springcloud 整合OAuth2社交登录

OAuth2.0是一种开放标准，允许用户授权第三方应用访问其在其他服务提供商上的信息，而无需提供用户名和密码。它定义了四种授权模式：授权码模式、简化模式、密码模式和客户端模式。接入社交平台（如微博）时，首先引导用户到授权页面，获取授权码后通过该码换取Access Token。使用Access Token可以调用API获取用户信息。在代码实现中，通过HTTP请求交换code与Access Token，并根据是否首次登录决定是注册还是更新用户信息。整个过程强调安全性，避免直接暴露敏感信息给用户或第三方。此外，为确保安全，使用如Shiro等拦截器控制未验证用户的访问权限。

Java8 CompletableFuture异步编程

CompletableFuture是Java 8引入的一个强大的异步编程工具，它实现了Future和CompletionStage接口，提供了丰富的API来简化异步操作。与传统的Future相比，CompletableFuture支持非阻塞的回调机制，允许通过观察者模式在计算结果完成时立即通知监听者，避免了轮询或阻塞主线程的问题。该类提供了一系列方法用于创建异步任务（如runAsync、supplyAsync）、处理任务完成后的结果（如whenComplete、handle）、以及组合多个异步任务（如thenCombine、applyToEither）。此外，CompletableFuture还支持多任务组合操作（如allOf等待所有任务完成, anyOf只要有一个任务完成），使得复杂的异步流程控制变得更加简单直观。示例代码展示了如何使用这些方法进行异步任务的创建、结果处理及任务间的协调。

Java多线程实现的四种方式

本文介绍了Java中四种实现多线程的方法：1）继承Thread类并重写run方法；2）实现Runnable接口，通过其实例对象作为Thread构造函数的参数；3）使用Callable与FutureTask结合创建线程，这种方式支持获取执行结果；4）利用线程池创建线程，此法能有效管理资源，保持性能稳定。每种方式都附有示例代码说明其实现细节。其中，前两种方式不支持直接从线程中获取返回值，而Callable和FutureTask则提供了这一功能。最后强调了线程池在资源管理和性能优化方面的优势。

SpringCache

Spring从3.1版本开始引入了`Cache`和`CacheManager`接口来统一不同缓存技术，并支持JCache(JSR-107)注解以简化开发。`Cache`接口的实现包括`RedisCache`、`EhCacheCache`等。每次调用需要缓存的方法时，Spring会检查该方法是否已执行过，若存在结果则直接返回缓存中的数据；否则执行方法并将结果缓存后返回。 使用步骤如下： 1. 添加依赖：`spring-boot-starter-cache`。 2. 在配置文件中指定缓存类型（如Redis）及过期时间。 3. 编写配置类设置缓存序列化方式及其他属性。 4. 通过`@EnableCaching`启用缓存功能。 Spring Cache提供了多个注解如`@Cacheable`用于定义缓存、`@CachePut`更新缓存、`@CacheEvict`清除缓存等。此外，`@Caching`可以组合多种缓存操作。对于缓存问题，如穿透、击穿和雪崩，Spring提供了相应解决方案，例如缓存空值、加锁以及随机过期时间策略。针对读多写少且一致性要求不高的场景，Spring Cache是一个很好的选择。

分布式锁Redisson

Redisson是一个基于Redis的Java内存数据网格，提供了一系列分布式Java对象和服务，如集合、锁、原子数等。它简化了Redis的使用，并支持分离关注点，使开发者能更专注于业务逻辑。通过简单的配置即可使用Redisson，例如通过Maven导入依赖并进行基本配置。Redisson提供的可重入锁（Reentrant Lock）和读写锁（ReadWriteLock）支持分布式环境下的并发控制，而信号量（Semaphore）则用于控制对资源的访问次数。此外，闭锁（CountDownLatch）帮助协调多个线程的操作。对于缓存与数据库一致性问题，Redisson建议采用设置缓存过期时间或利用分布式锁来解决潜在的数据不一致问题。总之，Redisson为构建高性能、高可用性的分布式系统提供了强大的工具集。

本地缓存与分布式缓存

本文介绍了服务端编程中缓存技术的基本概念及其在提高数据访问速度和程序性能方面的作用，重点讨论了本地缓存与分布式缓存两种主要形式。本地缓存通过将数据存储于同一进程内来加快访问速度，但存在内存占用大、集群间同步复杂及重启后数据丢失的问题；而分布式缓存如Redis或Memcached则部署为独立服务，支持更大规模的数据存储及更复杂的操作（如Redis提供的多种数据结构），同时具备良好的可扩展性和高可用性，但在网络延迟上略逊一筹。两者各有优劣，适用于不同的应用场景。

Redis分布式锁基本原理

高并发下缓存失效问题:缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿

本文介绍了三种常见的缓存问题及其解决方案。**缓存穿透**是指请求的数据在缓存和数据库中均不存在，可通过缓存空对象、设置短暂过期时间或使用布隆过滤器等方法解决。**缓存雪崩**发生在大量缓存数据同时失效时，导致数据库压力剧增，建议通过随机化过期时间、分布式部署热点数据等方式预防，并采用降级、熔断策略应对突发情况。**缓存击穿**特指高并发下访问某一未缓存但存在于数据库中的热点数据，可利用永久缓存热点数据、加互斥锁（如Redis的SETNX）等手段缓解。这些措施有助于提高系统稳定性和响应速度。

Elasticsearch：springboot整合high-level-client及使用

本文介绍了如何在SpringBoot项目中整合Elasticsearch的high-level REST客户端。首先，需要在`pom.xml`文件中添加与Elasticsearch版本相匹配的依赖，并通过配置属性指定版本。接着，创建一个配置类`GuliESConfig`来初始化`RestHighLevelClient`实例。文章还提供了两个示例：一个是使用`IndexRequest`保存数据到Elasticsearch，另一个是通过`SearchRequest`和DSL查询语言从Elasticsearch检索数据并执行聚合分析。这些操作展示了如何设置索引请求、构建查询条件以及处理返回的结果。

Elasticsearch安装ik分词器(docker)以及自定义词库

本文介绍了Elasticsearch中分词器（tokenizer）的作用及如何安装和使用中文分词器IK Analyzer。分词器用于将文本分割成独立的词元（tokens），并记录其位置和偏移量。Elasticsearch自带多种分词器，但默认的Standard Analyzer对中文支持不佳，因此需要安装专门针对中文的IK分词器。文章详细说明了通过Docker环境安装IK分词器的步骤，包括查看Elasticsearch版本、下载对应版本的IK分词器、解压安装以及设置文件权限等，并展示了如何使用IK分词器进行中文文本分析。此外，还介绍了如何自定义IK分词器的词库配置文件以添加自定义词汇，并通过重启Elasticsearch使更改生效。最后，文章提到了如何利用Nginx来托管自定义的分词文件。