10 2021 档案
摘要：
面试题：类加载机制的原理 面试官考察点 考察目标： 了解面试者对JVM的理解，属于面试八股文系列。 考察范围： 工作3年以上。 技术背景知识 在回答这个问题之前，我们需要先了解一下什么是类加载机制？ 类加载机制简述 什么是类加载机制？ 简单来说：类的加载指的是将类的.class文件中的二进制数据读入
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面试题：类加载机制的原理 面试官考察点 考察目标： 了解面试者对JVM的理解，属于面试八股文系列。 考察范围： 工作3年以上。 技术背景知识 在回答这个问题之前，我们需要先了解一下什么是类加载机制？ 类加载机制简述 什么是类加载机制？ 简单来说：类的加载指的是将类的.class文件中的二进制数据读入
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面试题：深克隆和浅克隆的实现方式 面试官考察点 考察目的： 深克隆和浅克隆，考察的是Java基础知识的理解。 考察人群： 2到5年开发经验。 背景知识详解 先了解下浅克隆和深克隆的定义： 浅克隆：被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值，而所有的对其他对象的引用仍然指向原来的对象。 深克隆：除
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面试题：深克隆和浅克隆的实现方式 面试官考察点 考察目的： 深克隆和浅克隆，考察的是Java基础知识的理解。 考察人群： 2到5年开发经验。 背景知识详解 先了解下浅克隆和深克隆的定义： 浅克隆：被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值，而所有的对其他对象的引用仍然指向原来的对象。 深克隆：除
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面试题：new Integer(112)和Integer.valueOf(112)的区别 面试官考察点猜想 这道题，考察的是对Integer这个对象原理的理解，关于这道题的变体有很多，我们会一一进行分析。 理解这道题，对于实际开发过程中防止出现意想不到的Bug很有用，建议大家认真思考和解读。 背景知
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面试题：new Integer(112)和Integer.valueOf(112)的区别 面试官考察点猜想 这道题，考察的是对Integer这个对象原理的理解，关于这道题的变体有很多，我们会一一进行分析。 理解这道题，对于实际开发过程中防止出现意想不到的Bug很有用，建议大家认真思考和解读。 背景知
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面试题： 重载（Overload）和重写（Override）的区别。重载的方法能否根据返回类型进行区分 面试官考察点猜想 这道题纯粹只是考查基础理论知识，对实际开发工作中没有太多的指导意义，毕竟编辑器都有语法提示功能，如果没写正确，会有错误提示。 背景知识详解 关于重载（Overload）和重写（O
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面试题： 重载（Overload）和重写（Override）的区别。重载的方法能否根据返回类型进行区分 面试官考察点猜想 这道题纯粹只是考查基础理论知识，对实际开发工作中没有太多的指导意义，毕竟编辑器都有语法提示功能，如果没写正确，会有错误提示。 背景知识详解 关于重载（Overload）和重写（O
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摘要：
面试官的考察点 这道题仍然是考察JVM层面的基本知识，面试官认为，基本功扎实，才能写出健壮性和稳定性很高的代码。 涉及到的技术知识 (x.equals(y)==true)，这段代码，看起来非常简单，但其实里面还是涉及了一些底层知识点的，首先我们基于equals这个方法进行探索。 equals这个方法
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面试官的考察点 这道题仍然是考察JVM层面的基本知识，面试官认为，基本功扎实，才能写出健壮性和稳定性很高的代码。 涉及到的技术知识 (x.equals(y)==true)，这段代码，看起来非常简单，但其实里面还是涉及了一些底层知识点的，首先我们基于equals这个方法进行探索。 equals这个方法
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摘要：
new String("abc")创建了几个对象 面试官考察点猜想 这种问题，考察你对JVM的理解程度。涉及到常量池、对象内存分配等问题。 涉及背景知识详解 在分析这个问题之前，我们先来了解一下JVM的组成，如图所示。 在JVM1.8中，内存划分为堆、程序计数器、本地方发栈、方法区（元空间）、虚拟机
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new String("abc")创建了几个对象 面试官考察点猜想 这种问题，考察你对JVM的理解程度。涉及到常量池、对象内存分配等问题。 涉及背景知识详解 在分析这个问题之前，我们先来了解一下JVM的组成，如图所示。 在JVM1.8中，内存划分为堆、程序计数器、本地方发栈、方法区（元空间）、虚拟机
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相信大家都知道，每个项目中会有一些配置信息放在一个独立的properties文件中，比如application.properties。这个文件中会放一些常量的配置，比如数据库连接信息、线程池大小、限流参数。 在传统的开发模式下，这种方式很方便，一方面能够对配置进行统一管理，另一方面，我们在维护的时候
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相信大家都知道，每个项目中会有一些配置信息放在一个独立的properties文件中，比如application.properties。这个文件中会放一些常量的配置，比如数据库连接信息、线程池大小、限流参数。 在传统的开发模式下，这种方式很方便，一方面能够对配置进行统一管理，另一方面，我们在维护的时候
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摘要：
随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。在这种情况下，如何高效、自动化管理集群节点，实现不同节点的协同工作，配置一致性，状态一致性，高可用性，可观测性等，就成为一个重要的挑战。 集群管理的复杂性体现在，一方面我们需要把所有的节点，不管是底层数据库节点，还是中间件或者业务系统节
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随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。在这种情况下，如何高效、自动化管理集群节点，实现不同节点的协同工作，配置一致性，状态一致性，高可用性，可观测性等，就成为一个重要的挑战。 集群管理的复杂性体现在，一方面我们需要把所有的节点，不管是底层数据库节点，还是中间件或者业务系统节
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这篇文章是让大家了解Zookeeper基于Java客户端Curator的基本操作，以及如何使用Zookeeper解决实际问题。 Zookeeper基于Java访问 针对zookeeper，比较常用的Java客户端有zkclient、curator。由于Curator对于zookeeper的抽象层次比
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这篇文章是让大家了解Zookeeper基于Java客户端Curator的基本操作，以及如何使用Zookeeper解决实际问题。 Zookeeper基于Java访问 针对zookeeper，比较常用的Java客户端有zkclient、curator。由于Curator对于zookeeper的抽象层次比
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摘要：
很多同学或多或少都用到了Zookeeper，并知道它能实现两个功能 配置中心，实现表分片规则的统一配置管理 注册中心，实现sharding-proxy节点的服务地址注册 那么Zookeeper到底是什么？以及为什么能实现这样的功能？接下来我们就来了解一下Zookeeper。 Zookeeper的前世
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很多同学或多或少都用到了Zookeeper，并知道它能实现两个功能 配置中心，实现表分片规则的统一配置管理 注册中心，实现sharding-proxy节点的服务地址注册 那么Zookeeper到底是什么？以及为什么能实现这样的功能？接下来我们就来了解一下Zookeeper。 Zookeeper的前世
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摘要：
Sharding-Sphere Sharding-JDBC 最早是当当网内部使用的一款分库分表框架，到2017年的时候才开始对外开源，这几年在大量社区贡献者的不断迭代下，功能也逐渐完善，现已更名为 ShardingSphere，2020年4⽉16⽇正式成为 Apache 软件基⾦会的顶级项⽬。 随着
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Sharding-Sphere Sharding-JDBC 最早是当当网内部使用的一款分库分表框架，到2017年的时候才开始对外开源，这几年在大量社区贡献者的不断迭代下，功能也逐渐完善，现已更名为 ShardingSphere，2020年4⽉16⽇正式成为 Apache 软件基⾦会的顶级项⽬。 随着
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随着互联网的高速发展，带来了海量数据存储的问题，比如像物联网行业，每个智能终端每天进行数据采集和上报，每天能够产几千万甚至上亿的数据。在互联网电商行业，或者一些O2O平台，每天也能产生上千万的订单数据，这些量级的数据在传统的关系型数据库中已经无法支撑了，那么如何解决海量数据存储和计算等问题，在业内引
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随着互联网的高速发展，带来了海量数据存储的问题，比如像物联网行业，每个智能终端每天进行数据采集和上报，每天能够产几千万甚至上亿的数据。在互联网电商行业，或者一些O2O平台，每天也能产生上千万的订单数据，这些量级的数据在传统的关系型数据库中已经无法支撑了，那么如何解决海量数据存储和计算等问题，在业内引
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高可用HA（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。 假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是100%。如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是99%。很多公司的高可
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高可用HA（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。 假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是100%。如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是99%。很多公司的高可
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摘要：
Redis的强劲性能很大程度上是由于它所有的数据都存储在内存中，当然如果redis重启或者服务器故障导致redis重启，所有存储在内存中的数据就会丢失。但是在某些情况下，我们希望Redis在重启后能够保证数据不会丢失。 将redis作为nosql数据库使用。 将Redis作为高效缓存服务器，缓存被击
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Redis的强劲性能很大程度上是由于它所有的数据都存储在内存中，当然如果redis重启或者服务器故障导致redis重启，所有存储在内存中的数据就会丢失。但是在某些情况下，我们希望Redis在重启后能够保证数据不会丢失。 将redis作为nosql数据库使用。 将Redis作为高效缓存服务器，缓存被击
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摘要：
本篇文章主要基于Redisson中实现的分布式锁机制继续进行展开，分析Redisson中的时间轮机制。 在前面分析的Redisson的分布式锁实现中，有一个Watch Dog机制来对锁键进行续约，代码如下: private void renewExpiration() { ExpirationEnt
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本篇文章主要基于Redisson中实现的分布式锁机制继续进行展开，分析Redisson中的时间轮机制。 在前面分析的Redisson的分布式锁实现中，有一个Watch Dog机制来对锁键进行续约，代码如下: private void renewExpiration() { ExpirationEnt
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摘要：
Redis实现分布式锁的原理 前面讲了Redis在实际业务场景中的应用，那么下面再来了解一下Redisson功能性场景的应用，也就是大家经常使用的分布式锁的实现场景。 引入redisson依赖 <dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifac
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Redis实现分布式锁的原理 前面讲了Redis在实际业务场景中的应用，那么下面再来了解一下Redisson功能性场景的应用，也就是大家经常使用的分布式锁的实现场景。 引入redisson依赖 <dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifac
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摘要：
Redis使用过程中要注意的事项 Redis使用起来很简单，但是在实际应用过程中，一定会碰到一些比较麻烦的问题，常见的问题有 redis和数据库数据的一致性 缓存雪崩 缓存穿透 热点数据发现 下面逐一来分析这些问题的原理及解决方案。 数据一致性 针对读多写少的高并发场景，我们可以使用缓存来提升查询速
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Redis使用过程中要注意的事项 Redis使用起来很简单，但是在实际应用过程中，一定会碰到一些比较麻烦的问题，常见的问题有 redis和数据库数据的一致性 缓存雪崩 缓存穿透 热点数据发现 下面逐一来分析这些问题的原理及解决方案。 数据一致性 针对读多写少的高并发场景，我们可以使用缓存来提升查询速
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摘要：
Java中那些Redis的客户端 前面我们的所有操作都是基于redis-cli来完成的，那么我们要在Java中操作Redis，怎么做呢？首先我们先来了解一下Redis Serialization Protocol(Redis序列化协议)，这个是Redis提供的一种，客户端和Redis服务端通信传输的
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Java中那些Redis的客户端 前面我们的所有操作都是基于redis-cli来完成的，那么我们要在Java中操作Redis，怎么做呢？首先我们先来了解一下Redis Serialization Protocol(Redis序列化协议)，这个是Redis提供的一种，客户端和Redis服务端通信传输的
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摘要：
如图所示，Redis中提供了9种不同的数据操作类型，他们分别代表了不同的数据存储结构。 图2-17 数据类型 String类型 String类型是Redis用的较多的一个基本类型，也是最简单的一种类型，它和我们在Java中使用的字符类型什么太大区别，具体结构如图2-18所示。 图2-19 Strin
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如图所示，Redis中提供了9种不同的数据操作类型，他们分别代表了不同的数据存储结构。 图2-17 数据类型 String类型 String类型是Redis用的较多的一个基本类型，也是最简单的一种类型，它和我们在Java中使用的字符类型什么太大区别，具体结构如图2-18所示。 图2-19 Strin
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摘要：
如图所示，表示发起一个请求时，涉及到数据库的相关操作，在前面的文章中我们说过，如果服务端要提升整体的吞吐量，就必须要减少每一次请求的处理时长，那么在当前这个场景中，数据库层面哪些因素会影响到性能呢？ 图2-1 池化技术，减少频繁创建数据库连接 遇到这样的问题，解决办法就是顺着当前整体的逻辑去思考，首
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如图所示，表示发起一个请求时，涉及到数据库的相关操作，在前面的文章中我们说过，如果服务端要提升整体的吞吐量，就必须要减少每一次请求的处理时长，那么在当前这个场景中，数据库层面哪些因素会影响到性能呢？ 图2-1 池化技术，减少频繁创建数据库连接 遇到这样的问题，解决办法就是顺着当前整体的逻辑去思考，首
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摘要：
线程池的监控很重要，对于前面章节讲的动态参数调整，其实还是得依赖于线程池监控的数据反馈之后才能做出调整的决策。还有就是线程池本身的运行过程对于我们来说像一个黑盒，我们没办法了解线程池中的运行状态时，出现问题没有办法及时判断和预警。 对于监控这类的场景，核心逻辑就是要拿到关键指标，然后进行上报，只要能
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线程池的监控很重要，对于前面章节讲的动态参数调整，其实还是得依赖于线程池监控的数据反馈之后才能做出调整的决策。还有就是线程池本身的运行过程对于我们来说像一个黑盒，我们没办法了解线程池中的运行状态时，出现问题没有办法及时判断和预警。 对于监控这类的场景，核心逻辑就是要拿到关键指标，然后进行上报，只要能
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摘要：
Redis中的多路复用模型 Redis6用到了多线程？那多线程应用在哪些地方，引入多线程后，又改如何保证线程安全性呢？ 同时，如何在性能和线程安全性方面做好平衡？ 关于Redis的单线程模型 在Redis6.0之前，我们一直说Redis是单线程，所以并不会存在线程安全问题，而这个单线程，实际上就是在
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Redis中的多路复用模型 Redis6用到了多线程？那多线程应用在哪些地方，引入多线程后，又改如何保证线程安全性呢？ 同时，如何在性能和线程安全性方面做好平衡？ 关于Redis的单线程模型 在Redis6.0之前，我们一直说Redis是单线程，所以并不会存在线程安全问题，而这个单线程，实际上就是在
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摘要：
我们一直说Redis的性能很快，那为什么快？Redis为了达到性能最大化，做了哪些方面的优化呢？ 在深度解析Redis的数据结构 这篇文章中，其实从数据结构上分析了Redis性能高的一方面原因。 在目前的k-v数据库的技术选型中，Redis几乎是首选的用来实现高性能缓存的方案，它的性能有多快呢？ 根
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我们一直说Redis的性能很快，那为什么快？Redis为了达到性能最大化，做了哪些方面的优化呢？ 在深度解析Redis的数据结构 这篇文章中，其实从数据结构上分析了Redis性能高的一方面原因。 在目前的k-v数据库的技术选型中，Redis几乎是首选的用来实现高性能缓存的方案，它的性能有多快呢？ 根
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摘要：
在上一篇文章中，详细分析了设计一个千万级并发架构所需要思考的问题，以及解决方案。 在这一片文章中，我们主要分析如何在职场足够用户数量的情况下，同步提升架构的性能降低平均响应时间。 如何降低RT的值 继续看上面这个图，一个请求只有等到tomcat容器中的应用执行完成才能返回，而请求在执行过程中会做什么
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在上一篇文章中，详细分析了设计一个千万级并发架构所需要思考的问题，以及解决方案。 在这一片文章中，我们主要分析如何在职场足够用户数量的情况下，同步提升架构的性能降低平均响应时间。 如何降低RT的值 继续看上面这个图，一个请求只有等到tomcat容器中的应用执行完成才能返回，而请求在执行过程中会做什么
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摘要：
大家先思考一个问题，这也是在面试过程中经常遇到的问题。 如果你们公司现在的产品能够支持10W用户访问，你们老板突然和你说，融到钱了，会大量投放广告，预计在1个月后用户量会达到1000W，如果这个任务交给你，你应该怎么做？ 1000W用户的问题分解 如何支撑1000W用户其实是一个非常抽象的问题，对于
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大家先思考一个问题，这也是在面试过程中经常遇到的问题。 如果你们公司现在的产品能够支持10W用户访问，你们老板突然和你说，融到钱了，会大量投放广告，预计在1个月后用户量会达到1000W，如果这个任务交给你，你应该怎么做？ 1000W用户的问题分解 如何支撑1000W用户其实是一个非常抽象的问题，对于
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浙公网安备 33010602011771号