Spring Kafka 官方提供了一种基于消息类型的消费模式，通过类上的 @KafkaListener 注解配合方法上的 @KafkaHandler，实现多态消息的自动路由处理。其典型实现方式如下：

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@KafkaListener(id = "multi", topics = "myTopic")
static class MultiListenerBean {
    
    @KafkaHandler
    public void listen(String foo) {
        ...
    }
    
    @KafkaHandler
    public void listen(Integer bar) {
        ...
    }
    
    @KafkaHandler(isDefault = true)
    public void listenDefault(Object object) {
        ...
    }
}

根据 Spring Kafka 官方文档 @KafkaListener on a Class 的说明：

When messages are delivered, the converted message payload type is used to determine which method to call.
接收到消息后，会使用转换后的消息类型来决定调用哪个方法。

开发者可以基于此特性，轻松实现从简单文本消息到复杂领域事件的各种消息处理场景。

一、背景与现状

目前，我们团队在使用 Kafka 时主要存在以下几类问题：

• 问题一：一个工程对接多套 Kafka 集群，工程代码缺少对多套集群的规范管理；
• 问题二：生产环境分为基线和灰度，对接灰度 Kafka 时，工程改动繁琐；
• 问题三：生产/消费消息时，出现大量偏技术性的重复代码：序列化、反序列化、判空、重试等；
• 问题四：在发送消息、消费消息过程中，存在链路丢标的情况；

因此，建设统一消息组件，以解决上述问题，简化消息收发。

在 Java 生态中，Apache Kafka 通过 kafka-clients.jar 提供了原生客户端支持。开发者需要手动创建 KafkaConsumer 实例并订阅指定主题（Topic）来实现消息消费。典型实现如下：

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public void pollMessages() {
    // 1. 初始化消费者实例
    Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(getConsumerConfig());
    // 2. 订阅主题并设置重平衡监听器
    consumer.subscribe(Collections.singleton(topic), new RebalanceListener());
    // 3. 轮询获取消息（超时时间1秒）
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
    // 4. 同步提交偏移量
    consumer.commitSync();
}

Spring Kafka 在原生客户端基础上进行了深度封装，通过声明式注解显著简化了开发流程。例如，只需使用 @KafkaListener 注解即可实现消息监听：

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@KafkaListener(id = "orderService", topics = "order.topic")
public void handleOrderEvent(ConsumerRecord<String, String> record) {
    // 业务处理逻辑
}

这种简洁的语法背后，Spring Kafka 实际上构建了一套完整的消费者（Consumer）管理机制。那么问题来了：Spring Kafka 是如何创建这些消费者的呢？

在实际项目中，我们经常会用到本地缓存，但是往往缺少对缓存使用情况的观测。今天推荐一种用法，让你更优雅地使用本地缓存。

项目地址：https://github.com/studeyang/toolkit

一、什么是 Apache Shiro？

Apache Shiro 是一个功能强大且易于使用的 Java 安全框架，表现在身份认证、授权、加密和会话管理，可用于保护任何应用程序，小到命令行应用程序、移动应用程序，大到 Web 和企业应用程序。

应用程序安全性的 4 个基石：

• 身份验证 - 证明用户身份，通常称为用户“登录”
• 授权 - 访问控制
• 加密 - 保护或隐藏数据免遭窥探
• 会话管理 - 每个用户的时间敏感状态

在我最近的项目中，经常会有给大表加字段的需求，这个过程非常耗时。

可以看到，900 万数据量的一张表，加一个字段就需要 3 个小时左右。

我们知道，给一个表加字段，或者修改字段，或者加索引，需要扫描全表的数据。假设表数据量比较大，加字段的过程将会非常耗时。

不过我最关心的是，在加字段的过程中，会不会对业务的增删改查造成影响？在询问 DBA 后，他给出的答复是不会造成影响。这不禁让我思考这背后的实现原理。

下面，我们就来一探究竟。

MyBatis 是一个流行的 Java 持久层框架，它简化了数据库访问的复杂性，为开发者提供了强大的功能。其中，MyBatis 拦截器是一个非常有用的特性，可以帮助开发者灵活地解决各种问题。

本文将探讨 MyBatis 拦截器在实际项目中的应用场景和具体实现方法。

文中代码：https://github.com/studeyang/mybatis-interceptor-demo

你说你 Kafka 用了很多年了，但是位移提交的这些细节你未必清楚。

不久前有个同事出去面试了，他说在 Kafka 问题上被面试官藐视了。

本文我们将构建一个简单但完整的小型 Web 应用程序，以演示 Spring Security 的入门教程。大致逻辑是：当合法用户成功登录系统之后，浏览器会跳转到一个系统主页，并展示一些个人健康档案（HealthRecord）数据。

让我们开始吧！

一、题目描述

题目链接：https://leetcode.cn/problems/jian-sheng-zi-lcof/

难易程度：中等

给你一根长度为 n 的绳子，请把绳子剪成整数长度的 m 段（m、n 都是整数，n > 1 并且 m > 1），每段绳子的长度记为 k[0],k[1]...k[m-1] 。请问 k[0]*k[1]*...*k[m-1] 可能的最大乘积是多少？例如，当绳子的长度是 8 时，我们把它剪成长度分别为 2、3、3 的三段，此时得到的最大乘积是 18。

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输入: 10
输出: 36
解释: 10 = 3 + 3 + 4, 3 × 3 × 4 = 36