原创文章

这篇文章给大家聊一次线上生产系统事故的解决经历，其背后代表的是线上生产系统的JVM FullGC可能引发的严重故障

之前写过一篇文章《RabbitMQ是如何收发消息的？(通俗易懂)》，我们用一个简单易懂的电商场景给大家引入了一个消息中间件的使用场景。 这篇文章，我们来稍微深入探讨一些MQ中间件使用中的基础技术问题。

之前已经给大家聊了聊国内中大型互联网公司，在Java面试时一些高频的技术问题。本文我们通过一篇真实的一线面经，带大家去体验一下BAT等互联网公司的面试现场氛围！

本文将会从项目经验、系统设计、履历/学历/素质、候选人与岗位的匹配、多轮面试官的协作这些方面，继续告诉大家，互联网公司是如何全方位、无死角来考察候选人的

最近收到不少读者反馈，说自己在应聘一些中大型互联网公司的Java工程师岗位时遇到了不少困惑：自己做了精心准备，网上搜集了不少Java面试题，然而实际去互联网公司面试时却发现和自己准备的对不上号。

这篇文章，给不太熟悉MQ技术的同学，介绍一个生产环境中可能会遇到的问题：消息中间件集群崩溃，如何保证百万生产数据不丢失？

面试时如果遇到消息中间件这个话题，针对工作年限比较长的资深的同学，可能会开始就候选人所在公司使用的消息中间件，深入里面的技术细节，比如让你聊聊RocketMQ的架构原理和核心源码？

上篇文章《为什么要使用MQ消息中间件?这几个问题必须拿下!》给大家讲了讲消息中间件引入系统架构的作用，主要是解决哪些问题的。这篇文章给大家讲讲，如果你在系统架构里引入了消息中间件之后，会有哪些缺点？

这篇文章开始，我们会把消息中间件这块高频的面试题给大家说一下，也会涵盖一些MQ中间件常见的技术问题。

之前写过一篇文章《Redis 分布式锁，没它真不行！》，给大家说了一下Redisson这个开源框架是如何实现Redis分布式锁原理的，这篇文章再给大家聊一下ZooKeeper实现分布式锁的原理。

今天给大家聊一个有意思的话题：在系统每秒上千订单的场景下，我们应该如何对分布式锁的并发能力进行优化？

针对基于MQ的异步调用，如何保证各个服务间的分布式事务呢？这个时候，就要用上可靠消息最终一致性方案，来实现分布式事务。

这篇文章，就用大白话+手工绘图，并结合一个电商系统的案例实践，来给大家讲清楚到底什么是TCC分布式事务。

如果资源隔离和降级都做的很完善，那么在双11这种高并发场景下，也许可能会出现个别的服务故障，但是绝不会蔓延到整个系统全部宕机。

用户量很少的传统IT系统，使用Spring Cloud可能还暴露不出什么问题。如果是较多用户量，高峰每秒高达上万并发请求的互联网公司的系统，使用Spring Cloud技术就有一些问题需要注意了。

Spring Cloud架构体系中，Eureka是一个至关重要的组件，它扮演着微服务注册中心的角色，所有的服务注册与服务发现，都是依赖Eureka的。

Spring Cloud是一个全家桶式的技术栈，包含了很多组件。本文先从其最核心的几个组件入手，来剖析一下其底层的工作原理。也就是Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix、Zuul等组件

面对线上系统某次高峰期间MQ中间件故障的情况下，触发降级机制但降级机制触发之后运行一小会儿，突然系统就完全卡死，无法响应任何请求的情况，应该如何优化降级机制？

上篇文章聊了一下java并发包中的AQS的工作原理，也间接说明了ReentrantLock的工作原理。这篇文章接着来聊一个话题，java并发包中的公平锁与非公平锁有啥区别？

这篇文章，我们来聊聊面试的时候比较有杀伤力的一个问题：聊聊你对AQS的理解？用最简单的大白话配合N多张手绘图，给大家讲清楚AQS到底是什么？让各位同学面试被问到这个问题时，不至于不知所措。