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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 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。

7. 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。

8. 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。

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<PersonInfo> getPersonInfo() {
        String query = "SELECT new com.example.PersonInfo(p.name, p.age) FROM Person p";
        TypedQuery<PersonInfo> 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<Person, Long> {
    @Query("SELECT new com.example.PersonInfo(p.name, p.age) FROM Person p")
    List<PersonInfo> 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 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b

new 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: ￥120.00

BigDecimal 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

1. 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。
2. 尽量使用参数类型为 String 的构造函数。
3. 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

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 MessageConverter
② 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。

<dependency>
    <groupId>pers.liuchengyin</groupId>
    <artifactId>logback-desensitization</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

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.LcyConsoleAppender

② RollingFileAppender - 滚动文件

// 原类
ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender
// 替换类
pers.liuchengyin.logbackadvice.LcyRollingFileAppender

③ FileAppender - 文件

// 原类
ch.qos.logback.core.FileAppender
// 替换类
pers.liuchengyin.logbackadvice.LcyFileAppender

替换示例：

<property name="CONSOLE_LOG_PATTERN"
          value="%yellow(%date{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}) |%highlight(%-5level) |%blue(%thread) |%blue(%file:%line) |%green(%logger) |%cyan(%msg%n)"/>

<!-- ConsoleAppender 控制台输出日志 -->
<appender name="CONSOLE" class="pers.liuchengyin.logbackadvice.LcyConsoleAppender">
    <encoder>
        <pattern>
            ${CONSOLE_LOG_PATTERN}
        </pattern>
    </encoder>
</appender>

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 Key
value：需要脱敏的值，如上诉的 123456789@qq.com、15310763497

4、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**7861

2、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@*com

3、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: 4,7

customRegex：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Demo

Jar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  
    <groupId>pers.liuchengyin</groupId>
 -DartifactId:
    表示jar对应的artifactId
    <artifactId>logback-desensitization</artifactId>
 -Dversion
    表示jar对应的 version
    <version>1.0.0</version>

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

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<User,Long>, 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<T> {
    Optional<T> findOne(@Nullable Specification<T> var1);

    List<T> findAll(@Nullable Specification<T> var1);

    Page<T> findAll(@Nullable Specification<T> var1, Pageable var2);

    List<T> findAll(@Nullable Specification<T> var1, Sort var2);

    long count(@Nullable Specification<T> 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<User>{

        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<User> root, CriteriaQuery<?> criteriaQuery, CriteriaBuilder cb) {

            List<Predicate> list = new ArrayList<Predicate>();

            /**
             * 左连接，关联查询
             */
            Join<Role,User> 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<User> 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<User> 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（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
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>

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.MySQL5InnoDBDialect

ddl-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 JpaRepository

import me.zhengjie.domain.User;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;

public interface UserRepo extends JpaRepository<User,Long> {
    
}

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<User> userList = userRepo.findAll();

        //根据ID查询
        Optional<User> 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<User,Long> {

    /**
     * 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

分页查询

Page<User> findALL(Pageable pageable);
    
Page<User> 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<User> 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<User> queryFirstByAge(Integer age);

    List<User> 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

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

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 directory

java 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

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 false

3、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 true

Objects.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

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~