概述篇

LCA (Least Common Ancestors) ，即最近公共祖先，是指這樣的一個問題：在一棵有根樹中，找出某兩個節點 u 和 v 最近的公共祖先。

LCA 可分為在線算法與離線算法

• 在線算法：指程序可以以序列化的方式一個一個處理輸入，也就是說在一開始並不需要知道所有的輸入。
• 離線算法：指一開始就需要知道問題的所有輸入數據，而在解決一個問題后立即輸出結果。

算法篇

對於該問題，很容易想到的做法是從 u、v 分別回溯到根節點，然後這兩條路徑中的第一個交點即為 u、v 的最近公共祖先，在一棵平衡二叉樹中，該算法的時間複雜度可以達到 O(logn)O(log⁡n) ，但是對於某些退化為鏈狀的樹來說，算法的時間複雜度最壞為 O(n)O(n) ，顯然無法滿足更高頻率的查詢。

本節將介紹幾種比較高效的算法來解決這一問題，常見的算法有三種：在線 DFS + ST 算法、倍增算法、離線 Tarjan 算法。

接下來我們來一一解釋這三種 /* 看似高深，其實也不簡單 */ 的算法。

在線 DFS + ST 算法

首先看到 ST 你會想到什麼呢？（腦補許久都沒有想到它會是哪個單詞的縮寫）

看過前文 『數據結構』RMQ 問題 的話你便可以明白 ST算法 的思路啦~

So ，關於 LCA 的這種在線算法也是可以建立在 RMQ 問題的基礎上咯~

我們設 LCA(T,u,v) 為在有根樹 T 中節點 u、v 的最近公共祖先， RMQ(A,i,j) 為線性序列 A 中區間 [i,j] 上的最小（大）值。

如下圖這棵有根樹：

我們令節點編號滿足父節點編號小於子節點編號（編號條件）

可以看出 LCA(T,4,5) = 2, LCA(T,2,8) = 1, LCA(T,3,9) = 3 。

設線性序列 A 為有根樹 T 的中序遍歷，即 A = [4,2,5,1,8,6,9,3,7] 。

由中序遍歷的性質我們可以知道，任意兩點 u、v 的最近公共祖先總在以該兩點所在位置為端點的區間內，且編號最小。

舉個栗子：

假設 u = 8, v = 7 ，則該兩點所確定的一段區間為 [8,6,9,3,7] ，而區間最小值為 3 ，也就是說，節點 3 為 u、v 的最近公共祖先。

解決區間最值問題我們可以採用 RMQ 問題中的 ST 算法 。

但是在有些問題中給出的節點並不一定滿足我們所說的父節點編號小於子節點編號，因此我們可以利用節點間的關係建圖，然後採用前序遍歷來為每一個節點重新編號以生成線性序列 A ，於是問題又被轉化為了區間最值的查詢，和之前一樣的做法咯~

時間複雜度： n×O(logn)n×O(log⁡n) 預處理 + O(1)O(1) 查詢

想了解 RMQ 問題 的解法可以戳上面的鏈接哦~

以上部分介紹了 LCA 如何轉化為 RMQ 問題，而在實際中這兩種方案之間可以相互轉化

類比之前的做法，我們如何將一個線性序列轉化為滿足編號條件的有根樹呢？

1. 設序列中的最小值為 AkAk ，建立優先級為 AkAk 的根節點 TkTk
2. 將 A[1…k−1]A[1…k−1] 遞歸建樹作為 TkTk 的左子樹
3. 將 A[k+1…n]A[k+1…n] 遞歸建樹作為 TkTk 的右子樹

讀者可以試着利用此方法將之前的線性序列 A = [4,2,5,1,8,6,9,3,7] 構造出有根樹 T ，結果一定滿足之前所說的編號條件，但卻不一定唯一。

離線 Tarjan 算法

Tarjan 算法是一種常見的用於解決 LCA 問題的離線算法，它結合了深度優先搜索與並查集，整個算法為線性處理時間。

首先來介紹一下 Tarjan 算法的基本思路：

1. 任選一個節點為根節點，從根節點開始
2. 遍歷該點 u 的所有子節點 v ，並標記 v 已經被訪問過
3. 若 v 還有子節點，返回 2 ，否則下一步
4. 合併 v 到 u 所在集合
5. 尋找與當前點 u 有詢問關係的點 e
6. 若 e 已經被訪問過，則可以確定 u、e 的最近公共祖先為 e 被合併到的父親節點

偽代碼：

Tarjan(u)               // merge 和 find 為並查集合併函數和查找函數
{
    for each(u,v)       // 遍歷 u 的所有子節點 v
    {
        Tarjan(v);      // 繼續往下遍歷
        merge(u,v);     // 合併 v 到 u 這一集合
        標記 v 已被訪問過;
    }
    for each(u,e)       // 遍歷所有與 u 有查詢關係的 e
    {
        if (e 被訪問過)
            u, e 的最近公共祖先為 find(e);
    }
}
C++

感覺講到這裏已經沒有其它內容了，但是一定會有好多人沒有理解怎麼辦呢？

我們假設在如下樹中模擬 Tarjan 過程（節點數量少一點可以畫更少的圖o(￣▽￣)o）

存在查詢： LCA(T,3,4)、LCA(T,4,6)、LCA(T,2,1) 。

注意：每個節點的顏色代表它當前屬於哪一個集合，橙色線條為搜索路徑，黑色線條為合併路徑。

當前所在位置為 u = 1 ，未遍歷孩子集合 v = {2,5} ，向下遍歷。

當前所在位置為 u = 2 ，未遍歷孩子集合 v = {3,4} ，向下遍歷。

當前所在位置為 u = 3 ，未遍歷孩子集合 v = {} ，遞歸到達最底層，遍歷所有相關查詢發現存在 LCA(T,3,4) ，但是節點 4 此時標記未訪問，因此什麼也不做，該層遞歸結束。

遞歸返回，當前所在位置 u = 2 ，合併節點 3 到 u 所在集合，標記 vis[3] = true ，此時未遍歷孩子集合 v = {4} ，向下遍歷。

當前所在位置 u = 4 ，未遍歷孩子集合 v = {} ，遍歷所有相關查詢發現存在 LCA(T,3,4) ，且 vis[3] = true ，此時得到該查詢的解為節點 3 所在集合的首領，即 LCA(T,3,4) = 2 ；又發現存在相關查詢 LCA(T,4,6) ，但是節點 6 此時標記未訪問，因此什麼也不做。該層遞歸結束。

遞歸返回，當前所在位置 u = 2 ，合併節點 4 到 u 所在集合，標記 vis[4] = true ，未遍歷孩子集合 v = {} ，遍歷相關查詢發現存在 LCA(T,2,1) ，但是節點 1 此時標記未訪問，因此什麼也不做，該層遞歸結束。

遞歸返回，當前所在位置 u = 1 ，合併節點 2 到 u 所在集合，標記 vis[2] = true ，未遍歷孩子集合 v = {5} ，繼續向下遍歷。

當前所在位置 u = 5 ，未遍歷孩子集合 v = {6} ，繼續向下遍歷。

當前所在位置 u = 6 ，未遍歷孩子集合 v = {} ，遍歷相關查詢發現存在 LCA(T,4,6) ，且 vis[4] = true ，因此得到該查詢的解為節點 4 所在集合的首領，即 LCA(T,4,6) = 1 ，該層遞歸結束。

遞歸返回，當前所在位置 u = 5 ，合併節點 6 到 u 所在集合，並標記 vis[6] = true ，未遍歷孩子集合 v = {} ，無相關查詢因此該層遞歸結束。

遞歸返回，當前所在位置 u = 1 ，合併節點 5 到 u 所在集合，並標記 vis[5] = true ，未遍歷孩子集合 v = {} ，遍歷相關查詢發現存在 LCA(T,2,1) ，此時該查詢的解便是節點 2 所在集合的首領，即 LCA(T,2,1) = 1 ，遞歸結束。

至此整個 Tarjan 算法便結束啦~

PS：不要在意最終根節點的顏色和其他節點顏色有一點點小小差距，可能是在染色的時候沒仔細看，總之就這樣咯~

PPS：所謂的首領就是、就是首領啦~

倍增算法

哇！還有一個倍增算法以後繼續補充吧！

總結篇

對於不同的 LCA 問題我們可以選擇不同的算法。

假若一棵樹存在動態更新，此時離線算法就顯得有點力不從心了，但是在其他情況下，離線算法往往效率更高（雖然不能保證得到解的順序與輸入一致，不過我們有 sort 呀）

總之，喜歡哪種風格的 code 是我們自己的意願咯~

另外， LCA 和 RMQ 問題是兩個非常基礎的問題，很多複雜問題都可以轉化為這兩類問題來解決。（當然這兩類問題之間也可以相互轉化啦~）

參考資料

OI wiki https://oi-wiki.org/graph/lca/

https://blog.csdn.net/my_sunshine26/article/details/72717112

https://wizardforcel.gitbooks.io/the-art-of-programming-by-july/content/03.03.html

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目錄

• 簡介
• JIT編譯器
• Tiered Compilation分層編譯
• OSR（On-Stack Replacement）
• Deoptimization
• 常見的編譯優化舉例
  • Inlining內聯
  • Branch Prediction分支預測
  • Loop unswitching
  • Loop unrolling展開
  • Escape analysis逃逸分析
• 總結

簡介

小師妹已經學完JVM的簡單部分了，接下來要進入的是JVM中比較晦澀難懂的概念，這些概念是那麼的枯燥乏味，甚至還有點惹人討厭，但是要想深入理解JVM，這些概念是必須的，我將會盡量嘗試用簡單的例子來解釋它們，但一定會有人看不懂，沒關係，這個系列本不是給所有人看的。

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JIT編譯器

小師妹:F師兄，我的基礎已經打牢了嗎？可以進入這麼複雜的內容環節了嗎？

小師妹不試試怎麼知道不行呢？了解點深入內容可以幫助你更好的理解之前的知識。現在我們開始吧。

上次我們在講java程序的處理流程的時候，還記得那通用的幾步吧。

小師妹：當然記得了，編寫源代碼，javac編譯成字節碼，加載到JVM中執行。

對，其實在JVM的執行引擎中，有三個部分：解釋器，JIT編譯器和垃圾回收器。

解釋器會將前面編譯生成的字節碼翻譯成機器語言，因為每次都要翻譯，相當於比直接編譯成機器碼要多了一步，所以java執行起來會比較慢。

為了解決這個問題，JVM引入了JIT(Just-in-Time)編譯器，將熱點代碼編譯成為機器碼。

Tiered Compilation分層編譯

小師妹你知道嗎？在JDK8之前，HotSpot VM又分為三種。分別是 client VM, server VM, 和 minimal VM，分別用在客戶端，服務器，和嵌入式系統。

但是隨着硬件技術的發展，這些硬件上面的限制都不是什麼大事了。所以從JDK8之後，已經不再區分這些VM了，現在統一使用VM的實現來替代他們。

小師妹，你覺得Client VM和Server VM的本質區別在哪一部分呢？

小師妹，編譯成字節碼應該都是使用javac，都是同樣的命令，字節碼上面肯定是一樣的。難點是在執行引擎上面的不同？

說的對，因為Client VM和Server VM的出現，所以在JIT中出現了兩種不同的編譯器，C1 for Client VM， C2 for Server VM。

因為javac的編譯只能做少量的優化，其實大量的動態優化是在JIT中做的。C2相對於C1，其優化的程度更深，更加激進。

為了更好的提升編譯效率，JVM在JDK7中引入了分層編譯Tiered compilation的概念。

對於JIT本身來說，動態編譯是需要佔用用戶內存空間的，有可能會造成較高的延遲。

對於Server服務器來說，因為代碼要服務很多個client，所以磨刀不誤砍柴工，短暫的延遲帶來永久的收益，聽起來是可以接受的。

Server端的JIT編譯也不是立馬進行的，它可能需要收集到足夠多的信息之後，才進行編譯。

而對於Client來說，延遲帶來的性能影響就需要進行考慮了。和Server相比，它只進行了簡單的機器碼的編譯。

為了滿足不同層次的編譯需求，於是引入了分層編譯的概念。

大概來說分層編譯可以分為三層：

1. 第一層就是禁用C1和C2編譯器，這個時候沒有JIT進行。
2. 第二層就是只開啟C1編譯器，因為C1編譯器只會進行一些簡單的JIT優化，所以這個可以應對常規情況。
3. 第三層就是同時開啟C1和C2編譯器。

在JDK7中，你可以使用下面的命令來開啟分層編譯：

-XX:+TieredCompilation

而在JDK8之後，恭喜你，分層編譯已經是默認的選項了，不用再手動開啟。

OSR（On-Stack Replacement）

小師妹：F師兄，你剛剛講到Server的JIT不是立馬就進行編譯的，它會等待一定的時間來搜集所需的信息，那麼代碼不是要從字節碼轉換成機器碼？

對的，這個過程就叫做OSR（On-Stack Replacement）。為什麼叫OSR呢？我們知道JVM的底層實現是一個棧的虛擬機，所以這個替換實際上是一系列的Stack操作。

上圖所示，m1方法從最初的解釋frame變成了後面的compiled frame。

Deoptimization

這個世界是平衡的，有陰就有陽，有優化就有反優化。

小師妹：F師兄，為什麼優化了之後還要反優化呢？這樣對性能不是下降了嗎？

通常來說是這樣的，但是有些特殊的情況下面，確實是需要進行反優化的。

下面是比較常見的情況：

1. 需要調試的情況

如果代碼正在進行單個步驟的調試，那麼之前被編譯成為機器碼的代碼需要反優化回來，從而能夠調試。

1. 代碼廢棄的情況

當一個被編譯過的方法，因為種種原因不可用了，這個時候就需要將其反優化。

1. 優化之前編譯的代碼

有可能出現之前優化過的代碼可能不夠完美，需要重新優化的情況，這種情況下同樣也需要進行反優化。

常見的編譯優化舉例

除了JIT編譯成機器碼之外，JIT還有一下常見的代碼優化方式，我們來一一介紹。

Inlining內聯

舉個例子：

int a = 1;
int b = 2;
int result = add(a, b);
...
public int add(int x, int y) { return x + y; }
int result = a + b; //內聯替換

上面的add方法可以簡單的被替換成為內聯表達式。

Branch Prediction分支預測

通常來說對於條件分支，因為需要有一個if的判斷條件，JVM需要在執行完畢判斷條件，得到返回結果之後，才能夠繼續準備後面的執行代碼，如果有了分支預測，那麼JVM可以提前準備相應的執行代碼，如果分支檢查成功就直接執行，省去了代碼準備的步驟。

比如下面的代碼：

// make an array of random doubles 0..1
double[] bigArray = makeBigArray();
for (int i = 0; i < bigArray.length; i++)
{
 double cur = bigArray[i];
 if (cur > 0.5) { doThis();} else { doThat();}
}

Loop unswitching

如果我們在循環語句裏面添加了if語句，為了提升併發的執行效率，可以將if語句從循環中提取出來：

  int i, w, x[1000], y[1000];
  for (i = 0; i < 1000; i++) {
    x[i] += y[i];
    if (w)
      y[i] = 0;
  }

可以改為下面的方式：

  int i, w, x[1000], y[1000];
  if (w) {
    for (i = 0; i < 1000; i++) {
      x[i] += y[i];
      y[i] = 0;
    }
  } else {
    for (i = 0; i < 1000; i++) {
      x[i] += y[i];
    }
  }

Loop unrolling展開

在循環語句中，因為要不斷的進行跳轉，所以限制了執行的速度，我們可以對循環語句中的邏輯進行適當的展開：

 int x;
 for (x = 0; x < 100; x++)
 {
     delete(x);
 }

轉變為：

 int x; 
 for (x = 0; x < 100; x += 5 )
 {
     delete(x);
     delete(x + 1);
     delete(x + 2);
     delete(x + 3);
     delete(x + 4);
 }

雖然循環體變長了，但是跳轉次數變少了，其實是可以提升執行速度的。

Escape analysis逃逸分析

什麼叫逃逸分析呢？簡單點講就是分析這個線程中的對象，有沒有可能會被其他對象或者線程所訪問，如果有的話，那麼這個對象應該在Heap中分配，這樣才能讓對其他的對象可見。

如果沒有其他的對象訪問，那麼完全可以在stack中分配這個對象，棧上分配肯定比堆上分配要快，因為不用考慮同步的問題。

我們舉個例子：

  public static void main(String[] args) {
    example();
  }
  public static void example() {
    Foo foo = new Foo(); //alloc
    Bar bar = new Bar(); //alloc
    bar.setFoo(foo);
  }
}

class Foo {}

class Bar {
  private Foo foo;
  public void setFoo(Foo foo) {
    this.foo = foo;
  }
}

上面的例子中，setFoo引用了foo對象，如果bar對象是在heap中分配的話，那麼引用的foo對象就逃逸了，也需要被分配在heap空間中。

但是因為bar和foo對象都只是在example方法中調用的，所以，JVM可以分析出來沒有其他的對象需要引用他們，那麼直接在example的方法棧中分配這兩個對象即可。

逃逸分析還有一個作用就是lock coarsening。

為了在多線程環境中保證資源的有序訪問，JVM引入了鎖的概念，雖然鎖可以保證多線程的有序執行，但是如果實在單線程環境中呢？是不是還需要一直使用鎖呢？

比如下面的例子：

public String getNames() {
     Vector<String> v = new Vector<>();
     v.add("Me");
     v.add("You");
     v.add("Her");
     return v.toString();
}

Vector是一個同步對象，如果是在單線程環境中，這個同步鎖是沒有意義的，因此在JDK6之後，鎖只在被需要的時候才會使用。

這樣就能提升程序的執行效率。

總結

本文介紹了JIT的原理和一些基本的優化方式。後面我們會繼續探索JIT和JVM的秘密，敬請期待。

本文作者：flydean程序那些事

本文鏈接：http://www.flydean.com/jvm-jit-in-detail/

本文來源：flydean的博客

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什麼是網關

在微服務架構里，服務的粒度被進一步細分，各個業務服務可以被獨立的設計、開發、測試、部署和管理。這時，各個獨立部署單元可以用不同的開發測試團隊維護，可以使用不同的編程語言和技術平台進行設計，這就要求必須使用一種語言和平台無關的服務協議作為各個單元間的通訊方式。

換句話說就是網關為所有的請求提供了統一的入口，方便我們對服務請求和響應做統一管理。

為什麼要用網關

API 網關是一個處於應用程序或服務（提供 REST API 接口服務）之前的系統，用來管理授權、訪問控制和流量限制等，這樣 REST API 接口服務就被 API 網關保護起來，對所有的調用者透明。

什麼是gateway

Spring Cloud Gateway是Spring官方基於Spring 5.0，Spring Boot 2.0和Project Reactor等技術開發的網關，Spring Cloud Gateway旨在為微服務架構提供一種簡單而有效的統一的API路由管理方式。Spring Cloud Gateway作為Spring Cloud生態系中的網關，目標是替代ZUUL，其不僅提供統一的路由方式，並且基於Filter鏈的方式提供了網關基本的功能，例如：安全，監控/埋點，和限流等。

gateway工作原理

客戶端向Spring Cloud網關發出請求。如果網關處理程序映射確定請求與路由匹配，則將其發送到網關Web處理程序。該處理程序運行通過特定於請求的過濾器鏈發送請求。過濾器由虛線分隔的原因是，過濾器可以在發送代理請求之前或之後執行邏輯。執行所有“前置”過濾器邏輯，然後發出代理請求。發出代理請求后，將執行“后”過濾器邏輯。

路由規則

路由和過濾器是gateway中非常重要的兩個概念，gateway本身提供了非常豐富的路由規則和多種過濾器來適配我們的需求。gateway提供了11種路由規則，分別是：

• 後置路由謂詞工廠

  該謂詞匹配在當前日期時間之後發生的請求。參數名為 After

• 前置路由謂詞工廠

  該謂詞匹配當前日期時間之前發生的請求。參數名為 Before

• 時間段路由謂詞工廠

  該謂詞匹配在datetime1之後和datetime2之前發生的請求。參數名為 Between

• cookie路由謂詞工廠

  該謂詞匹配具有給定名稱的cookie，並且值匹配正則表達式。參數名為 Cookie

• 標頭路由謂詞工廠

  該謂詞與具有給定名稱的標頭匹配，並且值與正則表達式匹配。參數名為 Header

• 主機路由謂詞工廠

  該謂詞是指由路由進行匹配，匹配多個路由時用,隔開。參數名為 Host

• 方法路由謂詞工廠

  該參數是一個或多個要匹配的HTTP方法。參數名為 Method

• 路徑路由謂詞工廠

  該謂詞是指在請求路徑上加一個前綴，以此來匹配。參數名為 Path

• 查詢路由謂詞工廠

• RemoteAddr路由謂詞工廠

• 重量路線謂詞工廠

其中，我們比較常用的就是路徑路由謂詞工廠，配合StripPrefix GatewayFilter工廠，實現我們的路由匹配轉發。

路徑路由謂詞工廠配置如下：

spring:
  cloud:
    gateway:
	  discovery:
          locator:
          	enabled: true # 開啟從註冊中心動態創建路由的功能，利用微服務名稱進行路由
      routes:
          # 路由id，建議配合服務名
        - id: demo_route 
          #匹配路由名
          uri: lb://demo-provider 
          predicates:
	  # 斷言，路徑相匹配的進行路由
          - Path=/demo/** 

配置的含義就是，如果請求路徑中是/demo/**，則轉發到demo-provider服務。

網關過濾器

在spring cloud gateway 2.2.2.RELEASE版本中，已經默認實現了30種過濾器。

這裏比較常用的如第25種，配置如下：

spring:
  cloud:
    gateway:
	  discovery:
          locator:
          	enabled: true # 開啟從註冊中心動態創建路由的功能，利用微服務名稱進行路由
      routes:
		  # 路由id，建議配合服務名
        - id: demo_route 
          #匹配路由名
          uri: lb://demo-provider 
          predicates:
		  # 斷言，路徑相匹配的進行路由
          - Path=/demo/** 
          filters:
          - StripPrefix=1

一般情況下我們配合path路由使用，這裏的意思是假如，我們的demo-provider服務種有一個/test的接口，實際上我們的請求路徑經過網關時應該時/demo/test，這樣就能把這個路由分發到demo-provider服務中，但是分發過去的路由是/demo/test，和我們實際的/test接口不一樣。這時候我們用StripPrefix=1，來截取掉一級路由，這樣轉發過去的路由就是/test了。

自定義網關過濾器

除了上面提供的30種過濾器外，我們還可以實現自定義的過濾器。

1. 實現GatewayFilter接口和Ordered接口

gatewayFilter接口是為了實現請求過濾，ordered接口是為了給過濾器設定優先級，值越大級別越低。

想要實現一個自定義的過濾器，無非就是兩個步驟：1.實現過濾器，2.將過濾器添加到具體路由上。

public class TokenGatewayFilter implements GatewayFilter, Ordered {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {

        System.out.println("這裏處理自身邏輯");

        return chain.filter(exchange);
    }

    @Override
    public int getOrder() {
        return 0;
    }
}

@Configuration
class RouteConfiguration{

    @Bean
    public RouteLocator routeLocator(RouteLocatorBuilder builder){

        return builder.routes().route( r->
                r.path("/demo/**")
                .uri("lb://demo-provider ")
                .filter(new TokenGatewayFilter())
                .id("demo_route "))
                .build();
    }
}

2.繼承AbstractGatewayFilterFactory類

@Component
public class TokenCheckGatewayFilterFactory extends AbstractGatewayFilterFactory<TokenCheckGatewayFilterFactory.Config> {
    public TokenCheckGatewayFilterFactory() {
        super(Config.class);
    }

    @Override
    public List<String> shortcutFieldOrder() {
        return Arrays.asList("enabled");
    }
    @Override
    public GatewayFilter apply(Config config) {
        return (exchange, chain) -> {
        	system.out.println("這裏處理自身邏輯")
            return chain.filter(exchange);
        };

    }

    public static class Config {
        // 控制是否開啟認證
        private boolean enabled = true;

        public Config() {}

        public boolean isEnabled() {
            return enabled;
        }

        public void setEnabled(boolean enabled) {
            this.enabled = enabled;
        }
    }
}

這裏我們可以直接在application.yml中為需要過濾的路由添加這個過濾器。

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: demo_route # 路由id，建議配合服務名
          uri: lb://demo-provider #匹配路由名
          predicates:
          - Path=/demo/** # 斷言，路徑相匹配的進行路由
          filters:
          - TokenCheck=true

需要注意的是，這個地方自定義的過濾器名稱必須是XXGatewayFilterFactory，並且配置文件中配置過濾器時名字必須時這個XX。

當然，我們也可以為每個路由都添加這個過濾器，可以直接這樣寫配置，而不用在每個路由上都去寫。

spring:
  cloud:
    gateway:
      default-filters:
        - TokenCheck=true

3.實現GlobalFilter和ordered

這個GlobalFilter從名字中就可以看出，是一個全局過濾器，也就是說實現這個接口后，所有的請求都會被過濾，我們就不需要在去找往某個路由中加過濾器了。

@Component
public class TokenGlobalFilter implements GlobalFilter, Ordered {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        System.out.println("這裏處理自身邏輯");
        return chain.filter(exchange);
    }

    @Override
    public int getOrder() {
        return 0;
    }
}

以上就是實現自定義網關過濾器的三種方式了。實際開發中根據需求來實現合適的過濾器就可以了。

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為響應政府 2030 年公車全面電動化政策，由車王電、華德動能與日本住友商事、台灣住友商社於 29 日共同簽署「電動商用車暨汰役電池應用開發合作備忘錄（MOU）」，將透過台日產業合作，將台灣電動車及智慧儲能產業推向國內外市場。

車王電指出，電動巴士將是未來智慧城市非常重要的一環，據彭博新能源財經的報導，預計全球電動巴士到 2025 年將超過百萬輛，相當於全球城市公共巴士車隊的 47%。

車王電表示，集團旗下華德動能為國內唯一獲交通部核發「自主開發設計」資格的電動車企業，最新發表的新型電動巴士具超長行駛續航力，且電池使用壽命長、車輛性能超越國際水準，具極優成本效益比，而日本住友商事是日本屈指可數的企業集團，為在全球開展業務的綜合性跨國企業，藉由此次合作計劃，以期共同攜手將電動商用車推向國際市場。

車王電亦表示，將電動車用的電池作二次應用，透過電池管理平衡技術提升並延長電池使用年限及效率，再應用於儲能系統上，為推進循環經濟的重要實踐；此外，公司近年來致力於儲能事業的佈局與發展，建置主動式電池平衡技術，達成大幅延長汰役電池之壽命與效率。

車王電進一步表示，華德動能結合公司建置完成國內首座創能、儲能、用能（三能）之智慧微電網系統於欣欣客運電動大巴木柵充電場站，此充電場站整合市電、太陽能、鋰電儲能櫃及電動車充電機，並藉雲端智能行控中心充份掌握及控制行車資訊、太陽能發電量、儲能狀態及耗能資訊，將成為國內首座大型智慧節能電動車充電場站示範場域。

在台北市政府主導規劃下，欣欣客運係於 106 年 12 月取得北市第一條電動公車路線「動物園 – 信義快 – 松山車站」的路權，而經過近 5 個月的籌備及公開招標，由華德動能於 107 年 5 月取得承製此批車輛之標案；此一路線於 29 日正式通車。

（本文內容由 授權使用。首圖來源：）

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