Spring与线程安全 Spring作为一个IOC/DI容器，帮助我们管理了许许多多的“bean”。但其实，Spring并没有保证这些对象的线程安全，需要由开发者自己编写解决线程安全问题的代码。 Spring对每个bean提供了一个scope属性来表示该bean的作用域。它是bean的生命周期。例如，一个scope为singleton的bean，在第一次被注入时，会创建为一个单例对象，该对象会一直被复用到应用结束。   singleton：默认的scope，每个scope为singleton的bean都会被定义为一个单例对象，该对象的生命周期是与Spring IOC容器一致的（但在第一次被注入...

1、背景引入 我们从下面这段代码开始今天的内容：    有没有很眼熟呀，跟前面我们的代码差不多。只是这里稍微调整了一下，在main() 方法中，会循环调用 loadReplicasFormDisk() 方法。 我们来用内存分配的角度来用图示来描述一下上面的代码怎么运行的。 首先，一旦 main() 方法执行，那么就会把 main() 方法的栈桢压入 main 线程的Java 虚拟机栈中，如图：    接着，进入循环体中，会调用 loadReplicasFormDisk() 方法，就会把 loadReplicasFormDisk() 方法的栈桢也压入到 main 线程的Java 虚拟机里面去，然...

获取全局唯一标识的方法介绍 在一个IT系统中，获取一个对象的唯一标识符是一个普遍的需求。在以前的单体应用中，如果数据库是一个单数据库的结构。通常可以利用数据库的自增字段来获取这个唯一标识。 例如，在 Mysql 数据库中，我们可以通过 sql 语句创建一个自增长的 int 字段类型的表。如下所示 CREATE TABLE student (     id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,     name VARCHAR(16),     PRIMARY KEY (id) )  然后插入两条数据 INSERT INTO student(name) VALUE('yang...

ntro1 ：限流的常见实现方式及常见开源限流组件有注意点 intro2 : 你真的理解了漏桶和令牌桶限流算法吗，划分/区分二者科学吗 intro2 : 你知道限流保障服务可用时也可能导致其他服务不可用吗 早先看到朋友圈分享限频限流的文章，从中有些收获，不过笔者不打算赘述，想进一步探讨下限频限流，以及限频限流使用时可能遇到的问题，同时也是对前一篇博文的回应，或许看完本文你会对Guava令牌桶算法有不一样的理解。 什么是服务限流限频？ 先看 流量整形 (traffic shaping)这个概念，wikipedia解释是一种控制网络数据包传输的技术，通过控制数据速率使数据较为均匀发送。流量整形可以...

三种bug:  脏读：  例：insert into T values (4, '牛D');，然后没commit。 其他进程SELECT读取到的数据是未commit的数据。（数据库只修改了内存没修改外存）  不可重复读：  例：一个事务范围内两个相同的查询却返回了不同数据（因为中间有进程修改了值并且提交成功）  幻读：  例：某个事务在读取某个范围的数据，但是另一个事务又向这个范围的数据去插入数据，导致多次读取的时候，数据的行数不一致。    READ UNCIMMITTED（未提交读） 在这种隔离级别下，查询是不会加锁的，也由于查询的不加锁，所以这种隔离级别的一致性是最差的，可能会产生“脏读...

初才开始投简历准备面试，上个月接到阿里的面试通知，也是我近期面试的第一家公司，却没想到来了一个开门红！总共4轮面试，我很快就拿到了阿里的offer，结果出来很快，也给我增添了不少的信心。特分享一下这次阿里的面经，供大家参考。 阿里一面 一面是在上午9点多接到支付宝的面试电话的，因为很期望能够尽快接到阿里的电话，所以非常兴奋。电话接通之后还是非常紧张的，毕竟是第一次这样的面试。 中间面的问题有些记不清了，下面列出了一面问到的问题：  自我介绍下自己，不超过3分钟（实际上我的自我介绍不到一分钟） 你感觉比本科阶段自己进步了多少，有哪些进步 研究生期间最大的进步是什么 你觉得你适合从事哪个方向的开发...

Dubbo的五种负载均衡策略 2020 年 5 月 15 日，Dubbo 发布 2.7.7 release 版本。其中有这么一个 Features    新增一个负载均衡策略。   熟悉我的老读者肯定是知道的，Dubbo 的负载均衡我都写过专门的文章，对每个负载均衡算法进行了源码的解读，还分享了自己调试过程中的一些骚操作。   新的负载均衡出来了，那必须的得解读一波。   先看一下提交记录：  https://github.com/chickenlj/incubator-dubbo/commit/6d2ba7ec7b5a1cb7971143d4262d0a1bfc826d45     负载均衡...

Spring Boot快速入门 《使用Intellj中的Spring Initializr来快速构建Spring Boot/Cloud工程》 《Spring Boot之HelloWorld详解》 《Spring Boot配置文件详解:自定义属性、随机数、多环境配置等》 《Spring Boot之配置文件详解》          Spring Boot Web开发 《Spring Boot构建一个较为复杂的RESTful API以及单元测试》 《Spring Boot实现Restful服务，基于HTTP1 JSON传输》 《Spring Boot使用Swagger2构建RESTful API》 ...

ReentrantLock 是可重入锁 啥是可重入锁呢？比如：线程 1 通过调用 lock() 方法获取锁之后，再调用 lock 时，就不会再进行阻塞获取锁，而是直接增加重试次数。 还记得 synchronized 吗？它有 monitorenter 和 monitorexit 两种指令来保证锁，而它们的作用可以理解为每个锁对象拥有一个锁计数器，也就是如果再次调用 lock() 方法，计数器会进行加 1 操作 所以， synchronized 和 ReentrantLock 都是可重入锁    ReentrantLock 与 synchronized 区别 既然 synchronized 和 ...

本文将介绍微服务架构和相关的组件，介绍他们是什么以及为什么要使用微服务架构和这些组件。本文侧重于简明地表达微服务架构的全局图景，因此不会涉及具体如何使用组件等细节。 要理解微服务，首先要先理解不是微服务的那些。通常跟微服务相对的是单体应用，即将所有功能都打包成在一个独立单元的应用程序。从单体应用到微服务并不是一蹴而就的，这是一个逐渐演变的过程。本文将以一个网上超市应用为例来说明这一过程。 最初的需求 几年前，小明和小皮一起创业做网上超市。小明负责程序开发，小皮负责其他事宜。当时互联网还不发达，网上超市还是蓝海。只要功能实现了就能随便赚钱。所以他们的需求很简单，只需要一个网站挂在公网，用户能够在...

在本书中，作者将在过去几年实践中遇到的问题，以及Netty 学习者咨询的相关问题，进行了归纳和总结，以问题案例做牵引，通过对案例进行剖析，讲解问题背后的原理，并结合Netty源码分析，让读者能够真正掌握Netty,在实际工作中少犯错。 本书中的案例涵盖了Netty 的启动和停止、内存、并发多线程、性能、可靠性、安全等方面，囊括了Netty绝大多数常用的功能及容易让人犯错的地方。在案例的分析过程中，还穿插讲解了Netty 的问题定位思路、方法、技巧，以及解决问题使用的相关工具，对读者在实际工作中用好Netty具有很大的帮助和启发作用。 本书的内容分类主要包括: (1) Netty的启动和停止 (...

一、前言 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。 但一旦涉及到分库分表，就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题，永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性：  整个系统ID唯一 ID是数字类型，而且是趋势递增的 ID简短，查询效率快  什么是递增？如：第一次生成的ID为12，下一次生成的ID是13，再下一次生成的ID是14。这个就是生成ID递增。 什么是趋势递增？如：在一段时间内，生成的ID是递增的趋势。如：再一段时间内生成的ID在【0，1000】之间，过段时间生成的ID在【1000，2000】之...

又到快了面试求职高峰期，相信有很多网友都在求大厂面试题。正好之前我有整理过这方面的资料，在这里和大家分享一下，供大家查漏补缺和学习。这些题目是网友去阿里、百度、小米、乐视、美团、58、、新浪、搜狐等一线互联网公司面试被问到的题目。熟悉本文中列出的知识点会大大增加通过前两轮技术面试的几率，希望可以帮助大家，祝大家求职顺利！ Java基础 1Java语言的三大特性 2.Java语言主要特性 3. JDK和JRE有什么区别 4.Java基本数据类型及其封装类 5.如果main方法被声明为private会怎样? 6.说明- -下public static void main(String argsQ]...

背景 首先，来谈谈B树。为什么要使用B树？我们需要明白以下两个事实： 【事实1】 不同容量的存储器，访问速度差异悬殊。以磁盘和内存为例，访问磁盘的时间大概是ms级的，访问内存的时间大概是ns级的。有个形象的比喻，若一次内存访问需要1秒，则一次外存访问需要1天。所以，现在的存储系统，都是分级组织的。 最常用的数据尽可能放在更高层、更小的存储器中，只有在当前层找不到，才向更低层、更大的存储器中寻找。这也就解释了，当处理大规模数据的时候（指无法将数据一次性存入内存），算法的实际运行时间，往往取决于数据在不同存储级别之间的IO次数。因此，要想提升速度，关键在于减少IO。 【事实2】 磁盘读取数据是以数...