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Java 模拟死锁以及如何避免死锁

2024-02-29T22:30:00+08:00

模拟死锁死锁是多线程编程中常见的问题，它发生在两个或多个线程相互等待对方释放资源的情况下。以下是一个简单的Java死锁模拟示例：public class DeadlockExample { public static void main(String[] args) { // 创建两个共享资源 final Object resource1 = new Object(); final Object resource2 = new Object(); // 线程1尝试获取资源1，然后资源2 Thread thread1 = new Thread(() -> { synchronized (resource1) { System.out.println("Thread 1: Locked resource 1"); try { // 为了增加死锁的可能性，线程1休眠一段时间 Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } synchronized (resource2) { System.out.println("Thread 1: Locked resource 2"); } } }); // 线程2尝试获取资源2，然后资源1 Thread thread2 = new Thread(() -> { synchronized (resource2) { System.out.println("Thread 2: Locked resource 2"); try { // 为了增加死锁的可能性，线程2休眠一段时间 Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } synchronized (resource1) { System.out.println("Thread 2: Locked resource 1"); } } }); // 启动线程1和线程2 thread1.start(); thread2.start(); } }在这个例子中，两个线程分别尝试获取两个共享资源，但它们的获取顺序相反。如果这两个线程在不同的时刻开始执行，可能不会发生死锁，但如果它们同时开始执行，就有可能因为资源争夺而导致死锁。如何避免死锁避免死锁是多线程编程中非常重要的一个方面，以下是一些常见的避免死锁的策略：锁的顺序：定义一个全局的锁获取顺序，然后在所有线程中都按照相同的顺序获取锁。这样可以避免不同线程以不同的顺序获取锁而导致死锁。锁的超时机制：在获取锁的时候，设置一个超时机制。如果某个线程在一定时间内无法获取到所需的锁，就释放已经获取的锁，并重新尝试获取锁，或者执行其他逻辑来避免死锁。使用 tryLock() 方法：在Java中，Lock 接口提供了 tryLock() 方法，它可以尝试获取锁，但不会一直等待。通过使用这个方法，你可以在获取锁失败时执行一些逻辑，而不是一直等待锁。锁的粒度：设计时考虑锁的粒度。如果锁的范围太大，竞争会增加，容易导致死锁。将锁的范围缩小到最小必要范围，可以减少死锁的概率。使用事务：在数据库操作中，使用事务可以避免某些类型的死锁。数据库事务通常会自动处理资源的锁定和释放。死锁检测和处理：一些系统提供死锁检测机制，可以检测到死锁的发生，并采取一些措施，例如自动释放锁或终止某些线程。避免循环等待：设定一个全局的资源获取顺序，并要求所有线程按照相同的顺序获取资源，以避免循环等待的情况。使用高级同步工具：Java提供了一些高级的同步工具，如 java.util.concurrent 包中的 ReentrantLock、Semaphore 等，它们提供更灵活的控制和避免死锁的机制。避免死锁是一个复杂的问题，需要在设计和实现阶段考虑。以上策略可以根据具体情况进行选择和组合，以提高多线程程序的稳定性。

Jpa 持久层中使用自定义对象接收数据

2023-05-12T16:32:00+08:00

在 JPA 持久层中，可以自定义接收数据的对象。这通常用于查询操作，其中查询结果不完全匹配现有的实体类，或者需要仅返回某些字段的结果。以下示例，展示如何在 JPA 持久层中自定义接收数据的对象假设有一个名为 Person 的实体类，包含 id、name 和 age 字段：@Entity @Table(name = "person") public class Person { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; private String name; private int age; // 省略构造函数、getter 和 setter 方法 }现在我们只想查询人员的姓名和年龄，并将结果封装到自定义的数据对象 PersonInfo 中：public class PersonInfo { private String name; private int age; // 省略构造函数、getter 和 setter 方法 }第一种方式@Repository public class PersonRepository { @PersistenceContext private EntityManager entityManager; public List getPersonInfo() { String query = "SELECT new com.example.PersonInfo(p.name, p.age) FROM Person p"; TypedQuery typedQuery = entityManager.createQuery(query, PersonInfo.class); return typedQuery.getResultList(); } }在上面的代码中，我们使用 SELECT new 关键字创建了一个 PersonInfo 对象，并将查询结果映射到该对象。通过使用构造函数，可以选择性地指定要接收的字段。第二种方式使用 Spring Data JPA 的 Repository 接口@Repository public interface PersonRepository extends JpaRepository { @Query("SELECT new com.example.PersonInfo(p.name, p.age) FROM Person p") List getPersonInfo(); }在上面的示例中，我们使用了 @Query 注解，并指定了一个自定义的查询语句。在查询语句中，我们使用了 new 关键字创建了一个 PersonInfo 对象，并将查询结果映射到该对象。注意点在查询语句中，com.example.PersonInfo 是 PersonInfo 类的完全限定名，确保使用正确的包名，确保创建了对应的构造方法。

Java 开发之 BigDecimal 用法细节详解

2022-12-01T10:03:00+08:00

一、BigDecimal 概述 Java 在 java.math 包中提供的 API 类 BigDecimal，用来对超过 16 位有效位的数进行精确的运算。双精度浮点型变量 double 可以处理 16 位有效数，但在实际应用中，可能需要对更大或者更小的数进行运算和处理。一般情况下，对于那些不需要准确计算精度的数字，我们可以直接使用 Float 和 Double 处理，但是 Double.valueOf(String) 和 Float.valueOf(String) 会丢失精度。所以开发中，如果我们需要精确计算的结果，则必须使用 BigDecimal 类来操作。BigDecimal所创建的是对象，故我们不能使用传统的 +、-、*、/ 等算术运算符直接对其对象进行数学运算，而必须调用其相对应的方法。方法中的参数也必须是 BigDecimal 的对象。构造器是类的特殊方法，专门用来创建对象，特别是带有参数的对象。二、BigDecimal 常用构造函数2.1、常用构造函数// 创建一个具有参数所指定整数值的对象 BigDecimal(int) // 创建一个具有参数所指定双精度值的对象 BigDecimal(double) // 创建一个具有参数所指定长整数值的对象 BigDecimal(long) // 创建一个具有参数所指定以字符串表示的数值的对象 BigDecimal(String)2.2、使用问题分析使用示例：BigDecimal a =new BigDecimal(0.1); System.out.println("a values is:"+a); System.out.println("====================="); BigDecimal b =new BigDecimal("0.1"); System.out.println("b values is:"+b);结果示例：a values is:0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625 ===================== b values is:0.1原因分析：1）参数类型为 double 的构造方法的结果有一定的不可预知性。有人可能认为在 Java 中写入 newBigDecimal(0.1) 所创建的 BigDecimal 正好等于 0.1（非标度值 1，其标度为 1），但是它实际上等于 0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625。这是因为 0.1 无法准确地表示为 double（或者说对于该情况，不能表示为任何有限长度的二进制小数）。这样，传入到构造方法的值不会正好等于 0.1（虽然表面上等于该值）。2）String 构造方法是完全可预知的：写入 newBigDecimal(“0.1”) 将创建一个 BigDecimal，它正好等于预期的 0.1。因此，比较而言，通常建议优先使用String构造方法。3）当 double 必须用作 BigDecimal 的源时，请注意，此构造方法提供了一个准确转换；它不提供与以下操作相同的结果：先使用 Double.toString(double) 方法，然后使用 BigDecimal(String) 构造方法，将 double 转换为 String。要获取该结果，请使用 static valueOf(double) 方法。三、BigDecimal 常用方法详解3.1、常用方法// BigDecimal 对象中的值相加，返回 BigDecimal 对象 add(BigDecimal) // BigDecimal 对象中的值相减，返回 BigDecimal 对象 subtract(BigDecimal) // BigDecimal 对象中的值相乘，返回 BigDecimal 对象 multiply(BigDecimal) // BigDecimal 对象中的值相除，返回 BigDecimal 对象 divide(BigDecimal) // 将 BigDecimal 对象中的值转换成字符串 toString() // 将 BigDecimal 对象中的值转换成双精度数 doubleValue() // 将 BigDecimal 对象中的值转换成单精度数 floatValue() // 将 BigDecimal 对象中的值转换成长整数 longValue() // 将 BigDecimal 对象中的值转换成整数 intValue()3.2、BigDecimal大小比较java 中对 BigDecimal 比较大小一般用的是 bigdemical 的 compareTo 方法int a = bigdemical.compareTo(bigdemical2)返回结果分析：a = -1,表示bigdemical小于bigdemical2； a = 0,表示bigdemical等于bigdemical2； a = 1,表示bigdemical大于bigdemical2；举例：a大于等于bnew bigdemica(a).compareTo(new bigdemical(b)) >= 0四、BigDecimal 格式化由于 NumberFormat 类的 format() 方法可以使用 BigDecimal 对象作为其参数，可以利用 BigDecimal 对超出 16 位有效数字的货币值，百分值，以及一般数值进行格式化控制。以利用 BigDecimal 对货币和百分比格式化为例。首先，创建 BigDecimal 对象，进行 BigDecimal 的算术运算后，分别建立对货币和百分比格式化的引用，最后利用 BigDecimal 对象作为 format() 方法的参数，输出其格式化的货币值和百分比。NumberFormat currency = NumberFormat.getCurrencyInstance(); //建立货币格式化引用 NumberFormat percent = NumberFormat.getPercentInstance(); //建立百分比格式化引用 percent.setMaximumFractionDigits(3); //百分比小数点最多3位 BigDecimal loanAmount = new BigDecimal("15000.48"); //贷款金额 BigDecimal interestRate = new BigDecimal("0.008"); //利率 BigDecimal interest = loanAmount.multiply(interestRate); //相乘 System.out.println("贷款金额:\t" + currency.format(loanAmount)); System.out.println("利率:\t" + percent.format(interestRate)); System.out.println("利息:\t" + currency.format(interest)); 结果：贷款金额: ￥15,000.48 利率: 0.8% 利息: ￥120.00BigDecimal 格式化保留两位小数，不足则补 0：public class NumberFormat { public static void main(String[] s){ System.out.println(formatToNumber(new BigDecimal("3.435"))); System.out.println(formatToNumber(new BigDecimal(0))); System.out.println(formatToNumber(new BigDecimal("0.00"))); System.out.println(formatToNumber(new BigDecimal("0.001"))); System.out.println(formatToNumber(new BigDecimal("0.006"))); System.out.println(formatToNumber(new BigDecimal("0.206"))); } /** * @desc 1.0~1之间的BigDecimal小数，格式化后失去前面的0,则前面直接加上0。 * 2.传入的参数等于0，则直接返回字符串"0.00" * 3.大于1的小数，直接格式化返回字符串 * @param obj传入的小数 * @return */ public static String formatToNumber(BigDecimal obj) { DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.00"); if(obj.compareTo(BigDecimal.ZERO)==0) { return "0.00"; }else if(obj.compareTo(BigDecimal.ZERO)>0&&obj.compareTo(new BigDecimal(1))<0){ return "0"+df.format(obj).toString(); }else { return df.format(obj).toString(); } } }结果为：3.44 0.00 0.00 0.00 0.01 0.21五、BigDecimal常见异常5.1、除法的时候出现异常java.lang.ArithmeticException: Non-terminating decimal expansion; no exact representable decimal result原因分析：通过BigDecimal的divide方法进行除法时当不整除，出现无限循环小数时，就会抛异常：java.lang.ArithmeticException: Non-terminating decimal expansion; no exact representable decimal result.解决方法：divide 方法设置精确的小数点，如：divide(xxxxx,2)六、BigDecimal总结6.1、总结在需要精确的小数计算时再使用 BigDecimal，BigDecimal 的性能比 double 和 float 差，在处理庞大，复杂的运算时尤为明显。故一般精度的计算没必要使用 BigDecimal。尽量使用参数类型为 String 的构造函数。BigDecimal 都是不可变的（immutable）的，在进行每一次四则运算时，都会产生一个新的对象，所以在做加减乘除运算时要记得要保存操作后的值。6.2、工具类推荐package com.vivo.ars.util; import java.math.BigDecimal; /** * 用于高精确处理常用的数学运算 */ public class ArithmeticUtils { //默认除法运算精度 private static final int DEF_DIV_SCALE = 10; /** * 提供精确的加法运算 * * @param v1 被加数 * @param v2 加数 * @return 两个参数的和 */ public static double add(double v1, double v2) { BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1)); BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2)); return b1.add(b2).doubleValue(); } /** * 提供精确的加法运算 * * @param v1 被加数 * @param v2 加数 * @return 两个参数的和 */ public static BigDecimal add(String v1, String v2) { BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1); BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2); return b1.add(b2); } /** * 提供精确的加法运算 * * @param v1 被加数 * @param v2 加数 * @param scale 保留scale 位小数 * @return 两个参数的和 */ public static String add(String v1, String v2, int scale) { if (scale < 0) { throw new IllegalArgumentException( "The scale must be a positive integer or zero"); } BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1); BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2); return b1.add(b2).setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString(); } /** * 提供精确的减法运算 * * @param v1 被减数 * @param v2 减数 * @return 两个参数的差 */ public static double sub(double v1, double v2) { BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1)); BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2)); return b1.subtract(b2).doubleValue(); } /** * 提供精确的减法运算。 * * @param v1 被减数 * @param v2 减数 * @return 两个参数的差 */ public static BigDecimal sub(String v1, String v2) { BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1); BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2); return b1.subtract(b2); } /** * 提供精确的减法运算 * * @param v1 被减数 * @param v2 减数 * @param scale 保留scale 位小数 * @return 两个参数的差 */ public static String sub(String v1, String v2, int scale) { if (scale < 0) { throw new IllegalArgumentException( "The scale must be a positive integer or zero"); } BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1); BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2); return b1.subtract(b2).setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString(); } /** * 提供精确的乘法运算 * * @param v1 被乘数 * @param v2 乘数 * @return 两个参数的积 */ public static double mul(double v1, double v2) { BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1)); BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2)); return b1.multiply(b2).doubleValue(); } /** * 提供精确的乘法运算 * * @param v1 被乘数 * @param v2 乘数 * @return 两个参数的积 */ public static BigDecimal mul(String v1, String v2) { BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1); BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2); return b1.multiply(b2); } /** * 提供精确的乘法运算 * * @param v1 被乘数 * @param v2 乘数 * @param scale 保留scale 位小数 * @return 两个参数的积 */ public static double mul(double v1, double v2, int scale) { BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1)); BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2)); return round(b1.multiply(b2).doubleValue(), scale); } /** * 提供精确的乘法运算 * * @param v1 被乘数 * @param v2 乘数 * @param scale 保留scale 位小数 * @return 两个参数的积 */ public static String mul(String v1, String v2, int scale) { if (scale < 0) { throw new IllegalArgumentException( "The scale must be a positive integer or zero"); } BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1); BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2); return b1.multiply(b2).setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString(); } /** * 提供（相对）精确的除法运算，当发生除不尽的情况时，精确到 * 小数点以后10位，以后的数字四舍五入 * * @param v1 被除数 * @param v2 除数 * @return 两个参数的商 */ public static double div(double v1, double v2) { return div(v1, v2, DEF_DIV_SCALE); } /** * 提供（相对）精确的除法运算。当发生除不尽的情况时，由scale参数指 * 定精度，以后的数字四舍五入 * * @param v1 被除数 * @param v2 除数 * @param scale 表示表示需要精确到小数点以后几位。 * @return 两个参数的商 */ public static double div(double v1, double v2, int scale) { if (scale < 0) { throw new IllegalArgumentException("The scale must be a positive integer or zero"); } BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1)); BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2)); return b1.divide(b2, scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue(); } /** * 提供（相对）精确的除法运算。当发生除不尽的情况时，由scale参数指 * 定精度，以后的数字四舍五入 * * @param v1 被除数 * @param v2 除数 * @param scale 表示需要精确到小数点以后几位 * @return 两个参数的商 */ public static String div(String v1, String v2, int scale) { if (scale < 0) { throw new IllegalArgumentException("The scale must be a positive integer or zero"); } BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1); BigDecimal b2 = new BigDecimal(v1); return b1.divide(b2, scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString(); } /** * 提供精确的小数位四舍五入处理 * * @param v 需要四舍五入的数字 * @param scale 小数点后保留几位 * @return 四舍五入后的结果 */ public static double round(double v, int scale) { if (scale < 0) { throw new IllegalArgumentException("The scale must be a positive integer or zero"); } BigDecimal b = new BigDecimal(Double.toString(v)); return b.setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue(); } /** * 提供精确的小数位四舍五入处理 * * @param v 需要四舍五入的数字 * @param scale 小数点后保留几位 * @return 四舍五入后的结果 */ public static String round(String v, int scale) { if (scale < 0) { throw new IllegalArgumentException( "The scale must be a positive integer or zero"); } BigDecimal b = new BigDecimal(v); return b.setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString(); } /** * 取余数 * * @param v1 被除数 * @param v2 除数 * @param scale 小数点后保留几位 * @return 余数 */ public static String remainder(String v1, String v2, int scale) { if (scale < 0) { throw new IllegalArgumentException( "The scale must be a positive integer or zero"); } BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1); BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2); return b1.remainder(b2).setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString(); } /** * 取余数 BigDecimal * * @param v1 被除数 * @param v2 除数 * @param scale 小数点后保留几位 * @return 余数 */ public static BigDecimal remainder(BigDecimal v1, BigDecimal v2, int scale) { if (scale < 0) { throw new IllegalArgumentException( "The scale must be a positive integer or zero"); } return v1.remainder(v2).setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP); } /** * 比较大小 * * @param v1 被比较数 * @param v2 比较数 * @return 如果v1 大于v2 则返回true 否则false */ public static boolean compare(String v1, String v2) { BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1); BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2); int bj = b1.compareTo(b2); boolean res; if (bj > 0) res = true; else res = false; return res; } }原文地址：https://www.cnblogs.com/zhangyinhua/p/11545305.html

Spring boot 使用 logback 自定义日志脱敏教程

2022-07-15T15:31:00+08:00

前言在我们书写代码的时候，会书写许多日志代码，但是有些敏感数据是需要进行安全脱敏处理的。对于日志脱敏的方式有很多，常见的有① 使用 conversionRule 标签，继承 MessageConverter② 书写一个脱敏工具类，在打印日志的时候对特定特字段进行脱敏返回两种方式各有优缺点：第一种方式需要修改代码，不符合开闭原则。第二种方式，需要在日志方法的参数进行脱敏，对原生日志有入侵行为。自定义脱敏组件（slf4j + logback）一个项目在书写了很多打印日志的代码，但是后面有了脱敏需求，如果我们去手动改动代码，会花费大量时间。如果引入本组件，完成配置即可轻松完成脱敏。（仅需三步可轻松配置）一、自定义脱敏组件 - 脱敏效果演示二、自定义脱敏组件 - 使用方式1、引入Jar包依赖前提是你将Jar包打入本地仓库，Jar包地址见后文。 pers.liuchengyin logback-desensitization 1.0.0 2、替换日志文件配置类(logback.xml)日志打印方式都只需要替换成脱敏的类即可，如果你的业务不需要，则无需替换。① ConsoleAppender - 控制台脱敏// 原类 ch.qos.logback.core.ConsoleAppender // 替换类 pers.liuchengyin.logbackadvice.LcyConsoleAppender② RollingFileAppender - 滚动文件// 原类 ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender // 替换类 pers.liuchengyin.logbackadvice.LcyRollingFileAppender③ FileAppender - 文件// 原类 ch.qos.logback.core.FileAppender // 替换类 pers.liuchengyin.logbackadvice.LcyFileAppender替换示例： ${CONSOLE_LOG_PATTERN} 3、添加脱敏配置文件(logback-desensitize.yml)该配置文件应该放在 resources 文件下三、自定义脱敏组件 - 脱敏规范1、支持数据类型八大基本类型及其包装类型、Map、List、业务里的Pojo对象、List<业务里的Pojo对象>、JSON字符串。注：在配置文件中配置的时候，只需要配置对象里的属性值就行。2、不支持的数据类型List<八大基本类型及包装类型>，因为不知道脱敏的数据源具体是哪一个。3、匹配规则key + 分割符 + value，目前仅支持冒号 (:) 和等号 (=)，示例如下：log.info("your email:{}, your phone:{}", "123456789@qq.com","15310763497"); log.info("your email={}, your cellphone={}", "123456789@qq.com","15310763497");key：定义了对应需要脱敏的关键字，如上诉的 email、phone 等以及业务对象中的字段、Map 中的 Key、JSON 中的 Keyvalue：需要脱敏的值，如上诉的 123456789@qq.com、153107634974、日志规范建议书写日志的时候尽量规范，对于key为中文的是没有办法脱敏的，规范程度可以见脱敏效果演示里的代码。四、logback-desensitize.yml配置说明# 日志脱敏 log-desensitize: # 是否忽略大小写匹配，默认为true ignore: true # 是否开启脱敏，默认为false open: true # pattern下的key/value为固定脱敏规则 pattern: # 邮箱 - @前第4-7位脱敏 email: "@>(4,7)" # qq邮箱 - @后1-3位脱敏 qqemail: "@<(1,3)" # 姓名 - 姓脱敏，如*杰伦 name: 1,1 # 密码 - 所有需要完全脱敏的都可以使用内置的password password: password patterns: # 身份证号，key后面的字段都可以匹配以下规则(用逗号分隔) - key: identity,idcard # 定义规则的标识 custom: # defaultRegex表示使用组件内置的规则：identity表示身份证号 - 内置的18/15位 - defaultRegex: identity position: 9,13 # 内置的other表示如果其他规则都无法匹配到，则按该规则处理 - defaultRegex: other position: 9,10 # 电话号码，key后面的字段都可以匹配以下规则(用逗号分隔) - key: phone,cellphone,mobile custom: # 手机号 - 内置的11位手机匹配规则 - defaultRegex: phone position: 4,7 # 自定义正则匹配表达式：座机号(带区号，号码七位|八位) - customRegex: "^0[0-9]{2,3}-[0-9]{7,8}" # -后面的1-4位脱敏 position: "-<(1,4)" # 自定义正则匹配表达式：座机号(不带区号) - customRegex: "^[0-9]{7,8}" position: 3,5 # 内置的other表示如果其他规则都无法匹配到，则按该规则处理 - defaultRegex: other position: 1,3 # 这种方式不太推荐 - 一旦匹配不上，就不会脱敏 - key: localMobile custom: customRegex: "^0[0-9]{2,3}-[0-9]{7,8}" position: 1,3上面这个配置是相对完整的，一定要严格遵守层级配置格式。自定义脱敏支持的方式1、key:value的方式phone:4,7，表示 phone 属性的 4-7 位进行脱敏原始数据：13610357861脱敏后：136**78612、以符号作为起始、结束节点作为脱敏标志email:"@>(4,7)"，@ 为脱敏标志，> 表示其为结束节点，< 表示其为开始节点。即 @> 表示对 @ 之前的进行脱敏，@< 表示对 @ 之后的进行脱敏。这个示例就是 @ 前的数据的第 4-7 位进行脱敏。注意：这种规则里的双引号、括号不能省略，其次 : 和 = 不能作为标志符号，因为和匹配规则有冲突。原始数据：123456789@qq.com"@>(4,7)"脱敏后：123**89@qq.com"@<(1,3)"脱敏后：123456789@*com3、自定义正则脱敏patterns: # 手机号 - key: phone,mobile custom: # 手机号的正则 - customRegex: "^1[0-9]{10}" # 脱敏范围 position: 4,7customRegex：正则表达式，如果符合该表达式，则使用其对应的脱敏规则 (position)4、一个字段，根据多种值含义进行自定义脱敏比如说，username 字段的值可以是手机号、也可以是邮箱，这个值动态改变的，前面几种方式都没办法解决，可以使用该方式。patterns: - key: username custom: # 手机号 - 11位 - defaultRegex: phone position : 4,7 # 邮箱 - @ - defaultRegex: email position : "@>(3,12)" # 身份证 - 15/18位 - defaultRegex: identity position : 1,3 # 自定义正则 - customRegex: "^1[0-9]{10}" position : 1,3 # 都匹配不到时，按照这种规则来 - defaultRegex: other position : 1,3注意：上面示例中匹配规则里的双引号和括号都不能省略该组件内置四种匹配规则：手机号、身份证号、邮箱、other(其他匹配不到时用的)，内置一种脱敏方式：password，表示完全脱敏，可用于 pattren 下的。注：当pattern和patterns下的key有重复的时候，只会使用pattern下指定的方式进行脱敏。Jar包地址和源码地址Jar包Github地址 - logback-desensitization-1.0.0.jar Github地址： Logback和slf4j的日志脱敏组件Demo Gitee地址： Logback和slf4j的日志脱敏组件DemoJar包打入Maven本地仓库的方式1、下载Jar包，放在一个文件夹里2、在这个文件夹里打开cmd(打开cmd，进入到这个文件夹)3、执行命令(前提保证maven配置正常，使用mvn -v命令查看是否正常，如果显示版本号表示正常)mvn install:install-file -DgroupId=pers.liuchengyin -DartifactId=logback-desensitization -Dversion=1.0.0 -Dpackaging=jar -Dfile=logback-desensitization-1.0.0.jar命令说明： -DgroupId 表示jar对应的groupId pers.liuchengyin -DartifactId: 表示jar对应的artifactId logback-desensitization -Dversion 表示jar对应的 version 1.0.0原文作者：九月清晨柳成荫原文地址：https://blog.csdn.net/qq_40885085/article/details/113385261?spm=1001.2014.3001.5501

Jpa进阶，使用 Specification 进行高级查询

2022-06-08T21:45:00+08:00

前言上一篇文章主要讲了 Jpa 的简单使用，而在实际项目中并不能满足我们的需求。如对多张表的关联查询，以及查询时需要的各种条件，这个时候你可以使用自定义 SQL 语句，但是Jpa并不希望我们这么做，于是就有了一个扩展：使用 Specification 进行查询修改相应代码1、修改 User.class代码用的上一篇文章的，这里在 User 类中进行扩展，待会查询时会用到@Entity @Table(name = "user") public class User { //部分代码略 /** * 加上该注解，在保存该实体时，Jpa将为我们自动设置上创建时间 */ @CreationTimestamp private Timestamp createTime; /** * 加上该注解，在保存或者修改该实体时，Jpa将为我们自动创建时间或更新日期 */ @UpdateTimestamp private Timestamp updateTime; /** * 关联角色，测试多表查询 */ @ManyToOne @JoinColumn(name = "role_id") private Role role; //部分代码略 }2、新增Role.class@Entity @Table(name = "role") public class Role { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; @Column(unique = true,nullable = false) private String name; //get set略 }3、修改UserRepository要使用 Specification，需要继承 JpaSpecificationExecutor 接口,修改后的代码如下public interface UserRepo extends JpaRepository, JpaSpecificationExecutor { }4、查看 JpaSpecificationExecutor 源码Specification 是 Spring Data JPA 提供的一个查询规范，这里所有的操作都是围绕 Specification 来进行public interface JpaSpecificationExecutor { Optional findOne(@Nullable Specification var1); List findAll(@Nullable Specification var1); Page findAll(@Nullable Specification var1, Pageable var2); List findAll(@Nullable Specification var1, Sort var2); long count(@Nullable Specification var1); }封装查询Service我这里简单做了下简单封装，编写 UserQueryService.class@Service public class UserQueryService { @Autowired private UserRepo userRepo; /** * 分页加高级查询 */ public Page queryAll(User user, Pageable pageable , String roleName){ return userRepo.findAll(new UserSpec(user,roleName),pageable); } /** * 不分页 */ public List queryAll(User user){ return userRepo.findAll(new UserSpec(user)); } class UserSpec implements Specification{ private User user; private String roleName; public UserSpec(User user){ this.user = user; } public UserSpec(User user,String roleName){ this.user = user; this.roleName = roleName; } @Override public Predicate toPredicate(Root root, CriteriaQuery criteriaQuery, CriteriaBuilder cb) { List list = new ArrayList(); /** * 左连接，关联查询 */ Join join = root.join("role",JoinType.LEFT); if(!StringUtils.isEmpty(user.getId())){ /** * 相等 */ list.add(cb.equal(root.get("id").as(Long.class),user.getId())); } if(!StringUtils.isEmpty(user.getUsername())){ /** * 模糊 */ list.add(cb.like(root.get("username").as(String.class),"%"+user.getUsername()+"%")); } if(!StringUtils.isEmpty(roleName)){ /** * 这里的join.get("name")，就是对应的Role.class里面的name */ list.add(cb.like(join.get("name").as(String.class),"%"+roleName+"%")); } if(!StringUtils.isEmpty(user.getCreateTime())){ /** * 大于等于 */ list.add(cb.greaterThanOrEqualTo(root.get("createTime").as(Timestamp.class),user.getCreateTime())); } if(!StringUtils.isEmpty(user.getUpdateTime())){ /** * 小于等于 */ list.add(cb.lessThanOrEqualTo(root.get("createTime").as(Timestamp.class),user.getUpdateTime())); } Predicate[] p = new Predicate[list.size()]; return cb.and(list.toArray(p)); } } }查询测试1、新增测试数据 @Test public void test3() { /** * 新增角色 */ Role role = new Role(); role.setName("测试角色"); role = roleRepo.save(role); /** * 新增并绑定角色 */ User user = new User("小李",20,"男",role); User user1 = new User("小花",21,"女",role); userRepo.save(user); userRepo.save(user1); }查看数据都已经新增成功了，并且 createTime 和 updateTime 也帮我们加上了2、简单查询 @Test public void Test4(){ /** * 添加查询数据，模糊查询用户名 */ User user = new User(); user.setUsername("花"); List users = userQueryService.queryAll(user); users.forEach(user1 -> { System.out.println(user1.toString()); }); }运行结果如下3、分页+关联查询 @Test public void test5() { //页码，Pageable中默认是从0页开始 int page = 0; //每页的个数 int size = 10; Sort sort = new Sort(Sort.Direction.DESC,"id"); Pageable pageable = PageRequest.of(page,size,sort); Page users = userQueryService.queryAll(new User(),pageable,"测试角色"); System.out.println("总数据条数："+users.getTotalElements()); System.out.println("总页数："+users.getTotalPages()); System.out.println("当前页数："+users.getNumber()); users.forEach(user1 -> { System.out.println(user1.toString()); }); } }通过角色的名称查询用户，运行结果如下

JPA入门，Spring Boot 整合 JPA 操作数据库

2022-06-01T20:23:00+08:00

简单了解Jpa（java Persistence API，java持久化 api），它定义了对象关系映射（ORM）以及实体对象持久化的标准接口。在 Spring boot中 JPA 是依靠 Hibernate才得以实现对的，Hibernate 在 3.2 版本中对 JPA 的实现有了完全的支持。Spring Boot 整合 JPA 可使开发者用极简的代码实现对数据的访问和操作。它提供了包括增删改查等在内的常用功能，且易于扩展！添加依赖#这里添加 Jpa 和 Mysql 的依赖 mysql mysql-connector-java runtime org.springframework.boot spring-boot-starter-data-jpa 开发Jpa编写实体类定义用户实体类 User//@Entity 表明这个是一个实体类 @Entity //指定表名 @Table(name = "user") public class User { /** * 表明这个字段是主键，并且ID是自增的 */ @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; /** * 这样则表示该属性，在数据库中的名称是 username，并且使唯一的且不能为空的 */ @Column(name = "username",unique = true,nullable = false) private String username; private Integer age; private String sex; //get set略 }配置文件说明Spring Boot 配置文件 application.yml 内容如下server: port: 8080 spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/jpa username: root password: 123456 jpa: hibernate: #注入方式 ddl-auto: update naming: #Hibernate 命名策略，这里修改下 physical-strategy: org.hibernate.boot.model.naming.PhysicalNamingStrategyStandardImpl properties: hibernate: #数据库方言 dialect: org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialectddl-auto属性说明常用属性：自动创建|更新|验证数据库表结构。 **create：** 每次启动时都会删除上一次的生成的表，然后根据你的实体类再重新来生成新表，哪怕两次没有任何改变也要这样执行，这就是导致数据库表数据丢失的一个重要原因。 **create-drop ：** 每次加载 hibernate 时根据 model 类生成表，但是 sessionFactory 一关闭,表就自动删除。 **update：** 最常用的属性，第一次加载启动时根据实体类会自动建立起表的结构（前提是先建立好数据库），以后以后再次启动时会根据实体类自动更新表结构，即使表结构改变了但表中的行仍然存在不会删除以前的行。 **validate ：** 每次应用启动时，验证创建数据库表结构，只会和数据库中的表进行比较，不会创建新表，但是会插入新值。这里我们使用 update，让应用启动时自动给我们生成 User 表基础操作1、编写 UserRepo 继承 JpaRepositoryimport me.zhengjie.domain.User; import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository; public interface UserRepo extends JpaRepository { }2、使用默认方法在 test 目录中，新建 UserTests @RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest public class UserTests { @Autowired private UserRepo userRepo; @Test public void test1() { User user=new User(); //查询全部 List userList = userRepo.findAll(); //根据ID查询 Optional userOptional = userRepo.findById(1L); //保存，成功后会返回成功后的结果 user = userRepo.save(user); //删除 userRepo.delete(user); //根据ID删除 userRepo.deleteById(1L); //计数 Long count = userRepo.count(); //验证是否存在 Boolean b = userRepo.existsById(1l); } } 自定义简单查询自定义的简单查询就是根据方法名来自动生成 SQL，主要的语法是 findXXBy, readAXXBy, queryXXBy, countXXBy, getXXBy 后面跟属性名称：public interface UserRepo extends JpaRepository { /** * 根据 username 查询 * @param username * @return */ User findByUsername(String username); /** * 根据 username 和 age 查询 * @param username * @param age * @return */ User findByUsernameAndAge(String username,Integer age); }具体的关键字，使用方法和生产成 SQL 如下表所示KeywordSampleJPQL snippetAndfindByLastnameAndFirstname… where x.lastname = ?1 and x.firstname = ?2OrfindByLastnameOrFirstname… where x.lastname = ?1 or x.firstname = ?2Is,EqualsfindByFirstnameIs,findByFirstnameEquals… where x.firstname = ?1BetweenfindByStartDateBetween… where x.startDate between ?1 and ?2LessThanfindByAgeLessThan… where x.age < ?1LessThanEqualfindByAgeLessThanEqual… where x.age ⇐ ?1GreaterThanfindByAgeGreaterThan… where x.age > ?1GreaterThanEqualfindByAgeGreaterThanEqual… where x.age >= ?1AfterfindByStartDateAfter… where x.startDate > ?1BeforefindByStartDateBefore… where x.startDate < ?1IsNullfindByAgeIsNull… where x.age is nullIsNotNull,NotNullfindByAge(Is)NotNull… where x.age not nullLikefindByFirstnameLike… where x.firstname like ?1NotLikefindByFirstnameNotLike… where x.firstname not like ?1StartingWithfindByFirstnameStartingWith… where x.firstname like ?1 (parameter bound with appended %)EndingWithfindByFirstnameEndingWith… where x.firstname like ?1 (parameter bound with prepended %)ContainingfindByFirstnameContaining… where x.firstname like ?1 (parameter bound wrapped in %)OrderByfindByAgeOrderByLastnameDesc… where x.age = ?1 order by x.lastname descNotfindByLastnameNot… where x.lastname <> ?1InfindByAgeIn(Collection ages)… where x.age in ?1NotInfindByAgeNotIn(Collection age)… where x.age not in ?1TRUEfindByActiveTrue()… where x.active = trueFALSEfindByActiveFalse()… where x.active = falseIgnoreCasefindByFirstnameIgnoreCase… where UPPER(x.firstame) = UPPER(?1)分页查询Page findALL(Pageable pageable); Page findByUserName(String userName,Pageable pageable);Pageable 是 spring 封装的分页实现类，使用的时候需要传入页数、每页条数和排序规则@Test public void test2() { //页码，Pageable中默认是从0页开始 int page = 0; //每页的个数 int size = 10; Sort sort = new Sort(Sort.Direction.DESC,"id"); Pageable pageable = PageRequest.of(page,size,sort); Page list = userRepo.findAll(pageable); }限制查询有时候我们只需要查询前N个元素 /** * 限制查询 */ List queryFirstByAge(Integer age); List queryFirst10ByAge(Integer age);自定义SQL如果项目中由于某些原因 Jpa 自带的已经满足不了我们的需求了，这个时候我们就可以自定义的 SQL 来查询，只需要在 SQL 的查询方法上面使用@Query注解，如涉及到删除和修改在需要加上 @Modifying /** * 自定义SQL,nativeQuery = true，表明使用原生sql */ @Modifying @Query(value = "update User u set u.userName = ?1 where u.id = ?2",nativeQuery = true) void modifyUsernameById(String userName, Long id); @Modifying @Query(value = "delete from User where id = ?1",nativeQuery = true) void deleteByUserId(Long id); @Query(value = "select u from User u where u.id = ?1",nativeQuery = true) User findByUserId(Long id);本文主要讲解了 Jpa 的一些简单的操作，下篇文章将讲解 Jpa 如何使用 Specification 实现复杂的查询，如多表查询，模糊查询，日期的查询等

Java开发，配置线程池时线程数应该怎么设置

2022-05-20T16:41:00+08:00

合理的设置线程数能有效提高 CPU 的利用率，设置线程数又得区分任务是CPU密集型还是 IO密集型。解释CPU密集型就是需要大量进行计算任务的线程，如：计算1+2+3+...、计算圆周率、视频解码等，这种任务本身不太需要访问I/O设备，CPU的使用率高；IO密集型就是任务运行时大部分的时间都是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作，如：查询数据库、文件传输、网络请求等，CPU的使用率不高。根据经验1、CPU密集型：线程数少一点，推荐：CPU内核数 + 1 2、IO密集型：线程数多一些，推荐：CPU内核数 * 2 3、混合型：可以将CPU密集和IO密集的操作分成两个线程池去执行即可！PS：这种方式可能会被面试官找茬根据计算公式根据《Java并发编程实战》书中的计算线程数的公式Ncpu = CPU的数量 Ucpu = 目标CPU的使用率， 0 <= Ucpu <= 1 W/C = 等待时间与计算时间的比率为保持处理器达到期望的使用率，最优的池的大小等于： Nthreads = Ncpu x Ucpu x (1 + W/C)实战假如在一个请求中，计算操作需要10ms，DB操作需要100ms，对于一台2个CPU的服务器，设置多少合适假设我们需要CPU的使用率达到100%，那么套入公式：`2 x 1 x (1 + 100/10) = 22`但是实际开发中，可能有各种因素的影响，因此就需要我们在这个结果的基础上进行压力测试，最终得到一个完美的线程数量最后补个网图，解释了CPU密集型、IO密集型

Jenkins 远程执行 java -jar 脚本不生效，不退出的坑

2021-12-04T16:26:00+08:00

今天用 Jenkins 自动远程部署 eladmin 遇到了两个坑，这里分享下具体问题以及对应的解决办法。第一个问题问题复现是 jenkins 远程执行 java -jar 的时候报错：nohup: failed to run command 'java': No such file or directoryjava 程序也不能成功运行解决办法在执行脚本前先执行 source /etc/profile 刷新环境变量。source /etc/profile && nohup java -jar **.jar > nohup.out 2>&1 &参考：https://blog.csdn.net/u013189824/article/details/85338221第二个问题问题复现解决完第一个问题后，出现 jenkins 部署不会自动停止的问题，只能等 jenkins 超时退出。虽然远程服务器 java 进程成功启动了，但是 jenkins 都是不稳定的构建。ERROR: Exception when publishing, exception message [Exec timed out or was interrupted after 120,000 ms] Build step 'Send build artifacts over SSH' changed build result to UNSTABLE Finished: UNSTABLE解决办法通过从网上整合资料，终于是找到了解决办法，解决办法可以参考我的配置source /etc/profile cd /home/eladmin BUILD_ID=DONTKILLME nohup bash /home/eladmin/start.sh点击高级，勾选 pty参考： https://blog.51cto.com/u_15316348/3217477 、 https://blog.csdn.net/sinat_29821865/article/details/119906879 再次构建，完美解决

Objects.equals(a,b) 、 a.equals(b) 、== 判断对象相等的区别

2021-08-16T18:17:00+08:00

一、值是null的情况1、a.equals(b), a 是 null, 抛出 NullPointException 异常。2、a.equals(b), a不是 null, b是null, 返回 false3、Objects.equals(a, b) 比较时，若 a 和 b 都是 null, 则返回 true, 如果 a 和 b 其中一个是 null, 另一个不是 null, 则返回 false。注意：不会抛出空指针异常。null.equals("abc") → 抛出 NullPointerException 异常 "abc".equals(null) → 返回 false null.equals(null) → 抛出 NullPointerException 异常Objects.equals(null, "abc") → 返回 false Objects.equals("abc",null) → 返回 false Objects.equals(null, null) → 返回 true二、值是空字符串的情况1、a 和 b 如果都是空值字符串："", 则 a.equals(b), 返回的值是 true, 如果 a 和 b 其中有一个不是空值字符串，则返回 false; 2、这种情况下 Objects.equals 与情况 1 行为一致。"abc".equals("") → 返回 false "".equals("abc") → 返回 false "".equals("") → 返回 trueObjects.equals("abc", "") → 返回 false Objects.equals("","abc") → 返回 false Objects.equals("","") → 返回 true三、源码分析1.源码* @since 1.7 */ public final class Objects { private Objects() { throw new AssertionError("No java.util.Objects instances for you!"); } /** * Returns {@code true} if the arguments are equal to each other * and {@code false} otherwise. * Consequently, if both arguments are {@code null}, {@code true} * is returned and if exactly one argument is {@code null}, {@code * false} is returned. Otherwise, equality is determined by using * the {@link Object#equals equals} method of the first * argument. * * @param a an object * @param b an object to be compared with {@code a} for equality * @return {@code true} if the arguments are equal to each other * and {@code false} otherwise * @see Object#equals(Object) */ public static boolean equals(Object a, Object b) { return (a == b) || (a != null && a.equals(b)); }2、说明1) 进行了对象地址的判断，如果是真，则不再继续判断。2) 如果不相等，后面的表达式的意思是，先判断 a 不为空，然后根据上面的知识点，就不会再出现空指针。3) 如果都是 null，在第一个判断上就为 true 了。如果不为空，地址不同，就重要的是判断 a.equals(b)。四、"a==b" 和 "a.equals(b)" 有什么区别？如果 a 和 b 都是对象，则 a==b 是比较两个对象的引用，只有当 a 和 b 指向的是堆中的同一个对象才会返回 true。而 a.equals(b) 是进行逻辑比较，当内容相同时，返回 true，所以通常需要重写该方法来提供逻辑一致性的比较。转载至：https://www.cnblogs.com/juncaoit/p/12422752.html

记 Spring Boot 项目无法插入 utf8mb4 编码数据的问题

2021-07-15T16:11:00+08:00

今天同步微信公众号粉丝数据的时候，发现其中一条插入失败了，错误信息如下：java.sql.SQLException: Incorrect string value: '\xF0\x9F\x87\xB1 \xF0...' for column 'nickname' at row 1异常排查检查后发现粉丝的昵称是特殊字符： ? ? ? 检查数据库后发现编码为：utf8，修改数据库编码为 utf8mb4 后再次测试，依旧出错。通过项目日志，获取到具体 Sql 代码INSERT INTO wx_user ( open_id, nickname, sex, head_img_url, country, province, city, remark, subscribe, subscribe_time ) VALUES ( '**', '? ? ? ', 1, '', '**', '**', '**', '', 1, '2021-07-15 16:03:00' ) 手动执行 Sql 代码，居然插入成功了...解决办法通过上面的排查，排除掉了数据库的问题，通过查阅资料，发现可以在 application.yml 的 Durid 参数中设置客户端连接数据库编码spring: datasource: driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver password: ** url: jdbc:log4jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/**?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&rewriteBatchedStatements=true username: root druid: # 兼容 utf8mb4 编码格式 connection-init-sqls: set names utf8mb4重启项目，再次尝试，同步成功~