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在网上购物时,提交订单后,在收货的这段时间里无需一直在家里等候,可以先干别的事情。类推到程序设计中时,当提交请求时,期望得到答复时,如果这个答复可能很慢。传统的是一直等待到这个答复收到时再去做别的事情,但如果利用Future设计模式就无需等待答复的到来,在等待答复的过程中可以干其他事情。
在软件开发的历程中,正是无数前辈们本着追求完美的架构设计和代码设计的初心。经过无数前辈们的探索和努力,逐渐形成了一系列的设计原则和设计模式。 对于ava语言来说,通常包含有6大设计原则和23种设计模式,这些都是前辈们对于开发思想的结晶。我们学习和理解这些设计原则和设计模式,深入掌握其实现原理和使用场景,能够更好的设计我们的系统架构。编写出具有高性能高井发高可用、高可扩展性和高可维护性的代码。
腾讯、百度阿里等国内的一线名企,在招聘工程师的过程中,对算法和数据结构都会重点考察。但算法易学难精,让很多程序员都望而却步,面试时总败在算法这一关,拿不到好 Offer。 面试时很多候选人,聊起架构、框架侃侃而谈,但一写代码,就暴露真实水平。说白了,还是基本功不够扎实。 其实,不管你是什么语言,基本功一定要扎实,最核心的一定是数据结构与算法。也因此,所有大厂面试,都必考算法题。
在网上购物时,提交订单后,在收货的这段时间里无需一直在家里等候,可以先干别的事情。类推到程序设计中时,当提交请求时,期望得到答复时,如果这个答复可能很慢。传统的是一直等待到这个答复收到时再去做别的事情,但如果利用Future设计模式就无需等待答复的到来,在等待答复的过程中可以干其他事情。 future模式核心思想就是异步调用,去除了主函数的等待时间,并使得原本需要等待的时间段可以用于处理其他业务逻辑。
异步编程是可以让程序并行运行的一种手段,可以让程序中的一个工作单元与主应用程序线程分开独立运行,进而提高应用程序的性能和响应能力等。 虽然Java为不同技术域提供了相应的异步编程技术,但是这些异步编程技术被散落到不同技术域的技术文档中,没有一个统一的文档对其进行梳理归纳。另外这些技术之间是什么关系,各自的出现都是为了解决什么问题,我们也很难找到相关资料来解释。 下面要介绍这份大牛总结的笔记的出现则是为了打破这种局面,旨在对Java中相关的异步编程技术进行归纳总结,为大家提供一个统一文档来查阅、参考
在这个技术不断更新的年代,跟不上时代变化的速度就会被刷掉,特别是咱们程序员这一群体,技术不断更新的同时也要同时进步,不然长江后浪推前浪,前浪...... 一个程序员从一个什么都不懂的小白在学到有一定的Java基础的时候肯定是要学习更多的技术充实自己,甚至还要往架构师方向靠。但是一个优秀的架构师必须要有扎实的编程功底和丰富的理论知识,不光要能完成架构设计,更要有能力将设计转换为实际的产品。不会写代码、纸上谈兵的“架构师”设计出来的“架构”是靠不住的。
Spring Boot 是由Pivotal团队提供的全新框架,其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置,从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。
消息中间件是分布式系统中的重要组件,在实际工作中常用消息中间件进行系统间数据交换,从而解决应用解耦、异步消息、流量削峰等问题,实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。
移动互联网时代,IT 系统变得愈加复杂,对我们程序员的要求也是越来越高,技术不断更新,我们还不能停止学习,停下来了就会被打上一个‘不合格的程序员’的标签,如何成为一位「不那么差」的程序员?「不那么差」的程序员又需要掌握一些什么知识呢?这篇文章就与大家聊一聊这个话题。 以下内容仅代表我从业以来所积累的相关经验,不对不全的地方还请大家海涵,下面我会从硬技能、软实力这些方面尽量阐述我所认为的 “不那么差的程序员” 应当做到哪些技能。
又要到金九银十了,每年9、10月份各大互联网公司都会周期性地发生人事变动,无论是刚进社会的职场小白,还是准备跳槽的“外卖员”,都会争取在这个时候获得新工作,或迎来晋升涨薪的最佳机会。 写下这篇文章没有别的意义,就单纯的分享一份阿里技术团队(权威性不言而喻)整合的对标金九银十的面试指南文档,希望能助力各位“格子衫骑手”,在面向金九银十时起到一定的帮助作用。
说实话,如果面试官问你这个题目,那么你必须要使出全身吃奶劲了。为啥?因为你没看到现在很多公司招聘的D里都是说啥,有高并发就经验者优先。 如果你确实有真才实学,在互联网公司里干过高并发系统,那你确实拿 offer基本如探囊取物,没啥问题。面试官也绝对不会这样来问你,否则他就是蠢。
随着云端办公以来,发现微服务越来越重要了。Docker 容器技术和自动化运维等相关技术发展,使微服务变得更容易维护。大家可能都注意到,像阿里、腾讯、字节跳动等大厂的后端岗位明确写出:微服务设计经验优先。如果没有这方面的准备的话,想拿到高薪可不容易。
移动互联网时代,IT 系统变得愈加复杂,对我们程序员的要求也是越来越高,技术不断更新,我们还不能停止学习,停下来了就会被打上一个‘不合格的程序员’的标签,如何成为一位「不那么差」的程序员?「不那么差」的程序员又需要掌握一些什么知识呢?这篇文章就与大家聊一聊这个话题。
大家都知道选择合适的数据结构将会显著地提升代码的性能。即使是像数组和集合这样相似的两种数据结构,在高负荷的运行环境下也会表现得天差地别。但是就算数据结构确定了,代码的速度也还会受另一重要因素影响,那就是算法。
Mysql的最大连接数,如果服务器的并发请求量比较大,可以调高这个值,当然这是要建立在机器能够支撑的情况下,因为如果连接数越来越多,mysql会为每个连接提供缓冲区,就会开销的越多的内存,所以需要适当的调整该值,不能随便去提高设值。
前段时间公司的服务大升级使用Jenkins+Docker+K8S自动化部署之后,感觉用起来有点大快人心之感。 攻城狮本地开发,开发完成后提交代码到代码仓库,自动触发jenkins进行持续集成与部署,部署完成会收到结果邮件。项目运行过程中可通过日志系统查看程序日志,有异常会触发监控系统发送报警。从编码到上线后结果反馈都可以攻城狮自主完成,形成完整闭环,完整流程的工具链及协助异常情况的处理,工作量减少了,效率也高了。
大家对当前比较常用的RabbitMQ和Kafka是否有一些了解呢,了解的多一些也不是坏事,面试或者跟人聊技术的时候也会让你更有话语权嘛。 今天就跟大家聊一聊RabbitMQ和Kafka在处理高可用集群时的原理,看看它们与RocketMQ有什么不同。小伙伴们可以重新温习一下常见的消息中间件有哪些?你们是怎么进行技术选型的?这篇文章,了解一下他们之间的区别。
Java性能优化,它存在的理由有很多。计算机面对海量数据或者任务时,无论如何你都会碰到性能压力,唯一的选择是你会把这个压力放在哪一层或者哪一个位置来应对,以及采取什么应对措施。程序凑合着上线是一回事,而在压力下能够优美地运行往往很不容易。
这个是不久前在面试的时候遇到的一个问题,当时直接懵了,两个单拎出来,虽然不太完全,但都大概知道可以对请求进行拦截,放在一起比较,可真是头疼。 其实之前面试完就去学习了一波,只不过那个时候没及时总结,现在总结一下,以免日后遇到这类问题又给忘咯。
在这个大家热议的人工智能时代,也使我们有了更多的反思,其实在这些热点议题的背后,一些基础架构与底层系统技术的发展与实现或许更加务实和接地气一些,同时产业界也需要有更坚实的基础架构与底层系统技术来支撑日益增长的庞大的业务量。 对于支持庞大业务量,其中最具有代表性的莫过于现在的618双十一购物秒杀活动了。而作为参与其中的主力之一的京东,他们的基础架构与底层系统是如何搭建的呢?作为程序猿的我们,该如何脱离CRUD的苦海让自己也加入到这亿级系统的搭建中来呢?不要慌!互联网雷锋(小编我)为大家整理出两份真京东大牛编写的架构实战文档,可以说是国内架构文档的经典之作。
Websocket是 HTML5 开始提供的一种在单个 TCP 连接上进行全双工通讯的协议。WebSocket 使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据,当然也支持客户端发送数据到服务端。通常用来社交聊天、弹幕、多玩家游戏、协同编辑、股票基金实时报价、资讯自动更新等场景,那么今天就简单聊一下在Java开发中对Websocket的技术选型。
十多年前,Spring颠覆了传统的JavaEE技术,迎来了Java企业级应用开发的春天,然而今天的Spring Boot却站在Spring巨人的肩膀上,让我们可以更高效地开发与交付。Java Web后端也好,App 后台也罢,甚至独立后台应用,等等,Spring Boot 都是你不可或缺的高效率工具。
前言 分布式系统中,分布式ID是个必须解决的问题点; 雪花算法是个好方式,不过不能直接使用,因为如果直接使用的话,需要配置每个实例workerId和datacenterId,在微服务中,实例一般动态配置,直接指定具体实例的这两个参数是不现实的; 所以,一般采用雪花算法的变种,主要是将这两个参数由手动配置改为动态生成,美团leaf、百度uid-generator都属于改良的变种算法,可以适当采用;
一直以来,硬件的发展极其迅速,在多核的CPU的背景下,催生了并发编程的趋势,通过并发编程的形式可以将多核CPU的计算能力发挥到极致,性能得到提升。面对复杂业务模型,并行程序会比串行程序更适应业务需求,而并发编程更能吻合这种业务拆分。正是因为这些优点,使得多线程技术能够得到重视,这个技术也是一名CS学习者应该掌握的。
在Java中提供了synchronized关键字来保证只有一个线程能够访问同步代码块。既然已经提供了synchronized关键字,那为何在Java的SDK包中,还会提供Lock接口呢?这是不是重复造轮子,多此一举呢?今天,我们就一起来探讨下这个问题。
据有关数据表明,目前Java程序员这个群体的数量不减反增,行业内的竞争也是越来越严重。在同一时间入行的人,经过一段时间的学习后,差距就会显示出来。其实出现这样的原因大多数都是因为学习的方向出了问题。大多数人学Java刚开始只是为了快速就业,但是在工作了之后却没有一个好的学习路线,那些其实很重要的东西只是因为工作上用不到从而忽略掉了,慢慢的才发现自己与别人之间已经存在很大差距了!
IO分别表示输入(input)和输出(output)。它描述的是计算机的数据流动的过程,因此IO第一大特征是有数据的流动;那么对于IO的整个过程大体上分为2个部分, 第一个部分为IO的调用,第二个过程为IO的执行 。IO的调用指的就是系统调用,IO的执行指的是在内核中相关数据的处理过程,这个过程是由操作系统完成的,与程序员无关。
本内容来源于我16年毕业的学长,先在58,后阿里,如今准备跳槽了,以下内容为他的最近面试经历(以及每次面试前后总结的学习资料分享): 我最近从大厂离职之后在合肥呆了个把月,之前已经准备了半个多月,从7月底开始投简历面试,目前是java高级职位,到现在为止已经面了24+公司了,手上也有一些意向offer。现在把跟面试官对垒的面试问题总体记录一下。
Redis 是一个高性能的 key-value 存储系统,被广泛用于微服务架构中。如果我们想要使用 Redis 集群模式提供的高级特性,则需要对客户端代码进行改动,这带来了应用升级和维护的一些困难。利用 Istio 和 Envoy ,我们可以在不修改客户端代码的前提下实现客户端无感知的 Redis Cluster 数据分片,并提供读写分离、流量镜像等高级流量管理功能。
从我们迈入软件行业开始,性能的重要性就一再被强调。 在读书时,我们学习了大量的计算机专业课程,花了大量的时间去讨论怎么让我们计算机系统获得比较好的性能。而当我们去找工作时,大部分的公司在笔试和面试时都会考一考算法,问一问算法复杂度。能写出比别的竞争者时间复杂度更低、性能更好的程序是应征者获得一份工作的关键。
AQS( AbstractQueuedSynchronizer )是一个用来构建锁和同步器(所谓同步,是指线程之间的通信、协作)的框架,Lock 包中的各种锁(如常见的 ReentrantLock, ReadWriteLock), concurrent它包中的各种同步器(如 CountDownLatch, Semaphore, CyclicBarrier)都是基于 AQS 来构建,所以理解 AQS 的实现原理至关重要,AQS 也是面试中区分候选人的常见考点,我们务必要掌握,本文将用循序渐进地介绍 AQS,相信大家看完一定有收获。文章目录如下
想必大家都知道使用SpringBoot的最大好处就是简化配置,它实现了自动化配置。它简化了Spring应用开发,不需要配置就能运行Spring应用,无论是简单的Web系统,还是构建复杂系统,都只需要少量配置和代码就能完成。这有点像每个公司基于Spring框架做的内部开发框架,不同的是,Spring Boot更完善、更强大。
一、什么是 Reactor 三种 IO 模式和对应的开发模式如下: BIONIOAIOThread-Per-ConnectionReactorProactor Reactor 是一种开发模式,核心流程为: 1、注册感兴趣的事件 2、扫描是否有感兴趣的事件发生 3、事件发生后做相应的处理
可能有些人会常常有这样的感觉,同是开发有些人比我工资高却什么代码都不写呢?当我听到这个问题的时候第一次映入脑海的就是:工程师的分类。 大家可以来看看Java工程师在招聘网站上的区分:
Spring的影响力想必就不用小编多说了,今天要与大家聊的是SpringBoot这个新时代的宠儿。Spring Boot 其实是要依赖Spring的,并不是另起炉灶创建了一个全新的框架,它是Spring 的自动化。所谓兼听则明,偏听则暗”,在整个Java EE 的生态中,Spring 技术栈并非独此一家,也不完全是“开山之作”,不少相关的特性可在JSR规范和其他JavaEE实现中找到原型。换言之,Spring 技术栈可被认为是一种非常成功的“重复发明轮子”,不仅适配了JSR实现,而且“借鉴”了他山之石,逐步实现了自身的生态系统。
过滤器和拦截器触发时机不一样,过滤器是在请求进入容器后,但请求进入servlet之前进行预处理的。请求结束返回也是,是在servlet处理完后,返回给前端之前。
目前微服务是非常火的架构或者说概念,也是在构建大型互联网项目时采用的架构方式。随着业务需求的快速发展变化,需求不断增长,迫切需要一种更加快速高效的软件交付方式。而微服务可以弥补单体应用不足,是一种更加快速高效的软件架构风格。
随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。缓存、降级和限流是保护微服务系统运行稳定性的三大利器。 缓存:提升系统访问速度和增大系统能处理的容量 降级:当服务出问题或者影响到核心流程的性能则需要暂时屏蔽掉 限流:解决服务雪崩,级联服务发生阻塞时,及时熔断,防止请求堆积消耗占用系统的线程、IO等资源,造成其他级联服务所在服务器的崩溃
关于程序员如何成长这个问题在网上一直备受争论,可能有些人都会觉得Java程序员未来的路线无非就是︰一直往上爬,爬不动了就洗手不干了。目前的状态就是在公司不停地复制粘贴,再复制再粘贴的过程,基本上没机会去设计整个(部分)系统,也不会去设计数据库,要么就是系统就百八十人在用,也不考虑性能,代码堆完就OK了。每天的工作一样,基本上都在混日子,想跳槽跳出去工资也涨不了多少,年纪轻轻地就处于养老状态了。
这篇总结一下 ThreadLocal,主要的议题有: ThreadLocal 介绍 ThreadLocal 实现原理 ThreadLocal 内存泄漏分析 ThreadLocal 应用场景及示例 最早听说 ThreadLocal 是18年还在实习的时候,那时候有一个要用到线程池的任务,有人说并发的问题也可以通过 ThreadLocal 来解决。但当时没有用到这玩意,只留下了个“可以用它来解决并发问题”的模糊印象。
Spring团队曾经为开发者提供了无数的便利,其提供的IOC和AOP两大特性一直为广大开发者所“深爱”。但是它在配置的时候很复杂,需要重复地进行一些配置。由此具有“约定优先配置”的SpringBoot框架出现,并迅速火爆整个社区。它的版本更迭非常快,社区活跃度很高。我在闲暇之余查阅了国内很多招聘网站,已经有很多公司将Spring Boot作为必备技能。
定时任务调度功能在我们的开发中是非常常见的,随便举几个例子:定时清除一些过期的数据,定时发送邮件等等,实现定时任务调度的方式也十分多样,本篇文章主要学习各种实现定时任务调度方式的优缺点,以便为日后选择的时候提供一定的参考。
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。
如果应用程序的执行时间越来越长,或者操作系统的执行速度越来越慢,这可能是内存泄漏的迹象。换句话说,正在分配虚拟内存,但在不再需要时不会返回。最终应用程序或系统内存不足,应用程序异常终止。 使用Java飞行记录器调试内存泄漏 Java飞行记录器(JFR)是一个商业特性。您可以在开发人员台式机或笔记本电脑上免费使用它,也可以在测试、开发和生产环境中用于评估目的。 但是,要在生产服务器上启用JFR,必须具有商业许可证。在JDK上为其他目的使用Java任务控制(JMC)不需要商业许可证。 下面的部分展示了图并描述了如何使用Java飞行记录器调试内存泄漏。
“高并发”三字是近几年开发圈子里热议的一个话题,可能程序员之间闲下来就会讨论所谓的“高并发经验”。值得注意的是即使你和高并发天天打交道,也不一定能获得高并发的经验,高并发只是一个结果,并不是过程。想要玩转高并发,基础最重要,大并发面前,靠得住的只有人,是人来根据具体的应用场景去解决具体的问题。
John Miiler 是ebay团队的高级后端工程师,负责各种项目,包括结账和支付系统。作为公司摆脱单一业务的努力的一部分,他的团队正试图将业务逻辑一块一块地提取到单独的微服务中。他分享了他的团队如何解决在提取图像处理微服务时遇到的内存使用问题。
我们都知道优秀程序员的成长之路就是一条不断打怪升级之路。相信很多人都思考过以下问题:初级程序员如何快速成长?怎样从—个初学者成长为一名合格的程序员?又如何从一名合格的程序员登上职业高峰,成为一名CTO(首席技术官)呢?
HashMap是一个非常重要的集合,日常使用也非常的频繁,同时也是面试重点。本文并不打算讲解基础的使用api,而是深入HashMap的底层,讲解关于HashMap的重点知识。需要读者对散列表和HashMap有一定的认识。
随着Java程序员的大幅增长,人们对Java程序员的要求也是越来越严苛。从现在Java岗的招聘需求来看,并发编程已经是我们Java程序员避不开的坎了! 编写正确的程序并不容易,而编写正确的并发程序就更难了。与顺序执行的程序相比,并发程序中显然更容易出现错误。而且并发性错误通常并不会以某种确定的方式显现出来。
为什么要分层 高内聚:分层的设计可以简化系统设计,让不同的层专注做某一模块的事 低耦合:层与层之间通过接口或API来交互,依赖方不用知道被依赖方的细节 复用:分层之后可以做到很高的复用 扩展性:分层架构可以让我们更容易做横向扩展 如果系统没有分层,当业务规模增加或流量增大时我们只能针对整体系统来做扩展。分层之后可以很方便的把一些模块抽离出来,独立成一个系统。