我们的系统都是分布式部署的，日常开发中，秒杀下单、抢购商品等等业务场景，为了防⽌库存超卖，都需要用到分布式锁。分布式锁其实就是，控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁的实现。如果不同的系统或同一个系统的不同主机之间共享了某个临界资源，往往需要互斥来防止彼此干扰，以保证一致性。业界流行的分布式锁实现，一般有这3种方式：基于数据库实现的分布式锁基于Redis实现的分布式锁基于Zookeeper

通常我们都会将redisson实例注入到方法类里面，然后调用加锁方法进行加锁，如果其他业务方法也需要加锁执行，将会产生很多重复代码，由此采用AOP切面的方式，只需要通过注解的方式就能将方法进行加锁处理。自定义注解@InheritedString errorDesc() default "系统正常处理，请稍后提交";切面类实现@Aspect@Component@Autowiredtry {if (!

Invoker是实体域，它是Dubbo的核心模型，其它模型都向它靠扰，或转换成它，它代表一个可执行体，可向它发起invoke调用，它有可能是一个本地的实现，也可能是一个远程的实现，也可能一个集群实现。在微服务架构中，Dubbo可以作为服务治理的核心框架，通过服务注册中心来实现服务的注册与发现，通过负载均衡策略来实现服务调用的负载均衡。Dubbo的服务治理功能可以实现服务的注册、发现、路由和负载均衡

数据分片是一种将数据分割并存储在多个节点上的技术，可以有效提高系统的扩展性和性能。在Redis中，数据分片主要用于解决单个实例存储容量和性能瓶颈的问题。通过将数据分散存储到多个Redis节点中，可以将负载均衡到不同的服务器上，提高系统的吞吐量和响应速度。

JIT（即时编译）是一种编译技术，它将程序在运行时动态地进行编译，以提高程序的执行效率。JIT编译器将程序的某些部分（通常是热点代码）从解释执行转换为本地机器码，以便直接在CPU上执行，而无需再次解释执行。这种优化技术广泛应用于动态语言、虚拟机和一些解释型语言的执行环境中。我们知道，想要把高级语言转变成计算机认识的机器语言有两种方式，分别是编译和解释，虽然Java转成机器语言的过程中有一个步骤是要

Kafka架构，由多个组件组成，如下图所示：主要会包含：Topic、生产者、消费者、消费组等组件。Broker是Kafka集群中的一个节点，每个节点都是一个独立的Kafka服务器。它负责存储和处理发布到Kafka的消息，消息以主题（topic）的形式进行分类和组织。如下图所示：每个Broker可以承载多个主题的分区（partition），并使用日志文件（log）来持久化存储消息。

在设计与金融场景以及其他要求数据不能丢失的环境中，我们会采用同步方式将数据写入CommitLog。成功执行写入操作后才返回，确保了数据的完整性和安全性。只有在broker的物理存储设备出现故障的情况下，才有可能导致数据丢失。为了提供进一步提高数据的安全性，也可以通过多台服务器进行数据备份。但值得注意的是, 尽管实现了对数据的安全性提升, 使用同步写入CommitLog方式会降低系统的性能到几个数量

kafka重平衡的主要发生在消费者端，重平衡的目的，主要是为了均衡消费者消费kafka的消息而设计的，对于动态加入消费者，减少消费者，以及消息分区变化这些场景中，若不设计消费者重平衡，容易出现某个消费者消费消息出现倾斜的情况，如：某个消费者消费的消息特别多，而某些消费者不消费消息，造成资源的浪费。在上图的基础上，消费者群组处于 PreparingRebalance 状态后，很不幸，没人玩儿了，所有

为了实现消息的顺序消费，可以根据业务需求将相关消息发送到同一个分区，并且使用单个消费者实例来消费该分区的消息。同时，Kafka还提供了分区器（Partitioner）机制，可以根据消息的键（key）来决定消息被发送到哪个分区，从而进一步控制消息的顺序消费。在一个分区中，消息的顺序是有序的，这意味着先发送的消息会被存储在分区的前部，而后发送的消息会被追加到分区的末尾。如果一个消费者消费了多个分区，某

当一个事务在尝试读取一条数据时，