大杂烩

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List<String> preDecNoList = Lists.newArrayList();
listUpdateGeDec.forEach(updateGeDec-> preDecNoList.add(updateGeDec.getPreDecNo()));

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verifyPartList.forEach(verifyPart->{
decMessageVerifyPartInfoDTOS.addAll(createDecMessageVerifyPartData(listUpdateGeDec, verifyPart));
});

----------------------------------------------
Optional<Organization> organization = organizationRepository.findOneByOrgCode(insertGeDec.getOwner());
Optional<String> orgNameOpt = Optional.ofNullable(organization.orElseGet(Organization::new).getOrgName());
insertGeDec.setOrgName(orgNameOpt.orElse(insertGeDec.getOwner()));

---------------------------------------------
List<DecMessageVerifyData> decMessageVerifyDataSaveList = decMessageVerifyDataRepository.findByStatus(STATUS_SAVE);
List<DecMessageVerifyData> chainDataForSave = new ArrayList<>();
if(!decMessageVerifyDataSaveList.isEmpty()){
decMessageVerifyDataSaveList.stream().forEach(decMessageVerifyData -> {
Optional<GeDecMessage> optionalGeDecMessage = geDecMessageRepository.findByDataId(decMessageVerifyData.getOriginDataId());
if(optionalGeDecMessage.isPresent()){
decMessageVerifyDataRepository.deleteById(decMessageVerifyData.getId());
}else{
//已保存的数据统计上链
chainDataForSave.add(decMessageVerifyData);
}
});
}


arrayList 线程不安全
vector
treeset和hashset的区别
hashMap和hashTable 线程不安全
set 无序的，不重复

ArrayList<Object> li = new ArrayList<>();
Collections.synchronizedList(li).parallelStream().forEach(l -> {
if(1 == 1){

}
});

thread local 当前线程变量

微服务架构下的数据一致性保证：
https://www.cnblogs.com/duanxz/p/7866516.html

为了保障系统的可用性，互联网系统大多将强一致性需求转换成最终一致性的需求
实现最终一致性有三种模式：可靠事件模式、业务补偿模式、TCC模式
也有异步的，如果对时效性要求不高，做最终一致性

LCN5.0.2有3种模式，分别是LCN模式，TCC模式，TXC模式
https://blog.csdn.net/ningjiebing/article/details/89948050

zookeeper是如何保证数据一致性的呢？
https://blog.csdn.net/liuhaiabc/article/details/70771322
zookeeper的作用：
1、注册中心
zookeeper和eureka的区别：
https://blog.csdn.net/java_xth/article/details/82621776
eureka：只要有一台eureka没挂，则服务仍可注册而 Eureka 的客户端在向某个 Eureka 注册或时如果发现连接失败，则会自动切换至其它节点，只要有一台 Eureka 还在，就能保证注册服务可用（即保证A原则），只不过查到的信息可能不是最新的
短时间内数据不一致的情况