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RSS订阅原创 如何去阅读源码有些建议我想推荐给大家
当我们在读完一个类的代码的时候，一定要总结这个类的职责，明白这个类存在的意义。一般情况下一个类核心职责只有一个，遵循单一职责的设计原则。举个例子，在RocketMQ中有一个类MQClientAPIImpl。
2025-05-26 18:03:05
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原创 Hutool常用工具类大全：Java开发者的效率神器
Hutool通过简洁的API解决了Java开发中的常见痛点，熟练掌握这些工具类可提升3倍以上的开发效率。
2025-05-26 17:40:39
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原创 高并发下使用防重表做防重案例
其中表中的id可以用商品表的id，表中的name和model就是商品表的name和model，不过在这张防重表中增加了这两个字段的唯一索引。如果调用了同步添加商品的接口，这里非常关键的一点，是要返回已有数据的id，业务系统做后续操作，要拿这个id操作。如果业务上允许添加一批商品时，发现有重复的，直接抛异常，则可以提示用户：系统检测到重复的商品，请刷新页面重试。说实话，解决重复数据问题的方案挺多的，没有最好的方案，只有最适合业务场景的，最优的方案。之前提供的一个批量复制商品的接口，产生了重复的商品数据。
2025-05-26 17:34:02
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原创 30个性能优化方案
不知道你在实际的项目开发中，有没有使用过固定值？throw new BusinessException("该用户不存在");其中1000L和该用户不存在是固定值，每次都是一样的。既然是固定值，我们为什么不把它们定义成静态常量呢？这样语义上更直观，方便统一管理和维护，更方便代码复用。...private static final String NOT_FOUND_MESSAGE = "该用户不存在";...使用关键字修饰静态常量，static表示静态的意思，即类变量，而final表示。
2025-05-23 09:43:33
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原创 讲述 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ 和 ActiveMQ 这 4 种消息队列的异同
消息队列是在消息的传输过程中保存消息的容器，用于接收消息并以文件的方式存储，一个消息队列可以被一个也可以被多个消费者消费，包含以下 3 元素：Producer：消息生产者，负责产生和发送消息到 Broker；Broker：消息处理中心，负责消息存储、确认、重试等，一般其中会包含多个 Queue；Consumer：消息消费者，负责从 Broker 中获取消息，并进行相应处理。
2025-05-23 09:15:31
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原创 使用缓存的10条军规
问题类型推荐方案工具推荐缓存穿透空值缓存+布隆过滤器缓存雪崩随机TTL+熔断降级缓存击穿互斥锁+热点预加载数据一致性延迟双删+最终一致性最后忠告：缓存是把双刃剑，用得好是性能利器，用不好就是定时炸弹。当你准备引入缓存时，先问自己三个问题：真的需要缓存吗？缓存方案是否完整？有没有兜底措施？
2025-05-20 17:20:10
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原创 常用的Java工具库
在这篇文章中，我介绍了 Java 开发中 9 个非常实用的工具类，它们可以帮助我们提高开发效率，减少重复代码，并简化日常的开发任务。从集合操作到字符串处理，从对象操作到反射机制，再到数据加密和 HTTP 状态码处理，这些工具类提供了强大而灵活的功能，让我们能够更加专注于业务逻辑的实现，而不是底层细节的处理。
2025-05-14 17:58:46
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原创 参数校验6大神功
有时候，Hibernate Validator框架或者其他校验框架定义的校验不满足需求，我们需要自定义校验规则。则可以自定义注解，实现ConstraintValidator接口，来实现具体的自定义的校验逻辑。自定义注解@Contact在字段上使用。String message() default "联系方式格式错误";Class<?Class<?// 校验逻辑实现（不要相信前端的下拉框！@Override六边形战士培养计划可通过动态修改错误信息。
2025-05-14 17:53:34
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原创 SpringStateMachine
状态模式在生活场景中也是比较常见的。比如我们平时网购的订单状态变化，还有平时坐电梯，电梯状态的变化。在软件开发过程中，对于某一项的操作，可能存在不同的情况。通常处理多情况问题最直接的办法就是使用if...else或者switch...case条件语句进行判断。这种做法对于复杂状态的判断天然存在弊端：判断条件语句过于臃肿，可读性较差，不具备扩展性，维度难度也很大。
2025-05-14 17:34:19
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原创 在高可用场景中，数据库会做主备，那么当主数据还没来的急同步到备数据库，主数据库挂掉了。这种场景如果是对数据一致性要求比较高的情况下，架构又该如果考虑，业务又该如何补偿呢
4.5 Slave服务器的IO线程获取到Master服务器上IO线程发送的日志内容、日志文件及位置点后，会将binlog日志内容依次写到Slave端自身的Relay Log（即中继日志）文件的最末端，并将新的binlog文件名和位置记录到master-info文件中，以便下一次读取master端新binlog日志时能告诉Master服务器从新binlog日志的指定文件及位置开始读取新的binlog日志内容。当I/O线程请求日志内容时，将此时的binlog名称和当前更新的位置同时传给slave的I/O线程。
2025-05-07 09:30:34
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原创 mysql的binlog，redolog，undolog的区别
Binlog主要用于复制和数据恢复。Redo Log主要用于确保事务的持久性，特别是在系统崩溃后的恢复。Undo Log主要用于支持事务的原子性和实现MVCC，确保非阻塞的读取操作。每种日志都是为了解决数据库在特定场景下的不同需求而设计的，它们的组合使用保证了MySQL数据库的高可用性和数据一致性。
2025-04-21 14:14:23
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原创 ReentrantLock
如果state=0即代表锁没有被其他线程占用,则设置当前锁的持有者为当前线程,该操作用CAS完成。如果不存在则直接将锁的所有者设置成当前线程,且更新状态state.= 0则代表锁正在被其他线程占用,执行第三步。如果state = 0即代表锁没有被其他线程占用,执行第二步。如果是0,代表刚好线程释放了锁,此时将锁的持有者设为自己。ReentrantLock有两种模式,一种是公平锁,一种是非公平锁。如果是,则给state + 1,获取锁。如果不是0,则查看线程持有者是不是自己。如果是则更新状态state的值。
2025-03-26 23:32:56
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转载 数据库 MVCC
（2）事务A执行第一次查询操作，先生成 readView ，我们姑且称之为 readView_1，还未开始查询操作，事务B率先执行了更新操作，将数据进行了修改并提交，事务B结束，此时事务A第一次查询开始，但由于事务A已经生成了 readView_1 ，所以它不会读取到事务B修改过后的数据，读取到的是 readView_1 中事务B修改之前的数据，解决了脏读的问题；四个事务在对数据进行增删改查的时候，数据库就会给这四个事务的隐藏字段 trx_id 以自增的方式赋值，这里 假设分别赋值为 1，2，3，4。
2025-03-25 17:22:52
24
原创 JVM方法逃逸
根据对象逃逸的范围，可以分为方法逃逸和线程逃逸。当对象被方法外部的代码引用，生命周期超出了方法的范围，那么对象就必须分配在堆中，由垃圾收集器管理。比如说创建的对象被返回，那么这个对象就逃逸出当前方法了。再比如说，对象被另外一个线程引用，生命周期超出了当前线程，那么对象就必须分配在堆中，并且线程之间需要同步。对象被另外一个线程引用了，发生了线程逃逸。
2025-03-23 21:55:50
451
原创 InnDB的Buffer Pool
在调优方面，我们可以设置合理的 Buffer Pool 大小（通常为物理内存的 70%），并配置多个 Buffer Pool 实例（通过 innodb_buffer_pool_instances）来提升并发能力。Buffer Pool 是 InnoDB 存储引擎中的一个内存缓冲区，它会将数据以页（page）的单位保存在内存中，当查询请求需要读取数据时，优先从 Buffer Pool 获取数据，避免直接访问磁盘。通常采用改良的 LRU 算法来管理缓存页，也就是将最近最少使用的数据移出缓存，为新数据腾出空间。
2025-03-21 11:57:42
136
原创 跳表skiplist
Redis选择跳表而非B+树，核心原因在于内存场景下的性能平衡跳表以低实现复杂度、高效动态操作和内存友好性，完美适配Redis的高并发、高频更新需求。B+树的磁盘优化特性（如节点紧凑、减少I/O）在内存场景中无实际收益，反而因复杂逻辑降低性能。因此，B+树无法替代跳表在Redis ZSet中的作用。
2025-03-20 22:20:16
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转载 原子操作增强类LongAddr解析
LongAdder的基本思路就是分散热点，将value值分散到一个Cell数组中，不同线程会命中到数组的不同槽中，各个线程只对自己槽中的那个值进行CAS操作，这样热点就被分散了，冲突的概率就小很多。sum()会将所有Cell数组中的value和base累加作为返回值，核心的思想就是将之前AtomicLong一个value的更新压力分散到多个value中去，从而降级更新热点。base变量：非竞态条件下，直接累加到该变量上，Cell[]数组：竞态条件下，累加个各个线程自己的槽Cell[i]中。
2025-03-18 22:03:26
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原创 JVM中STW解析
STW是JVM垃圾回收的核心机制，其设计平衡了内存回收的准确性与应用性能。通过选择并发收集器、优化堆参数及安全点策略，可显著降低STW对系统的影响。
2025-03-18 21:49:30
340
原创 CAS存在的问题以及解决方案
CAS 存在三个经典问题，ABA 问题、自旋开销大、只能操作一个变量等.ABA 问题指的是，一个值原来是 A，后来被改为 B，再后来又被改回 A，这时 CAS 会误认为这个值没有发生变化。可以使用版本号/时间戳的方式来解决 ABA 问题。比如说，每次变量更新时，不仅更新变量的值，还更新一个版本号。CAS 操作时，不仅比较变量的值，还比较版本号。Java 的 AtomicStampedReference 就增加了版本号，它会同时检查引用值和 stamp 是否都相等。
2025-03-18 21:24:15
201
原创 InnoDB的Buffer Pool
在调优方面，我们可以设置合理的 Buffer Pool 大小（通常为物理内存的 70%），并配置多个 Buffer Pool 实例（通过 innodb_buffer_pool_instances）来提升并发能力。Buffer Pool 是 InnoDB 存储引擎中的一个内存缓冲区，它会将数据以页（page）的单位保存在内存中，当查询请求需要读取数据时，优先从 Buffer Pool 获取数据，避免直接访问磁盘。通常采用改良的 LRU 算法来管理缓存页，也就是将最近最少使用的数据移出缓存，为新数据腾出空间。
2025-03-18 21:17:37
143
原创 transient关键字
transient是控制对象序列化行为的关键工具，适用于敏感数据保护、性能优化及资源管理场景。需注意其与静态变量的兼容性问题，必要时通过自定义序列化逻辑实现灵活控制。
2025-03-17 16:19:33
178
原创 volatile关键字
假如有两个线程，线程 1 执行 update 方法将 i 赋值为 100，一般情况下线程 1 会在自己的工作内存中完成赋值操作，但不会及时将新值刷新到主内存中。这个时候线程 2 执行 get 方法，首先会从主内存中读取 i 的值，然后加载到自己的工作内存中，此时读到 i 的值仍然是 50，再将 50 赋值给 j，最后返回 j 的值就是 50 了。原本期望返回 100，结果返回 50，这就是可见性问题，线程 1 对变量 i 进行了修改，线程 2 并没有立即看到 i 的新值。
2025-03-17 15:12:45
705
原创 实现ArrayList线程安全的方法
通俗的讲，CopyOnWrite 就是当我们往一个容器添加元素的时候，不直接往容器中添加，而是先复制出一个新的容器，然后在新的容器里添加元素，添加完之后，再将原容器的引用指向新的容器。多个线程在读的时候，不需要加锁，因为当前容器不会添加任何元素。，它是线程安全的 ArrayList，遵循写时复制的原则，每当对列表进行修改时，都会创建一个新副本，这个新副本会替换旧的列表，而对旧列表的所有读取操作仍然在原有的列表上进行.内部是用过synchronized关键字加锁来实现的,也可以直接使用。
2025-03-16 11:12:30
188
原创 CAP 理论详解
CAP 理论揭示了分布式系统的核心矛盾，指导开发者在设计时根据业务需求（如强一致性 vs 高可用性）进行合理取舍12。实际应用中需结合最终一致性、超时重试等机制，在动态环境中平衡 CAP 三要素。artition Tolerance）三者中，系统最多只能同时满足两项12。CAP 理论是分布式系统设计的核心原则，指出在一致性（。vailability）、分区容错性（。onsistency）、可用性（。
2025-03-15 14:31:11
558
原创 jstat 命令详解
jstat（JVM Statistics Monitoring Tool）是 JDK 自带的轻量级监控工具，用于实时采集 JVM 内存、GC 事件、类加载等运行状态数据，帮助开发者快速诊断性能瓶颈12。值从 70% → 85% → 95% 持续上升，可能存在内存泄漏13。显示各内存区域的使用百分比及 GC 事件统计，适合快速查看内存压力。：若 Eden 区快速填满（如每秒增加 200MB），可增大。显示各内存区域的具体容量（单位：KB）及使用量。（年轻代大小）降低 GC 频率35。
2025-03-15 13:59:35
346
原创 常用JVM调优命令
：集成化诊断工具（JDK 7+ 支持），支持查询 JVM 参数、生成堆/线程快照等。：列出当前系统中所有 Java 进程的进程 ID 和主类名称。：生成 Java 进程的线程快照，用于诊断死锁或线程阻塞问题。：实时监控内存、类加载和垃圾回收状态。关键词，查看持有锁的线程堆栈信息。：生成堆内存快照和对象分布统计。
2025-03-15 13:22:10
441
原创 场景题 - 现有系统能否扛住压力暴增100倍
优化层面技术方案典型工具/框架流量管控限流熔断、异步队列、服务降级JVM优化堆内存调优、G1/ZGC算法、内存泄漏分析Arthas/JVM参数调优MySQL优化分库分表、索引优化、InnoDB参数调整缓存多级缓存（本地+分布式）通过以上综合优化，系统可逐步实现从单机到分布式、从同步到异步的改造，支撑百万级并发场景。
2025-03-15 11:59:01
362
原创 项目中常用的SQL优化
这样的语句，普通索引是无法满足查询需求的。如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表，但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表。区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变（这是性能变化的关键），如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询。优化的方法如下：可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。type列，连接类型。
2025-03-13 15:57:57
980
原创 jvm垃圾回收过程
新生代：主要采用复制算法，回收速度快，频率高，适合生命周期短的对象。老年代：主要采用标记-整理算法，回收速度相对较慢，频率低，适合生命周期长的对象。不同的垃圾回收器（如Serial、Parallel、CMS、G1等）在实现上述算法时会有一些差异，可以根据具体的应用场景选择合适的垃圾回收器。
2025-03-13 15:22:36
303
原创 垃圾回收器种类
此外，还有一些特定于新生代或老年代的收集器，如ParNew（适用于新生代，与Parallel Scavenge类似但实现有所不同，常用于需要CMS配合的场景）、●优点：注重吞吐量（即减少GC总时间），适用于后台处理任务和注重吞吐量的应用。○特点：支持 TB 级内存，STW 时间极短（<10ms），并发处理。●使用标记-复制算法（新生代）和标记-整理算法（老年代）。○适用场景：超大内存、超低延迟场景（如金融交易系统）。●并行、并发和分布式的垃圾收集器，适用于大型应用程序。
2025-03-13 15:02:02
253
原创 垃圾收集器应该如何选择
如果优先考虑应用程序的峰值性能，并且没有时间要求，或者可以接受 1 秒或更长的停顿时间，可以选择 Parallel 收集器。如果应用程序只需要一个很小的内存空间（大约 100 MB），或者对停顿时间没有特殊的要求，可以选择 Serial 收集器。如果响应时间比吞吐量优先级高，或者垃圾收集暂停必须保持在大约 1 秒以内，可以选择 CMS/ G1 收集器。如果响应时间是高优先级的，或者堆空间比较大，可以选择 ZGC 收集器。
2025-03-13 14:52:53
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