大纲

• XXL-JOB 入门教程之一
• XXL-JOB 入门教程之二

前言

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• XXL-JOB 官方项目

什么是任务调度

任务调度就是我们常说的定时任务，定时任务是指在指定时间、指定的频率去执行任务（业务代码）。任务调度是日常开发中非常常见的一个业务场景，我们经常需要去运行一些的周期性、指定时间点等方式自动触发的异步业务逻辑。

集中式任务调度

集中式任务是与分布式任务恰好相反的概念，集中式任务就是单机任务，一个项目，一台机器，也就是我们常说的单体应用。对于集中式任务，也就是我们 Java 开发中常见的定时任务。

前言

为了实现不同环境构建的不同需求，这里使用到了 Maven 的 Profile 特性。因为 Profile 能够在构建时修改 POM 的一个子集，或者添加额外的配置元素。接下来将介绍 Maven 中对 Profile 的配置和激活。

前言

Java 中有 3 种主要的 I/O 模型：同步阻塞 I/O（BIO）、同步非阻塞 I/O（NIO）和异步非阻塞 I/O（AIO），除了这 3 种主要的 I/O 模型，还有多路复用 I/O 模型和信号驱动模型。它们的区别主要在于处理 I/O 操作时线程的行为方式，以及应用程序对于 I/O 完成时的处理方式。

I/O 模型介绍

I/O 模型的简介

• 同步阻塞 I/O 模型（Blocking I/O，简称阻塞 I/O）是 Java 最早引入的模型之一，它的特点是在执行 I/O 操作时会阻塞当前线程，直到 I/O 操作完成才会继续执行后续代码。在同步阻塞 I/O 模型中，当一个线程调用读取操作时，如果没有数据可读，线程将一直阻塞在读取操作上，直到有数据到达为止。同样，当一个线程调用写入操作时，如果写缓冲区已满，线程将一直阻塞在写入操作上，直到有空间可用为止。同步阻塞 I/O 模型的优点是简单易用，但其缺点是效率较低，不适用高并发场景，因为线程在等待 I/O 操作完成时会被阻塞，无法处理其他任务。

• 同步非阻塞 I/O 模型（Non-blocking I/O，简称非阻塞 I/O）是对同步阻塞 I/O 模型（BIO）的改进，从 Java 1.4 开始支持。在同步非阻塞 I/O 模型中，当一个线程调用读取操作时，如果没有数据可读，线程不会被阻塞，而是立即返回一个错误码或空值。同样，当一个线程调用写入操作时，如果写缓冲区已满，线程也不会被阻塞，而是立即返回一个错误码。通过不断地轮询 I/O 操作的状态，同步非阻塞 I/O 模型可以实现在等待 I/O 操作完成的同时处理其他任务。同步非阻塞 I/O 模型的优点是能够提高系统的并发性能，但其缺点是需要频繁地轮询 I/O 操作的状态，会造成 CPU 资源的浪费，而且实现相对复杂，需要一定的编程技巧。这种模型适用于需要处理多个连接但每个连接比较短（轻操作）的场景，如实时通讯系统、聊天服务器等。

• 多路复用 I/O 模型（Multiplexing I/O）可以实现同时监控多个 I/O 操作的状态。Java 中的多路复用 I/O 一般是建立在同步非阻塞 I/O 模型（NIO）基础之上实现的，比如 Netty 网络编程框架。在多路复用 I/O 模型中，一个线程可以同时监听多个 I/O 操作的状态，当某个 I/O 操作就绪时，线程可以进行相应的读取或写入操作。通过这种方式，多路复用 I/O 模型可以在一个线程中处理多个 I/O 操作，提高系统的并发性能。多路复用 I/O 模型的优点是能够有效地减少线程的数量，降低系统资源的消耗，但其缺点是实现复杂度较高，需要一定的编程技巧。

• 异步非阻塞 I/O 模型（Asynchronous I/O，简称异步 I/O）是最高级别的 I/O 模型之一，性能和吞吐量最高，从 Java 1.7 开始支持。它通过将 I/O 操作的结果通知给应用程序，来实现非阻塞的 I/O 操作。在异步非阻塞 I/O 模型中，应用程序发起一个 I/O 操作后，不需要等待操作完成，而是可以继续执行其他任务。当 I/O 操作完成后，操作系统会通知应用程序，应用程序再进行相应的处理。异步非阻塞 I/O 模型的优点是能够充分利用系统资源，提高系统的并发性能，但其缺点是需要操作系统的支持，在某些操作系统（如 Windows）上的支持不如 NIO 成熟，对于编程人员来说，实现相对复杂。这种模型适用于需要处理多个连接且每个连接比较长（重操作），并且要求高性能、高并发的场景，例如高性能服务器、流媒体服务器等。

大纲

• JMeter 压测教程之一基础使用
• JMeter 压测教程之二 JVM 调优

JVM 简单介绍

JVM 内存结构

JVM 内存结构主要有三大块：栈、堆内存、方法区。堆内存是 JVM 中最大的一块。方法区存储类信息、静态变量、常量、常量池等数据，是线程共享的区域，为了与 Java 堆区分，方法区还有一个别名 Non-Heap （非堆）。栈又分为 Java 虚拟机栈和本地方法栈，主要用于方法的执行。

SpringBoot 3 新版本

2022 年 11 月 24 日，SpringBoot 3.0 正式发布了。此版本包含了 12 个月以来 151 个人的 5700 多次 Commit 的工作结晶。这是自 4.5 年前发布 2.0 以来，Spring Boot 的第一次重大修订。它也是第一个支持 Spring Framework 6.0 和 GraalVM 的 Spring Boot GA 版本。

新变化

• 响应式编程
• 支持 Spring Framework 6.0
• 支持 GraalVM native images
• Spring 自身与第三方包版本升级
• 最低支持 JDK 17，最高支持 JDK 19
• 从 Java EE API (Javax) 迁移到 Jakarta EE API
• 自动配置的包位置变化
  • 旧版本： META-INF/spring.factories
  • 新版本： META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports

大纲

• JMeter 压测教程之一基础使用
• JMeter 压测教程之二 JVM 调优

前言

• JMeter 官方网站
• JMeter GitHub 仓库

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 JDK 动态代理、Cglib、ASM、Javassist、Byte Buddy，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'
    ]
}