​ 一、为什么需要 Disruptor？—— 背景与问题 在高并发编程中，传统的队列（如 java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue 或 LinkedBlockin

引言 在分布式系统的滚动发布或集群重启过程中，进程关闭的耗时直接影响了 CI/CD 的效率。在处理某老旧生产项目时，我们发现进程关闭耗时平均高达 325s。排查发现，核心痛点在于业务线程池未能及时响应

25年12月25日上午，数据库服务器CPU 100%，最终导致某个物品领取业务损失1万块。如果之前有看过我文章的应该就知道 CPU 100% 已经不是第一出现了。 今天先从代码上复盘一下，为什么

学习目标 深入理解分布式系统原理，掌握消息队列技术，学习搜索引擎使用，了解大数据处理框架，完成完整项目实战，提升分布式系统开发能力。 1. 分布式系统深入 1.1 分布式锁 Redis分布式锁： Zo

并发编程三大特性 1.1 原子性 原子性的定义：原子性是指一个操作(多条指令)是不可分割的。 在一个线程在执行某一段指令时，其他的线程如果也想执行，需要等待前一个线程执行完毕后才能执行。 原子性可以解

Java重试工具类，零依赖。可配置项：接受的异常类型、返回值校验、最大重试次数、重试间隔时间。 1 重试工具类 RetryUtils源码 RetryUtils: RetryException:

我上一次认真准备面试，已经是三年前的事了。那时候我一直觉得，只要 Java 基础还在，项目经验还在，问题就不大。毕竟那么多年后端，不至于一出来就水土不服。 直到真正开始面试，我才发现一个事实：

限流，本来是为了保护系统。 但在这次事故中，限流器本身成了第一个被拖垮的组件。 更糟的是： 后端服务没来得及崩 网关先失去了响应能力 所有请求卡在入口

之前分享了关于Socket服务端的代码，这一节我们继续Socket客户端代码的分享。有了之前的代码基础，分享起来客户端端就非常简单了。

在面试准备排序算法相关内容时，死记硬背往往只能生搬硬套，，不如从实际出发距离一些源码运用的算法，从Array.sort()入手，分析java源码中的排序算法

作为一名拥有八年经验的 Java 后端高级开发，我见过太多因线程池使用不当导致的线上问题：高峰期任务堆积 OOM、线程数过多导致 CPU 上下文切换飙升、拒绝策略配置不合理丢失核心业务请求…… 线程池

SpringBoot与MongoDB的整合提供了高效、灵活的数据存储方案，特别适合处理半结构化、快速增长的数据场景。

时间过得真快，一转眼功夫2025年过完了，这里做个年终总结，记录这一年的人和事。 回顾这一年，有激流勇进，亦有平淡似水。激流勇进时，我在往高处走。平淡似水时，我在享受人间最纯净的爱和幸福。

Springboot4DDD 脚手架使用指南 🎯 这是什么？ Springboot4DDD 是一个生产就绪的 DDD 工程脚手架，帮助开发者快速搭建符合领域驱动设计原则的企业级应用。 源码地址：htt

ReentrantLock基于AQS实现，支持公平与非公平锁。相比synchronized，它提供Condition精准唤醒、超时及中断等高级特性

长连接是业务项目中经常遇到的技术，往往用于数据向前端推送，如各种大屏、驾驶舱等实时数据的展示。单向推送可能会选择SSE，SSE因为AI时代的到来，逐步被大家熟知。今天主要聊聊WebSocket的设计

一、代码中到底哪个环节出了问题？ 程序员的一天，经常在两种状态间切换： 状态A：（自信满满）“我这个方法优化过了，绝对飞快！” 状态B：（用户反馈后）“不应该啊...我本地测试明明很快的...” 然后

Fmpeg 是什么？如果你有一个朋友，他能把 MP4 变成 AVI，就像把咖啡变成奶茶，裁剪视频，比理发师剪头发还精准，提取音频，比从披萨上分离芝士还干净，压缩视频，比你把行李箱塞满时还高效。

上篇我们讲到了dubbo官方的例子，根据响应式的基本概念，dubbo 的 StreamObserver 并不提供内置背压支持。 毕竟RPC的设计初衷不是为了响应式而设计的。