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如何正确使用 ThreadLocal,你真的用对了吗? | 京东云技术团队

引言: 当多线程访问共享且可变的数据时,涉及到线程间同步的问题,并不是所有时候,都要用到共享数据,所以就需要ThreadLocal出场了。 ThreadLocal又称线程本地变量,使用其能够将数据封闭在各自的线程中,每一个ThreadLocal能够存放一个线程级别的变量且它本身能够被多个线程共享使用,并且又能达到线程安全的目的,且绝对线程安全。一般用法如下: public final static ThreadLocal<String> PARAMS = new ThreadLocal<String>(); PARAMS代表一个能够存放String类型的ThreadLocal对象。此时不论什么一个线程能够并发访问这个变量,对它进行写入、读取操作,都是线程安全的。 实际上可以把企微会话存档的相关配置参数存入到ThreadLocal中,各个方法内需要使用直接从ThreadLocal中获取就可以了. 原理:我们先看一下ThreadLocal的结构:  首先是set方法:  这块代码其实很有意思,我们发现在向ThreadLocal中存放值时需要先从当前线程中获取...

关于自动限流的思考 | 京东云技术团队

目标 保证系统不因流量过载而挂。 现状:人工限流 正常的微服务限流工具都需要人工配置:支持应用负责人事先配置限流规则(接口+调用方+限流阈值),流量在阈值以下可以正常响应,超过阈值的流量会快速失败。这种方案存在如下问题: 问题1. 接口多,无法全面覆盖 要想保证系统不因流量过载而挂,那就需要对所有中高频接口进行流量管控,不然任意接口的流量上升都可能成为“压倒骆驼的最后一根稻草”。假设存在a个应用,按每个应用平均b个中高频接口, 每个接口对应c个调用方,限流规则配置那数量为(axbxc),稍微有点规模的部门这个数量就能上万, 要想全面覆盖靠人工基本不可行。 问题2.限流阈值无法准确评估 当前限流阈值评估主要有2类: 历史流量峰值:比如近7天系统正常提供服务的流量峰值。但是这个值偏低,容易产生误杀。 压测:通过压测演练得出接口的容量上限。但是压测的方式很难模拟真实的线上环境,无论是数据质量,流量的参数质量,依赖方的性能,亦或同应用内不同接口的流量分布都很难与真实环境保持一致。 问题3. 限流阈值无法长期有效 限流阈值会随着环境的变化而变化。例如流程中新增了一个依赖、或者数据库的数据量增多、...

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