OpenFeign引起的HTTP Status 400与Tomcat吞没数据

OpenFeign拦截器   在微服务中比较常见的场景:前端带了JWT令牌请求服务A,在服务A中使用Feign远程调用服务B、服务C等,A、B、C都接入了Spring Security;此时就会存在这样的需求,如服务A调用服务B、C时不带有JWT令牌就会出现服务调用失败,无法通过服务B、C鉴权认证;

Antlr一个领域语言利器——入门篇

  Antlr(Another Tool for Language Recognition)为开源的语法分析器,可以将输入的内容自动生成语法树;开发者可以使用它自定义自己的领域语言,只需创建语法规则文件,使用Antlr根据该规则文件生成相对应的类,再这些类的基础上我们可以用于实现自己的功能;Antl

Mongo Spark Connector中的分区器(一)

  MongoSpark为入口类,调用MongoSpark.load,该方法返回一个MongoRDD类对象,Mongo Spark Connector框架本质上就是一个大号的自定义RDD,加了些自定义配置、适配几种分区器规则、Sql的数据封装等等,个人认为相对核心的也就是分区器的规则实现;弄清楚了其

在Docker中跑Hadoop与镜像制作

  重复造轮子,这里使用重新打包生成一个基于Docker的Hadoop镜像;   Hadoop集群依赖的软件分别为:jdk、ssh等,所以只要这两项还有Hadoop相关打包进镜像中去即可; 配置文件准备 1、Hadoop相关配置文件:core-site.xml、hdfs-site.xml、mapr

从KafkaConsumer看看Kafka(一)

  Kafka的消息模型为发布订阅模型,消息生产者将消息发布到主题(topic)中,一个或多个消费者订阅(消费)该主题消息并消费,此模型中发布到topic中的消息会被所有消费者所订阅到,先介绍Kafka消费模型,然后再通过KafkaConsumer原来了解它的业务流程,源码基于kafka 2.4;

再回首数据结构—AVL树(二)

  前面主要介绍了AVL的基本概念与结构,下面开始详细介绍AVL的实现细节; AVL树实现的关键点   AVL树与二叉搜索树结构类似,但又有些细微的区别,从上面AVL树的介绍我们知道它需要维护其左右节点平衡,实现AVL树关键在于标注节点高度、计算平衡因子、维护左右子树平衡这三点,下面分别介绍; 标注

再回首数据结构—二叉搜索树

  二叉搜索树(Binary Search Tree)为非线性结构,树与链表一样为动态数据结构也可称二叉搜索树为多个链表所组成实现的,由于二叉搜索树性能比较高所以属于比较常用的数据结构;二叉搜索树每个节点除了Key外还存在指向左子树的Left节点与指向右子树的Right节点,如左或右子树不存在则该节

基础算法——排序【一】

  排序可以说时最基础的算法之一,排序就是将数据按照某种逻辑重新排列的过程,比如从大到小排序、从小到大排序;排序非常常见比如有购物车物品的排序、历史订单的排序等等;算法我们比较关心的主要有两点:时间复杂度与空间复杂度,排序算法一样;这篇文章只介绍几种基本的排序算法:冒泡排序、插入排序、选择排序; 选

再回首数据结构—链表

  链表与数组一样同为线性数据结构,不少编程语言也自带了链表的实现,链表可以存放不同数据类型的数据;   与数组不同,数组占用内存结构必须为连续,而链表则不需要内存空间为连续的;链表由多个节点连接而成,每个节点除了存储当前节点的值外还存有指向链表中下一个节点的地址;链表也有多种结构:单链表、双向链表

再回首数据结构—数组(Golang实现)

  数组为线性数据结构,通常编程语言都有自带了数组数据类型结构,数组存放的是有个相同数据类型的数据集;   为什么称数组为线性数据结构:因为数组在内存中是连续存储的数据结构,数组中每个元素最多只有左右两个方向有相邻的元素;数组中的每个元素都有一个索引(或称下标)标识,这个索引在编程语言中通常都是从0
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