顾我安心君
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前言

古语有云：

道为术之灵，术为道之体；以道统术，以术得道。

其中：“道”指“规律、道理、理论”，“术”指“方法、技巧、技术”。意思是：“道”是“术”的灵魂，“术”是“道”的肉体；可以用“道”来统管“术”，也可以从“术”中获得“道”。

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有一个需求需要将前端传过来的10张照片，然后后端进行处理以后压缩成一个压缩包通过网络流传输出去。之前没有接触过用Java压缩文件的，所以就直接上网找了一个例子改了一下用了，
改完以后也能使用，但是随着前端所传图片的大小越来越大的时候，耗费的时间也在急剧增加，最后测了一下压缩20M的文件竟然需要30秒的时间。压缩文件的代码如下。

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public static void zipFileNoBuffer() {
    File zipFile = new File(ZIP_FILE);
    try (ZipOutputStream zipOut = new ZipOutputStream(new FileOutputStream(zipFile))) {
        //开始时间
        long beginTime = System.currentTimeMillis();

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            try (InputStream input = new FileInputStream(JPG_FILE)) {
                zipOut.putNextEntry(new ZipEntry(FILE_NAME + i));
                int temp = 0;
                while ((temp = input.read()) != -1) {
                    zipOut.write(temp);
                }
            }
        }
        printInfo(beginTime);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

这里找了一张2M大小的图片，并且循环十次进行测试。打印的结果如下，时间大概是30秒。

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fileSize:20M
consum time:29599

第一次优化过程-从30秒到2秒

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普通的bean的初始化是在容器启动初始化阶段执行的，而被lazy-init修饰的bean 则是在从容器里第一次进行context.getBean(“”)时进行触发。Spring 启动的时候会把所有bean信息(包括XML和注解)解析转化成Spring能够识别的BeanDefinition并存到Hashmap里供下面的初始化时用。接下来对每个BeanDefinition进行处理，如果是懒加载的则在容器初始化阶段不处理，其他的则在容器初始化阶段进行初始化并依赖注入。
本文我说了很多次 Spring 容器初始化和bean初始化，容器的初始化有可能包括bean的初始化主要取决于该bean是否是懒加载的，特此说明怕误会 。

先睹为快

话不多说先写个例子看下这属性到底有什么作用，我们定义了一个叫做coffee的普通bean,代码如下：

普通非懒加载bean的演示

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package com.test.spring;

public class Coffee {

    public Coffee() {
        System.out.println("正在初始化bean !!!调用无参构造函数");
    }

}
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答案: controller默认是单例的，不要使用非静态的成员变量，否则会发生数据逻辑混乱，正因为单例所以不是线程安全的。

我们下面来简单的验证下：

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package com.riemann.springbootdemo.controller;

import org.springframework.context.annotation.Scope;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;

/**
 * @author riemann
 * @date 2019/07/29 22:56
 */
@Controller
public class ScopeTestController {

    private int num = 0;

    @RequestMapping("/testScope")
    public void testScope() {
        System.out.println(++num);
    }

    @RequestMapping("/testScope2")
    public void testScope2() {
        System.out.println(++num);
    }

}

我们首先访问 http://localhost:8080/testScope, 得到的答案是1；
然后我们再访问 http://localhost:8080/testScope2, 得到的答案是2。
得到的不同的值，这是线程不安全的。

接下来我们再来给controller增加作用多例 @Scope(“prototype”)

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在用docker方式部署spring boot应用的时候发现程序时间不对，这是和时区有关
我们修改Dockerfile文件内容设置一下时区

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FROM openjdk:8-jdk-alpine

#设置时区
RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo 'Asia/Shanghai' >/etc/timezone

COPY target/docker-spring-boot-demo-0.0.1.jar app.jar

ENTRYPOINT ["sh","-c","java -jar app.jar"]

再次启动发现时间正常了

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基本概念

Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。

架构

一个完整的Docker有以下几个部分组成：

Docker Client客户端
Docker Daemon守护进程
Docker Image镜像
Docker Container容器

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Prometheus 简介

Prometheus是一个开源监控系统，它前身是SoundCloud的警告工具包。从2012年开始，许多公司和组织开始使用Prometheus。该项目的开发人员和用户社区非常活跃，越来越多的开发人员和用户参与到该项目中。目前它是一个独立的开源项目，且不依赖与任何公司。为了强调这点和明确该项目治理结构，Prometheus在2016年继Kurberntes之后，加入了Cloud Native Computing Foundation。
开源地址：https://github.com/prometheus

主要特性：

  • 多维度数据模型
  • 时间序列数据通过 metric 名和键值对来区分。
  • 所有的 metrics 都可以设置任意的多维标签。
  • 数据模型更随意，不需要刻意设置为以点分隔的字符串。
  • 可以对数据模型进行聚合，切割和切片操作。
  • 支持双精度浮点类型，标签可以设为全 unicode。
  • 灵活的查询语言(PromQL)：在同一个查询语句，可以对多个 metrics 进行乘法、加法、连接、取分数位等操作。
  • 不依赖任何分布式存储
  • 通过拉取方式采集数据，或者通过中间网关推送方式采集数据
  • 通过服务发现或者静态配置来发现监控目标
  • 支持多种图形界面展示方式

整体架构

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