我们知道 Session 信息需要保存一份在服务器端。这种方式会带来一些麻烦，比如需要我们保证保存 Session 信息服务器的可用性、不适合移动端（依赖Cookie）等等。 有没有一种不需要自己存放 Session 信息就能实现身份验证的方式呢？使用 Token 即可！JWT （JSON Web Token） 就是这种方式的实现，通过这种方式服务器端就不需要保存 Session 数据了，只用在客户端保存服务端返回给客户的 Token 就可以了，扩展性得到提升。 JWT 本质上就一段签名的 JSON 格式的数据。由于它是带有签名的，因此接收者便可以验证它的真实性。 下面是 R...

面试官：分布式ID的生成方案有哪些？ UUID,数据库主键自增，Redis自增ID，雪花算法。 描述 优点 缺点 UUID UUID是通用唯一标识码的缩写，其目的是让分布式系统中的所有元素都有唯一的辨识信息，而不需要通过中央控制器来指定唯一标识。 1. 降低全局节点的压力，使得主键生成速度更快； 2. 生成的主键全局唯一； 3. 跨服务器合并数据...

先做一个说明，从理论上来说，给缓存设置过期时间，是保证最终一致性的解决方案。这种方案下，我们可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力更新即可。也就是说如果数据库写成功，缓存更新失败，那么只要到达过期时间，则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。因此，接下来讨论的思路不依赖于给缓存设置过期时间这个方案。 在这里，我们讨论三种更新策略： 先更新缓存，再更新数据库。（不可取） 先更新数据库，再更新缓存。（不可取） 先删除缓存，再更新数据库。（不可取） ...

面试官：最大努力通知方案的关键是什么？ 有一定的消息重复通知机制。因为接收通知方（上图中的我方支付系统）可能没有接收到通知，此时要有一定的机制对消息重复通知。 消息校对机制。如果尽最大努力也没有通知到接收方，或者接收方消费消息后要再次消费，此时可由接收方主动向通知方查询消息信息来满足需求。 ***********************

大家都知道最好的涨薪方法是通过跳槽，那作为程序员，在你把一个公司的精华都吸收完之后，有追求的肯定会跳去更好的公司发展自己，特别在金三银四，金九银十这样的招聘旺季里 ，会有很多需要准备的面试会有很多。 image.png 现如今市面上充斥着大量杂七杂八的所谓“大厂面试资料”，实际上只有几十上百页，质量可见一斑！由此我整理了这份《Java面试+学习全家桶指南》点击可取，初衷是希望在面试的时候能够帮助到大家，减轻大家的负担和节省时间，帮助有需要的朋友收获高薪 offer！下面我来给大家介绍一下！ 笔记内容包含了：Java基础、容器知识、并发编程、JVM虚拟机、计...

关于程序员，除了做项目来提高自身的技术之外，还有一种提升自己的专业技能就是：多！看！书！ 小编整理出一篇【Java进阶核心知识集（也是我的《Java通关秘籍pdf》）】，同时也是面试时面试官必问的知识点，篇章也是包括了很多知识点，其中包括了有基础知识、Java集合、JVM、多线程并发、spring原理、微服务、Netty 与RPC 、Kafka、日记、设计模式、Java算法、数据库、Zookeeper、分布式缓存、数据结构等等 image.png 由于pdf文档里的细节内容实在过多所以只编辑了部分知识点的章节粗略的介绍下，每个章节小节点里面都有更细化的...

Kafka最初考虑的问题是，customer应该从brokes拉取消息还是brokers将消息推送到consumer，也就是pull还push。 Kafka遵循了一种大部分消息系统共同的传统的设计：producer将消息推送到broker，consumer从broker拉取消息。 一些消息系统比如Scribe和Apache Flume采用了push模式，将消息推送到下游的consumer。 这样做有好处也有坏处：由broker决定消息推送的速率，对于不同消费速率的consumer就不太好处理了。 消息系统都致力于让consumer以最大的速率最快速的消费消息，但不幸的是...

消费者分区分配策略 Range 范围分区(默认的) RoundRobin 轮询分区 Sticky策略 触发 Rebalance 的时机 Rebalance 的触发条件有3个。 组成员个数发生变化。例如有新的 consumer 实例加入该消费组或者离开组。 订阅的 Topic 个数发生变化。 订阅 Topic 的分区数发生变化。 Coordinator协调过程 消费者如何发现协调者 消费者如何确定分配策略 ...

最近几天，有的人在偷偷地买蚂蚁的基金，有的人却偷偷的在蚂蚁面试。 image 最近确实是面试的好时候。大家都奔着大厂去的，最近也分享了好多大厂的面经了，什么阿里、字节、京东、美团、百度、腾讯、滴滴、网易…已经数不清有多少了。（是我菜了） 这里分享一下蚂蚁金服5面过程与面试总结 一面： 个人介绍加项目介绍20分钟 微服务架构是什么，它的优缺点？ ACID CAP BASE理论 分布式一致性协议，二段、三段、TCC，优缺点 ...

Spring Security是一个能够为基于Spring的企业应用系统提供描述性安全访问控制解决方案的安全框架。它提供了一组可以在Spring应用上下文中配置的Bean，充分利用了Spring IoC（依赖注入，也称控制反转）和AOP（面向切面编程）功能，为应用系统提供声明式的安全访问控制功能，减少了为企业系统安全控制编写大量重复代码的工作。 这不，偶得某位阿里朋友的全套的Spring Security王者晋级文档，仔细看了之后才发现真的是捡到宝了，不仅有详细的解释还有对应案例的源代码都有提供，方便咱自己可以实***给两个字评价：点赞！王者晋级，就在眼前，不相信的可以跟着一...

一、使用Spring进行编码过滤 Spring中的字符集过滤器可以很方便的为我们解决项目中出现的中文乱码问题，而且使用方法也很简单，只需要在web.xml文件中配置一下该过滤器，设置两个重要的参数（encoding和forceEncoding）即可. <filter> <filter-name>EncodingFilter</filter-name> <filter-class> org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter </filter-class> &lt...

缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。 解决方案 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法（我们采用的就是这种），如果一个查询返回的数...

2015 年，因为工作岗位的变动，开始负责给集团招聘一些技术人员，出于对公司的负责，也为了更好的胜任技术经理的职位，在面试的这件事上，朋友做了大量的“功课”，首先研究了几乎所有大厂的面试题，还和负责招聘工作的几个朋友，详细的探讨了 Java 面试所要涉及的知识点，于是就有了今天大家看到的这 200 多道面试题。 为什么要公开这些面试题？ 原因一：身边从事 Java 开发的人员越来越多，我的表弟表妹们，朋友的表弟表妹们，朋友的朋友的表弟表妹们，每次问我要相同的面试复习材料，已经让我疲于应付，索性整理出来，直接发链接给他们。 原因二：节省招聘双方彼此...

春/秋招指南之“性能调优”：MySQL+Tomcat+JVM，看完还怕面试官的轰炸？ image 01 MySQL性能调优 1.1 MySQL性能调优问题有哪些？怎么学？ 关于这个，给大家看一份学习大纲（xmind）文件，每一个分支里面会有详细的介绍。 image 这里都是以图片形式展示介绍，有整理完整的资源包【性能调优笔记（MySQL+Tomcat+JVM）】 1.2 关于MySQL，面试官会问哪些问题？ 第一个：MySQ性能优化最佳实践21个（有具体的解释）你知道哪些？ ...