消息队列中间件ActiveMq，我熟知的应用场景有，异步处理，削峰平谷和应用解耦，可扩展性，还有一个不经常想到的，解决并发问题。 异步处理比如订单系统，订单创建的流程很长，有订单号的生成，优惠券的使用，配送流程，库存的扣减，通知邮件与...

为解决单机系统的性能瓶颈，无论我们根据业务垂直拆分系统，还是水平分库分表，都会面临分布式事务的问题。解决此类分布式事务的场景，业内已经提出了一致性原理，如数据库单机的ACID，到后面提出的CAP和BASE定理，继而提出了一致性协议，如...

问渠那得清如许，为有源头活水来 这段时间没有更新博客了，不是因为找到工作了而繁忙了，也不是在忙于找工作，而是趁着有空在家带娃了,没有输入哪来的输出。面试的时候最喜欢问线程池了，我遇到的题目有： 线程池的工作原理 Executor...

public class GcExample { private static final int _1MB=1024*1024; public static void main(String[] args) { ...

背景最近忙着面试，把学习的东西，通过博客沉淀下来，一方面加深自己的理解，另方面方便以后自己再次复习。HashMap 是面试喜欢问的问题，那么HashMap的原理是什么呢？ HashMap原理HashMap的数据结构是 数组+链表。 ...

今天去了杉德面试，整体感觉还好。就spring AOP，对方问了下AOP事务失效的场景有哪些？幸亏之前做了一篇文章，刚好用到了这块的知识spring声明式事务失效的分析过程。另外还问了多个AOP的执行顺序是怎么样的，比如一个方法，有二...

背景数据库，很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源与处理能力有限，在高并发的分布式服务中，可采取分库分表突破单机局限。其实，在除了少数的公司流量大，大部分用不上分库分表，主从读写分离这样的架构已经可以满足业务的需求了，可是偏偏面试...

背景在高并发系统中，我们将多个KEY数据分片，hash均衡分布在redis集群中，如果遇到活动，或者明星的热点新闻，那这台存有热点的KEY的redis实例，遇到百万的流量，这台机器的网卡也恐怕撑不住了，那么redis基本就瘫痪了，服务...

场景使用redis控制缓存的时候，弊端是太依赖于网络与redis服务的稳定性。在高并发的场景下，如果某个KEY过期了，会有很多的GET该KEY的请求，直接会去查询DB，甚至导致DB瘫痪，那么有啥解决方案呢？ 解决方案利用互斥锁，只允许...

背景在开发工作中，遇到一些串行处理比较耗时的任务，我会想到用多线程，切片并行执行，已减少请求响应时间，提高吞吐量。可是，开辟线程也是需要消耗系统内存的，一个线程的线程栈，JVM默认配置1M左右，线程栈的内存的上限 只受操作系统的内存限...