如果频繁就私信一下呢

Java程序性能优化是一门“优化的技术”，这门功课值得我们一直去探索。本篇我们会系统的介绍性能的基本概念、两个重要的定律(木桶原理和 Amdahl 定律)，以及系统调优的一般过程与注意事项。接下来我们将会学习性能相关的设计模式、组件以及有助于改善性能的软件设计思想。然后我们会从代码层面介绍如何编写高性能的Java代码。涉及的主要内容有字符串的优化处理、文件IO的优化、核心数据库结构的使用、Java 的引用类型以及一些常用的惯例等等。接下来会学习并行程序开发的相关内容，以及如何通过多线程提高系统

近年来微服务架构已经成为大规模分布式架构的主流技术,越来越多的公司已经或开始转型为微服务架构。本书不以某一种微服务框架的使用为主题,而是对整个微服务生态进行系统性的讲解，并结合工作中的大量实战案例为读者呈现一本读完即可实际上手应用的工具书。书中的理论部分介绍了微服务架构的发展历程,通俗地讲解了领域驱动设计,帮助读者更好地利用DDD来建模和划分服务;微服务稳定性保证的常用手段和微服务下如何保证事务的一致性这两章凝聚了作者多年的积累和思考，相信读者看完后会有不- -样的感触和收获;书中实战部分的内容非常丰富

SpringCloud Alibaba 为什么会出现？Spring Cloud Netflix 项目进入维护模式，Spring Cloud Netflix 将不再开发新的组件，我们知道Spring Cloud 版本迭代算是比较快的，因而出现了很多中岛的 ISSUE 都来不及 Fix 就又推另一个 Release 了 。进入维护模式意思就是目前已知以后一段时间 Spring Cloud Netflix 提供的服务和功能就这么多了， 不再开发性的组件和功能了。 以后将以维护和 Merge 分支 Full R

背景介绍：项目是管理系统，本科211（非科班），硕士985（非科班）。我面试的岗位：java工程师部门：新零售事业群-业务平台事业部-交易流程组非常感谢阿里给的机会，感谢遇到的每一位面试官，面试过程很有收获。文末有个人JAVA的学习经验和个人总结和收集的Java资源库，写的比较简单，仅仅是个人的一点经验，仅供大家参考。阿里一面技术面Spring bean加载，实例化的过程 如果给你一个map，里面有很多很多对象，那么这个map存放在哪 说一下CMS垃圾回收器 你项目里用的什么数

并发编程的重要性对于各位Java开发的大佬的重要性，想必不需要楼主多BB了吧！同时并发编程这一方面也是面试中经常会问到的知识点，作为一面二面的重点考察内容，不仅要知其然，还要使其所以然！而且马上就是金三银四了，不管你现在想不想面试，准没准备面试，但是多学习一点知识，多做一些准备总是没错的！楼主近期偶然间得到了一份十分详尽的并发编程的四份小册，内容涵盖之广，讲述之深，理解之顺畅，还需各位看官细细品味！由于文章篇幅有限和不浪费大家过多的时间，以下只能为大家展示部分内容，小编已经为大家整合完毕，需要

本文要点微服务迁移不是一个小更改。你必须搞清楚它是否真的能解决你的问题，否则你可能会创建一个会杀死你的、乱糟糟的实体。 单体有不同类型，其中一些可能是有效的，足以满足业务需求。单体不是一个应该被杀死的敌人。 微服务关乎独立部署。有一些分解和增量更改模式可以帮助你评估并迁移到微服务架构。 当你开始使用微服务时，你会意识到随之而来的是一系列非常复杂的挑战。所以不应该将微服务作为默认选择。你得仔细考虑它们是否适合你。在伦敦 QCon 大会上，我谈到了 单体分解模式以及我们如何达成微服务 。我喜欢把它们

Java垃圾回收我们都知道Java在运行时内存分为了五个部分：程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、堆、方法区。其中程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈所占用的内存是不需要垃圾收集的，这三个区域的内存随着线程生，随着线程死，我们需要关注的其实只有堆和方法区这两块内存的垃圾收集。这时候就需要用到GC技术了。对于垃圾回收概念，它一出现常常伴随着一连串的问题：GC具体做了什么？ 哪些内存需要回收？ 什么时候回收？ 怎么回收？ 垃圾回收算法&垃圾回收器有哪些？ ......如果你是一个新手，

微服务项目项目是以微信订单后台功能为例，模拟从对业务进行微服务划分开始，然后通过运用Spring Cloud常用组件使项目微服务架构不断完善、优化的过程。主要从以下几个部分循序渐进地完成本项目开发，并对每个部分的环境搭建、设计分析、关键步骤和代码做详细阐述。第一部分从商品服务功能、订单服务功能两大模块的开发入手，将两大业务模块做成两个独立的微服务模块，并注册到微服务中心EurekaServer中。第二部分根据Spring Cloud中基于Feign的服务间的远程调用，实现订单模块对商品模块部分功

正好在离职交接空档期，就抽空简单分享自己的一些个人经历给大家，希望对刚毕业不久或者工作三五年的同学能有一些帮助。个人经历正文前先来一些简单的自我介绍，这部分水分较多，如果没兴趣的同学可以直接跳到第二部分看些面试题。我是16年本科毕业，毕业第一年在福建上班，17年到杭州，来杭州前，自己花了很长时间准备面试，本来信心满满，但是到了杭州，还是遇到很大的挫折。我还记得，当时有一个面试官问我说你说下什么是分布式，或者简单讲下集群和分布式的区别，我当时就卡壳了。之前在福建的时候我们做的项..

工作之余，想总结一下JVM相关知识。话不多说直接进入主题Java运行时数据区：Java虚拟机在执行Java程序的过程中会将其管理的内存划分为若干个不同的数据区域，这些区域有各自的用途、创建和销毁的时间，有些区域随虚拟机进程的启动而存在，有些区域则是依赖用户线程的启动和结束来建立和销毁。Java虚拟机所管理的内存包括以下几个运行时数据区域，如图：在这里插入图片描述程序计数器指向当前线程正在执行的字节码指令。线程私有的。虚拟机栈虚拟机栈是Java执行方法的内存模型。每个方法被执.

Spring Cloud“微服务”应该是互联网圈内争论很久的一个话题，开发者对此的讨论也一直在继续，近些年，SpringCloud有碾压Dubbo的趋势，你怎么看呢？SpringCloud在近些年来受到国内不少开发人员的广泛关注，也是比较吃香的一个技术技能，如果一个程序员连SpringCloud都没有怎么了解过或者使用过，那么可能会有面临被时代淘汰的危机！SpringCloud是知名的微服务架构，包含了很多组件，每个组件又有各自的分工。那么你对SpringCloud了解有多少呢，知之甚少还是运用

关于Netty的资料及面试题的资料简直是少之又少，有资料的讲解的又不是特别的透彻，大部分的人都看了这些资料都是从入门到放弃，那么学习Netty真的没有适合大家的资料或者是方法吗？当然小编不会让你们失望的，花了半个月的时间整理出一份《Netty实战解析文档及面试题》，由于头条篇幅的原因，只能将PDF文档的部分目录展示出来，有需要的程序猿（媛）麻烦一键三连之后看下图小助理的微信：（bjmsb2019或者1249448307）添加即可免费获取到哦本文档分为两大部分：第一部分是Netty实战，共

今天分享的这本书详细地介绍了有关于Java系统性能优化实战所有内容，从最基础的代码优化到JSR269编译。话不多说直接给大家展示出来：目录展示：内容展示：需要完整版的小伙伴可以帮忙一键三连后，加小助手vx:bjmsb2019或者vx:1249448307即可！...

击穿大家都知道,计算机的瓶颈之一就是IO,为了解决内存与磁盘速度不匹配的问题,产生了缓存,将一些热点数据放在内存中,随用随取,降低连接到数据库的请求链接,避免数据库挂掉。需要注意的是,无论是击穿还是后面谈到的穿透与雪崩,都是在高并发前提下,当缓存中某一个热点key失效,为什么会有击穿发生呢?有两个主要原因:Key过期Key被页面置换淘汰对于第一个原因是因为在Redis中,Key有过期时间,如果某一个时刻(假如商城做活动,零点开始)key失效,那么零点之后对某一个商品查询请求将..

一、Hadoop实战Hadoop是Apache软件基金会旗下的一一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统(HDFS，Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce ( Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。HDFS的高容错性、高伸缩性等优点允许用户将Hadoop部署在低廉的硬件上，形成分布式系统；MapReduce分布式编程模型允许用户在不了解分布式系统底层细节的情况下开发并行应用程

今天给大家分享阿里面试官Java面试题100+Kafka面试专题Kafka的用途有哪些？使用场景如何？ Kafka中的ISR、AR又代表什么？ISR的伸缩又指什么 Kafka中的HW、LEO、LSO、LW等分别代表什么？ Kafka中是怎么体现消息顺序性的？ Kafka中的分区器、序列化器、拦截器是否了解？它们之间的处理顺序是什么？ Kafka生产者客户端的整体结构是什么样子的？ Kafka生产者客户端中使用了几个线程来处理？分别是什么？ Kafka的旧版Scala的消费者客户端的设计

前言Apache RocketMQ作为诞生自阿里的云原生消息平台，历经近十年双11核心交易链路打磨，可以支撑万亿级消息洪峰。2017年成为Apache顶级项目后更是备受瞩目，目前中国互联网、金融等行业Top级企业75%以上都在使用，已经成为云原生时代企业.上云的核心基础设施。今天小编学RocketMQ笔者根据实践整理了RocketMQ的核心组件配置项和其说明，包含:Namesrv全部配置项(17个) Broker全部配置项( 141个) Prometheus Exporter核心监控指标

网络协议对于前端、客户端、服务端开发人员，以及测试、运维人员来说，都是必备的核心知识。虽然介绍网络协议的资料有很多，但通常都是偏学术方向的介绍，看起来比较枯燥，这可能也是很多同学虽然看过相关资料但理解并不深的原因。今天小编就给大家分享一份阿里内部的趣谈网络协议笔记《趣谈网络协议》本书另辟蹊径，采用通俗易懂的示例和风趣幽默的语言，深入浅出地讲解网络协议,让读者能够轻松愉快地掌握网络协议知识，值得一读。获取资料方式：一键三连后，加小助手vx:1249448307或者vx:bjmsb2019即可~

写在片头：声明，勿杠首先简单说一下，这三次面试阿里并不是一次性去面的，实际上第一次面试时候还在大四，找的实习岗，不太清楚是什么部门，别问我为什么还记得面试题，有记录和复盘的习惯，再问就是杠。个人背景不详细多说，学历双非本科，不是应届生，工作年限不长，技术不是大牛，但也非小白，面经分享是想给正面试的同行一些建议和鼓励，希望能够多多支持。注意：下文内容中会提到一些简历模板、学习笔记、学习脑图、Java电子书籍和视频等，需要的帮忙一键三连后，加小助手vx:bjmsb2019或者vx:124.

Java性能调优Java性能调优，是一个老生常谈的话题。可能有些人觉得没用，一些细小的地方没有好修改的，改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢？Java性能调优不单单是学一门编程语言那么简单，没有办法通过直线式的思维去掌握并运用，对架构师的技术和深度都是有较高的要求的。互联网的时代，一个简单的系统囊括了应用程序、数据库、操作系统、网络等很多技术，如果线上一旦出现什么问题的话，可能就要去协调多方面的组件去进行优化，这又将是一个问题。在这个“糙、快、猛”的互联网开发模式大行其道的今天，随着系统访问量

摘要弹性负载均衡（Elastic Load Balance 简称ELB）将访问流量均衡分发到多台弹性云服务器，扩展应用系统对外的服务能力，实现更高水平的应用程序容错性能。如今，随着互联网规模和消费者规模的不断扩大，企业面对着高并发请求场景下的流量冲击，尤其是每逢618或双11，会有数以亿计的用户同时访问互联网进行购物，网站访问用户的激增，会导致单服务器超负荷运行，导致网站访问卡顿或失败，严重影响用户体验，会给企业带来巨大损失。弹性负载均衡服务可以轻松帮助企业解决这个难题。弹性负载均衡（Elast

前言关于微服务架构网络上有太多的相关博客和书籍讨论，简单的说就是将单体应用进一步拆分， 拆分成更小的服务，每个服务都是一个可以独立运行的项目。由SOA架构 -> 微服务架构的转变，可以理解为什么微服务架构被广泛提到并实践。它解决了什么问题，带来了什么价值？传统企业或者很多企业的软件，大多不止一套系统，都是各个独立大系统的堆砌。整体存在的问题是：扩展性差 可靠性不高 维护成本还很大 重复轮子很多为了解决这些问题，大家能想到的解决方案就是应用微服务架构。这两年诸多大厂已经迁移并采用了微

分布式从单机模式到数据并行（也叫作数据分布式）模式，再到任务并行（也叫作任务分布式）模式。分布式其实就是将相同或相关的程序运行在多台计算机上，从而实现特定目标的一种计算方式。从这个定义来看，数据并行、任务并行其实都可以算作是分布式的一种形态。从这些计算方式的演变中不难看出，产生分布式的最主要驱动力量，是我们对于性能、可用性及可扩展性的不懈追求。今天就来给各位老铁开源一份阿里巴巴最新推出的分布式核心原理剖析的笔记（PDF版）！由于文章篇幅有限，小编只能为大家展示目录和部分内容，完整版已经为大

配置中心介绍首先我们来看一下,微服务架构下关于配置文件的一些问题:配置文件相对分散。在一个微服务架构下，配置文件会随着微服务的增多变的越来越多，而且分散在各个微服务中，不好统一配置和管理。 配置文件无法区分环境。微服务项目可能会有多个环境，例如:测试环境、预发布环境、生产环境。每一个环境所使用的配置理论上都是不同的，一旦需要修改，就需要我们去各个微服务下手动维护，这比较困难。 配置文件无法实时更新。我们修改了配置文件之后，必须重新启动微服务才能使配置生效，这对一个正在运行的项目来说是非常不友好的

数据结构与算法数据结构是我们程序员大学专业里非常重要的一门核心基础课，计算机科学各个领域及各种应用软件都要使用相关的数据结构和算法。现在不管是面试还是工作我们都避不开数据结构与算法这个关。面试大厂不必多说，数据结构与算法是必问的（甚至有些中小厂还会甩几道题来考你）。工作工作中比如你做一些大型项目，需要选型的时候，你就需要结合现在的场景和数据结构、算法的特别，来选择一些适合当前场景下的数据结构和算法。一个不当的选择，在数据规模很大的情况下，可能比合理的选择会慢上几十倍甚至几百倍。如何才能

又双叒叕曝干货？临近年关，疫情又双叒叕反弹！在大家都担心是否还能返乡之际，阿里在农历2021到来之前却是又搞了一个大动作！把阿里这一年在应对高并发流量的技术经验整合成一份技术小册开源分享供大家学习借鉴。我也是昨天才发现这份小册开源至Github上居然一夜爆火！看了小册之后才知道，原来阿里在应对高并发大流量时也会采用类似“抵御洪水”的方案，我简单总结归纳了一下，大概可以分为三种方法：分治∶采用分布式部署的方式把流量分流开，让每个服务器都承担一部分并发和流量。缓存:使用缓存来提高系统的性能，就好

容器，毫无疑问是近年来的又一个技术热词。容器化技术的诞生和兴起，以及它所催生的微服务架构、DevOps、云原生等技术理念，都对软件行业产生了深远的影响。对于 K8S 学习这块的知识，小编觅得良方，意外获得一份谷歌大神的开发笔记，此份笔记分为两大部分：理论篇+实战篇K8S理论篇理解控制器 网络详解 伸缩原理 认证与调度 服务原理 镜像自动拉取由于文章篇幅有限下面就给大家展示一下目录和部分内容截图，有需要完整版的朋友可以帮忙一键三连，加小助手vx:bjmsb2019或者vx:12.

Redis作为NoSQL的“代言人”发展至今已经非常成熟了。而作为一个非常优秀的程序员，学习、精通，深入去阅读源码都成为必备“气质”！今天就来开源一份阿里2021年最新发布的Redis“神级”手册，这份手册从基础开始讲起，到原理，再到应用、集群，然后去拓展，最后再深入到源码层面去学习、理解Redis！需要完整版的小伙伴可以帮忙一键三连后，加小助手vx:bjmsb2019或者vx:1249448307即可~基础篇原理篇最终一致主从同步增量...

消息中间件的应用场景异步解耦 削峰填谷 顺序收发 分布式事务一致性腾讯应用案例：主流 MQ 框架及对比说明Kafka：整个行业应用广泛 RocketMQ：阿里，从 apache 孵化 Pulsar：雅虎开源，符合云原生架构的消息队列，社区活跃 RabbitMQ 架构比较老，AMQP并没有在主流的 MQ 得到支持 NSQ：内存型，不是最优选择 ActiveMQ、ZeroMQ 可忽略Kafka 优点非常成熟，生态丰富，与 Hadoop 连接紧...

现在市面上有关于springcloud的资料，视频，文档，笔记太多了，但是每本阅读起来都会感觉差点东西！当然小编也不是说写得不好，如果只是站在大众的角度看每本资料都很精彩也很全面。但是如果是站在一个资深程序员或者是一个编程大佬的角度来说，确实是感觉少了点东西，少了什么呢？为了这个问题我找了我在阿里的朋友他一句话戳中我的要点，没错就是落地，能实战落地才是SpringCloud的灵魂所在!今天小编就给大家分享出从朋友手里拿到的能实战落地的SpringCloud开发笔记并提供开发下载，需要的小伙伴直接转

线程池最近看到线程池，被里边乱七八槽的参数给搞晕了，你能不能给我讲讲呀？对于从事后端开发的同学来说，线程是必须要使用了，因为使用它可以提升系统的性能。但是，创建线程和销毁线程都是比较耗时的操作，频繁的创建和销毁线程会浪费很多CPU的资源。此外，如果每个任务都创建一个线程去处理，这样线程会越来越多。我们知道每个线程默认情况下占1M的内存空间，如果线程非常多，内存资源将会被耗尽。这时，我们需要线程池去管理线程，不会出现内存资源被耗尽的情况，也不会出现频繁创建和销毁线程的情况，因为它内部是可以复用线程的。

ZookeeperZooKeeper 是 Apache 软件基金会的一个软件项目，它为大型分布式计算提供开源的分布式配置服务、同步服务和命名注册。ZooKeeper 曾经是 Hadoop 的一个子项目，现在是一个顶级独立的开源项目。1、Zookeeper的角色领导者（leader），负责进行投票的发起和决议，更新系统状态。 学习者（learner），包括跟随者（follower）和观察者（bserver），follower用于接受客户端请求并想客户端返回结果，在选主过程中参与投票 Obser

分布式从单机模式到数据并行（也叫作数据分布式）模式，再到任务并行（也叫作任务分布式）模式。分布式其实就是将相同或相关的程序运行在多台计算机上，从而实现特定目标的一种计算方式。从这个定义来看，数据并行、任务并行其实都可以算作是分布式的一种形态。从这些计算方式的演变中不难看出，产生分布式的最主要驱动力量，是我们对于性能、可用性及可扩展性的不懈追求。今天就来给各位老铁开源一份阿里巴巴最新推出的分布式核心原理剖析的笔记（PDF版）！由于文章篇幅有限，小编只能为大家展示目录和部分内容，完整版已经.

能杀进阿里，全靠这份微服务分布式构架开发实战手册目录展示由于手册内容过多，在此只截取了目录和部分内容展示。需要获取完整手册的小伙伴可以直接转发+关注后私信【手册】就可以获取到了需要完整版的小伙伴可以帮忙一键三连后，加小助手vx:bjmsb2019或者vx:1249448307即可！...

导读阿里妹导读： 跨地域，即常说的“异地双活”、“异地多活”中的异地概念。在业务发展较快的情况下，我们的服务便需要跨地域部署，以满足各区域就近访问和跨地域容灾等需求，在此过程中，不可避免会涉及到跨地域下的分布式一致性问题。 由跨地域所带来的网络延迟问题，以及由于网络延迟而衍生的一系列问题，对于设计和构建一个跨地域分布式一致性系统是极大的挑战，业界有很多针对此问题的解决方案，都希望能解决跨地域场景下的一致性问题。本文分享阿里巴巴女娲团队在跨地域场景下对分布式一致性系统的探索，从"What How.

前言Kafka 是一款分布式消息发布和订阅系统，具有高性能、高吞吐量的特点而被广泛应用与大数据传输场景。它是由 LinkedIn 公司开发，使用 Scala 语言编写，之后成为 Apache 基金会的一个顶级项目。kafka 提供了类似 JMS 的特性，但是在设计和实现上是完全不同的，而且他也不是 JMS 规范的实现。Kafka简介kafka产生背景kafka 作为一个消息系统，早起设计的目的是用作 LinkedIn 的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeli

众所周知，出现了高并发，就代表着你的流量是十分巨大的，而设计高并发系统的魅力就在于我们可以发挥我们所学的知识对“对抗”大流量的冲击，从而给我们的用户一个更好的体验！我们设计的这些方案好似能操纵流量，让流量更加平稳得被系统中的服务和组件处理！今天开源的这份2021年Alibaba手册，就是在教会我们如何去设计一个高并发系统！由于文章篇幅有限，我们长话短说！需要的小伙伴可以帮忙一键三连后，加小助手vx:bjmsb2019或者vx:1249448307即可~基础篇业务层的扩展性..

微服务作为一名Java程序员如果你对微服务不了解，就会在学习或者使用的过程中觉得有点“晕”。微服务是一种面向服务的软件架构模式！我们常说，架构设计的核心是满足降本增效。该怎么理解？举个例子，微服务架构之所以能脱颖而出，正是因为它实现了 系统解耦和持续集成，有清晰的服务边界 ，很大程度上避免了“牵一发而动全身”的尴尬。它相对传统架构而言更“灵动 ” ， 更能满足如今快速变化的业务需求，在降低迭代成本的同时，也会帮助团队更聚焦的提升效率。同时，SpringBoot及SpringCloud都是

并发编程并发编程这四个字想必大家最近都在网上看到过有很多的帖子在讨论。我们都知道并发编程可选择的方式有多进程、多线程和多协程。在Java中，并发就是多线程模式。而多线程编程也一直是一个被广泛而深入讨论的领域。如果遇到复杂的多线程编程场景，大多数情况下我们就需要站在巨人的肩膀上利用并发编程框架——JDK Concurrent包来解决相关线程问题。Concurrent包很复杂吗？相信很多人对于Concurrent并发包都是一知半解，更别说Concurrent包源码了。（大牛另当别论）可以说.

分布式消息中间件相信大家在实际工作中都用过消息中间件进行系统间数据交换，解决应用解耦、异步消息、流量削峰等问题，由此消息中间件的强大功能想必也不用我多说了！目前业界上关于消息中间件的实现多达好几十种，可谓百花齐放，所用的实现语言同样也五花八门。不管使用哪一个消息中间件，我们的目的都是实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。再说面试假如面试官看你简历里写了MQ中间件的使用经验，你可能会被问到如下问题:1、你们公司生产环境用的是什么消息中间件? 2、为什么要在系统里引入消息中间件? 3、