传统日志难以还原完整的调用链和数据流转路径，导致排查成本高昂。...一致性问题常见成因分析异步写入导致数据延迟生效许多系统为了性能，在写入后并不会同步刷新缓存，而是异步处理。这可能导致读请求先于写请求完成，出现“脏读”。...如何用 Jaeger/OpenTelemetry 定位一致性问题启用分布式追踪链路我们以一个订单支付系统为例，介绍如何在每一步中植入分布式链路追踪埋点。...服务间调用状态漂移服务 A 更新状态后调用服务 B，B 调用后处理旧数据。...Q：如何保障 traceId 在多服务中传递？A：OpenTelemetry 提供了中间件自动注入 traceId，确保跨服务传递。
(4) 消息通信 消息队列中内置了高效的消息通信机制，可以实现点对点通信，聊天室等 (5) 远程调用 可以基于消息队列，自研远程调用框架。 2. 如何保证使用消息中间件时，消息不会丢失？...什么情况会导致顺序性问题呢？ 第一个是一个生产者对应多个消费者。 第二个场景是一个生产者的消息由一个消费者进行消费，但是消费者是多线程并发消费。 如何避免出现顺序性问题呢？...这个时候我们需要重试，但必须能够确保这样的重试不会多转一笔钱。 其解决方法有： (1) 设计一个本地表，通过唯一的主键或者其他业务标识，每一次处理请求进行一次校验。...如果不是由代码bug导致的，消息是一条一条处理时，可以考虑是否可以进行批处理。也可以进行水平扩容在，增加对应topic的消费者机器数量。 如果是bug导致几百万消息持续积压几小时。有如何处理呢？...这种方式的好处就在于, 任何一个服务宕机了,都不会影响整个集群数据的完整性, 因为其他服务中都有queue的完整数据, 当进行消息消费的时候,连接其他的服务器节点一样也能获取到数据.
如果用户少还好，不会影响系统的稳定性。但如果用户突增，一时间所有的请求都到数据库，可能会导致数据库无法承受这么大的压力，响应变慢或者直接挂掉。 对于这种突然出现的请求峰值，无法保证系统的稳定性。...3.2 数据一致性问题 很多时候，如果mq的消费者业务处理异常的话，就会出现数据一致性问题。比如：一个完整的业务流程是，下单成功之后，送100个积分。...如果下单和送积分在同一个事务中，要么同时成功，要么同时失败，是不会出现数据一致性问题的。 但由于跨系统调用，为了性能考虑，一般不会使用强一致性的方案，而改成达成最终一致性即可。...有些问题，不像接口调用那么容易排查，从而导致系统的复杂度提升了。 4 如何解决这些问题？ mq是一种趋势，总体来说对我们的系统是利大于弊的，难道因为它会出现一些问题，我们就不用它了？...如果消费者读取消息之后，调用生产者的api更新该消息的status为已确认。
如果用户少还好，不会影响系统的稳定性。但如果用户突增，一时间所有的请求都到数据库，可能会导致数据库无法承受这么大的压力，响应变慢或者直接挂掉。 ? 对于这种突然出现的请求峰值，无法保证系统的稳定性。...3.2 数据一致性问题 很多时候，如果mq的消费者业务处理异常的话，就会出现数据一致性问题。比如：一个完整的业务流程是，下单成功之后，送100个积分。...如果下单和送积分在同一个事务中，要么同时成功，要么同时失败，是不会出现数据一致性问题的。 但由于跨系统调用，为了性能考虑，一般不会使用强一致性的方案，而改成达成最终一致性即可。...有些问题，不像接口调用那么容易排查，从而导致系统的复杂度提升了。 4 如何解决这些问题？ mq是一种趋势，总体来说对我们的系统是利大于弊的，难道因为它会出现一些问题，我们就不用它了？...如果消费者读取消息之后，调用生产者的api更新该消息的status为已确认。
参考 B站视频 PPT 参考文章 为什么要使用消息队列 主要考察应用场景及优缺点 优点 解耦: 不同服务间的调用 异步：不同系统间的调用 消峰：秒杀等场景，平时量不高，但在特定时间会有大量请求的情况...缺点 可用性降低: 依赖于MQ，若MQ异常，将导致业务异常甚至系统崩溃 复杂度提高：需要考虑消息丢失，重复消费等问题 一致性问题：多个队列同时操作，部分消费失败的问题，异步的处理返回给用户是成功 消息队列产品比较...日志采集等服务建议使用 RocketMQ：十万级吞吐量，Java开发，时效性ms级，可用性非常高，分布式架构，消息可靠性高，支持10亿级别的消息堆积，不会因为堆积导致性能下降；客户端支持不完善，且阿里的云服务...大型项目建议使用 消息队列的高可用 镜像集群(RabbitMQ)：多个节点队列，同步数据，保证数据完整 分布式部署(RocketMQ):使用双主双从，保证都有备份 消息丢失问题 消息丢失的原因 生产者到...分段锁，确保同一业务在一个队列，因先进先出的原理，即可保证消费顺序 分布式事务实现 使用本地消息记录消息的消费状态，消费后，回写消息状态，变更本地消息记录表 使用定时任务定时查询本地表消费是否完成，未完成则继续发送消息到
解决方案： 使用参数化技术，通过配置文件或数据库来管理动态值；利用环境变量或配置管理工具来处理动态参数。难点5异步操作难点： 异步API调用增加了测试的复杂性，因为结果不是立即可用的。...难点11：接口依赖其它接口接口依赖问题有些接口的测试需要依赖其他接口的数据，这给测试带来了很大的难度。解决方案：在接口自动化测试框架中加入接口依赖功能，以保证测试的顺序和正确性。...解决方案：与业务人员进行沟通，了解业务流程，以确保测试的准确性和完整性。难点21：接口的集成问题接口的集成问题在进行接口自动化测试时，需要考虑接口的集成问题。...难点22：接口数据的一致性问题接口的数据一致性问题在进行接口自动化测试时，需要考虑接口的数据一致性问题。解决方案：在接口自动化测试框架中加入数据一致性校验机制，以保证测试的正确性和一致性。...解决方案：在接口自动化测试框架中加入请求频率控制机制，以保证请求的合理性，不会对系统造成太大的影响。
当多个线程同时访问和修改同一块共享数据时，如果没有适当的同步机制，就可能导致以下问题：可见性：一个线程对共享变量所做的修改可能不会立即反映到另一个线程的视角中，因为这些修改可能只存在于本地缓存中，并未刷新回主内存...有序性：编译器和处理器为了优化性能，可能会对指令进行重排序，这可能导致程序在单线程环境中看似按照源代码顺序执行，但在多线程环境中的实际执行顺序却与预期不同。...，这样就会导致多个线程在进行操作和同步时，导致 CPU 缓存和主内存数据不一致的问题。...原子性（Atomicity）：JMM 保证基本数据类型（如 int、long）的读写操作具有原子性，即不会被其他线程干扰，保证操作的完整性。...顺序性：编译器优化、处理器重排序等因素不会影响先执行 A 再执行 B 的顺序。课后思考JMM 和内存屏障有什么关系？happens-before 原则和内存屏障有什么关系？内存屏障的类型又有哪些？
这种优化在单线程环境下不会影响程序的正确性，但在多线程环境下可能导致难以预料的问题。Java内存模型（JMM）通过定义一系列规则来约束指令重排序，确保多线程程序的有序性。...LoadLoad屏障：确保Load1的数据装载先于Load2及其后所有装载指令 2. StoreStore屏障：确保Store1的数据刷新到内存先于Store2及其后所有存储指令 3....JMM三大特性在实际编程中的应用 原子性陷阱与解决方案实战 在32位JVM环境下，long和double变量的非原子操作可能导致严重的数据一致性问题。...Q10：伪共享(false sharing)如何影响性能？如何检测和避免？ 当不同CPU核心频繁修改同一缓存行的不同变量时，会导致MESI协议频繁失效缓存。...这些特性并非孤立存在，而是相互关联形成完整的并发控制机制。 在实际开发中，原子性问题常表现为计数器异常或状态标志失效。
二、Java内存模型 Java 的线程内存模型是基于 Java Memory Model (JMM) ，定义了在多线程环境下，变量如何被各个线程共享和传递。...2.原子性 一组操作（一行或多行代码）是不可拆分的最小执行单位， 要么全部执行并且执行的过程不会被任何因素打断，要么就都不执行。...，就可能导致数据不一致。...例如，自增、自减、赋值等操作在多线程环境下可能不是原子性的，需要使用同步机制来确保操作的原子性。 2.可见性问题 个线程对共享变量的修改对其他线程是不可见的，除非通过特定的同步机制来确保可见性。...这可能导致多个线程操作共享变量时，无法看到其他线程所做的修改，从而导致数据不一致或程序行为异常。 3.有序性问题 由于JVM和处理器对指令的重排序，可能会导致多线程程序的执行顺序与预期不符。
其实，就是多线程不会增加CPU的处理能，而是能够更加充分地利用CPU资源。 由于同一进程的多个线程是共享同一片内存资源的，在带来方便的同时也必然会增加其复杂性，如何保证多线程访问数据的一致性问题等。...在多线程场合下，最重要的就是保障数据的一致性问题，而保障数据一致性问题，就需要借助于锁了。 其实我们在多线程的场景下应该搞清楚一个问题，就是到底什么需要保护？...并不是所有的的数据都需要加锁保护，只有那些涉及到被多线程访问的共享的数据才需要加锁保护。 锁的本质其实就是确保在同一时刻，只有一个线程在访问共享数据，那么此时该共享数据就能得到有效的保护。...通过上面的例子我们可以明显看到在多线程下操作这个链表，有可能会导致读线程读到的数据不完整，只有从链表头部到元素7的位置的数据。由此可见，不加入任何保护措施的多线程保护，势必会导致数据的混乱。...为了避免数据一致性问题，我们就需要将操作该队列的代码放入同步块内（锁的对象也就是这个链表实例），来确保同一时刻只有一个线程可以访问该链表。 如何加锁？
这种设计带来一个关键问题：当一个线程修改了自己的工作内存中的变量后，如何保证其他线程能够及时看到这个修改？这就是所谓的内存可见性问题。...但实际上，JMM只需要保证B happens-before C和A happens-before C即可，因为操作A和B之间没有数据依赖关系，它们的执行顺序不会影响最终结果。...指令重排序限制： JIT编译器在生成机器码时，会确保临界区内的指令不会跨越内存屏障。...• ARM架构：采用弱内存模型，必须显式使用dmb（数据内存屏障）和dsb（数据同步屏障）指令： dmb ish ; 确保内存操作顺序性 • RISC-V架构：使用fence指令实现类似功能...这就是典型的可见性问题，违反了程序顺序规则。
如何实现线程安全？回答： 线程安全指多个线程访问共享资源时不会导致数据不一致或错误的状态。实现线程安全的方法包括：– 使用synchronized关键字来保护共享资源的访问。...如何评估一个类是否是线程安全的？回答： 线程安全性是指在多线程环境下，对共享资源的访问和修改不会导致数据不一致或产生竞态条件。...线程安全性问题： 多个线程同时访问共享资源，导致数据不一致。内存一致性问题： 多个线程在不同的CPU缓存中读写共享变量，导致数据不一致。上下文切换开销： 线程频繁切换导致性能下降。...如何评估一个类是否是线程安全的？回答： 线程安全性是指在多线程环境下，对共享资源的访问和修改不会导致数据不一致或产生竞态条件。...回答： 线程安全集合是多线程环境下可以安全操作的数据结构，可以确保在并发访问时不会出现数据不一致或竞态条件。
当来自多个线程对nextValue的调用是否会返回一个唯一的值，要取决于运行时如何进行交替操作，这不是我们希望看到的状况。...虽然这些技术有助于改善性能，而且通常是值得采用的方法，但它们也给开发人员带来了负担，开发人员需要分辨出哪些数据被多个线程共享，从而使得这些优化不会破坏安全性。...而且线程的使用还会导致在单线程中不会出现的附加的安全性问题。比如，线程的使用会导致活跃性问题。...当一个活动进入一种永久的不能前进的状态的时候，那么就意味着发生了活跃性问题，因为那个正确的结果将不会发生了，卡了！在串行程序中的活跃性问题的形式之一就是死循环，从而使得循环之后的代码再也无法执行了。...总之，所有的这些因素都会导致额外的性能开销。在后面的译文中我们会详细的分析这些问题，并介绍如何减少这些开销。
接口测试的是后端API，比如HTTP请求的响应数据、状态码、性能等。...端到端覆盖 覆盖前后端联动的完整流程（例如登录→下单→支付），能发现集成问题（如接口返回数据正确但前端渲染失败）。...快速反馈 直接调用API，无需渲染页面，执行速度极快（毫秒级），适合高频自动化测试（如每日构建）。...安全问题容易被忽略 如果仅依赖接口测试，可能会错过一些只有通过UI才能暴露的安全性问题。 三、如何选择？...目标：确保端到端功能完整、用户体验符合预期。 平衡投入比例 遵循“测试金字塔”原则： 底层（70%）：单元测试 + 接口测试。 中层（20%）：集成测试。 顶层（10%）：少量核心UI测试。
CPU 时间片的执行周期是不确定的，所以会出现当 aThread 还没有把数据写入内存时，bThread 就会读取内存中的数据，然后执行 + 1操作，再写回内存，从而覆盖 i 的值，导致 aThread...我们先来考虑一下正常情况下（即不会出现线程安全性问题的情况下）两条线程的执行顺序 ?...数据库事务的原子性也是基于这个概念演进的。 有序性问题 在并发编程中还有带来让人非常头疼的 有序性 问题，有序性顾名思义就是顺序性，在计算机中指的就是指令的先后执行顺序。...有序性问题一般是编译器带来的，编译器有的时候确实是 「好心办坏事」，它为了优化系统性能，往往更换指令的执行顺序。 活跃性问题 多线程还会带来活跃性问题，如何定义活跃性问题呢？...读取某个变量的值不会产生安全性问题，因为不管读取多少次，这个变量的值都不会被修改。
具体到HTTP接口或者服务间的API调用，接口幂等性可以理解为当客户端对同一接口发起多次相同的请求时，服务端系统也应该确保只执行一次相应的操作，并且不论接收到了多少次请求，系统的状态变更始终是一致的，不会因为重复的请求而导致数据的错误...导致接口幂等性问题的原因 要杜绝幂等性问题，我们需要知道导致接口幂等性问题的原因有哪些。...接口幂等性问题通常由以下多种原因引起： 网络波动不稳定 网络通信中的丢包、延迟等情况可能导致客户端未收到服务端的响应或服务端未收到客户端的请求，此时客户端可能会重试发送请求，导致接口被重复调用。...并发控制 缺乏有效的并发控制手段，导致在并发环境下，针对同一资源的操作被多次执行。 总的来说，导致接口幂等性问题可以粗略归类为两种情况：前端调用以及服务端调用。...若Token已失效或已被使用，则拒绝此次请求，返回相应的错误提示，确保同一个操作不会被执行两次。
❌ 问题根源： CPU 缓存导致变量修改对其他线程不可见 指令重排序打乱了代码执行顺序 非原子操作（如 a++）可能被中断 在学习 new Thread() 之前，必须先理解这些“破坏直觉”的底层机制...一个操作要么全部执行，要么完全不执行，不会被线程调度机制打断。 2. 哪些操作是原子的？...如何保证原子性？...答： JMM 是 Java 虚拟机规范定义的，关于线程如何与内存交互的模型。 它屏蔽了硬件和操作系统的内存访问差异，确保 Java 程序在各种平台上行为一致。...答： 好处：提高 CPU 流水线效率，提升程序性能； 问题：在多线程环境下，可能导致程序执行结果与代码顺序不一致，引发竞态条件。
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