当我们在使用Java进行网络编程时经常会遇到很多超时的概念，比如一个浏览器请求过程就可能会产生很多超时的地方，当我们在浏览器发起一个请求后，网络socket读写可能会超时，web服务器响应可能会超时，数据库查询可能会超时。而对于Java并发来说，与超时相关的内容主要是线程等待超时和获取锁超时，比如调用Object.wait(long)就会使线程进入等待状并在指定时间后等待超时。
本文让大家掌握 springmvc 中异步处理请求，特别牛逼的一个功能，大家一定要掌握。
Object对象中的wait()，notify()方法，用于线程等待和唤醒等待中的线程，大家应该比较熟悉，想再次了解的朋友可以移步到java高并发系列 - 第6天:线程的基本操作
服务降级是从整个系统的负荷情况出发和考虑的，对某些负荷会比较高的情况，为了预防某些功能（业务场景）出现负荷过载或者响应慢的情况，在其内部暂时舍弃对一些非核心的接口和数据的请求，而直接返回一个提前准备好的fallback（退路）错误处理信息。这样虽然提供的是一个有损的服务，但却保证了整个系统的稳定性和可用性。
Lock接口提供了方法Condition newCondition();用于获取对应锁的条件，可以在这个条件对象上调用监视器方法
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网关是一个比较成熟的产品，基本上各大互联网公司都会有网关这个中间件，来解决一些公有业务的上浮，而且能快速的更新迭代，如果没有网关，要更新一个公有特性，就要推动所有业务方都更新和发布，那是效率极低的事，有网关后，这一切都变得不是问题。
使用netty作为http的客户端，pool又该如何进行设计。本文将会进行详细的描述。
模式采用这种实现，线程池隔离采用的是自己独立的线程池替代Web容器的线程池，来自己实现服务的熔断、限流、超时。
网关是一个比较成熟的产品，基本上各大互联网公司都会有网关这个中间件，来解决一些公有业务的上浮，而且能快速的更新迭代。如果没有网关，要更新一个公有特性，就要推动所有业务方都更新和发布，那是效率极低的事，有网关后，这一切都变得不是问题。
传统的Future、CompleteableFuture一定程度上可以完成任务编排，并可以把结果传递到下一个任务。如CompletableFuture有then方法，但是却无法做到对每一个执行单元的回调。譬如A执行完毕成功了，后面是B，我希望A在执行完后就有个回调结果，方便我监控当前的执行状况，或者打个日志什么的。失败了，我也可以记录个异常信息什么的。
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为什么需要Hystrix 在大中型分布式系统中，通常系统很多依赖，如下图: image 在高并发访问下，这些依赖的稳定性与否对系统的影响非常大，但是依赖有很多不可控问题：如网络连接缓慢，资源繁忙，暂时
别问猿哥为啥在PHP技术大全微信公众号中转载非PHP语言体系内的玩意，猿哥只想说：真正的架构师不限于语言，主要是学习架构思想。
在多线程编程中，线程同步是一个重要的话题。为了确保多个线程可以正确地协同工作，Java提供了多种线程同步机制。其中，Lock接口是一种强大而灵活的线程同步机制，它提供了比传统的synchronized关键字更多的控制和功能。本文将详细介绍Lock接口的使用，旨在帮助基础小白更好地理解线程同步问题。
在高并发访问下，这些依赖的稳定性与否对系统的影响非常大，但是依赖有很多不可控问题：如网络连接缓慢，资源繁忙，暂时不可用，服务脱机等，如下图：
一般而言，都会将Condition变量作为成员变量。当调用await方法后，当前线程会释放锁并进入Condition变量的等待队列，而其他线程调用signal方法后，通知正在Condition变量等待队列的线程从await方法返回，并且在返回前已经获得了锁。
最近公司压测，业务系统压测效果一直不是很好，细问之下才知道，在业务系统中会调用很多下游服务。为了控制调用下游服务的时间，防止太长的响应时间拖垮应用，他们针对每一个下游应用的调用处都使用hystrix进行线程池隔离来进行保护应用。而在使用时加入了execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds来控制每次请求的超时熔断降级，其主要目的是用于处理系统rpc调用中的慢调用，在rpc调用超时的时候会进入fallback逻辑。这种模式虽然在一定程度上能保护应用，而且能够达到超时快速失败的效果，但是在高并发场景下，稍微慢一些的慢调用多起来之后，整个线程池很快就会打满，对系统产生影响。虽然与本文的重点内容无关，但我还是想先来分析一下hystrix线程池隔离超时熔断降级的原理。
分布式协调服务 Zookeeper是分布式协调服务框架 分布式协调技术: 主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制,让进程有序的去访问某种临界资源,防止造成"脏数据"的后果 分布式协调技术的核心就是实现分布式锁 分布式锁 分布式锁: 为了防止分布式系统中的多个进程之间相互干扰,需要分布式协调技术对进程进行调度,这个分布式协调技术的核心就是实现分布式锁 分布式锁条件 在分布式系统环境下,一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行 高可用的获取锁与释放锁 高性能的获取锁与释放锁 具备可重入特性 具备
DelayQueue是一个支持延时获取元素的无界阻塞队列。里面的元素全部都是“可延期”的元素，列头的元素是最先“到期”的元素，如果队列里面没有元素到期，是不能从列头获取元素的，哪怕有元素也不行。也就是说只有在延迟期到时才能够从队列中取元素。
什么是阻塞队列 当队列中为空时，从队列中获取元素的操作将被阻塞，当队列满时，向队列中添加元素的操作将被阻塞。试图从空的阻塞队列中获取元素的线程将会被阻塞，直到其它的线程往队列中插入新的元素。同样，试图往满的队列中添加新元素的线程也会被阻塞，直到有其他的线程使队列重新变的空闲起来。 处理方式 抛出异常 返回特殊值 一直阻塞 超时退出 插入方法 add(e) offer(e) put() offer(e, time, unit) 移除方法 remove() poll(e) take() poll(time, u
利用Memcached的add命令。此命令是原子性操作，只有在key不存在的情况下，才能add成功，也就意味着线程得到了锁。
DelayQueue是一个支持延时获取元素的无界阻塞队列。里面的元素全部都是“可延期”的元素，列头的元素是最先“到期”的元素，如果队列里面没有元素到期，是不能从列头获取元素的，哪怕有元素也不行。也就是说只有在延迟期到时才能够从队列中取元素。 DelayQueue主要用于两个方面： 缓存：清掉缓存中超时的缓存数据 任务超时处理 DelayQueue DelayQueue实现的关键主要有如下几个： 可重入锁ReentrantLock 用于阻塞和通知的Condition对象 根据Delay时间排序的优先级队列：P
管程也被称为监视器，指的是通过管理共享变量以及对共享变量的操作过程，实现了在一个时间点，最多只有一个线程在执行(线程安全的，支持并发)。
默认情况下，Spring Boot 使用 Tomcat 来作为内嵌的 Servlet 容器，可以将 Web 服务器切换到 Undertow 来提高应用性能，Undertow 是红帽公司开发的一款基于 NIO 的高性能 Web 嵌入式服务器
Java 5.0 加入了新的上锁工作：ReentrantLock，它和同步(Synchronized)方法的内置锁不同，这是一种显式锁。显式锁作为一种高级的上锁工作， 是同步方法的一种补充和扩展，用来实现同步代码块无法完成的功能。
本篇博文是《从0到1学习 Netty》中源码系列的第三篇博文，主要内容是深入分析连接超时的实现原理，包括了 connect 方法的源码解析和 ChannelFuture.sync() 执行过程的解析，往期系列文章请访问博主的 Netty 专栏，博文中的所有代码全部收集在博主的 GitHub 仓库中；
指定HystrixCommand.run()的资源隔离策略。 资源隔离，要解决的最核心的问题，就是将多个依赖服务的调用分别隔离到各自资源池内。避免对某个依赖服务的调用，因为依赖服务的接口调用的延迟或者失败，导致服务所有线程资源全部耗费在该服务的接口调用上。
在微服务实战这本书中提到过一个健康的微服务架构，一定是可伸缩的，弹性的。可伸缩的的无非是服务从单机变成了集群，可以根据服务的业务能力把控住服务分片的数量。自然可伸缩的也不是今天要讨论的重点，下一个弹性的才是今天要Battle的课题。
既然上面没有很好的解决方案,因为Redis的zset、list的特性,我们可以利用Redis来实现一个延迟队列 RedisDelayQueue
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C++11之前没有对并发编程提供语言级别的支持，这使得我们在编写可移植的并发程序时，存在诸多的不便。现在C++11增加了线程以及线程相关的类，很方便地支持了并发编程，使得编写的多线程程序的可移植性得到了很大的提高。
1. 线程复用 我们知道Thread.start执行之后，线程就能再次执行了，那ThreadPoolExecutor是如何做到线程复用的呢? 原理很简单，在实际执行的线程外部套一个Thread，外层
在复杂的分布式应用中有着许多的依赖，各个依赖都有难免在某个时刻失败，如果应用不隔离各个依赖，降低外部的风险，那容易拖垮整个应用。
计算机为了提升CPU使用效率和交互性而引入了并发机制，任务的执行也抽象成了线程，并发机制让一个CPU能够轮流执行多个线程，从宏观上看多个线程就像是同时执行一样。并发使得线程的执行顺序不容易控制，而实际工程中很多场景都会涉及某个线程需要依赖另外一个或几个线程的执行结果，这就要被依赖的线程需要先执行完，这时就需要join操作。比如下面的场景，假如要计算A+B的结果且A和B的计算都比较耗时，那么我们将B的计算分给另外一个线程，而线程一则负责A的计算。如果线程一先执行完则它要等待线程二，直到线程二计算出B的结果后线程一才继续往下执行，去计算A+B。
> 这是并发模型：线程与锁 的第二篇，第一篇地址为： 《并发模型：线程与锁（1）》https://mp.weixin.qq.com/s/6Xxhw31yJNUCh-79Sg8ckQ
生产环境压测验证某段链路或组件的新建连接数能力时，往往需要设置很高的并发，但这种操作存在一定风险和问题，若系统设置限流值，高并发场景下容易触发限流导致接口错误率升高，同时也存在将生产环境打挂的风险；本文主要说明如何通过Jmeter脚本避免以上问题
J2SE1.5中java.util.concurrent包的大多数同步器（locks,barriers等）基于类AbstractQueuedSynchronizer(后文简称AQS)的简单框架,该框架(AQS)提供了原子性管理同步状态、排队的阻塞线程和解除线程。本文描述了基本原理、设计、实施、使用和性能框架。
最近有粉丝问我，讲 springboot 为什么需要从 servlet 说起，在这里给大家解释一下：servlet 属于非常基础的知识，可能现在开发中很少直接用 servlet 了，但是 springmvc 就是在 servlet 的基础上整起来的，所以基础的东西必须要吃透，基础扎实了，其他的就很容易了，还有 spring 系列还未学完的同学，最近赶紧回头去补补，spring 系列吃透之后，springboot 就是小菜一碟了，springboot 中的一切技术都源于 spring。
一般来说一个锁可以防止多个线程同时访问共享资源（但有些锁可以允许多个线程访问共享资源，如读写锁）。
目前市面上的协议种类繁多，我们可以通过Jmeter添加插件实现脚本编写，这里以WebSocket协议的业务压测为例来说明。
在实际的并发编程中，Guarded Suspension 模式适用于某个线程需要满足特定的条件(Predicate)才能执行某项任务(访问受保护对象)。条件未满足时，则挂起线程，让线程一直处于 WAITING 状态，直到条件满足后该线程才可以执行任务。有点类似于 Java 的 wait() 和 notify() 方法。
Redisson 还支持可重入读写锁，允许在分布式场景下，同时有多个读锁和一个写锁处于加锁状态。
在研读 JDK 源码之前，先了解 JDK 几个核心包的设计思想，将有助于我们理解当初的设计者们的意图，让我们更能体会到设计者的良苦用心。
自从微服务概念以来，众多的软件架构在践行着这一优秀的设计理念。各自的系统在这一指导思想下收获了优雅的可维护性，但一方面也给接口调用提出了新的要求。比如众多的API调用急需一个统一的入口来支持客户端的调用。在这种情况下API GATEWAY诞生，我们将接入、路由、限流等功能统一由网关负责，各自的服务提供方专注于业务逻辑的实现，从而给客户端调用提供了一个稳健的服务调用环境。之后，我们在网关大调用量的情况下，还要保证网关的可降级、可限流、可隔离等等一系列容错能力。 一、网关 这里说的网关是指API网关，直面意思是
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