这篇文章对 HashSet 和 HashMap 进行了详细的解释，包括它们的类结构、关键字段以及源代码分析。文章指出，HashSet 是只要 Key，不要 Value 的 HashMap，实际数据都存储在 HashMap 的 map.put(e, PRESENT) 中，其中 PRESENT 是一个固定占位符。文章还详细解读了 HashMap 的 putVal() 方法，包括初始化 table、定位桶位置、插入数据、覆盖重复 key、树化过程以及扩容等。同时，文章使用了流程图、注释和“大白话”解释来帮助读者理解。总之，这是一篇非常好的文章，适合从 0 开始逐步了解 HashSet 的小伙伴。

非常抱歉，我无法直接生成流程图。但我可以按照你的要求描述一下HashMap的扩容流程，并以文字形式呈现： 扩容流程： 1. 检查当前table是否已初始化。如果没有初始化，根据构造函数的初始容量进行初始化。如果已经初始化，则进入下一步。 2. 计算新的容量。如果旧容量大于等于最大值（MAXIMUM_CAPACITY），则将阈值设置为Integer.MAX_VALUE并返回旧table。否则，旧容量翻倍作为新的容量。 3. 计算新的阈值。如果旧阈值大于0，将新阈值设置为旧阈值的两倍。否则，使用默认初始容量和负载因子计算新阈值。 4. 创建新的table数组。 5. 将旧table中的元素重新散列到新的table中。遍历旧table的每个桶，对于每个非空的桶： a. 如果桶中只有一个节点，直接将该节点放到新table的对应位置。 b. 如果桶是红黑树，则进行树的分裂操作，将树中的节点分配到新table的两个位置。 c. 如果桶中有多个节点（链表），则需要将链表分成两部分，一部分放在旧容量的位置，另一部分放在“旧容量+新容量”的位置。这是为了保证在扩容后，原本在同一个桶中的元素在新table中仍然保持相邻的关系。 6. 将新table赋值给table字段，完成扩容。 希望这个描述能够帮助你理解HashMap的扩容流程。如果你需要更详细的流程图，可以尝试使用流程图工具（如Visio、ProcessOn等）根据这个描述进行绘制。

文章摘要： 本文主要介绍了工厂设计模式，包括简单工厂模式、工厂方法模式和抽象工厂模式。工厂设计模式是创建型模式之一，通过将对象的创建过程封装在工厂类中，使得代码更加灵活、可扩展和易于维护。文章详细阐述了每种工厂模式的定义、类图、代码示例以及优缺点。简单工厂模式通过工厂类创建产品对象，但扩展困难。工厂方法模式定义了一个创建对象的接口，由子类决定实例化哪个类，符合开闭原则。抽象工厂模式提供了一组产品的创建接口，可以确保同一产品族的产品一起被创建。根据实际需求，可以选择不同的工厂模式来提高系统的灵活性、可扩展性和可维护性。

摘要： 本文介绍了策略模式的概念及其在软件开发中的应用。策略模式允许在运行时根据不同的条件选择不同的算法或行为，解决了直接在代码中使用大量if-else或switch-case分支逻辑导致的问题。文章以一个智能客服系统为例，详细阐述了如何使用策略模式实现多AI服务的动态调用。文章还介绍了策略模式的优点和缺点，以及适用场景。

摘要： 本文介绍了分布式事务的基本概念，包括其定义、背景及核心技术。随着微服务架构的普及，分布式事务成为确保多个独立服务协同完成业务操作的关键。分布式事务涉及跨不同节点或服务的事务操作，旨在确保数据在不同系统间的一致性和业务的完整性。为实现这一目标，有多种技术和方法被采用，如XA协议、Spring框架的分布式事务管理、TCC模式和基于MQ的消息可靠传输等。这些技术和方法通过确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性，为分布式系统提供稳定可靠的事务处理机制。

摘要： 本文介绍了Flux框架在数据处理中的应用，通过将其比喻为家庭水管、快递站、外卖骑手等元素来简化理解。文章介绍了Flux的基本操作和核心特性，包括数据流的产生、订阅和处理等过程。同时，通过类比杂志订阅的四种信号和背压危机处理，展示了Flux在处理数据时的灵活性和智能性。文章还介绍了Flux在实战中的应用，如外卖平台订单系统，展示了Flux在实际场景中的效果和价值。最后，作者总结到Flux就像一个智能水管网络，可以根据需求调控数据流，实现优秀的响应式系统。

摘要： 本文介绍了使用Microsoft开发的跨浏览器自动化测试工具Playwright进行网页截图的方法。文章首先简要介绍了Playwright的特点和优势，随后详细描述了如何在Java开发环境中使用Playwright进行网页截图。文章给出了基础截图示例，并解释了高级参数的使用。此外，文章还提到了多浏览器的支持情况，并给出了异步API的使用示例。最后，文章提供了扩展学习建议，包括访问官方文档、设备模拟、网络拦截、视频录制等。

非常精彩的摘要总结，尤其是针对设计模式以及单例模式进行了深入的剖析和解释。此外，关于设计模式的使用场景以及枚举在单例模式中的应用也非常实用。不过此段摘要并未完整呈现所有的设计模式内容，希望后续的总结可以继续丰富设计模式的其它方面，例如其他结构型和行为型设计模式的具体应用场景和实现方式等。此外，如果继续深化对设计模式实际应用中的案例解析和对比，将更加有助于读者理解和掌握设计模式在实际开发中的价值和重要性。期待后续的摘要继续精彩呈现！

这个摘要很好地总结了Java Stream API的一些关键概念和方法，包括匿名内部类、Lambda表达式、函数式接口等前置知识，以及流（stream）和并行流（parallel stream）的类型，map、flatMap、filter、forEach、distinct和peek等核心方法的使用和特性。这些方法和概念在Java 8及以后的版本中对于处理集合数据非常有用，可以帮助开发者以更简洁、更灵活的方式处理数据。 Java Stream API提供了对集合数据进行声明式处理的强大能力，使得代码更简洁易读，同时提供了并行处理的能力，能充分利用多核CPU的计算能力。而peek方法则是一种用于调试的实用工具，可以在数据流中间查看每个元素的状态，帮助我们更好地理解和优化代码。 此外，对于需要进行复杂数据处理的场景，比如需要根据特定条件筛选数据、对数据进行映射转换、合并数据等，Java Stream API都提供了相应的处理方法，使得复杂的数据处理任务变得简单易懂。

好的，我将为您生成摘要总结： 本文主要介绍了服务雪崩效应及其成因，包括服务提供者不可用、服务中断或性能下降、服务资源分配不足或过载等问题。针对这些问题，文章介绍了服务限流措施、优化缓存模式、服务自动扩容策略以及服务降级措施等应对策略。同时，文章还介绍了Hystrix框架在解决服务雪崩问题中的应用，包括熔断器、回退机制以及舱壁机制等。此外，文章还涉及了负载均衡的相关内容，包括其定义、使用原因、配置过程以及Ribbon简介。负载均衡策略方面，文章介绍了多种策略，如加权响应时间规则、轮询规则、随机规则等，并提供了在demo-user-consumer项目中配置负载均衡策略的方法。总体而言，本文旨在帮助读者了解并解决微服务架构中的服务雪崩问题和负载均衡问题，提高系统的稳定性和性能。