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Sentinel - 使用

前言

Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。官网地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html，官方wiki：

Sentinel 具有以下特征:

  • 丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。
  • 完备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
  • 广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。
  • 完善的 SPI 扩展点：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。
随机算法

经典随机算法小游戏

很多游戏都会涉及地图的随机生成，比如扫雷游戏中地雷的位置应该是随机分布的：

再比如经典炸弹人游戏，障碍物的位置也是有一定随机性的：

CRON表达式介绍和使用

什么是Cron

来自百度百科

计划任务，是任务在约定的时间执行已经计划好的工作，这是表面的意思。在Linux中，我们经常用到 cron 服务器来完成这项工作。cron服务器可以根据配置文件约定的时间来执行特定的任务。

Cron表达式是一个字符串，字符串以5或6个空格隔开，分为6或7个域，每一个域代表一个含义，Cron有如下两种语法格式：

Java 25 新特性

JDK 25 是 LTS（长期支持版），至此为止，有 JDK8、JDK11、JDK17、JDK21 和 JDK 25 这四个长期支持版了。

JDK 25 共有 18 个新特性，这篇文章会挑选其中较为重要的一些新特性进行详细介绍

正式特性

作用域值（ScopedValue）

替代ThreadLocal，支持线程间安全共享不可变数据，简化生命周期管理。

JDK19的JEP 428: Structured Concurrency (Incubator)作为第一次incubator
JDK20的JEP 437: Structured Concurrency (Second Incubator)作为第二次incubator
JDK21的JEP 453: Structured Concurrency (Preview)作为首次preview
JDK22的JEP 462: Structured Concurrency (Second Preview)作为第二次preview
JDK23的JEP 480: Structured Concurrency (Third Preview)作为第三次preview
JDK24的JEP 487: Scoped Values (Fourth Preview)作为第四次preview，与JDK23不同的是callWhere以及runWhere方法从ScopedValue类中移除，可以使用ScopedValue.where()再链式调用run(Runnable)或者call(Callable)

Java 日志管理的黄金组合: SLF4J+Logback

slf4j 的前世今生

Log4J、Log4J2和LogBack的历史故事

使用过Log4J和LogBack的同学肯定能发现，这两个框架的设计理念极为相似，使用方法也如出一辙。其实这个两个框架的作者都是一个人，Ceki Gülcü，俄罗斯程序员。

Log4J 最初是基于Java开发的日志框架，发展一段时间后，作者Ceki Gülcü将Log4j捐献给了Apache软件基金会，使之成为了Apache日志服务的一个子项目。 又由于Log4J出色的表现，后续又被孵化出了支持C, C++, C#, Perl, Python, Ruby等语言的子框架。

高并发场景下，一个好的熔断策略该怎么设计？

在微服务架构里，我们经常把“熔断、限流、降级”这三兄弟放在一起讨论。而熔断，作为保障系统可用性的关键一环，是每个后端工程师都必须掌握的核心技能。你不仅要懂它是什么，更要能说清楚，在实战中你是如何利用它来拯救你的系统的。

熔断的本质：一种“舍车保帅”的智慧

首先，什么是熔断？在微服务世界里，当一个下游服务因为自身问题（比如负载过高、程序Bug）变得不稳定时，熔断机制会介入，在一段时间内主动切断对这个服务的调用，直接返回一个错误，直到该服务恢复正常。

Spring AI 框架中如何集成 MCP？

SpringAI MCP介绍

Spring AI MCP 为模型上下文协议提供 Java 和Spring 框架集成、它使 SpringAI 应用程序能够通过标准化的接口与不同的数据源和工是进行交互，支持同步和异步通信模式。整体架构如下:

Spring Al 通过以下 Spring Boot 启动器提供 MCP 集成：

RAG设计模式介绍

前面，在讲述AI AGENT设计模式时，从最经典的ReAct模式开始，沿着规划路线介绍了REWOO、Plan&Execute和LLM Compiler，沿着反思路线介绍了Basic Reflection、Self Discover和Reflexion，并以最强大的设计模式LATS作为收尾。

但是，所有的这些设计模式，都只是在告诉AI Agent应该如何规划和思考，且只能依赖于大模型既有的知识储备。而实际应用中，我们往往更希望AI Agent结合我们给定的知识和信息，在更专业的垂直领域内进行规划和思考。

比如我们希望Agent帮我们做论文分析、书籍总结，或者在企业级场景中，让AI Agent写营销计划、内部知识问答、智能客服等等非常多的场景，只靠上面几种Agent设计模式是远远不够的，我们必须给大模型外挂知识库，并且通过工作流进一步约束和规范Agent的思考方向和行为模式。