Spring Cloud

　　好程序员Java培训面试进阶知识点之微服务框架，微服务(Microservices)是一种架构风格,一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成。随着越来越多的人加入到Java开发行列，企业对求职者的技能要求也在提高，其中微服务就是一个非常重要的门槛。接下来好程序员Java培训小编就给大家简单梳理求职面试必考的微服务框架知识。 　　1、微服务哪些框架 　　1)Dubbo，是阿里巴巴服务化治理的核心框架，并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点。2)它是Spring Source的产物，Spring社区的强大背书可以说是Java企业界最有影响力的组织了，除了Spring Source之外，还有Pivotal和Netfix是其强大的后盾与技术输出。其中Netflix开源的整套微服务架构套件是Spring Cloud的核心。 　　2、前后端分离是如何做的 　　在前后端分离架构中，后端只需要负责按照约定的数据格式向前端提供可调用的API服务即可。前后端之间通过HTTP请求进行交互，前端获取到数据后，进行页面的组装和渲染，最终返回给浏览器。 　　3、RPC的实现原理 　　首先需要有处理网络连接通讯的模块，负责连接建立、管理和消息的传输。其次需要有编解码的模块，因为网络通讯都是传输的字节码，需要将我们使用的对象序列化和反序列化。剩下的就是客户端和服务器端的部分，服务器端暴露要开放的服务接口

作者：云中桥 www.cnblogs.com/chenqf/p/6386163.html 前言 Http 缓存机制作为 web 性能优化的重要手段，对于从事 Web 开发的同学们来说，应该是知识体系库中的一个基础环节，同时对于有志成为前端架构师的同学来说是必备的知识技能。 但是对于很多前端同学来说，仅仅只是知道浏览器会对请求的静态文件进行缓存，但是为什么被缓存，缓存是怎样生效的，却并不是很清楚。 在此，我会尝试用简单明了的文字，像大家系统的介绍HTTP缓存机制，期望对各位正确的理解前端缓存有所帮助。 在介绍HTTP缓存之前，作为知识铺垫，先简单介绍一下HTTP报文 HTTP报文就是浏览器和服务器间通信时发送及响应的数据块。 浏览器向服务器请求数据，发送请求(request)报文；服务器向浏览器返回数据，返回响应(response)报文。 报文信息主要分为两部分 1.包含属性的首部(header)--------------------------附加信息（cookie，缓存信息等）与缓存相关的规则信息，均包含在header中 2.包含数据的主体部分(body)-----------------------HTTP请求真正想要传输的部分 缓存规则解析 为方便大家理解，我们认为浏览器存在一个缓存数据库,用于存储缓存信息。 在客户端第一次请求数据时，此时缓存数据库中没有对应的缓存数据

曾经被问傻的一道面试题分享给你： 给你1个文件 bigdata ，大小4663M，5亿个数，文件中的数据随机，如下一行一个整数： 6196302 3557681 6121580 2039345 2095006 1746773 7934312 2016371 7123302 8790171 2966901 ... 7005375 现在要对这个文件进行排序，怎么搞？ 内部排序 先尝试内排，选2种排序方式： 3路快排： private final int cutoff = 8; public <T> void perform(Comparable<T>[] a) { perform(a,0,a.length - 1); } private <T> int median3(Comparable<T>[] a,int x,int y,int z) { if(lessThan(a[x],a[y])) { if(lessThan(a[y],a[z])) { return y; } else if(lessThan(a[x],a[z])) { return z; }else { return x; } }else { if(lessThan(a[z],a[y])){ return y; }else if(lessThan(a[z],a[x])) { return z; }else { return

微服务架构的概念，现在对于大家应该都不陌生，无论使用 Apache Dubbo、还是 Spring Cloud，都可以去尝试微服务，把复杂而庞大的业务系统拆分成一些更小粒度且独立部署的 Rest 服务。但是这个过程，具体应该怎么做？现有的条件下到底要不要做微服务？服务拆分成什么粒度才是合适的？遗留的老系统需要如何考虑重构改造？有哪些坑需要我们注意？系统怎么在分布式服务下实现数据的一致性和服务的高可用可伸缩？拆分的过程中系统数量增多，测试、部署、运维、监控，又应该如何处理？ 文章共分为7部分，每部分大概在3000-4000字，全文2.4万字，汇总如下： 微服务架构深度解析与最佳实践 - 第一部分：微服务发展历程和定义 微服务架构深度解析与最佳实践 - 第二部分：四个特点和六个能力、常见框架 微服务架构深度解析与最佳实践 - 第三部分：微服务的使用场景和相关问题 微服务架构深度解析与最佳实践 - 第四部分：如何拆分微服务和改造遗留系统 微服务架构深度解析与最佳实践 - 第五部分：微服务的性能、一致性和扩展性 微服务架构深度解析与最佳实践 - 第六部分：微服务的测试部署和运维监控 微服务架构深度解析与最佳实践 - 第七部分：总结与参考材料 本文将从这些问题的深度分析出发，阐述微服务架构落地的一些设计原则和利弊取舍，结合微服务架构过程的很多最佳实践经验，希望给读者带来一定的启发和思考

众所周知今年大市场不太好，所以我身先士卒给大家打个样，帮大家面试带题(这个是不是和直播带货有点像呢？)，带了一些重点回来，下文不会涵盖所有知识点，但是会提取一些关键问题点。希望对大家今年求职有所帮助，先罗列再分析。 拼多多 算法题：返回字符串中包含的 IP 地址数 Dubbo VS Spring Cloud 原理(网关、轮询、协议)与不同 幂等的设计 分布式事务(TCC、2PC)，RocketMQ 的分布式事务实现原理 MySQL 的索引原理、分库分表原理 AQS 原理、Lock 和 Sync 的原理与区别、轻量级锁重量级锁 美团 算法题：字符串相加 Dubbo VS Spring Cloud 原理与不同 分布式主键的设计方案与原理 JVM(CMS原理和优缺点、新生代晋升原则) 分布式事务， RocketMQ 的分布式事务原理 MySQL 索引、锁、幻读的原理，慢 SQL 治理的原则 快手 算法题：手写 topN 分布式锁的实现和原理 MySQL 为什么有时不能命中索引？ 可重复读、幻读原理，索引的设计原理 缓存设计，击穿、热点等策略和原理 头条 算法题：电话号码的字母组合 分布式锁的实现原理和锁续期 分布式事务的实现方案和原理 Dubbo VS Spring Cloud 原理与不同 Netty，Nio 原理 综上所述，我们不难看出来一些共性 算法题必考，所以 LeetCode

一、概述 是什么? Spring Cloud Stream 是一个构建消息微服务驱动的框架。可以屏蔽底层消息中间件的差异，降低版本切换成本，统一消息的编程模型，目前仅支持 RabbitMQ 和 Kafka。 设计思想 标准 MQ 的设计思想 生产者 / 消费者之间靠消息媒介传递信息内容，Message 消息必须走特定的通道，MessageChannel 消息通道里的消息如何被消费呢，谁负责收发处理？消息通道MessageChannel的子接口SubscribableChannel，由消息处理器MessageHandler所订阅 Spring Cloud Stream 的设计思想 如果我们的项目中用到了 RabbitMQ 和 Kafka 两种消息中间件，由于它们的架构不同，对实际开发造成了一定困扰；或者用到了一种消息中间件，随着后面的业务需求需要向另一种消息队列迁移，这无疑是灾难性的，会造成一大堆的改动，因为它们与系统耦合了，这时候 Spring Cloud Stream 就可以为我们提供一种解耦的方式。 Spring Cloud Stream 提供的解决方案是： 通过定义绑定器 Binder 作为中间层，实现了应用程序与消息中间件细节之间的隔离。 向应用程序暴露统一的 Channel 通道，使得应用程序不需要再考虑各种消息中间件的实现。 inputs 对应消费者，outputs

一、Eureka Server使用 官方文档地址： http://cloud.spring.io/spring-cloud-static/Edgware.SR3/single/spring-cloud.html#_spring_cloud_netflix 1.1、原项目改造【方便后续开发增加父pom】 　　1》复制改名 　　　　 　　2 》编写一个父pom <? xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> < project xmlns ="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi ="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation ="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd" > < modelVersion > 4.0.0 </ modelVersion > < groupId > com.lhx.cloud </ groupId > < artifactId > microservice-spring-cloud </ artifactId > < version > 0.0.1-SNAPSHOT </

之前介绍过可见性的特性，最近做测试的时候发现了一个很诡异的问题，下面看看这三个例子。 test1： test1这个例子加了volatile，所以程序正确退出输出test1 end test2： test2这个例子没有加volatile，程序也正常退出并输出一堆0并输出了test2 end，这是为什么呢？没有加volatile为什么也有可见性？看起来是很诡异的问题，问题是在while里面加了一行System..输出问题，打开源码看println方法里面加了synchronized同步块，正是因为这个同步块保证了里面变量x的可见性，这个诡异的问题也就解开了。 test3： test3这个例子即没加volatile，也没有在while里面加System..输出语句，所以线程对变量n3的修改对主线程不可见，程序一直循环，没有输出结果。 推荐去我的博客阅读更多： 1. Java JVM、集合、多线程、新特性系列教程 2. Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud 系列教程 3. Maven、Git、Eclipse、Intellij IDEA 系列工具教程 4. Java、后端、架构、阿里巴巴等大厂最新面试题 觉得不错，别忘了点赞+转发哦！ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/javaroad/blog/4256460

目 录 1. 高可用EureKa注册中心示意图 2. Eureka实例相互注册配置 3. 微服务注册到Eureka配置 4. 启动步骤及配置成功检查 5. 说明事项 1. 高可用EureKa注册中心示意图 Spring Cloud的Eureka Server的高可用实际上就是将自己作为服务向其他服注册中心注册自己，形成一组互相注册的服务注册中心，以实现服务清单的互相同步，达到高可用的效果。 如下图，Eureka server 1， Eureka server 2相互感应，当有服务注册时，多个Eureka-server是对等的，它们都存有相同的信息，这就是通过服务器的冗余来增加可靠性，当有一台服务器宕机了，服务并不会终止，因为另一台服务存有相同的数据。 2. Eureka实例相互注册配置 Eureka通过运行多个实例，使其更具有高可用性，这是它默认的属性，需要做的就是给对等的实例一个合法的关联serviceUrl，分别配置Eureka多个实例的application.yml 使其相互注册。 比如有两个eureka服务，分别部署在两台服务器上。 第1个Eureka 配置文件application.yml如下： 第2个Eureka 配置文件application.yml如下： 项目中Eureka配置非常简单，分别部署在两台机器上

前言 随着最近关注 cim 项目的人越发增多，导致提的问题以及 Bug 也在增加，在修复问题的过程中难免代码洁癖又上来了。 看着一两年前写的东西总是怀疑这真的是出自自己手里嘛？有些地方实在忍不住了便开始了漫漫重构之路。 前后对比 在开始之前先简单介绍一下 cim 这个项目，下面是它的架构图： 简单来说就是一个 IM 即时通讯系统，主要有以下部分组成： IM-server 自然就是服务端了，用于和客户端保持长连接。 IM-client 客户端，可以简单认为是类似于的 QQ 这样的客户端工具；当然功能肯定没那么丰富，只提供了一些简单消息发送、接收的功能。 Route 路由服务，主要用于客户端鉴权、消息的转发等；提供一些 http 接口，可以用于查看系统状态、在线人数等功能。 当然服务端、路由都可以水平扩展。 这是一个消息发送的流程图，假设现在部署了两个服务端 A、B 和一个路由服务；其中 ClientA 和 ClientB 分别和服务端 A、B 保持了长连接。 当 ClientA 向 ClientB 发送一个 hello world 时，整个的消息流转如图所示： 先通过 http 将消息发送到 Route 服务。 路由服务得知 ClientB 是连接在 ServerB 上；于是再通过 http 将消息发送给 ServerB 。 最终 ServerB 将消息通过与 ClientB