所以如果你确实有真才实学，在互联网公司里干过高并发系统，那你确实拿offer基本如探囊取物，没啥问题。
功能测试用python、shell之类的脚本，勉强可以胜任。性能压力测试再手动写脚本，就有点力不从心了。
随着有赞零售业务的快速发展，系统和业务复杂度也在不断提升。如何解决系统服务化后，多个系统之间的耦合，提升业务的响应时间与吞吐量，有效保证系统的健壮性和稳定性，是我们面临的主要问题。结合目前技术体系和业务特点的思考，我们在业务中实践了响应式架构以及 RxJava 框架，来解决系统与业务复杂所带来的问题。
😃我喜欢Clojure。原因有三。第一，我想通过学习Clojure来掌握函数式编程。第二，Clojure鼓励使用不可变数据和纯函数，语法相比Scala相对简单一些。第三，Bob大叔的新作《函数式设计》就是用Clojure来讲解如何把面向对象的SOLID原则和设计模式，与函数式风格相融合。
Java是一种强大的编程语言，但在处理大型应用和复杂业务时，性能问题可能会出现。为了优化Java应用程序的性能，我们需要使用一些技术和方法来进行性能调优。本文将介绍性能调优的概念，探讨几种常用的性能调优方法，并提供相应的代码示例。
说实话，如果面试官问你这个题目，那么你必须要使出全身吃奶劲了。为啥？因为你没看到现在很多公司招聘的 JD 里都是说啥，有高并发就经验者优先。
如何设计一个支持高并发的高可用服务？在前期设计时应该从哪些方面入手？明确的一点：没有哪一个系统是从一开始设计时就是高可用的，支持高并发的。都是在产品的发展壮大中，随着业务量的增加，逐渐对系统架构进行一步步升级。
在多用户并发操作和大数据处理的现代软件开发领域中，事务管理已成为确保数据一致性和完整性的关键技术之一。特别是在使用如Spring这样的全面框架时，理解和掌握其事务管理机制不仅有助于我们编写出更为健壮和高效的应用，还能帮助我们避免一些由于事务处理不当带来的问题，如数据不一致性、数据丢失等。
作为一个成熟的框架，Elasticsearch里面提供了丰富的操作数据的api，本篇我们就来学习一下在es中更新数据的几种方式。 （一）普通更新 （1）修改某个字段 java api： 注意部分更新功
关于哪种语言是主流，其实这个是可以从各大招聘网站上可以去查阅的，Java相关的岗位依然是最多的。
其实所谓的高并发，如果你要理解这个问题呢，其实就得从高并发的根源出发，为啥会有高并发？为啥高并发就很牛逼？
本篇文章很短，但信息量很大，是关于redis的zset。我来分享一点遇到过的线上数据，或许对你的决策有帮助。
🐯 大家好，我是猫头虎！在这个技术快速发展的时代，软件架构的演进无疑扮演着关键角色，尤其是对我们软件开发者来说。如何选择合适的软件架构，如何权衡其优缺点，无疑是我们每个开发者都要面临的问题。今天，我将深入探讨四种主流的软件架构：单体架构、分布式应用、微服务架构以及Serverless架构。我们将一起探讨它们的核心思想、优劣势以及典型的应用场景，帮助大家更精准地定位到适合自己项目的架构模型。希望这篇博客能够在你的技术道路上点亮一盏指路灯，并为你在软件架构的道路上披荆斩棘！💻🚀
在Java悠久的历史长河中(其实也就十来年)，有一个框架自诞生之初就成了Java企业级开发领域的弄潮儿，它以开放的姿态不断引领着技术改革(我们管他叫Java领域的“改革开放”)，它就是久经考验的企业级开发框架，改革开放的总设计师Spring Framework。
为了解决这个问题，《阿里巴巴泰山版java开发手册》推荐在Service层之下独立出一个通用业务处理层（Manager层）
这也是我们最常用的 sleep 休眠大法，不只是当作休眠用，我们还可以利用它很轻松的能实现一个简单的定时任务。
与 InfoQ 相识的时间不算短了，2017 年 10 月 22 日加入，但 2020 年 9 月才在平台上发布第一篇文章，11 月后才开始连载。
一直以来并发编程对于刚入行的小白来说总是觉得高深莫测，于是乎，就诞生了想写点东西记录下，以提升理解和堆并发编程的认知。为什么需要用的并发？凡事总有好坏两面，之间的trade-off是什么，也就是说并发编程具有哪些缺点？以及在进行并发编程时应该了解和掌握的概念是什么？这篇文章主要以这三个问题来谈一谈。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 每个公司都要求程序员写出性能良好、维护性强的代码，各种高端职位的任职要求也会把性能优化技能作为必选要求之一。 当业务系统重构时，以及各种互联网大促前，也都期望系统的性能和吞吐量变得更好。 近几年，很多企业从粗放式的系统设计和实现转成更为精细化的开发和优化系统。 特斯拉CEO马斯克收购推特后，亲自与推特员工在深夜讨论分布式缓存方案，以减少网络调用，也同员工讨论如何减少渲染首页带来的后台近千次的微服务调用。 在一位资深Java研发架构工程师从业的20多年里
上海，到了上海，还没有到面试的时间。就到51job上投简历。 投了很多了，但接到巨人的面试电话。面试过程记不清了，只记得hr很漂亮。
随着越来越多的开发者开始关注并使用 Serverless 技术，开发者也对 Serverless 提出了更高的要求。上一篇文章中我们已经了解到与 Serverless 相关的基本知识以及 Serverless 所带来的一些优势，本文就不再赘述。接下来，我们重点探讨下现阶段，开发者在使用 Serverless 时经常遇到的一些问题，以及腾讯云 Serverless，尤其是云函数为此所做出的一些探索。 在过去一年多的时间里，我们和大量的 Serverless 用户做过线上、线下交流，了解他们的业务场景、以及对
智能办公OA系统，适用于中小型企业管理。Activiti5.22+动态表单实现零java代码即可做到复杂业务的流程实施，同时包含文件在线操作、日志、考勤、CRM、项目、拖拽式生成问卷、日程、笔记、计划、行政等多种复杂业务功能。
在今天的高速发展的软件行业中，Drools作为一个高效、灵活的业务规则管理系统(BRMS)，提供了一个桥梁，将复杂业务逻辑与应用程序代码分离。这篇文章将深入探讨Drools的内核机制、实现原理以及如何在项目中灵活运用。我们将通过详细的代码案例和操作命令，一步步展示如何利用Drools简化业务逻辑的实现。无论你是初学者还是在行业内有深厚的积累，本文都将为你提供宝贵的技术洞见。关键词包括：Drools, 规则引擎, 业务规则管理, Java, 规则定义语言(RDL)。
最近收到一位星球小伙伴的求助，正在找工作面了一些公司，结果不太理想，想让 Tom哥帮忙优化下简历。
作者简介：目前就职于一线互联网公司，主要是从事大数据开发工作。关注⬆️上方公众号，及时获取一线互联网技术资讯。
时间片是CPU分配给各个线程的时间，因为时间非常短，所以CPU不断通过切换线程，让我们觉得多个线程是同时执行的，时间片一般是几十毫秒。 而每次切换时，需要保存当前的状态起来，以便能够进行恢复先前状态，而这个切换时非常损耗性能， 过于频繁反而无法发挥出多线程编程的优势。 通常减少上下文切换可以采用无锁并发编程，CAS算法，使用最少的线程和使用协程。
当我们在设计分布式锁的时候，我们应该考虑分布式锁至少要满足的一些条件，同时考虑如何高效的设计分布式锁，这里我认为以下几点是必须要考虑的。
上篇给大家介绍了去哪儿支付系统架构演进的服务化拆分（点击阅读原文可查看上篇内容），接下来介绍一下在服务化拆分过程中遇到的一些问题与挑战，拆分过程中的DB处理、异步化，监控&报警等内容。
Java的并发包提供了三个常用的并发队列实现，分别是：ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue 和 LinkedBlockingQueue。
学习编程的第一件事就是面对语言的选择，编程语言五花八门种类繁多，不同的技术类型适应不同的应用场景，所以语言本身没有高低之分存在即合理，学会做选择才是入门的关键；
Java的并发包提供了三个常用的并发队列实现，分别是：ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue 和 LinkedBlockingQueue 。
关系型数据库 特点 优点 缺点 非关系型数据库 特点 优势 缺点 选择它就是因为好用啊 关系型数据库 特点 基于单一关系模型，结构化存储，有完整性约束 通过二维表建立数据之间的联系 采用结构化查询语言(SQL)做数据读写 操作保存数据的一致性 优点 通过事务处理保持数据的一致性 数据更新的开销很小 可以进行 Join 等复杂查询 技术成熟 缺点 数据读写必须经过 sql 解析，大量数据、高并发下读写性能不足 为保证数据一致性，需要加锁，影响并发操作 无法适应非结构化的存储 服务
性能是网站运行是否良好的关键因素， 网站的性能与效率影响着公司的运营成本及长远发展，编写出高质高效的代码是我们每个开发人员必备的素质,也是我们良好的职业素养。
领域驱动设计（Domain-Driven Design，简称DDD）是软件开发领域的一种设计思想，由埃里克·埃文斯（Eric Evans）在他的著作《领域驱动设计：软件核心复杂性应对之策》（Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software，2003）中首次提出。这种设计思想重视将实际业务问题映射到软件设计中，以解决复杂业务场景带来的软件开发问题。下面让我们来探索领域驱动设计的发展历史。
前几天在技术交流群，大家又讨论起了流量录制回放的话题。我观察了一下，讨论的人不少，大体有这两种观点：第一种观点认为，流量录制回放的应用前景很广阔，能大幅度提高测试效率和技术逼格，都想在自己团队落地，但需要一些最佳实践参考；第二种观点则认为只有大厂才能做这个实践，小公司就别想了。
性能是网站运行是否良好的关键因素， 网站的性能与效率影响着公司的运营成本及长远发展，编写出高质高效的代码是我们每个开发人员必备的素质,也是我们良好的职业素养。 一、变量（重要） 变量大小,注意变量大小是节约内存的最有效手段，对于来自用户表单、数据库和文件缓存的数据都需要控制变量的大小。 因为 cpu 要处理的数据是来源于内存 变量有效期，使用 unset()函数注销不需要的变量是一种良好的习惯，将一些不需要的变量立即注销可提高内存的使用率。 复制变量，尽量不要复制变量，否则就会带来 1 倍的内存消耗，即
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受疫情的影响，今年就业形势整体不太乐观，不仅应聘人数远远大于招聘岗位，而且面试难度加大，想拿到大厂 offer 更是难上加难！ 眼看着 2022年即将过去一半，如何进入梦寐以求的大厂呢…… 其实，互联网大厂对社招面试，除了注重基础技能的掌握外，更看重是否具备一定的项目实战能力和经验累积，对架构设计、高并发业务场景是否有较深刻的认知？以及针对不同的复杂业务，知道该如何下手。 而对大部分中高级程序员来说，实际工作中经常会囿于公司业务要求： 将过多的时间精力浪费在单一项目救火上，疲于奔命而视野有限； 或习惯于使
这篇是我开始进入设计模式的第一篇文章，Java一共有23种设计模式，我曾看过《大话设计模式》，书的内容当然都是干货满满，我当时看的是电子版，让我一度从入门到放弃，当时功力浅，读不懂，其实现在的我功力也很浅，可是学习的过程就是提高的过程，我必须严格要求自己，作为一名Java程序员不会个5、6种设计模式真的说不过去了，所以说学习设计模式是必经之路。
互联网企业对传统技术进行发展和演化，形成一套具有互联网特色的互联网技术，互联网技术以拆分为原则来满足服务于海量 用户的需求，从架构上来讲，分布式、服务化( SOA )、 微服务得到了深入发展，以拆分和服务化为基础，将海量用户产生的大规模的访问流量进行分解，采用分而治之的方法，达成用户需要的功能指标，并同时满足用户对高可用性、高性能、 可伸缩、可扩展和安全性的非功能质量的要求。
本次错误原因是虽然我们用红锁保障了特定机会（(用户，商家，活动)维度）增加的串行化，但是我们这里事务是用的注解事务导致事务在方法结束之后才提交，因此Read COMMIT级别下，并发情况可能读到了未变更的数据，导致做出错误判断
pacakge-info.java是一个Java文件，可以添加到任何的Java源码包中。pacakge-info.java的目标是提供一个包级的文档说明或者是包级的注释。
Java EE将企业级软件架构分为三个层级: Web 层、业务逻辑层和数据存取层，每个层次的职责分别如下。
来源：https://my.oschina.net/c5ms/blog/1827907
Spark SQL支持使用JDBC从关系型数据库（比如MySQL）中读取数据。读取的数据，依然由DataFrame表示，可以很方便地使用Spark sql提供的各种算子进行处理。 这里有一个经验之谈，实际上用Spark SQL处理JDBC中的数据是非常有用的。比如说，你的MySQL业务数据库中，有大量的数据，比如1000万，然后，你现在需要编写一个程序，对线上的脏数据某种复杂业务逻辑的处理，甚至复杂到可能涉及到要用Spark SQL反复查询Hive中的数据，来进行关联处理。 那么此时，用Spark SQL来通过JDBC数据源，加载MySQL中的数据，然后通过各种算子进行处理，是最好的选择。因为Spark是分布式的计算框架，对于1000万数据，肯定是分布式处理的。而如果你自己手工编写一个Java程序，那么不好意思，你只能分批次处理了，先处理2万条，再处理2万条，可能运行完你的Java程序，已经是几天以后的事情了。
一个创业公司起步时很可能就两台机器，一台Web 服务器、一台数据库服务器，在一个应用系统中集成了所有功能模块，但随着业务的发展、流量的增长，单应用远远不能满足业务需求。
本文仅按照业务系统开发角度描述异常的一些处理看法.不涉及java的异常基础知识,可以自行查阅 《Java核心技术 卷I》 和 《java编程思想》 可以得到更多的基础信息.
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