分布式
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After graduation, I started working in the graphic design industry and later switched to Java software development. I have worked in companies such as Huawei and Ping An, with experience in front-end/back-end development. I have also worked in Google SEO and Wordpress related development.
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Dubbo：高效的分布式服务框架
在当今互联网应用的快速发展中，微服务架构已经成为一种主流的设计模式，它将一个大型单体应用拆分成多个小型、松耦合的服务。通过本文的详细讲解和代码示例，读者应该能够更好地理解 Dubbo 的位置和优势，如果您正在考虑构建或优化您的分布式系统，Dubbo 无疑是一个值得考虑的选择。Dubbo 的设计目标是提供一个透明的远程方法调用机制，允许开发者像调用本地方法一样调用远程服务，同时提供服务注册与发现、负载均衡、容错机制等功能。：作为 Apache 项目的一部分，Dubbo 拥有一个活跃的社区和丰富的插件扩展。原创 2025-02-18 21:39:02 · 905 阅读 · 0 评论 -
Dubbo：深度解析核心组件与架构设计
在分布式系统的生态中，Dubbo 作为一个高性能、轻量级的 Java RPC 框架，扮演着重要的角色。Dubbo 由阿里巴巴开源，旨在解决微服务架构下的服务通信和治理问题。本文将详细探讨 Dubbo 的核心组件、服务注册与发现的流程、整体架构设计以及 Monitor 的实现原理。通过这一系列的讲解，我们可以看到 Dubbo 不仅提供了一个高效的服务调用框架，还包括了服务治理、监控等一系列功能来支持复杂的分布式系统环境。Dubbo 的 Monitor 模块主要用于监控服务的调用情况，提供服务治理的数据支撑。原创 2025-02-16 11:54:52 · 601 阅读 · 0 评论 -
分布式框架的对比：从 Dubbo 到 Spring Cloud
Thrift 是由 Facebook 开源的跨语言的 RPC 框架，支持多种编程语言。原创 2025-02-16 11:54:40 · 486 阅读 · 0 评论 -
Dubbo 的注册中心详解：从选择到故障处理
Zookeeper 是一个开源的分布式协调服务，提供高可用性、高性能的解决方案。原创 2025-02-15 23:17:08 · 713 阅读 · 0 评论 -
Dubbo 集群策略：负载均衡与容错机制
Dubbo 支持开发者通过实现。原创 2025-02-15 23:16:18 · 494 阅读 · 0 评论 -
Dubbo 与 Spring 集成：配置加载、核心配置、超时设置与超时处理
在微服务架构中，Dubbo 和 Spring 的结合是非常常见且有效的做法。本文将详细探讨 Dubbo 配置文件是如何加载到 Spring 环境中的，Dubbo 的核心配置是什么，以及如何进行超时设置和超时情况下的处理。通过本文的讲解，读者应该对 Dubbo 配置如何加载到 Spring 中、Dubbo 的核心配置策略、超时设置方法以及超时情况的处理策略有了较为全面的理解。Dubbo 的设计考虑了实际的分布式环境中的各种问题，提供了一套灵活且强大的配置和容错机制，确保了服务调用的可靠性和效率。原创 2025-02-14 13:58:08 · 920 阅读 · 0 评论 -
Dubbo 通信框架与协议分析：从设计到实现
通过对 Dubbo 通信框架、支持的协议以及使用的设计模式的详细分析，我们可以看到 Dubbo 如何通过 Netty 实现高效的网络通信，如何通过多种协议适应不同的应用场景，以及如何通过设计模式提高代码的可维护性和扩展性。本文将详细探讨 Dubbo 使用的通信框架，分析它所支持的多种协议的优缺点，以及 Dubbo 在设计中应用的常见设计模式。Dubbo 的核心通信框架基于 Netty，这是一个高性能的异步事件驱动的网络应用框架。：基于 Java RMI，适合于 Java 应用间的通信。原创 2025-02-14 13:57:57 · 469 阅读 · 0 评论 -
Dubbo 高级功能解析：从版本兼容到优雅停机
本文将详细探讨如何在服务上线时兼容旧版本、Dubbo telnet 命令的使用、服务降级的实现以及如何进行优雅停机。Dubbo 通过其丰富的功能支持了服务的版本兼容、管理、降级和优雅停机，这些功能在微服务架构中至关重要。Dubbo telnet 是 Dubbo 提供的一种命令行工具，用于远程管理和监控 Dubbo 服务。优雅停机（Graceful Shutdown）是指在关闭服务时，尽可能地完成当前处理中的请求，避免服务中断。在微服务架构中，服务的版本控制是确保系统稳定更新的重要手段。原创 2025-02-12 13:57:02 · 549 阅读 · 0 评论 -
Dubbo 高级特性解析：SPI、分布式事务、缓存与安全性
在微服务架构的背景下，Dubbo 作为一个高性能的 Java RPC 框架，提供了许多高级功能来增强服务的可扩展性、可靠性和安全性。本文将详细探讨 Dubbo SPI 与 Java SPI 的区别、Dubbo 对分布式事务的支持、如何实现结果缓存以及在安全方面的措施。通过本文的讲解，读者应该对 Dubbo SPI 的独特优势、如何通过 Dubbo 支持分布式事务、如何利用其缓存机制以及安全措施有了深入的了解。是 Java 的一种服务发现机制，Dubbo 对其进行了扩展，形成了自己的 SPI 实现。原创 2025-02-12 13:56:05 · 681 阅读 · 0 评论 -
Dubbo 高级特性解析：服务调用模式、失效踢出、直连服务与服务降级
在微服务架构中，Dubbo 作为一个高性能的 Java RPC 框架，提供了多种机制来增强服务间的通信和管理效率。本文将深入探讨 Dubbo 的几个关键特性，包括服务调用的阻塞性、服务提供者的失效踢出机制、在多注册情况下直接连接特定服务的方法，以及服务降级和失败重试的实现策略。通过本文的讲解，我们详细探讨了 Dubbo 在服务调用、服务管理和容错策略方面的特性。在 Dubbo 中，默认情况下，服务消费者通过注册中心获取服务提供者的列表，然后根据负载均衡策略选择服务节点进行调用。设置了心跳超时时间。原创 2025-02-12 13:55:27 · 611 阅读 · 0 评论 -
Dubbo 完整的一次调用链路介绍
本文将详细介绍 Dubbo 一次完整调用链路的各个环节，从服务的注册、发现，到实际的远程调用，再到服务治理和监控。理解这些过程有助于开发者在使用 Dubbo 时更好地设计和调优服务通信，确保在分布式系统中服务调用的高效、稳定和可靠。服务消费者（Consumer）在启动时，会从注册中心获取服务提供者的列表，以了解如何调用服务。Dubbo 提供监控机制来记录服务调用的统计信息，帮助运维和开发人员理解服务的运行情况。当服务消费者需要调用服务时，Dubbo 会通过其代理机制进行透明的远程调用。原创 2025-02-11 14:00:37 · 755 阅读 · 0 评论 -
Dubbo 负载均衡策略详解
描述Dubbo 支持通过实现接口来创建自定义的负载均衡策略。实现步骤创建实现类。原创 2025-02-11 14:00:11 · 1091 阅读 · 0 评论 -
Dubbo：深入解析分布式服务框架
Dubbo最初是由阿里巴巴开发并开源的一个高性能、轻量级的 Java RPC 框架，致力于解决分布式系统中服务调用的复杂性。透明的远程方法调用：开发者可以像调用本地方法一样调用远程服务，Dubbo 通过代理类自动处理网络通信细节。这样的设计大大降低了开发者学习和使用分布式服务的门槛。服务注册与发现：通过注册中心（如 ZooKeeper、Nacos 等），Dubbo 实现了服务的动态注册和发现机制。当一个服务提供者启动时，它会自动注册到注册中心，服务消费者则从注册中心获取服务提供者的列表，实现服务的动态感知。原创 2025-02-09 12:49:11 · 1341 阅读 · 0 评论 -
ZooKeeper 的典型应用场景：从概念到实践
本文将详细探讨 ZooKeeper 的典型应用场景，包括但不限于配置管理、命名服务、分布式锁、主从节点选举、集群管理以及分布式队列。无论是在配置管理、命名服务、分布式锁、主节点选举、集群管理，还是分布式队列等方面，ZooKeeper 都展现了其灵活性和可靠性。通过上面的场景分析和代码示例，希望能帮助开发者更好地理解和应用 ZooKeeper 在实际分布式系统中的作用，确保系统的高效运行和数据一致性。为分布式系统中的资源提供唯一、可识别的命名，类似于 DNS 服务在互联网中的角色。原创 2025-02-09 10:17:33 · 1047 阅读 · 0 评论 -
ZooKeeper 和 Dubbo 的关系：技术体系与实际应用
ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，由 Apache 软件基金会开发。它的设计目标是提供一个简单、高性能、高可用的服务用于解决分布式系统中常见的协调问题。配置管理：通过提供一个集中式的配置存储，ZooKeeper 允许配置信息在系统中所有节点之间同步更新，避免了配置的分散管理导致的混乱。命名服务：在分布式环境中，为各种资源（如服务器、服务实例等）提供唯一的标识，简化了资源的发现和管理。分布式同步：使用锁和队列机制，ZooKeeper 能够确保在多节点环境中对资源的互斥访问，防止数据竞争。组服务。原创 2025-02-09 10:13:32 · 1368 阅读 · 0 评论 -
ZooKeeper Watcher 机制详解：从注册到回调的全过程
Watcher是 ZooKeeper 提供的一种事件通知机制，它允许客户端在特定 znode（ZooKeeper 的数据节点）上设置监听器，当 znode 发生变化（例如，数据变化、节点创建或删除等）时，ZooKeeper 会将这些事件通知给注册了 Watcher 的客户端。一次性：Watcher 事件在触发后会被移除，需重新注册以继续监听。这确保了事件的精准性，但也要求开发者在处理事件后重新注册 Watcher。异步通知：事件通知是异步的，客户端不会被阻塞。原创 2025-02-09 10:05:30 · 1207 阅读 · 0 评论 -
ZooKeeper 技术全解：概念、功能、文件系统与主从同步
ZooKeeper 通过其简单但功能强大的API、保证数据一致性的ZAB协议，以及灵活的文件系统模型，成为了分布式系统中不可或缺的协调服务工具。：ZooKeeper 可以监控节点的健康状态，进行负载均衡，管理节点的加入和退出，甚至可以进行领导者选举，帮助实现高效的集群操作。znodes 可以包含数据，也可以作为父节点包含子节点，从而形成一个层次结构，提供了一种灵活的方式来表示分布式系统中的状态和配置。：通过 Watch 机制，客户端可以监控节点数据的变化或节点的创建和删除，实现事件驱动式的编程模型。原创 2025-02-09 09:58:06 · 1086 阅读 · 0 评论 -
深入理解 Seata：分布式事务的最佳解决方案
是阿里巴巴开源的分布式事务解决方案，它可以帮助开发者在微服务环境中管理分布式事务，从而确保业务逻辑的原子性和一致性。Seata 最初是蚂蚁金服内部使用的事务解决方案，后来作为开源项目与社区共享，解决了微服务架构下的数据一致性问题。Seata 支持多种事务模式，包括AT 模式（Automatic Transaction）TCC 模式（Try-Confirm-Cancel）Saga 模式等，可以适应不同业务场景中的分布式事务需求。原创 2024-11-24 23:34:18 · 1038 阅读 · 0 评论 -
Redis 分布式锁：原理、实现及最佳实践
随着现代互联网应用的不断发展，系统架构从单体应用逐步演变为分布式系统。为了保证分布式系统中的资源不被多个节点同时访问，确保数据的一致性和系统的稳定性，分布式锁的应用变得尤为重要。Redis 作为一个高性能的内存数据库，凭借其卓越的性能和丰富的数据操作命令，成为了实现分布式锁的热门工具。本文将深入探讨 Redis 分布式锁的概念、工作原理、实现方法及相关最佳实践，帮助读者更好地理解和应用这一技术。原创 2024-10-30 17:43:51 · 975 阅读 · 1 评论 -
Redis 分布式锁：原理、实现及最佳实践
在单机系统中，使用传统的互斥锁机制（如操作系统的锁、数据库锁）来控制对共享资源的访问是相对容易实现的。然而，在分布式系统中，由于有多个节点、多个进程以及不同物理机器之间的网络通信，这种集中化的锁机制已经无法简单地适用。分布式锁的出现正是为了在多个客户端之间对共享资源的访问进行协调，确保数据的一致性和完整性。原创 2024-10-29 00:58:42 · 2942 阅读 · 0 评论 -
ZooKeeper的应用场景：深入探讨分布式系统中的多样化应用
Apache ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，专为确保分布式系统中的高可用性和一致性而设计。在现代分布式应用程序中，协调、同步和管理是实现高效和可靠服务的关键部分，而 ZooKeeper 通过提供这些基础功能而成为许多分布式系统不可或缺的组件。在本篇文章中，我们将深入探讨 ZooKeeper 在各种应用场景中的实际用途和具体实现，以更好地理解它在分布式系统中的重要地位。原创 2024-10-29 00:09:15 · 1323 阅读 · 0 评论 -
如何实现登录用户可以存储1000 SKU，未登录用户只能存储200 SKU
本文详细讲解了如何实现基于用户身份的SKU存储限制功能，介绍了系统设计、用户状态判断、SKU存储逻辑实现、数据持久化与缓存策略等关键内容。通过不同身份的SKU存储限制，既能够提升用户体验，也能够优化系统性能。原创 2024-10-17 10:41:33 · 702 阅读 · 0 评论 -
实现一个自定义类加载器：深入理解`loadClass`与`findClass`
类加载器（ClassLoader）是Java虚拟机（JVM）的一部分，它负责将类的字节码加载到JVM的内存中。在JVM中，类是通过类加载器动态加载的，类加载器将字节码文件转换成内存中的类对象。加载（Loading）：通过类加载器将类的字节码读入内存，并生成对应的Class对象。连接（Linking）：包括验证、准备和解析，确保类的正确性。初始化（Initialization）：对类的静态变量和静态代码块进行初始化。类加载器负责加载阶段，它将外部的字节码文件转换为 JVM 能够执行的Class对象。原创 2024-10-17 10:41:14 · 1365 阅读 · 0 评论 -
电商系统中的凑单功能设计详解
通过本文的讲解，我们深入探讨了凑单功能的设计与实现。我们从需求分析、系统架构设计、数据模型设计、核心算法设计、代码实现等多个方面，详细阐述了如何构建一个高效的凑单系统。凑单功能不仅能够提升用户的购物体验，还能有效增加平台的销售额，是电商系统中不可或缺的重要功能。未来的优化方向可以进一步引入更多的个性化推荐算法、缓存优化、以及高并发场景下的性能提升措施，确保系统在大促期间能够稳定运行。原创 2024-10-17 10:40:53 · 1566 阅读 · 0 评论 -
如何实现接口防刷
接口防刷是一种防止接口被大量恶意请求攻击的策略。它通过限制请求的频率、数量以及用户行为来避免服务器因过载而宕机。防止恶意用户攻击：避免恶意用户通过高频请求消耗服务器资源。防止爬虫攻击：避免未经授权的爬虫对网站数据进行抓取。保证合法用户体验：确保接口的稳定性，保证合法用户的正常访问。接口防刷是一个非常重要的系统保护手段，可以有效防止恶意请求和异常访问，保障服务器的稳定性。原创 2024-10-16 14:59:42 · 1281 阅读 · 0 评论 -
实现一个简易版Dubbo的技术设计与实现
客户端 || | 动态代理调用 | || | || 负载均衡选择服务节点 || | |v| 注册中心 || | 服务注册与发现 | || | |v| 服务端 || | 容错机制处理 | || | || 限流与降级保护 |本文详细分析了如何实现一个简易版Dubbo框架的核心功能，包括RPC调用、服务注册与发现、负载均衡、容错机制、服务治理等。通过各个功能模块的拆解与代码实现，我们不仅构建了一个基础的RPC框架，还解决了分布式系统中常见的问题，如负载均衡和容错机制。原创 2024-10-16 14:59:31 · 736 阅读 · 0 评论 -
Dubbo的负载均衡与故障服务规避机制详解
负载均衡（Load Balancing）是指在多台服务器之间合理分配请求的技术，目的是避免单一服务器过载，进而提高系统的可用性和性能。在分布式系统中，多个服务节点提供相同的服务，负载均衡可以确保请求被均匀地分发到多个服务节点上，防止某些节点因过载而崩溃。均衡负载：保证每个服务节点的负载尽可能均匀。高可用性：当某个节点挂掉时，自动将流量分发到其他可用节点上，保证服务的连续性。性能优化：通过合理分配请求，提高整体系统性能。原创 2024-10-14 17:22:10 · 1313 阅读 · 0 评论 -
分布式锁加锁失败后的等待逻辑实现
分布式锁是一种在分布式环境中，用于保证多个节点在并发访问共享资源时的互斥机制。通过分布式锁，可以确保同一时间内只有一个节点能够对共享资源进行操作，从而保证数据的一致性。在分布式系统中，分布式锁是保证多个节点安全访问共享资源的重要机制。在加锁失败后的等待逻辑中，合理的等待策略至关重要，直接影响系统的性能与稳定性。通过选择合适的等待策略（如立即重试、固定间隔重试、指数退避等），可以在加锁失败时有效减少系统负载，避免资源过度竞争。原创 2024-10-09 12:22:30 · 1362 阅读 · 0 评论 -
使用分布式调度框架时需要考虑的问题——详解
分布式调度指的是在多节点或多服务器的系统中，协调和执行定时任务或批处理任务的机制。调度器会根据预设的任务计划或者触发条件，在多个节点上启动并监控任务。与传统的单机调度不同，分布式调度的核心在于如何确保在分布式环境下，任务可以被多个节点安全、有效地执行，并保证系统的可扩展性和高可用性。常见场景：大数据处理：如Hadoop、Spark等大数据平台需要处理海量数据，而分布式调度则负责协调这些任务的执行。金融系统定时任务：如银行定期批处理交易，生成对账单等。电商系统中的任务调度。原创 2024-09-22 08:48:08 · 1580 阅读 · 0 评论 -
Docker高级应用讲解
Docker是一种开源的容器化平台，用于自动化应用的部署、扩展和管理。虽然Docker的基本使用已经能够满足大多数开发和测试需求，但在生产环境中，往往需要更高级的特性和配置来确保系统的高可用性、安全性和性能。本篇文章将深入探讨Docker的高级应用，包括网络、存储、编排、安全、性能优化以及与CI/CD和Kubernetes的集成。自定义网络允许用户创建具有特定配置的网络，以满足复杂的网络需求。原创 2024-08-07 16:49:10 · 762 阅读 · 0 评论 -
分布式之任务调度Elastic-Job学习二
如果有 3 台服务器，分成 2 片，作业名称的哈希值为奇数，则每台服务器分到的分片是：1=[0], 2=[1], 3=[]如果有 3 台服务器，分成 2 片，作业名称的哈希值为偶数，则每台服务器分到的分片是：3=[0],在这个 execute 方法中又调用了 process()方法，150 行。// 实例信息持久化（写到 ZK instances 节点）// 服务信息持久化（写到 ZK servers 节点）又调用了另一个 process()方法，206 行。ejob-springboot 工程。原创 2024-01-04 15:27:06 · 1384 阅读 · 0 评论 -
分布式之任务调度Elastic-Job学习一
任务实例的主节点信息，通过 zookeeper 的主节点选举，选出来的主节点信息。在elastic job 中，任务的执行可以分布在不同的实例（节点）中，但任务分片等核心控制，需要由主节点完成。E-Job 存在主节点的概念，但是主节点没有调度的功能，而是用于处理一些集中式任务，如分片，清理运行时信息等。任务实例的信息，主要是 IP 地址，任务实例的 IP 地址。如果分片总数变化，或任务实例节点上下线或启用/禁用，以及主节点选举，都会触发设置重分片标记，主节点会进行分片计算。分片个数是在任务配置中设置的。原创 2024-01-04 14:58:03 · 1660 阅读 · 0 评论 -
分布式之任务调度学习二
/</</</</既然可以在配置文件配置，当然也可以用@Bean 注解配置。在配置类上加上@Configuration 让 Spring 读取到。@Bean.usingJobData("gupao", "职位更好的你").build();@Bean");.build();原创 2024-01-03 11:16:10 · 1238 阅读 · 0 评论 -
分布式之任务调度学习一
官网：http://www.quartz-scheduler.org/Quartz 的意思是石英，像石英表一样精确。Quatz 是一个特性丰富的，开源的任务调度库，它几乎可以嵌入所有的 Java 程序，从很小的独立应用程序到大型商业系统。Quartz 可以用来创建成百上千的简单的或者复杂的任务，这些任务可以用来执行任何程序可以做的事情。Quartz 拥有很多企业级的特性，包括支持 JTA 事务和集群。Quartz 是一个老牌的任务调度系统，98 年构思，01 年发布到 sourceforge。原创 2024-01-03 11:02:39 · 1639 阅读 · 0 评论