException;

       importorg.springframework.core.annotation.AnnotatedElementUtils;

       importorg.springframework.mand;

       if(CollectionUtil.isNotEmpty(apiTimeoutList)){

       //request匹配属于那种模式

ApiHystrixTimeoutapiHystrixTimeout=getApiHystrixTimeout(apiTimeoutList,path);

command=newUnicornRouteHystrixCommand(config.getFallbackUri(),exchange,chain,initSetter(apiHystrixTimeout.getApiPattern(),apiHystrixTimeout.getTimeout()));

       }else{

       command=newUnicornRouteHystrixCommand(config.getFallbackUri(),exchange,chain,initSetter(serviceId(exchange),null));

       }

       returncommand;

}

       /

***@paramapiTimeoutList

*@parampath

*@return

*/

privateApiHystrixTimeoutgetApiHystrixTimeout(ListapiTimeoutList,Stringpath){

       for(ApiHystrixTimeoutapiTimeoutPattern:apiTimeoutList){

       if(this.antPathMatcher.match(apiTimeoutPattern.getApiPattern(),path)){

       returnapiTimeoutPattern;

}

       }

       ApiHystrixTimeoutapiHystrixTimeout=newApiHystrixTimeout();

       apiHystrixTimeout.setApiPattern("default");

       apiHystrixTimeout.timeout=null;

       returnapiHystrixTimeout;

}

       @Override

publicGatewayFilterapply(Configconfig){

       return(exchange,chain)-{

       UnicornRouteHystrixCommandcommand=initUnicornRouteHystrixCommand(exchange,chain,config);

returnMono.create(s-{

       Subscriptionsub=command.toObservable().subscribe(s::success,s::error,s::success);

       s.onCancel(sub::unsubscribe);

}).onErrorResume((Function)throwable-{

       if(throwableinstanceofHystrixRuntimeException){

       HystrixRuntimeExceptione=(HystrixRuntimeException)throwable;

HystrixRuntimeException.FailureTypefailureType=e.getFailureType();

switch(failureType){

       caseTIMEOUT:

       returnMono.error(newTimeoutException());

       caseCOMMAND_EXCEPTION:{

       Throwablecause=e.getCause();

if(causeinstanceofResponseStatusException||AnnotatedElementUtils

       .findMergedAnnotation(cause.getClass(),ResponseStatus.class)!=null){

       returnMono.error(cause);

}

       }

       default:

       break;

}

       }

爬虫常用技巧及反爬虫方法！

       爬虫技术在数据抓取中扮演着重要角色，但其操作过程中常面临服务器的反爬策略。以下是几个实用的爬虫技巧和反爬虫应对方法：

       技巧一：合理设置下载间隔，避免密集访问，如设置下载频率或等待时间，降低服务器压力，减少被识别的风险。

       技巧二：伪装浏览器，通过改变User-Agent，模拟真实用户行为，频繁更换可以降低被封禁的可能性。

       技巧三：管理cookies，iapp源码集合地自定义设置或禁止cookie，以防止因频繁请求而被识别为爬虫。

       技巧四：采用分布式爬取，利用多台机器协作，提高抓取效率，分散服务器压力。

       技巧五：灵活更换IP，当IP被封时，通过代理IP或IP池切换，绕过服务器限制。

       然而，服务器也有反爬虫措施，如封禁IP、使用WAF（Web应用防火墙）进行高级防御。例如ShareWAF具有五种反爬虫手段：封IP、爬虫识别、网页源码加密、hdmi 源码 输出 dtscd链接隐藏和动态令牌保护，确保网站信息安全。尽管爬虫技巧多，但ShareWAF的强大反爬虫功能使其在对抗中占据上风。

Sentinel 是如何做限流的

       限流作为保障服务高可用的重要手段，在微服务架构中尤为重要，通过限制接口或资源访问，有效提升服务可用性和稳定性。对比传统的限流工具如Guava的RateLimiter，阿里提供的Sentinel在功能上更为丰富、强大。

       Guava的RateLimiter基于令牌桶算法，操作简单，但功能相对单一。相比之下，Sentinel作为阿里巴巴推出的一种限流、熔断中间件，不仅支持复杂规则的配置，还能提供集群范围内的限流功能，并将服务调用情况可视化，满足更广泛的使用场景。

       目前，Sentinel已在多个项目中得到应用，本文将深入剖析其限流机制，主要围绕限流的总体流程、源码解析、Context、Node、Entry等核心概念，以及责任链机制的实现过程，详细介绍Sentinel是如何通过责任链模式，结合滑动窗口算法，实现高效、灵活的限流功能。

       在Sentinel中，限流、熔断逻辑主要在SphU.entry方法中实现。该方法会在请求进入Sentinel时，对资源进行限流和熔断的逻辑处理。如果触发熔断或限流，会抛出BlockException，开发者可以自定义处理逻辑。对于业务异常，也有相应的fallback方法处理。

       限流流程如下：首先获取资源的Context，构建Node调用树，聚合相同资源不同Context的Node，然后进行资源调用统计和限流判断。限流机制基于滑动窗口算法，动态调整QPS限制，确保服务在高负载下依然稳定运行。

       在阅读源码过程中，我们首先关注了Context、Node、Entry等关键概念，理解它们在Sentinel中的角色和作用。Context封装了当前线程的调用链上下文信息，Node作为资源调用的统计包装，Entry则作为限流凭证，记录了资源的责任链和当前Context，实现资源调用链的构建和管理。

       责任链中的每个节点（如NodeSelectorSlot、ClusterBuilderSlot、StatisticSlot、FlowSlot等）都有特定的功能，如获取资源对应的Node、聚合相同资源不同Context的Node、资源调用统计、限流判断等。这些节点通过责任链模式紧密协作，共同完成限流逻辑的执行。

       在责任链的执行过程中，NodeSelectorSlot负责获取资源对应的Node，ClusterBuilderSlot聚合相同资源不同Context的Node，StatisticSlot负责资源调用的统计信息更新，而FlowSlot则根据Node的统计信息进行限流判断。这个过程不仅高效地实现了限流功能，还保证了系统的稳定性和性能。

       在责任链执行完毕后，无论请求是否成功或被限流，都会执行Entry.exit()方法，进行最终的收尾工作。至此，Sentinel的限流机制实现了从请求处理到资源调用统计，再到限流判断和执行，最后的收尾操作的完整流程。

       总体来看，Sentinel通过其丰富的功能、灵活的配置和高效的实现机制，在微服务架构中为限流提供了强有力的支持，不仅保障了服务的高可用性，还提升了系统的整体性能和稳定性。