原创文章

这篇文章，给大家聊聊Java工程师的职业发展规划的一些思考，同时也给不少20多岁、30多岁，但是对自己的职业未来很迷茫的同学一些建议。

Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。

这篇文章简单给大家来聊一个互联网大厂的Java面试题：如果让你设计一个消息中间件，你会怎么做? 这个问题本质就是面试官在考察一个高级以上的Java工程师的系统设计能力

之前写了两篇文章，给大家介绍了一下如何利用短期的时间，尽可能充分的为面试做准备，本文就给大家聊一个非常关键的问题：如何有策略的投递简历以及如何有策略的进行面试。

本文我们继续来聊一聊，在系统设计和项目经验这两块，应该如何充分的准备，才能拿出有技术含量的项目经验战胜跟你同台竞技的其他工程师，征服你的面试官，收获各种心仪的offer

假如你准备在金九银十跳槽的话，那么作为一个Java工程师，应该如何利用1个月的时间，快速的为即将到来的面试进行充分的准备呢？

在面互联网大厂的时候，一定会问并发，问并发的时候一定会问到线程池，问到线程池一定会问构造线程池的一些参数的含义。 今天跟大家聊一个互联网大厂的Java面试题：使用无界队列的线程池会导致内存飙升吗？

这篇文章，跟大家聊一聊很多很多很多人问我的一个问题：中小公司的Java工程师应该如何规划准备，才能跳槽进入BAT这类一线互联网公司？

对于一个合格的高级Java工程师而言，你肯定会碰到在系统里用到MQ的场景，那么这个时候你需要基于你的业务场景和需求，考虑在使用MQ的时候可能遇到的一些技术问题

这篇文章，我们聊聊大量同学问我的一个问题，面试的时候被问到一个让人特别手足无措的问题：你的系统如何支撑高并发？

本文我们来聊一个某种程度上比技术更重要的话题：一个英语比较渣的程序员，到底应该如何做，才能达到无障碍阅读英文官方文档呢？

这篇文章，咱们来聊聊热点缓存的架构优化问题。 其实使用缓存集群的时候，最怕的就是热key、大value这两种情况，那啥叫热key大value呢？

很多同学都对Java并发编程很感兴趣，学习了很多相关的技术和知识。 这篇文章，给大家聊聊一个百万级并发的中间件系统的内核代码里的锁性能优化。

上篇文章我们分析了RabbitMQ开启手动ack机制保证消费端数据不丢失的时候，prefetch机制对消费者的吞吐量以及内存消耗的影响。 本文我们转移到消息中间件的生产端，一起来看看如何保证投递到MQ

上文我们分析了ack机制的底层实现原理，还有消除处理失败时的nack机制如何触发消息重发。 本文我们将会对ack底层的delivery tag机制进行更加深入的分析，让大家理解的更加透彻一些。

上篇文章我们初步介绍了之前制定的那些消息中间件数据不丢失的技术方案遗留的问题。 本文会深入的分析一下消费者手动ack机制保证消息不丢失的底层原理。

这篇文章，我们来聊聊在线上生产环境使用消息中间件技术的时候，从前到后的全链路到底如何保证数据不能丢失。

上篇文章初步给大家分析了一下，一个复杂的分布式系统中，数据不一致的问题是怎么产生的。 接下来这几篇文章，说的主要是我们上篇文章分析的那种数据不一致的问题到底应该如何解决。

上一篇文章我们已经给出了一整套的数据一致性的保障方案。 本文我们将从三个角度，给出方案如何实现，并且通过数据平台和电商系统进行了举例分析。

这篇文章，咱们继续来聊聊之前的亿级流量架构的演进，之前对这个系列的文章已经更新到了可扩展架构的设计，如果有不太清楚的同学，建议一定先回看一下之前的文章