前言

查看服务日志时，当服务被调过于频繁，日志刷新太快，会影响到联调、测试、线上问题的排查效率，能不能为每一个请求的日志打一个唯一标识呢？后面使用该表示去匹配，直接检索出该请求的日志？引入本文的正题，“traceId”。

前言

本文记录一下我是如何使用Gateway搭建网关服务及实现动态路由的，帮助大家学习如何快速搭建一个网关服务，了解路由相关配置，鉴权的流程及业务处理，有兴趣的一定看到最后，非常适合没接触过网关服务的同学当作入门教程。

JMH，即Java Microbenchmark Harness，这是专门用于进行代码的微基准测试的一套工具API。

JMH 由 OpenJDK/Oracle 里面那群开发了 Java 编译器的大牛们所开发 。何谓 Micro Benchmark 呢？ 简单地说就是在 method 层面上的 benchmark，精度可以精确到微秒级。

Java的基准测试需要注意的几个点：

• 测试前需要预热。
• 防止无用代码进入测试方法中。
• 并发测试。
• 测试结果呈现。

本文介绍策略模式的具体应用以及Map+函数式接口如何 “更完美” 的解决 if-else的问题。

需求

最近写了一个服务：根据优惠券的类型resourceType和编码resourceId来 查询 发放方式grantType和领取规则

实现方式

• 根据优惠券类型resourceType -> 确定查询哪个数据表
• 根据编码resourceId -> 到对应的数据表里边查询优惠券的派发方式grantType和领取规则

｜ 突然遇到一个涉及ip的问题，发现概念都模糊了，特来复习

IP地址分类/IP地址10开头和172开头和192开头的区别/判断是否同一网段

简单来说在公司或企业内部看到的就基本都是内网IP，ABC三类IP地址里的常见IP段。

MySQL分区表概述

随着MySQL越来越流行，Mysql里面的保存的数据也越来越大。在日常的工作中，我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录。这些表里面保存了大量的历史记录。 对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情，由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除（一般where条件是时间）。 这对数据库的造成了很大压力。即使我们把这些删除了，但底层的数据文件并没有变小。面对这类问题，最有效的方法就是在使用分区表。最常见的分区方法就是按照时间进行分区。 分区一个最大的优点就是可以非常高效的进行历史数据的清理。

关于如何将大型Json文件解析为Java对象的指南。使用Gson Streaming读取非常大的Json文件并将其秘密转换为对象。

教程内容

• 概述
• 写入大型JSON文件
• 通过流读取大型JSON文件
• 概括

前言

在开发时，总会遇到支付的需求，但是支付的方式有很多，支付宝支付，微信支付，银行卡支付，每种支付方式的接口不一样，参数信息也不一样，一般情况下，会有很多if/else来进行判断，但是业务逻辑的逐渐增多，if/else显得那么的沉重，通过策略模式即可更优雅的来处理这种代码。

什么是策略模式呢？比如一个人要从广州去北京，这个人可以选择乘坐飞机去，也可以选择乘坐火车去。两种交通方式的选择，可以认为是两种策略。映射到程序中，可以认为是两种算法，比如支付的时候，选择支付宝支付或者微信支付。

策略模式的特点是不管过程怎么样，结果都是一样的。不管乘坐飞机还是火车，最后都会到达北京；不管哪种支付方式，最终都会支付成功。过程不一样，结果都一样。

MySQL事件是基于预定义的时间表运行的任务，因此有时它被称为预定事件。MySQL事件也被称为“时间触发”，因为它是由时间触发的，而不是像触发器一样更新表来触发的。MySQL事件类似于UNIX中的cron作业或Windows中的任务调度程序。

您可以在许多情况下使用MySQL事件，例如优化数据库表，清理日志，归档数据或在非高峰时间生成复杂的报告。

1.关于Prometheus

Prometheus是一个根据应用的metrics来进行监控的开源工具。

Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。
2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。
Prometheus目前在开源社区相当活跃。
Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。