Spring Boot 热部署，也被称为热替换（hot swapping）或者热加载（hot loading），是指在应用程序运行时更新代码和资源，而不需要重启应用程序。Spring Boot 支持热部署，但仅限于开发环境。

要在Spring Boot中启用热部署，请确保你的项目使用Spring Boot DevTools依赖。以下是如何在Maven项目中添加这个依赖的例子：

<dependencies>
    <!-- 添加 Spring Boot DevTools 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
</dependencies>

对于Gradle项目，添加以下依赖：

dependencies {
    // 添加 Spring Boot DevTools 依赖
    developmentOnly 'org.springframework.boot:spring-boot-devtools'
}

确保你的开发环境支持热部署，例如，在IntelliJ IDEA中，你需要做如下设置：

1. 打开Preferences/Settings > Build, Execution, Deployment > Compiler，勾选Build project automatically。
2. 打开Preferences/Settings > Build, Execution, Deployment > Debugging，勾选Hot swap code/resources。

注意：在生产环境中不应启用热部署特性，因为它可能会带来安全风险和性能问题。仅在开发环境中使用。

import org.springframework.beans.factory.config.BeanDefinition;
import org.springframework.context.annotation.AnnotationConfigApplicationContext;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
// 定义配置类
@Configuration
public class MyConfiguration {
 
    @Bean
    public MyBean myBean() {
        return new MyBean();
    }
}
 
public class MyBean {
    // 构造函数
    public MyBean() {
        System.out.println("MyBean 被实例化");
    }
}
 
// 使用ApplicationContext分析BeanDefinition
public class BeanDefinitionAnalysis {
    public static void main(String[] args) {
        AnnotationConfigApplicationContext context = new AnnotationConfigApplicationContext(MyConfiguration.class);
 
        BeanDefinition beanDefinition = context.getBeanFactory().getBeanDefinition("myBean");
        // 输出BeanDefinition的信息
        System.out.println("BeanDefinition 的类型: " + beanDefinition.getClass().getName());
        System.out.println("BeanDefinition 的作用域: " + beanDefinition.getScope());
        System.out.println("BeanDefinition 的 laziness: " + beanDefinition.isLazyInit());
        System.out.println("BeanDefinition 的构造方法: " + beanDefinition.getConstructorArgumentValues());
 
        context.close();
    }
}

这段代码首先定义了一个简单的配置类MyConfiguration，其中包含一个名为myBean的Bean定义。然后定义了一个简单的Bean类MyBean，在其构造函数中打印了一条消息。最后，在BeanDefinitionAnalysis类的main方法中，我们创建了一个AnnotationConfigApplicationContext，用于加载我们的配置类，并获取了myBean的BeanDefinition。接着，我们打印了BeanDefinition的一些信息，如类型、作用域、是否懒加载以及构造参数值。这样做可以帮助开发者理解Spring容器是如何处理Bean定义和构造Bean实例的。

Spring Cloud 是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性简化了分布式系统的开发，如服务发现、服务配置、负载均衡、断路器、智能路由、微代理、控制总线等。

以下是一个使用Spring Cloud构建微服务的简单示例：

1. 创建服务注册中心（例如Eureka Server）:

@EnableEurekaServer
@SpringBootApplication
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}

2. 创建一个服务提供者（Eureka Client）:

@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
public class ServiceProviderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceProviderApplication.class, args);
    }
}

3. 创建一个服务消费者（Eureka Client）:

@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
public class ServiceConsumerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceConsumerApplication.class, args);
    }
}

在这个简单的例子中，我们定义了三个Spring Boot应用程序，其中两个作为Eureka Client注册到Eureka Server，另一个作为服务注册中心。在实际的微服务架构中，你会根据具体的业务逻辑来扩展这些服务。

这只是一个入门级的示例，实际的Spring Cloud应用通常会涉及更复杂的配置和管理多个服务之间的通信。

第八章 Spring Cloud 之 Hystrix 是Spring Cloud Netflix的一部分，它提供了断路器模式的实现，可以防止微服务系统中的服务雪崩效应。

在Spring Cloud中使用Hystrix，首先需要在项目的pom.xml中添加Hystrix依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>

然后，在启动类上添加@EnableCircuitBreaker注解来启用Hystrix：

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.circuitbreaker.EnableCircuitBreaker;
 
@SpringBootApplication
@EnableCircuitBreaker
public class HystrixApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(HystrixApplication.class, args);
    }
}

接下来，可以使用HystrixCommand或HystrixObservableCommand来包装依赖服务的调用：

import com.netflix.hystrix.HystrixCommand;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
 
@RestController
public class ServiceController {
 
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
 
    @GetMapping("/service")
    public String service() {
        return new HystrixCommand(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ServiceCommand")) {
            @Override
            protected String run() throws Exception {
                return restTemplate.getForObject("http://service-url/", String.class);
            }
        }.execute();
    }
}

在上述代码中，我们创建了一个HystrixCommand，并指定了断路器的键值“ServiceCommand”。如果依赖服务调用失败，Hystrix会执行断路，避免雪崩效应，并提供备用方案。

import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
 
// 假设已经有一个SqlSessionFactory实例sqlSessionFactory
 
public class MyBatisExample {
    public void operateDatabase() {
        // 获取SqlSession实例
        try (SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession()) {
            // 执行操作数据库的代码
            // 例如，插入一条记录
            YourMapper mapper = session.getMapper(YourMapper.class);
            YourModel model = new YourModel();
            // 设置model的属性
            mapper.insertYourModel(model);
            
            // 提交事务
            session.commit();
        } catch (Exception e) {
            // 处理异常
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
 
// 假设有一个YourMapper接口和相应的XML映射文件定义了insertYourModel操作
interface YourMapper {
    void insertYourModel(YourModel model);
}
 
// 假设YourModel是一个实体类
class YourModel {
    // 实体类的属性和方法
}

这个代码示例展示了如何使用MyBatis框架来操作数据库。首先，通过SqlSessionFactory获取SqlSession实例。然后，通过SqlSession获取映射器接口的实例，并调用映射器中定义的方法来操作数据库。操作完成后，需要提交事务。异常处理确保了事务在发生错误时可以正确回滚。

import com.netflix.appinfo.InstanceInfo;
import com.netflix.discovery.EurekaClient;
import com.netflix.zuul.ZuulFilter;
import com.netflix.zuul.context.RequestContext;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cloud.netflix.zuul.filters.route.SimpleHostRoutingFilter;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.util.List;
 
public class DynamicRoutingFilter extends ZuulFilter {
 
    @Autowired
    private EurekaClient eurekaClient;
 
    @Override
    public String filterType() {
        return "pre"; // 在请求被路由之前调用
    }
 
    @Override
    public int filterOrder() {
        return 0; // 优先级为0
    }
 
    @Override
    public boolean shouldFilter() {
        return true; // 是否执行过滤器的标志，此处为true表示执行该过滤器
    }
 
    @Override
    public Object run() {
        RequestContext ctx = RequestContext.getCurrentContext();
        HttpServletRequest request = ctx.getRequest();
 
        // 获取服务ID
        String serviceId = request.getParameter("serviceId");
        if (serviceId == null) {
            ctx.setSendZuulResponse(false); // 不对该请求进行路由
            ctx.setResponseStatusCode(HttpStatus.BAD_REQUEST.value()); // 设置响应状态码
            ctx.setResponseBody("Missing serviceId parameter"); // 设置响应体
            return null;
        }
 
        // 获取服务的所有实例
        List<InstanceInfo> instances = eurekaClient.getInstancesByVipAddress(serviceId, false);
 
        if (instances == null || instances.isEmpty()) {
            ctx.setSendZuulResponse(false); // 不对该请求进行路由
            ctx.setResponseStatusCode(HttpStatus.NOT_FOUND.value()); // 设置响应状态码
            ctx.setResponseBody("No instances available for service: " + serviceId); // 设置响应体
            return null;
        }
 
        // 选择一个实例，并更新请求上下文中的路由
        InstanceInfo instance = instances.get(0); // 选择第一个实例
        ctx.put("serviceId", serviceId); // 将服务ID放入请求上下文
        SimpleHostRoutingFilter.updateContextRequest(ctx, instance.getHostName(), instance.getPort());
 
        return null;
    }
}

这段代码定义了一个自定义的Zuul过滤器，用于在请求被路由之前根据传递的serviceId参数动态更改请求的路由。它首先检查是否有serviceId参数，如果没有则返回错误信息。如果存在serviceId，它会从Eureka Client获取相应服务的实例信息，并选择第一个实例来更新请求上下文中的路由信息。如果没有可用的实例，它会返回错误信息。这个过滤器提供了一个简单的方法来根据需要动态路由请求到不同的后端服务。

@EnableBinding(Processor.class)
public class EventProcessor {
 
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.com.example.demo.EventProcessor.class);
 
    @Autowired
    private Processor processor;
 
    @StreamListener(Processor.INPUT)
    public void handleInput(Person person) {
        LOGGER.info("Received: " + person);
        // 处理接收到的Person对象
        processor.output().send(MessageBuilder.withPayload(person).build());
    }
 
    @Bean
    public Consumer<Person> input() {
        return person -> {
            LOGGER.info("Received: " + person);
            // 处理接收到的Person对象
        };
    }
 
    @Bean
    public Supplier<Person> output() {
        return () -> {
            // 生成一个Person对象
            return new Person("John", "Doe");
        };
    }
}

这个代码示例展示了如何使用Spring Cloud Stream来创建一个简单的事件驱动架构。它定义了一个名为EventProcessor的类，该类使用@EnableBinding注解来指定它是一个Spring Cloud Stream处理器。它包含了一个输入流的监听器handleInput，当接收到Person类型的消息时，会打印出消息内容并将其发送到输出流。同时，它还定义了一个输入流的消费者input和一个输出流的生产者output。这个示例展示了如何在事件驱动的架构中使用Spring Cloud Stream进行消息的接收和发送。

在Spring Boot中，你可以通过自定义注解、Hutool工具类以及自定义序列化器来实现数据的动态脱敏。以下是一个简化的示例：

1. 自定义注解 @SensitiveData 用于标记需要脱敏的字段：

@Target({ElementType.FIELD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface SensitiveData {
    // 可以添加配置参数，如脱敏规则等
}

2. 使用Hutool的 DesensitizedHandler 接口实现自定义脱敏逻辑：

public class CustomDesensitizedHandler implements DesensitizedHandler {
    @Override
    public String desensitize(Object source, String desensitizeType) {
        if ("userName".equals(desensitizeType)) {
            // 用户名脱敏规则，如保留前两位和后一位
            return StrUtil.subByLength(source.toString(), 2, 2, "**");
        }
        // 其他脱敏类型的处理...
        return null;
    }
}

3. 自定义序列化器 CustomJsonSerializer 处理脱敏逻辑：

public class CustomJsonSerializer extends JsonSerializer<Object> {
    @Override
    public void serialize(Object value, JsonGenerator gen, SerializerProvider serializers) throws IOException {
        // 获取字段上的注解
        Field[] fields = value.getClass().getDeclaredFields();
        for (Field field : fields) {
            if (field.isAnnotationPresent(SensitiveData.class)) {
                // 使用Hutool的脱敏工具类进行处理
                DesensitizedValue sv = DesensitizedUtil.desensitize(field.get(value), new CustomDesensitizedHandler());
                field.setAccessible(true);
                try {
                    field.set(value, sv.getResult());
                } catch (IllegalAccessException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
        // 继续使用原生的序列化逻辑进行序列化
        super.serialize(value, gen, serializers);
    }
}

4. 配置自定义序列化器：

在Spring Boot的配置文件中配置自定义序列化器，例如 application.properties 或者 application.yml：

spring.jackson.serializer.SENSITIVE_DATA=com.yourpackage.CustomJsonSerializer

以上代码提供了一个简化的示例，实际应用时你可能需要根据具体的脱敏规则和业务需求进行相应的调整。这个示例展示了如何利用自定义注解、自定义序列化器和第三方库Hutool来实现数据的动态脱敏。

Spring Cloud Gateway 整合 Alibaba Sentinel 主要涉及以下几个步骤：

1. 引入 Sentinel 依赖和 Spring Cloud 依赖。
2. 配置 Sentinel 数据源（可选，如果需要动态配置）。
3. 配置 Sentinel 的 Gateway 限流规则。
4. 启动 Sentinel 控制台（可选，用于查看限流效果）。

以下是一个基本的示例：

pom.xml 依赖配置:

<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Gateway -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Sentinel Spring Cloud Gateway 适配器 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

application.yml 配置文件:

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8080 # Sentinel 控制台地址
        port: 8719 # Sentinel 默认端口
 
# 配置 Gateway 的路由规则
spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: service-provider
          uri: http://localhost:8080
          predicates:
            - Path=/service-provider/**
 
# 配置限流规则，例如针对 /service-provider 路径限流
- gateway:
    resource: /service-provider
    count: 1 # 限流阈值
    interval-sec: 1 # 统计时间窗口，这里是1秒

启动类:

@SpringBootApplication
public class GatewayApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(GatewayApplication.class, args);
    }
}

启动 Sentinel 控制台（如果需要）并启动网关应用，然后可以通过 Sentinel 控制台配置和查看限流效果。

注意：以上配置仅为示例，具体配置需要根据实际环境和需求进行调整。

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
 
@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return template;
    }
 
    @Bean
    public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        template.setDefaultSerializer(new StringRedisSerializer());
        return template;
    }
}

这段代码定义了两个Bean，一个是RedisTemplate<String, Object>类型的Bean，用于操作非字符串类型的key和value，另一个是StringRedisTemplate类型的Bean，用于操作字符串类型的key和value。这些Bean都设置了默认的序列化器，以确保键值可以正确地序列化和反序列化。