解决fasterxml中string字符串转对象json格式错误问题。springboot中jackson使用的包是fasterxml的。可以通过如下代码，将一个形如json格式string转为一个java对象：com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper mapper = new com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper();mapper.readValue(字符串, javabean.class);但是，当
格式一// 转换成objectJSONObject jo = JSON.parseObject(result); // 获取object中returnAddress字段; jo.getString("returnAddress"); 格式二格式三JSONArray detail = JSON.parseArray(result);for (int i=0; i<detail.si
背景IDEA 又搞黄色了！详解可替换为.values().stream()。检查信息：通知可以简化的流API调用链。它可以避免遍历集合时创建多余的临时对象。此检查替换了以下调用链：collection.stream().forEach() → collection.forEach()collection.stream().collect(toList/toSet/toCollection()) → new CollectionType<>(collection)collec
没有啥深入实践的理论派同学，在使用并发工具时，总是认为把HashMap改为ConcurrentHashMap，就完美解决并发了呀。或者使用写时复制的CopyOnWriteArrayList，性能更佳呀！技术言论虽然自由，但面对魔鬼面试官时，我们更在乎的是这些真的正确吗？诚然，JDK 并发工具是优秀的。但也是建立在使用者清楚其适用场景基础上，才能最大发挥并发性能。1 线程重用导致用户信息错乱生产环境中，有时获取到的用户信息是别人的。查看代码后，发现是使用了ThreadLocal缓存获取到的用户信息。T
Tomcat 无需任何三方框架，即可实现业务需要（必须有线程池）的运行 servlet 的容器，其线程模型并非不如 Netty！只是使用场景不同而已！
前言操作系统为了保护自身的稳定，会将内存空间划分为内核空间和用户空间。当我们需要通过 TCP 将数据发送出去时，在应用程序中实际上执行了将数据从用户空间拷贝至内核空间，再由内核进行实际的发送动作；而从 TCP 读取数据时则反过来，等待内核将数据准备好，再从内核空间拷贝至用户空间，应用数据才能处理。针对在两个阶段上不同的操作，Unix 定义了 5 种 IO 模型，分别是：阻塞式 IO非阻塞式...
鸡肋玩意，删除之后。Preferences->Editor->Inspections->Spring->Spring Core->Core->Field Injection warning
1 selectselect本质上是通过设置或检查存放fd标志位的数据结构进行下一步处理。这带来缺点：单个进程可监视的fd数量被限制，即能监听端口的数量有限单个进程所能打开的最大连接数有FD_SETSIZE宏定义，其大小是32个整数的大小（在32位的机器上，大小就是3232，同理64位机器上FD_SETSIZE为3264），当然我们可以对进行修改，然后重新编译内核，但是性能可能会受到影响，这需要进一步的测试一般该数和系统内存关系很大，具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-ma
1 核心接口及类fastJson 的泛型反序列化场景经常使用到 TypeReference，如下示例：public static void main(String[] args) { List<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("1"); list.add("2"); JSONObject o = new JSONObject(); o.put("k",list);
-markdown编辑器的上传图片窗口里面没有这个选择水印添加与否
1 消息过载场景假设Rabbitmq服务器有上万条未处理的消息，随便打开一个消费端，会造成巨量消息瞬间全部推送过来，然而我们单个客户端无法同时处理这么多数据。此时很有可能导致服务器崩溃，严重的可能导致线上的故障。还有一些其他的场景，比如说单个Pro一分钟产生了几百条数据，但是单个Con一分钟可能只能处理60条，这时Pro-Con不平衡的。通常Pro没办法做限制，所以Con就需要做一些限流措施，否则如果超出最大负载，可能导致Con性能下降，服务器卡顿甚至崩溃等一系列严重后果。因此，我们需要Con限流2
1 consumeFromWhere消费者从那个位置开始消费。CONSUME_FROM_LAST_OFFSET第一次启动从队列最后位置消费，后续再启动接着上次消费的进度开始消费CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET第一次启动从队列初始位置消费，后续再启动接着上次消费的进度开始消费CONSUME_FROM_TIMESTAMP第一次启动从指定时间点位置消费，后续再启动接着上次消费的进度开始消费2 allocateMessageQueueStrategy默认AllocateM
1 前言当我们使用Spring开发应用时，无需在程序中调用Spring的代码，就可使用Spring的功能特性。比如依赖注入、MVC，从而开发出高内聚低耦合的应用代码。我们自己也写代码，能够做到让其他工程师不调用我们的代码就可以使用我们的代码的功能特性吗？大多数开发者应该做不到吧！那么Spring是如何做到的？2 定义DIP是指一种特定的解耦（传统的依赖关系创建在高层次，而具体的策略设置则应用在低层模块）形式，使得高层模块不依赖于低层模块的实现细节，依赖关系被反转，从而使得低层模块依赖于高层模块的需求
1 简介1.1 定义不要存在多于一个导致类变更的原因。该原则备受争议，争议之处在于对职责的定义，什么是类的职责?怎么划分类的职责?1.2 特点一个类/接口/方法只负责一项职责。1.3 优点降低类的复杂度、提高类的可读性，提高系统的可维护性、降低变更引起的风险。2 代码实战2.1 鸟类案例最开始的 Bird 类测试类显然鸵鸟用翅膀飞是错误的!修改类实现以上的设计依旧很差，总不能一味堆砌 ifelse 添加鸟类，结合该业务逻辑，考虑分别实现类职责，即根据单一原则创建两
LMAX是一种新型零售金融交易平台，它能够以很低的延迟产生大量交易。这个系统是建立在JVM平台上，其核心是一个业务逻辑处理器，它能够在一个线程里每秒处理6百万订单。业务逻辑处理器完全是运行在内存中，使用事件源驱动方式。业务逻辑处理器的核心是Disruptor。Disruptor它是一个开源的并发框架，并获得2011 Duke’s 程序框架创新奖，能够在无锁的情况下实现网络的Queue并发操作。Disruptor是一个高性能的异步处理框架，或者可以认为是最快的消息框架（轻量的JMS），也可以认为是一个观察
背景由于一些zz行为，在开发的中途更改了本地的一些git信息设置。导致最终想提交代码时，Git 执行 git push 报错如下：remote: HTTP Basic: Access deniedfatal: Authentication failed for 'http://localhost/repo.git/'问题原因账号密码验证不通过，密码或者权限不对，导致 Git 操作失败。解决方案在本地仓库路径内输入：git config --system --unset credentia
1 QPS(Queries Per Second)每秒查询率，一台服务器每秒能够响应的查询次数。一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准，即每秒的响应请求数，即最大吞吐能力。2 TPS(Transactions Per Second)事务数/秒。一个事务指一个客户端向服务器发送请求，然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。辨明QPS和TPSTPS即每秒处理事务数，包括了用户请求服务器服务器自己的
1 引言哈夫曼（Huffman）编码算法是基于二叉树构建编码压缩结构的，它是数据压缩中经典的一种算法。算法根据文本字符出现的频率，重新对字符进行编码。因为为了缩短编码的长度，我们自然希望频率越高的词，编码越短，这样最终才能最大化压缩存储文本数据的空间。 假设现在我们要对下面这句歌词“we will we will r u”进行压缩。我们可以想象，如果是使用ASCII码对这句话编码结果则为：119 101 32 119 105 108 108 32 119 101 32 119 105 108 108
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1 github官网平台操作打开自己的仓库，进入code点击Pull request创建选择base repository，选择head repository，点击Create pull request填写创建信息。点击Merge pull request 合并从源fork来的代码。2 git命令行操作确定是否建立主repo远程源git remote -v如果里面只能看到你自己的两个源(fetch 和 push)，那就需要添加主repo的源git remote ad
一个 Deployment 控制器为 Pods 和 ReplicaSets 提供声明式的更新能力。你负责描述 Deployment 中的 目标状态，而 Deployment 控制器以受控速率更改实
1 前言Spark平台推出至今已经地带到2.4.x版本，很多地方都有了重要的更新，加入了很多新的东西。但是在协同过滤这一块却一直以来都只有ALS一种算法。同样是大规模计算平台，Hadoop中的机器学习算法库Mahout就集成了多种推荐算法，不但有user-cf和item-cf这种经典算法，还有KNN、SVD，Slope one这些，可谓随意挑选，简繁由君。我们知道得是，推荐系统这个应用本身...
1 什么是JVM的“无关性”？Java具有平台无关性,也就是任何操作系统都能运行Java代码.之所以能实现这一点,是因为Java运行在虚拟机之上,不同的操作系统都拥有各自的Java虚拟机,因此Java能实现”一次编写,处处运行”.而JVM不仅具有平台无关性,还具有语言无关性.平台无关性是指不同操作系统都有各自的JVM语言无关性是指Java虚拟机能运行除Java以外的代码!这听起来非常惊人,但J
打开终端，输入：/usr/libexec/java_home -V
NodeSelectorSlot首先，链中第一个处理节点是 NodeSelectorSlot。// key 是 context name, value 是 DefaultNode 实例private volatile Map<String, DefaultNode> map = new HashMap<String, De
1 生产者1.1 发送消息注意事项1 Tags的使用一个应用尽可能用一个Topic，而消息子类型则可以用tags来标识。tags可由应用自行设置，只有生产者在发送消息设置了tags，消费方在订阅消息时才可以利用tags通过broker做消息过滤：message.setTags("TagA");2 Keys的使用每个消息在业务层面的唯一标识码要设置到keys字段，方便日后定位消息丢失问题。
一、基本概念：地址重定位1.1 需要了解的内容程序装载到内存才可以运行通常，程序可以执行文件格式保存在磁盘上多道程序设计模型允许多个程序同时进入内存每个进程有自己的地址空间一个进程执行时不能访问另一个进程的地址空间进程不能执行不合适的操作1.2 要解决的问题说明：在左边的单处理器系统中，如果一个进程想要运行，那么必须将进程地址空间装载到物理内存中才可以运行。而右边的是多处理器系统中有多个进程需要进入物理内存执行，这里要解决的问题就是，如何将进程地址空间合理的装载到物
点击上方“JavaEdge”，关注公众号设为“星标”，好文章不错过！面试题锁被自动释放导致的重复逻辑执行了，你将如何发现和解决这问题？讲解锁释放和重复执行问题锁建议使用synchro...
点击上方“JavaEdge”，关注公众号设为“星标”，好文章不错过！1 当反射遇见方法重载重载grade方法，入参分别为int、Integer。若不通过反射这种高级编程方式，选用哪个...
安装Oh my zsh安装方法有两种，可以使用curl或wget，看自己环境或喜好：# curl 安装方式sh -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/robbyrussell/oh-my-zsh/master/tools/install.sh)"# wget 安装方式sh -c "$(wget https://raw.githubusercontent.com/robbyrussell/oh-my-zsh/master/tools/
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