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...写了。 如何配置Dubbo的熔断时间窗口？ 随着微服务的发展，越来越多的企业选择将服务进行拆分，采用分布式架构，提高系统的可扩展性和稳定性。其中，服务调用的容错问题是微服务架构中的一个重要环节。为了防止服务调用异常导致整个系统崩溃，我们可以采用熔断的方式，当服务调用出现异常时，自动切换到一个默认或者备份的服务，从而保证服务的稳定性和可用性。 什么是熔断时间窗口？ 熔断时间窗口是指在一段时间内，服务调用的错误率超过阈值后，自动开启熔断状态，停止对该服务的调用，并等待一段时间后重新尝试。在这个时间段内，我们称之为熔断时间窗口。一般来说，熔断机制的时间窗口这东西啊，它就像个看门人，时间窗口设得越长，系统的故障修复速度就越慢悠悠的，不过呢，这样就更能稳稳地把系统的稳定性和可用性保护得妥妥的；反过来，如果把时间窗口设置得短一些，系统的故障恢复速度就能嗖嗖地快起来，但是吧，也可能会对系统的稳定性造成那么一丢丢影响。 配置Dubbo的熔断时间窗口 Dubbo是一个开源的分布式服务框架，提供了多种服务注册和发现、负载均衡、容错等能力。在Dubbo这个家伙里头，咱们能够灵活地设置熔断时间窗口，这招儿可多了去了。比如说，可以直接动动手，用心编写配置文件来实现；再比如，可以紧跟潮流，用上注解这种方式，一键搞定，既便捷又高效，让整个配置过程就像日常聊天一样轻松自然。下面我们来看一下具体的操作步骤。 使用配置文件配置熔断时间窗口 首先，我们需要创建一个配置文件，用于指定Dubbo的熔断时间窗口。例如，我们可以创建一个名为dubbo.properties的配置文件，并在其中添加如下内容： properties dubbo.consumer.check.disable=true 这行代码的意思是关闭Dubbo的消费端检查功能，因为我们在使用熔断时并不需要这个功能。然后，我们可以添加如下代码来配置熔断时间窗口： properties dubbo.protocol.checker.enabled=true dubbo.protocol.checker.class=com.alibaba.dubbo.rpc.filter.TimeoutChecker dubbo.protocol.checker.timeout=5000 这段代码的意思是启用Dubbo的检查器，并设置其为TimeoutChecker类，同时设置检查的时间间隔为5秒。在TimeoutChecker类中，我们可以实现自己的熔断时间窗口逻辑。 使用注解配置熔断时间窗口 除了使用配置文件外，我们还可以使用注解的方式来配置熔断时间窗口。首先，我们需要引入Dubbo的相关依赖，然后在我们的服务接口上添加如下注解： java @Reference(timeout = 5000) public interface MyService { // ... } 这段代码的意思是在调用MyService服务的方法时，设置熔断时间窗口为5秒。这样一来，当你调用这个方法时，如果发现它磨磨蹭蹭超过5秒还没给个反应，咱们就立马启动“熔断”机制，切换成常规默认的服务来应急。 使用sentinel进行熔断控制 Sentinel是一款开源的流量控制框架，可以实现流量削峰、熔断等功能。在Dubbo中，我们可以通过集成Sentinel来进行熔断控制。首先，咱们得在Dubbo的服务注册中心那儿开启一个Sentinel服务器，这一步就像在热闹的集市上搭建起一个守护岗亭。然后，得给这个 Sentinel 服务器精心调校一番，就像是给新上岗的哨兵配备好齐全的装备和详细的巡逻指南，这些也就是 Sentinel 相关的参数配置啦。接下来，咱们可以在Dubbo消费者这边动手启动一个Sentinel小客户端，并且得把它的一些相关参数给调校妥当。好嘞，到这一步，咱们就能在Dubbo的服务接口上动手脚啦，给它加上Sentinel的注解，这样一来，就可以轻轻松松实现服务熔断控制，就像是给电路装了个保险丝一样。 总结 在微服务架构中，服务调用的容错问题是一个非常重要的环节。设置一下Dubbo的熔断机制时间窗口，就能妥妥地拦住那些可能会引发系统大崩盘的服务调用异常情况，让我们的系统稳如泰山。同时，我们还可以通过集成Sentinel来进行更高级的流量控制和熔断控制。总的来说，熔断机制这个东东，可真是个超级实用的“法宝”，咱在日常开发工作中绝对值得大大地推广和运用起来！

Dubbo的报错信息与具体环境和配置有关，需要根据实际情况进行排查 一、Dubbo的基本概念与作用 首先，咱们得聊聊Dubbo是什么。Dubbo嘛，就是一个特别牛的Java工具，简单讲，它能让咱们的服务像住在不同房间的小伙伴一样，虽然不在一个屋檐下，但还能互相串门、干活儿。就像你家里的电视、冰箱、空调这些家伙，插上电就能一起工作，超方便！ 举个例子，假设你开发了一个电商系统，用户下单时，订单服务要调用库存服务来检查商品是否还有货。在这种情况下，Dubbo就能很好地完成这个任务。哎呀，Dubbo这东西确实挺牛的，功能强大到让人爱不释手，但也不是完美无缺啦！时不时地就会给你来个“报错警告”，而且这些错误啊，很多时候都跟你的环境配置脱不了干系，一不小心就中招了。 记得有一次我调试一个Dubbo项目的时候，就遇到了这个问题。我当时在本地测的时候，那叫一个顺风顺水，啥问题都没有，结果一到生产环境，各种错误蹦出来，看得我头都大了，心里直犯嘀咕：这是不是选错了人生路啊？后来才反应过来，哎呀妈呀，原来是生产环境的网络设置跟本地的不一样，这就搞不定啦，服务之间压根连不上话！所以说啊，在解决Dubbo问题的时候，咱们得结合实际情况来分析，不能一概而论。就像穿衣服一样，得看天气、场合啥的，对吧？ --- 二、Dubbo报错信息的特点与常见原因 Dubbo的报错信息通常会包含一些关键信息，比如服务名称、接口版本、错误堆栈等。不过啊，这些东西通常不会直接告诉我们哪里出了岔子，得我们自己去刨根问底才行。 比如说，你可能会看到这样的报错： Failed to invoke remote method: sayHello, on 127.0.0.1:20880 看到这个错误，你是不是会觉得很懵？其实这可能是因为你的服务端没有正确启动，或者客户端的配置不对。又或者是网络不通畅，导致客户端无法连接到服务端。 再比如，你可能会遇到这种错误： No provider available for the service com.example.UserService on the consumer 192.168.1.100 use dubbo version 2.7.8 这表明你的消费者（也就是客户端）找不到提供者（也就是服务端）。哎呀，这问题八成是服务注册中心没整利索，要不就是服务提供方压根没成功注册上。 我的建议是，遇到这种问题时，先别急着改代码，而是要冷静下来分析一下，是不是配置文件出了问题。比如说，你是不是忘记在dubbo.properties里填对了服务地址？ --- 三、排查报错的具体步骤 接下来，咱们来聊聊怎么排查这些问题。首先，你需要确认服务端是否正常运行。你可以通过以下命令查看服务端的状态： bash netstat -tuln | grep 20880 如果看不到监听的端口，那肯定是服务端没启动成功。 然后，检查服务注册中心是否正常工作。Dubbo支持多种注册中心，比如Zookeeper、Nacos等。如果你用的是Zookeeper，可以试试进入Zookeeper的客户端，看看服务是否已经注册： bash zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181 ls /dubbo/com.example.UserService 如果这里看不到服务，那就说明服务注册中心可能有问题。 最后，别忘了检查客户端的配置。客户端的配置文件通常是dubbo-consumer.xml，里面需要填写服务提供者的地址。例如： xml 如果地址写错了，当然就会报错了。 --- 四、代码示例与实际案例分析 下面我给大家举几个具体的例子，让大家更直观地了解Dubbo的报错排查过程。 示例1：服务启动失败 假设你在本地启动服务端时，发现服务一直无法启动，报错如下： Failed to bind URL: dubbo://192.168.1.100:20880/com.example.UserService?anyhost=true&application=demo-provider&dubbo=2.7.8&interface=com.example.UserService&methods=sayHello&pid=12345&side=provider×tamp=123456789 经过检查，你会发现是因为服务端的application.name配置错了。修改后，重新启动服务端，问题就解决了。 示例2：服务找不到 假设你在客户端调用服务时，发现服务找不到，报错如下： No provider available for the service com.example.UserService on the consumer 192.168.1.100 use dubbo version 2.7.8 经过排查，你发现服务注册中心的地址配置错了。正确的配置应该是： xml 示例3：网络不通 假设你在生产环境中，发现客户端和服务端之间的网络不通，报错如下： ConnectException: Connection refused 这时候，你需要检查防火墙设置，确保服务端的端口是开放的。同时，也要检查客户端的网络配置，确保能够访问服务端。 --- 五、总结与感悟 总的来说，Dubbo的报错信息确实有时候让人摸不着头脑，但它并不是不可战胜的。只要你细心排查，结合具体的环境和配置，总能找到问题的根源。 在这个过程中，我学到的东西太多了。比如说啊，别啥都相信默认设置，每一步最好自己动手试一遍，心里才踏实。再比如说，碰到问题的时候，先别忙着去找同事求助，自己多琢磨琢磨，说不定就能找到解决办法了呢！毕竟，编程的乐趣就在于不断解决问题的过程嘛！ 最后，我想说的是，Dubbo虽然复杂，但它真的很棒。希望大家都能掌握它，让它成为我们技术生涯中的一把利器！

Dubbo与分布式追踪系统的邂逅 在构建现代分布式系统的过程中，Dubbo作为阿里巴巴开源的一个高性能Java RPC框架，一直备受青睐。不过嘛，在实际用起来的时候，服务一多啊，咱们就难免要跟分布式追踪系统打交道，各种问题接踵而至。这篇文章主要是想聊聊Dubbo怎么和Zipkin、Jaeger这些分布式追踪系统打交道，以及怎么优化它们的合作。我们会用一些真实的例子来说明，怎样才能更好地应对分布式追踪中遇到的各种问题。 1. 分布式追踪系统的重要性 首先，让我们来谈谈为什么需要分布式追踪系统。想想看，当你得照顾一大堆微服务组成的复杂系统时，每个请求都像是个大冒险，得穿梭在好几个服务之间打交道。在这种情况下，要准确地定位问题所在变得极其困难。而分布式追踪系统就像一双眼睛，能够帮助我们清晰地看到每一次请求的完整路径，包括它经过了哪些服务、耗时多少、是否有错误发生等关键信息。这对于提升系统性能、快速定位故障以及优化用户体验都至关重要。 2. Dubbo集成分布式追踪系统的初步探索 Dubbo本身并不直接支持分布式追踪功能，但可以通过集成第三方工具来实现这一目标。比如说Zipkin吧，这是Twitter推出的一个开源工具，专门用来追踪应用程序在分布式环境中的各种请求路径和数据流动情况。用它就像是给你的系统搭建了一个超级详细的导航地图，让你能一眼看清楚每个请求走过了哪些地方。接下来，我们将通过几个步骤来演示如何在Dubbo项目中集成Zipkin。 2.1 添加依赖 首先，我们需要向项目的pom.xml文件中添加Zipkin客户端的依赖。这步超级重要，因为得靠它让我们的Dubbo服务乖乖地把追踪信息发给Zipkin服务器，不然出了问题我们可找不到北啊。 xml io.zipkin.java zipkin-reporter-brave 2.7.5 2.2 配置Dubbo服务端 然后，在Dubbo服务端配置文件（如application.properties）中加入必要的配置项，让其知道如何连接到Zipkin服务器。 properties dubbo.application.qos-enable=false dubbo.registry.address=multicast://224.5.6.7:1234 指定Zipkin服务器地址 spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411/ 使用Brave作为追踪库 brave.sampler.probability=1.0 这里，spring.zipkin.base-url指定了Zipkin服务器的URL，而brave.sampler.probability=1.0则表示所有请求都会被追踪。 2.3 编写服务接口与实现 假设我们有一个简单的服务接口，用于处理用户订单： java public interface OrderService { String placeOrder(String userId); } 服务实现类如下： java @Service("orderService") public class OrderServiceImpl implements OrderService { @Override public String placeOrder(String userId) { // 模拟业务逻辑 System.out.println("Order placed for user: " + userId); return "Your order has been successfully placed!"; } } 2.4 启动服务并测试 完成上述配置后，启动Dubbo服务端。你可以试试调用placeOrder这个方法，然后看看在Zipkin的界面上有没有出现相应的追踪记录。 3. 深入探讨 从Dubbo到Jaeger的转变 虽然Zipkin是一个优秀的解决方案，但在某些场景下，你可能会发现它无法满足你的需求。例如，如果你需要更高级别的数据采样策略或是对追踪数据有更高的控制权。这时，Jaeger就成为一个不错的选择。Jaeger是Uber开源的分布式追踪系统，它提供了更多的定制选项和更好的性能表现。 将Dubbo与Jaeger集成的过程与Zipkin类似，主要区别在于依赖库的选择和一些配置细节。这里就不详细展开，但你可以按照类似的思路去尝试。 4. 结语 持续优化与未来展望 集成分布式追踪系统无疑为我们的Dubbo服务增添了一双“慧眼”，使我们能够在复杂多变的分布式环境中更加从容不迫。然而，这只是一个开始。随着技术日新月异，咱们得不停地充电，学些新工具新技能，才能跟上这变化的脚步嘛。别忘了时不时地检查和调整你的追踪方法，确保它们跟得上你生意的发展步伐。 希望这篇文章能为你提供一些有价值的启示，让你在Dubbo与分布式追踪系统的世界里游刃有余。记住，每一次挑战都是成长的机会，勇敢地迎接它们吧！

一、引言 在使用Dubbo的过程中，我们可能会遇到各种各样的问题，其中环境配置问题是非常常见的一种。这些问题包括环境变量未正确设置、日志配置错误等等。本文将详细介绍如何解决这些问题。 二、环境变量未正确设置 环境变量未正确设置是导致Dubbo无法正常运行的一个重要原因。比如说，如果你没把JAVA_HOME环境变量设置对，Dubbo就找不到Java的藏身之处（也就是安装路径），这样一来，它就没法正常启动运行啦。 解决这个问题的方法非常简单，只需要在系统环境变量中添加JAVA_HOME即可。例如，在Windows系统中，可以在"我的电脑" -> "属性" -> "高级系统设置" -> "环境变量"中添加。 三、日志配置错误 日志配置错误也是导致Dubbo无法正常运行的一个重要原因。要是你日志的配置文件，比如说logback.xml，搞错了设定，那就等于给日志输出挖了个坑。这样一来，日志就无法顺畅地“说话”了，我们也就没法通过这些日志来摸清系统的运行状况，了解它到底是怎么干活儿的了。 解决这个问题的方法也很简单，只需要检查日志配置文件中的配置是否正确即可。比如，我们可以瞅瞅日志输出的目的地是不是设定对了，还有日志的详细程度级别是否也调得恰到好处，这些小细节都值得我们关注检查一下。 四、代码示例 为了更直观地理解环境配置问题和日志配置错误，下面给出一些代码示例。 首先，来看一下不正确的环境变量设置。假设我们在没有设置JAVA_HOME的情况下尝试启动Dubbo，那么就会出现以下错误： Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: no javassist in java.library.path at java.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:1867) at java.lang.Runtime.loadLibrary0(Runtime.java:870) at java.lang.System.loadLibrary(System.java:1122) at com.alibaba.dubbo.common.logger.LoggerFactory.getLogger(LoggerFactory.java:39) at com.alibaba.dubbo.common.logger.LoggerFactory.getLogger(LoggerFactory.java:51) at com.alibaba.dubbo.config.ApplicationConfig.(ApplicationConfig.java:114) at com.example.demo.DemoApplication.main(DemoApplication.java:12) Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: javassist at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:382) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:349) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) ... 6 more 可以看出，由于JAVA_HOME环境变量未设置，所以无法找到Java的安装路径，从而导致了这个错误。 接下来，来看一下不正确的日志配置。假设我们在日志配置文件中错误地指定了日志输出的目标位置，那么就会出现以下错误： 2022-03-08 15:29:54,742 ERROR [main] org.apache.log4j.ConsoleAppender - Error initializing ConsoleAppender appenders named [STDOUT] org.apache.log4j.AppenderSkeleton$InvalidAppenderException: No such appender 'STDOUT' in category [com.example.demo]. at org.apache.log4j.Category.forcedLog(Category.java:393) at org.apache.log4j.Category.access$100(Category.java:67) at org.apache.log4j.Category$AppenderAttachedObject.append(Category.java:839) at org.apache.log4j.AppenderSkeleton.doAppend(AppenderSkeleton.java:248) at org.apache.log4j.helpers.AppenderAttachableImpl.appendLoopOnAppenders(AppenderAttachableImpl.java:51) at org.apache.log4j.Category.callAppenders(Category.java:206) at org.apache.log4j.Category.debug(Category.java:267) at org.apache.log4j.Category.info(Category.java:294) at org.apache.log4j.Logger.info(Logger.java:465) at com.example.demo.DemoApplication.main(DemoApplication.java:16) 可以看出，由于日志配置文件中的配置错误，所以无法将日志输出到指定的位置，从而导致了这个错误。 五、总结 通过以上分析，我们可以看出，环境配置问题和日志配置错误都是非常严重的问题，如果不及时处理，就会导致Dubbo无法正常运行，从而影响我们的工作。所以呢，咱们得好好学习、掌握这些知识点，这样一来，在实际工作中碰到问题时，就能更有效率地避开陷阱，解决麻烦了。同时，我们也应该养成良好的编程习惯，比如定期检查环境变量和日志配置文件，确保它们的正确性。

...flix能够更轻松地部署和管理在全球范围内的服务器集群。 与此同时，国内的科技巨头也在积极拥抱Golang。阿里巴巴集团旗下的蚂蚁金服和阿里云相继推出了基于Golang的开源项目，如Dubbo-go和PolarDB-X。这些项目不仅展示了Golang在企业级应用中的潜力，也为其他开发者提供了丰富的学习资源。特别是在金融和电商领域，Golang凭借其高性能和低延迟的优势，正在逐步取代Java等传统语言。 值得一提的是，Golang的快速发展也引发了学术界的高度关注。近期，一篇发表在《ACM Computing Surveys》上的论文指出，Golang的设计哲学与现代软件工程的最佳实践高度契合。论文作者认为，Golang的成功不仅仅在于其技术特性，还在于它重新定义了开发者的工作方式，使其更加专注于业务逻辑而非底层实现细节。 展望未来，随着5G、物联网和人工智能等新技术的兴起，Golang有望在更多领域大放异彩。无论是边缘计算、大数据处理还是实时数据分析，Golang都展现出了巨大的潜力。正如Google Go团队负责人Robert Griesemer所说：“Golang的目标始终是让开发者能够更快、更好地完成工作。”这种理念无疑将继续引领技术发展的潮流。

...径配置确保图片在生产环境下的正确加载。 publicPath , 在Vue CLI创建的基于Webpack的项目中，publicPath是Webpack输出文件目录下所有资源的公共URL前缀。当项目部署到服务器上时，如果静态资源的URL与开发环境不同，可以通过修改vue.config.js文件中的publicPath属性来指定资源的根路径，以确保图片和其他静态资源能够被正确地从服务器获取并展示在页面上。 require , 在JavaScript中，require是一个CommonJS规范的导入函数，常用于Node.js环境中加载模块。在Vue项目中，由于使用了Webpack，因此也可以借助require函数动态导入图片或其他资源，使其能被Webpack正确识别和处理，并转化为模块化的引用方式，这样在模板中可以通过变量来调用图片资源，避免因路径问题导致图片无法加载的情况发生。

...容器化技术在现代IT环境中的最新应用和最佳实践。近期，随着云原生理念的普及和Kubernetes等容器编排系统的广泛应用，Docker镜像标签策略对于保障服务稳定性、实现持续集成/持续部署(CI/CD)流程的高效运行愈发关键。 例如，Google Cloud最近发布了一篇关于“使用Docker镜像标签进行版本控制的最佳实践”的文章，深入剖析了如何结合时间戳、构建编号以及语义化版本控制系统（SemVer）来制定合理的镜像标签策略。通过精细的版本控制，企业能够快速定位并回滚到安全稳定的镜像版本，从而有效应对生产环境中可能出现的各种问题。 同时，业界也关注到确保Docker镜像供应链的安全性。今年早些时候，Docker官方宣布与Snyk合作，推出一项针对容器镜像漏洞扫描与修复的新功能。这意味着开发团队不仅需要关注镜像标记管理，还要对镜像内容本身的安全性进行全面审查，以防止因依赖项过时或存在漏洞而导致的安全风险。 另外，CNCF社区近期分享的一篇文章探讨了在多环境、多集群间同步和维护镜像标签一致性的重要性，并给出了基于Helm charts或其他工具的自动化解决方案。这有助于企业在跨环境部署时保持高度的一致性和准确性，避免因镜像版本不匹配导致的运维难题。 总之，深入理解并妥善运用Docker镜像标签管理不仅关乎日常的开发与运维效率，更是保障应用程序容器化生命周期中安全性、稳定性和一致性的基石。与时俱进地关注行业动态和最佳实践，将有助于我们在不断演进的云原生时代中更好地驾驭Docker这一强大工具。

...ing Cloud、Dubbo等主流微服务框架深度集成，为开发者提供了更为便捷的一站式服务治理方案。在实际应用案例中，众多知名企业如滴滴出行、美团点评等都在其业务系统中采用Nacos进行服务发现与配置管理，有效提升了运维效率与系统的灵活性。 深入探究Nacos的设计理念和技术实现，可以参考《Nacos从入门到实战》一书，书中详尽解读了Nacos的核心功能与应用场景，并结合实例演示如何借助Nacos解决分布式系统中的常见问题。此外，参与Nacos社区的讨论与贡献也是深入理解并跟进最新技术动态的重要途径，通过交流分享，广大开发者能够更好地将Nacos应用于实际项目，提升开发效能。

在深入探讨了Dubbo服务框架中的负载均衡策略问题及其解决方案后，我们发现随着微服务架构的普及和云计算技术的飞速发展，负载均衡已经成为分布式系统设计中不可或缺的一环。近期，Apache Dubbo社区也针对这一核心功能进行了多项重要更新和优化。 例如，在2021年发布的Dubbo 3.0版本中，引入了一种全新的、基于权重动态调整的负载均衡策略，该策略可以根据服务提供者的实时性能数据（如响应时间、CPU使用率等）动态分配请求，进一步提升了系统的稳定性和资源利用率。此外，还支持与云原生环境下的服务网格（Service Mesh）架构深度集成，通过Istio等服务网格组件实现更精细化的流量控制和治理。 与此同时，业界对于负载均衡算法的研究也在不断深化，一些创新性的智能负载均衡算法被提出并在实践中验证效果。这些算法不仅考虑了传统的服务器负载因素，还结合了机器学习和预测模型，力求在复杂多变的网络环境下实现最优的服务调度。 综上所述，关注Dubbo及同类框架的最新进展和技术动态，理解并应用先进的负载均衡策略和实践案例，有助于我们在构建和优化分布式系统时更好地应对挑战，提升服务质量和运维效率。同时，理论研究与实际操作相结合，将推动我国在云计算和微服务领域的技术创新与发展。

...心数，这就意味着在云环境部署的Nginx服务，其worker_processes设置应能与运行环境动态匹配。 2022年，Nginx官方发布了新版本，增强了与Linux cgroups的集成，允许Nginx更精确地感知和适应容器环境中的CPU配额变化，从而实现worker_processes的智能化动态调整。此外，针对现代服务器硬件普遍采用超线程技术的情况，专家建议在确定worker_processes数量时，不仅要考虑物理核心数，还需结合应用是否能有效利用超线程带来的并发处理优势。 同时，关于worker_connections参数的设定，随着HTTP/2、QUIC等协议的普及，单连接可承载的请求数量显著增加，因此，在最新实践中，可能需要重新评估每个worker进程所需的最大连接数，以适应高效率、低延迟的网络通信需求。 综上所述，持续关注Nginx的最新发展动态和技术实践，结合自身业务场景及基础设施特性进行深度调优，是提升服务器性能表现的关键所在。对于运维人员而言，掌握实时更新的优化策略，以及灵活运用各类监控工具，将有助于更好地驾驭Nginx这一高性能Web服务器，确保其始终能在瞬息万变的技术浪潮中发挥最佳效能。

...还能与持续集成/持续部署（CI/CD）工具如 Jenkins、GitHub Actions 等紧密结合，实现自动化构建、测试及部署全流程。通过编写特定的 post-build 脚本或利用 CI/CD 工具提供的钩子函数，可以在编译完成后执行诸如文件上传、环境部署等更多后处理任务，从而提升开发团队的工作效率和协作水平。 总的来说，Webpack 作为构建工具的角色已经超越了单纯的模块打包，而是在工程化实践与 DevOps 流程中发挥着愈发关键的作用。深入理解和熟练运用其各项功能，包括但不限于 watch 模式下的回调机制与插件扩展性，将有助于我们更好地应对各种实际开发场景，打造高效、稳定且灵活的前端工作流。

...通交流的性能和稳定性问题也变得越来越明显，越来越突出啦。Dubbo这款开源服务框架，就像个超能小助手，因为它的功能强大又灵活多变，在企业级应用的大舞台上那可是大显身手，得到了无数的青睐和广泛应用呢！本文将通过实例讲解如何利用Dubbo进行高性能、高吞吐量的服务调用。 二、Dubbo简介 Dubbo是一个高性能、轻量级的Java企业级远程服务调用框架，它提供了一套简单的接口定义、协议编解码、序列化、动态配置等设施，使得开发者可以更专注于业务逻辑，而无需关心服务间通信的问题。 三、Dubbo架构图 Dubbo的主要组成部分包括注册中心、客户端和服务端。客户端就像个精明的小侦探，它通过服务的大名（名称）、版本号、参数类型这些线索，再加上服务的具体地址这个关键坐标，就能找到对应的服务提供者。然后，它就会像我们平时向朋友发起请求那样，自信满满地向服务提供者抛出自己的需求。当服务提供者收到请求时，它会立马开始执行那些相应的业务操作步骤，就像是在玩一个“处理请求”的游戏一样。完成后，他们会像快递小哥一样，迅速地把结果打包好，然后妥妥地送回到客户端手中。注册中心用于存储服务提供者的元数据信息，方便客户端查找。 四、Dubbo的优点 Dubbo具有以下优点： 1. 高效 Dubbo支持多种协议（HTTP、TCP等），并且提供了本地和远程两种调用方式，可以根据实际情况选择最优的调用方式。 2. 灵活 Dubbo支持多种序列化方式（Hessian、Java对象、Protobuf等），可以根据服务的特性选择最合适的序列化方式。 3. 可靠 Dubbo提供了多种调用策略（轮询、随机、权重、优先等），可以根据服务的负载情况选择最适合的调用策略。 4. 容错 Dubbo提供了多种容错机制（超时重试、熔断器等），可以在保证系统稳定性的前提下提高系统的可用性和健壮性。 五、如何利用Dubbo进行高性能、高吞吐量的服务调用？ 1. 使用Dubbo的本地调用模式 当服务之间可以直接通信时，可以选择本地调用模式，避免网络延迟带来的影响。 java dubbo://127.0.0.1:8080/com.example.MyService?anyhost=true&application=consumer&check=false&default.impl=com.example.MyServiceImpl&default.version=1.0.0&interface=com.example.MyService 2. 使用Dubbo的多线程模型 通过配置Dubbo的多线程模型，可以充分利用多核CPU的优势，提高服务的处理能力。 java 3. 使用Dubbo的集群模式 通过配置Dubbo的集群模式，可以将一个服务部署在多个节点上，当某个节点出现问题时，可以通过其他节点提供服务，从而提高服务的可用性。 xml 4. 使用Dubbo的负载均衡模式 通过配置Dubbo的负载均衡模式，可以将请求均匀地分发到多个节点上，从而提高服务的处理能力。 xml 六、结论 Dubbo是一款非常优秀的服务框架，它提供了丰富的功能和灵活的配置选项，可以帮助我们轻松构建高效、稳定的分布式系统。然而，别误会，Dubbo虽然强大，但可不是什么都能解决的神器。在实际操作中，我们得根据实际情况灵活应对，适当做出调整和优化，这样才能让它更好地服务于我们的需求。只有这样，才能充分发挥出Dubbo的优势，满足我们的需求。

...ase）的概念，并在Dubbo、Spring Cloud Alibaba等开源项目中实现了灵活的服务版本管理和灰度发布策略。这种做法不仅适用于Hessian服务，而且能够在大规模分布式系统中有效降低服务迭代风险，确保服务连续性和用户体验。 此外，Netflix的Hystrix库也提供了一种服务熔断、降级以及隔离的解决方案，它能够配合良好的服务版本控制策略，在服务端出现故障或进行重大更新时，保障客户端不受影响或降低影响程度。 更进一步，对于API设计中的向后兼容性问题，业界推崇采用诸如OpenAPI规范（Swagger）来定义接口标准，明确版本变迁路径，并借助自动化工具验证新旧版本之间的兼容性，从而在服务迭代过程中，既能保持服务内部优化，又能最大程度减少对调用方的影响。 综上所述，通过跟踪并学习当前先进的服务治理体系，结合文中提到的Hessian服务更新策略，我们能更好地应对复杂分布式环境下服务端更新带来的挑战，确保服务端与客户端的平滑过渡和高效协同。

...化改进，增强了其在多环境部署、熔断限流等方面的稳定性与灵活性。 同时，社区也涌现出诸如gRPC、GraphQL等新的远程通信协议和技术方案。gRPC基于HTTP/2协议，利用ProtoBuf序列化方式实现高效、结构化的双向流式通信，对于高性能场景下的微服务间交互具有显著优势。而GraphQL则以其强大的查询能力及客户端驱动的数据获取模式，在前端与后端数据交互层面提供了更为灵活的设计思路。 因此，作为开发者，除了掌握SpringCloud OpenFeign这样的成熟框架外，关注行业前沿动态，适时引入适应业务需求的新技术，如深入研究gRPC、GraphQL的实际应用场景及最佳实践，将有助于我们在微服务架构设计与实现过程中更好地应对挑战，提升系统性能与开发效率。此外，对于服务治理、容错机制、链路追踪等方面的知识拓展，也是完善微服务技能树的重要组成部分。

...导出过程中可能遇到的问题及解决方案之后，我们发现随着大数据技术的快速发展，数据集成工具的重要性日益凸显。近期，Apache社区发布了Sqoop 2的最新版本，该版本对性能、稳定性及安全性进行了显著优化，并且增加了对更多数据库类型的支持，使得跨异构数据环境的数据迁移更加顺畅高效。 同时，在实际应用场景中，企业越来越注重数据治理与合规性问题。例如，欧盟的GDPR（General Data Protection Regulation）法规要求企业在进行数据处理时必须确保个人数据的安全。在使用Sqoop等工具进行数据传输时，如何实现敏感信息脱敏、加密传输成为新的挑战和关注焦点。为此，一些第三方厂商推出了基于Sqoop的数据安全插件，以满足日益严格的数据保护需求。 此外，随着云原生架构的普及，Kubernetes等容器编排系统的应用，使得Sqoop等大数据工具在云环境下的部署和管理更为便捷。部分云服务提供商已经提供预配置的Sqoop服务，用户无需关心底层基础设施细节，即可轻松实现数据的云端导入导出操作。 总之，对于持续关注数据集成领域发展的专业人士而言，除了掌握 Sqoop 的基础用法之外，还需紧跟行业发展趋势，了解最新的数据安全策略和技术动向，以应对复杂多变的业务场景需求。同时，通过深入了解并实践诸如Sqoop 2新特性、云环境部署策略以及数据安全方案等内容，将有力提升自身的数据处理能力与技术水平。

...们将探讨如何处理这些问题。 二、问题分析 在分布式系统中，我们通常使用注册中心来管理服务实例。当一个新的服务实例启动时，它会首先向注册中心发送请求，将自己的信息注册到注册中心。然后，服务实例就可以从注册中心获取其他服务实例的信息，从而进行服务调用了。 然而，如果注册中心节点发生故障或者网络不稳定，那么服务实例就无法成功地将自己的信息注册到注册中心，也无法从注册中心获取其他服务实例的信息。这就会导致服务注册与发现失败，从而影响整个系统的运行。 三、解决方案 面对上述的问题，我们可以采取以下几种解决方案： 1. 使用多节点注册中心 通过部署多个注册中心，可以提高系统的可用性和容错能力。即使某个注册中心出现故障，也不会影响到其他的服务实例。比如，我们可以这样设想一下：就像在两台不同的电脑（也就是服务器）上，分别装上Zookeeper和Eureka这两个小帮手来管理服务注册。这样一来，就算其中一个家伙突然闹罢工了，另一个也能稳稳地接住，确保咱们的服务可以照常运行，一点儿不受影响。 2. 使用负载均衡器 通过负载均衡器，可以根据当前的网络状况，自动选择最优的注册中心进行服务注册和发现。比如说，我们能用像Nginx这样的负载均衡器神器，它就像个机灵的管家，时刻关注着所有注册中心的动态，一旦发现有啥状况，就能立即根据这些状态进行灵活调度，确保咱们的服务能够稳稳当当地运行下去。 3. 异步注册与发现 通过异步的方式，可以避免在注册和发现过程中阻塞线程，从而提高系统的响应速度。比如，咱们可以利用Dubbo的那个异步API神器，在进行注册和发现这俩操作的时候，完全不用干等着，它能一边处理这些事情，一边麻溜地执行其他任务。 四、代码示例 在实际的开发中，我们可以使用Dubbo来解决上述的问题。下面是一些具体的代码示例： java // 注册服务 Registry registry = new ZookeeperRegistry("localhost:2181"); ServiceConfig serviceConfig = new ServiceConfig<>(); serviceConfig.setInterface(HelloService.class); serviceConfig.setRef(new HelloServiceImpl()); registry.register(serviceConfig); // 发现服务 ReferenceConfig referenceConfig = new ReferenceConfig<>(); referenceConfig.setInterface(HelloService.class); referenceConfig.setUrl("zookeeper://localhost:2181/com/example/HelloService"); HelloService helloService = referenceConfig.get(); 以上代码展示了如何使用Dubbo来注册和服务发现。在干这个活儿的时候，我们使上了Zookeeper这位大管家，把它当注册中心来用。这样一来，通过注册和发现服务这两招，我们就能轻轻松松地对那些分散各处的分布式服务进行管理和访问，就跟翻电话本找联系人一样方便。 五、结论 总的来说，服务注册与发现是分布式系统中的重要环节，但在实际应用中可能会遇到各种问题。用更通俗的话来说，我们就像有一套自己的小妙招来保证服务稳定运行。首先，我们会借助一个分布式的多节点注册中心，相当于建立起多个联络站，让各个服务都能找到彼此；再者，配上负载均衡器这个神器，它能聪明地分配工作量，确保每个服务节点都不会过劳；还有，我们采用异步的方式来注册和发现服务，这样一来，服务上线或者下线的时候，就像玩接力赛一样，不会影响整体的运行流畅度。通过这些方法，我们就能顺顺利利地解决可能出现的问题，让服务始终保持稳稳当当的运行状态啦！同时呢，咱们也得明白一个道理，光靠技术手段还不够，运维管理和监控这两样东西也是不可或缺的。想象一下，它们就像是我们系统的“保健医生”和“值班保安”，能够随时发现并处理各种小毛病、小问题，确保我们的系统始终健健康康地运行着。

...拥抱微服务：深入解析Dubbo与现代软件架构的融合》 随着云计算和大数据时代的到来，微服务架构逐渐成为企业级应用开发的主流选择。微服务架构通过将单一应用程序分解为一组小而独立的服务，使得系统更加灵活、可扩展和易于维护。在这篇深入解析中，我们将探讨如何在现代软件架构中，通过Dubbo这一轻量级、高性能的RPC框架，更好地实现微服务间的高效通信和协同工作。 Dubbo在微服务架构中的角色 Dubbo以其简洁的API、强大的插件机制和出色的性能，在微服务架构中扮演着不可或缺的角色。它不仅简化了服务间的远程调用，还提供了服务注册与发现、负载均衡、异常处理等一系列功能，极大地提高了微服务系统的可管理性和可靠性。 面向未来的微服务实践 随着微服务架构的普及，如何在保证性能的同时，有效管理服务之间的依赖关系，成为了一个亟待解决的问题。Dubbo通过支持动态路由、健康检查、智能负载均衡等机制，能够根据实际情况动态调整服务流量分配，确保服务的稳定运行。 技术趋势与最佳实践 在当前的软件开发领域，云原生、容器化、DevOps等概念日益流行。Dubbo在支持这些新兴技术方面表现出色，能够无缝集成到基于Kubernetes的微服务环境中，实现服务的自动部署、扩缩容和故障恢复，从而极大地提升了系统的弹性和可用性。 案例研究与经验分享 为了更好地理解和应用Dubbo在微服务架构中的实践，可以从多个成功案例中汲取经验。例如，某知名电商平台通过采用Dubbo框架，实现了大规模的微服务集群，成功支撑了双11等高并发场景，显著提升了用户体验和业务稳定性。 结语 在拥抱微服务的浪潮中，Dubbo凭借其强大的功能和卓越的性能，成为了构建高效、可扩展微服务架构的理想选择。通过深入了解Dubbo在实际应用中的实践和案例，开发者能够更好地掌握微服务架构的最佳实践，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出，构建出更加稳定、灵活的软件系统。 通过这篇“延伸阅读”，我们不仅深入了解了Dubbo在现代软件架构中的作用，还探讨了其在面对未来技术趋势时的适应能力和优化潜力。无论是对于初学者还是经验丰富的开发者，这篇内容都提供了宝贵的见解和启示，助力他们在微服务的道路上越走越远。

...术的不断发展，多语言环境在软件开发中的应用越来越广泛，这不仅提高了开发效率，也使得团队成员可以基于各自熟悉的编程语言进行工作，从而促进团队协作。然而，这种环境的构建并非没有挑战。特别是当涉及到消息中间件时，如何确保不同语言之间的无缝通信和一致性成为了关键问题。 Apache ActiveMQ，作为一款高性能的消息中间件，因其丰富的语言支持和强大的功能，在多语言环境下展现出独特的优势。然而，要充分发挥ActiveMQ在多语言环境中的潜力，还需要解决一些实际问题。比如，如何统一消息格式，确保所有语言版本的客户端都能理解并处理相同的消息？如何在保持性能的同时，确保消息的可靠传递？如何在部署时确保所有语言环境都能高效访问ActiveMQ服务？ 针对这些问题，首先，统一消息格式至关重要。JSON或XML格式因其易于解析和处理的特性，成为多语言环境中消息交换的理想选择。其次，通过使用统一的API接口，如ActiveMQ提供的JMS（Java Message Service）标准接口，可以确保不同语言环境的客户端遵循相同的交互规则，从而降低开发难度和维护成本。再次，合理的部署策略也是关键。在多语言环境下，可能需要配置多个ActiveMQ实例，或者使用负载均衡技术，确保消息的快速、可靠传递，同时避免单点故障。 在实践层面，多语言环境下的ActiveMQ部署已经应用于各种大型项目中，如电商平台、金融系统、物联网平台等。例如，一个电商平台可能需要实时处理来自不同来源的订单信息、库存更新和用户反馈，这些场景就需要ActiveMQ作为核心消息传递机制，支撑跨语言的实时通信。通过精心设计的系统架构，可以有效地利用ActiveMQ的多语言支持特性，构建出高度灵活、可扩展且高效的分布式系统。 总之，多语言环境下的ActiveMQ部署是一个既具挑战性又充满机遇的领域。通过合理规划和实施，可以最大化利用ActiveMQ的性能和功能，构建出高效、稳定的分布式系统，从而满足日益增长的业务需求和技术挑战。

Dubbo在服务消费者宕机或网络不稳定的应对策略 一、引言（序号1） 当我们谈论分布式系统时，服务稳定性和容错能力是无法绕过的主题。嘿，伙计们，今天咱们要来聊聊那个风靡一时、性能超群的Java RPC框架——Apache Dubbo。设想一下，当我们的服务消费者突然闹脾气玩罢工，或者网络这家伙时不时抽个疯变得不稳定时，Dubbo这个小能手是怎么巧妙利用它肚子里的黑科技，确保咱们的服务调用始终保持稳如磐石、靠得住的状态呢？这就让我们一起深入探究一下吧！ 1.1 现实场景痛点 想象一下，在一个依赖众多微服务协同工作的场景中，某个服务消费者突然遭遇宕机或者网络波动，这对整个系统的稳定性无疑是巨大的挑战。嘿，你知道吗？在这种情况下，Dubbo这家伙是怎么做到像侦探一样，第一时间发现那些捣蛋的问题，然后瞬间换上备胎服务提供者接着干活儿，等到一切恢复正常后，又能悄无声息地切换回去的呢？这就是我们今天要一起揭开的趣味小秘密！ 二、Dubbo的容错机制（序号2） 2.1 负载均衡与集群容错 Dubbo通过集成多种负载均衡策略如随机、轮询、最少活跃调用数等，并结合集群容错模式（默认为failover），巧妙地处理了服务消费者故障问题。 java // 创建一个具有容错机制的引用 ReferenceConfig reference = new ReferenceConfig<>(); reference.setInterface(DemoService.class); // 设置集群容错模式为failover，即失败自动切换 reference.setCluster("failover"); 在failover模式下，若某台服务提供者出现故障或网络中断，Dubbo会自动将请求路由到其他健康的提供者节点，有效避免因单点故障导致的服务不可用。 2.2 超时与重试机制 此外，Dubbo还提供了超时控制和重试机制： java // 设置接口方法的超时时间和重试次数 reference.setTimeout(1000); // 1秒超时 reference.setRetries(2); // 允许重试两次 这意味着，如果服务消费者在指定时间内未收到响应，Dubbo将自动触发重试逻辑，尝试从其他提供者获取结果，从而在网络不稳定时增强系统的鲁棒性。 三、心跳检测与隔离策略（序号3） 3.1 心跳检测 Dubbo的心跳检测机制可以实时监控服务提供者的健康状态，一旦发现服务提供者宕机或网络不通，会立即将其剔除出可用列表，直到其恢复正常： java // 在服务提供端配置心跳间隔 ProviderConfig providerConfig = new ProviderConfig(); providerConfig.setHeartbeat(true); // 开启心跳检测 providerConfig.setHeartbeatInterval(60000); // 每60秒发送一次心跳 3.2 隔离策略 针对部分服务提供者可能存在的雪崩效应，Dubbo还支持sentinel等多种隔离策略，限制并发访问数量，防止资源耗尽引发更大范围的服务失效： java // 配置sentinel限流 reference.setFilter("sentinel"); // 添加sentinel过滤器 四、总结与探讨（序号4） 综上所述，Dubbo凭借其丰富的容错机制、心跳检测以及隔离策略，能够有效地应对服务消费者宕机或网络不稳定的问题。但是呢，对于我们这些开发者来说，也得把目光放在实际应用场景的优化上，比如像是给程序设定个恰到好处的超时时间啦，挑选最对胃口的负载均衡策略什么的，这样一来才能让咱的业务需求灵活应变，不断升级！ 每一次对Dubbo特性的探索，都让我们对其在构建高可用分布式系统中的价值有了更深的理解。在面对这瞬息万变、充满挑战的生产环境时，Dubbo可不仅仅是个普通的小工具，它更像是我们身边一位超级给力的小伙伴，帮我们守护着服务质量的大门，让系统的稳定性蹭蹭上涨，成为我们不可或缺的好帮手。在实践中不断学习和改进，是我们共同的目标与追求。

...而，在快速迭代的开发环境中，传统的配置管理方式面临诸多挑战，比如配置文件的频繁变更、版本控制的困难、以及多环境部署的复杂性。本文将探讨在Golang生态下，如何采用现代配置管理实践，以适应快速发展的技术趋势和业务需求。 一、动态配置与云原生应用 在云原生时代，动态配置管理变得至关重要。云平台提供了丰富的服务，如配置管理、密钥管理、服务发现等，这些服务支持在运行时更新配置，无需重启服务即可生效。Golang生态系统中，可以通过集成这些云服务来实现动态配置管理。例如，使用Kubernetes的ConfigMap或Secrets功能，可以在不修改代码的情况下，轻松调整服务配置，满足不同环境和阶段的需求。 二、微服务间的配置协调 在微服务架构中，服务间依赖的配置往往需要统一管理和协调。传统的方法可能涉及硬编码配置或通过共享数据库存储配置，这不仅增加了维护成本，还可能导致数据同步问题。借助现代配置管理工具，如Consul、Etcd或Vault，可以实现服务之间的配置共享和安全存储。这些工具提供了强大的API和丰富的客户端库，使得在Golang项目中集成配置管理变得更加便捷和高效。 三、DevOps与自动化测试 DevOps实践强调自动化和持续交付，这对配置管理提出了更高要求。在Golang项目中，可以结合CI/CD工具链，如Jenkins、GitLab CI或GitHub Actions，实现配置文件的自动化管理。通过编写脚本或使用特定的配置管理工具，可以在每次代码提交后自动触发配置更新过程，确保生产环境与开发环境的配置一致性。此外，引入自动化测试，特别是针对配置文件的测试，可以帮助检测配置错误，提前发现潜在问题，减少上线风险。 四、未来展望 随着技术的不断演进，Golang生态下的配置管理实践也将不断发展。未来，我们可以期待更智能的配置管理系统，能够自动检测配置冲突、预测配置变更影响，甚至通过机器学习算法优化配置性能。同时，跨平台和跨语言的配置管理工具将进一步增强Golang与其他技术栈的互操作性，促进更广泛的生态系统集成和协作。 总之，Golang生态下的现代配置管理实践不仅关乎技术细节，更是企业级应用架构设计和运维策略的重要组成部分。通过采用先进的配置管理工具和技术，可以有效提升应用的可维护性、可靠性和响应速度，助力企业在竞争激烈的市场环境中保持竞争优势。

...r那个好，如果是集群部署，高并发情况下那个性能更好。 1.2 Java中间件二面 技术二面考察范围： 问了项目相关的技术实现细节 数据库相关：索引、索引底层实现、mysql相关的行锁、表锁等 redis相关：架构设计、数据一致性问题 容器:容器的设计原理等技术 二面题目： 参与的项目，选一个，技术难度在哪里？ Collections.sort底层排序方式 负载均衡的原理设计模式与重构，谈谈你对重构的理解 谈谈redis相关的集群有哪些成熟方案？ 再谈谈一致hash算法（redis）？ 数据库索引，B+树的特性和建树过程 Mysql相关的行锁，表锁；乐观锁，悲观锁 谈谈多线程和并发工具的使用 谈谈redis的架构和组件 Redis的数据一致性问题（分布式多节点环境&单机环境） Docker容器 1.3 Java中间件三面 技术三面考察范围： 主要谈到了高并发的实现方案 以及中间件：redis、rocketmq、kafka等的架构设计思路 最后问了平时怎么提升技术的技术 三面题目 高并发情况下，系统是如何支撑大量的请求的？ 接着上面的问题，延伸到了中间件，kafka、redis、rocketmq、mycat等设计思路和适用场景等 最近上过哪些技术网站；最近再看那些书。 工作和生活中遇见最大的挑战，怎么去克服？ 未来有怎样的打算 1.4 Java中间件四面 最后，你懂的，主要就是HR走流程了，主要问了未来的职业规划。 02 头条Java后台3面 2.1 头条一面 讲讲jvm运行时数据库区 讲讲你知道的垃圾回收算法 jvm内存模型jmm 内存泄漏与内存溢出的区别 select、epool 的区别？底层的数据结构是什么？ mysql数据库默认存储引擎，有什么优点 优化数据库的方法，从sql到缓存到cpu到操作系统，知道多少说多少 什么情景下做分表，什么情景下做分库 linkedList与arrayList区别 适用场景 array list是如何扩容的 volatile 关键字的作用？Java 内存模型？ java lock的实现，公平锁、非公平锁 悲观锁和乐观锁，应用中的案例，mysql当中怎么实现，java中的实现 2.2 头条二面 Java 内存分配策略？ 多个线程同时请求内存，如何分配？ Redis 底层用到了哪些数据结构？ 使用 Redis 的 set 来做过什么？ Redis 使用过程中遇到什么问题？ 搭建过 Redis 集群吗？ 如何分析“慢查询”日志进行 SQL/索引 优化？ MySQL 索引结构解释一下？（B+ 树） MySQL Hash 索引适用情况？举下例子？ 2.3 头条三面 如何保证数据库与redis缓存一致的Redis 的并发竞争问题是什么？ 如何解决这个问题？ 了解 Redis 事务的 CAS 方案吗？ 如何保证 Redis 高并发、高可用？ Redis 的主从复制原理，以及Redis 的哨兵原理？ 如果让你写一个消息队列，该如何进行架构设计啊？说一下你的思路。 MySQL数据库主从同步怎么实现？ 秒杀模块怎么设计的，如何压测，抗压手段 03 今日头条Java后台研发三面 3.1 一面 concurrent包下面用过哪些？ countdownlatch功能实现 synchronized和lock区别，重入锁thread和runnable的区别 AtomicInteger实现原理(CAS自旋) java并发sleep与wait、notify与notifyAll的区别 如何实现高效的同步链表 java都有哪些加锁方式（synchronized、ReentrantLock、共享锁、读写锁等） 设计模式（工厂模式、单例模式（几种情况）、适配器模式、装饰者模式） maven依赖树，maven的依赖传递，循环依赖 3.2 二面 synchronized和reentrantLock的区别，synchronized用在代码快、方法、静态方法时锁的都是什么? 介绍spring的IOC和AOP，分别如何实现(classloader、动态代理)JVM的内存布局以及垃圾回收原理及过程 讲一下，讲一下CMS垃圾收集器垃圾回收的流程，以及CMS的缺点 redis如何处理分布式服务器并发造成的不一致OSGi的机制spring中bean加载机制，bean生成的具体步骤，ioc注入的方式spring何时创建- applicationContextlistener是监听哪个事件？ 介绍ConcurrentHashMap原理，用的是哪种锁，segment有没可能增大? 解释mysql索引、b树，为啥不用平衡二叉树、红黑树 Zookeeper如何同步配置 3.3 三面 Java线程池ThreadPoolEcecutor参数，基本参数，使用场景 MySQL的ACID讲一下，延伸到隔离级别 dubbo的实现原理，说说RPC的要点 GC停顿原因，如何降低停顿？ JVM如何调优、参数怎么调？ 如何用工具分析jvm状态（visualVM看堆中对象的分配，对象间的引用、是否有内存泄漏，jstack看线程状态、是否死锁等等） 描述一致性hash算法 分布式雪崩场景如何避免? 再谈谈消息队列 04 抖音Java 三面 4.1 一面： hashmap，怎么扩容，怎么处理数据冲突？ 怎么高效率的实现数据迁移？ Linux的共享内存如何实现，大概说了一下。 socket网络编程，说一下TCP的三次握手和四次挥手同步IO和异步IO的区别？ Java GC机制？GC Roots有哪些？ 红黑树讲一下，五个特性，插入删除操作,时间复杂度？ 快排的时间复杂度，最坏情况呢，最好情况呢，堆排序的时间复杂度呢，建堆的复杂度是多少 4.2 二面： 自我介绍，主要讲讲做了什么和擅长什么 设计模式了解哪些？ AtomicInteger怎么实现原子修改的？ ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别？ 为什么Java8并发效率更好？什么情况下用HashMap，什么情况用ConcurrentHashMap？ redis数据结构？ redis数据淘汰机制？ 4.3 三面（约五十分钟）： mysql实现事务的原理(MVCC) MySQL数据主从同步是如何实现的？ MySQL索引的实现，innodb的索引，b+树索引是怎么实现的，为什么用b+树做索引节点，一个节点存了多少数据，怎么规定大小，与磁盘页对应。 如果Redis有1亿个key，使用keys命令是否会影响线上服务？ Redis的持久化方式，aod和rdb，具体怎么实现，追加日志和备份文件，底层实现原理的话知道么? 遇到最大困难是什么？怎么克服？ 未来的规划是什么？ 你想问我什么？ 05 百度三面 5.1 百度一面 自我介绍 Java中的多态 为什么要同时重写hashcode和equals Hashmap的原理 Hashmap如何变线程安全，每种方式的优缺点 垃圾回收机制 Jvm的参数你知道的说一下 设计模式了解的说一下啊 手撕一个单例模式 手撕算法：反转单链表 手撕算法：实现类似微博子结构的数据结构，输入一系列父子关系，输出一个类似微博评论的父子结构图 手写java多线程 手写java的soeket编程，服务端和客户端 手撕算法： 爬楼梯，写出状态转移方程 智力题：时针分针什么时候重合 5.2 百度二面（现场） 自我介绍 项目介绍 服务器如何负载均衡，有哪些算法，哪个比较好，一致性哈希原理，怎么避免DDOS攻击请求打到少数机器。 TCP连接中的三次握手和四次挥手，四次挥手的最后一个ack的作用是什么，为什么要time wait，为什么是2msl。 数据库的备份和恢复怎么实现的，主从复制怎么做的，什么时候会出现数据不一致，如何解决。 Linux查看cpu占用率高的进程 手撕算法：给定一个数字三角形，找到从顶部到底部的最小路径和。每一步可以移动到下面一行的相邻数字上。 然后继续在这个问题上扩展 求出最短那条的路径 递归求出所有的路径 设计模式讲一下熟悉的 会不会滥用设计模式 多线程条件变量为什么要在while体里 你遇到什么挫折，怎么应对和处理 5.3 百度三面（现场） 自我介绍 项目介绍 Redis的特点 Redis的持久化怎么做，aof和rdb，有什么区别，有什么优缺点。 Redis使用哨兵部署会有什么问题，我说需要扩容的话还是得集群部署。 说一下JVM内存模型把，有哪些区，分别干什么的 说一下gc算法，分代回收说下 MySQL的引擎讲一下，有什么区别，使用场景呢 分布式事务了解么 反爬虫的机制，有哪些方式 06 蚂蚁中间件团队面试题 6.1 蚂蚁中间件一面： 自我介绍 JVM垃圾回收算法和垃圾回收器有哪些，最新的JDK采用什么算法。 新生代和老年代的回收机制。 讲一下ArrayList和linkedlist的区别，ArrayList与HashMap的扩容方式。 Concurrenthashmap1.8后的改动。 Java中的多线程，以及线程池的增长策略和拒绝策略了解么。 Tomcat的类加载器了解么 Spring的ioc和aop，Springmvc的基本架构，请求流程。 HTTP协议与Tcp有什么区别，http1.0和2.0的区别。 Java的网络编程，讲讲NIO的实现方式，与BIO的区别，以及介绍常用的NIO框架。 索引什么时候会失效变成全表扫描 介绍下分布式的paxos和raft算法 6.2 蚂蚁中间件二面 你在项目中怎么用到并发的。 消息队列的使用场景，谈谈Kafka。 你说了解分布式服务，那么你怎么理解分布式服务。 Dubbo和Spring Clound的区别，以及使用场景。 讲一下docker的实现原理，以及与JVM的区别。 MongoDB、Redis和Memcached的应用场景，各自优势 MongoDB有事务吗 Redis说一下sorted set底层原理 讲讲Netty为什么并发高，相关的核心组件有哪些 6.3 蚂蚁中间件三面 完整的画一个分布式集群部署图，从负载均衡到后端数据库集群。 分布式锁的方案，Redis和Zookeeper哪个好，如果是集群部署，高并发情况下哪个性能更好。 分布式系统的全局id如何实现。 数据库万级变成亿级，你如何来解决。 常见的服务器雪崩是由什么引起的，如何来防范。 异地容灾怎么实现 常用的高并发技术解决方案有哪些，以及对应的解决步骤。 07 京东4面(Java研发） 7.1 一面（基础面：约1小时） 自我介绍，主要讲讲做了什么和擅长什么 springmvc和spring-boot区别 @Autowired的实现原理 Bean的默认作用范围是什么？其他的作用范围？ 索引是什么概念有什么作用？MySQL里主要有哪些索引结构？哈希索引和B+树索引比较？ Java线程池的原理？线程池有哪些？线程池工厂有哪些线程池类型，及其线程池参数是什么？ hashmap原理，处理哈希冲突用的哪种方法？ 还知道什么处理哈希冲突的方法？ Java GC机制？GC Roots有哪些？ Java怎么进行垃圾回收的？什么对象会进老年代？垃圾回收算法有哪些？为什么新生代使用复制算法？ HashMap的时间复杂度？HashMap中Hash冲突是怎么解决的？链表的上一级结构是什么？Java8中的HashMap有什么变化？红黑树需要比较大小才能进行插入，是依据什么进行比较的？其他Hash冲突解决方式？ hash和B+树的区别？分别应用于什么场景？哪个比较好？ 项目里有个数据安全的，aes和md5的区别？详细点 7.2 二面（问数据库较多） 自我介绍 为什么MyISAM查询性能好？ 事务特性（acid） 隔离级别 SQL慢查询的常见优化步骤？ 说下乐观锁，悲观锁（select for update），并写出sql实现 TCP协议的三次握手和四次挥手过程？ 用到过哪些rpc框架 数据库连接池怎么实现 Java web过滤器的生命周期 7.3 三面（综合面；约一个小时） 自我介绍。 ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别？为什么Java8并发效率更好？什么情况下用HashMap，什么情况用ConcurrentHashMap？ 加锁有什么机制？ ThreadLocal？应用场景？ 数据库水平切分，垂直切分的设计思路和切分顺序 Redis如何解决key冲突 soa和微服务的区别？ 单机系统演变为分布式系统，会涉及到哪些技术的调整？请从前面负载到后端详细描述。 设计一个秒杀系统？ 7.4 四面（HR面） 你自己最大优势和劣势是什么 平时遇见过什么样的挑战，怎么去克服的 工作中遇见了技术解决不了的问题，你的应对思路？ 你的兴趣爱好？ 未来的职业规划是什么？ 08 美团java高级开发3面 8.1 美团一面 自我介绍 项目介绍 Redis介绍 了解redis源码么 了解redis集群么 Hashmap的原理，增删的情况后端数据结构如何位移 hashmap容量为什么是2的幂次 hashset的源码 object类你知道的方法 hashcode和equals 你重写过hashcode和equals么，要注意什么 假设现在一个学生类，有学号和姓名，我现在hashcode方法重写的时候，只将学号参与计算，会出现什么情况？ 往set里面put一个学生对象，然后将这个学生对象的学号改了，再put进去，可以放进set么？并讲出为什么 Redis的持久化？有哪些方式，原理是什么？ 讲一下稳定的排序算法和不稳定的排序算法 讲一下快速排序的思想 8.2 美团二面 自我介绍 讲一下数据的acid 什么是一致性 什么是隔离性 Mysql的隔离级别 每个隔离级别是如何解决 Mysql要加上nextkey锁，语句该怎么写 Java的内存模型，垃圾回收 线程池的参数 每个参数解释一遍 然后面试官设置了每个参数，给了是个线程，让描述出完整的线程池执行的流程 Nio和IO有什么区别 Nio和aio的区别 Spring的aop怎么实现 Spring的aop有哪些实现方式 动态代理的实现方式和区别 Linux了解么 怎么查看系统负载 Cpu load的参数如果为4，描述一下现在系统处于什么情况 Linux，查找磁盘上最大的文件的命令 Linux，如何查看系统日志文件 手撕算法：leeetcode原题 22，Generate Parentheses，给定 n 对括号，请- 写一个函数以将其生成新的括号组合，并返回所有组合结果。 8.3 美团三面（现场） 三面没怎么问技术，问了很多技术管理方面的问题 自我介绍 项目介绍 怎么管理项目成员 当意见不一致时，如何沟通并说服开发成员，并举个例子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么？会自动调整顺序么？哪个版本开始优化？ Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型，一个新技术和一个稳定的旧技术，你会怎么选择，选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制，小编在此截出几张知识讲解的图解，有需要的程序猿（媛）可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么？会自动调整顺序么？哪个版本开始优化？ Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型，一个新技术和一个稳定的旧技术，你会怎么选择，选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制，小编在此截出几张知识讲解的图解，有需要的程序猿（媛）可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 [外链图片转存中…(img-SFREePIJ-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-5kF3pkiC-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-HDVXfOMR-1624074891835)] [外链图片转存中…(img-RyaAC5jy-1624074891836)] [外链图片转存中…(img-iV32C5Ok-1624074891837)] 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_57285325/article/details/118051767。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...断前行的动力，是遇到问题是解决问题的方向指引，最重要的是让决策者认同商业目标，并能了解到支持商业目标的技术原理，上下目标对齐才好办事。 商业目标确定之后，需要确定容器相关的技术选型，容器是一种轻量化的虚拟化技术，与传统虚拟机比较有优点也有缺点，要找出这些差异点识别出对基础设施与应用的影响，提前识别风险并采取应对措施。 技术选型明确之后，在公司或部门内部推广与评审，让开发人员、架构师、测试人员、运维人员相关人员与团队理解与认同方案，听取他们意见，他们是直接使用容器的客户，不要让他们有抱怨。 最后是落地策略，一般是选取一些辅助业务先试点，在实践过程中不断总结经验。 商业目标 容器技术是以应用为中心的轻量级虚拟化技术，而传统的Xen与KVM是以资源为中心的虚拟化技术，这是两者的本质差异。以应用为中心是容器技术演进的指导原则，正是在这个原则指导下，容器技术相对于传统虚拟化有几个特点：打包既部署、镜像分层、应用资源调度。 打包即部署：打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程（安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等），这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境，减少了应用对外部环境的依赖，增强了应用在各种不同环境下的行为一致性，同时也减少了应用部署时间。 镜像分层：容器镜像包是分层结构，同一个主机上的镜像层是可以在多个容器之间共享的，这个机制可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间，通常应用程序更新升级都只是更新业务层（如Java程序的jar包），而镜像中的操作系统Lib层、运行时（如Jre）层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分，在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件，所以速度很快。 应用资源调度：资源（计算/存储/网络）都是以应用为中心的，中心体现在资源分配是按照应用粒度分配资源、资源随应用迁移。 基于上述容器技术特点，可以推导出容器技术的3大使用场景：CI/CD、提升资源利用率、弹性伸缩。这3个使用场景自然推导出通用的商业层面收益：CI/CD提升研发效率、提升资源利用率降低成本、按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡。 当然，除了商业目标之外，可能还有其他一些考虑因素，如基于容器技术实现计算任务调度平台、保持团队技术先进性等。 CI/CD提升研发效率 为什么容器技术适合CI/CD CI/CD是DevOps的关键组成部分，DevOps是一套软件工程的流程，用于持续提升软件开发效率与软件交付质量。DevOps流程来源于制造业的精益生产理念，在这个领域的领头羊是丰田公司，《丰田套路》这本书总结丰田公司如何通过PDCA(Plan-Do-Check-Act)方法实施持续改进。PDCA通常也称为PDCA循环，PDCA实施过程简要描述为：确定目标状态、分析当前状态、找出与目标状态的差距、制定实施计划、实施并总结、开始下一个PDCA过程。 DevOps基本也是这么一个PDCA流程循环，很容易认知到PDCA过程中效率是关键，同一时间段内，实施更多数量的PDCA过程，收益越高。在软件开发领域的DevOps流程中，各种等待（等待编译、等待打包、等待部署等）、各种中断（部署失败、机器故障）是影响DevOps流程效率的重要因素。 容器技术出来之后，将容器技术应用到DevOps场景下，可以从技术手段消除DevOps流程中的部分等待与中断，从而大幅度提升DevOps流程中CI/CD的效率。 容器的OCI标准定义了容器镜像规范，容器镜像包与传统的压缩包(zip/tgz等)相比有两个关键区别点：1）分层存储；2）打包即部署。 分层存储可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间，通常应用程序更新升级都只是更新业务层（如Java程序的jar包），而镜像中的操作系统Lib层、运行时（如Jre）层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分，在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件，所以速度很快。 打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程（安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等），这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境，减少了应用对外部环境的依赖，增强了应用在各种不同环境下的行为一致性，同时也减少了应用部署时间。 基于容器镜像的这些优势，容器镜像用到CI/CD场景下，可以减少CI/CD过程中的等待时间，减少因环境差异而导致的部署中断，从而提升CI/CD的效率，提升整体研发效率。 CI/CD的关键诉求与挑战 快 开发人员本地开发调试完成后，提交代码，执行构建与部署，等待部署完成后验证功能。这个等待的过程尽可能短，否则开发人员工作容易被打断，造成后果就是效率降低。如果提交代码后几秒钟就能够完成部署，那么开发人员几乎不用等待，工作也不会被打断；如果需要好几分钟或十几分钟，那么可以想象，这十几分钟就是浪费了，这时候很容易做点别的事情，那么思路又被打断了。 所以构建CI/CD环境时候，快是第一个需要考虑的因素。要达到快，除了有足够的机器资源免除排队等待，引入并行编译技术也是常用做法，如Maven3支持多核并行构建。 自定义流程 不同行业存在不同的行业规范、监管要求，各个企业有一套内部质量规范，这些要求都对软件交付流程有定制需求，如要求使用商用的代码扫描工具做安全扫描，如构建结果与企业内部通信系统对接发送消息。 在团队协同方面，不同的公司，对DevOps流程在不同团队之间分工有差异，典型的有开发者负责代码编写构建出构建物（如jar包），而部署模板、配置由运维人员负责；有的企业开发人员负责构建并部署到测试环境；有的企业开发人员直接可以部署到生产环境。这些不同的场景，对CI/CD的流程、权限管控都有定制需求。 提升资源利用率 OCI标准包含容器镜像标准与容器运行时标准两部分，容器运行时标准聚焦在定义如何将镜像包从镜像仓库拉取到本地并更新、如何隔离运行时资源这些方面。得益于分层存储与打包即部署的特性，容器镜像从到镜像仓库拉取到本地运行速度非常快（通常小于30秒，依赖镜像本身大小等因素），基于此可以实现按需分配容器运行时资源（cpu与内存），并限定单个容器资源用量；然后根据容器进程资源使用率设定弹性伸缩规则，实现自动的弹性伸缩。 这种方式相对于传统的按峰值配置资源方式，可以提升资源利用率。 按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡 联动弹性伸缩 应用运行到容器，按需分配资源之后，理想情况下，Kubernetes的池子里没有空闲的资源。这时候扩容应用实例数，新扩容的实例会因资源不足调度失败。这时候需要资源池能自动扩容，加入新的虚拟机，调度新扩容的应用。 由于应用对资源的配比与Flavor有要求，因此新加入的虚拟机，应当是与应用所需要的资源配比与Flavor一致的。缩容也是类似。 弹性伸缩还有一个诉求点是“平滑”，对业务做到不感知，也称为“优雅”扩容/缩容。 请求风暴 上面提到的弹性伸缩一般是有计划或缓慢增压的场景，存在另外一种无法预期的请求风暴场景，这种场景的特征是无法预测、突然请求量增大数倍或数十倍、持续时间短。典型的例子如行情交易系统，当行情突变的时候，用户访问量徒增，持续几十分钟或一个小时。 这种场景的弹性诉求，要求短时间内能将资源池扩大数倍，关键是速度要快（秒级），否则会来不及扩容，系统已经被冲垮（如果无限流的话）。 目前基于 Virtual Kubelet 与云厂家的 Serverless 容器，理论上可以提供应对请求风暴的方案。不过在具体实施时候，需要考虑传统托管式Kubernetes容器管理平台与Serverless容器之间互通的问题，需要基于具体厂家提供的能力来评估。 基于容器技术实现计算调度平台 计算（大数据/AI训练等）场景的特征是短时间内需要大量算力，算完即释放。容器的环境一致性以及调度便利性适合这种场景。 技术选型 容器技术是属于基础设施范围，但是与传统虚拟化技术（Xen/KVM）比较，容器技术是应用虚拟化，不是纯粹的资源虚拟化，与传统虚拟化存在差异。在容器技术选型时候，需要结合当前团队在应用管理与资源管理的现状，对照容器技术与虚拟化技术的差异，选择最合适的容器技术栈。 什么是容器技术 (1)容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 在讨论具体的容器技术栈的时候，先介绍目前几种常用的应用虚拟化技术，当前有3种主流的应用虚拟化技术: LXC，MicroVM，UniKernel（LibOS）。 LXC: Linux Container，通过 Linux的 namespace/cgroups/chroot 等技术隔离进程资源，目前应用最广的docker就是基于LXC实现应用虚拟化的。 MicroVM: MicroVM 介于 传统的VM 与 LXC之间，隔离性比LXC好，但是比传统的VM要轻量，轻量体现在体积小（几M到几十M）、启动快（小于1s）。 AWS Firecracker 就是一种MicroVM的实现，用于AWS的Serverless计算领域，Serverless要求启动快，租户之间隔离性好。 UniKernel: 是一种专用的（特定编程语言技术栈专用）、单地址空间、使用 library OS 构建出来的镜像。UniKernel要解决的问题是减少应用软件的技术栈层次，现代软件层次太多导致越来越臃肿：硬件+HostOS+虚拟化模拟+GuestOS+APP。UniKernel目标是：硬件+HostOS+虚拟化模拟+APP-with-libos。 三种技术对比表： 开销 体积 启动速度 隔离/安全 生态 LXC 低（几乎为0） 小 快（等同进程启动） 差（内核共享） 好 MicroVM 高 大 慢(小于1s) 好 中（Kata项目） UniKernel 中 中 中 好 差 根据上述对比来看，LXC是应用虚拟化首选的技术，如果LXC无法满足隔离性要，则可以考虑MicroVM这种技术。当前社区已经在着手融合LXC与MicroVM这两种技术，从应用打包/发布调度/运行层面统一规范，Kubernetes集成Kata支持混合应用调度特性可以了解一下。 UniKernel 在应用生态方面相对比较落后，目前在追赶中，目前通过 linuxkit 工具可以在UniKernel应用镜像中使用docker镜像。这种方式笔者还未验证过，另外docker镜像运行起来之后，如何监控目前还未知。 从上述三种应用虚拟化技术对比，可以得出结论: （2)容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 再从规范视角来看容器技术，可以将容器技术定义为: (3)容器=OCI+CRI+辅助工具。 OCI规范包含两部分，镜像规范与运行时规范。简要的说，要实现一个OCI的规范，需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构，运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理（创建/启动/停止/删除）进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统（Linux/Windows），OCI规范的实现技术不同，当前docker的实现，支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统，OCI的实现，在Linux上组成容器的主要技术： chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs，然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID，时间，文件系统挂载，网络，用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间，通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统，使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动，当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排，即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态，发布了CRI规范，通过CRI规范解耦Kubelet与容器，只要实现了CRI接口，都可以与Kubelet交互，从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 辅助工具用户构建镜像，验证镜像签名，管理存储卷等。 容器定义 容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 容器=OCI+CRI+辅助工具。 容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 什么是容器编排与调度 选择了应用虚拟化技术之后，还需要应用调度编排，当前Kubernetes是容器领域内编排的事实标准，不管使用何种应用虚拟化技术，都已经纳入到了Kubernetes治理框架中。 Kubernetes 通过 CRI 接口规范，将应用编排与应用虚拟化实现解耦：不管使用何种应用虚拟化技术（LXC, MicroVM, LibOS），都能够通过Kubernetes统一编排。 当前使用最多的是docker，其次是cri-o。docker与crio结合kata-runtime都能够支持多种应用虚拟化技术混合编排的场景，如LXC与MicroVM混合编排。 docker(now): Moby 公司贡献的 docker 相关部件，当前主流使用的模式。 docker(daemon) 提供对外访问的API与CLI(docker client) containerd 提供与 kubelet 对接的 CRI 接口实现 shim负责将Pod桥接到Host namespace。 cri-o: 由 RedHat/Intel/SUSE/IBM/Hyper 公司贡献的实现了CRI接口的符合OCI规范的运行时，当前包括 runc 与 kata-runtime ，也就是说使用 cir-o 可以同时运行LXC容器与MicroVM容器，具体在Kata介绍中有详细说明。 CRI-O: 实现了CRI接口的进程，与 kubelet 交互 crictl: 类似 docker 的命令行工具 conmon: Pod监控进程 other cri runtimes: 其他的一些cri实现，目前没有大规模应用到生产环境。 容器与传统虚拟化差异 容器(container)的技术构成 前面主要讲到的是容器与编排，包括CRI接口的各种实现，我们把容器领域的规范归纳为南向与北向两部分，CRI属于北向接口规范，对接编排系统，OCI就属于南向接口规范，实现应用虚拟化。 简单来讲，可以这么定义容器： 容器(container) ~= 应用打包(build) + 应用分发(ship) + 应用运行/资源隔离(run)。 build-ship-run 的内容都被定义到了OCI规范中，因此也可以这么定义容器： 容器(container) == OCI规范 OCI规范包含两部分，镜像规范与运行时规范。简要的说，要实现一个OCI的规范，需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构，运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理（创建/启动/停止/删除）进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统（Linux/Windows），OCI规范的实现技术不同，当前docker的实现，支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统，OCI的实现，在Linux上组成容器的主要技术： chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs，然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID，时间，文件系统挂载，网络，用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间，通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统，使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动，当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排，即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态，发布了CRI规范，通过CRI规范解耦Kubelet与容器，只要实现了CRI接口，都可以与Kubelet交互，从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 容器与虚拟机差异对比 容器与虚拟机的差异可以总结为2点：应用打包与分发的差异，应用资源隔离的差异。当然，导致这两点差异的根基是容器是以应用为中心来设计的，而虚拟化是以资源为中心来设计的，本文对比容器与虚拟机的差异，更多的是站在应用视角来对比。 从3个方面对比差异：资源隔离，应用打包与分发，延伸的日志/监控/DFX差异。 1.资源隔离 隔离机制差异 容器 虚拟化 mem/cpu cgroup, 使用时候设定 require 与 limit 值 QEMU, KVM network Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), 跨虚拟机或出公网访问:SNAT/DNAT, service转发:iptables/ipvs, SR-IOV Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), QEMU, SR-IOV storage 本地存储: 容器存储驱动 本地存储：virtio-blk 差异引入问题与实践建议 应用程序未适配 cgroup 的内存隔离导致问题: 典型的是 JVM 虚拟机，在 JVM 启动时候会根据系统内存自动设置 MaxHeapSize 值，通常是系统内存的1/4，但是 JVM 并未考虑 cgroup 场景，读系统内存时候任然读取主机的内存来设置 MaxHeapSize，这样会导致内存超过 cgroup 限制从而导致进程被 kill 。问题详细阐述与解决建议参考Java inside docker: What you must know to not FAIL。 多次网络虚拟化问题: 如果在虚拟机内使用容器，会多一层网络虚拟化，并加入了SNAT/DNAT技术, iptables/ipvs技术，对网络吞吐量与时延都有影响（具体依赖容器网络方案），对问题定位复杂度变高，同时还需要注意网络内核参数调优。 典型的网络调优参数有：转发表大小 /proc/sys/net/netfilter/nf_conntrack_max 使用iptables 作为service转发实现的时候，在转发规则较多的时候，iptables更新由于需要全量更新导致非常耗时，建议使用ipvs。详细参考[华为云在 K8S 大规模场景下的 Service 性能优化实践](https://zhuanlan.zhihu.com/p/37230013)。 容器IP地址频繁变化不固定，周边系统需要协调适配，包括基于IP地址的白名单或防火墙控制策略需要调整，CMDB记录的应用IP地址需要适配动态IP或者使用服务名替代IP地址。 存储驱动带来的性能损耗: 容器本地文件系统是通过联合文件系统方式堆叠出来的，当前主推与默认提供的是overlay2驱动，这种模式应用写本地文件系统文件或修改已有文件，使用Copy-On-Write方式，也就是会先拷贝源文件到可写层然后修改，如果这种操作非常频繁，建议使用 volume 方式。 2.应用打包与分发 应用打包/分发/调度差异 容器 虚拟化 打包 打包既部署 一般不会把应用程序与虚拟机打包在一起，通过部署系统部署应用 分发 使用镜像仓库存储与分发 使用文件存储 调度运行 使用K8S亲和/反亲和调度策略 使用部署系统的调度能力 差异引入问题与实践建议 部署提前到构建阶段，应用需要支持动态配置与静态程序分离；如果在传统部署脚本中依赖外部动态配置，这部分需要做一些调整。 打包格式发生变化，制作容器镜像需要注意安全/效率因素，可参考Dockerfile最佳实践 容器镜像存储与分发是按layer来组织的，镜像在传输过程中放篡改的方式是传统软件包有差异。 3.监控/日志/DFX 差异 容器 虚拟化 监控 cpu/mem的资源上限是cgroup定义的；containerd/shim/docker-daemon等进程的监控 传统进程监控 日志采集 stdout/stderr日志采集方式变化；日志持久化需要挂载到volume；进程会被随机调度到其他节点导致日志需要实时采集否则分散很难定位 传统日志采集 问题定位 进程down之后自动拉起会导致问题定位现场丢失；无法停止进程来定位问题因为停止即删除实例 传统问题定位手段 差异引入问题实践与建议 使用成熟的监控工具，运行在docker中的应用使用cadvisor+prometheus实现采集与警报，cadvisor中预置了常用的监控指标项 对于docker管理进程（containerd/shim/docker-daemon）也需要一并监控 使用成熟的日志采集工具，如果已有日志采集Agent，则可以考虑将日志文件挂载到volume后由Agent采集；需要注意的是stderr/stdout输出也要一并采集 如果希望容器内应用进程退出后保留现场定位问题，则可以将Pod的restartPolicy设置为never，进程退出后进程文件都还保留着(/var/lib/docker/containers)。但是这么做的话需要进程没有及时恢复，会影响业务，需要自己实现进程重拉起。 团队配合 与周边的开发团队、架构团队、测试团队、运维团队评审并交流方案，与周边团队达成一致。 落地策略与注意事项 逐步演进过程中网络互通 根据当前已经存在的基础实施情况，选择容器化落地策略。通常使用逐步演进的方式，由于容器化引入了独立的网络namespace导致容器与传统虚拟机进程网络隔离，逐步演进过程中如何打通隔离的网络是最大的挑战。 分两种场景讨论： 不同服务集群之间使用VIP模式互通: 这种模式相对简单，基于VIP做灰度发布。 不同服务集群之间使用微服务点对点模式互通(SpringCloud/ServiceComb/Dubbo都是这一类): 这种模式相对复杂，在逐步容器化过程中，要求容器网络与传统虚拟机网络能够互通（难点是在虚拟机进程内能够直接访问到容器网络的IP地址），当前解决这个问题有几种方法。 自建Kubernetes场景，可使用开源的kube-router，kube-router 使用BGP协议实现容器网络与传统虚拟机网络之间互通，要求网络交换机支持BGP协议。 使用云厂商托管Kubernetes场景，选择云厂商提供的VPC-Router互通的网络插件，如阿里云的Terway网络插件, 华为云的Underlay网络模式。 选择物理机还是虚拟机 选择物理机运行容器还是虚拟机运行容器，需要结合基础设施与业务隔离性要求综合考虑。分两种场景：自建IDC、租用公有云。 自建IDC: 理想情况是使用物理机组成一个大集群，根据业务诉求，对资源保障与安全性要求高的应用，使用MicorVM方式隔离；普通应用使用LXC方式隔离。所有物理机在一个大集群内，方便削峰填谷提升资源利用率。 租用公有云：当前公有云厂家提供的裸金属服务价格较贵且只能包周期，使用裸金属性价比并不高，使用虚拟机更合适。 集群规模与划分 选择集群时候，是多个应用共用一个大集群，还是按应用分组分成多个小集群呢？我们把节点规模数量>=1000的定义为大集群，节点数<1000的定义为小集群。 大集群的优点是资源池共享容器，方便资源调度（削峰填谷）；缺点是随着节点数量与负载数量的增多，会引入管理性能问题（需要量化）: DNS 解析表变大，增加/删除 Service 或 增加/删除 Endpoint 导致DNS表刷新慢 K8S Service 转发表变大，导致工作负载增加/删除刷新iptables/ipvs记录变慢 etcd 存储空间变大，如果加上ConfigMap，可能导致 etcd 访问时延增加 小集群的优点是不会有管理性能问题，缺点是会导致资源碎片化，不容易共享。共享分两种情况: 应用之间削峰填谷：目前无法实现 计算任务与应用之间削峰填谷：由于计算任务是短时任务，可以通过上层的任务调度软件，在多个集群之间分发计算任务，从而达到集群之间资源共享的目的。 选择集群规模的时候，可以参考上述分析，结合实际情况选择适合的集群划分。 Helm? Helm是为了解决K8S管理对象散碎的问题，在K8S中并没有"应用"的概念，只有一个个散的对象(Deployment, ConfigMap, Service, etc)，而一个"应用"是多个对象组合起来的，且这些对象之间还可能存在一定的版本配套关系。 Helm 通过将K8S多个对象打包为一个包并标注版本号形成一个"应用"，通过 Helm 管理进程部署/升级这个"应用"。这种方式解决了一些问题（应用分发更方便）同时也引入了一些问题（引入Helm增加应用发布/管理复杂度、在K8S修改了对象后如何同步到Helm）。对于是否需要使用Helm，建议如下： 在自运维模式下不使用Helm: 自运维模式下，很多场景是开发团队交付一个运行包，运维团队负责部署与配置下发，内部通过兼容性或软件包与配置版本配套清单、管理软件包与配置的配套关系。 在交付软件包模式下使用Helm: 交付软件包模式下，Helm 这种把散碎组件组装为一个应用的模式比较适合，使用Helm实现软件包分发/部署/升级场比较简单。 Reference DOCKER vs LXC vs VIRTUAL MACHINES Cgroup与LXC简介 Introducing Container Runtime Interface (CRI) in Kubernetes frakti rkt appc-spec OCI 和 runc：容器标准化和 docker Linux 容器技术史话：从 chroot 到未来 Linux Namespace和Cgroup Java inside docker: What you must know to not FAIL QEMU,KVM及QEMU-KVM介绍 kvm libvirt qemu实践系列(一)-kvm介绍 KVM 介绍（4）：I/O 设备直接分配和 SR-IOV [KVM PCI/PCIe Pass-Through SR-IOV] prometheus-book 到底什么是Unikernel？ The Rise and Fall of the Operating System The Design and Implementation of the Anykernel and Rump Kernels UniKernel Unikernel：从不入门到入门 OSv 京东如何打造K8s全球最大集群支撑万亿电商交易 Cloud Native App Hub 更多云最佳实践 https://best.practices.cloud 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_33155975/article/details/118013855。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。