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不必再造的轮子:Guava 集合、字符串、Table、缓存与事件总线的正确用法与避坑推演
目录一、先看清这只工具柜(一)Guava 的定位与模块全景(二)与 JDK 赛跑的二十年(三)引入方式与版本选择二、集合工具:从"能用"到"用对"(一)不可变集合:防御性拷贝的终点1、三种"只读"的本质区别2、构建方式与 copyOf 的短路优化3、拒收 null 与设计取舍(二)列表:拼接、拆分、去重与分片1、列表与字符串互转2、去重的三种口径3、惰性视图:Lists.transform 与 Lists.partition(三)Map 家族:Multimap、BiMap、Multiset1、Multimap:一键多值2、BiMap:双向映射3、Multiset:会计数的集合4、Maps 工具:比对、索引与预估容量(四)集合运算:视图的威力与陷阱1、交集、并集、差集与对称差2、视图会"活"着跟随源集合3、子集、笛卡尔积、幂集与组合4、业务场景:权限比对与标签同步三、字符串:Joiner、Splitter、CharMatcher 与 Strings(一)Joiner:可复用、线程安全的拼接器(二)Splitter:比 String.split 更诚实(三)CharMatcher:字符级的筛子1、先选字符,再定动作2、零宽字符的陷阱3、性能提示:precomputed(四)Strings 与 CaseFormat(五)一条输入清洗流水线四、数据流:FluentIterable、Iterables 与 Stream 的分工(一)惰性求值的本质(二)FluentIterable 与 Stream 的对照(三)Iterables 的几把小刀(四)链式处理的取舍五、Table:二维映射的利器(一)结构与视图(二)四种实现的选型1、HashBasedTable:通用首选2、TreeBasedTable:行列有序3、ArrayTable:稠密矩阵4、ImmutableTable:构建一次,处处共享(三)常见误区1、往 Table 里放 null2、用嵌套 Table 表达三维数据3、把 Table 当数据库用(四)实战:库存矩阵六、Cache:本地缓存的正确姿势(一)为什么不是 ConcurrentHashMap(二)构建与加载1、两种加载方式2、加载器不能返回 null(三)回收策略的真实行为1、基于容量:近似 LRU 与分段2、基于权重:淘汰的是最久未用,不是最重3、基于时间:三种策略的区别4、基于引用:weakKeys 的身份比较陷阱5、组合策略的注意事项(四)统计、监听与移除原因(五)从 Guava Cache 到 Caffeine七、EventBus:进程内发布订阅(一)基本用法(二)分发语义:同步、队列与异常1、同步总线的分发顺序2、异常不会传给调用方3、线程模型与 AsyncEventBus(三)官方为何不再推荐八、工具柜里的其他抽屉(一)Preconditions 与 Verify(二)Range、RangeSet 与 RangeMap(三)RateLimiter 与 Stopwatch(四)Hashing 与 BloomFilter(五)ListenableFuture 与并发小工具九、落地:一张选型清单(一)JDK 优先还是 Guava 优先(二)依赖治理:冲突、BOM 与 shading(三)团队规范与评审清单十、结语参考链接干货分享,感谢您的阅读!几乎每个 Java 项目里都躺着一个叫StringUtils、CollectionHelper或CommonUtil的类。它们大多从某次"顺手写一个"开始:把列表拼成逗号串,把逗号串拆回列表,给 Map 做个分组,再包一层带过期时间的ConcurrentHashMap当缓存。几年下来,这些类越长越胖,边界条件各写各的:有的吞掉 null,有的抛出 NPE,有的在尾部多出一个空串,有的在并发下加载了五十次数据库。Google 开源的 Guava 就是为了终结这种局面而生的。它把 Google 内部多年沉淀的基础工具打包成一个库:不可变集合、多值映射、二维表、字符串拆分拼接、字符匹配、本地缓存、事件总线、区间、哈希、限流……几乎覆盖了"写业务代码时总要顺手造的那些轮子"。但"拿来就用"只是第一步。很多团队用了 Guava 多年,依然会在几个地方反复摔跤:把Sets.intersection的返回值当成快照,往HashBasedTable里放 null,以为maximumSize(100)就一定能装 100 个,用weakKeys()缓存字符串键却永远取不到值,把 EventBus 当成跨模块解耦的银弹。这些问题在示例代码里看不出来,却会在线上悄悄出错。这次我们换个讲法:每一类工具,先讲清它解决了什么问题,再用可运行的代码给出真实输出,最后把容易被忽略的语义差异和
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