能力说明:
精通JVM运行机制,包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数;能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题;能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序,使用并行Fork/Join框架;能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
作者服务于互联网电商公司,拥有大型高并发,高性能高吞吐实战项目经验; 专注于源码分析与底层原理剖析(并发编程,分布式微服务技术,技术实战经验等); 乐于分享成体系,最干货技术文章,希望能为技术爱好者构建完备的互联网技术架构思维体系助力
总结了作者多年编写技术方案的经验,介绍了如何通过七个步骤来编写技术方案,包括系统用例、功能链路、核心业务流程、数据库设计、接口设计、非功能设计和系统风险点评估,帮助开发人员更高效地进行系统设计和需求分析。
PlantUML这个开源时序图插件,它通过简单的语法和自动化的图形线条关联解决了传统画图软件中对齐困难、逻辑判断不易表示等问题,并提供了美观的图形和易于修改的特点,特别适合新入职场的开发者快速上手绘制高质量的时序图。
文章总结了电商业务开发中保障系统稳定性的关键方法,包括代码健壮性、安全变更、系统链路梳理、接口降级与限流、定期降级演练、预案准备、系统压测、日常巡检、中间件巡检、值班制度和告警机制,强调了稳定性建设是一个长期任务,需要持续迭代优化,并保持对生产系统的敬畏之心。
文章介绍了Spring AI,这是Spring团队开发的新组件,旨在为Java开发者提供易于集成的人工智能API,包括机器学习、自然语言处理和图像识别等功能,并通过实际代码示例展示了如何快速集成和使用这些AI技术。
文章总结了栈的几个经典应用场景,包括使用两个栈来实现队列的功能以及利用栈进行对称匹配,并通过LeetCode上的题目示例展示了栈在实际问题中的应用。
文章分析了在使用RocketMQ时消息堆积的常见场景,如消费者注册失败或消费速度慢于生产速度,并提供了相应的处理方案,包括提高消费并行度、批量消费、跳过非重要消息以及优化消费代码业务逻辑等。
文章分析了RocketMQ如何通过生产者端的同步发送与重试机制、Broker端的持久化存储与消息重试投递策略、以及消费者端的手动提交ack与幂等性处理,来确保消息在整个传输和消费过程中的不丢失。
这篇文章深入探讨了Apache RocketMQ消息队列中消费者消费消息的核心原理,特别是长轮询机制。文章从消费者和Broker的交互流程出发,详细分析了Push和Pull两种消费模式的内部实现,以及它们是如何通过长轮询机制来优化消息消费的效率。文章还对RocketMQ的消费者启动流程、消息拉取请求的发起、Broker端处理消息拉取请求的流程进行了深入的源码分析,并总结了RocketMQ在设计上的优点,如单一职责化和线程池的使用等。
文章为理解RocketMQ的负载均衡机制提供了深入的技术洞察,并对如何在实际应用中扩展和定制负载均衡策略提供了有价值的见解。
本文从源码层面解析了RocketMQ延迟消息的实现原理,包括延迟消息的使用、Broker端处理机制以及定时任务对延迟消息的处理流程。
本文深入探讨了RocketMQ发送消息的原理,包括生产者端的发送流程、Broker端接收和处理消息的流程,以及事务消息的特殊处理机制,提供了对RocketMQ消息发送机制全面的理解。
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该文章讲述了OpenFeign中的请求拦截器组件RequestInterceptor的原理及其常见使用场景。
文章标题为“OpenFeign的Ribbon负载均衡详解”,是继OpenFeign十大可扩展组件讨论之后,深入探讨了Ribbon如何为OpenFeign提供负载均衡能力的详解。
该文章详细解释了如何在OpenFeign中配置并使用请求和响应的GZIP压缩功能。
这篇文章是关于OpenFeign框架的可扩展组件的讨论,作者分享了自己在面试中遇到的相关问题,并回顾了OpenFeign源码,列出了十大组件,包括日志、解码器、重试组件等,并展示了如何使用FeignClient注解和@EnableFeignClients注解来实现远程RPC调用。
该文章主要讲解了OpenFeign中的重试组件Retryer的工作原理及其实现细节。
该文章主要介绍了如何在OpenFeign中集成Ribbon以实现负载均衡,并详细分析了Ribbon中服务选择和服务过滤的核心实现过程。文章还涉及了Ribbon中负载均衡器(ILoadBalancer)和负载均衡策略(IRule)的初始化方式。
该文章讨论了Redis Sentinel模式的原理及其在Redis高可用性中的角色。
该文章主要探讨了Redis集群中的主从复制原理,包括为何需要主从复制、配置方法、复制流程以及一些高级特性。
有一天,dba在数据库告警群找到我,说我们数据库CPU有规律性的尖刺,qps每次突然增加500+,尖刺时cpu飙升到60%,没尖刺时只有5%左右