1.Google限速神器——RateLimiter分享
2.Java学习资源
3.浅析本地缓存技术 - Guava Cache | 京东物流技术团队
4.详解布隆过滤器的码下原理和实现
5.Java8新特性-Optional类

Google限速神器——RateLimiter分享

       在微服务架构中，限流组件是码下不可或缺的要素，它控制着同一时间访问服务的码下并发量，对于系统稳定至关重要。码下Google的码下guava库提供了一款名为RateLimiter的限流工具。它与Semaphore不同，码下摄像视频流源码Semaphore侧重于并发访问的码下数量限制，而RateLimiter则是码下通过设置许可证速率来限制访问速率。默认情况下，码下许可证按照预设速率平稳分配，码下保证系统的码下稳定运行。

       RateLimiter是码下cf源码教程视频线程安全的，但不保证公平性。码下虽然它没有直接的码下构造方法，但可以通过RateLimiter.create静态方法创建实例。码下使用环境要求JDK以上，这可能限制了其在某些场景中的实际应用。RateLimiter的实现机制基于stopwatch，通过调整阻塞时长来实现速率控制。

       一个简单的示例展示了如何限制线程执行速率，比如将每秒执行次数限制为2次。通过代码演示，我们观察到无论运行次数多少，天狼星云注入源码线程执行间隔始终为ms，这是ms除以速率的结果。这表明RateLimiter能够有效控制执行速率。

       尽管RateLimiter可能不适用于所有生产环境，因其对JDK版本的高要求和可能的实验性质，但在学习和研究中，它提供了宝贵的资源。作为学习工具，RateLimiter的源码提供了深入理解限流原理的机会。然而，实际应用时需要权衡其限制和潜在风险。最佳买入指标源码今天的内容到此为止，期待你对限流组件有更深的理解。晚安！

       - END -

Java学习资源

       Java Commons

       Java tutorial

       WebService常用第三方webservice

       IDEEclipse

       Eclipse GUI Plugin

       Eclipse根据java代码生成UML图

       Tomcat

       Hudson

       Jenkins

       Atlassian Bamboo

       TeamCity

       JUnit

       DbUnit

       JMockit

       TestNG

       ReportNG

       SLF4J

       Log4j

       Logback

       Log4E代码评审

       guava

       jga

       Java Class Dependency Analyzer

       OW2Forge

       Rock

       apache

       Apache Commons

       sandbox中的项目无法直接通过maven进行依赖，必须通过svn下载源码，部署到本地maven仓库中。例如对于sandbox中的classscan项目：

       # 项目地址：commons.apache.org/sand...

       svn checkout ewRedisBitSet(store*redis.Client,keystring,bitsuint)*redisBitSet{ return&redisBitSet{ store:store,key:key,bits:bits,}}

       到这里位数组操作就全部实现了，接下来看下如何通过 k 个散列函数计算出 k 个位点

       k 次散列计算出 k 个位点

//k次散列计算出k个offsetfunc(f*Filter)getLocations(data[]byte)[]uint{ //创建指定容量的切片locations:=make([]uint,maps)//maps表示k值,作者定义为了常量:fori:=uint(0);i<maps;i++{ //哈希计算,使用的是"MurmurHash3"算法,并每次追加一个固定的i字节进行计算hashValue:=hash.Hash(append(data,byte(i)))//取下标offsetlocations[i]=uint(hashValue%uint(f.bits))}returnlocations}

       插入与查询

       添加与查询实现就非常简单了，组合一下上面的函数就行。

//添加元素func(f*Filter)Add(data[]byte)error{ locations:=f.getLocations(data)returnf.bitSet.set(locations)}//检查是否存在func(f*Filter)Exists(data[]byte)(bool,error){ locations:=f.getLocations(data)isSet,err:=f.bitSet.check(locations)iferr!=nil{ returnfalse,err}if!isSet{ returnfalse,nil}returntrue,nil}改进建议

       整体实现非常简洁高效，那么有没有改进的黄金识别指标源码空间呢？

       个人认为还是有的，上面提到过自动计算最优 m 与 k 的数学公式，如果创建参数改为：

       预期总数量expectedInsertions

       期望误差falseProbability

       就更好了，虽然作者注释里特别提到了误差说明，但是实际上作为很多开发者对位数组长度并不敏感，无法直观知道 bits 传多少预期误差会是多少。

//NewcreateaFilter,storeisthebackedredis,keyisthekeyforthebloomfilter,//bitsishowmanybitswillbeused,mapsishowmanyhashesforeachaddition.//bestpractices://elements-meanshowmanyactualelements//whenmaps=,formula:0.7*(bits/maps),bits=*elements,theerrorrateis0.<1e-4//fordetailederrorratetable,see/zeromicro/go-zero

       欢迎使用 go-zero 并 star 支持我们！

微信交流群

       关注『微服务实践』公众号并点击 交流群 获取社区群二维码。

Java8新特性-Optional类

       在Java应用开发中，避免NPE问题一直是开发者面临的一大挑战。Guava项目通过引入Optional类，为解决这一问题提供了全新的思路。Optional类作为Java 8的一部分，旨在优雅地解决NPE问题，促进代码简洁性和可读性。

       Optional类是Java中用于表示可能不存在的值的容器类，它用`value`变量存储实际值，或仅存储`null`，以表示值不存在。相比使用`null`来表示无值状态，Optional更精确地描述了值的有无，有效避免了空指针异常，并鼓励了函数式编程风格的实现。

       基本使用示例展示了如何获取用户所在地方的编号。引入Optional后，只需在最后执行一次空值判断，极大简化了代码结构，同时提供了`orElse`、`orElseGet`、`orElseThrow`等方法，为处理空值提供了灵活的解决方案。调用Optional的`toString()`方法时，若值为空，则返回`"Optional.empty"`，避免了直接抛出空指针异常。

       Optional类提供了丰富的API以进行数据操作。通过`map`、`filter`、`flatMap`等方法，开发者可以对包装对象进行转换和过滤，确保操作的安全性。这些方法在处理值存在性的同时，保持了代码的简洁性和功能性。

       获取值时，Optional提供了多种方法，每种方法依据需求不同而设计，确保了在确保代码安全的同时，提供了灵活的访问方式。

       深入Optional的源码分析，探究了构造方法、实例方法、空值判断、数据处理和数据获取等关键部分，展示了Optional如何在内部结构和功能上实现其独特设计，从而在Java生态系统中扮演了关键角色。通过其高效的API和清晰的设计，Optional类不仅简化了代码实现，还提升了开发者的编程体验，是现代Java应用开发中不可或缺的工具。