ZooKeeper

Spring相信大家都用过，那一堆的配置，用起来就好比：你要吃饭，饭是熟的，但是你还要自己（配置）加油盐酱醋，还得搅拌均匀，然后才能吃...... 但是无奈，你的简历上还是得写“精通Spring Boot”。。。那总得大体说得上SpringBoot是个啥东西吧！ 学习会了Spring Boot之后，你总得还有一个举一反三的效果，哎说了这么多，不就是为了简历上那一句：精通Spring Boot吗？ 总结了两份SpringBoot的学习PDF，免费分享出来，希望大家可以在自己的简历上加上这句“精通Spring Boot”！加油 奥利给！ SpringBoot精髓 这份PDF系统介绍了Spring Boot2的主要技术，侧重于两个方面，一方面是极速开发一个Web应用系统，详细介绍Spring Boot框架、Spring MVC、视图技术、数据库访问技术，并且介绍多环境部署、自动装配、单元测试等高级特性。 另一方面， 当系统模块增加，性能和吞吐量要求增加时，如何平滑地用Spring Boot实现分布式架构，也会在后半部分介绍，包括使用Spring实现RESTful架构，在Spring Boot框架下使用Redis、MongoDB、 ZooKeeper、 Elasticsearch 等流行技术，使用Spring Session 实现系统水平扩展，使用Spring Cache提高系统性能。

RabbitMQ 1. RabbitMQ的使用场景有哪些？ 抢购活动，削峰填谷，防止系统崩塌。 延迟信息处理，比如10分钟之后给下单未付款的用户发送邮件提醒。解耦系统，对于新增的功能可以单独写模块扩展，比如用户确认评价之后，新增了给用户返积分的功能，这个时候不用在业务代码里添加新增积分的功能，只需要把新增积分的接口订阅确认评价的消息队列即可，后面再添加任何功能只需要订阅对应的消息队列即可。 2. RabbitMQ有哪些重要的角色？ RabbitMQ中重要的角色有：生产者、消费者和代理： [图片上传失败...(image-40f1e0-1604821335945)] 生产者：消息的创建者，负责创建和推送数据到消息服务器； 消费者：消息的接收方，用于处理数据和确认消息； 代理：就是RabbitMQ本身，用于扮演“快递”的角色，本身不生产消息，只是扮演“快递”的角色。 3. RabbitMQ有哪些重要的组件？ ConnectionFactory（连接管理器）：应用程序与Rabbit之间建立连接的管理器，程序代码中使用。 Channel（信道）：消息推送使用的通道。 Exchange（交换器）：用于接受、分配消息。 Queue（队列）：用于存储生产者的消息。 RoutingKey（路由键）：用于把生成者的数据分配到交换器上。 BindingKey（绑定键）：用于把交换器的消息绑定到队列上。

前言 今天给大家分享一个小伙伴的蚂蚁金服六面经验，虽然在面试过程中被血虐，没想到最后还是拿到了offer 一面 介绍一下自己 问项目经历, 聊"数据同步" 接着聊上了 K8S 的项目 有没有什么钻研得比较深得技术？（我：kubernetes, golang, prometheus, java） kubernetes 的架构是怎么样的? 这个问题很大，拆成 apiserver、controller、kubelet、scheduler 讲了一下 golang 与 java 的比较 这个问题又很大，当时主要对比了 vm、协程支持、面向对象和泛型的区别、以及自己对各自使用场景的一些理解 golang 的 gc 算法 知道是三色标记，不过细节说不上来 从无限的字符流中, 随机选出 10 个字符 没见过也没想出来，查了一下是蓄水池采样算法，经典面试题，没刷题吃亏了 怎么扩展 kubernetes scheduler, 让它能 handle 大规模的节点调度 单节点提速：优选阶段随机取部分节点进行优选；水平扩展 scheduler 节点，pod 做一致性 hash 来决定由哪个scheduler 调度 你有什么想问我的? 一面其实有点没放开，面试官对我的回答没有什么反馈和深入，所以我当时面完觉得自己其实已经挂了，后来收到二面电话着实吃惊了一下。 二面 先聊了聊项目 给 Prometheus

前言 先做个自我介绍，本人之前一直在外包公司做增删改查，做了两年，实在太累了！就想趁着金九银十这个好机会看能不能实现自己的阿里梦，没想到被虐了个干干净净！ 不过没关系，通过这次面试，我也认识到自己确实有很多不足的地方，通过这篇文章，和大家分享一下，最后也把我整理的面试资料分享给大家，希望有人替我圆了阿里梦 阿里一面 1.自我介绍 2.说一下BIO 和NIO 3.你说到多路复用，多路复用什么意思，为什么可以做到多路复用 4.这个select函数你说一下，底层怎么保证效率的，如果请求很多怎么办 5.我看你用到了Zookeeper ，说一下他可以干什么 6.只有一个Zookeeper 行不行？怎么保证他的可用性 7.服务器和客户端连接，多个连接会不会出问题？ 8.Zookeeper 如果每次消费都连接，会不会效率太低？ 怎么解决？ 9.说一下它的底层算法吧，说你知道的 10.我看你实现了这几种序列化机制，都说一下吧 11.为什么hessian，和kyro速度更快呢？ 12.了解spring吗？ 说一下ioc和aop 13.aop底层怎么实现的 14.说一下spring ioc创建和销毁？ （我有点懵，问是不是要回答bean的生命周期，面试官说 不是，然后我就随便说了 ） 15.Java的类加载过程 16.了解mysql吗，说一下innodb底层 17.有没有搭过服务器？ 18

在阿里工作了6年，工作压力大，节奏快，但是从技术上确实得到了成长，尤其是当你维护与大促相关的系统的时候，熬到P7也费了不少心思，小编也是个爱学习的人，把这几年的工作经验整理成了一份完整的笔记。此笔记已助朋友拿到腾讯，阿里，美团等7个offer。 由于细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！ 大致内容包括了： Java 集合、JVM、多线程、并发编程、设计模式、Spring全家桶、Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、MongoDB、Redis、MySQL、RabbitMQ、Kafka、Linux、Netty、Tomcat等大厂面试题等、等技术栈！ 笔记目录展示： 部分内容截图： 需要文中全部资料 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4326852/blog/4707288

一、安装JDK 1.JDK下载路径 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 2.按照网上参考步骤，依次配置JAVA_HOME、Classpath和Path，然后打开cmd，运行java -version成功，则JDK配置成功； 二、安装Zookeeper 由于Kafka的运行依赖于Zookeeper，所以在运行Kafka之前需要安装并运行Zookeeper 1.Zookeeper下载路径 http://zookeeper.apache.org/releases.html#download 2.解压到文件下（我的目录是 D:\Program Files\zookeeper-3.5.2-alpha） 3.打开D:\Program Files\zookeeper-3.5.2-alpha\conf，复制zoo_sample.cfg重命名成zoo.cfg 4.编辑zoo.cfg，修改dataDir为【dataDir=/zookeeper-3.5.2-alpha/data】 5.添加环境变量 ZOOKEEPER_HOME D:\Program Files\zookeeper-3.5.2-alpha Path 在现有的值后面添加 ;%ZOOKEEPER_HOME%

简介： 随着微服务架构的流行，许多高性能 rpc 框架应运而生，由阿里开源的 dubbo 框架 go 语言版本的 dubbo-go 也成为了众多开发者不错的选择。本文将介绍 dubbo-go 框架的基本使用方法，以及从 export 调用链的角度进行 server 端源码导读，希望能引导读者进一步认识这款框架。 作者 | 李志信 dubbo-go 源码 ： https://github.com/apache/dubbo-go 导读 ：随着微服务架构的流行，许多高性能 rpc 框架应运而生，由阿里开源的 dubbo 框架 go 语言版本的 dubbo-go 也成为了众多开发者不错的选择。本文将介绍 dubbo-go 框架的基本使用方法，以及从 export 调用链的角度进行 server 端源码导读，希望能引导读者进一步认识这款框架。下周将发表本文的姊妹篇：《从 client 端源码导读 dubbo-go 框架》。 当拿到一款框架之后，一种不错的源码阅读方式大致如下：从运行最基础的 helloworld demo 源码开始 —> 再查看配置文件 —> 开启各种依赖服务（比如zk、consul） —> 开启服务端 —> 再到通过 client 调用服务端 —> 打印完整请求日志和回包。调用成功之后，再根据框架的设计模型，从配置文件解析开始，自顶向下递阅读整个框架的调用栈。 对于 C/S

许多场景中， 数据一致性 是一个比较重要的话题，在单机环境中，我们可以通过Java提供的 并发API 来解决；而在分布式环境(会遇到网络故障、消息重复、消息丢失等各种问题)下要复杂得多，常见的解决方案是 分布式事务 、 分布式锁 等。 本文主要探讨如何利用Zookeeper来实现分布式锁。 关于分布式锁 分布式锁是控制分布式系统之间 同步访问共享资源 的一种方式。 在 实现 分布式锁的过程中需要注意的： 锁的可重入性(递归调用不应该被阻塞、避免死锁) 锁的超时(避免死锁、死循环等意外情况) 锁的阻塞(保证原子性等) 锁的特性支持(阻塞锁、可重入锁、公平锁、联锁、信号量、读写锁) 在 使用 分布式锁时需要注意： 分布式锁的开销(分布式锁一般能不用就不用，有些场景可以用乐观锁代替) 加锁的粒度(控制加锁的粒度，可以优化系统的性能) 加锁的方式 以下是几种常见的实现分布式锁的方案及其优缺点。 基于数据库 1. 基于数据库表 最简单的方式可能就是直接创建一张锁表，当我们要锁住某个方法或资源时，我们就在该表中增加一条记录，想要释放锁的时候就删除这条记录。给某字段添加唯一性约束，如果有多个请求同时提交到数据库的话， 数据库会保证只有一个操作可以成功 ，那么我们就可以认为操作成功的那个线程获得了该方法的锁，可以执行方法体内容。 会引入数据库单点、无失效时间、不阻塞、不可重入等问题。 2.

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导语 | 在百花齐放的交互式分析领域，ClickHouse 绝对是后起之秀，它虽然年轻，却有非常大的发展空间。本文将分享 PB 级分析型数据库 ClickHouse 的应用场景、整体架构、众多核心特性等，帮助理解 ClickHouse 如何实现极致性能的存储引擎，希望与大家一起交流。文章作者：姜国强，腾讯实时检索研发工程师。 一、交互式分析之 ClickHouse 1. 交互式分析简介 交互式分析，也称 OLAP（Online Analytical Processing），它赋予用户对海量数据进行多维度、交互式的统计分析能力，以充分利用数据的价值进行量化运营、辅助决策等，帮助用户提高生产效率。 交互式分析主要应用于统计报表、即席查询（Ad Hoc）等领域，前者查询模式较固定，后者即兴进行探索分析。代表场景例如：移动互联网中 PV、UV、活跃度等典型实时报表；互联网内容领域中人群洞察、关联分析等即席查询。 交互式分析是数据分析的一种重要方式，与离线分析、流式分析、检索分析一起，共同组成完整的数据分析解决方案，在互联网、物联网快速发展的背景下，从不同维度满足用户对海量数据的全方位分析需求。 相比专注于事务处理的传统关系型数据库，交互式分析解决了 PB 级数据分析带来的性能、扩展性问题。 相比离线分析长达 T + 1 的时效性、流式分析较为固定的分析模式、检索分析受限的分析性能