crossoverJie's Blog

前言

已经记不清有多少读者问过：

博主，你是怎么学习的？像我这样的情况有啥好的建议嘛？

也不知道啥时候我居然成人生导师了。当然我不排斥这些问题，和大家交流都是学习的过程。

因此也许诺会准备一篇关于学习方面的文章；所以本文其实准备了很久，篇幅较长，大家耐心看完希望能有收获。

以下内容仅代表我从业以来所积累的相关经验，我会从硬技能、软实力这些方面尽量阐述我所认为的 “不那么差的程序员” 应当做到哪些技能。

前言

记得前段时间我们生产上的一个网关出现了故障。

这个网关逻辑非常简单，就是接收客户端的请求然后解析报文最后发送短信。

但这个请求并不是常见的 HTTP ，而是利用 Netty 自定义的协议。

有个前提是：网关是需要读取一段完整的报文才能进行后面的逻辑。

问题是有天突然发现网关解析报文出错，查看了客户端的发送日志也没发现问题，最后通过日志发现收到了许多不完整的报文，有些还多了。

于是想会不会是 TCP 拆、粘包带来的问题，最后利用 Netty 自带的拆包工具解决了该问题。

这便有了此文。

前言

平时接触过多线程开发的童鞋应该都或多或少了解过线程池，之前发布的《阿里巴巴 Java 手册》里也有一条：

可见线程池的重要性。

简单来说使用线程池有以下几个目的：

• 线程是稀缺资源，不能频繁的创建。
• 解耦作用；线程的创建于执行完全分开，方便维护。
• 应当将其放入一个池子中，可以给其他任务进行复用。

线程池原理

谈到线程池就会想到池化技术，其中最核心的思想就是把宝贵的资源放到一个池子中；每次使用都从里面获取，用完之后又放回池子供其他人使用，有点吃大锅饭的意思。

那在 Java 中又是如何实现的呢？

在 JDK 1.5 之后推出了相关的 api，常见的创建线程池方式有以下几种：

• Executors.newCachedThreadPool()：无限线程池。
• Executors.newFixedThreadPool(nThreads)：创建固定大小的线程池。
• Executors.newSingleThreadExecutor()：创建单个线程的线程池。

前言

Map 这样的 Key Value 在软件开发中是非常经典的结构，常用于在内存中存放数据。

本篇主要想讨论 ConcurrentHashMap 这样一个并发容器，在正式开始之前我觉得有必要谈谈 HashMap，没有它就不会有后面的 ConcurrentHashMap。

HashMap

众所周知 HashMap 底层是基于 数组 + 链表 组成的，不过在 jdk1.7 和 1.8 中具体实现稍有不同。

Base 1.7

1.7 中的数据结构图：

前言

在上文「Guava 源码分析（Cache 原理）」中分析了 Guava Cache 的相关原理。

文末提到了回收机制、移除时间通知等内容，许多朋友也挺感兴趣，这次就这两个内容再来分析分析。

在开始之前先补习下 Java 自带的两个特性，Guava 中都有具体的应用。

Java 中的引用

首先是 Java 中的引用。

在之前分享过 JVM 是根据可达性分析算法找出需要回收的对象，判断对象的存活状态都和引用有关。

在 JDK1.2 之前这点设计的非常简单：一个对象的状态只有引用和没被引用两种区别。

前言

之前或多或少分享过一些内存模型、对象创建之类的内容，其实大部分人看完都是懵懵懂懂，也不知道这些的实际意义。

直到有一天你会碰到线上奇奇怪怪的问题，如：

• 线程执行一个任务迟迟没有返回，应用假死。
• 接口响应缓慢，甚至请求超时。
• CPU 高负载运行。

这类问题并不像一个空指针、数组越界这样明显好查，这时就需要刚才提到的内存模型、对象创建、线程等相关知识结合在一起来排查问题了。

正好这次借助之前的一次生产问题来聊聊如何排查和解决问题。

生产现象

首先看看问题的背景吧：

我这其实是一个定时任务，在固定的时间会开启 N 个线程并发的从 Redis 中获取数据进行运算。

业务逻辑非常简单，但应用一般涉及到多线程之后再简单的事情都要小心对待。

果不其然这次就出问题了。

现象:原本只需要执行几分钟的任务执行了几个小时都没退出。翻遍了所有的日志都没找到异常。

于是便开始定位问题之路。

前言

在之前的 SpringBoot 整合长连接心跳机制 一文中认识了 Netty。

但其实只是能用，为什么要用 Netty？它有哪些优势？这些其实都不清楚。

本文就来从历史源头说道说道。

传统 IO

在 Netty 以及 NIO 出现之前，我们写 IO 应用其实用的都是用 java.io.* 下所提供的包。

比如下面的伪代码：

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ServeSocket serverSocket = new ServeSocket(8080);
Socket socket = serverSocket.accept() ;
BufferReader in = .... ;

String request ;
 
while((request = in.readLine()) != null){
	new Thread(new Task()).start()
}

前言

最近有些朋友在面试阿里，加上 Java-Interview 项目的原因也有小伙伴和我讨论，近期也在负责部门的招聘，这让我想起年初那段长达三个月的奇葩面试经历🤣。

本来没想拿出来说的，毕竟最后也没成。

但由于那几个月的经历让我了解到了大厂的工作方式、对候选同学的考察重点以及面试官的套路等都有了全新的认识。

当然最重要的是这段时间的查漏补缺也让自己精进不少。

先交代下背景吧：

从去年 12 月到今年三月底，我前前后后面了阿里三个部门。

其中两个部门通过了技术面试，还有一个跪在了三面。

光看结果还不错，但整个流程堪称曲折。

下面我会尽量描述流程以及大致的面试题目大纲，希望对想要跳槽、正在面试的同学带来点灵感，帮助可能谈不上，但启发还是能有。

以下内容较长，请再次备好瓜子板凳。

前言

Google 出的 Guava 是 Java 核心增强的库，应用非常广泛。

我平时用的也挺频繁，这次就借助日常使用的 Cache 组件来看看 Google 大牛们是如何设计的。

缓存

本次主要讨论缓存。

缓存在日常开发中举足轻重，如果你的应用对某类数据有着较高的读取频次，并且改动较小时那就非常适合利用缓存来提高性能。

缓存之所以可以提高性能是因为它的读取效率很高，就像是 CPU 的 L1、L2、L3 缓存一样，级别越高相应的读取速度也会越快。

但也不是什么好处都占，读取速度快了但是它的内存更小资源更宝贵，所以我们应当缓存真正需要的数据。

其实也就是典型的空间换时间。

下面谈谈 Java 中所用到的缓存。

前言

之前在做 秒杀架构实践 时有提到对 distributed-redis-tool 的一次小升级，但是没有细说。

其实主要原因是：

秒杀时我做压测：由于集成了这个限流组件，并发又比较大，所以导致连接、断开 Redis 非常频繁。
最终导致获取不了 Redis connection 的异常。

池化技术

这就是一个典型的对稀缺资源使用不善导致的。

何为稀缺资源？常见的有：

• 线程
• 数据库连接
• 网络连接等

这些资源都有共同的特点：创建销毁成本较高。