在JDK8之前，我们使用的Java多线程变成，主要是来完成，但是这种方式有个弊端就是没有返回值。如果想要返回值怎么办呢，大多数人就会想到 Callable + Thread的方式来获取到返回值。});复制代码从运行上面代码可以知道当调用代码的时候，当前主线程是阻塞状态，另一种方式获取到返回值就是通过轮询来判断任务是否做完获取返回值。Runnable+Thread虽然提供了多线程的能力但是没有返回值

使用场景:对某一个只能输入指定值的字段进行校验. 此时需要使用自定义注解实现定义自定义的注解Class

就可以在原先的地方进行处理。

分布式系统通常由异步网络连接的多个节点构成，每个节点有独立的计算和存储，节点之间通过网络通信进行协作。分布式一致性指多个节点对某一变量的取值达成一致，一旦达成一致，则变量的本次取值即被确定。在大量客户端并发请求读/写的情况下，维护数据多副本的一致性无疑非常重要，且富有挑战。因此，分布式一致性在我们生产环境中显得尤为重要。数据不能存在单个节点（主机）上，否则可能出现单点故障。多个节点（主机）需要保证

Stream 提供了很丰富的 API ，最大的好处是让我们可以少写很多代码，熟练掌握之后，可以在一些对应的场景快速实现我们想要的逻辑。有同学说，不行啊，又是 filter 、又是 collect、又是 Collectors ，根本记不住啊。没关系，记不住也正常，它本来就是一个工具，我们其实只要知道它可以实现什么功能，具体的用法可以随用随查吗。下次碰到类似的场景，记得用 Stream 试一下吧。

RedLock算法有2个非常大的问题。1、客户端无法感知锁失效。2、RedLock过于依赖时钟。如果数据一致性要求比较严格，那么建议用Zookeeper实现分布式锁。我们确实看到了RedLock算法在分布式环境下，确实有他的不足之处。但是我个人认为在CAP定理里，Redis是AP架构的中间件，对于锁这种偏向于保证C的问题上，确实不适合而且也没必要。要是真的数据对一致性要求很高，那么就用CP的中间件