这篇文章只是简单总结下ConcurrentHashMap的精髓，并没有详细分析源码。 网上解析ConcurrentHashMap源码的文章很多，有详细的，也有简单介绍的。但是个人认为如果不是要去排查Bug的话，那也没有比较一行行的斟酌，看源 … 继续阅读 借鉴ConcurrentHashMap 处理并发技巧
Kafka Exactly Once和事务
说到分布式事务，大多数想到的都是2PC,3PC,TCC等，然而真正使用和实现的现有项目又比较少，在Kafka中，提供了批量消息的事务实现，接下来简单分析下Kafka事务的原理。 Kafka Exactly Once Kafka的事务首先依赖 … 继续阅读 Kafka Exactly Once和事务
Kafka & Zookeeper
Zookeeper作为分布式配置中心，为很多大型分布式系统提供分布式配置，集群管理。然而Zookeeper不是万能的，如果写入数据量过大，或者值修改过于频繁，则Zookeeper可能会成为瓶颈，下面从Kafka & Zookeepe … 继续阅读 Kafka & Zookeeper
分布式一致性算法
分布式一致性算法 一直想写篇文章总结下分布式一致性算法，但是这个东西细节实在太多…每次捋一半就卡住。 这篇文章，是第三次重写。 本文只是总结各个分布式算法之间的易同，前提是需要对各个算法有一定的理解。 分布式一致性算法是为了解决 … 继续阅读 分布式一致性算法
二分搜索算法及其变体
二分的思想很简单，但是代码的细节确很难理解，每次做算法遇到二分的变体，脑子里都是浆糊，当时理解了，后面又忘了，需要注意的细节太多太多了，网上有很多分析二分变体的博客，写的都很详细，但是总是阅后即忘。。。 今天碰巧又遇到了这类算法，痛定思痛， … 继续阅读 二分搜索算法及其变体
Redis 深入解析
Redis作为目前互联网领域使用最广泛的存储中间件，Redis有着超高的性能，丰富的功能，其应用范围之广泛，几乎说道缓存，第一个选择便是Redis。Redis所提供的的丰富的数据结构以及对数据结构的各种操作指令使得Redis不仅仅可以作为缓 … 继续阅读 Redis 深入解析
我所理解的IO
我所理解的IO 要说IO基本上所有人都用过，但是每每提起NIO,BIO,AIO这些概念，总是觉得模糊又清晰。下面简单的总结下： 首先，抛开Java NIO的概念，从操作系统的层面上说说几种IO BIO（Blocking IO） 在操作系统刚 … 继续阅读 我所理解的IO
手撕LFU缓存策略
LFU 缓存实现 最近在复习Redis缓存策略的时候，看到Redis 4.0支持了一种新的缓存淘汰策略：LFU(Least Frequently Used),猛然想起在Dubbo的介绍中，也说过这个策略。 LFU主要是淘汰最近使用次数最少的 … 继续阅读 手撕LFU缓存策略
Kafka 开发使用指南
Kafka 总结 前言： 最近发布的文章都是类似xxx总结，因为工作原因，没有时间一个章节一个章节的剖析，但是又不想放弃总结习惯，因此就选择了这种结合几本书写一个总结形式，怎么说呢，等后面不那么忙的时候，再来简单补一补吧。 下面的内容，结合 … 继续阅读 Kafka 开发使用指南
Kafka消息丢失与重复消费
Kafka作为一个消息中间件，在某些情况下可能会丢失消息，如果在一些重要的业务场景中，消息的丢失可能会带来重大的问题，因此我们简单分析下丢消息的场景以及如何避免： 生产者丢消息 对于生产者来说，一般丢消息指的是生产者认为消息已经发送，但是其 … 继续阅读 Kafka消息丢失与重复消费
