阿里巴巴g1源码分析

① 阿里巴巴资深java工程师什么水平

你好，如阿里网络腾讯等互联网大厂的工程师，资深（架构师水平）工程师是非常有实力的。

以阿里为例：

1、阿里工程师岗位职级

阿里巴巴集团采用双序列职业发展体系：

一套体系是专家路线【P序列=技术岗】，程序员、工程师，某一个专业领域的人才，一共分为14级，从P1到P14，目前校招最低从P4开始。

一套体系是M路线，即管理者路线【M序列=管理岗】，从M1到M10。

考核因素是上一年的绩效分数+直属领导的打分+晋升委员会打分，这里的委员会一般由直属领导+合作方的高管+懂业务的HRG组成。HRG：HR多面手，base在业务下面，在阿里话语权比别的互联网HR高。

晋升标准：绩效满足3.75、主管提名、技术答辩通过。

P8架构师作为阿里“IT架构灵魂人物”的角色，他们不仅做着架构师的本职工作，还同时做程序开发，写核心代码的工作。另外，架构师依旧是技术高手，编程能力依然是一流的。

但根据当前的市场需求，互联网大厂们对于普通Java开发人才需求逐年锐减，而对互联网架构师人才的需求招聘量已经上升到50%，因此薪资更是不可同日而语。

对于想学习互联网架构师的同学来说，北大青鸟、课工场等优秀品牌都是不错的选择。课程根据招聘需求制定，包含全部分布式微服务技术，对标阿里P8级别架构师。

希望我的回答对你有所帮助！

② 阿里sentinel源码解析

sentinel是阿里巴巴开源的流量整形(限流、熔断)框架，目前在github拥有15k+的star，sentinel以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。

我们以sentinel的主流程入手，分析sentinel是怎么搜集流量指标，完成流量整形的。

首先我们先看一个sentinel的简单使用demo，只需要调用SphU.entry获取到entry，然后在完成业务方法之后调用entry.exit即可。

SphU.entry会调用Env.sph.entry，将name和流量流向封装成StringResourceWrapper，然后继续调用entry处理。

进入CtSph的entry方法，最终来到entryWithPriority，调用InternalContextUtil.internalEnter初始化ThreadLocal的Context，然后调用lookProcessChain初始化责任链，最终调用chain.entry进入责任链进行处理。

InternalContextUtil.internalEnter会调用trueEnter方法，主要是生成DefaultNode到contextNameNodeMap，然后生成Context设置到contextHolder的过程。

lookProcessChain已经做过优化，支持spi加载自定义的责任链bulider，如果没有定义则使用默认的DefaultSlotChainBuilder进行加载。默认加载的slot和顺序可见镇楼图，不再细说。

最后来到重头戏chain.entry进入责任链进行处理，下面会按照顺序分别对每个处理器进行分析。
首先来到NodeSelectorSlot，主要是获取到name对应的DefaultNode并缓存起来，设置为context的当前节点，然后通知下一个节点。

下一个节点是ClusterBuilderSlot，继续对DefaultNode设置ClusterNode与OriginNode，然后通知下一节点。

下一个节点是LogSlot，只是单纯的打印日志，不再细说。

下一个节点是StatisticSlot，是一个后置节点，先通知下一个节点处理完后，
1.如果没有报错，则对node、clusterNode、originNode、ENTRY_NODE的线程数、通过请求数进行增加。
2.如果报错是PriorityWaitException，则只对线程数进行增加。
3.如果报错是BlockException，设置报错到node，然后对阻挡请求数进行增加。
4.如果是其他报错，设置报错到node即可。

下一个节点是FlowSlot，这个节点就是重要的限流处理节点，进入此节点是调用checker.checkFlow进行限流处理。

来到FlowRuleChecker的checkFlow方法，调用ruleProvider.apply获取到资源对应的FlowRule列表，然后遍历FlowRule调用canPassCheck校验限流规则。

canPassCheck会根据rule的限流模式，选择集群限流或者本地限流，这里分别作出分析。

passLocalCheck是本地限流的入口，首先会调用选出限流的node，然后调用canPass进行校验。

会根据以下规则选中node。
1.strategy是STRATEGY_DIRECT。
1.1.limitApp不是other和default，并且等于orgin时，选择originNode。
1.2.limitApp是other，选择originNode。
1.3.limitApp是default，选择clusterNode。
2.strategy是STRATEGY_RELATE，选择clusterNode。
3.strategy是STRATEGY_CHAIN，选择node。

选择好对应的node后就是调用canPass校验限流规则，目前sentinel有三种本地限流规则：普通限流、匀速限流、冷启动限流。

普通限流的实现是DefaultController，就是统计当前的线程数或者qps加上需要通过的数量有没有大于限定值，小于等于则直接通过，否则阻挡。

匀速限流的实现是RateLimiterController，使用了AtomicLong保证了latestPassedTime的原子增长，因此停顿的时间是根据latestPassedTime-currentTime计算出来，得到一个匀速的睡眠时间。

冷启动限流的实现是WarmUpController，是sentinel中最难懂的限流方式，其实不太需要关注这些复杂公式的计算，也可以得出冷启动的限流思路：
1.当qps已经达到温热状态时，按照正常的添加令牌消耗令牌即可。
2.当qps处于过冷状态时，会添加令牌使得算法继续降温。
3.当qps逐渐回升，大于过冷的边界qps值时，不再添加令牌，慢慢消耗令牌使得逐渐增大单位时间可通过的请求数，让算法继续回温。
总结出一点，可通过的请求数跟令牌桶剩余令牌数量成反比，以达到冷启动的作用。

接下来是集群限流，passClusterCheck是集群限流的入口，会根据flowId调用clusterSerivce获取指定数量的token，然后根据其结果判断是否通过、睡眠、降级到本地限流、阻挡。

接下来看一下ClusterService的处理，会根据ruleId获取到对应的FlowRule，然后调用ClusterFlowChecker.acquireClusterToken获取结果返回。ClusterFlowChecker.acquireClusterToken的处理方式跟普通限流是一样的，只是会将集群的请求都集中在一个service中处理，来达到集群限流的效果，不再细说。

FlowSlot的下一个节点是DegradeSlot，是熔断处理器，进入时会调用performChecking，进而获取到CircuitBreaker列表，然后调用其tryPass校验是否熔断。

来到AbstractCircuitBreaker的tryPass方法，主要是判断熔断器状态，如果是close直接放行，如果是open则会校验是否到达开启halfopen的时间，如果成功将状态cas成halfopen则继续放行，其他情况都是阻拦。

那怎么将熔断器的状态从close变成open呢？怎么将halfopen变成close或者open呢？sentinel由两种熔断器：错误数熔断器ExceptionCircuitBreaker、响应时间熔断器ResponseTimeCircuitBreaker，都分析一遍。
当业务方法报错时会调用Tracer.traceEntry将报错设置到entry上。

当调用entry.exit时，会随着责任链来到DegradeSlot的exit方法，会遍历熔断器列表调用其onRequestComplete方法。

ExceptionCircuitBreaker的onRequestComplete会记录错误数和总请求数，然后调用继续处理。
1.当前状态是open时，不应该由熔断器底层去转换状态，直接退出。
2.当前状态是halfopen时，如果没有报错，则将halfopen变成close，否则将halfopen变成open。
3.当前状态时close时，则根据是否总请求达到了最低请求数，如果达到了话再比较错误数/错误比例是否大于限定值，如果大于则直接转换成open。

ExceptionCircuitBreaker的onRequestComplete会记录慢响应数和总请求数，然后调用继续处理。
1.当前状态是open时，不应该由熔断器底层去转换状态，直接退出。
2.当前状态是halfopen时，如果当前响应时间小于限定值，则将halfopen变成close，否则将halfopen变成open。
3.当前状态时close时，则根据是否总请求达到了最低请求数，如果达到了话再比较慢请求数/慢请求比例是否大于限定值，如果大于则直接转换成open。

下一个节点是AuthoritySlot，权限控制器，这个控制器就是看当前origin是否被允许进入请求，不允许则报错，不再细说。

终于来到最后一个节点SystemSlot了，此节点是自适应处理器，主要是根据系统自身负载（qps、最大线程数、最高响应时间、cpu使用率、系统bbr）来判断请求是否能够通过，保证系统处于一个能稳定处理请求的安全状态。

尤其值得一提的是bbr算法，作者参考了tcp bbr的设计，通过最大的qps和最小的响应时间动态计算出可进入的线程数，而不是一个粗暴的固定可进入的线程数，为什么能通过这两个值就能计算出可进入的线程数？可以网上搜索一下tcp bbr算法的解析，十分巧妙，不再细说。

③ 跪求低代码开发有哪些

1、宜搭——阿里巴巴
宜搭是阿里巴巴自研的低代码应用搭建平台，可极大提高开发效率。于2019年3月上线，用户可以在可视化界面上以拖拉拽的方式编辑和配置页面、表单和流程，并一键发布到PC和手机端。
2、蓝凌——低代码平台 蓝凌低代码开发平台，大幅降低企业应用开发门槛，简单拖拽即可快速实现应用模块设计，随需而建，随需而变！引用前端开发框架作为设计基础，同步生成前端代码，支持实时预览、快速部署，让业务实现更简单，较传统开发方式效率提升10倍。
3、微搭——腾讯
腾讯云微搭低代码以云开发作为底层支撑，通过行业化模板、拖拽式组件和可视化配置快速构建多端应用（小程序、H5 、PC Web 应用等），免去了代码编写工作，基于腾讯的生态链，它可以集成企业微信、链接腾讯SaaS生态、快速搭建小程序。

4、氚云——奥哲
获阿里战投，背靠阿里强势发展，钉钉四星级定制服务商，提供表单、流程引擎，报表等功能。 积木式应用搭建，同时具备代码开发和外部系统集成能力。 与钉钉集成，支持PC端与移动端使用。这些网络都能找到。

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《深入理解SPARK》（耿嘉安）电子书网盘下载免费在线阅读

资源链接：

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书名：深入理解SPARK

作者：耿嘉安

豆瓣评分：7.2

出版社：机械工业出版社

出版年份：2016-1-1

页数：469

内容简介：

《深入理解SPARK：核心思想与源码分析》结合大量图和示例，对Spark的架构、部署模式和工作模块的设计理念、实现源码与使用技巧进行了深入的剖析与解读。

《深入理解SPARK：核心思想与源码分析》一书对Spark1.2.0版本的源代码进行了全面而深入的分析，旨在为Spark的优化、定制和扩展提供原理性的指导。阿里巴巴集团专家鼎力推荐、阿里巴巴资深Java开发和大数据专家撰写。

本书分为三篇：

准备篇（第1～2章），介绍了Spark的环境搭建、设计理念与基本架构，帮助读者了解一些背景知识。

核心设计篇（第3～7章），着重讲解SparkContext的初始化、存储体系、任务提交与执行、计算引擎及部署模式的原理和源码分析。通过这部分的内容，读者可以通过源码剖析更加深入理解Spark的核心设计与实现，以便在实际使用中能够快速解决线上问题并对性能进行调优。

扩展篇（第8～11章），主要讲解基于Spark核心的各种扩展及应用，包括SQL处理引擎、Hive处理、流式计算框架Spark Streaming、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib等内容。通过阅读这部分内容，读者可以扩展实际项目中对Spark的应用场景，让Spark焕发活力。

作者简介：

耿嘉安，10年IT行业相关经验。就职于阿里巴巴商家业务事业部，任资深Java工程师，专注于开源和大数据领域，目前与小伙伴们基于ODPS构建阿里的大数据商业解决方案——御膳房。在大量的工作实践中，对J2EE、JVM、Tomcat、Spring、Hadoop、Spark、MySQL、Redis都有深入研究，尤其喜欢剖析开源项目的源码实现。早期从事J2EE企业级应用开发，对Java相关技术有独到见解。业余时间喜欢研究中国古代历史，古诗词，旅游，足球等。

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⑥ 关于Spring Cloud Alibaba，看这篇文章就够了！（附教程资料）

首先我们需要了解一下Spring Cloud，然后再来了解Spring Cloud Alibaba；

源自官方描述：

Spring Cloud为开发人员提供了一些工具用来快速构建分布式系统中的一些常见模式和解决一些常见问题（例如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、领导选举、分布式会话、群集状态）。分布式系统的协调导致了很多样板式的代码（很多固定套路的代码），使用Spring Cloud开发人员可以快速建立实现这些模式的服务和应用程序。它们在任何分布式环境中都能很好地运行，包括开发人员自己的笔记本电脑、裸机数据中心和云计算等托管平台；

Spring Cloud为分布式系统开发的典型应用场景提供良好的开箱即用的功能:

Spring Cloud Alibaba是Spring Cloud下的一个子项目，Spring Cloud Alibaba为分布式应用程序开发提供了一站式解决方案，它包含开发分布式应用程序所需的所有组件，使您可以轻松地使用Spring Cloud开发应用程序，使用Spring Cloud Alibaba，您只需要添加一些注解和少量配置即可将Spring Cloud应用程序连接到Alibaba的分布式解决方案，并使用Alibaba中间件构建分布式应用程序系统；

Spring Cloud Alibaba 是阿里巴巴开源中间件跟 Spring Cloud 体系的融合:

动力节点的Spring Cloud Alibaba学习教程，将带你深入掌握基于Spring Cloud Alibaba技术栈的微服务开发技术，包括nacos、sentinel、seata、gateway、skywalking等，培养独立进行企业微服务项目架构的能力;

Spring Cloud Alibaba视频教程

https://www.bilibili.com/video/BV1nK4y

Spring Cloud Alibaba资料下载

http://www.bjpowernode.com/?toutiao

•001.视频导读

•002.Spring家族产品梳理

•003.What is Spring-Cloud-Alibaba？

•004.Nacos运行环境部署

•005.向Nacos注册中心注册服务

•006.从Nacos发现服务并负载均衡调用

•007.从Nacos发现服务并负载均衡调用

•008.Nacos客户端信息缓存

•009.Nacos客户端信息缓存

•010.Nacos Config配置中心启动读取外部配置

•011.Nacos Config配置中心自动刷新

•012.Nacos Config配置中心yaml配置

•013.Nacos Config配置中心多环境配置

•014.问答交流

•015.内容回顾-配置中心数据模型

•016.配置中心三层结构数据配置隔离

•017.配置中心三层结构数据配置隔离

•018.配置版本回滚-服务注册分组

•019.Nacos管控台用户权限管理

•020.Nacos数据持久化

•021.Nacos数据持久化

•022.Nacos集群环境部署

•023.Nacos集群环境测试

•024.Nacos集群统一入口Nginx

•025.快速回顾

•026.RestTemplate无参数Get调用返回String

•027.RestTemplate无参数Get调用返回User

•028.RestTemplate有参数Get调用返回User

•029.RestTemplate有参数Get调用返回User

•030.RestTemplate有参数Post调用返回User

•031.RestTemplate有参数Post调用返回User

•032.RestTemplate传输User对象参数Post调用返回User

•033.RestTemplate传输JSON参数Post调用返回User

•034.RestTemplate有参数Put调用

•035.RestTemplate有参数Delete调用

•036.RestTemplate方法调用梳理总结

•037.RestTemplate结合Ribbon实现负载均衡

•038.RestTemplate结合Ribbon实现负载均衡

•039.Ribbon负载均衡实现策略

•040.自定义Ribbon负载均衡实现策略

•041.更改Ribbon负载均衡实现策略

•042.Ribbon的核心接口组成

•043.Ribbon负载均衡策略个性化配置

•044.Ribbon结合Nacos实现权重负载均衡策略

•045.Ribbon结合Nacos负载均衡策优先调用同名集群

•046.Ribbon结合Nacos基于版本负载均衡策略

•047.Ribbon结合Nacos基于命名空间负载均衡策略

•048.What is Feign？

•049.Spring Cloud Alibaba基于Feign的远程调用

•050.Spring Cloud Alibaba基于Feign+Ribbon负载均衡远程调用

•051.Spring Cloud Alibaba基于Feign的相关配置

•052.脱离Ribbon的Feign的远程调用

•054.微服务的级联故障服务雪崩

•055.Spring Cloud Alibaba集成Sentinel

•056.Spring Cloud Alibaba基于Sentinel管理后台数据测试

•057.Spring Cloud Alibaba基于Sentinel实现限流

•058.Spring Cloud Alibaba基于Sentinel实现限流自定义返回结果

•059.Spring Cloud Alibaba基于Sentinel实现限流自定义跳转页面

•060.Spring Cloud Alibaba基于Sentinel线程数限流

•061.Spring Cloud Alibaba基于Sentinel资源关联限流

•062.Spring Cloud Alibaba基于Sentinel流控规则和流控效果

•063.问答交流

•064.快速回顾和演示环境预备

•065.Spring Cloud Alibaba Sentinel 服务降级RT

•066.Spring Cloud Alibaba Sentinel 服务降级异常比例和异常数

•067.Spring Cloud Alibaba Sentinel 热点参数规则

•068.Spring Cloud Alibaba Sentinel 热点参数规则小细节

•069.Spring Cloud Alibaba Sentinel 系统保护规则

•070.Spring Cloud Alibaba Sentinel 授权规则

•071.Spring Cloud Alibaba Sentinel Dashboard控制台通信原理

•072.Spring Cloud Alibaba Sentinel 对Controller请求url埋点

•073.Spring Cloud Alibaba Sentinel 手写代码实现埋点

•074.Spring Cloud Alibaba Sentinel 采用注解实现埋点

•075.Spring Cloud Alibaba Sentinel 对RestTemplate流控和熔断

•076.Spring Cloud Alibaba Sentinel 对Feign流控和熔断

•077.问答交流

•078.Sentinel规则持久化-拉模式持久化到本地文件

•079.Sentinel规则持久化-拉模式持久化到本地文件

•080.Sentinel规则持久化-推模式持久化到Nacos

•081.Sentinel规则持久化-推模式持久化到Nacos

•082.Spring Cloud Gateway 网关功能特性

•083.Spring Cloud Gateway 网关搭建

•084.Spring Cloud Gateway 网关服务调用

•085.Spring Cloud Gateway 网关谓词

•086.Spring Cloud Gateway 网关谓词

•087.Spring Cloud Gateway 网关谓词

•088.Spring Cloud Gateway 网关过滤器

•089.Spring Cloud Gateway 问答交流

•090.Spring Cloud Gateway自定义谓词

•091.Spring Cloud Gateway自定义谓词

•092.Spring Cloud Gateway自定义谓词不匹配404页面

•093.Spring Cloud Gateway自定义过滤器

•094.Spring Cloud Gateway全局过滤器

•095.Spring Cloud Gateway自定义全局过滤器

•096.Spring Cloud Gateway集成Ribbon实现负载均衡

•097.Spring Cloud Gateway集成Sentinel限流

•098.Spring Cloud Gateway集成Sentinel限流自定义错误页

•099.Spring Cloud Gateway集成Sentinel规则持久化到文件

•100.Spring Cloud Gateway集成Sentinel规则持久化到Nacos

•101.Spring Cloud Gateway内部执行流程源码分析

•102.Spring Cloud Gateway小结

•103.快速回顾

•104.Spring Cloud Gateway跨域CORS请求

•105.Spring Cloud Gateway跨域CORS请求

•106.What is SkyWalking？

•107.Skywalking运行环境部署

•108.SkyWalking Agent对微服务的链路追踪

•109.SkyWalking Agent对微服务链路追踪

•110.SkyWalking Agent加入IDEA中对微服务链路追踪

•111.SkyWalking 监控告警通知

•112.SkyWalking 监控告警通知

•113.SkyWalking 微服务链路追踪数据持久化MySQL

•114.SkyWalking 问答交流

•115.Skywalking持久化跟踪数据elasticsearch

•116.Skywalking持久化跟踪数据elasticsearch

•117.Skywalking对多个跨服务的链路跟踪

•118.Skywalking对多个跨服务的链路跟踪

•119.Skywalking自定义链路跟踪

•120.Skywalking集成logback输出traceId日志

•121.Skywalking UI界面-仪表盘

•122.Skywalking UI界面-拓扑图-追踪-性能剖析-告警

•123.Skywalking 基于nacos集群

•124.Skywalking 基于nacos集群

•125.Skywalking 基于nacos集群

•126.Skywalking 问答交流

•127.What is Seata？

•128.Seata分布式事务生命周期

•129.Seata TC Server运行环境部署

•130.Seata基于AT事务模式单体应用多数据源分布式事务

•131.Seata基于AT事务模式单体应用多数据源分布式事务

•132.Seata基于AT事务模式单体应用多数据源分布式事务

•133.Seata基于AT事务模式多个微服务分布式事务

•134.Seata基于AT事务模式多个微服务分布式事务

•135.Seata基于AT事务模式多个微服务分布式事务

•136.Seata基于AT事务模式执行机制

•137.Seata AT事务模式

•138.Seata AT事务模式写数据隔离

•139.Seata AT事务模式写数据隔离

•140.Seata AT事务模式读数据隔离

•141.Seata AT事务模式读数据隔离

•142.Seata TC Server集群环境部署

•143.Seata TC Server集群环境部署

•144.Seata TC Server集群环境集成测试

•145.Seata TC Server集群环境集成测试

•146.Seata TCC事务模式的运行机制

•147.Seata TCC事务模式SpringBoot单体应用案例

•148.Seata TCC事务模式SpringBoot单体应用案例

•149.Seata TCC事务模式SpringCloudAlibab微服务应用案例

•150.Seata TCC事务模式SpringCloudAlibab微服务应用案例

•151.What is Spring Cloud Stream

•152.Spring Cloud Stream的核心概念

•153.Spring Cloud Stream集成RocketMQ配置

•154.Spring Cloud Stream集成RocketMQ发送消息

•155.Spring Cloud Stream集成RocketMQ接收消息

•156.Spring Cloud Stream集成RocketMQ监听接收消息

•157.Spring Cloud Stream集成RocketMQ多种发送消息方式

•158.Spring Cloud Stream Starter代码分析

•159.Spring Cloud Stream集成RocketMQ发送事务消息

•160.Spring Cloud Stream集成RocketMQ对象标签消息

•161.Spring Cloud Stream问答交流