首先，我们需要明确一下这几个名词出现的场景：分布式高并发环境。如果你的产品卖相不好，没人鸟它，那它就用不着这几个属性。不需要任何加成，低并发系统就能工作的很好。分布式系统是一个整体，调用关系错综复杂，其中某个资源异常，大概率会造成级联故障。当系统处于超负荷的压力之下，容器或者宿主机，将表现的异乎寻常的脆弱。load飙升、拒绝相应，甚至于雪崩，造成的后果都比较严重。鉴于分布式系统病娇娘样式的反应，我

前言以下是一个后台读者投稿的面经，觉得对目前的大家都会非常有帮助，特地搬上大荧幕：​还有他分享的一些资料，我都整理成合集，需要的同学可以私信我【面试】即可~​​​首先给大家打个气，来看面经的都是准备面试的同学们啦！虽然今年大环境不利好，但是越是这样就越要注重培养自己的实力，不以物喜，不以己悲哈！我是二本学校，认真的准备了大概5个月吧，所以说我都可以，大家也一定可以，加油！下面就是我的面经，也说说我

1. Hystrix断路器概述1.1 分布式系统面临的问题复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败。这就造成有可能会发生服务雪崩。那么什么是服务雪崩呢？多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其他的微服务，这就是所谓的“扇出”（像一把打开的折扇）。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，对微

作为Java程序员相信大家对于MySQL的索引都不陌生，索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引作为MySQL中比较重点的知识，在面试中出现的频率特别高。本人自认为对MySQL的索引知识相当了解，同事们工作中也都热情的称呼我为大佬。为了进阿里，我特地花了1个月左右时间复习相关知识，自信满满的在简历上写了“精通MySQL”，想不到被阿里面试官狠狠虐了一把… 前半段和面试官相谈甚

一. redis高可用方案–sentinel（哨兵模式）当我们搭建好redis主从复制方案后会发现一个问题，那就是当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工干预，费事费力，java培训同时在手动切过程中也会导致redis服务器写入功能不可用。所以需要一种方法可以完成Master故障后可以自动的将一个Slave切换为Master，这个时候就有了sentinel哨兵模式。哨兵

如何在分布式环境下，像用synchronized关键字那样使用分布式锁。比如开发一个注解，叫@DistributionLock，作用于一个方法函数上，每次调方法前加锁，调完之后自动释放锁。可以利用Spring AOP中环绕通知的特性，完全满足上面的要求。1、Maven依赖<parent><groupId>org.springframework.boot</groupI

大家好，我是不才陈某~本篇文章介绍链路追踪的另外一种解决方案Skywalking，文章目录如下：什么是Skywalking？上一篇文章介绍了分布式链路追踪的一种方式：Spring Cloud Sleuth+ZipKin，这种方案目前也是有很多企业在用，但是作为程序员要的追逐一些新奇的技术，Skywalking作为后起之秀也是值得大家去学习的。skywalking是一个优秀的国产开源框架，2015年

​前言今天给大家聊一个有意思的话题：每秒上千订单场景下，如何对分布式锁的并发能力进行优化?首先来看看这个问题的背景!前段时间有个朋友在外面面试，然后有一天找我聊说：有一个国内不错的电商公司，面试官给他出了一个场景题：假如下单时，用分布式锁来防止库存超卖，但是是每秒上千订单的高并发场景，如何对分布式锁进行高并发优化来应对这个场景?他说他当时没答上来，因为没做过没什么思路。其实我当时听到这个面试题心里

SpringBoot已经成为Java届的No.1框架，每天都在蹂躏着数百万的程序员们。当服务的压力上升，对SpringBoot服务的优化就会被提上议程。本文将详细讲解SpringBoot服务优化的一般思路，并附上若干篇辅助文章作为开胃菜。本文较长，最适合收藏之。1.有监控才有方向在开始对SpringBoot服务进行性能优化之前，我们需要做一些准备，把SpringBoot服务的一些数据暴露出来。比如

1.整合mybatis在yml中配置mybatis:config-location: classpath:mybatis/mybatis-config.xmllogging:config: classpath:logback.xml复制代码mybatis-config也可以采用yml的方式配置，这不是本片文章的重点，此处就不在赘述<?xml version="1.0" encoding="U