随笔分类 - java
JAVA 转型
摘要：本文所说的session是单机版本的session, 事实上在当前的互联网实践中已经不太存在这种定义了。我们主要讨论的是其安全共享的实现，只从理论上来讨论，不必太过在意实用性问题。 1. session 的意义简说 大概就是一个会话的的定义，客户端有cookie记录，服务端session定义。用于确
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摘要：上篇我们讲了Dubbo中有一个非常本质和重要的功能，那就是服务的自动注册与发现，而这个功能是通过注册中心来实现的。上篇中使用zookeeper实现了注册中心的功能，同时了提了dubbo中有其他许多的注册中心的实现。 今天我们就来看看另一个注册中心的实现吧: redis 。 1. dubbo在 Red
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摘要：Dubbo中有一个非常本质和重要的功能，那就是服务的自动注册与发现，而这个功能是通过注册中心来实现的。而dubbo中考虑了外部许多的注册组件的实现，zk,redis,etcd,consul,eureka... 各自实现方式各有不同，但是对外表现都是一致的：都实现了 Registry 接口！ 今天我们
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摘要：前两篇中，我们看到了dubbo在负载均衡和服务路由方面的实现，它为集群功能提供了必要的功能。 今天我们再来看另一个集群组件的实现：集群容错。 1. dubbo 集群容错简介 为了避免单点故障，现在的应用通常至少会部署在两台服务器上。对于一些负载比较高的服务，会部署更多的服务器。对于服务消费者来说，同
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摘要：上一篇中，我们介绍了dubbo的负载均衡实现，见识了几种常用的负载均衡算法。就单个功能而言，似乎dubbo并没有太多的突出之处。事实上，一个成功的产品不必每个地方都要打破常规。更重要的是其全局优化的架构设计，以及如何使用现有的优秀解决方案为己服务。 本篇将介绍另一种集群环境中的高可用实现：路由服务的
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摘要：dubbo作为分布式远程调用框架，要保证的点很多，比如：服务注册与发现、故障转移、高性能通信、负载均衡等等！ 负载均衡的目的是为了特定场景下，能够将请求合理地平分到各服务实例上，以便发挥所有机器的叠加作用。主要考虑的点如：不要分配请求到挂掉的机器，性能越好的机器可以分配更多的请求。。。 一般负载均衡
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摘要：请求转发一般的原因为： 1. 该请求自身无法处理，需要转发给对应的服务器处理； 2. 为实现负载均衡，使用路由服务，选择目标实例进行转发； 在集群模式下，请求可以打到任何一台redis服务器上。然而并不是所有的服务器都会处理真正的请求，而是只有符合redis slot规则的实例才会处理真正的请求；
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摘要：JDBC 是java中的一个数据连接技术，它提供了统一的 API 允许用户访问任何形式的表格数据，尤其是存储在关系数据库中的数据。 虽然目前JDBC已经基本被隐藏在了许多数据库框架之后，但是其底层原理从未变过。所以，多一点了解JDBC还是有意义的。 JDBC 之所以能提供统一的API，是基于对所有数
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摘要：业务最初的应用场景中，我们也许使用单机redis就可以应付业务要求，但并非一直可行。 比如单机的读写能力问题，单机的可用性问题，单机的数据安全性问题。这些都是许多互联网应用经常会遇到的问题，也基本上都有一套理论去解决它，只是百花齐放。 哨兵是Redis中解决高可用问题的解决方案之一，我们就一起来看看
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摘要：java中的所说的线程池，一般都是围绕着 ThreadPoolExecutor 来展开的。其他的实现基本都是基于它，或者模仿它的。所以只要理解 ThreadPoolExecutor, 就相当于完全理解了线程池的精髓。 其实要理解一个东西，一般地，我们最好是要抱着自己的疑问或者理解去的。否则，往往收获
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摘要：分布式应用，会存在各种问题。而要解决这些难题，除了要应用自己做一些监控埋点外，还应该有一些外围的系统进行主动探测，主动发现。 APM工具就是干这活的，SkyWalking 是国人开源的一款优秀的APM应用，已成为apache的顶级项目。 今天我们就来实践下 SkyWalking 下吧。 实践目标：
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摘要：MQ解耦了生产者和消费者，前提是有一个稳定强大的消息服务，我们只管与之通信即可。 所以，和MqServer通信是什么样的？难否？ 0. 发送端demo 只需要设置下 nameServer, 就可以实现发送mq消息了。简单易用，是好产品的必备特征。 具体实现过程，且让我们深入一点了解。 1. 消息发送
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摘要：我们可以把loghub当作一个消息中间件来使用。如果能知道当前的消费进度，自然好了，否则消费情况一无所知，总是有点慌！ loghub消费分两种情况，一是普通消费，二是消费组消费； 消费组消费，loghub服务端会记录消费情况，这时可以通过调用服务端API进行偏移信息查询。 普通消费则不同，需要自行维
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摘要：消息中间件是为解耦生产者和消费者的目的，三大服务点：解耦、异步、削峰。 现在的的互联网系统中，mq已经必备基础设施了，我们已明显感觉它的必要性与强大。然而，它的本质是啥？存储转发系统罢了！ MQ有很多成熟产品，以RocketMQ作为切入点，成本较低。MQ主要角色为：生产者、消费者、消息服务端。 本文
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摘要：为充分利用机器性能，人们发明了多线程。但同时带来了线程安全问题，于是人们又发明了同步锁。 这个问题自然人人知道，但你真的了解同步锁吗？还是说你会用其中的上锁与解锁功能？ 今天我们就一起来深入看同步锁的原理和实现吧！ 一、同步锁的职责 同步锁的职责可以说就一个，限制资源的使用（线程安全从属）。 它一般
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摘要：因为ZK有watch机制，可以随时发现一些数据的变化，从而达到数据的及时性。 ZK的所有读操作都可以设置watch监视点: getData, getChildren, exists. 写操作则是不能设置监视点的。 监视有两种类型：数据监视点和子节点监视点。创建、删除或者设置znode都会触发这些监视
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摘要：使用 grafana+prometheus+jmx 作为普通的监控手段，是比较有用的。我之前的文章介绍了相应的实现办法。https://www.cnblogs.com/yougewe/p/11140129.html 但是，按照之前的实现，我们更多的只能是监控 单值型的数据，如请求量，tps 等等，对
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摘要：通过前些文章，我们已经完全从整体架构和数据接入方面理解了ZK的前情工作。接下来，我们就来看ZK的正式工作吧。 本文以 setData /a data 这个命令作为出发点，来观察zk是如何处理来自客户端的数据更新操作的吧！ 首先，我们需要明确各个角色所担任的工作，然后才能更好的理解其工作流程。我们以
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摘要：通过前面几篇文章，我们可以从整体上看到zk是如何处理网络数据的宏观架构。 本文我们从细节着手，看一下一个tcp的包是如何转换到内部的数据流处理的。 一、监听用户请求socket 基于NIO的端口监听，获取tcp数据流。 二、从连接中解析数据 接上一个nio提交过来的连接后，由 SelectorThr
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摘要：我们知道，zk就是一个个处理链组成的。 但是，这些处理链是在什么创建的呢？ ZooKeeper 中有三种角色的服务节点存在: Leader, Follower, Observer . 而每个服务节点的承担的任务是不一样的，所以处理任务的逻辑是不一样的。而在ZK中，则是巧妙的通过责任链模式将各自节点的
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