crossoverJie的内卷小课堂

前言 大概在两年前我写过一篇 撸了一个 Feign 增强包，当时准备是利用 SpringBoot + K8s 构建应用，这个库可以类似于 SpringCloud 那样结合 SpringBoot 使用声

许久没有分享 Java 相关的问题排查了，最近帮同事一起排查了一个问题： 排查 当他告诉我这个现象的时候我就持怀疑态度，根据之前使用的经验 Pulsar 在官方文档以及 API 中都解释过

我猜测大部分长期使用 Java 的开发者应该较少会接触 gRPC，毕竟在 Java 圈子里大部分使用的还是 Dubbo/SpringClound 这两类服务框架。 我也是近段时间有机会从零开始重

最近实现某个业务时，需要读取数据然后再异步处理；在 Go 中实现起来自然就比较简单，伪代码如下： 看似非常简单几行代码却和我们的预期不符，打印之后输出的是： 并不是我们预期的

早在几年前写过关于 LRU cache 的文章： https://crossoverjie.top/2018/04/07/algorithm/LRU-cache/ 当时是用 Java 实现的.

平时大家写完 gRPC 接口后是如何测试的？往往有以下几个方法： 写单测代码，自己模拟客户端测试。 可以搭一个 gRPC-Gateway 服务，这样就可以在 postman 中进行模拟。 但这两

前言 前段时间有个项目即将上线，需要对其中的核心接口进行压测；由于我们的接口是 gRPC 协议，找了一圈发现压测工具并不像 HTTP 那么多。

不知不觉写 Go 已经快一年了，上线了大大小小好几个项目；心态也经历了几轮变化。写到现在的感觉就是：

日常开发中我们大概率会遇到超时控制的场景，比如一个批量耗时任务、网络请求等；一个良好的超时控制可以有效的避免一些问题（比如 goroutine 泄露、资源不释放等）

设计模式不管是在面试还是工作中都会遇到，但我经常碰到小伙伴抱怨实际工作中自己应用设计模式的机会非常小。 正好最近工作中遇到一个用观察者模式解决问题的场景，和大家一起分享.

作为一个 Go 语言新手，看到一切”诡异“的代码都会感到好奇；比如我最近看到的几个方法；伪代码如下： 相信大部分刚入门 Go 的新手看到这样的代码也是一脸懵逼，其中最让人疑惑的就是： 这样对切片

最近在实现两个需求，由于两者之间并没有依赖关系，所以想利用队列进行解耦；但在 Go 的标准库中并没有现成可用并且并发安全的数据结构；但 Go 提供了一个更加优雅的解决方案，那就是 channel

最近用 Python 写了几个简单的脚本来处理一些数据，因为只是简单功能所以我就直接使用 print 来打印日志。 任务运行时偶尔会出现一些异常