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Kafka正在爆炸式增长。超过三分之一的财富500强企业都使用Kafka。这些公司包括十大旅游公司，十大银行中的七家，十大保险公司中的八家，十大电信公司中的九家，以及更多。LinkedIn，微软和Netflix每天使用Kafka（1,000,000,000,000）处理万亿级的消息。Kafka用于实时数据流，收集大数据或进行实时分析（或两者兼而有之）。Kafka与内存微服务一起使用以提供可靠性，它可用于向 CEP（复杂事件流系统）和IoT / IFTTT式自动化系统提供事件。

Kafka正在变成潮流，还不会用Kafka处理业务就要OUT了！

我们知道，高并发代表着大流量，高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案，从而抵抗巨大流量的冲击，带给用户更好的使用体验。这些方案好似能操纵流量，让流量更加平稳得被系统中的服务和组件处理。

不知道怎么学高并发系统设计？和我一起做好这7点，你也能玩转高并发！

RPC全称Remote Procedure Call，即远程过程调用，对于调用者无感知这是一个远程调用功能。目前流行的开源RPC 框架有阿里的Dubbo、Google 的 gRPC、Twitter 的Finagle 等。本次RPC框架的设计主要参考的是阿里的Dubbo，这里Netty 基本上是作为架构的技术底层而存在的，主要完成高性能的网络通信，从而实现高效的远程调用。

真的够可以的，基于Netty实现了PRC框架

通常，应用的 配置 在不同 部署 (预发布、生产环境、开发环境等等)间会有很大差异

学会SpringBoot的配置管理了，我的部署成倍提高效率？

最近一个朋友老是和我抱怨：公司系统日志打得实在是太烂了，有用的信息很少，没用的一大堆。就连那有用的信息，在那么多节点日志之间进行追查，也是痛苦的一笔。

一次性捋清楚吧，对乱糟糟的“日志”说再见

上一篇详细介绍了Netty的编解码的基本实现原理，本节将重点探讨网络编程中一种非常通用的协议设计方法论：协议头 + 消息体。

揭秘通信协议设计的奥妙，作为面试官我都看蒙了

今天要分享的是在生产环境中出现的一次算得上比较诡异的死锁事件, 不过庆幸的是没有产生较大的业务损失.

MySQL大无语事件：一次生产环境的死锁事故，看看我怎么排查

前段时间，我在内存中实现了一个简单异步通知框架。但由于没有持久化功能，应用重启就会导致数据丢失，且不支持分布式和集群。今天这篇笔记，引入了 Redis 来解决这些问题，以下是几点理由：

异步结果通知实现——基于Redis实现，我这操作很可以

我们都知道文件和文件夹的概念，并且文件是可以存放在文件夹中，文件夹中也可以存放其他文件夹。需要设计一个简单的程序来实现文件夹和文件的关系。

领略设计模式的魅力，谈谈组合模式搭配访问者模式

假如有一个15亿用户的系统，每天有几亿用户访问系统，要如何快速判断是否为系统中的用户呢？

布隆过滤器，一文总结快速掌握，你能够get多少？

延时队列：顾名思义，是一个用于做消息延时消费的队列。但是它也是一个普通队列，所以它具备普通队列的特性，相比之下，延时的特性就是它最大的特点。所谓的延时就是将我们需要的消息，延迟多久之后被消费。普通队列是即时消费的，延时队列是根据延时时间，多久之后才能消费的。

RabbitMQ没有延时队列？我就教你一招，玩转延时队列

虽然很多互联网公司的体量很大、用户非常多，但你千万不要被这些现象迷惑了。实际上，90% 以上的系统能够发展到上百万、上千万数据量已经很不错了。对于千万的数据量，开源的 MySQL 都可以很好地应对，更别说一些商业数据库了。

海量数据写入——万级并发的订单系统如何分库？

想必大家都使用过 SpringBoot，在 SpringBoot 项目中，使用最多的无非就是各种各样的 Starter 了。那何为 Starter 呢？你可以理解为一个可拔插式的插件（组件）。或者理解为场景启动器。

看，手写一个最简单的SpringBoot Starter，你学废了吗？

当 Redis 用作缓存时，其目的就是为了减少数据库访问频率，降低数据库压力，但是假如我们某些数据并不存在于 Redis 当中，那么请求还是会直接到达数据库，而一旦在同一时间大量缓存失效或者一个不存在缓存的请求被恶意攻击访问，这些都会导致数据库压力骤增，这又该如何防止呢？

如何从10亿数据中快速判断是否存在某一个元素？今天总算知道了

通过对数据的垂直拆分或水平拆分后，我们解决了数据库容量、性能等问题，但是将会面临数据迁移和数据一致性的问题。

分库分表后，数据库数据一致性问题如何解决？这操作真的可以

红黑树是自平衡的二叉查找树，在许多地方都有实际应用比如JAVA的HashMap，在链表长度大于8就会转化为红黑树；在linux经典的epoll中也使用了红黑树来保存文件描述符的插入删除操作。++如果频繁地对数据进行插入删除，还要保证效率，使用红黑树是比较好的选择。++

亲自动手绘图——红黑树，我不信还手撕不清楚

反复思考这句话的时候，突然意识到不是 docker 选择用文件来存储镜像，而是除了文件以外，docker 别无其他选择。

猜猜用什么来存储Docker的镜像？这还真是个“非常手段”

所谓并发，就是有限资源需要应对远超资源的访问。解决问题的方法，要么增加资源应对访问；要么增加资源的利用率。 所以，相信这年头做开发的多多少少，都会那么几个“线程二三招”、“用锁五六式”。 那所带来的就是多线程访问下的并发安全问题。 共享变量的访问域跨越了原始的单线程，进入了千家万户的线程眼里。谁都可以用，谁都可以改，那不就打起来了吗？ 因此，防止并发问题的最好办法，就是不要多线程访问（这科技水平倒退二十年~）。ThreadLocal 顾名思义，将一个变量限制为“线程封闭”：对象只被一个线程持有、访问、修改。

面试又被问懵了吗？不如把ThreadLocal拆开了揉碎看看

朋友们又见面了，你是不是还在面试时被面试官问懵HashMap？不会手写实现一个简单HashMap？看完这篇文章你再不会算我输！

不怕面试再问HashMap，一次彻底地梳理（原理+手写实现）

最近遇到一个由于唯一性索引，导致并发插入产生死锁的场景，在分析死锁产生的原因时，发现这一块还挺有意思的，涉及到MySql中不少的知识点，特此总结记录一下。

一次并发插入死锁带来的“教训”，我才清楚这些MySQL锁知识

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