2024-08-23

Java八股文是中国的一种说法,通常指的是支撑Java高并发,分布式系统和高性能等一系列知识的核心内容,主要包括Java并发工具JUC、高并发设计模式、多线程编程、分布式理论、分布式中间件等内容。

在Java中,JUC指的是java.util.concurrent包,它为并发编程提供了强大的工具集,例如线程池、锁、原子操作、并发集合等。

以下是一些关键的Java JUC类和工具:

  1. ReentrantLock:可重入锁,是一种互斥锁,可以用来实现同步机制。
  2. AtomicInteger:提供了一种用原子方式更新整数的方法。
  3. ConcurrentHashMap:提供了一种线程安全的散列表,可以用于并发环境。
  4. Executors:提供了一系列工厂方法用于创建不同类型的线程池。
  5. Semaphore:信号量,用于控制同时访问资源的线程数量。
  6. CountDownLatch:是一个同步工具类,在完成一组正在其他线程中执行的操作之前,它允许一个或多个线程一直等待。

以下是一个简单的使用ReentrantLock的例子:




import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
 
public class ReentrantLockExample {
    private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    private int count = 0;
 
    public void increment() {
        lock.lock();
        try {
            count++;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
 
    public int getCount() {
        return count;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        ReentrantLockExample example = new ReentrantLockExample();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < 100; j++) {
                    example.increment();
                }
            }).start();
        }
 
        // 等待所有线程完成
        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
 
        System.out.println(example.getCount());
    }
}

以上代码创建了一个简单的线程安全的计数器,使用ReentrantLock来保证线程安全。在实际开发中,应该尽可能使用JUC包中提供的原子操作类,因为它们通常比使用ReentrantLock更高效。

2024-08-23

该项目是一个基于Spring Boot和Netty的分布式即时通讯系统。以下是该项目的核心部分代码示例:




// 使用Spring Boot创建WebSocket端点
@ServerEndpoint(value = "/websocket/{userId}")
@Component
public class WebSocketServer {
    private static final Logger log = LoggerFactory.log("WebSocketServer");
 
    private Session session;
    private String userId;
 
    @OnOpen
    public void onOpen(Session session, @PathParam("userId") String userId) {
        this.session = session;
        this.userId = userId;
        // 新用户上线,通知其他在线用户
        OnlineProcessor.addOnlineUser(userId, this);
        // ... 其他逻辑
    }
 
    @OnClose
    public void onClose() {
        // 用户下线,通知其他在线用户
        OnlineProcessor.removeOnlineUser(userId);
        // ... 其他逻辑
    }
 
    @OnMessage
    public void onMessage(String message) {
        // 处理接收到的消息
        // ... 逻辑处理
    }
 
    @OnError
    public void onError(Throwable error) {
        log.error("WebSocket发生错误", error);
    }
 
    // 发送消息给单个用户
    public void sendMessage(String message) {
        this.session.getAsyncRemote().sendText(message);
    }
}

这段代码定义了一个WebSocket服务端点,用于处理用户的连接、断开连接和接收消息。它还展示了如何维护在线用户列表和如何向特定用户发送消息。

为了保持回答简洁,我省略了一些细节,如处理在线用户的具体逻辑(例如添加、移除在线用户、群发消息等)。这些细节可以在GitHub项目中查看完整的实现。

2024-08-23

由于这本手册涵盖了从基础设施、数据库、缓存、消息队列到分布式服务等多个领域,并且涉及的内容非常广泛,因此无法在一篇文章中全部阐述。但我可以提供一些关键概念和设计原则的简单概述。

  1. 基础设施:确保服务器硬件选型满足需求,使用云服务时应关注弹性与隔离。
  2. 数据库:选择合适的数据库索引、查询和表结构设计,考虑读写分离和分库分表策略。
  3. 缓存:合理配置缓存策略,如缓存穿透、缓存雪崩、缓存预热、缓存更新等问题。
  4. 消息队列:使用消息队列解耦系统,保证消息的有序性、一致性和最终一致性。
  5. 分布式服务:设计高可用的分布式服务架构,如使用服务注册与发现、负载均衡、断路器模式等。
  6. 安全性:保障系统安全,如数据加密、身份验证和访问控制。
  7. 监控:实时监控系统性能指标,如TPS、RT、CPU使用率、内存使用率等,并建立故障处理机制。
  8. 扩展性:设计满足未来需求扩展的架构,如模块化、可插拔组件、流量控制和负载预警。

由于篇幅限制,这里只能给出这些概念性的指导。如果你需要更详细的内容,如特定技术点的实战代码、示例等,可以进一步提出具体的技术问题。

2024-08-23

在ElasticSearch中,分布式查询通常涉及多个节点协同工作以处理单个查询请求。以下是分布式查询的简化过程:

  1. 客户端发送查询请求到某个节点(协调节点)。
  2. 协调节点将查询分发到所有相关的数据节点。
  3. 数据节点执行查询并将结果返回给协调节点。
  4. 协调节点对所有节点的结果进行整合和排序,然后返回最终结果给客户端。

这个过程是完全透明的,用户不需要手动干预。以下是一个使用ElasticSearch Java API的简单查询示例:




RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(/*...*/);
 
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("index_name"); // 指定索引名
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("field_name", "value")); // 查询条件
searchSourceBuilder.size(10); // 设置返回结果数量
 
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
for (SearchHit hit : searchResponse.getHits().getHits()) {
    // 处理查询结果
    System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
 
client.close();

在这个例子中,我们创建了一个RestHighLevelClient实例来与ElasticSearch集群进行交互。我们构建了一个搜索请求,指定了要搜索的索引和查询条件,然后发送请求并打印返回的结果。

注意:实际的分布式查询过程可能涉及更复杂的细节,例如分片的定位、数据的并行处理、结果的聚合和排序等,但用户通常不需要关心这些细节,因为ElasticSearch会自动处理。

2024-08-23

在大数据和Hadoop生态系统中,分布式文件系统(HDFS)是核心组件之一,它负责存储数据。Hadoop集群是由多个计算机组成的网络,这些计算机一起工作处理大数据。

以下是一个简单的Python代码示例,它使用Hadoop文件系统(HDFS)的Python库hdfs来与HDFS交互。

首先,你需要安装hdfs库。可以使用pip安装:




pip install hdfs

然后,你可以使用以下代码与HDFS交互:




from hdfs import InsecureClient
 
# 创建一个HDFS客户端实例,假设你的HDFS环境是安全的,且配置了Kerberos认证
# 如果你的HDFS没有开启Kerberos认证,可以使用InsecureClient
client = InsecureClient('http://<your_hdfs_namenode_host>:<your_hdfs_namenode_port>', user='<your_username>')
 
# 创建一个文件夹
client.makedirs('/myfolder')
 
# 列出HDFS根目录下的文件和文件夹
for status in client.list_status('/'):
    print(status.name)
 
# 创建一个文件并写入数据
client.create('/myfile.txt', b'Hello, HDFS!')
 
# 读取刚才写入的数据
with client.read('/myfile.txt', encoding='utf-8') as reader:
    content = reader.read()
    print(content)
 
# 删除文件和文件夹
client.delete('/myfile.txt')
client.rmdir('/myfolder')

这个代码示例展示了如何使用Python与HDFS交互,包括创建文件夹、列出文件、创建和读取文件、以及删除文件和文件夹。注意,你需要替换<your_hdfs_namenode_host><your_hdfs_namenode_port>为你的Hadoop Namenode的实际主机地址和端口号,<your_username>为你的用户名。

2024-08-23

在Redisson中实现分布式锁通常涉及到RLock接口,通过使用lockunlock方法来获取和释放锁。锁续约是通过锁实例的lock方法中的leaseTime参数来设置的,它代表锁的有效时间。一旦时间到了,锁会自动释放。

以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用Redisson获取锁以及如何设置锁的续约时间:




import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
 
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
public class RedissonLockExample {
 
    public static void main(String[] args) {
        // 配置RedissonClient
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
 
        // 获取锁对象实例
        RLock lock = redisson.getLock("myLock");
 
        try {
            // 尝试获取锁,最多等待100秒,锁定之后10秒自动解锁
            boolean isLocked = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (isLocked) {
                // 业务逻辑
                System.out.println("Lock acquired");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 释放锁
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
                System.out.println("Lock released");
            }
        }
 
        // 关闭RedissonClient
        redisson.shutdown();
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个RedissonClient实例,并通过它获取了一个名为myLock的锁对象。然后我们尝试通过tryLock方法获取锁,并且指定了锁的持有时间为10秒。如果锁被当前线程持有,在最后我们确保释放了锁。这个例子展示了如何使用Redisson实现分布式锁以及锁续约的基本用法。

2024-08-23



#!/bin/bash
# 更新软件包列表
sudo apt update
# 升级所有已安装的包
sudo apt upgrade -y
# 安装必要的开发工具和库
sudo apt install -y build-essential git curl wget vim
# 安装编译工具和库
sudo apt install -y libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev liblzma-dev python-openssl git
# 安装Python3和pip
sudo apt install -y python3 python3-pip
# 设置python3为默认Python
sudo apt install -y python-is-python3
# 升级pip
sudo -H pip3 install --upgrade pip
# 安装虚拟环境管理工具
sudo pip3 install virtualenv
# 安装Node.js和npm
curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_14.x | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejs
# 安装Yarn
sudo npm install --global yarn
# 安装Docker
sudo apt install -y docker.io
# 添加当前用户到docker组
sudo usermod -aG docker ${USER}
# 安装Docker Compose
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
# 安装PostgreSQL
sudo apt install -y postgresql postgresql-contrib
# 创建数据库用户
sudo -u postgres createuser --superuser ${USER}
# 创建数据库
sudo -u postgres createdb ${USER}
# 安装MongoDB
sudo apt install -y mongodb
# 添加MongoDB到系统服务并启动
sudo systemctl enable mongodb
sudo systemctl start mongodb

这段代码提供了一个快速将Debian系统转变为开发环境的脚本示例。它包括了安装开发工具、Python、Node.js、Docker、Docker Compose、PostgreSQL和MongoDB的步骤。这样的脚本可以帮助开发者快速搭建一个适合开始新项目的开发环境。

2024-08-23



# 安装OpenEBS作为默认的存储类型
helm install openebs --namespace kubesphere-system --create-namespace \
--set openebs-provisioner.replicas=2 \
--set openebs-provisioner.image=openebs/openebs-k8s-provisioner \
--set openebs-provisioner.serviceAccount=openebs-provisioner-account \
--set node-disk-manager.image=openebs/node-disk-manager-amd64 \
--set node-disk-manager.resources="\
  requests:
    cpu: \"200m\"
    memory: \"128Mi\"
" \
openebs/openebs
 
# 验证OpenEBS安装是否成功
kubectl get pod -n kubesphere-system -l openebs.io/component-name=openebs-provisioner
kubectl get pod -n kubesphere-system -l openebs.io/component-name=node-disk-manager
 
# 验证存储类型是否已经作为默认设置
kubectl get sc

这段代码使用Helm安装OpenEBS,这是一个用于Kubernetes的开源容器存储平台。安装完成后,它验证了OpenEBS的安装并验证了默认存储类型(StorageClass)是否已经设置。这是在KubeSphere环境中配置默认存储类型的一个实践例证。

2024-08-23

为了使用Spring Boot整合xxl-job实现分布式定时任务,你需要按照以下步骤操作:

  1. 添加xxl-job-core依赖到你的Spring Boot项目中。



<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>你的版本号</version>
</dependency>
  1. 在application.properties或application.yml中配置xxl-job相关属性。



# xxl-job admin address
xxl.job.admin.addresses=你的xxl-job-admin地址
# executor configuration
xxl.job.executor.appname=你的应用名称
xxl.job.executor.ip=自动获取
xxl.job.executor.port=自动获取
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler
xxl.job.executor.logretentiondays=30
  1. 创建定时任务的Handler。



@JobHandler(value="demoJobHandler")
public class DemoJobHandler extends IJobHandler {
    @Override
    public ReturnT<String> execute(TriggerParam triggerParam) throws Exception {
        // 你的任务逻辑
        System.out.println("任务执行中...");
        return ReturnT.SUCCESS;
    }
}
  1. 配置自动扫描的包路径,确保@JobHandler注解的类能被Spring容器扫描到。



@Configuration
public class XxlJobConfig {
 
    @Bean
    public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
        XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
        xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses("你的xxl-job-admin地址");
        xxlJobSpringExecutor.setAppName("你的应用名称");
        xxlJobSpringExecutor.setIp("自动获取");
        xxlJobSpringExecutor.setPort("自动获取");
        xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(null);
        xxlJobSpringExecutor.setLogPath("/data/applogs/xxl-job/jobhandler");
        xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(30);
 
        return xxlJobSpringExecutor;
    }
}
  1. 启动Spring Boot应用,并访问xxl-job-admin界面添加执行器,并启动执行器。
  2. 在xxl-job-admin界面添加任务,并指定执行的Handler(即你刚创建的JobHandler类名)。

以上步骤完成后,你的定时任务就会在Spring Boot应用中按照预定的时间执行。

2024-08-23

Sleuth与Zipkin结合使用可以实现分布式系统的链路追踪。以下是一个简单的示例,展示如何在Spring Cloud应用中集成Sleuth和Zipkin。

  1. 在pom.xml中添加依赖:



<!-- Spring Cloud Sleuth -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<!-- Zipkin Server -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
</dependency>
  1. 在application.properties或application.yml中配置Zipkin服务器:



# application.properties
spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411
spring.sleuth.sampler.probability=1.0 # 记录所有请求,可以根据需要调整采样率
  1. 启动Zipkin服务器。可以使用Spring Cloud提供的Zipkin Server:



java -jar zipkin.jar
  1. 启动你的Spring Boot应用,并且让它发送追踪信息到Zipkin服务器。
  2. 访问Zipkin UI:http://localhost:9411 ,你将看到服务间的调用追踪信息。

以上步骤简单地展示了如何在Spring Cloud应用中集成Sleuth和Zipkin。实际使用时,可能需要根据具体的微服务架构进行调整。