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。

2012/02/28

2012年二月二十八日。

这天学校举行了高考 100 天誓师大会，当时完全不知道意味着什么，只感觉现场热血沸腾、激情高涨，心里告诉自己就算只剩下 100 天我也能考上清华其次也是北大。

2012/06/03

2012年六月三日。

晚自习拿出前段时间刚拍的毕业合照，恨死摄影师，没有抓拍到我最帅的角度😡。

前言

Netty 是一个高性能的 NIO 网络框架，本文基于 SpringBoot 以常见的心跳机制来认识 Netty。

最终能达到的效果：

• 客户端每隔 N 秒检测是否需要发送心跳。
• 服务端也每隔 N 秒检测是否需要发送心跳。
• 服务端可以主动 push 消息到客户端。
• 基于 SpringBoot 监控，可以查看实时连接以及各种应用信息。

效果如下：

前言

首先标题党一下，其实这篇文章主要是记录我的第二个过 1K star 的项目 Java-Interview，顺便分享下其中的过程及经验。

需求选择

Java-Interview

之所以要做这个项目主要是当时我正在面阿里的两个部门，非常幸运的是技术面都过了。其中的过程真是让我受益匪浅更是印象深刻，所以就想把期间的问题记录下来，加上自己的理解希望能对其他朋友起到帮助。

正好那段时间也是传说中的金三银四，所以无形中也叫顺势而为吧😏。

前言

之前在 Java-Interview 中提到过秒杀架构的设计，这次基于其中的理论简单实现了一下。

本次采用循序渐进的方式逐步提高性能达到并发秒杀的效果，文章较长请准备好瓜子板凳(liushuizhang😂)。

本文所有涉及的代码：

• https://github.com/crossoverJie/SSM
• https://github.com/crossoverJie/distributed-redis-tool

最终架构图：

前言

本文接着上文应用限流进行讨论。

之前谈到的限流方案只能针对于单个 JVM 有效，也就是单机应用。而对于现在普遍的分布式应用也得有一个分布式限流的方案。

基于此尝试写了这个组件：

https://github.com/crossoverJie/distributed-redis-tool

DEMO

以下采用的是

https://github.com/crossoverJie/springboot-cloud

来做演示。

在 Order 应用提供的接口中采取了限流。首先是配置了限流工具的 Bean:

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@Configuration
public class RedisLimitConfig {


    @Value("${redis.limit}")
    private int limit;


    @Autowired
    private JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory;

    @Bean
    public RedisLimit build() {
        RedisClusterConnection clusterConnection = jedisConnectionFactory.getClusterConnection();
        JedisCluster jedisCluster = (JedisCluster) clusterConnection.getNativeConnection();
        RedisLimit redisLimit = new RedisLimit.Builder<>(jedisCluster)
                .limit(limit)
                .build();

        return redisLimit;
    }
}

接着在 Controller 使用组件：

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@Autowired
private RedisLimit redisLimit ;

@Override
@CheckReqNo
public BaseResponse<OrderNoResVO> getOrderNo(@RequestBody OrderNoReqVO orderNoReq) {
    BaseResponse<OrderNoResVO> res = new BaseResponse();

    //限流
    boolean limit = redisLimit.limit();
    if (!limit){
        res.setCode(StatusEnum.REQUEST_LIMIT.getCode());
        res.setMessage(StatusEnum.REQUEST_LIMIT.getMessage());
        return res ;
    }

    res.setReqNo(orderNoReq.getReqNo());
    if (null == orderNoReq.getAppId()){
        throw new SBCException(StatusEnum.FAIL);
    }
    OrderNoResVO orderNoRes = new OrderNoResVO() ;
    orderNoRes.setOrderId(DateUtil.getLongTime());
    res.setCode(StatusEnum.SUCCESS.getCode());
    res.setMessage(StatusEnum.SUCCESS.getMessage());
    res.setDataBody(orderNoRes);
    return res ;
}

为了方便使用，也提供了注解:

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@Override
@ControllerLimit
public BaseResponse<OrderNoResVO> getOrderNoLimit(@RequestBody OrderNoReqVO orderNoReq) {
    BaseResponse<OrderNoResVO> res = new BaseResponse();
    // 业务逻辑
    return res ;
}

该注解拦截了 http 请求，会再请求达到阈值时直接返回。

普通方法也可使用:

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@CommonLimit
public void doSomething(){}

会在调用达到阈值时抛出异常。

为了模拟并发，在 User 应用中开启了 10 个线程调用 Order(限流次数为5) 接口(也可使用专业的并发测试工具 JMeter 等)。

原文链接

Python？Java？Ruby？JavaScript？有非常多的选择。选择一种编程语言开始你的编码之旅不应该是一件艰巨的任务。

事实上：你将要学习的语言并不是特别重要，更重要的是学习编程的理念。对于任何编程语言来说知识的可传递性都是至关重要的。

我学习的第一门语言是 Java，学习了循环，while 循环，条件，函数，面向对象编程和许多编程理念。

然而，选择一门能在编程领域轻松找到工作的语言是更好的选择。对于初学者来说，我这里有一份列表推荐给你：