ZooKeeper

本文源码： GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、异步处理 1、异步概念 异步处理不用阻塞当前线程来等待处理完成，而是允许后续操作，直至其它线程将处理完成，并回调通知此线程。 必须强调一个基础逻辑，异步是一种设计理念，异步操作不等于多线程，MQ中间件，或者消息广播，这些是可以实现异步处理的方式。 同步处理和异步处理相对，需要实时处理并响应，一旦超过时间会结束会话，在该过程中调用方一直在等待响应方处理完成并返回。同步类似电话沟通，需要实时对话，异步则类似短信交流，发送消息之后无需保持等待状态。 2、异步处理优点 虽然异步处理不能实时响应，但是处理复杂业务场景，多数情况都会使用异步处理。 异步可以解耦业务间的流程关联，降低耦合度； 降低接口响应时间，例如用户注册，异步生成相关信息表； 异步可以提高系统性能，提升吞吐量； 流量削峰即把请求先承接下来，然后在异步处理； 异步用在不同服务间，可以隔离服务，避免雪崩； 异步处理的实现方式有很多种，常见多线程，消息中间件，发布订阅的广播模式，其根据逻辑在于先把请求承接下来，放入容器中，在从容器中把请求取出，统一调度处理。 注意 ：一定要监控任务是否产生积压过度情况，任务如果积压到雪崩之势的地步，你会感觉每一片雪花都想勇闯天涯。 3、异步处理模式 异步流程处理的实现有好多方式，但是实际开发中常用的就那么几种，例如： 基于接口异步响应

Java注解提供了关于代码的一些信息，但并不直接作用于它所注解的代码内容。在这个教程当中，我们将学习Java的注解，如何定制注解，注解的使用以及如何通过反射解析注解。 Java1.5引入了注解，当前许多java框架中大量使用注解，如Hibernate、Jersey、Spring。注解作为程序的元数据嵌入到程序当中。注解可以被一些解析工具或者是编译工具进行解析。我们也可以声明注解在编译过程或执行时产生作用。 在使用注解之前，程序源数据只是通过java注释和javadoc，但是注解提供的功能要远远超过这些。注解不仅包含了元数据，它还可以作用于程序运行过程中、注解解释器可以通过注解决定程序的执行顺序。例如，在Jersey webservice 我们为方法添加URI字符串的形式的 PATH 注解，那么在程序运行过程中jerser解释程序将决定该方法去调用所给的URI。 创建Java自定义注解 创建自定义注解和创建一个接口相似，但是注解的interface关键字需要以@符号开头。我们可以为注解声明方法。我们先来看看注解的例子，然后我们将讨论他的一些特性。 package com.journaldev.annotations; import java.lang.annotation.Documented; import java.lang.annotation.ElementType;

一、Celery 核心模块 1. Brokers brokers 中文意思为中间人，在这里就是指 任务队列本身 ，接收生产者发来的消息即Task，将任务存入队列。任务的消费者是Worker，Brokers 就是生产者和消费者存放/拿取产品的地方(队列)。Celery 扮演生产者和消费者的角色。 常见的 brokers 有 rabbitmq、redis、Zookeeper 等。推荐用Redis或RabbitMQ实现队列服务。 2. Workers 就是 Celery 中的 工作者 ，执行任务的单元，类似与生产/消费模型中的消费者。它实时监控消息队列，如果有任务就从队列中取出任务并执行它。 3. Backend / Result Stores 用于存储任务的执行结果 。队列中的任务运行完后的结果或者状态需要被任务发送者知道，那么就需要一个地方储存这些结果，就是 Result Stores 了。 常见的 backend 有 redis、Memcached 甚至常用的数据库都可以。 4. Tasks 就是 想在队列中进行的任务 ，有异步任务和定时任务。一般由用户、触发器或其他操作将任务入队，然后交由 workers 进行处理。 5. Beat 定时任务调度器 ，根据配置定时将任务发送给Brokers。 二、Celery 基本使用 1.创建一个celery application

微服务、云原生、Kubernetes. Service Mesh 是分布式领域的热点技术，它们并不是凭空出现的，一定继承了某些“前辈”的优点。我们不仅要了解这些技术，还要深入理解其发展脉络、原理等，才能游刃有余地将其用于现有的项目开发或老系统改造中。 不论你是有十几年研发经验及架构经验的IT老手，还是刚入门系统架构的IT新手，本书都能对你理解分布式架构和微服务架构大有助益。 卷轴目录 第1章 深入理解网络 从国际互联网开始 NIO,一本难念的经 AIO,大道至简的设计与苦涩的现实 网络传输中的对象序列化问题 HTTP的前世今生 分布式系统的基石: TCP/IP 第2章 分布式系统的经典理论 从分布式系统的设计理念说起 分布式系统的一致性原理 分布式系统的基石之ZooKeeper 经典的CAP理论 BASE准则，一个影响深远的指导思想 重新认识分布式事务 第3章 聊聊RPC 从IPG通信说起 古老又有生命力的RPC 从RPC到服务治理框架 基于ZeroC Ice的微服务架构指南 第4章 深入浅析内存 你所不知道的内存知识 内存计算技术的前世今生 内存缓存技术分析 内存计算产品分析 第5章 深入解析分布式文件存储 数据存储进化史 经典的网络文件系统NFS 高性能计算领域的分布式文件系统 企业级分布式文件系统GlusterFS 创新的Linux分布式存储系统一Ceph

现在什么技术最火？ 大数据、人工智能、区块链、边缘计算、微服务 ，但是这么多前沿技术的底层全部依赖于分布式。 分布式的核心：拆 微服务和分布式的区别 分布式：不管是横向拆分还是纵向拆分，拆了就行 微服务：纵向拆分（根据业务逻辑拆分，电商：用户、支付、购物……）、最小化拆分 横向拆分：jsp/servlet ， service，dao 在不同层面的拆分，纵向拆分：根据业务逻辑拆成独立的小项目 CAP理论 任何一个分布式系统 都必须重点考虑的原则。 C:一致性（强一致性）：所有子节点中的数据 时刻保持一致 A：可用性：整体能用 P:分区容错性 ：允许部分失败 CAP理论： 在任何分布式系统中，C\A\P不可能共存，只能存在两个。 基础知识： 一般而言，至少要保证P可行，因为分布式 经常会出现 弱网环境。因此 就需要在C和A之间二选一。 举个例子： 当计算机A故障，分区容错性满足，如果一致性满足，那必须回滚，否则计算机B有数据，A没有，这样就不满足数据一致性。 BASE理论 BASE理论的目的： 为了弥补CAP的不足。 要理解的概念： 强一致性（时时刻刻一致、短时间内一致） 最终一致性（只要最后一致即可） 软状态： 多个节点时，允许中间某个时刻数据不一致。 尽最大努力 近似的实现 CAP三者：最终一致性 代替强一致性C BASE理论：首选满足A\P， 因此不能满足C。但是可以用

今天这篇文章主要想跟大家分享：工作 1-5 年的 Java 工程师们，如何变得更值钱？ 如果你现在已经是一个 Java 工程师，但是经验积累的还不够，那这个阶段就是你成长极快的时候。 前提是，你认同我之前经常说那句话： 从你入行那一刻起，你就要不停地学习。 对于 Java 工程师来说，想在业务能力上更进一步、让自己更值钱，最大的捷径就是用正确的方法来学习，好的方法能让你事半功倍。 我面试过多人，之前也在大厂待过，深知一个道理： 作为一个程序员，你的知识体系，和企业的用人需求，是不一样的。 Java 工程师尤其是。 我也见过一些读者朋友，觉得自己的 Java 技术过关，但是一到面试就被 pass 了，问题就出在这，无法将 Java 技术应用到实际开发中。 这里我建议 Java 经验 1-5 年的读者，可以对标阿里 P7 的标准。 给大家分享一份《对标阿里P7Java架构师学习路线图》，刚开始参加工作及已经工作五六年的朋友都可以参考参考，梳理一下自己的技术栈，这些东西可能你们平时在工作中接触过，但是缺少的全面系统的学习，所以掌握的都不深，希望看了路线图以后大家知道从哪里开始入手学习。 这是通往架构师的必经之路，由浅入深地沉稳扎根基础。 一、扎实基础、深入底层，面试我可造火箭。 多线程与高并发 深入JVM JVM调优案例式实战化指导 经常被问操作系统原理分析 从底向上网络原理解读

1、什么是 Spring Cloud？ Spring cloud 流应用程序启动器是 于 Spring Boot 的 Spring 集成应用程序，提供与外部系统的集成。Spring cloud Task，一个生命周期短暂的微服务框架，用于快速构建执行有限数据处理的应用程序。 2、使用 Spring Cloud 有什么优势？ 使用 Spring Boot 开发分布式微服务时，我们面临以下问题 （1）与分布式系统相关的复杂性-这种开销包括网络问题，延迟开销，带宽问题，安全问题。 （2）服务发现-服务发现工具管理群集中的流程和服务如何查找和互相交谈。它涉及一个服务目录，在该目录中注册服务，然后能够查找并连接到该目录中的服务。 （3）冗余-分布式系统中的冗余问题。 （4）负载平衡 --负载平衡改善跨多个计算资源的工作负荷，诸如计算机，计算机集群，网络链路，中央处理单元，或磁盘驱动器的分布。 （5）性能-问题 于各种运营开销导致的性能问题。 （6）部署复杂性 evops 技能的要求。 3、服务注册和发现是什么意思？Spring Cloud 如何实现？ 当我们开始一个项目时，我们通常在属性文件中进行所有的配置。随着越来越多的服务开发和部署，添加和修改这些属性变得更加复杂。有些服务可能会下降，而某些位置可能 会发生变化。手动更改属性可能会产生问题。Eureka

最近花了很长的时间去搜罗整理Java核心技术好文，我把每个Java核心技术的优选文章都整理成了一个又一个的文档。今天就把这些东西分享给老铁们，也能为老铁们省去不少麻烦，想学什么技能了，遇到哪方面的问题了 直接打开文档学一学就好了。不多说，直接上干货！ 一 、 Red is技术好文精选整理 Redis哨兵、复制、集群的设计原理，以及区别 Spring+Redis+Docker+Dubbo 深入了解redis 如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题 二、Nginx技术好文精选整理 Nginx实战 Nginx教程从入门到精通 三、Spring全家桶技术好文精选整理 Spring从入门到精通(珍藏版) Spring MVC 学习指南 Spring源码深度解析 spring-boot-中文参考手册 Spring+Redis+Docker+Dubbo 《疯狂Spring Cloud》电子书（一） SpringBoot实战 四、分布式技术好文精选整理 RabbitMQ实战 高效部署分布式消息队列 从 Paxos 到 ZooKeeper 分布式一致性原理与实践 大规模分布式系统架构与设计实战.完整版 分布式数据库架构及企业实践-基于Mycat中间件 分布式java应用-基础与实际 大型分布式网站架构设计与实践 分布式Java应用基础与实践 分布式服务框架原理与实践

简介 Apache NiFi 是一个易于使用、功能强大而且可靠的数据拉取、数据处理和分发系统，用于自动化管理系统间的数据流。 它支持高度可配置的指示图的数据路由、转换和系统中介逻辑，支持从多种数据源动态拉取数据。 NiFi原来是NSA(National Security Agency [美国国家安全局])的一个项目，目前已经代码开源，是Apache基金会的顶级项目之一 NiFi基于Web方式工作，后台在服务器上进行调度。 用户可以为数据处理定义为一个流程，然后进行处理，后台具有数据处理引擎、任务调度等组件。 Nifi 核心概念 Nifi 的设计理念接近于基于流的编程 Flow Based Programming。 FlowFile：表示通过系统移动的每个对象，包含数据流的基本属性 FlowFile Processor（处理器）：负责实际对数据流执行工作 Connection（连接线）：负责不同处理器之间的连接，是数据的有界缓冲区 Flow Controller（流量控制器）：管理进程使用的线程及其分配 Process Group（过程组）：进程组是一组特定的进程及其连接，允许组合其他组件创建新组件 设计模型 什么是SEDA(Staged Event-Driven Architecture)? 核心思想是把一个请求处理过程分成几个Stage

Zookeeper是Apache开源的一个分布式框架，它主要为分布式应用提供协调服务。 Zookeeper主要负责存储和管理大家都关心的数据，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就会通知那些注册在Zookeeper上的服务。简单来讲就是zookeeper=文件系统+通知机制。 一 Zookeeper的数据结构 Zookeeper的数据结构与Unix文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，与Unix文件系统不同的是Zookeeper的每个节点都可以存放数据，每个节点称作一个ZNode，默认存储 1MB 的数据，每个ZNode都可以通过其路径唯一标识。 1.1 四种类型的ZNode 持久化目录节点：客户端与Zookeeper断开连接后，该节点依旧存在。 持久化顺序编号目录节点：客户端与Zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，只是Zookeeper给该节点名称就行顺序编号。 临时目录节点：客户端与Zookeeper断开连接后，该节点被删除。 临时顺序编号目录节点：客户端与Zookeeper断开连接后，该节点被删除，只是Zookeeper给该节点名称就行顺序编号。 说明：创建ZNode时设置顺序标识，ZNode名称后会附加一个值，顺序号是一个单调递增的计数器，由父节点维护。 1.2 stat结构体 ZNode主要包含以下信息： czxid-创建节点的事务 zxid：