沉梦听雨的编程指南
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沉梦听雨
2023-07-16
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开发疑惑

# 开发疑惑

# 什么是 POJO

POJO（Plain Old Java Object）是一种普通的 Java 对象，通常是指与数据模型相关的类。

其中可能涉及以下几个部分：

  1. DTO（Data Transfer Object）：DTO 是用于在不同层之间传输数据的对象。它通常包含了与数据库表字段一一对应的属性，并提供了用于数据传输的 getter 和 setter 方法。
  2. Entity：Entity（实体类）通常用于映射数据库中的表或文档。它包含了与数据库表字段一一对应的属性，并提供了持久化操作的方法。Entity 对象一般用于 ORM（对象关系映射）框架，如 Hibernate，来进行数据库操作。
  3. VO（Value Object）：VO 是一种用于封装某个特定领域的值或数据的对象。它可以包含多个属性，并且这些属性可以是不同的数据类型。VO 对象通常用于在领域模型之间传递数据，而不直接与数据库交互。

这些对象（DTO、Entity、VO）都可以被归类为 POJO，因为它们是普通的 Java 对象，不依赖于特定的框架或技术。它们仅包含数据字段和相应的访问方法，不包含业务逻辑或特定的操作。

# 持久化与半持久化

  • 持久化将数据写入非易失性存储介质中，以确保数据在系统重启后仍然可用，
  • 而半持久化只在系统运行期间保留数据，并在系统关闭或重启时丢失。

持久化适用于需要长期保存数据的场景，而半持久化适用于临时数据或不需要长期存储的场景。

# RocketMQ 集群部署问题

在 RocketMQ 中，推荐部署三台服务器的原因是为了实现高可用性和数据冗余。这种部署方式通常被称为主从复制或者主从模式。

部署三台服务器的好处是，当一台服务器发生故障或者需要维护时，系统可以继续正常运行。其中两台服务器承担主从节点的角色，而第三台服务器则可以作为备用节点。这样，即使有一台服务器宕机，消息仍然可以在其他服务器上进行处理和传递，确保消息的可靠性和持久性。

另外，将主从节点部署在两台服务器上也有其优势。通过将主节点和从节点部署在不同的服务器上，可以实现数据的冗余和负载均衡。主节点负责消息的写入和处理，而从节点则负责消息的备份和复制。这样可以提高系统的吞吐量和性能，并降低单点故障的风险。

总结起来，RocketMQ 推荐部署三台服务器并在两台服务器上部署主从节点，旨在提供高可用性、数据冗余和负载均衡，以确保消息系统的可靠性和性能。

# 什么是异步编排

异步编排是一种编程模式或设计方法，用于处理异步操作和任务的并发执行和协调。

  • 在传统的同步编程中，代码会按照顺序逐行执行，当遇到耗时的操作时，程序会阻塞等待操作完成后再继续执行下一步。
  • 而异步编排则允许在执行一个异步操作时，不会阻塞程序的其他部分，而是可以继续执行其他任务。

异步编排的目的是提高程序的并发性和性能，特别是在处理多个独立异步任务或操作时。它可以帮助程序充分利用系统资源，以提高处理速度和响应性。

在异步编排中，通常会使用以下方法或技术：

  1. 回调函数： 在执行异步任务时，可以指定一个回调函数，该函数会在任务完成后被调用，用于处理任务的结果。
  2. Promise/Future： 使用 Promise 或 Future 对象可以在执行异步任务后获取其结果，而不需要阻塞程序的其他部分。
  3. 异步事件处理： 使用事件驱动模式来处理异步操作的完成事件，通过注册监听器或订阅事件来处理任务的结果。
  4. 异步任务队列： 将异步任务放入队列中，由专门的线程或进程来处理，以充分利用系统资源和提高并发性。
  5. 并行计算： 在执行多个独立异步任务时，可以将它们并行处理，以加快任务的完成时间。

异步编排在现代编程中得到广泛应用，特别是在处理网络请求、数据库查询、IO 操作等涉及到耗时的任务时，通过异步编排可以提高程序的性能和响应性，使得程序能够更高效地处理并发操作。

# 分布式的含义是什么

分布式的含义是指将一个系统或应用拆分成多个独立的组件（或子系统），这些组件可以在不同的计算机或服务器上运行，并通过网络进行通信和协作。每个组件负责特定的功能或任务，通过相互之间的通信和协作，实现整个系统的功能。

在分布式系统中，各个组件可以独立运行，这使得系统更加灵活、可扩展和容错。分布式系统通常涉及多台计算机，每台计算机可以处理一部分工作负载，从而提高系统的性能和吞吐量。

总的来说，分布式系统是一种将复杂的系统拆分为多个独立组件，分别运行在不同计算机上，通过网络相互通信和协作，以提高系统的性能、可扩展性和可靠性的设计架构。

# 雪花算法和 UUID

雪花算法（Snowflake Algorithm）和 UUID（Universally Unique Identifier）都是用于生成唯一标识符（ID）的方法，但它们在生成方式、长度和适用场景上存在一些区别。

雪花算法是一种基于时间戳和机器标识的算法，用于生成趋势递增、有序且唯一的 ID。它使用一个 64 位的整数表示 ID，其中包含时间戳、数据中心 ID、机器 ID 和序列号。通过将这些部分合理地组合在一起，雪花算法可以在分布式系统中生成全局唯一的 ID。由于雪花算法基于时间戳，因此生成的 ID 保留了时间上的排序性。这种算法适合于分布式系统，以确保生成的 ID 在分布式环境中的唯一性。

UUID 是一种标准化的全局唯一标识符，它的长度为 128 位（16 字节），通常表示为 32 个十六进制数字的字符串。UUID 是由计算机硬件地址、当前时间戳和随机数等信息生成的。UUID 的生成过程是基于随机性的，因此可以在分布式环境中保持全局唯一性。与雪花算法不同，UUID 并不保留时间上的排序性，因此生成的 ID 是无序的。UUID 适用于需要在不同系统、不同数据库之间保持唯一性的场景。

选择使用雪花算法还是 UUID 取决于具体的需求和应用场景：

  • 如果需要在分布式系统中保持全局唯一性并具有趋势递增的特性，可以选择雪花算法。
  • 如果需要在不同系统、不同数据库之间保持全局唯一性，并且无需关注排序性和时间相关的特性，可以选择 UUID。

选择自增整数或 UUID 作为主键 ID 取决于以下因素：

  • 需求：根据具体需求来判断。如果需要在数据库层面保证递增的唯一性，可以选择自增整数。如果需要在分布式环境下保证全局唯一性，可以选择 UUID。
  • 性能：自增整数通常比 UUID 在索引、查询和排序等方面更高效，因为它们可以利用数据库的自增特性和整数索引。UUID 则相对较大，可能会对数据库性能产生一定的影响。
  • 可读性：自增整数主键具有可读性，可以更容易地理解和推断出记录的创建顺序。UUID 则相对较长，不具备直观的可读性。

# 局部变量没有默认值，那包装类型的局部变量呢

局部变量无论是基本数据类型还是包装类型，在 Java 中都没有默认值。局部变量在声明时必须显式地初始化，否则编译器会报错。

对于基本数据类型的局部变量，如果在声明时没有初始化，编译器会提示错误。例如：

public void exampleMethod() {
    int x; // 编译错误，x未初始化
    System.out.println(x);
}
1
2
3
4

对于包装类型的局部变量，同样没有默认值，并且也必须显式地初始化。例如：

public void exampleMethod() {
    Integer y; // 编译错误，y未初始化
    System.out.println(y);
}
1
2
3
4

需要注意的是，类的成员变量（包括静态成员变量和实例成员变量）会有默认值，但局部变量不会。成员变量的默认值是根据数据类型来确定的，例如，整数类型的成员变量默认为 0，布尔类型的成员变量默认为 false，引用类型的成员变量默认为 null 等。但这些规则不适用于局部变量。

# 何为高可用，何为高性能？

  1. 高可用（High Availability）：

高可用性指系统或服务在长时间运行过程中，保持持续可用的能力，即系统在面对各种故障或异常情况时，能够继续提供服务而不发生中断或停机。高可用性是为了确保系统在任何时间都能够可靠地运行，以满足用户的需求。

为实现高可用性，通常需要采取一系列措施，包括但不限于：

  • 使用冗余设计：例如备份服务器、集群部署等，当一个节点出现故障时，其他节点能够顶替其工作，确保服务的持续性。
  • 异地多活部署：将系统在不同地理位置进行部署，以防止单点故障和灾难性故障的影响。
  • 自动故障切换：当出现故障时，自动切换到备用系统或节点，尽量减少人工干预和停机时间。
  • 监控与报警：建立健全的监控系统，及时发现问题并采取措施解决。
  1. 高性能（High Performance）：

高性能指系统或服务能够在给定的资源限制下，以更快的速度完成任务或处理更多的请求。高性能系统通常具有更低的响应时间和更高的吞吐量，能够更好地满足用户对于效率和速度的要求。

为实现高性能，可以考虑以下方面：

  • 优化算法和数据结构：使用更高效的算法和数据结构，以减少计算和存储资源的消耗。
  • 并发处理：充分利用多核处理器和多线程技术，实现并行处理，提高系统的并发能力。
  • 缓存：使用缓存技术减少对底层存储系统的访问，加快数据的获取速度。
  • 负载均衡：合理分配请求到不同的处理节点，避免单个节点过载，保持系统的稳定和高效运行。

高可用性和高性能都是构建稳定、高效的系统和服务的重要目标。

  • 高可用性确保系统持续可用，不会因为故障而中断，
  • 而高性能则追求在资源限制下以更快的速度完成任务和处理请求。

# Nginx 能做什么？

Nginx（发音为 "engine x"）是一个高性能的开源反向代理服务器和 Web 服务器软件，具有轻量级、高并发、低内存消耗等特点。

Nginx 主要用于以下几个方面：

  1. 反向代理：Nginx 作为反向代理服务器，可以接收客户端请求并转发到后端的多个应用服务器，从而实现负载均衡和高可用性。

  2. Web 服务器：Nginx 本身也可以作为 Web 服务器，用于直接处理和响应客户端的 HTTP 请求，返回静态或动态内容。

  3. 负载均衡：Nginx 支持多种负载均衡算法，如轮询、IP Hash 等，可以将请求分发到后端的多个服务器，均衡负载，提高系统的性能和可扩展性。

  4. 缓存加速：Nginx 可以缓存静态内容，如图片、CSS、JavaScript 等，从而减轻后端服务器的负担，加快内容的访问速度。

  5. SSL 终结：Nginx 可以作为 SSL(一种加密协议) 终结代理，接收加密的 HTTPS 请求，解密后将请求转发到后端 HTTP 服务器。

  6. 反向代理缓存：Nginx 可以缓存后端服务器的响应内容，从而减轻后端服务器的压力，提高响应速度。

  7. 动态模块支持：Nginx 支持动态模块，可以通过安装插件扩展其功能，例如支持 HTTP/2、Gzip 压缩、GeoIP 等。

  8. URL 重写和重定向：Nginx 支持强大的 URL 重写和重定向功能，可以通过配置规则对 URL 进行修改和重定向。

# 为什么 Controller 数据传输通常是用 JSON 格式？

主要原因包括：

  1. 数据格式统一性： JSON 提供了一种统一的数据格式，无论是前端还是后端，都可以使用相同的格式来传输数据，这简化了数据交换和处理的复杂性。
  2. 跨语言支持： JSON 是一种跨语言的数据格式，几乎所有编程语言都支持 JSON 的解析和生成，这使得不同技术栈的应用能够轻松地进行数据交流。
  3. 轻量级： JSON 是一种轻量级的数据格式，相对于 XML 等其他数据格式来说，它的数据结构更简洁，占用的空间更小，传输效率更高。
  4. 易于阅读和调试： JSON 的文本表示形式相对容易阅读和理解，这在调试和排查问题时非常有用。
  5. 前后端分离： 在现代 Web 开发中，通常采用前后端分离的架构。前端通常使用 JavaScript 来处理数据，而 JSON 恰好是 JavaScript 对象的文本表示，因此非常适合前后端分离的场景。
  6. RESTful API： JSON 与 RESTful API 结合紧密。RESTful API 通常使用 HTTP 请求和 JSON 响应来进行通信，这使得数据的传输和处理更加直观和简单。
  7. 丰富的数据结构： JSON 支持多种数据类型，包括字符串、数字、布尔值、数组和对象，这使得它能够表示复杂的数据结构和关系型数据。
  8. 生态系统支持： JSON 有丰富的工具和库支持，可以方便地在各种开发环境中使用。

总的来说，JSON 具有轻量级、跨语言、易于阅读和处理等特点。

其他格式

  1. XML： XML 是另一种常见的数据传输格式，它具有丰富的数据验证和类型信息，适用于某些需要强类型数据的场景。在某些行业标准中，如SOAP协议中，仍然广泛使用XML。
  2. Protocol Buffers（Protobuf）： Protobuf 是一种二进制数据传输格式，它具有高效的编解码性能和紧凑的数据表示。它通常用于需要高性能和小尺寸数据传输的场景。
  3. MessagePack： MessagePack 也是一种二进制数据传输格式，类似于 JSON，但更紧凑和高效。它适用于需要快速数据传输的场景。
  4. Thrift： Thrift 是一种多语言支持的跨语言数据传输框架，它支持多种数据格式，并提供了数据传输的代码生成工具。它常用于大规模分布式系统中。
  5. GraphQL： GraphQL 是一种用于 API 查询的查询语言和运行时环境，它允许客户端指定返回的数据结构，避免了过度或不足的数据传输。
  6. 自定义数据格式： 根据特定需求，您还可以设计和使用自定义的数据传输格式，以满足项目的特殊要求。

以下是 JSON 字符串在网络传输中的一般流程：

  1. 数据封装：JSON 字符串可以通过各种网络协议进行传输，包括 HTTP、WebSocket、MQTT 等。在 HTTP 中，JSON 数据通常作为 HTTP 请求的正文（Request Body）或响应的一部分来传输。数据在传输过程中可以经过加密和压缩等处理以提高安全性和性能。
  2. 数据传输：JSON 字符串可以通过各种网络协议进行传输，包括 HTTP、WebSocket、MQTT 等。在 HTTP 中，JSON 数据通常作为 HTTP 请求的正文（Request Body）或响应的一部分来传输。数据在传输过程中可以经过加密和压缩等处理以提高安全性和性能。
  3. 数据接收：在接收端，网络应用程序接收 JSON 字符串。这可以是服务器接收来自客户端的请求，或者客户端接收来自服务器的响应。接收的 JSON 字符串需要解析以将其转换回应用程序可用的数据结构。编程语言通常提供了解析 JSON 字符串的库或函数。例如，在 JavaScript 中，可以使用 JSON.parse() 来将 JSON 字符串解析为 JavaScript 对象。
  4. 数据处理：接收的 JSON 数据可以用于数据呈现、更新 UI、计算、存储等各种用途，具体取决于应用程序的需求。

# DevOps 是什么？

"DevOps" 是 "Development"（开发）和 "Operations"（运维）两个词的组合，是一种软件开发和运维领域的实践和文化，旨在改进开发团队和运维团队之间的协作、通信和自动化流程，以缩短软件系统的开发周期、提高质量、降低成本。

DevOps

DevOps 通过自动化工具和流程的使用，使开发和运维更加紧密合作，以便更快地交付软件更新和新功能，同时保持稳定的系统运行。关键原则和实践包括：

  1. 持续集成（CI）：开发人员频繁地将代码合并到主干，并通过自动化构建和测试流程确保代码的质量。
  2. 持续交付（CD）：自动化软件交付流程，以便在任何时候都能够快速、可靠地部署新代码。
  3. 自动化：自动化各种重复的任务，包括部署、配置管理、测试和监视。
  4. 监视和反馈：实时监视应用程序性能和系统健康，以便及早发现和解决问题。
  5. 协作：促进开发和运维之间的紧密协作，减少沟通障碍。

DevOps 的目标是加速软件开发和发布过程，使组织能够更快地适应市场需求，提供更好的用户体验，并降低运维成本。它已经成为现代软件开发中的一个关键实践，并在各种行业中得到广泛采用。

Jenkins

Jenkins 是 DevOps 领域中非常重要的开源工具和产品之一。Jenkins 旨在自动化软件构建、测试和部署过程，以支持持续集成（CI）和持续交付（CD）。以下是关于 Jenkins 的一些关键信息：

  1. 持续集成（CI）：Jenkins 允许开发团队频繁地将代码合并到主干，并在每次提交后自动构建、测试和部署应用程序。这有助于尽早发现和解决潜在问题，并确保代码的质量。
  2. 可扩展性：Jenkins 提供了大量的插件和扩展，使它可以与各种不同的工具和技术集成，包括版本控制系统、构建工具、测试框架、容器化平台等。
  3. 自动化：Jenkins 允许用户配置自动化构建和部署任务，这些任务可以根据特定的触发条件（如代码提交或定时触发）自动执行。
  4. 分布式构建：Jenkins 支持在多个代理节点上分布式执行构建任务，以加速构建过程。
  5. 社区支持：Jenkins 是一个开源项目，有庞大的社区支持，可以获得广泛的文档和插件支持。
  6. 可视化：Jenkins 提供了用户友好的 Web 界面，使用户能够轻松查看构建和部署任务的状态以及日志输出。
  7. 持续交付（CD）：Jenkins 可以集成到持续交付流程中，以实现自动化部署到各种环境，包括测试、预生产和生产环境。

Jenkins 被广泛用于各种软件开发和运维场景中，它帮助团队提高交付速度、减少人工干预、降低错误率，并支持敏捷开发和 DevOps 实践。

  • 它是 DevOps 工具链中的一个关键组成部分，
  • 与版本控制系统（如Git）、
  • 容器化平台（如Docker）、
  • 自动化配置管理工具（如Ansible）等工具一起使用，实现了持续集成和持续交付的目标。

# 前端请求和集群

关系

  • 前端和集群之间的关系是通过网络通信实现的。前端通过使用HTTP协议或其他通信协议，将请求发送到后端服务所在的集群中。
  • 负载均衡器负责将请求分发给集群中的某一个后端服务实例，后端服务实例接收请求、处理业务逻辑，并将响应发送回前端。

集群问题

在一个集群中，可以有多个服务实例运行在不同的机器上，每个服务实例都可以拥有不同的 IP 地址和端口号。一种常见的做法是使用负载均衡器，通过负载均衡器将请求分发到不同的服务实例上。

以下是集群中服务的一些可能情况：

  1. 相同 IP，不同端口：
    • 不同服务实例运行在相同的机器上，但使用不同的端口号。例如，一个服务实例可能监听在 192.168.1.100:8080，另一个服务实例监听在 192.168.1.100:8081。
  2. 相同端口，不同 IP：
    • 不同服务实例运行在不同的机器上，但使用相同的端口号。例如，一个服务实例可能监听在 192.168.1.100:8080，另一个服务实例监听在 192.168.1.101:8080。
  3. 不同 IP，不同端口：
    • 不同服务实例运行在不同的机器上，且使用不同的端口号。例如，一个服务实例可能监听在 192.168.1.100:8080，另一个服务实例监听在 192.168.1.101:8081。
  4. 负载均衡：
    • 使用负载均衡器来分发请求，负载均衡器通常拥有一个公共的 IP 地址和端口号，而后端的服务实例可以有不同的 IP 和端口号。负载均衡器会根据某种算法（如轮询、最小连接数等）将请求分发到不同的服务实例上。

选择不同的部署方式取决于具体的需求和架构设计。使用负载均衡器可以实现请求的分发和故障转移，同时允许服务实例在不同的机器上运行。这样的设计提高了系统的可伸缩性和可用性。

上次更新: 2024/9/25 11:16:13
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