Spring Boot 自定义 Starter 开发全流程与最佳实践 大家好！今天我们一起来探讨 Spring Boot 中自定义 Starter 的开发。Starter 旨在简化 Spring Boot 应用的依赖管理和自动配置，让我们能够以更少的配置，更快地搭建和运行应用。接下来，我将从需求分析、项目结构、自动配置、测试、发布等多个方面，深入讲解如何开发一个高质量的自定义 Starter。 1. 需求分析：定义 Starter 的目标 在开始编写代码之前，最重要的一步是明确我们的 Starter 要解决什么问题。例如，我们想要开发一个用于集成某种第三方服务的 Starter，或者简化我们自己的通用业务组件的使用。 假设我们现在需要开发一个 Starter，用于简化 Redis 的使用，并且提供一个默认的 Redis 配置，方便其他应用快速接入 Redis。这个 Starter 的主要目标如下： 提供一个 Redis 连接池的自动配置。 允许用户通过配置文件覆盖默认配置。 提供一个简单的 Redis 客户端工具类，方便用户操作 Redis。 2. 项目结构：构建清晰的模块化结构 一个 …
Spring Security自定义过滤器链解决多登录入口鉴权问题
Spring Security 自定义过滤器链解决多登录入口鉴权问题 大家好，今天我们来深入探讨一个在实际开发中经常遇到的问题：如何利用 Spring Security 的自定义过滤器链来优雅地解决多登录入口的鉴权问题。 背景：单体应用的挑战 在传统的单体应用中，我们往往只有一个登录页面，用户通过用户名和密码进行身份验证。Spring Security 默认的配置通常足以满足需求。但随着业务的扩展，我们可能会面临以下情况： 多种用户角色: 例如，管理员、普通用户、供应商等，他们需要不同的权限和访问控制。 多个登录入口: 例如，管理后台有单独的登录页面，用户App 有独立的登录页面，甚至第三方 OAuth 登录。 不同的认证方式: 例如，普通用户使用用户名/密码，管理员使用 LDAP 认证，App 用户使用 Token 认证。 如果将所有逻辑都塞到一个过滤器中，代码会变得臃肿、难以维护，并且扩展性很差。因此，我们需要一种更加灵活、可扩展的方案。Spring Security 的自定义过滤器链机制正是为此而生的。 核心思想：职责分离，按需定制 Spring Security 的过滤器链本质 …
Project Valhalla值类型在JSON序列化Jackson中未调用自定义JsonSerializer？ValueTypeSerializer与@Jacksonized注解
好的，我们开始。 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨一个在Java开发中可能会遇到的问题：Project Valhalla值类型（Value Types）在与JSON序列化库Jackson结合使用时，自定义JsonSerializer未被调用的情况，并着重分析ValueTypeSerializer以及@Jacksonized注解的作用。 1. Project Valhalla 值类型简介 Project Valhalla是OpenJDK的一个实验性项目，旨在改进Java的内存模型和性能，其中一个核心特性就是引入值类型（Value Types）。值类型与传统的对象（引用类型）不同，它们具有以下关键特征： 基于值语义： 值类型的实例在赋值和比较时，是基于其内部状态的，而不是像引用类型那样基于引用。 不可变性： 值类型通常被设计为不可变的，这意味着一旦创建，它们的状态就不能被修改。 内联存储： 值类型可以被内联存储在其他对象或数组中，而不需要额外的间接引用，从而提高内存效率和访问速度。 目前，值类型在Java中还不是正式特性，需要通过@jdk.internal.ValueBased注解来标 …
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Dubbo 3.3可观测性指标Micrometer Tag自定义：DubboMetrics与MetricFilter
好的，我们现在开始。 Dubbo 3.3 可观测性指标 Micrometer Tag 自定义：DubboMetrics 与 MetricFilter 大家好，今天我们来深入探讨 Dubbo 3.3 中可观测性指标 Micrometer Tag 自定义，重点讲解 DubboMetrics 和 MetricFilter 的使用。可观测性对于分布式系统的稳定运行至关重要，而 Dubbo 作为流行的 RPC 框架，提供了丰富的可观测性支持。通过自定义 Micrometer Tag，我们可以更精细地监控 Dubbo 服务的运行状态，从而更好地诊断和解决问题。 1. DubboMetrics 概述 DubboMetrics 是 Dubbo 集成 Micrometer 的核心组件之一。它负责收集 Dubbo 运行时的各种指标，并将这些指标注册到 Micrometer 的 MeterRegistry 中。这些指标可以被 Prometheus、InfluxDB 等监控系统采集，从而实现对 Dubbo 服务的监控。 DubboMetrics 默认会收集一些基本的指标，例如： dubbo.consumer. …
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Debezium捕获MySQL CDC数据类型不一致？自定义Converter与Schema Registry演进
Debezium捕获MySQL CDC数据类型不一致？自定义Converter与Schema Registry演进 大家好，今天我们来深入探讨在使用Debezium捕获MySQL CDC（Change Data Capture）数据时，可能遇到的数据类型不一致问题，以及如何利用自定义Converter和Schema Registry来解决和优化这些问题。 1. CDC数据类型不一致的常见场景 在使用Debezium监听MySQL数据库的变更时，我们经常会遇到以下几种数据类型不一致的情况： MySQL特有类型到通用类型的映射问题： 例如，MySQL的ENUM或SET类型，在Debezium默认的配置下可能被转换为String，但下游系统可能更需要数值类型的枚举值或者Set集合的字符串数组。 精度丢失： MySQL的DECIMAL类型如果精度很高，在转换为JSON或Avro时可能出现精度丢失，尤其是在下游系统使用float或double类型接收的情况下。 时区问题： MySQL的TIMESTAMP类型存储的是UTC时间，但在Debezium处理过程中，可能受到服务器时区的影响，导致时间表示 …
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Java 16 Records序列化Gson兼容性问题？TypeAdapter自定义与Jackson模块化配置
Java 16 Records 序列化：Gson 兼容性、TypeAdapter 自定义与 Jackson 模块化配置 大家好，今天我们来深入探讨 Java 16 Records 在序列化场景下的应用，重点解决与 Gson 的兼容性问题，以及如何通过 TypeAdapter 自定义序列化行为，并对比 Jackson 的模块化配置方法。Record 作为 Java 14 开始引入的一个重要特性，极大地简化了数据类的定义，但同时也带来了一些序列化方面的挑战，尤其是在与一些较老的序列化库配合使用时。 Record 简介与序列化需求 Record 是一个不可变的、数据载体类，它自动生成了构造函数、equals()、hashCode() 和 toString() 方法，极大地减少了样板代码。例如： record Point(int x, int y) {} 这个 Point record 自动拥有了 x 和 y 两个字段，以及相应的构造函数、equals()、hashCode() 和 toString() 方法。 然而，默认情况下，像 Gson 这样的序列化库可能无法直接处理 Record，因为 …
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Spring Cloud Stream Kafka分区键无效？Binder配置partitionKeyExpression与自定义Partitioner
Spring Cloud Stream Kafka 分区键无效问题深度剖析 大家好！今天我们来深入探讨一个在使用 Spring Cloud Stream Kafka 时经常遇到的问题：分区键（Partition Key）无效。这个问题往往会出现在我们配置了 partitionKeyExpression 或者自定义 Partitioner 的情况下，消息却没有按照预期路由到指定的分区。 1. 问题背景与现象 在使用 Kafka 时，分区（Partition）是实现并行处理的关键。为了保证消息的有序性，我们通常需要将具有相同业务含义的消息发送到同一个分区。Spring Cloud Stream Kafka 提供了两种方式来指定消息的分区策略： partitionKeyExpression： 使用 SpEL 表达式从消息体中提取分区键。 自定义 Partitioner： 实现 org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner 接口，自定义分区逻辑。 然而，在实际应用中，我们可能会发现，无论我们如何配置 partitionKeyExpression 或 …
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Canal Adapter RabbitMQ顺序性乱序？MessageConverter自定义与单队列分区键绑定
好的，我们开始。 今天我们来探讨一个在使用 RabbitMQ 时经常遇到的问题：当使用 Canal Adapter 作为数据源，并且需要保证消息顺序性的时候，可能出现的乱序问题。 同时，我们会深入研究如何通过自定义 MessageConverter 和单队列分区键绑定来解决这个问题。 一、问题背景：Canal Adapter 和顺序性需求 Canal 是阿里巴巴开源的一款 MySQL binlog 解析工具。 它可以将 MySQL 的数据变更实时同步到其他系统，例如消息队列 RabbitMQ。 在很多业务场景下，我们需要保证数据变更的顺序性，比如： 库存变更: 先有入库，后有出库，如果顺序颠倒，会导致库存数据不准确。 订单状态变更: 订单状态必须按照创建 -> 支付 -> 发货 -> 完成的顺序进行，乱序会导致业务流程错误。 然而，在使用 Canal Adapter 将 binlog 数据发送到 RabbitMQ 时，由于各种因素（例如网络延迟、多线程处理、ACK机制等），消息可能会出现乱序，这给业务带来很大的风险。 二、乱序问题分析 导致 Canal Adapter …
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CompletableFuture超时后资源无法释放？orTimeout算子与自定义ThreadPoolExecutor回收
CompletableFuture 超时后资源释放：orTimeout 与自定义 ThreadPoolExecutor 各位同学，大家好。今天我们来深入探讨 CompletableFuture 中的超时机制，特别是 orTimeout 算子，以及它与自定义 ThreadPoolExecutor 的协同工作，以及如何确保超时后资源的正确释放。 CompletableFuture 是 Java 并发编程中一个强大的工具，它允许我们以非阻塞的方式进行异步编程。orTimeout 算子为我们提供了一种优雅的方式来处理超时场景，但如果不小心，它可能会导致资源泄露。 1. CompletableFuture 与 orTimeout 简介 CompletableFuture 代表一个异步计算的结果。它允许我们在计算完成时执行回调，组合多个异步操作，并处理异常。 orTimeout(long timeout, TimeUnit unit) 是 CompletableFuture 提供的一个方法，它返回一个新的 CompletableFuture，该 CompletableFuture 在原始 Comp …
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JAVA Micrometer 指标不全面？自定义 meter registry 的正确方式
Micrometer 指标不全面？自定义 Meter Registry 的正确方式 大家好！今天我们来聊聊 Micrometer，一个强大的指标收集和监控工具。在使用 Micrometer 的过程中，你可能会遇到这样的问题：提供的默认指标不够用，或者需要以特定的方式来收集和处理指标。那么，如何解决这些问题，并正确地自定义 Meter Registry 呢？这就是我们今天的主题。 Micrometer 简介与默认指标的局限性 Micrometer 作为一个指标收集的 facade，简化了将应用程序指标导出到各种监控系统（如 Prometheus, Graphite, Datadog 等）的过程。它提供了一套统一的 API，让开发者能够以标准化的方式收集指标，而无需关心底层监控系统的具体实现。 Micrometer 提供了许多默认的指标，涵盖了 JVM 内存使用情况、CPU 使用情况、线程池状态、HTTP 请求响应时间等等。这些指标对于监控应用程序的整体健康状况非常有帮助。 然而，默认指标通常只能提供一个通用的视角，它们可能无法满足所有应用程序的特定需求。例如： 业务逻辑相关的指标： 默认 …