1.Google限速神器——RateLimiter分享
2.Java学习资源
3.浅析本地缓存技术 - Guava Cache | 京东物流技术团队
4.详解布隆过滤器的码下原理和实现
5.Java8新特性-Optional类

Google限速神器——RateLimiter分享

       在微服务架构中，限流组件是码下不可或缺的要素，它控制着同一时间访问服务的码下并发量，对于系统稳定至关重要。码下Google的码下guava库提供了一款名为RateLimiter的限流工具。它与Semaphore不同，码下补码转换为源码Semaphore侧重于并发访问的码下数量限制，而RateLimiter则是码下通过设置许可证速率来限制访问速率。默认情况下，码下许可证按照预设速率平稳分配，码下保证系统的码下稳定运行。

       RateLimiter是码下计步赚钱源码线程安全的，但不保证公平性。码下虽然它没有直接的码下构造方法，但可以通过RateLimiter.create静态方法创建实例。码下使用环境要求JDK以上，这可能限制了其在某些场景中的实际应用。RateLimiter的实现机制基于stopwatch，通过调整阻塞时长来实现速率控制。

       一个简单的示例展示了如何限制线程执行速率，比如将每秒执行次数限制为2次。通过代码演示，我们观察到无论运行次数多少，zigbee无线定位源码线程执行间隔始终为ms，这是ms除以速率的结果。这表明RateLimiter能够有效控制执行速率。

       尽管RateLimiter可能不适用于所有生产环境，因其对JDK版本的高要求和可能的实验性质，但在学习和研究中，它提供了宝贵的资源。作为学习工具，RateLimiter的源码提供了深入理解限流原理的机会。然而，实际应用时需要权衡其限制和潜在风险。网站源码表格今天的内容到此为止，期待你对限流组件有更深的理解。晚安！

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       sandbox中的项目无法直接通过maven进行依赖，必须通过svn下载源码，部署到本地maven仓库中。例如对于sandbox中的classscan项目：

       # 项目地址：commons.apache.org/sand...

       svn checkout ewRedisBitSet(store*redis.Client,keystring,bitsuint)*redisBitSet{ return&redisBitSet{ store:store,key:key,bits:bits,}}

       到这里位数组操作就全部实现了，接下来看下如何通过 k 个散列函数计算出 k 个位点

       k 次散列计算出 k 个位点

//k次散列计算出k个offsetfunc(f*Filter)getLocations(data[]byte)[]uint{ //创建指定容量的切片locations:=make([]uint,maps)//maps表示k值,作者定义为了常量:fori:=uint(0);i<maps;i++{ //哈希计算,使用的是"MurmurHash3"算法,并每次追加一个固定的i字节进行计算hashValue:=hash.Hash(append(data,byte(i)))//取下标offsetlocations[i]=uint(hashValue%uint(f.bits))}returnlocations}

       插入与查询

       添加与查询实现就非常简单了，组合一下上面的函数就行。

//添加元素func(f*Filter)Add(data[]byte)error{ locations:=f.getLocations(data)returnf.bitSet.set(locations)}//检查是否存在func(f*Filter)Exists(data[]byte)(bool,error){ locations:=f.getLocations(data)isSet,err:=f.bitSet.check(locations)iferr!=nil{ returnfalse,err}if!isSet{ returnfalse,nil}returntrue,nil}改进建议

       整体实现非常简洁高效，那么有没有改进的discuz主页源码修改空间呢？

       个人认为还是有的，上面提到过自动计算最优 m 与 k 的数学公式，如果创建参数改为：

       预期总数量expectedInsertions

       期望误差falseProbability

       就更好了，虽然作者注释里特别提到了误差说明，但是实际上作为很多开发者对位数组长度并不敏感，无法直观知道 bits 传多少预期误差会是多少。

//NewcreateaFilter,storeisthebackedredis,keyisthekeyforthebloomfilter,//bitsishowmanybitswillbeused,mapsishowmanyhashesforeachaddition.//bestpractices://elements-meanshowmanyactualelements//whenmaps=,formula:0.7*(bits/maps),bits=*elements,theerrorrateis0.<1e-4//fordetailederrorratetable,see/zeromicro/go-zero

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Java8新特性-Optional类

       在Java应用开发中，避免NPE问题一直是开发者面临的一大挑战。Guava项目通过引入Optional类，为解决这一问题提供了全新的思路。Optional类作为Java 8的一部分，旨在优雅地解决NPE问题，促进代码简洁性和可读性。

       Optional类是Java中用于表示可能不存在的值的容器类，它用`value`变量存储实际值，或仅存储`null`，以表示值不存在。相比使用`null`来表示无值状态，Optional更精确地描述了值的有无，有效避免了空指针异常，并鼓励了函数式编程风格的实现。

       基本使用示例展示了如何获取用户所在地方的编号。引入Optional后，只需在最后执行一次空值判断，极大简化了代码结构，同时提供了`orElse`、`orElseGet`、`orElseThrow`等方法，为处理空值提供了灵活的解决方案。调用Optional的`toString()`方法时，若值为空，则返回`"Optional.empty"`，避免了直接抛出空指针异常。

       Optional类提供了丰富的API以进行数据操作。通过`map`、`filter`、`flatMap`等方法，开发者可以对包装对象进行转换和过滤，确保操作的安全性。这些方法在处理值存在性的同时，保持了代码的简洁性和功能性。

       获取值时，Optional提供了多种方法，每种方法依据需求不同而设计，确保了在确保代码安全的同时，提供了灵活的访问方式。

       深入Optional的源码分析，探究了构造方法、实例方法、空值判断、数据处理和数据获取等关键部分，展示了Optional如何在内部结构和功能上实现其独特设计，从而在Java生态系统中扮演了关键角色。通过其高效的API和清晰的设计，Optional类不仅简化了代码实现，还提升了开发者的编程体验，是现代Java应用开发中不可或缺的工具。