千木一枝的博客

Spring Cloud Gateway 新增WebMVC版本，支持传统Servlet容器部署，解决了WebFlux版本对Netty的依赖问题。WebMVC版本基于Servlet API，兼容现有生态系统，通过JDK21虚拟线程技术实现了接近WebFlux的性能表现。文章对比了两种架构的技术栈、性能指标和适用场景，建议传统企业应用选择WebMVC版本以降低迁移成本，而全栈响应式系统仍适合WebFlux版本。关键区别在于WebMVC支持WAR部署和Servlet过滤器。

日常开发选IDEA内置反编译器；Android逆向必须用JADX；快速查看老项目用JD-GUI。本文提供完整命令行脚本、性能基准、实战案例，一次性解决所有反编译问题。

本文通过一个真实的"伪微服务"案例，揭示了盲目追崇微服务架构的风险。技术选型没有银弹，适合自己的才是最好的。

AI编程工具大幅提升了代码开发效率和质量，却让程序员陷入情感矛盾。文章通过对比从前手工调试的"亲密掌控感"与当下AI编程的高效标准化，揭示了技术进步带来的心理落差。作者指出工匠精神的本质并非工具本身，而在于如何运用工具：AI能生成代码却无法理解业务场景、权衡架构哲学或体会用户体验。未来程序员或将转型为"代码策展人"，在技术精湛之上赋予代码人文温度，使工匠精神以新的形式延续。

摘要：AI编程工具主要分为三类：IDE插件（如GitHub Copilot）擅长代码补全和局部优化但受限于IDE；独立工具（如Tabnine）功能全面但学习成本高；命令行工具（如ClaudeCode）适合批量处理和自动化但操作门槛较高。其中ClaudeCode可通过配置环境变量连接MiniMax-m2模型，执行高效的项目级操作。开发者应根据项目需求选择合适工具，兼顾功能特性和使用场景，以最大化开发效率。

AI时代对程序员群体构成"生存危机"与"重生机遇"的双重挑战。报告通过工业革命纺织工人的历史镜鉴，揭示技术代差、生产关系滞后和虚假人力成本优势是结构性失业的三大风险。当前AI已替代20-30%初级岗位，但掌握AI工具的高级人才薪资增长150%。

摘要：本文介绍了在VSCode中配置ClaudeCode扩展使用MiniMax-M2模型的步骤：1)安装扩展；2)设置模型为MiniMax-M2；3)在settings.json中配置API信息，包括从MiniMax官网获取的API Key及各类模型参数设置。完整配置包含base URL、认证令牌、超时设置等关键参数，配置完成后即可开始使用该AI编程助手功能。

分布式事务，顾名思义，是指涉及两个或多个分布式资源（如数据库、消息队列等）的事务操作，要求这些操作要么全部成功，要么全部失败，以此保证数据的一致性。通过设计独立的服务边界，尽量减少跨服务的事务操作，利用API幂等性、事务日志和事件溯源等技术，可以在不引入分布式事务的情况下，实现业务逻辑的一致性。尽管分布式事务在某些关键场景下不可或缺，如金融交易系统，但大多数日常业务场景下，通过采用最终一致性模型、优化系统架构设计、实施有效的补偿机制，我们往往能避免分布式事务带来的复杂性和性能开销。

Rsyslog在日志收集和基础路由方面表现出色，而Logstash、Fluentd、Graylog和Splunk更侧重于日志的处理、分析和可视化。说起日志采集框架，大家动辄使用Logstash和Fluentd, 却忽略了Linux系统内置的日志框架Rsyslog，而且日常大家的应用服务都是部署在Linux服务器，可以减少三方组件的依赖。Rsyslog、Logstash、Fluentd、Graylog、Splunk、Filebeat和Metricbeat都是日志管理和分析工具，各自有其独特的优势。

对于依赖HttpServletResponse的公共组件或工具，建议逐步迁移到使用ResponseEntity，以确保对Spring Boot 2、3以及不同Java版本（如JDK 8和11+）的支持。这样，你无需根据不同的环境编写分支代码，从而简化了维护工作。然而，随着Servlet 5.0及更高版本的发布，javax.servlet.http.HttpServletResponse已被移到jakarta.servlet.http.HttpServletResponse命名空间下。

因此可以在你自己的工程中，通过覆写RuntimeException的所有构造方法，避免一些无效的堆栈打印。如果启用了异常抑制，那么在一个异常（称为“主异常”）抛出时，如果另一个异常（称为“被抑制的异常”）也发生，则被抑制的异常会被添加到主异常的“抑制异常”列表中。控制台上打印着一堆异常堆栈信息，这不但覆盖了有价值的日志，也大大降低了程序的性能，而且这些错误堆栈信息自身的价值很小。，则可以在异常对象中保存空的堆栈跟踪信息，从而减少填充异常对象所需的空间和时间。，则表示不保留堆栈跟踪信息。

Vue 组件加载 WASM 模块的最简方法。基于wasm-pack构建的wasm要集成到vue工程中，总是遇到这样那样的错误。本文讲解了vue集成wasm的最简方法，亲测有效

Maven构建时的提醒信息的处理。有关详细信息, 请使用 -Xlint:unchecked 重新编译。[WARNING] XxFilter.java: 有关详细信息, 请使用 -Xlint:deprecation 重新编译。

Clickhouse的字典表在分布式表中进行查询操作时，会报列不存在（THERE_IS_NO_COLUMN）的问题。

1. 文本内容替换Mac中的这个命令与linux有点不同，它多了一个备份参数# 需要备份文件sed -i '.bak' 's/old_words/new_words/g' a.txt# 不需要备份文件sed -i '' 's/old_words/new_words/g' a.txt

Mac homebrew 成功安装 了puthon2

75%新项目都可以“无脑”选择单体架构

近几年来，我的团队构建了部门最大规模的线上平台，也是部门迄今最成功的基于微服务架构的系统。每当做部门技术分享，我说的最多的是那些被我否定的技术框架，分析的核心问题是这些技术框架在解决什么问题，我们真的需要么？ 就我的实践来讲，真的没什么可讲的，毕竟最近两年一直在对技术架构做减法。第一个否定的是ELK架构，平台上线之初，我认真的研究了一下ELK整个技术体系，并进行线上验证，存在如下几个问题，是我团队无法解决的：Elasticsearch的插入效率问题，每秒几百条的速度是个硬伤。 支撑系统3000TPS

持续积累的常用Linux命令

近几年笔者在生产环境中，很多日志处理场景中都适用了Rsyslog，在基于UDP的分布式日志汇聚、日志文件采集方面都有出色的发挥，“The rocket-fast system for log processing” 真不是吹的。在Rsyslog的官方文档中，发现Rsyslog已经提供了文件（imfile）输入方法，毕竟它就在系统中，拿来就用，还选什么 filebeat，logstash。

我们要首先解决日志文件存储和分析的问题，鉴于Nginx日志数据量大的特点，我们必须选择一种功效的分析工具（能流式分析更好）和支持大数据量写入的数据库，经过各种Baidu和谷歌，最终定型为：Kafka + Flink + Clickhouse。

虽然Java当前存在的问题，任然是学习编程的首选语言。 Java只是一种编程工具，程序员真正要学习的发现问题、分析问题和解决问题的能力。作为程序员应该具备：始终保持一种心境，遇到Bug还会废寝忘食，解决问题后的喜悦还是那么可爱；始终有种勇气，敢于否定一切；始终有个追求，把繁琐留给自己，让用户体验更加舒心。

Nginx+ELK是当下高并发系统负载和监控的成熟方案，网上充斥着各种教程和最佳实践。可要在生产环境部署还是会面临着不小的挑战，生产环境首要满足的条件就是高可用， Nginx至少两个节点，如果后台服务多、并发高、访问接入点多情况，那单nginx节点的数量就会很可观；Elasticsearch要集群部署至少三个节点，对内存的要求也不低；Logstash和日志需要本地采集处理，多少个日志采集点就需要部署多少套，对内存要求不低。综上，这个方案俨然就是“吃机”大户，不但主机资源采购成本高，运维更具技...

Mac用命令行快速在访达中打开指定目录

Spring Cloud 脱去Netflix公司的系列微服务组件的外衣，基本就是Spring Boot，那么，给Spring Boot 换装Kubernetes，又是一番怎样的景象？

笔者从事发大水我的精力，从微服务开发。微服务的优势在增量微服务的特性sping cloud alibaba huawei的一些看法