项目中有这样的需求：需要使用定时器从 A 和 B 系统中同步不同的表中的数据，并且对数据进行一定的加工处理，最后将最终的数据写入到数据仓库DB，需要实现针对不同的数据源进行配置（这块也就是多数据源的支持），任务配置可以根据任务量的大小使用不同的资源。对数据同步的时效性和性能要求非常高，并且这些定时任务可以通过页面配置的方式做到灵活，可控制。
var log = switch (event) { case PLAY -> "User has triggered the play button"; case STOP, PAUSE -> "User needs a break"; default -> { String message = event.toString(); LocalDateTime now = LocalDateTime.now(); yield "Unknown event " + message + " logged on " + now; } };
String literal = "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing " + "elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore " + "et dolore magna aliqua.";
使用\文本块中的转义序列，可以将其表示为：
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String text = """ Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing \ elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore \ et dolore magna aliqua.\ """;
Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException: Cannot invoke "Location.getCity()" because the return value of "User.getLocation()" is null at NullPointerExample.main(NullPointerExample.java:5)
Availability 可用性 可用性指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是正常响应时间。 对于一个可用性的分布式系统，每一个非故障的节点必须对每一个请求作出响应。也就是，该系统使用的任何算法必须最终终止。当同时要求分区容忍性时，这是一个很强的定义：即使是严重的网络错误，每个请求必须终止。 好的可用性主要是指系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。可用性通常情况下可用性和分布式数据冗余，负载均衡等有着很大的关联。
Partition Tolerance分区容错性 分区容错性指“the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”，即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。 分区容错性和扩展性紧密相关。在分布式应用中，可能因为一些分布式的原因导致系统无法正常运转。好的分区容错性要求能够使应用虽然是一个分布式系统，而看上去却好像是在一个可以运转正常的整体。比如现在的分布式系统中有某一个或者几个机器宕掉了，其他剩下的机器还能够正常运转满足系统需求，或者是机器之间有网络异常，将分布式系统分隔未独立的几个部分，各个部分还能维持分布式系统的运作，这样就具有好的分区容错性。
CA without P：如果不要求P（不允许分区），则C（强一致性）和A（可用性）是可以保证的。但其实分区不是你想不想的问题，而是始终会存在，因此CA的系统更多的是允许分区后各子系统依然保持CA。
CP without A：如果不要求A（可用），相当于每个请求都需要在Server之间强一致，而P（分区）会导致同步时间无限延长，如此CP也是可以保证的。很多传统的数据库分布式事务都属于这种模式。
AP wihtout C：要高可用并允许分区，则需放弃一致性。一旦分区发生，节点之间可能会失去联系，为了高可用，每个节点只能用本地数据提供服务，而这样会导致全局数据的不一致性。现在众多的NoSQL都属于此类。
username: As identifiable to the UserDetailsService password: That matches the one in the retrieved UserDetails expirationTime: The date and time when the remember-me token expires, expressed in milliseconds key: A private key to prevent modification of the remember-me token
@SpringBootApplication // uncomment if you want to use Spring Security XML Configuration // 当使用xml的方式配置时，开启此注解注释掉Java代码方式的配置 // @ImportResource("classpath:spring-security-config.xml") public class Run {
public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Run.class, args); } }
# check for where the latest version of IDEA is installed IDEA=`ls -1d /Applications/IntelliJ\ * | tail -n1` wd=`pwd`
# were we given a directory? if [ -d "$1" ]; then # echo "checking for things in the working dir given" wd=`ls -1d "$1" | head -n1` fi
# were we given a file? if [ -f "$1" ]; then # echo "opening '$1'" open -a "$IDEA" "$1" else # let's check for stuff in our working directory. pushd $wd > /dev/null
# does our working dir have an .idea directory? if [ -d ".idea" ]; then # echo "opening via the .idea dir" open -a "$IDEA" .
# is there an IDEA project file? elif [ -f *.ipr ]; then # echo "opening via the project file" open -a "$IDEA" `ls -1d *.ipr | head -n1`
# Is there a pom.xml? elif [ -f pom.xml ]; then # echo "importing from pom" open -a "$IDEA" "pom.xml"
# can't do anything smart; just open IDEA else # echo 'cbf' open "$IDEA" fi
popd > /dev/null fi
然后使用如下脚本即可：
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fullFileName=$1
suffix=${fullFileName#*.}
if [ "$suffix" != "zip" ];then echo "Must be a valid zip file" else filename=${fullFileName%.*} echo "filename: $filename" echo "now unzip $1 and use idea $1" unzip $1 && idea $filename fi
a.each { // groovy each 循环中的return true类似于java for循环中的continue // 当遍历的元素等于2时，跳过当前元素，继续执行, 如果写>= 时，的确也等价于break if (it >= 2) return true // break println it // do the stuff that you wanted to before break }
println "for loop break use java"
for (int i = 0; i < a.size(); i++) { if (a[i] == 2) { // java for 循环中的break直接跳出当前循环 // 当遍历的元素等于2时，直接跳出循环 break } println a[i] }
Spring Framework 5.0 版本更新了一些其他的项目，其中包括发布了 Spring Data Kay。自从 Spring Data 于2009年成立以来，这是 Spring Data 更新的最大版本！该新版本以 Spring Framework 5.0 ，Java 8 和 Java EE 7 作为基准。它包括一个改进的仓储(repository) API（完整支持Optional<T>），支持响应式数据访问（Cassandra，Couchbase，MongoDB和Redis），新发布版本新增 Spring Data Geode，使用非空注解并且优化了运行时检查空注解，通过 Kotlin 构造方法，支持 Kotlin 的 null安全和不可变数据类，支持兼容 Java 9，如果想了解更多请看 Spring Data Kay 文档:
