1 快并不是唯一需要考虑的因素等，相对于数据库IO，json解析时间可以忽略不计2 fastjson针对特定需求做了很多优化，导致校验不严格，比如数组[]，夏令时，末尾不带,等都能转成对象3 jackson功能更强大，可配置化程度更高(fastjson)比如序列化guava类型，序列化java8中的时间日期等,常见配置如下

不同与其它中间件框架，Apollo中有大量的业务代码，它向我们展示了大神是如何写业务代码的：maven依赖的层次结构，如何进行基础包配置，以及工具类编写，可以称之为springboot之最佳实践。

1 简单，Apollo是我现在看起来最"简单"的源码不会像spring封装了一层又一层，把人绕晕，而apollo没有那么多封装，上手快，我们学习就应该从简单的开始,凭什么非要去学封的像粽子一样的spring源码，我们就是要去学简简单单，平时朴素，接地气的源码

在《这垃圾APP，差点毁了70万高考生》一文中，我们的报考app是用5W rmb 向供应商采购。在报名当天涌入海量考生，并发数飙升至34W，导致系统宕机，拒绝服务，导致考生无法报名，舆情哗然。

Java的Volatile的特征是任何读都能读到最新值，本质上是JVM通过内存屏障来实现的，让我们看看从字节码以及汇编码的角度，来看下是否真是如此？

这段代码是用于判断字符串是否相等，但有个奇怪地方是用了i--!=0来做判断，我们通常不是用i++么？为什么用i--呢？而且循环次数相同。原因在于编译后会多一条指令：

Unsafe是Java无锁操作的基石，在无锁并发类中都少不了它们的身影，比如ConcurrentHashMap, ConcurrentLinkedQueue, 都是由Unsafe类来实现的。相对于与Java中的锁，它基本无开销，会原地等待。本文主要介绍下Unsafe中的主要操作。

1984年, 大卫·库伯曾在他的著作《体验学习：体验——学习发展的源泉》提出了学习圈理论，与他认为经验学习过程是由四个适应性学习阶段构成的环形结构，包括具体经验（Concrete Experience），反思性观察（Reflective Observation），抽象概念化（Abstract Conceptualization），主动实践（Active Experimentation）。

经调研，使用Spring Cloud Zuul解决方案的占多数，已经能满足绝大多数公司需求。但除了一些超级公司外，比如阿里，京东，他们是自己撸的一套网关。此外，点评直接采用的nginx负载均衡前置网关，而没用第七层网关，原因据说是七层网关会影响性能，但由于对其架构不甚了解，所以也不得而知。

一 小小推广 讲座 本话题已收入视频讲座《Spring Cloud分布式事务解决方案》大家不妨围观下 开源项目 我们利用消息队列实现了分布式事务的最终一致性解决方案，请大家围观。可以参考Github CoolMQ源码，项目支持网站: [链接]，最新文章或实现会更新在上面 二 前言 阿里2017云栖大会《破解世界性技术难题！GTS让分布式事...

在之前的建立路由中我们改进了日志系统。我们摒弃无脑发送消息的广播路由器，而使用能够根据绑定键(binding key)来发送消息的，从而能有有选择的后去logs.

在订阅/发布中我们建立了一个简单的日志系统，从而将log消息广播给一些消费者。这章我们会在此基础上加入一些新的特性-我们将有针对性的进行消息分发，比如，只把错误(error)消息保存到磁盘，与此同时，打印出所有的消息。

为了更好的阐述这个模式，我们会建立一个新的简单的logging系统，包含2个步骤-第一步发送log信息，第二步能够接受并将信息打印出来，而且在第二步中所有的消费者都会接受到同样的消息，比如一个消费者用来将log信息写到磁盘，另外一个接受信息并显示在屏幕上。因此一旦有有消息，消息会广播到所有的消费者。

在第一篇中我们描述了如何最简单的RabbitMQ操作，如何发送、接受消息。在今天这篇文章中我们将描述如何创建一个任务队列，来将高耗时的任务分发到多个消费者，从而提高处理效率。

公司年终要办一个抢购活动，抢购活动维护有一份名单(txt文件)，只有名单中的用户可以参加抢购活动，所以需要把名单导入到内存数据库中，以便于检验用户是否有资格。

消息队列想必大家都有一定了解：用来解耦，上级模块不用关心下级模块是否执行成功，最常见的比如说日志，核心系统并不关心日志是否成功，日志什么时候记录。这种情形就可以用消息队列来解耦。

Rabbitmq舍弃了繁重的事务消息而使用了消息确认机制实现了分布式事务，实在是解耦之一大神器。但是其配置起来挺麻烦，各种参数，各种调整。但国内貌似资料很少，找来找去都找不到，自己撸一发先

经调研发现这绝对是一个坑，pv、uv统计存在的设计看起来简单，但是瞬间流量大，特别是有抢购等功能时，设计不良会导致数据库访问压力大，还存在被用心不良者利用等情况。

Cache通常意义上是指高速缓存，它与数据库最大的区别是“更快”，可能会快上100倍，而且Cache是全部运行在内存中，而数据库中的数据一般都是存在硬盘中，而IO一直都是网站等大规模系统的瓶颈，如果不使用Cache，完全用数据库，当访问量过大时将导致数据丢失，更严重时会导致系统崩溃，特别是遇到恶意攻击的情况，所以缓存...

分布式系统最终一致性有N种方案，比如2PC（2阶段事务） ，以及三段提交等等，但开销较大，实现起来复杂，比如2阶段事务为例，需要引入一个协调者（Coordinator）来统一掌控所有参与者（Participant）的操作结果

Thread A calls containsKey and finds out that the key is not present, but is immediately suspended.Thread B calls containsKey and finds out that the key is not present, and has the time to insert its value v2.Thread A resumes and inserts v1, "peacefully" overwriting (since put is threadsafe) the ...

CSP（Common Service Platform）实现了负载均衡、分布容错等功能,流程图可参考：[链接] 现将部署步骤记录如下，我们以最简单的echo项目为例 按照方法二来进行部署，此时不需要中央处理器来分发 1 建立Proxy工程 其中Names.java用于记录服务名称proto里的类是实体类，用来表述接受和发送的实体类EchoSrvProxy为代理对象，...

写个简单点，比较小白的文档，言语比较接地气 Netty是什么？NIO的高层封装，NIO很难写，所以有了Netty，方便异步的操作 service的主要代码片段 {代码...} 按照代码顺序解释如下 （1） EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(); 事件循环队列，用来接受或发送事件。大家可以把他想象成邮局，消息都要先到邮局...

当中有个lock指令，这个指令是做什么的呢？1）将当前处理器缓存行的数据写回到系统内存。2）这个写回内存的操作会使在其他CPU里缓存了该内存地址的数据无效。