Java日知录

简介

SPI(Service Provider Interface)是JDK内置的一种服务提供发现机制，可以用来启用框架扩展和替换组件,主要用于框架中开发，例如Dubbo、Spring、Common-Logging，JDBC等采用采用SPI机制，针对同一接口采用不同的实现提供给不同的用户，从而提高了框架的扩展性。

Java SPI实现

Java内置的SPI通过java.util.ServiceLoader类解析classPath和jar包的META-INF/services/目录 下的以接口全限定名命名的文件，并加载该文件中指定的接口实现类，以此完成调用。

1. 域名与域名服务器

在日常上网过程中，出于好记的原因，人们更喜欢在浏览器中输入网站的域名，而不是 IP 地址。比如想要访问百度，则会输入 www.baidu.com，而不是 202.108.22.5（或者百度网站的其他 IP）。

然而计算机网络通信中所识别的标识并不是域名，而是 IP 地址，因为其可以提供主机在互联网中的位置信息，而且是定长的，路由器等设备更容易处理。

对于互联网来说，只要你系统的接口暴露在外网，就避免不了接口安全问题。 如果你的接口在外网裸奔，只要让黑客知道接口的地址和参数就可以调用，那简直就是灾难。

举个例子：你的网站用户注册的时候，需要填写手机号，发送手机验证码，如果这个发送验证码的接口没有经过特殊安全处理，那这个短信接口早就被人盗刷不知道浪费多少钱了。

那如何保证接口安全呢？

一般来说，暴露在外网的api接口需要做到防篡改和防重放才能称之为安全的接口。

一个优秀的 Controller 层逻辑

说到 Controller，相信大家都不陌生，它可以很方便地对外提供数据接口。它的定位，我认为是不可或缺的配角。

说它不可或缺是因为无论是传统的三层架构还是现在的 COLA 架构，Controller 层依旧有一席之地，说明他的必要性。

说它是配角是因为 Controller 层的代码一般是不负责具体的逻辑业务逻辑实现，但是它负责接收和响应请求。

从现状看问题

Controller 主要的工作有以下几项：

• 接收请求并解析参数
• 调用 Service 执行具体的业务代码（可能包含参数校验）
• 捕获业务逻辑异常做出反馈
• 业务逻辑执行成功做出响应

问各位小可爱一个问题：MySQL 中 B 树和 B+ 树的区别？

请自己先思考5秒钟，看看是否已经了然如胸？

好啦，时间到了！

B 树和 B+ 树是两种数据结构，构建了磁盘中的高速索引结构，因此不仅 MySQL 在用，MongoDB、Oracle 等也在用，基本属于数据库的标配常规操作。

数据库要经常和磁盘与内存打交道，为了提升性能，通常需要自己去构建类似文件系统的结构。今天主要来看看数据库是如何利用磁盘空间设计索引的？

网关作为 微服务 中非常重要的一部分，是必须要掌握的；本文记录一下我是如何使用Gateway搭建网关服务及实现动态路由的，帮助大家学习如何快速搭建一个网关服务，了解路由相关配置，鉴权的流程及业务处理，有兴趣的一定看到最后，非常适合没接触过网关服务的同学当作入门教程。

搭建服务

• SpringBoot 2.1

  <parent>
     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
     <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
     <version>2.1.0.RELEASE</version>
  </parent>

• Spring-cloud-gateway-core

  <dependency>
     <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
     <artifactId>spring-cloud-gateway-core</artifactId>
  </dependency>

• common-lang3

  <dependency>
     <groupId>org.apache.commons</groupId>
     <artifactId>commons-lang3</artifactId>
  </dependency>

案例背景

分布式锁是解决协调分布式系统之间，同步访问共享资源的一种方式。详细来讲：在分布式环境下，多个系统在同时操作共享资源（如写数据）时，发起操作的系统通常会通过一种方式去协调其他系统，然后获取访问权限，得到访问权限后才可以写入数据，其他系统必须等待权限释放。

我和其他的面试官交流后发现，很多面试官都会问候选人与分布式锁相关的问题，在一些细节上挖得还比较细。比如在分布式系统中涉及共享资源的访问，一些面试官会深挖如何控制并发访问共享资源；如何解决资源争抢等技术细节，这些问题在下单场景、优惠券场景都会被考察到，足以证明“分布式锁”考点的重要性。

那么假设你正在面试，面试官模拟了系统秒杀的场景：为了防止商品库存超售，在并发场景下用到了分布式锁的机制，做商品扣减库存的串行化操作。然后问你：“你如何实现分布式锁？”你该怎么回答呢？

我们学习了 MySQL 架构中的表结构设计、索引设计。对业务开发的同学来说，掌握这些内容已经能很好地面向业务逻辑进行编码工作了。

但是业务需要上线，所以除了表和索引的结构设计之外，你还要做好高可用的设计。因为在真实的生产环境下，如果发生物理硬件故障，没有搭建高可用架构，会导致业务完全不可用。

而这在海量并发访问的互联网业务中完全不敢想象。所以除了业务架构，还要做好可用性的架构设计。

这一讲，我们就来学习 MySQL 高可用架构中最基础、最为核心的内容：MySQL 复制（Replication）。

概述

在跟同事讨论推荐 java 应用在 K8S 容器中 jvm 参数推荐配置的时候， heap 区比较容易达成共识,而 stack 区开始都比较模糊,本篇文章记录一下研究 java thread stack 内存及相关限制。先说问题和答案:

1. java 最多能创建多少线程? 由以下因素限制:

2. 1. stack_size
   2. max_user_processes
   3. sys.vm.max_map_count
   4. sys.kernel.threads-max
   5. sys.kernel.pid_max

3. java 线程的栈深能有多深?

4. 1. stack_size
   2. 本地变量表

案例背景

在互联网分布式场景中，原本一个系统被拆分成多个子系统，要想完成一次写入操作，你需要同时协调多个系统，这就带来了分布式事务的问题（分布式事务是指：一次大的操作由多个小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败）。那怎么设计才能实现系统之间的事务一致性呢？ 这就是咱们今天要讨论的问题，也是面试的高频问题。

这一讲，我先从“解决分布式事务”这个问题本身出发，讲解答题思路和你要掌握的知识点。然后再结合“高并发”场景，看在该场景下如何保证分布式系统事务一致性？希望通过这种方式，让你彻底掌握分布式系统事务一致性的解题思路和技术认知。

以京东旅行系统为例，早期的交易系统是通过 .NET 实现的，所有的交易下单逻辑都写在一个独立的系统中。随着技术改造，我们用 Java 重写了核心系统，原本的系统也被拆分成多个子系统，如商品系统、促销系统、订单系统（为了方便理解，我只拿这三个系统举例）。当用户下单时，订单系统生成订单，商品系统扣减库存，促销系统扣减优惠券，只有当三个系统的事务都提交之后，才认为此次下单成功，否则失败。