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synchronized / Lock JDK 1.5之前，Java通过synchronized关键字来实现锁功能 synchronized是JVM实现的内置锁，锁的获取和释放都是由JVM隐式实现的 JDK 1.5，并发包中新增了Lock接口来实现锁功能 提供了与synchronized类似的同步功能，但需要显式获取和释放锁 Lock同步锁是基于Java实现的，而synchronized是基于底层操作系统的Mutex Lock实现的 每次获取和释放锁都会带来用户态和内核态的切换，从而增加系统的性能开销 在锁竞争激烈的情况下，synchronized同步锁的性能很糟糕 在JDK 1.5，在单线程重复申请锁的情况下，synchronized锁性能要比Lock的性能差很多 JDK 1.6，Java对synchronized同步锁做了充分的优化，甚至在某些场景下，它的性能已经超越了Lock同步锁 实现原理12345678910public class SyncTest { public synchronized void method1() { } ...

设计思路 基本思想：允许应用程序在不修改逻辑的情况下，动态地实现一组可插拔的事件处理逻辑链 拦截器能够在主业务操作的前后多个时间点上插入对应的拦截逻辑 以配置拦截器类的方式动态插入到应用程序中，可以快速地切换不同的拦截器，而不影响主程序逻辑 Kafka拦截器 Kafka拦截器自0.10.0.0版本被引入后并未得到太多的实际应用 Kafka拦截器分为生产者拦截器和消费者拦截器 生产者拦截器：允许在发送消息前以及消息提交成功后植入拦截逻辑 消费者拦截器：允许在消费消息前以及提交位移后植入拦截逻辑 Kafka拦截器支持链式调用，Kafka会按照添加顺序依次执行拦截器逻辑 Kafka拦截器通过参数interceptor.classes来配置（生产者和消费者一致） 指定拦截器类时需要使用全限定名 123456789Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");props.put("key.serializer", Stri ...

BIO / NIO 在Tomcat 8.5之前，默认使用BIO线程模型，在高并发的场景下，可以设置为NIO线程模型，来提供系统的网络通信性能 页面请求用于模拟多IO读写操作的请求，Tomcat在IO读写请求比较多的情况下，使用NIO线程模型有明显的优势 网络IO模型优化网络通信中，最底层的是操作系统内核中的网络IO模型，分别为阻塞式IO、非阻塞式IO、IO复用、信号驱动式IO、异步IO TCP工作流程 首先，应用程序通过系统调用socket，创建一个套接字，它是系统分配给应用程序的一个文件描述符 其次，应用程序通过系统调用bind，绑定地址和的端口号，给套接字命名一个名称 然后，系统调用listen，创建一个队列用于存放客户端进来的连接 最后，应用程序通过系统调用accept来监听客户端的连接请求 当有一个客户端连接到服务端后，服务端会通过系统调用fork，创建一个子进程 通过系统调用read监听客户端发来的消息，通过系统调用write向客户端返回消息 阻塞式IO每一个连接创建时，都需要一个用户线程来处理，并且在IO操作没有就绪或者结束时，线程会被挂起，进入阻塞等待状态 co ...

持久化保证 Kafka只对已提交的消息做有限度的持久化保证 已提交的消息 当Kafka的若干个Broker成功地接收到一条消息并写入到日志文件后，会告诉生产者这条消息已经成功提交 有限度的持久化保证 Kafka不保证在任何情况下都能做到不丢失消息，例如机房着火等极端情况 消息丢失生产者丢失 目前Kafka Producer是异步发送消息的，Producer.send(record)立即返回，但不能认为消息已经发送成功 丢失场景：网络抖动，导致消息没有到达Broker；消息太大，超过Broker的承受能力，Broker拒收 解决方案：Producer永远要使用带有回调通知的发送API，即**Producer.send(record, callback)** callback能够准确地告知Producer消息是不是真的提交成功，一旦出现消息提交失败，可以进行针对性的处理 消费者丢失 Consumer端丢失数据主要体现在Consumer端要消费的消息不见了 Consumer程序有位移的概念，表示该Consumer当前消费到Topic分区的位置 丢失原因：Consumer接收一批消息后，在未处理完 ...

服务框架的核心 大型服务框架的核心：RPC通信 微服务的核心是远程通信和服务治理 远程通信提供了服务之间通信的桥梁，服务治理提供了服务的后勤保障 服务的拆分增加了通信的成本，因此远程通信很容易成为系统瓶颈 在满足一定的服务治理需求的前提下，对远程通信的性能需求是技术选型的主要影响因素 很多微服务框架中的服务通信是基于RPC通信实现的 在没有进行组件扩展的前提下，Spring Cloud是基于Feign组件实现RPC通信（基于HTTP+JSON序列化） Dubbo是基于SPI扩展了很多RPC通信框架，包括RMI、Dubbo、Hessian等（默认为Dubbo+Hessian序列化） 性能测试基于Dubbo:2.6.4，单一TCP长连接+Protobuf（响应时间和吞吐量更优），短连接的HTTP+JSON序列化 RPC通信架构演化无论是微服务、SOA、还是RPC架构，都是分布式服务架构，都需要实现服务之间的互相通信，通常把这种通信统称为RPC通信 概念 RPC：Remote Process Call，远程服务调用，通过网络请求远程计算机程序服务的通信技术 RPC框架封装了底层网络通信和序列化等技 ...

压缩的目的时间换空间，用CPU时间去换磁盘空间或网络IO传输量 消息层次 消息集合（Message Set）和消息 一个消息集合中包含若干条日志项（Record Item），而日志项用于封装消息 Kafka底层的消息日志由一系列消息集合日志项组成 Kafka不会直接操作具体的消息，而是在消息集合这个层面上进行写入操作 消息格式 目前Kafka共有两大类消息格式，社区分别称之为V1版本和V2版本（在0.11.0.0引入） V2版本主要针对V1版本的一些弊端进行了优化 优化1：把消息的公共部分抽取到外层消息集合里面 在V1版本中，每条消息都需要执行CRC校验，但在某些情况下，消息的CRC值会发生变化 Broker端可能对消息的时间戳字段进行更新，重新计算后的CRC值也会相应更新 Broker端在执行消息格式转换时（兼容老版本客户端），也会带来CRC值的变化 因此没必要对每条消息都执行CRC校验，浪费空间和时间 在V2版本中，消息的CRC校验被移到了消息集合这一层 优化2：对整个消息集合进行压缩 在V1版本中，对多条消息进行压缩，然后保存到外层消息的消息体字段中 压缩的时机在Kafka中，压 ...

序列化方案 Java RMI采用的是Java序列化 Spring Cloud采用的是_JSON序列化_ Dubbo虽然兼容Java序列化，但默认使用的是_Hessian序列化_ Java序列化原理 Serializable JDK提供了输入流对象ObjectInputStream和输出流对象ObjectOutputStream 它们只能对实现了Serializable接口的类的对象进行序列化和反序列化 12345// 只能对实现了Serializable接口的类的对象进行序列化// java.io.NotSerializableException: java.lang.ObjectObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream(FILE_PATH));oos.writeObject(new Object());oos.close(); transient ObjectOutputStream的默认序列化方式，仅对对象的非transient的实例变量进行序列化 不会序列化对象的transient的实例变量，也不 ...

分区概念 主题是承载真实数据的逻辑容器，主题之下分为若干个分区，Kafka的消息组织方式为三级结构：主题、分区、消息 主题下的每条消息只会保存在某个分区中，而不会在多个分区中被保存多份 分区的作用是提供负载均衡的能力，实现系统的高伸缩性 不同的分区能够被放置在不同的机器节点上，而数据读写操作的粒度也是分区 每个机器节点都能独立地执行各自分区的读写请求处理，还可以通过添加新的机器节点来增加整体系统的吞吐量 分区在不同的分布式系统有不同的叫法，但分区的思想都是类似的 Kafka – Partition MongoDB、Elasticsearch – Shard HBase – Region 分区策略 分区策略：决定生产者将消息发送到哪个分区的算法，Kafka提供了默认的分区策略，也支持自定义的分区策略 自定义的分区策略，需要显式地配置生产者端的参数partitioner.class 实现接口：org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner 消息数据：topic、key、keyBytes、value、valueBytes 集群数据：cluster ...

什么是IO IO是机器获取和交换信息的主要渠道，而流是完成IO操作的主要方式 在计算机中，流是一种信息的转换 流是有序的 把机器或者应用程序接收外界的信息称为输入流（InputStream） 从机器或者应用程序向外输出的信息称为输出流（OutputStream） 流可以被看作一种数据的载体，通过它可以实现数据的交换和传输 Java IO Java IO主要在java.io下，有四个基本类：InputStream、OutputStream、Reader、Writer，分别用于处理字节流和字符流 字符到字节必须经过转码，该过程非常耗时，如果不知道编码类型就很容易出现乱码问题 因此IO流提供了直接操作字符的接口，方便对字符进行流操作 字节流 字节流的抽象类：InputStream/OutputStream 文件的读写操作：FileInputStream/FileOutputStream 数组的读写操作：ByteArrayInputStream/ByteArrayOutputStream 普通字符串的读写操作：BufferedInputStream/Buff ...

Broker参数存储 log.dir：表示单个路径 log.dirs：表示多个路径，推荐使用 /home/kafka1,/home/kafka2,/home/kafka3 线上生产环境中一定要为log.dirs配置多个路径，格式为CSV，逗号分隔 建议把不同的路径挂载到不同的物理磁盘上 提升读写性能，比起单块硬盘，多块物理磁盘同时读写数据有更高的吞吐量 能够实现故障转移（Failover），从Kafka 1.1引入，坏掉的磁盘上的数据会自动地转移到其他正常的磁盘上 Zookeeper Zookeeper是一个分布式协调框架，负责协调管理并保存Kafka集群的所有元数据信息 集群有哪些Broker在运行，创建了哪些Topic，每个Topic有多少分区、分区的Leader副本在哪些机器上 zookeeper.connect，CSV格式，zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181 Zookeeper地chroot，只需写一次，zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181/kafka1和zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181/kafka2 连接 listeners ...