Guava Cache是一款非常优秀的本地缓存框架。

这篇文章，我们聊聊如何使用 Guava Cache 异步刷新技巧带飞系统性能 。

1 经典配置

Guava Cache 的数据结构跟 JDK1.7 的 ConcurrentHashMap 类似，提供了基于时间、容量、引用三种回收策略，以及自动加载、访问统计等功能。

大家好，我是勇哥。

今天，我决定正式运营自己的知识星球 ：勇哥的Java训练营 ，一个直播、服务型的知识星球。

1 星球定位

知识星球是一个私密交流圈子，主要用途是知识创作者连接铁杆读者/粉丝。相比于微信群，知识星球易于内容沉淀、信息管理更高效。

1 术语定义

1 逻辑表

水平拆分的数据库（表）的相同逻辑和数据结构表的总称。例：订单数据根据主键尾数拆分为10张表，分别是t_order_0到t_order_9，他们的逻辑表名为t_order。

2 真实表

在分片的数据库中真实存在的物理表。即上个示例中的t_order_0到t_order_9。

3 数据节点

数据分片的最小单元。由数据源名称和数据表组成，例：ds_0.t_order_0。

1 前言

数据分片流程由SQL解析 => 执行器优化 => SQL路由 => SQL改写 => SQL执行 => 结果归并的流程组成。

1 SQL解析

分为词法解析和语法解析。 先通过词法解析器将SQL拆分为一个个不可再分的单词。再使用语法解析器对SQL进行理解，并最终提炼出解析上下文。 解析上下文包括表、选择项、排序项、分组项、聚合函数、分页信息、查询条件以及可能需要修改的占位符的标记。

Guava Cache 是非常强大的本地缓存工具，提供了非常简单 API 供开发者使用。

这篇文章，我们将详细介绍 Guava Cache 的基本用法、回收策略，刷新策略，实现原理、实战招式。

1 基本用法

1.1 依赖配置

<dependency>
     <groupId>com.google.guava</groupId>
     <artifactId>guava</artifactId>
     <version>31.0.1-jre</version>
</dependency>

这篇文章，我们聊聊消息队列中非常重要的最佳实践之一：消费幂等。

1 基础概念

消费幂等是指：当出现 RocketMQ 消费者对某条消息重复消费的情况时，重复消费的结果与消费一次的结果是相同的，并且多次消费并未对业务系统产生任何负面影响。

例如，在支付场景下，消费者消费扣款消息，对一笔订单执行扣款操作，扣款金额为100元。

这篇文章，我们聊聊如何设计一个 Redis 客户端 SDK 。

1 SDK 设计思路

SDK 的设计理念核心两点：

1. 提供精简的 API 供开发者使用，方便与用户接入；

2. 屏蔽三方依赖，用户只和对外 API 层交互 。

Apache Commons Pool 提供了通用对象池的实现，用于管理和复用对象，以提高系统的性能和资源利用率。

对象池是一种设计模式，它维护一组已经创建的对象，并在需要时将其提供给应用程序，而不是每次需要时都创建新的对象。

1 基础用法

1.1 添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
    <version>2.0</version>
</dependency>

在 Spring Boot 项目中，数据库连接池已经成为标配，然而，我曾经遇到过不少连接池异常导致业务错误的事故。很多经验丰富的工程师也可能不小心在这方面出现问题。

在这篇文章中，我们将探讨数据库连接池，深入解析其实现机制，以便更好地理解和规避潜在的风险。

1 为什么需要连接池

假如没有连接池，我们操作数据库的流程如下：

聊聊流式计算吧 , 那一段经历于我而言很精彩，很有趣，想把这段经历分享给大家。

1 背景介绍

2014年，我在艺龙旅行网促销团队负责红包系统。

彼时，促销大战如火如荼，优惠券计算服务也成为艺龙促销业务中最重要的服务之一。

而优惠券计算服务正是采用当时大名鼎鼎的流式计算框架 Storm。

流式计算是利用分布式的思想和方法，对海量“流”式数据进行实时处理的系统，它源自对海量数据**“时效”**价值上的挖掘诉求。