本文主要介绍 Spring + Spring MVC + MyBatis 整合（SSM），开发工具基于 Eclipse + Maven。值得一提的是，下文只给出 SSM 整合所需的最小配置内容，在生产环境需要适当优化项目的配置，尤其是 Log4j2、Druid 的配置。完整的项目代码可以直接从 GitHub 下载对应章节 ssm-study。
| 名称 | 版本 |
|---|---|
| Spring | 4.3.2.RELEASE |
| MyBatis | 3.4.1 |
| Druid | 1.0.25 |
| Log4j2 | 2.6.2 |
| MySQL | 5.7.26 |
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JDK 5 中增加了并发大师 Doug Lea 的并发库，这一引进给 Java 线程的管理和使用提供了极大的便利性。在 Java 5 提供的 java.util.concurrent（简称 JUC）包中，增加了在并发编程中很常用的实用工具类，用于定义类似于线程的自定义子系统，包括线程池、异步 IO 和轻量级任务框架。JUC 提供了可调的、灵活的线程池，还提供了设计用于多线程上下文中的 Collection（即线程安全的集合类）实现等。常用的 JUC 包有以下几个：
方案一
Hexo 官方推荐的部署方案，是在先本地编写 MarkDown 源文件，然后在本地构建静态资源文件，最后同步静态资源文件到服务器。
在开发高并发系统时可以用三把利器来保护系统：缓存、降级和限流。缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理的容量，是抗高并发流量的 “银弹”；而降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时，需要暂时将其屏蔽掉，待高峰过去之后或者问题解决后再打开；而有些场景并不能用缓存和降级来解决，比如稀缺资源（秒杀、抢购）、写服务（如评论、下单）、频繁的复杂查询等，因此需要有一种手段来限制这些场景的并发 / 请求量，即限流。限流的目的是通过对并发访问 / 请求进行限速或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务（定向到错误页或友好的展示页）、排队或等待（比如秒杀、评论、下单等场景）、降级（返回兜底数据或默认数据）。主流的中间件都会有单机限流框架，一般支持两种限流模式：控制速率和控制并发。Spring Cloud Zuul 通过第三方扩展 spring-cloud-zuul-ratelimit 也可以支持限流。Spring Cloud Gateway 是一个 API 网关中间件，网关是所有请求流量的入口；特别是像天猫双十一、双十二等高并发场景下，当流量迅速剧增，网关除了要保护自身之外，还要限流保护后端应用。常见的限流算法有漏桶和令牌桶，计数器也可以进行粗暴限流实现。对于限流算法，可以参考 Guava 中的 RateLimiter、Bucket4j、RateLimitJ 等项目的具体实现。下面将介绍如何基于 Bucket4j、Gateway 内置的限流过滤器工厂（RequestRateLimiterGatewayFilterFactory）、CPU 使用率实现限流，点击下载完整的案例代码。
在本文中，默认使用的 Spring Cloud 版本是 Finchley.RELEASE，对应的 Spring Boot 版本是 2.0.3，特别声明除外。
Spring Cloud 对 Zuul 进行封装处理之后，当通过 Zuul 访问后端微服务时，基于服务发现的默认路由规则是：http://zuul_host:zuul_port/微服务在Eureka上的ServiceId/**。Spring Cloud Gateway 在设计的时候考虑了从 Zuul 迁移到 Gateway 的兼容性和迁移成本等，Gateway 基于服务发现的路由规则和 Zuul 的设计类似，但是也有很大差别。Spring Cloud Gateway 基于服务发现的路由规则，在不同注册中心下其差异如下：
http://Gateway_HOST:Gateway_PORT/大写的ServiceId/**，其中服务名称默认必须是大写，否则会抛 404 错误；如果服务名要用小写访问，可以在属性配置文件里面加 spring.cloud.gateway.discovery.locator.lowerCaseServiceId=true 配置解决特别注意
spring.cloud.gateway.discovery.locator.enabled 为 true，表示 Gateway 需要与服务发现组件进行结合使用。serviceId）将请求转发到具体的服务实例。比如 http://localhost:8080/cloud-payment-service/pay/list，其中 http://localhost:8080 是 Gateway 的访问地址，cloud-payment-service 是服务名称。为了应对高并发的服务器端开发，在 2009 年 的时候，微软提出了一个更优雅地实现异步编程的方式 - Reactive Programming，中文名是响应式编程或者叫反应式编程。随后，其它技术也迅速地跟上了脚步，像 ES6 通过 Promise 引入了类似的异步编程方式。Netflix 和 TypeSafe 公司也提供了 RxJava、Scala、Akka 技术，让 Java 平台也有了能够实现响应式编程的框架，现在比较熟知的 Hystrix 就是以 RxJava 为基础开发的。到了 2017 年，虽然已经有不少公司在实践响应式编程，但整体来说应用范围依旧不大，主要原因在于缺少简单易用的技术将响应式编程推广普及，诸如 MVC 框架、HTTP 客户端、数据库技术等整合。终于，在 2017 年 9 月 28 日，Spring 5 正式发布，而 Spring 5 其最大的意义就是将响应式编程技术的普及向前推进一大步。在背后支持 Spring 5 响应式编程的框架正是 Reactor，它是由 Pivotal 公司（开发 Spring 等技术的公司）开发的，实现了 Reactive Programming 思想，符合 Reactive Streams 规范（Reactive Streams 是由 Netflix、TypeSafe、Pivotal 等公司发起的）的一项技术。Reactive 与 Servlet 的技术栈对比图如下：
