文章已收录到我的Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary 介绍服务网关要认识一样东西，最好的方法是从为什么需要他开始说起。 按照现在主流使用微服务架构的特点，假设现在有A、B、C三个服务，假如这三个服务都需要做一些请求过滤和权限校验，请问怎么实现？ 每个服务自己实现一遍。 写在一个公共的服务，然后让A、B、C服务引入公共服务的Maven依赖。 使用服务网关，所有客户端请求服务网关进行请求过滤和权限校验，然后再路由转发到A、B、C服务。 第一种方式显然是逆天的，这里不做讨论。第二种方法稍微聪明点，但是如果公共服务的逻辑发生改变，那么所有依赖公共服务的服务都需要重新打包部署才能生效。 所以显而易见，使用服务网关则解决了以上的问题，其他服务不需要加入什么依赖，只需要在网关配置一些参数，然后就能路由转发到对应的后端服务，如果需要请求过滤和权限检验的话，都可以在网关层实现，如果需要更新权限校验的逻辑，只需要网关层修改就可以，其他后端服务不需要修改。 接下来再介绍一下服务网关的功能，主要有： 路由转发 API

文章已收录到我的Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary 写在前面上一篇文章大致介绍了dynamic-datasource的功能，用起来的确很方便，只需要一个@DS注解，加上一些简单的配置即可完成多数据源的切换。究竟是怎么做到的呢，底层是怎么实现呢？带着这个疑问，一起研究了一下源码。 由于框架本身功能点比较多，有很多小功能比如支持spel、正则表达式匹配，动态增删数据源这种功能的源码就不去细讲了。我们只关心核心的功能，就是多数据源的切换。 源码解析首先我们都记得，一开始需要引入spring-boot-starter： <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starter</artifactId> <version>3.3.0</version> </dep

文章已收录到我的Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary 提出问题在平时开发中，经常会遇到在一个项目里需要使用多个数据源的情况，比如有一部分数据在数据源A，另一部分数据在数据源B，业务需要把这两部分的数据做合并然后从接口返回。 又或者操作完数据源A后，需要切换数据源，操作数据源B。这样的需求，怎么实现？ 解决问题其实在mybatis-plus就有相关的实现，是一个基于SpringBoot快速集成多数据源的启动器。 首先要搭建一个springBoot+Mybatis+Mybatis-Plus的项目，搭建项目就不演示了，比较简单。这里讲怎么使用多数据源，首先引入dynamic-datasource-spring-boot-starter。 <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starter</artifact

文章已收录到我的Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary 前言其实在开发中经常会看到泛型的使用，但是很多人对其也是一知半解，大概知道这是一个类似标签的东西。比如最常见的给集合定义泛型。 List<String> list = new ArrayList<>(); Map<String,Object> map = new HashMap<>(); 那么什么是泛型，为什么使用泛型，怎么使用泛型，接着往下看。 什么是泛型 Java泛型是J2SE1.5中引入的一个新特性，其本质是参数化类型，也就是说所操作的数据类型被指定为一个参数（type parameter），这种参数类型可以用在类、接口和方法的创建中，分别称为泛型类、泛型接口、泛型方法。– 百度百科 这句话读起来有点拗口，但是我们要抓住他说的关键，参数化类型和可以用在类、接口和方法的创建中，我们知道泛型是在什么地方使用。 为什么使用泛型一般我在思考这种问题时，会反过来思考，假如没有泛型会怎么样？ 我们以最简

文章已收录Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary 什么是ThreadLocalThreadLocal提供线程的局部变量，这种变量与普通变量的区别在于，每个访问这种变量的线程都有自己的、独立的变量副本。用于解决多线程间的数据隔离问题。 使用场景其实ThreadLocal在很多开源框架中都有应用： Spring中的事务管理器，比如TransactionSynchronizationManager等。 Mybatis中的ErrorContext类，使用ThreadLocal实现线程安全的单例。 存储session中的一些参数，比如用户信息等。 APIThreadLocal提供了4个常用方法： set()方法，设置当前线程中变量的副本。 get()方法，获取 ThreadLocal在当前线程中保存的变量副本。 remove()方法，清空当前线程中变量的副本。 initialValue()是一个 protected方法，一般是用来重写的，如果在没有set的时候就调用 get，会调用 initialV

抛出疑问Mybatis-plus的确能让我们写少很多重复代码，非常好用。那么其中最方便的就是Mapper接口继承BaseMapper就能获得增删改查的这个功能。那么这个功能的底层代码，究竟是怎么实现的呢？ 原生Mybatis配置的原理毕竟Mybatis-plus是Mybatis的加强，所以Mybatis-plus肯定是基于Mybatis原来的机制来扩展的，沿着这个思路，我们先搞清楚一个问题，就是原生的mapper.xml文件最后是怎么跟对应的Mapper接口产生联系的。 既然是配置，那么在Mybatis里肯定有对应的配置类，这个类就是MappedStatement。最终在Configuration类中把MappedStatement对象添加进mappedStatements集合中进行管理。源码如下： public class Configuration { protected final Map<String, MappedStatement> mappedStatements = new StrictMap<MappedStatement>("

前言mybatis相信都不陌生，目前互联网公司大部分都使用mybatis作为持久层框架，无他，因为可以直接在xml文件中编写SQL语句操作数据库，灵活。但是我们在使用的时候，也会发现有很多增删改查的SQL是每个表都会有的基本操作，如果每个表都写一套增删改查的SQL显然是非常耗时耗力的。 于是乎，就有了mybatis-plus这个框架。正如官网所说，mybatis-plus是为简化开发而生。 mybatis-plus有以下特点： 只做增强不做改变，引入它不会对现有工程产生影响，如丝般顺滑。 只需简单配置，即可快速进行单表CRUD操作，节省大量时间。 代码生成，物理分页，性能分析等功能一应俱全。 一、整合mybatis-plus这里用的是SpringBoot2.5.2做演示。首先导入依赖： <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>

文章已收录Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary 写在前面其实很早我就注意到阿里巴巴Java开发规范有一句话：只要重写 equals，就必须重写 hashCode。 我想很多人都会问为什么，所谓知其然知其所以然，对待知识不单止知道结论还得知道原因。 hashCode方法hashCode()方法的作用是获取哈希码，返回的是一个int整数 学过数据结构的都知道，哈希码的作用是确定对象在哈希表的索引下标。比如HashSet和HashMap就是使用了hashCode方法确定索引下标。如果两个对象返回的hashCode相同，就被称为“哈希冲突”。 equals方法equals()方法的作用很简单，就是判断两个对象是否相等，equals()方法是定义在Object类中，而所有的类的父类都是Object，所以如果不重写equals方法则会调用Object类的equals方法。 Object类的equals方法是用“==”号进行比较，在很多时候，因为==号比较的是两个对象的内存地址而不是实际的值，所以不是很符合

文章已收录Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary 前言我们都知道当查询数据库变慢时，需要建索引去优化。但是只知道索引能优化显然是不够的，我们更应该知道索引的原理，因为不是加了索引就一定会提升性能。那么接下来就一起探索MYSQL索引的原理吧。 什么是索引索引其实是一种能高效帮助MYSQL获取数据的数据结构，通常保存在磁盘文件中，好比一本书的目录，能加快数据库的查询速度。除此之外，索引是有序的，所以也能提高数据的排序效率。 通常MYSQL的索引包括聚簇索引，覆盖索引，复合索引，唯一索引，普通索引，通常底层是B+树的数据结构。 总结一下，索引的优势在于： 提高查询效率。 降低数据排序的成本。 缺点在于： 索引会占用磁盘空间。 索引会降低更新表的效率。因为在更新数据时，要额外维护索引文件。 索引的类型 聚簇索引 索引列的值必须是唯一的，并且不能为空，一个表只能有一个聚簇索引。 唯一索引 索引列的值是唯一的，值可以为空。 普通索引 没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值。 复合索

文章已收录Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary 为什么使用雪花ID在以前的项目中，最常见的两种主键类型是自增Id和UUID，在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题，就是为什么主键有序比无序查询效率要快，因为自增Id和UUID之间最大的不同点就在于有序性。 我们都知道，当我们定义了主键时，数据库会选择表的主键作为聚集索引(B+Tree)，mysql 在底层是以数据页为单位来存储数据的。 也就是说如果主键为自增 id的话，mysql 在写满一个数据页的时候，直接申请另一个新数据页接着写就可以了。如果一个数据页存满了，mysql 就会去申请一个新的数据页来存储数据。如果主键是UUID，为了确保索引有序，mysql 就需要将每次插入的数据都放到合适的位置上。这就造成了页分裂，这个大量移动数据的过程是会严重影响插入效率的。 一句话总结就是，InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话，这时候存取效率是最高的。 但是为什么很多情况又不用自增id作为主键呢？ 容易导致主键重复。比如导入旧数