分析API的耗时是将API的总耗时拆分为不同的部分，清晰地知道是什么原因导致耗时过高。我们借助不同的工具，在不同的网络环境下进行耗时分析，从而提出相应的优化建议。请求发送过慢导致耗时增加；DNS解析过慢导致耗时增加；恶劣的网络环境导致耗时增加；一直在排队导致响应过慢；服务端响应过慢导致耗时增加；响应体积过大导致耗时增加；等等……一般从感官上觉得API接口响应慢，大部分人会直接归结于服务端处理慢，其

大厂所需要的程序员是有限的，高薪也只能给到少数人，所以Java的竞争才会如此激烈，内卷化也越来越严重。但说到底，你通过分析网上的一些数据后你就会发现：卷的最厉害的其实只是初中级岗，高端岗还是有很多空缺的机会。我们不能改变内卷的大形势，能做的也就只有不断提升自己，去适应市场环境，提高自身技术水平，这样才能在跳槽黄金季拿到自己心仪的Offer！

CPU磁盘内存GC问题网络线上故障主要会包括cpu、磁盘、内存以及网络问题，而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题，所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍。同时例如jstack、jmap等工具也是不囿于一个方面的问题的，基本上出问题就是df、free、top 三连，然后依次jstack、jmap伺候，具体问题具体分析即可。CPU一般来讲我们首先会排查cpu方面的问题。cpu异常往往还是比较好定

前言微服务、云原生、Kubemnetes. Service Mesh是分布式领域的热点技术，它们并不是凭空出现的，一定继承了某些“前辈”的优点。我们不仅要了解这些技术，还要深入理解其发展脉络、原理等，才能游刃有余地将其用于现有的项目开发或老系统改造中。自从几十年前第一次引入分布式系统这个概念以来，出现了很多原来根本想象不到的分布式系统使用案例，但同时也引入了各种各样的新问题。而且分布式与微服务的区

上大学的时候就想好好学习网络，梦想着以后成为一名网管。后来发现计算机网络还真是不太好学，非常非常抽象，发现有很多概念好像怎么学都学不明白。这才知道，原来更适合我的网吧管理员，而不是网络管理员。而写代码就不一样了，没那么抽象，而且写出来东西马上能看到成果，写一个方法一运行，马上能输出结果；写一个网页、一段样式，马上就能看到界面的变化。

前言微服务、云原生、Kubemnetes. Service Mesh是分布式领域的热点技术，它们并不是凭空出现的，一定继承了某些“前辈”的优点。我们不仅要了解这些技术，还要深入理解其发展脉络、原理等，才能游刃有余地将其用于现有的项目开发或老系统改造中。自从几十年前第一次引入分布式系统这个概念以来，出现了很多原来根本想象不到的分布式系统使用案例，但同时也引入了各种各样的新问题。而且分布式与微服务的区

老生长谈的一个话题，服务的能力终归是有限的，无论是内存、CPU、线程数都是，如果遇到突如其来的峰量请求，我们怎么友好的使用限流来进行落地，避免整个服务集群的雪崩。

春节放假期间,收到反馈,网页报错服务未找到(gateway找不到服务的报错提示).查看nacos集群列表,发现个别服务丢失(下线).这个问题每几天出现一次,出现时间不固定,每次掉线的服务像是随机选的几个.服务手动kill+restart后能稳定运行2-3天

使用命令发现磁盘使用率为100%了，还剩几十兆。一系列神操作备份数据库，删除实例、删除数据库表、重启mysql服务，结果磁盘空间均没有释放。怎么办网上查了很多资源，说要进行磁盘碎片化整理。原因是datafree占据的空间太多啦。具体可以通过这个sql查看。SELECTCONCAT(TRUNCATE(SUM(data_length)/1024/1024,2),'MB')ASdata_size,CON

group by在使用不当的时候，很容易就会产生慢SQL 问题。因为它既用到临时表，又默认用到排序。有时候还可能用到磁盘临时表。这里总结4点优化经验