欢迎朋友，我是一名十多年开发经验的新手，希望多多指教。

本文比较了RMI、Hessian、Burlap、Httpinvoker、WebService5这种通讯协议的在不同的数据结构和不同数据量时的传输性能。RMI是java语言本身提供的远程通讯协议，稳定高效，是EJB的基础。但它只能用于JAVA程序之间的通讯。

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对缓存和数据库的考察，一直都是业务开发同学在面试中的核心问题，特别是缓存部分，随着大部分公司业务规模的增加，缓存的应用越来越重要。我偶尔会和身边的同事调侃：如何应对高并发？答案是加一层缓存，如果不够，就再加一层缓存。

消息队列作为日常开发中应用最高频的基础组件之一，相关的问题自然也是面试中的常客。

在分布式系统的高可用设计中，负载均衡非常关键，我们知道，分布式系统的特性之一就是支持快速扩展，那么集群扩展之后，服务请求如何从服务器列表中选择合适的一台呢？这就需要依赖负载均衡策略。

在分布式高可用设计中，限流应该是应用最广泛的技术手段之一，今天一起来讨论一下，为什么需要限流，以及常见的限流算法都有哪些。

从本文开始，专栏内容进入最后一个模块，即分布式高可用系列，这部分的内容，我将以电商大促为背景，讲解系统限流、降级熔断、负载均衡、稳定性指标、系统监控和日志系统等方面的内容。今天一起来讨论一下，在面对电商大促、秒杀抢购等高并发的业务场景时，都有哪些高可用的保障手段。

前面我们提到了缓存集群的负载均衡策略，保证缓存服务的高可用，集群策略是最常用的，本文我们以 Redis 为例，分析一下单点缓存如何扩展到集群，以及集群部署的几种常见模式。

在业务开发中，缓存服务和其他数据服务一样，需要满足高可用性，而高可用最常用的手段就是集群扩展。

缓存使用的是内存资源，而内存资源是非常宝贵的，要用有限的服务器资源支撑更多的业务，就必须让那些访问频率不高的缓存删除掉，为新的缓存腾出内存空间。本文我们一起来看一下，缓存失效有哪些策略。

之前分享了缓存使用中的几个问题场景：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩，这几个问题聚焦的是缓存本身的稳定性，包括缓存集群和缓存的数据，除了这些，缓存应用中，缓存和上下游系统的数据同步也很重要。本文我们来学习缓存应用中的另一个高频问题：应用缓存以后，缓存和数据库何时同步。

设计缓存系统不得不考虑的问题是缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应，同时，关于这几种问题场景的认识及解决方案，也是面试中的高频考点。今天的内容，可以说是缓存应用的三板斧，下面我们一起来分析一下缓存应用中的这几个热门问题。

缓存是分布式系统开发中的常见技术，在分布式系统中的缓存，不止 Redis、Memcached 等后端存储；在前端页面、浏览器、网络 CDN 中也都有缓存的身影。

关于消息队列的应用场景有很多，不同消息队列由于在实现上有着细微的差别，所以就有各自适合的应用场景。如果你的工作以业务开发为主，建议了解一下消息队列背后的设计思想，以及其基本的特性，这样才能在业务开发中应用消息队列时，对消息队列进行合理的选型。本文我们一起来对 RocketMQ 做一个拆解。

在分布式消息模块中，我将对消息队列中应用最广泛的 Kafka 和 RocketMQ 进行梳理，以便于你在应用中可以更好地进行消息队列选型。另外，这两款消息队列也是面试的高频考点。所以，本文我们就一起来看一下，Kafka 是如何实现高性能的。

管理学上有一个木桶理论，一只水桶能装多少水取决于它最短的那块木板，这个理论推广到分布式系统的可用性上，就是系统整体的可用性取决于系统中最容易出现故障，或者性能最低的组件。系统中的各个组件都要进行高可用设计，防止单点故障，消息队列也不例外，本文一起来看一下消息中间件的高可用设计。

应用的幂等是在分布式系统设计时必须要考虑的一个方面，如果对幂等没有额外的考虑，那么在消息失败重新投递，或者远程服务重试时，可能会出现许多诡异的问题。本文一起来看一下，在消息队列应用中，如何处理因为重复投递等原因导致的幂等问题。

消息传输和消费的有序性，是消息队列应用中一个非常重要的问题，在分布式系统中，很多业务场景都需要考虑消息投递的时序。例如，电商中的订单状态流转、数据库的 binlog 分发，都会对业务的有序性有要求。今天我们一起来看下，消息队列顺序消费的相关内容。

为了规范消息队列中生产者和消费者的行为，消息中间件的构建中会实现不同的消费模型。本文讨论的话题来自 RocketMQ 中具体的两种消费模式，是消息队列中两种典型消费模型的实现。接下来我们就一起来看一下消息队列都有哪些消费模型，以及对应的具体实现。

分布式系统不同模块之间的通信，除了远程服务调用以外，消息中间件是另外一个重要的手段，在各种互联网系统设计中，消息队列有着广泛的应用。从本文开始，专栏进入分布式消息的模块，将讨论消息队列使用中的高频问题，先来看一下，消息队列的应用场景。

前面讲到了 NoSQL 数据库的应用，在关系型数据库和 NoSQL 数据库之外，还有一类非常重要的存储中间件，那就是文件索引。当你在电商网站搜索商品，或者在搜索引擎搜索资料时，都离不开基于文件索引的各种检索框架的支持。本文我们就一起来看下以 ElasticSearch 为代表的文件索引相关的知识。

提到微服务开源框架，不可不说的是 Dubbo 和 Spring Cloud，这两大框架应该是大家最熟悉的微服务解决方案，也是面试中的热点。本文就梳理下 Dubbo 和 Spring Cloud 的应用特性，以及两个组件的功能对比。

容器技术是近几年计算机领域的热门技术，特别是随着各种云服务的发展，越来越多的服务运行在以 Docker 为代表的容器之内。本文我们就来分享一下容器化技术相关的知识。

2023年12月7日，Nacos 2.3.0，正式发布了它的最新版本。经过一个多月社区的精心测试与优化，新版本在功能和性能上均有显著提升。Nacos 2.3.0的发布，可以说是一场关于配置管理的小型革命。它不仅仅是一个版本的迭代，更是一个桥梁，将我们熟悉的Nacos配置管理与Kubernetes的世界紧密相连。

分布式锁有很多种解决方案，前面简单介绍过，Redis 可以通过 set key 方式来实现分布式锁，但实际情况要更加复杂，比如如何确保临界资源的串行执行，如何及时释放，都是需要额外考虑的。本文要讲的是一个完备的分布式锁应该具备哪些特性，以及如何使用 Redis 来一步步优化实现。分布式锁需要具有哪些特点

ZooKeeper 如何保证数据一致性？

Paxos 算法在分布式领域具有非常重要的地位，开源分布式锁组件 Google Chubby 的作者 Mike Burrows 说过，这个世界上只有一种一致性算法，那就是 Paxos 算法，其他的算法都是残次品。Paxos 算法虽然重要，但是也因算法复杂而著名，不过 Paxos 算法是学习分布式系统必需的一个知识点，我们就知难而上，一起来学习下 Paxos 算法。

KubeVela 核心控制器原理浅析

5种主流API网关技术选型

在基于Mybatis的开发模式中，很多开发者还会选择Mybatis-Plus来辅助功能开发，以此提高开发的效率。虽然Mybatis也有代码生成的工具，但Mybatis-Plus由于在Mybatis基础上做了一些调整，因此，常规的生成工具生成的代码还有一些不太符合预期。而且对于多数据库的支持不是很好。因此，我们需要一款支持高度定制化，带图形UI页面，能适配多数数据库的基础程序生成框架。文章通过实例集成的方式来详细讲解mybatis-plus-generator-ui，感兴趣的朋友可以自己clone下来

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Nacos 2.1.1 正式发布！堪称最强！

本文整理自阿里云 Flink 数据通道负责人、Flink CDC 开源社区负责人， Apache Flink PMC Member & Committer 徐榜江（雪尽），在 Streaming Lakehouse Meetup 的分享。内容主要分为四个部分： 1. Flink CDC 核心技术解析 2. 数据入湖入仓的挑战 3. 基于 Flink CDC 的入湖入仓方案 4. Flink CDC + Paimon 最佳实践

kafka笔记要点和集群安装、消息分组、消费者分组以及与storm的整合机制

毫无疑问，Redis开创了一种新的数据存储思路，使用Redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作，为不同的大象构建不同的冰箱。希望你喜欢这个比喻。

Redis配置参数详解

下面列出11种Web应用场景，在这些场景下可以充分的利用Redis的特性，大大提高效率。

Redis在很多方面与其他数据库解决方案不同：它使用内存提供主存储支持，而仅使用硬盘做持久性的存储；它的数据模型非常独特，用的是单线程。另一个大区别在于，你可以在开发环境中使用Redis的功能，但却不需要转到Redis。