大部分互联网公司都需要处理计数器场景，例如风控系统的请求频控、内容平台的播放量统计、电商系统的库存扣减等。
传统方案一般会直接使用RedisUtil.incr(key)，这是最简单的方式，但这种方式在生产环境中会暴露严重问题：
// 隐患示例
public long addOne(String key) {
Long result = RedisUtil.incr(key);
// 若未设置TTL，key将永久驻留内存
return result;
}Java 24作为2025年3月发布的最新版本，延续了Java平台每半年发布一次的节奏，带来了24项重要改进。本文将按照核心改进领域分类，详细解析每个特性的技术原理和实际价值，帮助开发者全面了解这一版本的能力边界和应用场景。
不过Java24是自Java 21 以来的第三个非长期支持版本，下一个长期支持版是 Java 25，预计25年 9 月份发布。
性能优化
分代Shenandoah垃圾回收器提升吞吐量与响应速度
假如我们的服务提供者user-service部署了多个实例，如图：
大家思考几个问题：
- order-service在发起远程调用的时候，该如何得知user-service实例的ip地址和端口？
- 有多个user-service实例地址，order-service调用时该如何选择？
- order-service如何得知某个user-service实例是否依然健康，是不是已经宕机？
基于Netflix Feign 实现，整合了Spring Cloud Ribbon 与Spring Cloud Hystrix， 它提供了一种声明式服务调用的方式。
先来看我们以前利用RestTemplate发起远程调用的代码：
存在下面的问题：
- 代码可读性差，编程体验不统一
- 参数复杂URL难以维护
Spring Cloud Gateway 项目是基于 Spring 5.0，Spring Boot 2.0 和 Project Reactor 等响应式编程和事件流技术开发的网关，它旨在为微服务架构提供一种简单有效的统一的 API 路由管理方式。
为什么需要网关
Gateway网关是我们服务的守门神，所有微服务的统一入口。
网关的核心功能特性：
- 请求路由
- 权限控制
- 限流
架构图：
在微服务架构中，服务与服务之间通过远程调用的方式进行通信，一旦某个被调用的服务发生了故障，其依赖服务也会发生故障，此时就会发生故障的蔓延，最终导致灾难性雪崩效应。Hystrix实现了断路器模式，当某个服务发生故障时，通过断路器的监控，给调用方返回一个错误响应，而不是长时间的等待，这样就不会使得调用方由于长时间得不到响应而占用线程，从而防止故障的蔓延。Hystrix具备服务降级、服务熔断、线程隔离、请求缓存、请求合并及服务监控等强大功能。
Hystrix介绍
什么是灾难性的雪崩效应
什么是灾难性的雪崩效应?我们通过结构图来说明，如下
上一节中，我们添加了@LoadBalanced注解，即可实现负载均衡功能，这是什么原理呢？
负载均衡原理
SpringCloud底层其实是利用了一个名为Ribbon的组件，来实现负载均衡功能的。
那么我们发出的请求明明是http://userservice/user/1，怎么变成了http://localhost:8081的呢？
任何分布式架构都离不开服务的拆分，微服务也是一样。
服务拆分原则
这里我总结了微服务拆分时的几个原则：
- 不同微服务，不要重复开发相同业务
- 微服务数据独立，不要访问其它微服务的数据库
- 微服务可以将自己的业务暴露为接口，供其它微服务调用
随着互联网行业的发展，对服务的要求也越来越高，服务架构也从单体架构逐渐演变为现在流行的微服务架构。这些架构之间有怎样的差别呢？
单体架构
单体架构：将业务的所有功能集中在一个项目中开发，打成一个包部署。
单体架构的优缺点如下：
介绍
像线性数据结构在查找的时候，⼀般都是使⽤= 或者!= ,在折半查找或者其他范围查询的时候，可能会使⽤< 和> ,理想的时候，我们肯定希望不经过任何的⽐较，直接能定位到某个位置（存储位置），这种在数组中，可以通过索引取得元素。那么，如果我们将需要存储的数据和数组的索引对应起来，并且是⼀对⼀的关系，那不就可以很快定位到元素的位置了么？
只要通过函数f(k) 就能找到k 对应的位置，这个函数f(k) 就是hash 函数。它表示的是⼀种映射关系，但是对不同的值，可能会映射到同⼀个值（同⼀个hash 地址），也就是f(k1) = f(k2) ，这种现象我们称之为冲突或者碰撞。