在Java开发领域中,掌握一些常见的面试题和知识点对于求职者来说至关重要。本文将带你逐一了解Java面试中的八大篇章,涵盖Redis、MySQL数据库、框架、微服务、消息中间件、常见集合、并发编程、JVM虚拟机以及企业场景等。通过学习这些知识点,你将增强自己在面试中的竞争力,更好地应对面试官的提问。
服务发现和注册、弹性伸缩与负载均衡、容错处理(断路器与限流)、监控与报警、数据存储与共享、日志分析……
当我们谈论微服务架构时,我们在谈论什么? 服务发现和注册、弹性伸缩与负载均衡、容错处理(断路器与限流)、监控与报警、数据存储与共享、日志分析…… 除了以上自然联想到的技术点,还有如Spring Cloud、Dubbo这样在过去几年受到广泛关注和应用的微服务架构框架,以及最近数个月内在国内外技术圈异军突起的Service Mesh。 什么是ServiceMesh Service Mesh是一种非入侵、透明化的微服务治理框架。作为服务与服务直接通信的透明化管理框架,Service Mesh不限制服务开发语言、
在分布式系统中,服务框架扮演着至关重要的角色,它们帮助开发者简化服务间的通信和治理。Dubbo是一个广受欢迎的Java RPC框架,被广泛应用于微服务架构和分布式系统中。本文将详细解析Dubbo的核心概念、工作原理、关键特性以及示例代码,帮助读者深入理解Dubbo并掌握其使用方法。
将实时输入的数据流以时间片(秒级)为单位进行拆分,然后经过Spark引擎之后,以类似批处理的方式处理每个时间片的数据。
由于uni-app首页是动态化的,通过接口请求返回数据布局,如果停留几秒在点击无线局域网与蜂窝网络后,但是由于没有授权,所以接口无数据返回。所以出现了白屏。期初以为是uni的锅,后来调研后发现是iOS之后所有App都有这样的问题。
说到 Netflix Hystrix 框架,一定离不开 com.netflix.hystrix.HystrixCommand,这个类是 Netflix 开源的 Hystrix 框架中的一个关键类,用于实现服务的容错和熔断功能。它主要用于将远程服务调用封装成一个独立的命令对象,以便于进行容错处理和监控。
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
一套稳健的代码体系,必须能够包容所有可能出现的错误情况并做出针对性处理,要想达到这个目标,务必要对异常捕获与容错处理有深入的了解和认识。 秉着初学者入门探索的心态,接下来的两篇我会陆续跟大家分享R语言与Python中所涉及到的主要异常捕获与容错处理机制。今天先分享异常及其捕获手段,下一篇会综合实战应用讲解如何在循环中绕过异常或者跳出循环。 R语言中的异常函数主要涉及两个: tryCatch: try: tryCatch函数拥有类似Python中的try/expect那样相对完整的容错处理机制。一个完整的t
在前端开发中,我们经常会遇到各种各样的报错信息。其中,TypeError: a.slice is not a function 是一个常见的报错。该错误通常表示在一个不支持 slice 方法的数据类型上尝试调用了 slice 方法,导致了错误的发生。本文将带您深入了解这个问题的原因,并提供多种解决方案。
1996年7月5日,在英国爱丁堡市罗斯林研究所出生了一只克隆羊多莉,克隆英文名"clone",clone起源于希腊文"klone",也称为无性繁殖,克隆是生物体通过体细胞进行无性繁殖,最终形成基因完全相同的后代,多莉与多塞特母绵羊具有完全相同的外貌,而我们程序中的克隆跟这类似,就是把一个对象中的属性复制一份放到另一个对象中。
Spring MVC注解Controller源码流程解析–定位HandlerMethod
虚拟机技术已经成为了现代计算机应用领域中不可或缺的一部分。作为一款全球知名的虚拟机软件,VMware既具有强大的虚拟化和管理功能,又可以帮助我们快速构建和部署各种应用程序。本文将结合实际案例,通过举例讲解的方式来介绍VMware软件的独特特性。
Spring Cloud是一套基于Spring Boot的微服务框架,它旨在提供一种快速构建分布式系统的方法。它可以帮助开发人员构建具有高可用性、可扩展性和容错性的微服务,并通过Spring Boot的开发工具和库提供强大的支持。
设置路径: http://localhost:9011/feginDemo/threshold/send/01/FA
在前面的文章里,我们分析了分布式系统在业务上的一致性技术,即分布式事务,它的结果导向是面向用户的。然而在我们的系统内部,有时也需要面对来自软件架构等更高层次上的一致性要求,比如 Redis 的哨兵模式,Zookeeper 的选举过程等。它们所考虑的一致性更多的是服务节点之间一个共识的达成,当共识达成之后,就可以以此为指导原则,展开更多的协同操作。
Spark里的RDD是什么?在Spark如火如荼的今天,很多面试官都会问这个问题。想必答案大家都脱口而出--就是弹性分布式数据集嘛,但是它怎么就弹性了?它怎么分布式的?就需要去它的实现代码中一探究竟了。
Ribbon是Netflix开发的一个基于客户端的负载均衡器,它可以让客户端在请求微服务时自动进行负载均衡,从而实现更加可靠和高效的服务调用。Hystrix是Netflix开发的一个容错框架,它可以帮助我们实现服务的熔断、降级、限流等功能,从而保证系统的可用性和稳定性。在实际项目中,我们通常会同时使用Ribbon和Hystrix来实现更加可靠和高效的服务调用。
前些天,我曾发过一个文章《公式惊现一堆问号,原来都是你们会的!| PQ解惑》,其中提到,用一个问号作为运算符,如:c{0}? ,是Power Query用于简化列表取值的容错方法。 今天,有朋友在从一
Zuul是spring cloud中的微服务网关。网关:是一个网络整体系统中的前置门户入口。请求首先通过网关,进行路径的路由,定位到具体的服务节点上。
作者赵化冰,腾讯云高级工程师,Istio contributor,ServiceMesher管理委员,热衷于开源、网络和云计算。目前主要从事服务网格的开源和研发工作。 目录 故障现象 故障分析 解决方案 在应用启动命令中判断 Envoy 初始化状态 通过 pod 容器启动顺序进行控制 Kubernetes 支持定义 pod 中容器之间的依赖关系 解耦应用服务之间的启动依赖关系 小结 参考文档 本系列文章将介绍用户从 Spring Cloud,Dubbo 等传统微服务框架迁移到 Istio 服务网格时的一些
在分布式存储技术体系当中,分布式文件存储是其中的分类之一,也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气,Hadoop原生的HDFS分布式文件系统,也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统,并非只有HDFS。今天的大数据开发分享,我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。
在分布存储式存储技术体系当中,分布式文件存储是其中的分类之一,也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气,Hadoop原生的HDFS分布式文件系统,也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统,并非只有HDFS。今天的大数据开发分享,我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。
本系列文章将介绍用户从 Spring Cloud,Dubbo 等传统微服务框架迁移到 Istio 服务网格时的一些经验,以及在使用 Istio 过程中可能遇到的一些常见问题的解决方法。
一起养成写作习惯!这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第10天。 上一篇文章是 Angular 项目实现权限控制。最近自己在网上看到别人使用 vue 进行自定义 video 的操纵。加上不久前实现了 angular 自定义 video 的相关需求, 遂来记录一下,作为交流思考🤔 实现的功能如下: 播放 / 停止 快退 / 快进 / 倍速 声音开 / 声音关 进入全屏 / 退出全屏 进入画中画 / 退出画中画 【安卓平板不支持,不建议使用】 经过时长 / 总时长 播放进度条功能:支持点击,拖拽进度
随着软件开发的不断演进,微服务架构已成为许多组织的首选。这种架构风格通过将应用程序拆分成小的、独立的微服务,有助于提高开发速度和可伸缩性。然而,微服务并不是银弹,它引入了新的挑战,特别是在微服务治理方面。本文将探讨微服务治理的重要性,以及如何构建可伸缩和高可用的微服务系统。
综上所述,为了保证XA事务的一致性和可靠性,需要使用XA协议进行分布式事务的管理,使用分布式事务日志记录事务操作,设计幂等性操作,借助数据库的分布式事务支持,以及使用分布式锁和分布式一致性算法来确保分布式系统的数据一致和可靠性。
在当今软件开发领域,微服务架构正成为构建灵活、可伸缩、独立部署的应用的首选,微服务架构作为一种灵活而强大的设计模式,通过将系统拆分为独立的、自治的服务,使得应用更容易维护、扩展和升级。本文将探讨微服务项目架构的关键特征和设计原则,帮助读者更好地理解和应用这一先进的软件设计范式。
最近一个朋友疯狂的和我吐槽公司的后端,说很常规、很普通的一个事儿,也就是验证一下子的事儿,非要搞的那么复杂,治标不治本,技术玩来玩去不但没进步还倒退了。
随着数字化时代的到来,大数据、云计算和分布式系统等技术不断发展,Java作为一种成熟且强大的编程语言,在构建亿级项目时发挥着至关重要的作用。本文将探讨如何设计和实施Java亿级项目架构,并分析其在实际应用中的落地策略。
前言 HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个分布式文件系统。它具有高容错性并提供了高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用,它提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。 优点是: 高吞吐量访问:HDFS的每个Block分布在不同的Rack上,在用户访问时,HDFS会计算使用最近和访问量最小的服务器给用户提供。 由于Block在不同的Rack上都有备份,所以不再是单数据访问,所以速度和效率是非常快的。另外HD
当我们从一个比较宽泛的范围去审视一个问题,通过考虑各种证据,收集各种信息,思考不同的方案时,我们就是在运用发散性思维。
HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个分布式文件系统。它具有高容错性并提供了高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用,它提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。
在Java的世界里,Dubbo是一个非常流行的高性能、轻量级的RPC框架。它不仅提供了丰富的服务治理功能,还支持多种协议和多种序列化方式。对于想要深入理解分布式系统和RPC框架的开发者来说,阅读Dubbo的源码无疑是一次宝贵的学习机会。今天,我将带领大家一起探索Dubbo源码的奥秘,让你在架构师的道路上更进一步。
什么是微服务 微服务具备的特性 微服务优点 微服务带来的挑战 微服务设计原则 雪崩效验: 微服务容错处理方案 : Spirng Clound Spring Cloud Config Spring Cloud Eurka Spring Clound Netflix Spring cloud Hystrix熔断器 Spring Cloud Zuul 服务网关 Spring Cloud Bus Spring Cloud for Cloud Foundry Spring Cloud Sleuth Spring C
多线程开发在订单管理系统中提高了系统的并发处理能力,使得系统更具有弹性和响应性。通过合理设计和使用多线程,可以提高代码的复用性,减少重复工作,使得系统更易于扩展和维护。
分布式TDSQL for MySQL数据库是一种支持存算分离、自动水平拆分、Shared Nothing 架构的分布式数据库。整体架构分为数据节点和计算节点。数据节点由腾讯自研的 TXSQL 负责底层数据管理相关功能,计算节点在协议层和功能方面兼容 MySQL 8.0。本文主要介绍的是,计算节点如何将一个 DDL 正确地执行到这些数据节点,从而保证集群整体对外的一致性。
对a解构时赋予的默认值(空数组),仅当b.a的值为undefined时才会生效,如果b.a的值为null,默认值就无法生效,使得第二行调用map方法的代码直接报错,所以第一行代码兜底并没有做好。
在分布式微服务场景下,由于各个业务服务的纵向拆分,加上通常会使用集群技术来保障业务服务的可靠性,由此导致了应用服务节点的爆炸式增长,服务节点的增多会导致出故障的概率也随之增加。如之前文章所阐述的,某个应用节点的不可用可能导致最终整个平台正常运行受影响,因此我们需要一些手段去应对这种异常情况。Hystrix正是一种专门针对微服务容错处理的基础组件,本文主要针对容错组件Hystrix进行设计分析,希望对大家有所裨益。
什么是MapReduce?马 克-to-win @ 马克java社区:1)MapReduce是面向大数据并行程序设计的模型和方法,这一点很像我们前面讲的MVC,MVC解决动态网站问题而 MapReduce解决大数据问题,和 2)MapReduce也是一个并行计算软件框架。比如前面我们接触的Spring就是一个开发应用框架。它能在集群节点上自动分配和执行任务(包括我们 的业务代码和围绕着我们的核心业务逻辑的其他一些相关的操作,比如排序等),透明化很多系统底层复杂细节,比如分布存储、数据通信、容错处理等,使我们软 件开发人员的集中在自己的业务逻辑。
前面dubbo整体架构分析里面我们讲解了服务消费者消费一个服务的详细过程是,首先 调用 Protocol 的 refer 方法生成 Invoker 实例,接下来把Invoker 转换为客户端需要的接口(如:UserServiceBo),本文来讲解第一个环节的实现
使用阿里云产品的公司也难以幸免,有所波及。最近听说了一些公司内部的故障复盘,感触颇多。
这篇文章是我阅读 MapReduce 论文:《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》的笔记,这篇笔记概述了 MapReduce 是什么,它的工作流程,一些细节问题,以及我的个人理解与思考。 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》: https://research.google.com/archive/mapreduce-osdi04.pdf MapReduc
https://anjia0532.github.io/2019/07/17/mysql-to-clickhouse/
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笔者在网络上看过不少接口测试教程,一上来就开始讲怎么操作工具,而不告诉读者为什么要这么操作。读者可能照猫画虎成功了,也可能操作失败了但不知为何出错。
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相信很多学Java的同学都有想转大数据或者学大数据的想法,但是一看到网上那些大数据的技术栈,就一脸懵逼,什么Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive、Kafka、Zookeeper、HBase、Sqoop、Flume、Spark、Storm、Flink等等技术。
自从JDK1.5之后,提供了ScheduledExecutorService代替TimerTask来执行定时任务,提供了不错的可靠性。
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