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作为程序员,进大厂是大多数人的梦想,进大厂的好处也如下图一样: 有面儿,不易失业。 牛人多,培训多,成长更快。 钱多。 有较为完善的晋升规则。 站在巨人肩膀人,眼界开阔
昨天Java圈,美团曝出了一道变态级面试题:为什么栈溢出后线程没有崩溃?为什么这段代码会永远执行下去?
相信,有许多小伙伴已经做了程序员一两年或者三年了,甚至有些已经快五年了,但是还没有迈进架构师这个门,不知道如何成为架构师。
分表分库实现思路 技术选型这一难题解决后,具体如何落实分表分库方案呢?需要考虑5个要点。 1)使用什么字段作为分片主键? 2)分片的策略是什么? 3)业务代码如何修改? 4)历史数据如何迁移? 5)未来的扩容方案是什么?
爆火全网的进一线大厂程序员必看的1700道java面试题到底有多牛? 牛不牛不敢说,但是有好多程序员是靠这一套1700道高频面试题,顺利收到很多大厂offer! 以至于,到现在为止,大厂都开始按照这一套1700道面试题来对程序员进行考核!
根据以上业务场景,项目组提炼出了6点业务需求,并针对业务需求梳理了技术选型相关思路。 1)原始数据海量:对于这一点,初步考虑使用HBase进行持久化。 2)对于埋点记录的请求响应要快:埋点记录服务会把原始埋点记录存放在一个缓存层,以此保证响应快速。关于这一点有多个缓存方案,稍后展开讨论。 3)可通过后台查询原始数据:如果直接使用HBase作为查询引擎,查询速度太慢,所以还需要使用Elasticsearch来保存查询页面上作为查询条件的字段和活动ID。
正文开始之前,咱们先了解一下Shopee究竟是一家什么样的公司?给的薪资如何? Shopee(东南亚及中国台湾地区的电商平台)
数据收集 上篇详细讨论了写缓存的架构解决方案,它虽然可以减少数据库写操作的压力,但也存在一些不足。比如需要长期高频插入数据时,这个方案就无法满足,接下来将围绕这个问题逐步提出解决方案。
在笔者职业生涯的开端,曾参与了一个合同额每年亿元级的软件项目。 该项目有一个独特的架构,可以让开发人员近似千人一面地完成开发工作,加之该项目有严谨的项目管理流程,使得它迭代十几年至今。
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。
可能大家最近,在公众号,或者各大自媒体平台,都能够刷到,因为疫情美国经济面临结构性衰退,美联储疯狂印钞导致世界性经济波动,导致国际环境不是很好,也间接影响到了中国,中国也在做产业结构性的调整,各行各业都非常的卷,尤其是互联网行业,大肆裁员,好多程序员都失去了工作,头上甚至还压着房贷,可谓是人心惶惶,苦不堪言。
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。
程序员学习进阶提升必备技术栈(20W-120W年薪,从零基础到P8架构师)致力于帮助java程序员快速成为架构师。 访谈数十位一线大厂架构师,了解他们的成长历程,了解最新的企业技术,抽象出了架构师的成长模型,实战贯穿,制定了本套程序员学习进阶提升必备技术栈,于是分享出来让大家好好学习学习。
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?
近期,看了一份24岁60W年薪架构师简历,上面写着他的求职意向+所掌握的技能....... 所掌握的技能大部分写的都是精通!我不禁想问,大佬都这么强吗?你敢在简历上把所有的技能都写精通吗?
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。