weixin_52242569的博客

/ 任务唯一标识// 任务名称// 任务分组// 任务描述// 定时表达式// 任务类型（SIMPLE, CRON, DEPENDENT）// 任务优先级// 最大重试次数// 重试间隔（毫秒）// 任务参数// 依赖任务列表// 执行器类名// 是否有状态// 超时时间（秒）// 失败策略// 事务唯一标识// 事务名称// 事务类型（XA, TCC, SAGA）// 隔离级别// 超时时间（秒）// 参与者列表// 传播行为任务调度系统。

应用层数据库: MySQL分片集群 + MongoDB缓存: Redis集群 + 本地缓存消息队列: RocketMQ监控部署通过合理的架构设计、算法选择和技术方案，该系统能够满足大规模分布式短链接服务的需求，并具备良好的扩展性和维护性。

核心组件说明1. 接入层CDN: 静态资源缓存，减少服务器压力Nginx: 负载均衡，请求分发，限流API Gateway: 统一入口，认证，限流，熔断2. 应用层秒杀服务: 核心业务逻辑处理用户服务: 用户认证和信息管理商品服务: 商品信息管理订单服务: 订单处理和管理支付服务: 支付处理3. 中间件层Redis集群: 缓存热点数据，分布式锁RocketMQ: 异步消息处理，削峰填谷Elasticsearch: 日志分析和搜索4. 数据层MySQL主从集群:

多级缓存架构：本地缓存 + Redis集群 + 数据库，实现性能与可靠性平衡智能分片策略：根据热度动态调整分片数量，解决热点key问题异步数据同步：通过消息队列实现最终一致性，提升写入性能完善的限流防刷：多维度限流 + 用户行为校验，防止恶意攻击强大的容灾能力：自动故障检测、优雅降级、数据恢复机制系统可支持百万级并发，响应时间控制在10ms以内，可用性达到99.99%以上，完全满足大型互联网产品的需求。关键创新点基于访问频率的智能分片算法多级缓存的优雅降级机制操作日志的数据恢复方案。

/ 任务唯一标识// 任务名称// 任务分组// 任务描述// 定时表达式// 任务类型（SIMPLE, CRON, DEPENDENT）// 任务优先级// 最大重试次数// 重试间隔（毫秒）// 任务参数// 依赖任务列表// 执行器类名// 是否有状态// 超时时间（秒）// 失败策略// 事务唯一标识// 事务名称// 事务类型（XA, TCC, SAGA）// 隔离级别// 超时时间（秒）// 参与者列表// 传播行为任务调度系统。

2.2 核心组件智能负载均衡器：基于实时指标的流量分发自动扩缩容系统：基于多维度指标的弹性伸缩多层缓存体系：CDN + Redis + 本地缓存流量控制系统：限流、熔断、降级监控告警系统：实时监控和预警3. 技术选型与实现3.1 负载均衡器配置负载均衡器是潮汐流量处理系统的第一道防线，负责将外部请求智能分发到后端服务实例。在潮汐流量场景下，负载均衡器需要具备以下核心能力：设计要点：以下配置展示了如何使用Nginx实现智能负载均衡，包括动态权重、健康检查、限流和缓存等关键特性：HAPro

线程池的核心参数直接影响系统的性能、资源利用率和稳定性。以下是关键参数的设置原则和代码实现：1.2 不同场景下的参数调优策略不同的业务场景需要不同的线程池配置策略：1.3 参数设置对系统性能的影响线程池参数设置对系统性能有显著影响，以下是一个性能测试和监控类，用于评估不同参数配置的性能表现：2. 线程池如何动态变化2.1 如何实现线程池的动态扩缩容在分布式系统中，工作负载可能会随时间变化，因此需要动态调整线程池参数。以下是一个动态线程池的实现：2.2 基于负载的自适应调整机制以下是一个基于

任务提交网关：接收客户端提交的任务请求任务调度中心：负责任务的分发和调度决策执行节点集群：实际执行任务的工作节点分布式存储：存储任务元数据和状态信息监控与告警系统：监控系统运行状态和异常情况/*** 系统架构示意图* | |* | |*/

GridJob 是一个高性能、高可靠、可扩展的分布式任务调度系统，旨在解决大规模分布式环境下的任务调度问题。系统支持海量任务的调度、执行和监控，具备强大的容错能力和扩展性。GridJob 采用分层架构设计，主要包含以下几个层次：2. 核心组件设计2.1 调度中心 (Scheduler)调度中心是系统的核心组件，负责任务的调度、分发和状态管理。调度中心内部采用模块化设计，主要包含以下模块：调度中心采用主从架构，保证高可用：2.2 执行节点 (Executor)执行节点负责实际执行调度中心分发的任务，

线程池是一种基于对象池模式的并发处理机制，通过预创建和复用线程来减少线程创建销毁的开销。其核心工作流程如下：生命周期管理线程池具有完整的生命周期管理机制：状态详解：参数详解核心参数数学模型参数影响公式corePoolSize (核心线程数)作用: 线程池维护的最小线程数量特点: 即使空闲也不会被回收（除非设置allowCoreThreadTimeOut）计算公式:CPU密集型：IO密集型：maximumPoolSize (最大线程数)作用: 线程池允许创建的最大线

CTE（Common Table Expression，公用表表达式）是SQL中的"命名临时结果集"，通过WITH关键字定义，仅在当前查询中生效。核心作用：简化复杂查询：将复杂逻辑分解为多个步骤提高可读性：使SQL语句更易理解和维护复用子查询结果：避免重复计算相同的子查询代码可读性：将复杂查询分解为逻辑清晰的步骤代码复用：在同一查询中多次引用相同的子查询结果递归处理：优雅处理层级和树形结构数据性能优化：通过物化避免重复计算使用描述性的CTE名称按逻辑顺序组织多个CTE。

根节点来源具体对象/引用核心原因虚拟机栈当前方法栈帧本地变量表中的引用程序正在使用的对象，不可回收方法区-静态变量类的静态引用类型变量生命周期与类一致，全局共享方法区-常量运行时常量池中的引用（如String常量）常量不可修改，可能被多处引用本地方法栈Native方法的JNI引用（如jobject）外部Native代码依赖的Java对象活跃线程正在运行/阻塞的Thread实例线程未终止，关联资源需保留JVM内部引用GC自身引用、类加载器、系统类等。

问题复盘组织团队对问题进行全面复盘，分析问题发生的根本原因、处理过程中的优点和不足。示例：复盘支付接口性能问题，发现缺少索引是由于开发阶段未进行充分的性能测试。记录与分享将问题分析过程、修复方案和经验教训整理成文档，分享给团队成员。示例：编写《支付接口性能问题处理报告》，详细说明问题原因和解决方法。制定预防措施根据复盘结果，制定针对性的预防措施，防止类似问题再次发生。示例：加强开发阶段的性能测试，建立数据库索引审核机制，完善慢查询监控和报警。持续改进。

使用 Kafka 优化物流系统的实践与思考

低代码设计与思考

2.2 自动装箱/拆箱(Autoboxing/Unboxing)2.3 缓存机制(重要!)2.4 实用方法示例三、使用场景对比3.1 推荐使用基本类型循环计数器大规模数值计算性能敏感场景示例：3.2 必须使用包装类集合泛型：数据库映射（可能为null）：

【代码】Java面向对象三大特性深度解析。

缓存淘汰算法 LRU + LFU

模式匹配算法

功能全面：覆盖集合操作的各个方面线程安全：提供同步包装方法不可变支持：方便创建安全共享的集合算法优化：内置高效排序和查找实现需要线程安全时使用共享集合时优先使用不可变集合大数据集排序考虑使用并行流频繁修改的集合避免使用Java 17 Collections文档。

全面性：覆盖数组操作的各个方面高效性：底层使用优化算法实现便利性：静态方法调用简单直接小数组直接使用Arrays方法大数组考虑使用并行方法（如需要复杂操作时可结合Stream API使用Java 17 Arrays文档。

Java字符串处理：String、StringBuilder与StringBuffer

消息中心系统架构

redis + 本地 多级缓存

redis 为什么 快？

JAVA基础知识 JavaEE

Redis基础 Redis面试八股文

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统(RDBMS)，由瑞典MySQL AB公司开发，现在属于Oracle公司。✅ 开源免费（社区版）⚡ 性能高、运行速度快👥 支持多用户、多线程🖥️ 跨平台支持（Windows、Linux、Mac等）💻 支持多种编程语言接口📊 使用标准的SQL数据语言🔄 提供事务支持和外键约束🏢 支持大型数据库🛠️ 提供多种存储引擎选择🔒 良好的安全性和连接性事务定义事务是一组原子性的SQL查询，要么全部执行成功，要么全部失败回滚。

JAVA并发编程实战练习及个人思考

Kafka 八股文

rabbitmq 八股文

Java多线程面试 常见笔试题 解决方法

Java - sql语句学习sql分类sql语句sql数据类型

请求响应

boolean next() ：(1) 将光标从当前位置向前移动一行 （2）判断当前行是否为有效行。返回值 ： true ： 有效行，当前行有数据；false ：无效行，当前行没有数据；: Java 中 通过 try - catch 机制来实现 事务的回滚。JDBC 事务管理：Connection接口中定义了3个对应的方法。xxx getXxx(参数)：获取数据。封装了DQL查询语句的结果。mysql 事务管理。

在网络通信协议下，不同计算机上运行的程序，进行的数据传输。

同一时刻，多个指令在单个CPU上交替执行。：同一时刻，多个指令在多个CPU上同时执行。

javaSE，Set集合，哈希存储

JavaSE