Redisson 是架设在 Redis 基础上的一个 Java 驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。充分地利用了 Redis 键值数据库提供的一系列优势，基于 Java 实用工具包中的常用接口，为使用者提供了一系列具有分布式特性的常用工具类。使得原本作为协调单机多线程并发程序的工具包获得了协调分布式多机多线程并发系统的能力，大大降低了设计和研发大规模分布式系统的难度。同时结合各富特色的分布式服务，更进一步简化了分布式环境中程序相互之间的协作。Redisson 的宗旨是促进使用者对 Redis 的关注分离（Separation of Concern），从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。值得一提的是，Redisson 底层采用的是 Netty 框架。支持 Redis 2.8 以上版本，支持 Java 1.6+ 以上版本。
从 Redis 2.6.0 版本开始，通过内置的 Lua 解释器，可以使用 EVAL 命令对 Lua 脚本进行求值。Redis 使用单个 Lua 解释器去运行所有脚本，并且 Redis 也保证脚本会以原子性 (atomic) 的方式执行。当某个脚本正在运行的时候，不会有其他脚本或 Redis 命令被执行。这和使用 MULTI / EXEC 包围的事务很类似。在其他别的客户端看来，脚本的效果 (effect) 要么是不可见的 (not visible)，要么就是已完成的 (already completed)。在 Lua 脚本中，可以使用 redis.call () 函数来执行 Redis 命令。
Redis 中内嵌了 Lua 脚本的解释器，并提供了执行 Lua 脚本的入口 eval 命令，格式为 eval script numkeys key [key ...] arg [arg...]。其中 eval 为命令，script 为执行的命令脚本，numkeys 为脚本中共涉及到的 key 的数量，后续接收若干个 key 的输入和若干个 arg 的输入。在 Lua 脚本中使用 KEYS[index]， 和 ARGV[index] 来获取实际输入的参数，这有点类似于 SQL 的占位符。另外一层原因由于 Redis 集群的固有模式导致 EVAL 命令在集群中涉及多个 KEY 的操作时，要求所有的 KEY 都在同一个 Hash Solt 上。在集群环境中调用 EVAL 命令，Redis 会对脚本先做一个的校验。KEYS[1] KEYS[2] 是要操作的键，可以指定多个，在 Lua 脚本中可以通过 KEYS[1]、KEYS[2] 获取 Key 的值。特别注意，这些键要在 Redis 中存在，不然就获取不到对应的值。ARGV[1] ARGV[2] 参数在 Lua 脚本中可以通过 ARGV[1]、ARGV[2] 获取值。
Spring Cloud 是一套较为全面的微服务框架集，集成了如服务注册发现、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、API 网关等功能实现。而在网上经常会发现 Spring Cloud 与阿里巴巴的 Dubbo 进行选择对比，这样做其实不是很妥当，前者是一套较为完整的微服务架构方案，而 Dubbo 只是服务治理与 RPC 实现方案。Dubbo 在国内有着非常大的用户群体，但是其周边设施与组件相对来说并不那么完善。很多开发者用户又很希望享受 Spring Cloud 的生态，因此也会有一些 Spring Cloud 与 Dubbo 一起使用的案例与方法出现，但是一直以来大部分 Spring Cloud 整合 Dubbo 的使用方案都不完善，直到 Spring Cloud Alibaba 的出现，才得以解决这样的问题。
由于不蒜子统计不对普通用户提供后台管理的功能，当站点的域名更换后，网站以前的所有统计数据都会重置为零。下面将介绍如何使用抓包工具来分析不蒜子统计的 API，进而实现不蒜子统计数据的更改。
这里使用了 Fiddler，它是一款流行的抓包工具，可以将网络传输发送与接受的数据包进行截获、重发、编辑、转存等操作。本质上，Fiddler 是通过改写 HTTP 代理，让数据从它那里通过，来监控并且截取到网络数据。
1）启动 Fiddler 后，打开本地的浏览器访问博客的 URL，此时在 Fiddler 的界面上可以看到有关不蒜子的请求
1 | https://busuanzi.ibruce.info/busuanzi?jsonpCallback=BusuanziCallback_195655659654 |