最近在本地调试公司的一个Web项目时，无意中发现日志中出现了两次同一个服务的init记录，项目都是基于Spring来搭建的，按理说服务都是单例的，应该只有一次服务加载日志才对，本着对工作认真负责（闲来无事）的态度，必然要一探究竟。

项目上使用的springboot版本是2.1.1.RELEASE，现在因为要接入elasticsearch7.x版本，参考官方文档要求，需要将springboot版本升级到2.5.14。

前后端分离之后，采用nginx作为静态服务器，并通过反向代理的方式实现接口跨域的方式，在降低开发成本的同时也带来了诸多问题，例如客户端真实IP的获取。

Micrometer 为基于 JVM 的应用程序的性能监测数据收集提供了一个通用的 API，支持多种度量指标类型，这些指标可以用于观察、警报以及对应用程序当前状态做出响应。

由于历史原因，公司内部系统有一些页面是基于iframe嵌入的其他系统的页面，之前一直运行正常，最近不知什么原因接连出现访问所有iframe页面时提示需要登录的情况，并且点击iframe页面的登录按钮时会出现页面闪一下，没有任何跳转的现象。

原文链接Metrics是一个提供服务性能检测工具的Java类库，它提供了功能强大的性能指标工具库用于度量生产环境中的各关键组件性能。度量类型Metrics提供了以下几种基本的度量类型：Gauge：用于提供自定义度量。Counter：计数器，本质是一个java.util.concurrent.atomic...

当我们使用Flink进行流式计算时，通常会产生各种形式的中间结果，我们称之为State。有状态产生，就必然涉及到状态的存储，那么Flink中定义了哪些形式的状态存储呢，下面一一给大家介绍一下。

小A正在balabala写代码呢，DBA小B突然发来了一条消息，“快看看你的用户特定信息表T，里面的主键，也就是自增id，都到16亿了，这才多久，在这样下去过不了多久主键就要超出范围了，插入就会失败，balabala......”

提到Redis我相信各位在面试，或者实际开发过程中对缓存雪崩，穿透，击穿也不陌生吧，就算没遇到过但是你肯定听过，那三者到底有什么区别，我们又应该怎么去防止这样的情况发生呢，我们有请下一位受害者。

窗口化的Flink程序的结构通常如下，有分组流（keyed streams）和无分组流（non-keyed streams）两种。两者的不同之处在于，分组流中调用了keyBy(...)方法，无分组流中使用windowAll(...)替代分组流中的window(...)方法。