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在spring项目中我们可以通过@Value注解使用配置文件中的值，但是有时候我们想注入外部系统（如配置中心）中配置的值，这时候可以通过读取配置中心的值并作为PropertySource注入到Spring的 Environment中来实现

正则表达式是一种强大的文本匹配工具，通过特定的语法规则，可以实现对字符串的灵活匹配。在本文中，我们将介绍一系列常用的正则表达式，覆盖了匹配任意字符、多个字符包含匹配、排除字符包含匹配、重复匹配、单词边界匹配、字符串边界、子表达式（分组）、回溯引用以及前后查找等内容

虽然maven的目标是使项目构建是可移植的，尽量使在任何机器下都可以构建且结果相同，但是仍然会有一些情况需要我们根据环境等信息来构建不同的内容，这时候就需要用到 maven profiles

在使用Spring框架时，我们应该已经非常熟悉依赖注入这一概念，它可以帮我们节省构建类及设置相应依赖类的成本，只需要声明自己需要哪些类/接口即可使用，同时还可以更好的支持单元测试

这次我们看一下另一款依赖注入的框架guice，下面介绍的内容也都是来自官方文档

在当今信息爆炸的时代，对于大规模数据的搜索、分析和可视化变得至关重要。Elasticsearch（ES）作为一款开源搜索和分析引擎，为开发者和企业提供了一种强大而灵活的工具，能够轻松处理海量数据，并提供高效的搜索和分析能力

本文围绕 Elasticsearch 来讲解一下如何创建索引、进行数据写入和查询，快速入门ES使用

一般我们在 Java 项目中做并发编程，基本都是通过创建线程的方式来执行（JDK21支持了虚拟线程），但是线程有如下问题

• 线程是不能无限创建的，而是受到操作系统的限制
• 线程切换的时候有较高的上下文切换的成本

而协程可以理解为轻量级的线程，可以在一个线程中执行多个任务，而不需要线程切换的开销，同时也避免了线程数量的限制

这里看一下kotlin中的协程，首先需要引入单独的依赖包

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// gradle.kts
dependencies {
    implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-core:1.8.0-RC2")
}

我们都知道设计原则，追求开放封闭原则，封装变化

比如我们有一个统一的流程，运转良好且自认为设计的不错，这时来了个需求，说需要针对不同的来源要有一些特殊的处理，这时候我们如何支持呢？

一种简单的解决方案是加一个 if 判断，做一点特殊逻辑，但是这不是一个好的实践

这时候我们想到可以将这部分差异功能抽象为一个接口，然后有一种特殊的实现类还有一个默认的实现类。但是这时候另一个问题出现了，在执行到这部分逻辑的时候，如何确认使用哪个实现类呢（需要一个定位逻辑）

后面可能对于这个来源，还有一个地方需要处理，这时候又要有一套接口和定位逻辑

这时候我们可以考虑一下使用扩展点的方案，我们看下 COLA 提供的扩展点（示例来自源码）

《代码精进之路》中看到的拦截器实现，方式比较巧妙，在此记录一下

一般我们在代码中实现业务拦截器的功能，是通过Spring提供的AOP来实现的，底层也就是基于动态代理及反射，这里看一下使用另一种不同的实现方式

日常工作中，有一些功能如状态更新等需要遍历表中数据，如果数据量比较少的情况下，我们可以正常的使用数据库如mysql提供的limit和offset来实现分页的功能，但是如果数据量比较大，这时候就会有深分页的问题，产生慢SQL, 为了解决这个问题，一种实现方式就是通过主键ID+查询条件来过滤数据，使用类似如下语句

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SELECT * FROM task WHERE id > $minId AND status = 1 ORDER BY id LIMIT 200

如果有其他条件导致需要扫描很大的行数才能扫描到的话，可能还需要限制id上限

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SELECT * FROM task WHERE id > $minId AND id < $maxId AND status = 1 ORDER BY id LIMIT 200

之后每次使用查询的最大值更新变量minId，直到查询不出数据为止，具体对应到Java代码中大致如下：

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public class TaskStatusUpdater {
    // 执行入口
    public void execute() {
        int limit = 200;
        int minId = 0;
        
        while (true) {
            // 查询
            List<Task> tasks = taskDao.listByMinId(minId, limit);
            if (CollectionUtils.isEmpty(tasks)) {
                break;
            }
            // 更新查询参数, 获取查询到的最大的ID
            minId = tasks.stream()
                    .max(Comparator.comparing(Task::getId))
                    .map(Task::getId)
                    .get();
            for (Task task : tasks) {
                // 处理
                operateTask(task);
            }
        }
    }
    
    private void operateTask(Task task) {
        // 进行业务逻辑处理
    }
}

这里可以看到，执行方法中大部分都是一些业务无关的控制代码，如果有不同的处理逻辑需要遍历，那么都要复制一下这一大坨的控制代码，是否有更好的写法呢？

之前介绍过 JSONPath 的使用，但是它只能支持一些简单场景下快速从json中获取指定的值，这次我们来看一款更强大的工具 JSONata，它是一种针对 JSON 数据的轻量级查询和转换语言，可以实现一些比较复杂的逻辑，现在我们就来看一下如何进行使用