java分布式項目源碼

A. java怎麼實現redis分布式鎖

一基咐、使用分布式鎖要滿足的幾個條件：

系統是一個分布式系統（關鍵是分布式，單機的可以使用ReentrantLock或者synchronized代碼塊來實現）
共享資源（各個系統訪問同一個資源，資禪鋒槐源的載體可能是傳統關系型數據賀友庫或者NoSQL）
同步訪問（即有很多個進程同事訪問同一個共享資源。沒有同步訪問，誰管你資源競爭不競爭）
二、應用的場景例子

管理後台的部署架構（多台tomcat伺服器+redis【多台tomcat伺服器訪問一台redis】+mysql【多台tomcat伺服器訪問一台伺服器上的mysql】）就滿足使用分布式鎖的條件。多台伺服器要訪問redis全局緩存的資源，如果不使用分布式鎖就會出現問題。 看如下偽代碼：

long N=0L;
//N從redis獲取值
if(N<5){
N++；
//N寫回redis
}
復制代碼

B. 如何用java 建立一個分布式系統

分布式架構的演進

系統架構演化歷程-初始階段架構

初始階段 的小型系統 應用程序、資料庫、文件等所有的資源都在一台伺服器上通俗稱為LAMP

特徵：
應用程序、資料庫、文件等所有的資源都在一台伺服器上。

描述：
通常伺服器操作系統使用Linux，應用程序使用PHP開發，然後部署在Apache上，資料庫使用MySQL，匯集各種免費開源軟體以及一台廉價伺服器就可以開始系統的發展之路了。

系統架構演化歷程-應用服務和數據服務分離

好景不長，發現隨著系統訪問量的再度增加，webserver機器的壓力在高峰期會上升到比較高，這個時候開始考慮增加一台webserver

特徵：
應用程序、資料庫、文件分別部署在獨立的資源上。

描述：
數據量增加，單台伺服器性能及存儲空間不足，需要將應用和數據分離，並發處理能力和數據存儲空間得到了很大改善。

系統架構演化歷程-使用緩存改善性能

特徵：
資料庫中訪問較集中的一小部分數據存儲在緩存伺服器中，減少資料庫的訪問次數，降低資料庫的訪問壓力。

描述：
系統訪問特點遵循二八定律，即80%的業務訪問集中在20%的數據上。
緩存分為本地緩存和遠程分布式緩存，本地緩存訪問速度更快但緩存數據量有限，同時存在與應用程序爭用內存的情況。

系統架構演化歷程-使用應用伺服器集群

在做完分庫分表這些工作後，資料庫上的壓力已經降到比較低了，又開始過著每天看著訪問量暴增的幸福生活了，突然有一天，發現系統的訪問又開始有變慢的趨勢了，這個時候首先查看資料庫，壓力一切正常，之後查看webserver，發現apache阻塞了很多的請求，而應用伺服器對每個請求也是比較快的，看來 是請求數太高導致需要排隊等待，響應速度變慢

特徵：
多台伺服器通過負載均衡同時向外部提供服務，解決單台伺服器處理能力和存儲空間上限的問題。

描述：
使用集群是系統解決高並發、海量數據問題的常用手段。通過向集群中追加資源，提升系統的並發處理能力，使得伺服器的負載壓力不再成為整個系統的瓶頸。
系統架構演化歷程-資料庫讀寫分離

享受了一段時間的系統訪問量高速增長的幸福後，發現系統又開始變慢了，這次又是什麼狀況呢，經過查找，發現資料庫寫入、更新的這些操作的部分資料庫連接的資源競爭非常激烈，導致了系統變慢

特徵：
多台伺服器通過負載均衡同時向外部提供服務，解決單台伺服器處理能力和存儲空間上限的問題。

描述：
使用集群是系統解決高並發、海量數據問題的常用手段。通過向集群中追加資源，使得伺服器的負載壓力不在成為整個系統的瓶頸。
系統架構演化歷程-反向代理和CDN加速

特徵：
採用CDN和反向代理加快系統的 訪問速度。

描述：
為了應付復雜的網路環境和不同地區用戶的訪問，通過CDN和反向代理加快用戶訪問的速度，同時減輕後端伺服器的負載壓力。CDN與反向代理的基本原理都是緩存。
系統架構演化歷程-分布式文件系統和分布式資料庫

隨著系統的不斷運行，數據量開始大幅度增長，這個時候發現分庫後查詢仍然會有些慢，於是按照分庫的思想開始做分表的工作

特徵：
資料庫採用分布式資料庫，文件系統採用分布式文件系統。

描述：
任何強大的單一伺服器都滿足不了大型系統持續增長的業務需求，資料庫讀寫分離隨著業務的發展最終也將無法滿足需求，需要使用分布式資料庫及分布式文件系統來支撐。
分布式資料庫是系統資料庫拆分的最後方法，只有在單表數據規模非常龐大的時候才使用，更常用的資料庫拆分手段是業務分庫，將不同的業務資料庫部署在不同的物理伺服器上。
系統架構演化歷程-使用NoSQL和搜索引擎

特徵：
系統引入NoSQL資料庫及搜索引擎。

描述：
隨著業務越來越復雜，對數據存儲和檢索的需求也越來越復雜，系統需要採用一些非關系型資料庫如NoSQL和分資料庫查詢技術如搜索引擎。應用伺服器通過統一數據訪問模塊訪問各種數據，減輕應用程序管理諸多數據源的麻煩。
系統架構演化歷程-業務拆分

特徵：
系統上按照業務進行拆分改造，應用伺服器按照業務區分進行分別部署。

描述：
為了應對日益復雜的業務場景，通常使用分而治之的手段將整個系統業務分成不同的產品線，應用之間通過超鏈接建立關系，也可以通過消息隊列進行數據分發，當然更多的還是通過訪問同一個數據存儲系統來構成一個關聯的完整系統。

縱向拆分：
將一個大應用拆分為多個小應用，如果新業務較為獨立，那麼就直接將其設計部署為一個獨立的Web應用系統

縱向拆分相對較為簡單，通過梳理業務，將較少相關的業務剝離即可。

橫向拆分：將復用的業務拆分出來，獨立部署為分布式服務，新增業務只需要調用這些分布式服務

橫向拆分需要識別可復用的業務，設計服務介面，規范服務依賴關系。

系統架構演化歷程-分布式服務

特徵：
公共的應用模塊被提取出來，部署在分布式伺服器上供應用伺服器調用。

描述：
隨著業務越拆越小，應用系統整體復雜程度呈指數級上升，由於所有應用要和所有資料庫系統連接，最終導致資料庫連接資源不足，拒絕服務。

Q：分布式服務應用會面臨哪些問題？

A：
(1) 當服務越來越多時，服務URL配置管理變得非常困難，F5硬體負載均衡器的單點壓力也越來越大。
(2) 當進一步發展，服務間依賴關系變得錯蹤復雜，甚至分不清哪個應用要在哪個應用之前啟動，架構師都不能完整的描述應用的架構關系。
(3) 接著，服務的調用量越來越大，服務的容量問題就暴露出來，這個服務需要多少機器支撐？什麼時候該加機器？
(4) 服務多了，溝通成本也開始上升，調某個服務失敗該找誰？服務的參數都有什麼約定？
(5) 一個服務有多個業務消費者，如何確保服務質量？
(6) 隨著服務的不停升級，總有些意想不到的事發生，比如cache寫錯了導致內存溢出，故障不可避免，每次核心服務一掛，影響一大片，人心慌慌，如何控制故障的影響面？服務是否可以功能降級？或者資源劣化？

Java分布式應用技術基礎

分布式服務下的關鍵技術：消息隊列架構

消息對列通過消息對象分解系統耦合性，不同子系統處理同一個消息
分布式服務下的關鍵技術：消息隊列原理

分布式服務下的關鍵技術：服務框架架構

服務框架通過介面分解系統耦合性，不同子系統通過相同的介面描述進行服務啟用
服務框架是一個點對點模型
服務框架面向同構系統
適合：移動應用、互聯網應用、外部系統

分布式服務下的關鍵技術：服務框架原理

分布式服務下的關鍵技術：服務匯流排架構

服務匯流排同服務框架一樣，均是通過介面分解系統耦合性，不同子系統通過相同的介面描述進行服務啟用
服務匯流排是一個匯流排式的模型
服務匯流排面向同構、異構系統
適合：內部系統

分布式服務下的關鍵技術：服務匯流排原理

分布式架構下系統間交互的5種通信模式

request/response模式（同步模式）：客戶端發起請求一直阻塞到服務端返回請求為止。

Callback（非同步模式）：客戶端發送一個RPC請求給伺服器，服務端處理後再發送一個消息給消息發送端提供的callback端點，此類情況非常合適以下場景：A組件發送RPC請求給B，B處理完成後，需要通知A組件做後續處理。

Future模式：客戶端發送完請求後，繼續做自己的事情，返回一個包含消息結果的Future對象。客戶端需要使用返回結果時，使用Future對象的.get(),如果此時沒有結果返回的話，會一直阻塞到有結果返回為止。

Oneway模式：客戶端調用完繼續執行，不管接收端是否成功。

Reliable模式：為保證通信可靠，將藉助於消息中心來實現消息的可靠送達，請求將做持久化存儲，在接收方在線時做送達，並由消息中心保證異常重試。
五種通信模式的實現方式-同步點對點服務模式

五種通信模式的實現方式-非同步點對點消息模式1

五種通信模式的實現方式-非同步點對點消息模式2

五種通信模式的實現方式-非同步廣播消息模式

分布式架構下的服務治理

服務治理是服務框架/服務匯流排的核心功能。所謂服務治理，是指服務的提供方和消費方達成一致的約定，保證服務的高質量。服務治理功能可以解決將某些特定流量引入某一批機器，以及限制某些非法消費者的惡意訪問，並在提供者處理量達到一定程度是，拒絕接受新的訪問。

基於服務框架Dubbo的服務治理-服務管理

可以知道你的系統，對外提供了多少服務，可以對服務進行升級、降級、停用、權重調整等操作
可以知道你提供的服務，誰在使用，因業務需求，可以對該消費者實施屏蔽、停用等操作

基於服務框架Dubbo的服務治理-服務監控
可以統計服務的每秒請求數、平均響應時間、調用量、峰值時間等，作為服務集群規劃、性能調優的參考指標。

基於服務框架Dubbo的服務治理-服務路由

基於服務框架Dubbo的服務治理-服務保護

基於服務匯流排OSB的服務治理-功能介紹

基於服務匯流排OSB的服務治理

Q：Dubbo到底是神馬？
A：
淘寶開源的高性能和透明化的RPC遠程調用服務框架
SOA服務治理方案
Q：Dubbo原理是？
A：

-結束-

C. 用 java遍歷hadoop分布式文件系統中某個目錄下的全部文件,我的hadoop是單節點的

原因：
你訪問的是本地文件系統而非hdfs ， 因為Configuration默認的是在core-default.xml中的屬性fs.default.name默認值是file:///，表示本地文件系統。在我們new Configuration();時會默認載入core-default.xml文件，所以根據這個文件的fs.default.name值使用了本地文件系統。

解決方法：
一般安裝hadoop時都是修改core-site.xml文件，這個文件設置的屬性值一般使用來覆蓋core-default.xml這個文件的，在core-site.xml文件中會設置fs.default.name值為hadoop的namenode的地址以及埠號，如hdfs://localhost:9000，即表示namenode是本機，也就是為分布式。所以我們在連接hdfs時需要指定連接的地址，也就是hadoop集群中core-site.xml中fs.default.name屬性值。所以解決方法有三種：
1）在代碼Configuration conf=new Configuration();之後手動為Configuration對象設置fs.default.name屬性值，如：conf.set("fs.default.name","hdfs:localhost:9000")；
2）在代碼的classpath下創建一個文件，在文件中設置fs.default.name屬性值，再使用conf.addResource("文件路徑")將該文件添加到Configuration中；
3）直接將集群的core-site.xml添加到classpath下即可，無需手動添加到Configuration，在new Configuration時會自動載入該文件

D. 資料庫分庫分表（二）Twitter-Snowflake（64位分布式ID演算法）分析與JAVA實現

Twitter-Snowflake演算法產生的背景相當簡單，為了滿足Twitter每秒上萬條消息的請求，每條消息都必須分配一條唯一的id，這些id還需要一些大致的順序（方便客戶端排序），並灶核且在掘頃分布式系統中不同機器產生的id必須不同。各種主鍵ID生成策略對比，見 常見分布式主鍵ID生成策略

把 41位的時間前綴 ， 10位的節點標識 ， 12位的sequence 組合在一起。
除了最高位bit標記為不可用以外，其餘三組bit佔位均可浮動，看具體的業務需求而定。 默認情況下41bit的時間戳，1970年算起可以支持該演算法使用到2038年，10bit的工作機器id可以支持1024台機器，序列號支持1毫秒產生4096個自增序列id 。

Snowflake是Twitter在2010年用Scala語言寫的一套主鍵生成策略，用Thrift對外發布主鍵生成服務，其中依賴了Twitter內部的Infrastructure，後來Twitter用 Twitter-server 代替了Snowflake，自2012年起就未更新。見 Twitter-Snowflake項目地址（Tags:snowflake-2010）
之前寫了一個Java的實現，改自網上一個版本: Twitter的分布式自增ID演算法Snowflake實現分析及其Java、Php和Python版 。後來看到當當網的 Sharding-JDBC 分庫分表中間件已實現了此演算法。就直接在其中添隱散掘加了一些新特性，已merge。( 具體實現 , 說明文檔 )
添加3種IdGenerator實現。

用筆記本（i7-3632QM 2.2GHz 四核八線程）測試了下，每秒生成409萬（理論上的峰值），CPU佔用率18.5%。

E. 目前主流的Java分布式框架有哪些，學起來難不難

Java前景是很不錯的，像Java這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學習Java可以按照路線圖的順序，

0基礎學習Java是沒有問題的，關鍵是找到靠譜的Java培訓機構，你可以深度了解機構的口碑情況，問問周圍知道這家機構的人，除了口碑再了解機構的以下幾方面：

1. 師資力量雄厚

要想有1+1>2的實際效果，很關鍵的一點是師資隊伍，你接下來無論是找個工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術專業java技術性，也許的技術專業java技術性則絕大多數來自你的技術專業java教師，一個好的java培訓機構必須具備雄厚的師資力量。

2. 就業保障完善

實現1+1>2效果的關鍵在於能夠為你提供良好的發展平台，即能夠為你提供良好的就業保障，讓學員能夠學到實在實在的知識，並向java學員提供一對一的就業指導，確保學員找到自己的心理工作。

3. 學費性價比高

一個好的Java培訓機構肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個由專業的Java教師領導並由Java培訓機構自己提供的平台上工作，你將獲得比以往更多的投資。

希望你早日學有所成。

F. 如何用java語言編寫一個計算圓的面積的程序

假設這個圓的類名叫做Circle，因為根據圓的半徑就可以求出圓的周長和面積，所以可以在這個類中定義一個半徑屬性mRadius，然後定義兩個方法getLength和getArea分別實現計算圓周長和面積的功能。

java語言源代碼如下：

public class Circle{
//獲取圓的面積
public double getArea(){
return Math.PI*mRadius*mRadius;
}