在Java中，“分布式”通常指的是分布式系统或分布式计算的概念。...同样的，分布式系统就是由多台计算机（节点）组成，这些计算机通过网络连接在一起，共同完成一个复杂任务。 什么是分布式？...分布式系统是由多个相互连接的计算机组成的集合，这些计算机各自独立运行，但又通过网络互相通信和协作，对外部看起来像是一个单一的系统。...分布式系统可以将用户数据存储在不同的数据库服务器上，同时使用分布式计算框架（如Apache Hadoop）来处理和分析数据。...通过这些案例，你可以看到分布式系统在现代互联网和企业级应用中扮演着至关重要的角色，它不仅提高了处理能力和系统的可靠性，还促进了资源的有效利用。
前段时间在发送短信的代码块上通过网上找的工具类基于Redis实现了分布式锁的功能 对应的链接https://www.cnblogs.com/c-h-y/p/9391602.html 周末想细细看一下。...之后郁闷的是为什么java自带的为什么在分布式的环境下就会失效。...(都是自己的low逼见解) 想想：单机情况下，使用Syncronized或者lock实现锁机制，没啥问题，单进程多线程实现同步没毛病 在单进程的系统中，当存在多个线程可以同时改变某个变量（可变共享变量）...戴氏分布式情况下呢，就变为了多进程多线程，而你的jvm能控制的住吗?(也不知道为啥要说jvm) 这个时候java自带的锁就会实现不了并发功能了。 不过可以使用其他工具，比如Redis，天生单线程。...(为啥天生，人就是这么设计的呗) 是想即使是多进程，都需要通过Redis，然而Redis天生线程安全，还有毛病么。
事务的特性 什么是分布式事务？...关于上述的三种业务需求场景，你是怎么理解和处理的？ 在处理上述问题之前，咱们先来理解以下几个概念。 什么是事务？ 事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。...分布式事务是指一次大的操作由不同的小操作组成的，而这些小的操作分布在不同的服务器上，分布式事务需要保证这些小操作要么完全地执行，要么完成地不执行。...CAP 理论认为一个分布式系统最多只能同时满足其中的两项。由于分区容错性是必然存在的，所以大部分分布式软件系统都在 CP 和 AP 中做取舍。...当分布式系统遇到不可预估的故障时，允许一定程度上的不可用，比如：对请求进行限流排队，对非核心服务进行降级。
关于分布式事务的理解 分布式事务之前先简单介绍下介于本地事务和分布式事务之间的两个事务：全局事务（Global Transactions）和共享事务（Share Transactions）的原理与实现。...第一步，最终用户向 Fenix's Bookstore 发送交易请求：购买一本价值 100 元的《深入理解 Java 虚拟机》。...第三步，账户服务进行扣款业务，如果扣款成功，就在自己的数据库建立一张消息表，里面存入一条消息：“事务 ID：UUID；扣款：100 元（状态：已完成）；仓库出库《深入理解 Java 虚拟机》：1 本（状态...比如仓库发现《深入理解 Java 虚拟机》没有库存了，此时，仍然是持续自动重发消息，直至操作成功（比如补充了库存），或者被人工介入为止。...小结 这节课，我第一次引入了 CAP 定理，希望你能通过事务处理的上下文场景去理解它。
这种横跨多个服务的事务，就是分布式事务。 实际上无论使用什么样的分布式事务，它都会增加程序的复杂度，增加程序的性能消耗，增加程序的不稳定性。...它依赖于TM和各服务的本地事务。 现在市面上有很多种数据库，mysql，oracle，sqlserver等，也有许多两段提交的事务框架和服务，怎么让不同的数据库都能理解各种分布式事务框架发出的指令呢？...这个分布式事务的处理方式正是由于有这两大隐患，所以各大互联网公司基本不采用它，而宁愿麻烦一点通过业务代码的方式实现分布式事务。 下面是两段提交分布式事务的流程图 ?...tcc分布式事务 tcc是一种通过重复补偿来实现分布式事务的做法，在介绍tcc前，先说一个之前实现的简单的，基于重复补偿思路的分布式事务的做法。...tcc分布式事务应该是最流行的分布式事务的处理方式了，目前TCC分布式事务的框架有很多，比如tcc-transaction。
关于分布式缓存的理解 分布式缓存首先通过上节课的学习，现在我们已经知道了，服务端缓存可以分为“进程内缓存”和“分布式缓存”两大类。...所以，对于分布式缓存来说，处理与网络有关的操作是影响吞吐量的主要因素，这也是比淘汰策略、扩展功能更重要的关注点。...复制式缓存 对于复制式缓存，你可以看作是“能够支持分布式的进程内缓存”，它的工作原理与 Session 复制类似：缓存中的所有数据，在分布式集群的每个节点里面都存有一份副本，当读取数据时，无需网络访问，...所以，我们必须“透明”地解决这些问题，多级缓存才具有实用的价值。 一种常见的设计原则，就是变更以分布式缓存中的数据为准，访问以进程内缓存的数据优先。...这很容易理解，如果去更新缓存，更新过程中数据源又被其他请求再次修改的话，缓存又要面临处理多次赋值的复杂时序问题。
会话的概念 会话 Session 代表的是客户端与服务器的一次交互过程，这个过程可以是连续也可以是时断时续的。...jsp 博客，JSP三：学习Session 无状态会话 HTTP请求是无状态的，如何理解？...场景：在传统项目或者jsp项目中是使用的最多的 session，session的存在就是为了弥补http的无状态。...集群分布式系统会话 集群或分布式系统本质都是多个系统，假设有两个服务器节点，分别是AB系统，他们可以是集群，也可以是分布式系统，一开始用户和A系统交互，那么这个时候的用户状态，我们可以保存到redis中...当然 cookie 是会随着用户的访问携带过来的。那么这个其实就是分布式会话，通过redis来保存用户的状态。 ?
大家好，又见面了，我是全栈君 java提供了一个this关键字，this关键字总是指向调用该方法的对象。根据this出现位置的不同，this作为对象的默认引用有两种情形。...（推荐学习：java课程） a）、构造器中引用该构造器正在初始化的对象。（this总是引用该构造器正在初始化的对象。比如，局部变量和全局变量重名，this总是引用构造器的局部变量）。...b）、在方法中引用调用该方法的对象。 this关键字最大的作用就是让类中一个方法，访问该类的另一个方法或者实例变量。（java允许对象的一个成员直接调用另一个成员，可以省略this前缀。...大部分时候，一个方法访问该类中的定义的其他方法、成员变量时加不加this前缀的效果是完全一样的）。...由于static修饰的方法不能使用this引用，所以static修饰的方法不能访问不使用static修饰的普通成员，因此java语法规定：静态成员不能直接访问非静态成员。
一致性 可以从两个角度理解一致性：从客户端的角度，读写操作是否满足某种特性；从服务器的角度，多个数据副本之间是否一致。 可扩展性 指系统通过扩展集群服务器规模来提高性能的能力。...理想的分布式系统需要实现“线性可扩展”，即随着集群规模的增加，系统的整体性能也会线性增加。 2. 数据分布 分布式存储系统的数据分布在多个节点中，常用的数据分布方式有哈希分布和顺序分布。...在实际的分布式场景中，不同业务单元和组件对一致性的要求是不同的，因此 ACID 和 BASE 往往会结合在一起使用。 4. 分布式事务问题 4.1....本地消息表利用了本地事务来实现分布式事务，并且使用了消息队列来保证最终一致性。 本地消息表优缺点 优点：一种非常经典的实现，避免了分布式事务，实现了最终一致性。...缓存预热 缓存预热这个应该是一个比较常见的概念，相信很多小伙伴都应该可以很容易的理解，缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。
对于JAVA多线程的应用非常广泛，现在的系统没有多线程几乎什么也做不了，很多时候我们在何种场合如何应用多线程成为一种首先需要选择的问题，另外关于java多线程的知识也是非常的多，本文中先介绍和说明一些常用的...在现在的系统中无时无刻都离不开多线程的思想，包括集群、分布式都可以理解为多线程的一种原理，那么什么是多线程的原理呢？多线程和多进程的是什么呢？...锁，相互交叉派对，最终导致死锁；可能是程序中自己导致，编写共享缓存以及自定义的一部分脱离于容器的线程池管理这里就需要注意了；还有就是有可能是分布式的一些共享文件或者分布式数据库的锁导致。...interrupt()方法，此时线程内部的执行会自动的抛出一个异常，也就是理解执行线程的内容的时候尤其是带有网络操作的时候需要带上一个try catch，执行部分都在try中，当出现假死等现状的时候，外部探测到使用一个...5、多线程在多主机下的扩展-集群 其实我们在上面以及提及了一些分布式的知识，也可以叫做数据的分区知识（在网络环境利用PC实现类似于同一个主机上的分区模式，基本就可以称为数据是分布式存储的）。
系统架构随着技术手段越来越成熟近些年得到了很大的提升，从以前的单系统架构，到应用和数据层分离，集群，分布式集群等等，下面就来一一总结。...image.png ---- 二、应用服务和数据库服务分离 从项目上线面市到运营一段时间后，就会发现服务器的负载逐步攀升，当代码层面无法进行优化的时候，就需要考虑增加机器来缓解一台服务器的压力了。...image.png 从图中可以看到就是将数据库服务分离到了一台新的服务器去，这样两个服务直接不会互占资源，影响彼此。后面只需要关注应用服务的优化即可。...二、应用服务集群 单台应用服务承载的并发毕竟是有上限的，此时需要部署更多的应用服务缓解一台应用的并发压力。...image.png 但这个时候，就会出现如下问题 用户访问进来到底分配到哪个服务器去 用户的session如何共享。
java内存模型的理解 并发问题产生的源头 缓存导致的可见性问题 线程切换导致的原子性问题 编译优化带来的有序性问题 小结 Java内存模型: 解决可见性和有序性问题 Java内存模型与JVM内存模型的区别...编译优化导致的有序性问题 ---- Java内存模型: 解决可见性和有序性问题 Java内存模型与JVM内存模型的区别 Java内存模型定义了一套规范，能使JVM按需禁用cpu缓存和禁止编译优化。...因为java内存模型在1.5版本对volatile语义进行了增强 怎么增强的呢？...对象终结规则：一个对象的初始化完成(构造函数执行结束)先行发生于它的finalize()方法的开始。 上述很多规则都需要配合传递性规则进行理解。...可以理解为一种特殊指令，要求 cpu 把缓存数据写回到主内存中。这就像在内存中建立了一道屏障，令到后面的代码不能越过屏障，提前执行。 jmm 是一个规范，它用于指导编译器的行为。
startsWith函数是Java String类的一个方法，用于检查字符串是否以指定的字串开始。本文将分别从函数的用法、实现原理及优化使用三个方面，详细解读Java的startsWith函数。...(String prefix, int toffset)，其检查此字符串从指定的索引开始的子串是否以指定的前缀开始。...startsWith方法的实现主要依靠java String类的regionMatches方法，该方法用于测试两个字符串区域是否相等。...，另一个字符串，另一个字符串的起始偏移量，要比较的字符数。...当且仅当此字符串指定的区域与另一个字符串的指定区域匹配时，才返回true。
1、面试官：那谈谈你对分布式系统的理解 问题分析： 各种分布式框架层出不穷，Spring Cloud，阿里的 Dubbo，无论使用哪一个，原理都相同，考察下基本概念掌握的如何。...百度百科是这样解释的： 分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。...因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。 分布式系统并不是某一门具体的技术，也不是具体的框架。...用大白话理解就是将计算能力和数据存储能力分散在不同服务器上，通过网络连接组成的一个整体的服务，不同服务器可能是物理机，也可能是虚拟机，分布式的概念可以理解成一种解决方案。...如果你采用微服务，就意味着系统一定是分布式的，分布式系统具有的优缺点在微服务理都会体现，个人理解微服务是分布式系统的一种具体落地方案。
Java中事务的理解 今天在做固资系统时遇到一个问题，就是无论如何事务提交都不生效，于是决定实施实验，探究下背后的原理。本文主要分为三部分，第一部分讲解事务机制生效的原理。...也就是单纯的 java 语言层面的完成不了事务控制的。所以，要了解清楚事务执行的原理就要对于 mysql 的事务机制有了解。我们以 mysql 举例。...java中异常分类 通过不断比较发现，在 java springboot 系统中异常都是继承自 Throwable，Error 及 Exception 都是继承自该 Throwable，而 Exception...的结构或 Error 的子类。...，就更能理解我下面所说的问题。
提到ThreadLocal，有些Android或者Java程序员可能有所陌生，可能会提出种种问题，它是做什么的，是不是和线程有关，怎么使用呢？...等等问题，本文将总结一下我对ThreadLocal的理解和认识，希望让大家理解ThreadLocal更加透彻一些。...对象存放在哪里 在Java中，栈内存归属于单个线程，每个线程都会有一个栈内存，其存储的变量只能在其所属线程中可见，即栈内存可以理解成线程的私有内存。而堆内存中的对象对所有线程可见。...关于弱引用，了解更多，请访问译文：理解Java中的弱引用 使用场景 实现单个线程单例以及单个线程上下文信息存储，比如交易id等 实现线程安全，非线程安全的对象使用ThreadLocal之后就会变得线程安全...，因为每个线程都会有一个对应的实例 承载一些线程相关的数据，避免在方法中来回传递参数 注意：Android的ThreadLocal与Java实现略有不同，但是原理是一致的。
分布式系统由许多计算机组成，这些计算机协调以实现共同的目标。 20多年前，Peter Deutsch和James Gosling定义了分布式计算的8个谬误。...一般的建议是本地调用可以细粒度，但远程调用应该更粗粒度。这就是为什么分布式对象和“网络透明度”的想法死了。...您需要平衡这两种力量，并找到通过线路发送的正确数据量。 虽然您可能不会经常遇到带宽限制，但考虑传输的数据非常重要。更少的数据更容易理解。数据越少意味着耦合越少。因此，只传输您可能需要的数据。...4.网络是安全的 问题 网络并不安全。 这是一个比其他人更多的媒体报道的假设。您的系统仅与最薄弱的链接一样安全。坏消息是分布式系统中有很多链接。...意识到这些限制将有助于我们设计更好的分布式系统。
参考链接： Java PrintStream类 PrintStream 其实是FilterOutputStream的一种 public class PrintStream extends FilterOutputStream...无替代版本 PrintStream public PrintStream(OutputStream out, boolean autoFlush)创建新的打印流。 ...\n') 时都会刷新输出缓冲区 除了FilterOutputStream的write，flush等方法，就是一大推的print方法 特殊的PrintStream： System。...通常，此流对应于显示器输出或者由主机环境或用户指定的另一个输出目标。 err public static final PrintStream err“标准”错误输出流。...通常，此流对应于显示器输出或者由主机环境或用户指定的另一个输出目标
Java中的基本数据类型只有8个：byte、short、int、long、float、double、char、boolean；除了基本数据类型和枚举类型外都是引用类型。...我们都知道python的所有操作是引用传递，而java的所有操作都是值传递。 引用传递指的是传的是地址，就是将实参的地址传递给形参，形参改变了，实参当然被改变了，因为他们指向相同的地址。...java String 源码 public final class String implements java.io.Serializable, Comparable, CharSequence...在Java中，被final修饰的类是不允许被继承的，并且该类中的成员方法都默认为final方法。...所以上面应该产生了两个对象：保存在栈中的c和保存堆中chenssy。但是在Java中根本就不存在两个完全一模一样的字符串对象。故堆中的chenssy应该是引用字符串常量池中chenssy。
分布式环境特点 分布性 地域，区域，机房，服务器不同导致分布性 并发性 程序运行中，并发性操作很常见，比如同一个分布式系统中的多个节点，同时访问一个共享资源（数据库，分布式存储） 无序性 进程之间的消息通信...分布式环境面临问题 各个服务节点通信 网络本身的不可靠，因此涉及到一些的网络通信问题(每一个分布式项目都必须面临问题)。...网络分区（脑裂） 当网络发生异常情况的时候，导致分布式系统中部分节点之间网络延时不断变大，最终导致组成分布式系统所有节点中，只有部分节点能够正常通信。分布式系统出现小集群问题 ? ?...Partition Tolerance（分区容错）【最典型的的脑裂问题】 分布式系统在遇到任何网分区故障的时候，仍然需要保证对外提供满足一致性和可用性的服务。...(潜在问题: 领导管理能力问题) zookeeper/etcd 去中心化: 最重要的问题是脑裂问题。leader不是固定的，如果leader出现问题，会动态选出新的leader也可以理解成去中心化
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