一致性HASH算法实现

一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。一致性哈希算法解决了普通余数 Hash 算法伸缩性差的问题，可以保证在上线、下线服务器的情况下尽量有多的请求命中原来路由到的服务器。

一致性 hash 算法解决了分布式环境下机器增加或者减少时，简单的取模运算无法获取较高命中率的问题。通过虚拟节点的使用，一致性 hash 算法可以均匀分担机器的负载，使得这一算法更具现实的意义。正因如此，一致性 hash 算法被广泛应用于分布式系统中。

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MQ下单队列多消费者实现

高并发场景下，多线程的单消费者不一定满足业务需求，需要部署多消费者才能满足业务需求。

MQ下，多个消费者绑定同一个队列是无法同时消费的，一个消息只能被一个消费者消费。

因为 RabbitMQ 有队列的负载均衡机制，消息会被负载到每个消费者进行消费，无法同时被多个消费者消费，多个消费者监听同一个队列，RabbitMQ 会进行消息的轮询分发。

但轮询分发消息+自动确认机制（消费者拿到消息就删除队列中消息），在某消费者宕机的情况下是不可行的，会丢失消息。为实现这个容灾能力，需要实现手动确认消息+一个通道只放一个消息，即实现了消费者的能者多劳。

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CompletableFuture加速查询单商品信息

在查询单商品信息返回的接口中，如商品信息分布在多个数据表，需要各自查询再汇总商品信息，且查询没有先后依赖关系，各自独立。

这种场景下，不建议使用连表查询，MySQL下单表并通过索引的查询效率更高。建议使用多线程（CompletableFuture）+单表查询（Entity）实现，最后再通过 BeanUtil.copyProperties 汇总数据。

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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徘徊在原子与字节的边缘<br><br>将更好的自己呈现给世界<br><br><br><br>修心至要，事上磨练<br><br>一蓑衣，一壶酒，一曲长歌，一剑天涯<br><br>见自己，见天地，见众生<br><br>