2024-08-09

以下是一个使用Redisson实现分布式秒杀功能的简化示例代码:




import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RAtomicLong;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
 
public class SecKillService {
 
    private RedissonClient redissonClient;
    private RAtomicLong counter;
 
    public SecKillService() {
        // 配置Redisson客户端
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        redissonClient = Redisson.create(config);
 
        // 创建一个原子长整型对象,用于记录秒杀次数
        counter = redissonClient.getAtomicLong("seckill_counter");
    }
 
    public boolean trySeckill() {
        // 尝试减少秒杀次数,如果减少后的值大于或等于0,则表示秒杀成功
        return counter.decrementAndGet() >= 0;
    }
 
    public void stop() {
        // 停止Redisson客户端
        redissonClient.shutdown();
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        SecKillService seckillService = new SecKillService();
 
        // 初始化秒杀总次数
        seckillService.counter.set(1000); // 假设总共有1000人参与秒杀
 
        // 模拟秒杀业务
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            if (seckillService.trySeckill()) {
                System.out.println("秒杀成功!");
            } else {
                System.out.println("秒杀结束!");
            }
        }
 
        // 停止服务
        seckillService.stop();
    }
}

这段代码首先配置了Redisson客户端,并创建了一个RAtomicLong对象来记录秒杀次数。trySeckill方法通过原子减操作尝试减少秒杀次数,如果减少后的值大于或等于0,则表示秒杀成功,否则表示秒杀结束。在main方法中,我们初始化了秒杀总次数,并模拟了秒杀业务。最后,我们通过调用stop方法来关闭Redisson客户端。这个示例展示了如何使用Redisson来实现一个简单的分布式秒杀系统。

2024-08-09

在2024年,Java在后端开发中仍然占据着重要地位,并且随着云计算和分布式系统的发展,Java相关的面试题也变得日益重要。以下是一些在2024年可能会遇到的与Java相关的面试题:

  1. Java并发编程

    • 说明Java内存模型和JMM。
    • 讲解Volatile关键字的作用和使用场景。
    • 解释Java中的原子操作和Atomic类的使用。
    • 阐述ThreadLocal的用途和实现原理。
    • 阐述ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock和Synchronized的区别。
    • 阐述AQS(AbstractQueuedSynchronizer)的原理和使用。
    • 阐述并发集合类(如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等)。
    • 阐述Future、Callable和FutureTask的使用。
    • 阐述Fork/Join框架的使用。
  2. Redis

    • 说明Redis的基本数据类型和使用场景。
    • 解释Redis的持久化机制(RDB和AOF)。
    • 阐述Redis的高级特性(发布/订阅、事务、Lua脚本、Redis集群等)。
    • 阐述Redis缓存穿透、缓存雪崩和缓存预热问题。
    • 阐述如何使用Redis解决分布式锁问题。
  3. 数据库

    • 解释索引的作用和种类。
    • 阐述数据库的事务隔离级别和实现原理。
    • 阐述SQL优化策略(如选择合适的索引、避免SELECT *、使用合适的JOIN等)。
    • 阐述分库分表策略和中间件(如ShardingSphere、MyCAT等)。
    • 阐述NoSQL数据库(如MongoDB、Cassandra)的使用场景。
  4. 分布式系统

    • 解释分布式系统的设计理念(如CAP定理、BASE理论)。
    • 阐述分布式事务解决方案。
    • 阐述分布式锁的实现。
    • 阐述分布式服务追踪和调用链路的解决方案。
    • 阐述分布式配置中心的实现。
    • 阐述分布式存储解决方案。
  5. 其他相关问题

    • 解释Spring框架中的事务管理。
    • 阐述Spring Boot的自动配置原理。
    • 阐述Spring Cloud的服务发现、配置管理、负载均衡等组件。
    • 阐述Docker和Kubernetes的基本概念和使用。
    • 阐述网络编程中的IO模型(阻塞IO、非阻塞IO、IO多路复用)。

由于篇幅限制,以上内容是一个概览,实际面试中可能会根据面试官的提问和个人的经验来调整和深入讨论。

2024-08-09

以下是一个使用Spring Cloud Alibaba的Eureka服务器示例代码:




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
 
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class EurekaServerApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}

application.propertiesapplication.yml中,你需要配置应用名和Eureka服务器的地址:




spring.application.name=eureka-server
server.port=10086
 
eureka.instance.hostname=localhost
eureka.client.register-with-eureka=false
eureka.client.fetch-registry=false
eureka.client.service-url.defaultZone=http://${eureka.instance.hostname}:${server.port}/eureka/

这段代码创建了一个Eureka服务器,其他微服务可以通过指定的URL来注册和发现彼此。在这个例子中,Eureka服务器运行在本机的10086端口上。

2024-08-09



import torch
import torch.distributed as dist
 
def all_gather_ddp(data):
    """
    使用PyTorch的torch.distributed.all_gather()函数,
    收集分布式训练中每个进程的数据。
    这个函数将data的副本发送到所有其他进程,并收集
    来自所有进程的这些副本,最后将它们连接起来。
    """
    # 确定当前进程的设备
    device = data.device
    
    # 所有进程都需要知道收集数据的总大小
    world_size = dist.get_world_size()
    all_sizes = torch.tensor([data.size(0)], dtype=torch.int64, device=device)
    dist.all_gather(all_sizes, all_sizes)
    
    # 计算所有进程发送的数据总大小
    max_size = all_sizes.max()
    
    # 对输入tensor进行扩展以容纳从其他进程收集的数据
    if data.dim() == 1:
        output = data.new_full((max_size,), fill_value=0)
    else:
        output = data.new_full((max_size, data.size(1)), fill_value=0)
    
    # 收集数据
    all_data = [data.new_zeros(size) for size in all_sizes]
    dist.all_gather(all_data, data)
    
    # 将所有收集到的数据拼接起来
    if data.dim() == 1:
        output[:data.size(0)] = data
        for i in range(world_size - 1):
            offset = all_sizes[:i].sum()
            output[offset:offset + all_sizes[i]] = all_data[i]
    else:
        for i in range(world_size):
            offset = i * data.size(0)
            output[offset:offset + all_sizes[i]] = all_data[i]
    
    return output
 
# 示例使用
# 假设已经初始化了进程组并设置了当前进程的 rank
# 以下代码在每个进程上执行
rank = dist.get_rank()
tensor_to_gather = torch.tensor([rank] * 5, dtype=torch.float32)
gathered_tensor = all_gather_ddp(tensor_to_gather)
print(f"进程 {rank} 收集到的数据: {gathered_tensor}")

这个代码示例提供了一个简化版本的all_gather_ddp函数,它可以在PyTorch的分布式数据并行(DDP)环境中使用。这个函数用于收集每个进程的数据,并将它们合并成一个包含所有进程数据的单一tensor。这对于在训练过程中收集每个模型参数的梯度或是每个batch的输出非常有用。

2024-08-09

这本书专注于Java技术栈,涵盖了主流的技术和框架,以及它们在大型互联网公司中的应用。书中提供了一系列的面试题和解析,以及一些实际的使用案例和性能优化方法,旨在帮助开发者提升技术实力,为进入像阿里巴巴这样的大厂做好准备。

以下是书中提供的一些关键内容的概要:

  1. 面试指南:包括常见的面试问题和高级技术点,如Redis、Kafka、Zookeeper等分布式系统的应用和原理。
  2. 架构设计:详细讨论了如何设计高可用、高扩展性和高性能的系统架构。
  3. 性能优化:提供了一些JVM调优、数据库优化、缓存策略等方面的实践。
  4. 微服务架构:解释了微服务架构的原则和最佳实践,以及如何使用Spring Cloud等工具实现微服务。
  5. 分布式解决方案:深入剖析分布式事务、分布式锁等问题,并提供了一些实践方案。
  6. 高并发设计:讨论如何设计能够处理高并发请求的系统,包括使用消息队列、数据库乐观锁等策略。
  7. 源码分析:解析一些主流框架和库的实现原理和优化方法。
  8. 工程化实践:提供了一些工程化的实践方法,如CI/CD、DevOps等。

书中的内容涵盖了Java后端开发者在面试大厂时需要准备和掌握的关键知识点,对于想要进一步提升技术实力,或者准备进入一线互联网公司工作的开发者来说,是一份非常有价值的资料。

2024-08-09

XXL-JOB是一个分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。

以下是一个使用XXL-JOB的简单示例:

  1. 添加依赖:



<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>
  1. 配置xxl-job:

    xxl-job-admin项目的application.propertiesapplication.yml中配置相关属性。

  2. 创建任务处理类:



@JobHandler(value="demoJobHandler")
public class DemoJobHandler extends IJobHandler {
 
    @Override
    public ReturnT<String> execute(TriggerParam triggerParam) throws Exception {
        // 任务逻辑处理
        // ...
        return ReturnT.SUCCESS;
    }
 
}
  1. 配置并启动Admin项目和Executor项目。
  2. 在XXL-JOB管理界面添加任务,并指定执行的任务处理类("demoJobHandler")。
  3. 执行任务:通过界面触发或者API调用。

以上是一个简单的XXL-JOB使用流程,具体实现细节需要根据实际业务需求进行编码实现。

2024-08-09

ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务,它提供了一个简单的接口来实现分布式系统的同步服务。它被设计为易于编程,使用方便,并且易于部署。

ZooKeeper的主要特性包括:

  1. 配置管理:可以通过ZooKeeper存储和管理配置信息。
  2. 名字服务:可以使用ZooKeeper存储关于服务的信息,如服务的地址。
  3. 分布式锁:ZooKeeper可以作为分布式锁的服务,用于同步分布式环境中的进程。
  4. 集群管理:可以使用ZooKeeper实现集群中节点的管理。
  5. 队列管理:ZooKeeper可以被用来创建分布式队列。

ZooKeeper的基本概念包括:

  1. 服务器:ZooKeeper服务器是提供ZooKeeper服务的机器。
  2. 客户端:使用ZooKeeper服务的应用程序。
  3. 监视:客户端可以在ZooKeeper节点上设置监视,当节点的状态发生改变时,监视会被触发。
  4. 节点:ZooKeeper中的数据存储在节点中,类似于文件系统中的文件和目录。
  5. 版本:每个节点都有版本信息,当数据改变时,版本号会增加。
  6. ACL:ZooKeeper提供访问控制列表,用于控制客户端对节点的访问权限。

ZooKeeper通常被用作微服务架构中服务发现、配置管理和分布式锁等场景。

以下是一个简单的Python示例,展示如何使用kazoo库连接到ZooKeeper并创建一个节点:




from kazoo.client import KazooClient
 
# 创建ZooKeeper客户端
zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181')
 
# 启动客户端
zk.start()
 
# 创建一个节点
zk.create('/mynode', b'hello world')
 
# 关闭客户端
zk.stop()

在这个例子中,我们首先导入了KazooClient类,然后创建了一个连接到本地ZooKeeper服务器的客户端。接着,我们启动客户端,创建了一个名为/mynode的节点,并为它设置了值hello world。最后,我们关闭了客户端。

注意:在运行这个例子之前,你需要确保ZooKeeper服务器正在运行,并且kazoo库已经安装在你的环境中。

2024-08-09

Flume是一个分布式、可靠且可用的服务,用于有效地收集、聚合和移动大量日志数据。下面是一个基于Flume的简单配置示例,用于在实机云服务器上收集日志信息。

  1. 安装Flume

    首先,需要在服务器上下载并安装Flume。以下是基于Apache Flume的安装步骤:




wget https://archive.apache.org/dist/flume/1.9.0/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz
tar -xvzf apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz
mv apache-flume-1.9.0-bin /opt/flume
  1. 配置Flume

    接下来,需要配置Flume以收集日志。以下是一个简单的Flume配置示例,用于从一个简单的文本源开始收集日志:

创建一个名为flume-conf.properties的文件,内容如下:




# 定义agent中的组件
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
 
# 配置源
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /var/log/syslog
a1.sources.r1.channels = c1
 
# 配置接收器
a1.sinks.k1.type = logger
 
# 配置通道
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
 
# 绑定组件
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
  1. 启动Flume

    使用以下命令启动Flume:




/opt/flume/bin/flume-ng agent --conf-file /path/to/flume-conf.properties --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

确保替换/path/to/flume-conf.properties为配置文件的实际路径。

  1. 测试日志收集

    现在,Flume正在监控指定的日志文件并将收集的日志信息输出到控制台。可以通过向监控的文件中添加内容来测试日志收集。

这个简单的示例展示了如何使用Flume从一个文件中收集日志信息。在实际部署中,可能需要根据具体需求配置不同的源、接收器和通道。例如,可以配置Flume将日志发送到HDFS、Kafka或其他数据存储系统。

2024-08-09

Memcached是一个开源的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减少数据库负载。以下是一个简单的Python代码示例,展示如何使用pylibmc库来连接Memcached服务器并执行基本的缓存操作:




import pylibmc
 
# 创建一个Memcached客户端连接
client = pylibmc.Client(['localhost:11211'])
 
# 设置一个键值对
client.add('key1', 'value1')
 
# 获取键对应的值
value = client.get('key1')
print(value)  # 输出: value1
 
# 删除一个键值对
client.delete('key1')
 
# 关闭连接
client.close()

这段代码首先导入了pylibmc库,这是Memcached的一个Python客户端。然后创建了一个连接到本地Memcached实例(假设运行在默认端口11211上)的客户端。接下来,演示了如何添加、获取和删除缓存数据项。最后,代码关闭了客户端连接。这个例子提供了一个基本的起点,展示了如何在实际应用中使用Memcached。

2024-08-09

Sleuth是Spring Cloud的一个组件,用于实现Zipkin进行服务跟踪。以下是如何使用Sleuth和Zipkin进行分布式服务跟踪的简要步骤:

  1. 添加依赖:



<!-- Sleuth -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<!-- Zipkin -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
</dependency>
  1. 配置application.properties或application.yml:



spring:
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9411 # Zipkin服务器的URL
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0 # 采样率,1.0表示全部采样
  1. 启动Zipkin服务器。可以使用Docker启动一个Zipkin服务器:



docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin
  1. 启动你的服务,并确保请求经过服务,以便跟踪数据可以发送到Zipkin服务器。
  2. 访问Zipkin UI:http://localhost:9411 ,你将能看到服务之间的调用追踪信息。

以上步骤简要展示了如何在Spring Cloud应用中集成Sleuth和Zipkin进行服务跟踪。实际使用时,需要根据具体的环境和需求进行相应的配置调整。