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将单机系统扩展为分布式架构时,数据分布是核心。哈希、范围及一致性哈希分片策略各有优劣:哈希均匀但扩缩容代价大;范围利于查询却易热点;一致性哈希平衡了动态伸缩与负载,广泛用于现代分布式系统。
本文深入解析分布式系统核心机制:数据分片与冗余副本实现扩展与高可用,租约、多数派及Gossip协议保障一致性与容错。探讨节点故障、网络延迟等挑战,揭示CFT/BFT容错原理,剖析规模与性能关系,为构建可靠分布式系统提供理论支撑。
序列化是数据跨边界传输的“翻译官”,将结构化数据转为二进制流。JSON可读性强但冗余大,Protobuf高效紧凑、性能优越,成主流选择。不同场景需权衡标准化与定制优化,选最合适方案。
自研RPC协议针对内网高并发场景,通过精简帧头、长度前缀解决TCP拆包粘包,支持灵活扩展与高效序列化,显著提升性能与资源利用率,适用于对延迟敏感的分布式系统。
HotSpot虚拟机内置C1和C2两个即时编译器。C1启动快,适合快速执行;C2优化强,适合长期运行。自Java 9起,默认启用C2或分层编译。分层编译结合C1与C2优势,共分5层,逐步提升编译质量。方法调用计数器与循环回边计数器用于识别热点代码,触发JIT编译。循环回边计数器还可启动栈上替换(OSR),提升大循环性能。本文详解JIT编译机制与性能优化策略。
并发编程中,Java内存模型(JMM)通过happens-before规则定义线程间操作的顺序与可见性,确保多线程环境下程序的正确性。它抽象底层硬件差异,提供volatile、synchronized等同步机制,简化并发开发,实现高效、可移植的多线程程序。
本文深入探讨并发编程、JVM原理、RPC框架、高并发系统、分布式架构及云原生技术,涵盖内存模型、同步机制、垃圾回收、网络协议、存储优化、弹性伸缩等核心议题,揭示多线程运行逻辑与高并发实现路径,助你掌握现代软件底层原理与工程实践。