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基于常见组件的微服务场景实战,注册发现 下面开始微服务相关内容的讲解。在这一部分中,仍然从最基础的场景入手,然后再逐步展开说明,帮助大家快速掌握一些微服务组件的实现原理,最终理解微服务架构的本质。
本文讲解的内容是关于垃圾回收(Garbage Collection,GC)的文档 ,为什么要写关于垃圾回收的文档呢? 首先,垃圾回收对应用影响很大,主要表现在应用停顿时间、吞吐量、资源使用等方面,开发者选择一种语言时考虑的一个重要因素就是该语言是否支持垃圾回收以及支持哪些垃圾回收实现(要综合考虑开发难度、效率和运行效率)。 其次,Hotspot是最流行的Java虚拟机(Java Virtual Machine,JVM。
上面讲解了数据一致性的解决方案,这一篇来讲讲服务之间的数据依赖问题,还是先来说说具体的业务场景。 业务场景:如何解决微服务之间的数据依赖问题 在某个供应链系统中,存在商品、订单、采购这3个服务,它们的主数据部分结构表如下。
技术选型 项目组决定找一个开源中间件,它需要满足以下5点要求。 1)支持实时同步。 2)支持增量同步。 3)不用写业务逻辑。 4)支持MySQL之间的同步。 5)活跃度高。
前面处理了服务间数据依赖的场景。 除了这种频繁需要其他服务的数据的场景,其实还会碰到服务间依赖太杂乱的问题。 本篇讨论的就是如何缓解服务依赖复杂度的问题。 先把整个业务场景描述一下。
有些程序员可能不知道阿里的职级是怎么划分的,下面就给大家介绍一下:
新生代内存管理包含了内存的分配和回收,这与新生代内存布局密切相关。 新生代被划分为3个空间:Eden、From和To空间。 这3个空间的作用如下:
GitHub上疯传数万次的蚂蚁内部绝密分布式高可用算法笔记太香了!! 这份笔记包含10章的内容,每一章都分为若干小节,每个小节里面都包含更多细节化的内容。
垃圾回收器是JVM中最重要的组件之一,几乎每一个JDK的大版本都对垃圾回收进行重大的更新。另外,由于JDK发布策略的改变,在最近3年的版本发布中,每一个大版本都至少合入一个(甚至数个)关于垃圾回收的JEP。
近期,有个小伙伴出去面试老找不到工作,在面试的过程中问到了好多知识点都不会,都是一知半解,啪啪被打脸,还是工作3年开发的程序员。 结果,经过询问,才知道做了三年的开发,天天都是CRUD,按部就班,从来没有想过去提升自己的技术,也不愿意跳槽,就一直温水煮青蛙,不成想被裁掉了。
在讨论新生代垃圾回收之前,首先要解决的问题就是:谁能触发垃圾回收?何时触发垃圾回收? 从垃圾回收的角度来说,既可以进行主动回收,也可以进行被动回收。
不知不觉已经年底了,可能很多程序员还在迷茫阶段,不知道该如何学习进步。 也因为疫情的缘故,都阳了!也可能因为被裁了,在家里面待着,除了刷剧就是看视频、玩游戏,也就都默默躺平了..... 殊不知,你该起来学习了,在躺平下去就真的废了,没有经济来源,没有工作,也就赶不上明年金三银四招聘旺季。 很不巧的是,《Spring实战第5版》新升级——第六版竟然重磅上市!这些总有的学了吧?
前面提到整个JVM中只有串行回收按照Cheney的设计实现新生代回收,其他的垃圾回收器在新生代回收时都对Cheney的复制算法进行了增强。 其中最大的改变就是不使用宽度优先,而是使用深度优先的处理方式。其中Moon在1984年提出了一种近似深度优先遍历的处理方式,称为层次遍历,使用层次遍历大概可以将GC效果提升6%。
开始之前我问大家几个问题,看大家是如何思考的: 1.程序员一定要去一线城市漂泊吗?在自己家乡如何拿到一份满意的薪水? 2.程序员被裁员、找不到工作,代表什么? 3.程序员一定要进一线大厂吗?你是怎么计划的?
JVM中从JDK 4正式引入并发回收,用于解决垃圾回收过程中停顿时间过长的问题。JVM的垃圾回收器通常采用分代设计,新生代和老生代采用不同的垃圾回收算法,在并发垃圾回收器中,新生代采用并行的复制算法,老生代采用并发的标记清除算法
2022是最不平凡的一年,可能找工作的程序员在前半年感触不是很深,尤其是从9月份之后,找工作是越来越难了,投出去的简历都是已读不回。 其实,伴随着互联网行业寒冬的到来,各大企业都不敢大肆招聘,都是选择收缩发展,加上程序员内部越来越卷,要求越来越高了,要想在IT行业继续发展进阶拿高薪的话,提升自己是必不可少的。
CMS新生代回收相比串行新生代回收最大的优化是将串行算法升级为并行算法。 并行回收在CMS中被称为ParNew。从串行到并行需要考虑的问题是:如何让多个线程并行地执行任务?如果多个并行线程任务负载不均衡该如何处理?如何判断多个线程并行执行结束?
近期,收到学生反馈,说是收到了阿里的offer,还给到了48.8W的年薪,仔细跟学生聊了一下,才知道这位学生大学并非是计算机专业,知道自己与计算机专业学生的区别; 于是通过自己的努力,把计算机底层编程必备基础知识:计算机网络+计算机组成原理+操作系统的知识都给掌握了,不断地补充自己的短板,经过内推直接进入阿里!
牛啊!长这么大还是头一次见24W字的SpringBoot从入门到实战文档! 不服还真不行,因为这份文档包含的内容是又全又新,而且还特别高深,从入门到实战的内容全都有!!
当前,微服务架构在国内正处于蓬勃发展的阶段,无论是大型互联网公司还是传统的IT企业,纷纷采用微服务架构构建系统。 在过去几年里,DevOps、云原生、面向演进式架构等理念已经深入人心,围绕微服务生态也出现了大量的组件、框架、工具,这很好地支撑了海量的数据增长和用户业务需求的快速变化。 本文将从微服务理论开始介绍,结合作者多年的工作经验,深入讲解分布式系统和微服务架构,从而帮助技术人员切实掌握微服务架构技术。
实战案例运行准备:本节涉及的配置文件为源码工程的nginxredis-demo.conf文件。在运行本节实例前需要修改启动脚本openresty-start.bat(或openresty-start.sh)中的PROJECT_CONF变量的值,将其改为nginx-redis-demo.conf,然后重启OpenRestry。
使用Nginx可通过配置的方式完成接入层的限流,其ngx_http_limit_req_module模块所提供的limit_req_zone和limit_req两个指令使用漏桶算法进行限流。其中,limit_req_zone指令用于定义一个限流的具体规则(或者计数内存区),limit_req指令应用前者定义的规则完成限流动作。
秒杀系统的系统架构 本节分多个维度介绍crazy-springcloud开发脚手架的架构,包括分层架构、限流架构、分布式锁架构、削峰的架构。 秒杀的分层架构 从分层的角度来说,秒杀系统架构可以分成3层,大致如下: (1)客户端:负责内容提速和交互控制。 (2)接入层:负责认证、负载均衡、限流。 (3)业务层:负责保障秒杀数据的一致性。
Kubernetes(简称K8s)发布至今已经被越来越多的公司所接纳,其受欢迎程度更是超过了人们的想象,已逐渐成为很多公司的标配,尤为重要的是掌握Kubernetes几乎成为所有互联网技术人员必备的一项技能。 Kubernetes的诞生象征着下一代云计算的时代已经来临,它的出现让很多应用和架构逐步实现了统一化、标准化、简单化,降低了公司因为架构设计不合理带来的问题,而且也大大减少了运维成本,使用Kubernetes可以轻轻松松管理上千台服务器、上万个容器节点。
相信每一个程序员应该都有一个大厂梦,但是不知道如何进入大厂,或者说是技术栈和项目经验达不到大厂的要求! 那就有人问了,那怎么样才能进入大厂呢?进入大厂的话都有哪些要求呢? 小编,就给大家简单介绍一下,要想进入大厂需要达到的要求! 总结起来一共有四点:1.学历;2.技术栈+项目经验;3.心理素质+思维转变;4.面试技巧;
日志监控方案 日志对我们进行系统故障定位具有关键的作用。我们的框架代码、系统环境及业务逻辑中一般都会产出一些日志,我们通常会把这些日志记录后统一收集起来,方便在需要的时候进行查询检索。ELK是目前开源领域比较流行且成熟的一站式日志解决方案。
服务调用链技术 服务调用链技术是微服务架构中对服务进行监控的重要环节,它可以帮助我们清晰地了解当前系统的运行情况,同时帮助我们定位问题,解决分布式网络下服务交互追踪的问题
连阿里、腾讯、百度、字节跳动、京东、美团等等互联网巨头也都在互联网寒冬的漩涡当中,都在大肆裁员,疯狂砍边缘业务,往社会大量输送人才!! 而公司裁掉的员工,一定是那些技术沉旧,不适应新技术发展,而且平日工作轻松,安逸,不思进取的员工。 作为程序员,在如此恶劣的环境之下,该如何去储备技能,才能破冰而出,得以生存呢?
辛辛苦苦三个月,每天都遨游在知识的海洋当中,不知不觉已经把云原生Kubernetes给搞透了,并且拿到了阿里架构高级岗! 说实话,是真的有点佩服自己的毅力和吸收能力,人要是狠起来自己都害怕! 那我就不藏着掖着了,直接把这个PDF分享出来给大家共同钻研!希望大家能够珍惜!
在All in Cloud时代,你不一定做云原生,但是必须要懂云原生,掌握云原生的开发者或架构师会更受企业的青睐!! 未来云原生应用也会逐步取代传统的本地开发应用。 云原生是基于分布部署和统一运管的分布式云 ,以容器、微服务、DevOps等技术为基础建立的一套云技术产品体系,既是一种新型技术体系,也是云计算未来的发展方向。
前面介绍了大型网站的业务需求和大致的工作原理,但是不能简单地理解为只要增加服务器就能把一个网站变成一个能应对大量用户的网站。 通过增加服务器来达到支持更多的用户是大型网站架构的目的。 本节简要介绍大型网站架构的发展,并介绍大型网站架构如何有效地增加服务器。 本节介绍的技术点只要了解即可,后续章节会有更详细的说明。 大型网站系统的内部是复杂的,一般是多种网站架构的混合(包括静态网站、动态网站和B/S架构网站等)。
业务架构的基本思路 大型网站系统有很多功能,一次性明确所有的功能需求并设计出一个庞大的业务架构是一件费力不讨好的事情。因为在项目前期,难免会忽视一些琐碎功能,而随着开发的进行,也会有很多新的想法产生,基本上不会存在完全按照最初的业务架构设计完成的软件产品。因此,业务架构不仅要做到“规整功能模块,厘清产品业务逻辑”,更重要的是如何做到“有规划性地应对项目过程中的需求变更”。
技术架构的基本思路 技术架构既要清晰地划分功能模块或子系统,又要对整个网站系统的技术逻辑有清晰的认知。庞大的技术架构确实会让人望而却步,架构设计也变得无从入手。 如果把一个庞大的技术架构分成独立的几部分,然后再逐一深入的话,那么一个庞大的技术架构也不是不可理解的
分布式系统无处不在。 一台计算机内部多个互联的处理器组成了一个分布式系统,它们通过“一致性缓存”算法使每个处理器核心看到相同的数据。近三十年来,随着互联网的发展,越来越多的互联网后台系统采用计算机集群的方式来应对海量请求和数据的需求,这个计算机集群也是分布式系统。 为了简化分布式系统的开发,出现了很多为开发者提供分布式框架的开源项目,例如Apache基金会旗下的ZooKeeper项目就是一个应用广泛的分布式框架。 同时,国内也有很多关于如何使用这些分布式框架来搭建应用的书籍,它们极大地推动了分布式系统在国内的应用。我们不仅要知道如何使用这些现成的分布式框架来搭建应用,而且应该知道这些分布
大家先来看一道阿里二面JVM面试题:请简单描述一下JVM分区都有哪些?
上节中讨论的数据库事务是解决“单个数据库数据不一致”的问题,而在一些具有规模的网站系统当中,数据库往往不止一个,一旦出现多个数据库,则会出现多数据库的数据不一致问题。 多个数据库的数据不一致问题一般有两种场景,如图4.76所示。
云计算服务的工作原理 在讨论云计算服务架构之前,先介绍云计算服务的应用场景,然后介绍其开发语言及框架,之后再讲解云计算服务的工作原理。在了解了云计算服务的工作原理之后,我们才能更好地理解云计算服务架构需要关注的细节。
RabbitMQ具有更加灵活的路由规则,且拥有消息确认机制,所以RabbitMQ比较适合作为任务池和指令池的载体。下面将对RabbitMQ的工作原理及常用场景进行深入讲解。 RabbitMQ的内部可以分成两部分:交换机部分和消息队列部分。一般情况下,交换机和消息队列都需要手动创建,且需要使用绑定键以绑定交换机和消息队列的关系。交换机和消息队列的绑定关系可以是多对多的,绑定键可以标识多个绑定关系。
今年的开端有些特殊,疫情的缘故对我们的生活造成了很大的影响,这对于一名求职者来说,更是添上了一堵“难墙”,尽管如此,但我们也不能够错失金三银四的机会,该抓住的就要抓住。现在很多互联网公司都已经采取线上面试的方式,所以提前做好准备,投简历、顺利面试,定会拿下心仪的offer,而我也总算取得自己想要的成功,字节跳动成功4面通关。
为什么要尽量让自己进大厂? 如果毕业就进了大厂,那你将得到业内大牛的指导,以及随处可见的技术碰撞。新技术的跟进也是非常快的,在这样的环境中,你的技术成长自然是非常快的。如果自己足够努力,用不了三年,你可能也将会跟他们水平差不多。 所以,明白这一点的我,很早就已经立下志愿,目标是鹅厂。经过我两年的努力,付出就是有回报的,我总算进入了腾讯工作。下面分享一下我自己的4面面经,PCG事业群。
进入主题之前,开篇先闲谈几句,这次的面试来得意外,主要也是因为疫情的缘故,所以心里上是没有准备的,这次肺炎对我们的学习、工作和生活都造成了非常大的影响,很多学校延期开学,企业也延期返工,实际上在闭关的这段时间里,我们正好可以好好利用这段时间,为自己之后想要做得事情充分做好准备,也希望肺炎赶快过去,我们的生活恢复正常。
想必大家都使用过 SpringBoot,在 SpringBoot 项目中,使用最多的无非就是各种各样的 Starter 了。那何为 Starter 呢?你可以理解为一个可拔插式的插件(组件)。或者理解为场景启动器。 通过 Starter,能够简化以前繁杂的配置,无需过多的配置和依赖,它会帮你合并依赖,并且将其统一集成到一个 Starter 中,我们只需在 Maven 或 Gradle 中引入 Starter 依赖即可。SpringBoot 会自动扫描需要加载的信息并启动相应的默认配置。例如,如果你想使用 jdbc 插件,你只需引入 spring-boot-starter-jdbc 即可;如果
一定要分表分库吗? 当然不一定。 虽然很多互联网公司的体量很大、用户非常多,但你千万不要被这些现象迷惑了。实际上,90% 以上的系统能够发展到上百万、上千万数据量已经很不错了。对于千万的数据量,开源的 MySQL 都可以很好地应对,更别说一些商业数据库了。 另外,当数据增长到一定量级后,可以在业务层面做一些处理。比如根据业务特点,对无效数据、软删除数据,以及业务上不会再查询的数据进行统一归档,这也是一个成本低、效果明显的方式了。
延时队列:顾名思义,是一个用于做消息延时消费的队列。但是它也是一个普通队列,所以它具备普通队列的特性,相比之下,延时的特性就是它最大的特点。所谓的延时就是将我们需要的消息,延迟多久之后被消费。普通队列是即时消费的,延时队列是根据延时时间,多久之后才能消费的。
每一个互联网工作者都拥有一个阿里梦,而这个阿里梦的实现,除了幸运,还要靠努力。
人人都有大厂梦,对于程序员来说,BAT为首的一线互联网公司肯定是自己的心仪对象,毕竟能到这些大厂工作,不仅薪资高待遇好,而且能力技术都能够得到提升,最关键的是还能够给自己镀上一层金,让人瞻仰。 同样的,我自己的个人目标也是阿里,但之前一直在一家小公司,一呆就是好几年,现在通过不断学习和实践,提升了自己很多,也有了信心来阿里挑战。下面,就是我这次面试阿里P6的一些经历和心得。
早早生了跳槽的念头,心想着拿完年终奖就要开始“跑路”,但万万没想到过完春节之后竟被疫情耽搁了这么久,导致很多互联网公司的招聘都往后一拖再拖。幸运的是,刚复工之后,就收到了朋友的消息,有京东内推的机会,问我要不要试一试,虽然说之前的目标是BAT,但根据自己目前情况来说,可能拿个京东也算是不错了,于是着手准备起来。 说说自己:实际上我的base并不是太好,本科毕业,没读研,也非985/211,毕业之后就进了一家电商公司做Java,这一呆就呆了整整三年,中途带了团队,也算做了一些事实,所以现在出来面试,在简历上,还是能写出不少项目内容的。 下面就具体分享一下我这次京东面试的经历和收获,希望能给予
由Doug Lea在JCP JSR-166 专家组成员的协助下撰写,并已发布到公共领域,如 creativecommons.org/publicdomai… 一个ExecutorService ,它使用可能是多个池线程中的一个来执行每个提交的任务,通常使用Executors工厂方法对其进行配置。 线程池解决了两个不同的问题:由于减少了每个任务的调用开销,它们通常在执行大量异步任务时提供改进的性能,并且它们提供了一种绑定和管理资源(包括线程)的方法,该资源在执行集合时消耗掉了任务。 每个ThreadPoolExecutor还维护一些基本统计信息,例如已完成任务的数量。 为了在广泛的上下文中有用
假如有一个15亿用户的系统,每天有几亿用户访问系统,要如何快速判断是否为系统中的用户呢? 方法一,将15亿用户存储在数据库中,每次用户访问系统,都到数据库进行查询判断,准确性高,但是查询速度会比较慢。 方法二,将15亿用户缓存在Redis内存中,每次用户访问系统,都到Redis中进行查询判断,准确性高,查询速度也快,但是占用内存极大。即使只存储用户ID,一个用户ID一个字符,则15亿*8字节=12GB,对于一些内存空间有限的服务器来说相对浪费。
今天我们来详细了解一下主从同步延迟时读写分离发生写后读不到的问题,依次讲解问题出现的原因,解决策略以及 Sharding-jdbc、MyCat 和 MaxScale 等开源数据库中间件具体的实现方案。 一、写后读不到问题 MySQL 经典的一主两从三节点架构是大多数创业公司初期使用的主流数据存储方案之一,主节点处理写操作,两个从节点处理读操作,分摊了主库的压力。 但是,有时候可能会遇到执行完写操作后,立刻去读发现读不到或者读到旧状态的尴尬场景。这是由于主从同步可能存在延迟,在主节点执行完写操作,再去从节点执行读操作,读取了之前旧的状态。