在N年前整理过 Spring Boot 的入门教程，当时还是 1.x 的内容。如今 Spring Boot 已经升级到 3.x 版本，不过版本之间的使用差距不大，此次发布文章仅当作常规知识以及新版本功能的补充。 如果你已经掌握 Spring 和 SpringMVC 知识，但还不熟 Spring Boot 内容的读者，您可以尝试阅读本篇文章，如有不清楚的地方，可以留言评论，笔者看到自会补充说明。 开发环境： jdk >= 17, maven >= 3.6.3

本篇是对 CountDownLoatch 工具类的实际场景运用的简单补充，通过 CountDownLoatch 实现多线程下载器核心功能。 使用多线程对目标资源进行分块下载（设置 Range 请求头）提升下载效率，当所有分块下载完成后，再将所有分块文件按顺序合并成完整的目标文件。 以下为程序运行效果图：

本篇的介绍对象是 CountDownLatch，它同样是基于 AQS 之上扩展的一款多线程场景下的工具类，它可以使一个或多个线程等待其他线程各自执行完毕后再执行。 对于 CountDownLatch 理解，我们可以将单次拆开为 CountDown 和 Latch。CountDown 表示倒计时，Latch 表示门闩，当倒计时结束后门闩解除，门就开了。 要完成一项复杂的任务，任务被划分为子任务1和子任务2,3,4...，为了提高执行任务的效率，采用多线程去完成。

在高并发访问的场景下，为了保证项目不被大流量请求的压力影响性能导致项目运行崩溃，常用的解决方案就是限流和服务降级。 本篇介绍 Semaphore， 直译就是信号量，是基于 AQS 扩展的一种多线程并发控制的工具，也就是我们常说的限流工具之一。 Semaphore 通过 permit 来判断线程是否可通行。

AQS 是抽象的队列同步器，是用来构建锁或其他同步组件的重量级基础框架及整个 JUC 体系的基石。 下边的组件都是基于 AQS 框架扩展实现的： 虽然这些组件在多线程场景下有不同的作用，但代码中也有相似之处，如都需要管理锁状态，维护阻塞线程，维护唤醒线程。而 AQS 的作用就是将这些相似的、公共的代码封装在一起。

LockSupport 是用来创建锁和其他同步类的基本线程阻塞原语，是线程等待唤醒机制的一种实现工具类。 等待唤醒机制 是线程中的一种协作机制。多线程之间不单有竞争锁的情况，还有相互协作的场景。比如线程A执行完某一操作需要挂起一段时间，将运行的机会让给线程B，当线程B执行完任务后就唤醒线程A继续做任务。 Java 提供了 3 种等待唤醒机制：

CAS 全程 Compare-And-Swap，它的功能是判断内存中某个位置的值是否为预期值，如果是则更改为新值，这个过程是原子性的。 CAS 是另一个无锁解决方案，更准确的是采用乐观锁技术，实现线程安全的问题。 在设计思想上，CAS 的执行有三个操作数，V-内存值，A-期望值，B-修改成的目标值。当且仅当 V 的值等于 A 时， CAS 通过原子方式用新值 B 来更新 V 的值，否则不会执行任何操作。

在大型系统的分布式系统中，系统会被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能，组合成系统，最终可以提供丰富的功能。 在这种架构中，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，也就意味着这种架构形式也会存在一些问题： 针对上边的问题，网上大牛已给出解决思路：分布式链路追踪（Distributed Tracing）。

Spring Cloud 原先整合 Zuul 作为网关组件，Zuul 由 Netflix 公司提供的，现在已经不维护了。后面 Netflix 公司又出来了一个 Zuul2.0 网关，但由于一直没有发布稳定版本，所以 Spring Cloud 等不及了就自己推出一个网关，已经不打算整合 zuul2.0 了。 Spring Cloud Gateway 是 Spring 公司基于 Spring 5.0， Spring Boot 2.0 和 Project Reactor 等技术开发的网关，它旨在为微服务架构提供一种简单有效的统一的 API 路由管理方式。它的目标是替代 Netflix Zuul，其不

在微服务架构中，我们将业务拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用，但是由于网络原因或者自身的原因，服务并不能保证服务的100%可用，如果单个服务出现问题，调用这个服务就会出现网络延迟，此时若有大量的网络涌入，会形成任务堆积，最终导致服务瘫痪。 由于服务与服务之间的依赖性，故障会传播，会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果，这就是服务故障的 “雪崩效应”，如下图：