前言

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性能指标

• RT (Response Time)：用户从客户端发起一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响应结束，整个过程所耗费的时间。
• HPS (Hits Per Second)：每秒点击的次数，单位是次 / 秒。
• TPS (Transaction per Second)：系统每秒处理交易 (事务) 的笔数，单位是笔 / 秒。
• QPS (Query per Second)：系统每秒处理查询的次数，单位是次 / 秒。

前言

本文主要介绍 Java 的五种代理实现方式，包括 Cglib、ASM、Javassist、Byte Buddy、JDK 代理，点击 下载完整的案例代码。

准备工作

先定义出一个接口和相应的实现类，方便后续使用代理类在方法中添加日志信息。

• 接口

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public interface IUserApi {
    
    String queryUserInfo();
    
}

估算算法

第一种估算算法

先来一个天真的估算算法：假设要求一个系统的 TPS（Transaction Per Second 或者 Task Per Second）至少为 20，然后假设每个 Transaction 由一个线程完成，继续假设平均每个线程处理一个 Transaction 的时间为 4s。那么问题可以转化为：如何设计线程池大小，使得可以在 1s 内处理完 20 个 Transaction？这里计算过程可以很简单，每个线程的处理能力为 0.25TPS，那么要达到 20TPS，显然需要 20/0.25=80 个线程。

很显然这个估算算法很天真，因为它没有考虑到 CPU 数目。一般服务器的 CPU 核数为 16 或者 32，如果有 80 个线程，那么肯定会带来太多不必要的线程上下文切换开销。

第二种估算算法

第二种估算算法比较简单，但不知是否可行（N 为 CPU 总核数）：

• 如果是 CPU 密集型应用，则线程池大小设置为 N+1
• 如果是 IO 密集型应用，则线程池大小设置为 2N+1

如果一台服务器上只部署这一个应用并且只有一个线程池，那么这种估算或许合理，具体还需自行测试验证。

前言

本文主要介绍如何检测 Java 代码规范与格式化 Java 代码，包括 IDEA 插件与 Maven 插件的使用。

代码规范检测插件

IDEA 代码规范检测插件

IDEA 可以使用 CheckStyle-IDEA 插件来检测 Java 代码的规范，它可以保证每位提交者的代码规范都保持一致。值得一提的是，CheckStyle-IDEA 插件只能检测代码的规范，并不能格式化代码。

创建规则文件

在项目中创建 checkstyle.xml 规则文件，例如路径为 config/checkstyle/checkstyle.xml。

• Alibaba Nacos 的 CheckStyle 规则文件如下，要求 CheckStyle 的版本至少为 8.30

前言

本文将介绍 VuePress 如何渲染 Mermaid 绘图，适用于 VuePress 1.x 与 VuePress 2.x。

VuePress 1.x

VuePress 1.x 可以直接安装第三方插件 vuepress-plugin-mermaidjs 来渲染 Mermaid 绘图，插件的详细文档可看 这里。

安装插件

安装插件时必须指定具体的版本号，否则默认会安装最新版本的插件，最新版本不兼容 VuePres 1.x。

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$ npm install vuepress-plugin-mermaidjs@1.9.1 -D

配置插件

编辑 VuePress 1.x 的 .vuepress/config.js 配置文件，新增 mermaidjs 插件，如下所示：

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module.exports = {
    plugins: [
        'vuepress-plugin-mermaidjs'
    ]
}

前言

Docker 镜像

本文直接使用 DockerHub 平台上的 Oracle 11g 镜像，基于 Ubuntu 18.04 LTS 系统，数据库版本是 Oracle Express Edition 11g Release 2（11.2.0.2.0）。

Oracle 版本列表

在 Oracle 数据库的发展中，数据库一直处于不断升级状态，一共有以下几个版本：

• Oracle 8i：Oracle 8i 表示 Oracle 正式向 Internet 上发展，其中 i 表示就是 internet。
• Oracle 9i：Oracle 8i 是一个过渡版本，Oracle 9i 是一个更加完善的数据库版本。
• Oracle 10g：g 表示 grid，代表网格的意思，即这种数据库采用网格计算的方式进行操作。
• Oracle 11g：是 Oracle 10g 的稳定版本，Oracle 11g 是目前使用最广泛的版本。
• Oracle 12c：是 Oracle 2013 年推出的数据库版本，c 代表 Cloud，代表云计算的意思，同时 Oracle 12c 支持大数据的处理能力。
• Oracle 18c、Oracle 19c 是对 12c 版本的完善和发展。

Kafka 生产者

生产者消息发送流程

生产者消息发送原理

Kafka 的 Producer 发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了两个线程 — main 线程和 Sender 线程。在 main 线程中，会创建一个双端队列 RecordAccumulator。值得一提的是，main 线程将消息发送给 RecordAccumulator 时，Sender 线程会不断从 RecordAccumulator 中拉取消息并发送到 Kafka Broker。

消息队列

目前企业中比较常见的消息队列产品主要有 Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 等。在大数据场景主要采用 Kafka 作为消息队列，而在 JavaEE 开发中主要采用 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。

消息队列的优势

• 解耦 - 允许独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束

前言

本文适用于在 Centos/Debian/Ubuntu 等 Linux 发行版系统上，使用多台物理机器（至少三台）搭建 Kafka 集群。

Zookeeper 集群搭建

本文的 Kafka 集群搭建依赖于 Zookeeper，因此生产环境需要将 Zookeeper 集群提前搭建起来。值得一提的是，从 Kafka 2.8.0 版本开始，Kafka 自身实现了 Raft 分布式一致性机制，这意味着 Kafka 是可以脱离 ZooKeeper 独立运行的。

集群规划

前言

本文适用于在 Centos/Debian/Ubuntu 等 Linux 发行版系统上，使用单机搭建 Kafka 集群。

Zookeeper 集群搭建

本文的 Kafka 集群搭建依赖于 Zookeeper，因此需要将 Zookeeper 单机集群提前搭建起来。值得一提的是，从 Kafka 2.8.0 版本开始，Kafka 自身实现了 Raft 分布式一致性机制，这意味着 Kafka 是可以脱离 ZooKeeper 独立运行的。

集群规划