分布式锁是一种用于在分布式系统中协调多个进程或线程之间对共享资源的互斥访问的机制。在分布式系统中，由于各个节点之间没有共享内存，因此无法使用传统的本地锁机制来实现进程或线程的同步，所以需要使用分布式锁来解决这个问题。举一个生活中的例子，假设我们去乘坐高铁，首先要进行检票进站，但有很多人都想进站。为了避免大家同时挤进去，高铁站会设置检票闸机，每次只允许一人检票通过，当有人检票进入时，其他人必须等待，

上篇讲解了如何用 Redis 实现分布式锁的方案，它提供了简单的原语来实现基于Redis的分布式锁。然而，Redis作为分布式锁的实现方式也存在一些缺点。本文将引入Redisson来实现分布式锁。

Collectors 类是用于对流进行收集和汇总的工具类。它提供了许多方法来对流进行分组、统计、转换、分区、连接、归约等操作，使得处理集合类数据变得更加方便。在使用 Collectors 类时，我们可以通过调用其中的方法来实现对流的不同处理方式。例如，将流中的元素收集到一个 List 中，可以使用 toList() 方法；按照指定条件进行分组，可以使用 groupingBy() 方法；统计流中的元

尽可能避免共享变量，因为共享变量容易引起线程安全问题。对共享变量的访问需要加锁，以保证同步访问。避免死锁问题的发生。使用锁时需要特别注意加锁和释放锁的顺序。使用条件变量时，应该确保线程在调用 await() 方法之前已经获取了锁。否则，在等待条件成立的过程中，其他线程可能会修改共享资源，导致程序出现错误。在使用信号量时，需要正确设置信号量的个数和调用 acquire() 和 release() 方

Optional类是java8中引入的一个非常有用的类，它可以用来解决空指针异常带来的不便。这个类可以将对象包装为一个Optional对象，如果该对象为空，则可以使用一些默认值或者执行一些默认操作。Optional 是 Java 实现函数式编程的强劲一步，并且帮助在范式中实现。Java8的Optional类提供了丰富的 API 方法，这里按照其功能分类介绍。

Auto GPT是Github上的一个免费开源项目，结合了GPT-4和GPT-3.5技术，通过API创建完整的项目。与ChatGPT不同的是，用户不需要不断对AI提问以获得对应回答，在AutoGPT中只需为其提供一个AI名称、描述和五个目标，然后AutoGPT就可以自己完成项目。它可以读写文件、浏览网页、审查自己提示的结果，以及将其与所说的提示历史记录相结合。Auto GPT相当于给基于GPT的模

@Transactional 是 Spring 框架中的一个注解，用于声明一个方法需要进行事务处理。通过在方法上加上 @Transactional 注解，表示该方法需要被包装成一个事务，并由 Spring 容器统一管理、控制和回滚事务。@Transactional 注解可以用于类或方法级别上，并且可以指定特定的事务属性，如传播行为、隔离级别、是否只读等。也可以使用默认值，即使用默认的事务管理器和默

@Import的使用方式有4种：直接导入类，导入配置类来导入Bean,导入 ImportSelector 的实现类，导入 ImportBeanDefinitionRegister 的实现类。从注释来看，@Import注解只可以标注在类上，可以结合 @Configuration注解、ImportSelector、ImportBeanDefinitionRegistrar一起使用，也可以导入普通的类。

Collectors类是用于对流进行收集和汇总的工具类。它提供了许多方法来对流进行分组、统计、转换、分区、连接、归约等操作，使得处理集合类数据变得更加方便。在使用Collectors类时，我们可以通过调用其中的方法来实现对流的不同处理方式。例如，将流中的元素收集到一个 List 中，可以使用toList()方法；按照指定条件进行分组，可以使用方法；统计流中的元素个数，可以使用counting()方

使用 CompletableFuture 中获取执行结果的方法时应该避免阻塞主线程，因为它们都可能会导致线程阻塞，影响程序的整体性能和响应能力。因此，在实际使用中我们应该结合 CompletableFuture 的回调函数或者连续的异步操作等方法，来实现非阻塞的异步计算和结果处理。