JAVA前线

本文通过一个业务实例介绍了开发文档七大维度：四色分领域、用例看功能、流程三剑客、领域与数据、纵横做设计、分层看架构、接口看对接...

分库分表具有三个必须面对的问题：方案本身复杂性、本地事务失效问题、难以聚合查询问题，所以分库分表方案并非解决海量数据问题的首选...

复杂问题不过是简单问题的叠加、组合和交织，横向和纵向两个维度拆分问题不失为一种好方法。纵向做隔离是指将不同业务形态进行隔离，横向做编排是指从能力池中灵活选择出能力，进行组合...

在知乎上看到了这个有意思的问题，首先这个问题不是为了考察建筑工程学知识，因为面试者并非都具有建筑工程学经验。我认为这个问题是在考察三种分析方法：合理性分析、结构化分析、可行...

在RPC场景中因为重试或者没有实现幂等机制而导致的重复数据问题，必须引起大家重视，本文我们以DUBBO框架为例分析为什么重试，怎么做重试，怎么做幂等三个问题...

本文首先介绍了DUBBO消费异步化是什么，以及异步化为什么会带来性能提升，其次介绍了保护性暂停模式，这是实现异步化的基础，最后我们阅读了两个不同版本异步化源码，了解了DUB...

在静态代码块执行初始化操作也并非不可。但是由于调用者流量很大，发生了MyCache没有初始化完成就被大量调用的情况，导致大量线程阻塞在初始化方法上，最终导致线程池打满...

本文我们分析了消息积压问题处理思路，处理方案分为不处理和要处理两大类。不处理是指在不影响业务的情况下利用消息系统削峰特性可以保护消费者，如果要处理我们从生产者、Broker...

大家可能都遇到过DUBBO线程池打满这个问题，刚开始遇到这个问题可能会比较慌，常见方案可能就是重启服务，但也不知道重启是否可以解决。我认为重启不仅不能解决问题，甚至有可能加...

对于JAVA服务端开发者而言，我们在使用Dubbo时并不经常使用泛化调用，通常方法是在生产者发布服务之后，消费者可以通过引入生产者提供的client进行调用。那么泛化调用使...

流量洪峰是互联网生产环境经常遇到的情况，例如某个时间点进行商品抢购活动，或者某个时间点集中触发定时任务，这些场景都有可能引发流量洪峰，所以如何应对流量洪峰我们必须面对的问题...

阿里巴巴开发手册日志规约章节有一条强制规定：应用中不可直接使用日志系统（Log4j、Logback）API，而应依赖使用日志框架SLF4J中的API。使用门面模式的日志框架...

大家想一想工作中有没有遇到以下情况：一位同事用了很长时间罗列了很多事实和数据向你说明一件事情，但是你听完根本不知道他想要说什么。一位同事用了大量笔墨编写了技术方案，不仅有文...

领域驱动设计DDD是一段时间以来比较流行的概念，但是在使用时觉得概念很多难以落地。本文就来探讨DDD落地时需要关注的六个问题，并通过一个足球运动员信息管理系统案例分析落地的...

在分析服务降级之前，我们首先谈一谈什么是服务雪崩。现在我们假设存在A、B、C、D四个系统，系统间存在如下调用链路： 在正常情况下系统之间调用正常，系统运行平稳，但是此时用户...

DUBBO作为RPC领域优秀开源的框架在业界十分流行，本文我们阅读其源码并对其使用到的设计模式进行分析。需要说明的是本文所说的设计模式更加广义，不仅包括标准意义上23种设计...

在业务发展初期单表完全可以满足业务需求，阿里巴巴开发手册也建议：单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB才推荐进行分库分表，如果预计三年后数据量根本达不到这个级别请不要...

在互联网场景中缓存系统是一个重要系统，为了防止流量频繁访问数据库，一般会在数据库层前设置一道缓存层作为保护。 缓存是一个广义概念，核心要义是将数据存放在离用户更近的地方，或...