压力测试中存在的问题 (What) 什么是压力测试 软件压力测试是一种基本的质量保证行为，它是每个重要软件测试工作的一部分。软件压力测试的基本思路很简单： 不是在常规条件下运行手动或自动测试，而是在计算机数量较少或系统资源匮乏的条件下运行测试。 通常要进行软件压力测试的资源包括内部内存、CPU 可用性、磁盘空间和网络带宽。 压力测试涵盖，性能测试，负载测试，并发测试等等，这些测试点常常交织耦合在一起。 压力测试存在那些问题 我归纳一下又几点： 操作系统默认安装，在未做任何优化的情况下实施压力测试 未考虑磁盘
Dubbo和Spring Cloud相关 Dubbo 你说你了解dubbo，能讲一下dubbo的基本原理吗？ dubbo支持的通信协议和序列化协议？dubbo负载均衡和集群容错策略有哪些？dubbo的
导语：近日，Tars 开源项目在上海发布并开源了 Go 语言版本，其性能与 C++ 版本相当，比 gRPC 的性能高 5 倍。 ——编者 Tars 是腾讯开源的一款微服务框架，它于去年 4 月份开源，并于今年 6 月捐赠给了 Linux 基金会。Tars 为用户提供了涉及到开发和运维的一整套解决方案，帮助一个产品或者服务快速开发、发布、部署、上线和维护。它集可扩展协议编解码、高性能 RPC 通信框架、名字路由与发现、发布监控、日志统计、配置管理等于一体，通过它可以快速用微服务的方式构建稳定可靠的分布式
2，将ClientAliveInterval 设置为300到900，即5-15分钟，将ClientAliveCountMax设置为0-3之间。
1、所谓接口测试就是通过测试不同情况下的入参与之相应的出参信息来判断接口是否符合或满足相应的功能性、安全性要求。
高可用描述的是一个系统在大部分时间都是可用的，可以为我们提供服务的。高可用代表系统即使在发生硬件故障或者系统升级的时候，服务仍然是可用的。
银行业从最初的手工记账到会计电算化，到金融电子化，再到现在的金融科技，可以看到金融与科技的结合越来越紧密，人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式，为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力。同时互联网金融的兴起是一把双刃剑，带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低，更多的普通大众参与到金融活动中，这让金融信息系统承受了越来越大的压力。于是我们可以看到大型商业银行、保险公司、证券公司、交易所等核心交易系统都在纷纷进行分布式改造，其中数据库作为有状态的应用，成为了信息系统中唯一的单点，承担了所有来自上层应用的压力。随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。
很多人认为，TCP协议自身先天就有KeepAlive机制，为何基于它的通讯链接，仍然需要在应用层实现额外的心跳保活？本文将从移动端IM实践的角度告诉你，即使使用的是TCP协议，应用层的心跳保活仍旧必不可少。
在手机上显示图片，速度是一个非常重要的体验点，试想，如果您打开一个网站，发现里面的图片一直显示失败或者是x，稍微做得好一点的，可能是一个不消失的loading或者是菊花等等，但不管如何， 没能快速的拉取和展示图片对用户体验是一个极大的挑战。那么，手机上的图片体验如何做呢？这里笔者有些小总结：
所有游戏公司工作人员都会遇到的场景：玩家不断抱怨服务器卡，轻者吐槽、重者咒骂。运营人员大多有苦难言。亲！真的不是服务器的问题，是玩家的网络环境太差啦！
我们在上一篇文章中讲解了 Go HTTP 标准库的实现原理，这一次我找到了一个号称比net/http快十倍的Go框架 fasthttp，这次我们再来看看它有哪些优秀的设计值得我们去挖掘。
我在上一篇文章中,我谈到了微服务中涉及到的设计模式。现在,我想深更深入介绍微服务架构中最重要的设计模式:微服务之间的数据通讯。当我们用于开发独立应用程序时通讯是一个艰巨的任务。我们必须仔细设计数据库表之间的关系和对象模型映射。在微服务的世界,应用系统被拆分成单独的服务,需要创建一个网格网络来进行相互通信。让我们来谈谈迄今为止为解决这个问题而发展起来的所有通讯方式和模式。
这里我以我做的一个最有意思的营销活动，给大家介绍一下，不涉及技术,后面出案例会以此为案例而已，看技术可以跳过，我这个活动叫做《周期循环购》，这个活动可以设置好参与的商品，然后支持设置活动总的有效时间之外呢，我们还支持让你选择周一到周日哪几天是开团天，每个开团日再进行设置哪几个时间段为开团时段，然后还支持设置商品在每个时段的库存是多少，那么其实在这里看，团购对于我来说就是一个产品的概念（SPU），而我的营销活动限制的才是真正的库存（SKU）,另外这个又涉及到周期性库存的概念,每天每个事件段都有一个自己的独立库存,这比单一的商品库存要复杂许多许多。
这篇文章探讨应用开发中的调用链管理，涉及到的主要知识有日志，接口及服务的定义，监控和微服务注册。
深入理解rpc框架(一):实现“乞丐版”rpc中我们不借助任何第三方框架实现了简单的rpc框架，但是其功能之简陋，存在问题和漏洞之多，导致其根本上不了台面，别说商用，就算拿出来和大家讨论都觉得砢碜上不了台面。那么针对上一篇中存在的问题，此篇我们将在其基础上做改进和优化。
互联网上的攻击和恶意软件与扫描几乎无处不在。你的每一个互联网上能探测访问到的服务器几乎无时无刻都在遭受各种扫描与攻击尝试。
7、解释Nginx如何处理HTTP请求。写一个nginx的rewrite规则,把所有fanqiele.com的请求转到www. fanqiele. com
云服务器的出现可以帮助人们进行彼此沟通，同时也可以为人们的事业发展保驾护航，只是作为新手，虽然已经购买了云服务器，但是关于购买云服务器后如何做这个问题却仍旧一头雾水，不知道应当如何使用它。
当下游的服务因为过载或故障，无法提供服务，我们需要及时的让上游服务知悉，且暂时 熔断 调用方和提供方的调用链，这是为了避免服务雪崩现象的发生
大家都知道现在很多站点下载资料都是要收费的，无论是积分还是金币，想免费只能说很少很少了，那么这些网站是如何做到资源防盗链的呢？
在构建基于 TCP 协议的 C/S 系统的时候，经常会因为一些简单的错误而导致严重的影响系统的可扩展性。 其中一些错误是因为对TIME_WAIT状态不理解导致的。 在本文中，我将会讲解为什么要存在TIME_WAIT 状态，它的存在所造成的一些问题以及如何解决这些问题。
摘要：作为noSql中的kv数据库的王者，redis以其高性能，低时延，丰富的数据结构备受开发者青睐，但是由于redis在水平伸缩性上受限，如何做到能够水平扩容，同时对业务无侵入性是很多使用redis的开发人员都会面临的问题，而redis分布式解决方案的一个开源产品【codis】较好的弥补了这一弱势，本文主要讲解codis是如何做到对业务无感知，平滑迁移，迁移性能高，迁移异常处理，高可用以及常见的redis的避坑指南，虽然codis目前随着公司的nosql产品越来越成熟，生命周期也即将结束，不过鉴于还
Cname与A记录（Address）区别 A记录是解析域名到IP，Cname是解析域名到另外一个域名。 一台服务器可以布置多个网站，也可以有多个域名，如 如域名A----->A记录----->真正的服务器 域名B（也叫A别名） 域名C（也叫A别名） 如果B，C此时也是通过A记录的形式到真正的服务器，那么哪一天真正的服务器修改了，A,B，C都得修改。 而如果把B，C都解析到A，那么如果修改的话，只需要修改A即可。 如何做呢？把B，C通过Cname解析到A即可。
记得在三年前公司因为业务发展需要，就曾经将单体应用迁移到分布式框架上来。当时就遇到了这样一个问题：系统仅有一个控制单元，它会调用多个运算单元，如果某个运算单元（作为服务提供者）不可用，将导致控制单元（作为服务调用者）被阻塞，最终导致控制单元崩溃，进而导致整个系统都面临着瘫痪的风险。 那个时候还不知道这其实就是服务的雪崩效应，雪崩效应好比就是蝴蝶效应，说的都是一个小因素的变化，却往往有着无比强大的力量，以至于最后改变整体结构、产生意想不到的结果。雪崩效应也是我们目前研发的产品直面的一道坎，下面我们来看有哪些场
LRU（Least Recently Used：最近最少使用）：简单的说，就是保证基本的 Cache容量，如果超过容量则必须丢掉最不常用的缓存数据，再添加最新的缓存。每次读取缓存都会改变缓存的使用时间，将缓存的存在时间重新刷新。其实，就是清理缓冲的一种策略。 我们可以通过双向链表的数据结构实现 LRU Cache，链表头（head）保存最新获取和存储的数据值，链表尾（tail）既为最不常使用的值，当需要清理时，清理链表的 tail 即可，并将前一个元素设置为tail。结构图如下：
之前已经有Paxos算法，用于解决分布式系统最终一致性问题，而且已经有了zookeeper这个成熟的开源实现。那么这个Raft算法有啥用呢？按照Raft官网的说法，这个算法的错误容忍和性能和Paxos算法类似，但是拥有更加简单易懂的设计。
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在多客户端同时访问服务器的工作模式下，首先要保证服务端的运行正常。因此，Server在和Client建立通讯后，确保连接的及时断开就非常重要。否则，多个客户端长时间占用着连接不关闭，是非常可怕的服务器资源浪费。会使得服务器可服务的客户端数量大幅度减少。 因此，针对短连接和长连接，根据业务的需要，配套不同的处理机制。 短连接 一般建立完连接，就立刻传输数据。传输完数据，连接就关闭。服务端根据需要，设定连接的时长。超过时间长度，就算客户端超时。立刻关闭连接。 长连接 建立连接后，传输数据，然后要保持连接，然后再
讲讲类的实例化顺序，比如父类静态数据，构造函数，字段，子类静态数据，构造函数，字段，当new的时候，他们的执行顺序。
JAVA基础 JAVA中的几种基本数据类型是什么，各自占用多少字节。 String类能被继承吗，为什么。 String，Stringbuffer，StringBuilder的区别。 ArrayList和LinkedList有什么区别。 讲讲类的实例化顺序，比如父类静态数据，构造函数，字段，子类静态数据，构造函数，字段，当new的时候，他们的执行顺序。 用过哪些Map类，都有什么区别，HashMap是线程安全的吗,并发下使用的Map是什么，他们内部原理分别是什么，比如存储方式，hashcode，扩容，默认容量
首先我们要知道什么是互联网项目，聊互联网项目，就不得不需要了解一下它的另外一个兄弟，传统项目。
网站服务器是在网络应用过程中的非常重要的一个硬件设施。网站服务器它有非常多的应用场景，在提高访问速度的同时，也能够将各个站点的信息数据进行保存，这样在下次使用的时候也能够体现出网站服务器的优势。通过网站服务器，也能够使我们在访问许多网站的时候受到了限制大大减小，而也能够更多的为公司和企业提供网站服务。才有网站服务器同样能够保证安全性，避免被别人追查IP地址。那么，网站服务器的优点有那么多，如何做网站服务器呢？
以下为大家整理了阿里巴巴史上最全的 Java 面试题，涉及大量 Java 面试知识点和相关试题。
以上是总结出的最全Java面试题目，以下是最新总结出的BAT面试java必考题目和答案。
1前言 本文将阐述过载相关的内容，这些内容是总结和分析了常用的一些过载处理的方式，并结合为我们系统开发过载保护中所遇到和用到的一些方法，期望能够给予大家在处理过载问题的一些参考。限于个人能力的问题，考虑不够全面，其中可能会出现错误，希望能够批评指正，不吝赐教，加以探讨。 2何为过载 “过载”一词，在海量服务的后台开发中，基本都会遇到。何为过载，即当前负载已经超过了系统的最大处理能力。例如，系统每秒能够处理的请求是100个，但实际每秒的请求量却是1000个，就可以判定系统出现了过载。 过载的定义看似简单，但却
超时再细分，又分为DB超时，缓存超时，RPC超时。下面是一个统计分析图，尤其是RPC超时所占比重最大，这是因为分布式系统架构的思想已植根于每位程序架构者的思维，而RPC是分布式乃至微服务环境中不可或缺的一个因素。
基本上每一个转行或者刚毕业的测试都是从功能测试做起的，也就是点点点工程师。功能测试主要包括web测试，app测试，接口测试。
消息队列(message queue)模型是基于队列提供消息传输服务的，多用于进程间的通信以及线程间的通信。该模式定义了消息队列queue，发送者sender，接收者receiver，提供了一种点对点的消息传递方式，即发送者发送每条消息到队列制定位置，接收者从指定位置获取消息，一旦消息被消费，会从队列移除，发送者和消费者都是点对点一一对应，不会被其他消费者处理。
互联网发展至今，IM（即时通讯聊天应用）一直是互联网上最为成功也是最为平常的应用类型。尤其现今的移动互联网时代，因即时通讯技术的发展和普及，IM这种即时通讯应用已乎达成了各即时通讯应用运营者梦寐已求的所谓“全时在线”，而这种“全时在线”及其应用体验的背后，回归到技术本质就是各种行为消息（或者说信息）的实时性、必达性。
缓存在分布式系统中应用广泛，如何在架构设计中使用缓存来优化业务一直都是一个重要的话题。本文主要对引入缓存需要解决的问题以及一些优秀的实践，让读者对缓存有一个比较宏观的了解。
② 页面加载时间过慢，需要查找的元素程序已经完成，单页面还未加载，此时可以加载页面等待时间
提供用户登录以及维护用户的登录状态，是一个拥有用户系统的软件应用普遍需要做的事情。像微信这样的一个社交平台，如果做一个小程序应用，我们可能很少会去做一个完全脱离和舍弃连接用户信息的纯工具软件。
作为分布式系统解决方案的 ZooKeeper，被广泛应用于多个分布式场景。例如：数据发布/订阅，负载均衡，命名服务，集群管理等等。
求教各位老铁们，用户中心项目某一功能在压测下到达4000的TPS，这算是什么水准？薪资可以拿到20K+吗？
随着互联网技术越来越发达，大家对于网速的要求同样非常的严格。如果网速过慢将会影响大家的网络浏览体验，但是随着各种网络加速器的出现，让大家浏览网站的速度又有了飞速的提升。很多人在玩游戏的时候正是因为有了游戏网络加速器，才不会出现各种卡顿。cdn加速是现如今非常火爆的加速方法，但是大家对如何做cdn加速并不是非常的了解。
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