限流java

Ⅰ java.nio.channels.closedchannelexception 是什么原因，怎么处理

Java7（即JDK1.7）里面还是有java.nio.file.FileSystems的。题主用的JDK是什么版本?

Ⅱ java微服务开发，为什么只依赖了接口就能拿到实例

因为微服务之间要调用彼此的接口。
SpringCloud中服务之间的两种调用RESTful接口通信的方式：RestTemplateFeignRestTemplate是一个Http客户端，类似于HTTPClient，org但比HTTPClient更简单。这种限制接口调用次数的方式，我们通常称之为限流。
一个微服务的服务注册中心，nacos关闭后服务的链接不会失效。

Ⅲ java分布式架构有哪些技术

既然是分布式系统，系统间通信的技术就不可避免的要掌握。

首先，我们必须掌握一些基本知识，例如网络通信协议（例如TCP / UDP等），网络IO（Blocking-IO，NonBlocking-IO，Asyn-IO），网卡（多队列等）。 了解有关连接重用，序列化/反序列化，RPC，负载平衡等的信息。

在学习了这些基本知识之后，您基本上可以在分布式系统中编写一个简单的通信模块，但这实际上还远远不够。 现在，您已经进入了分布式字段，您已经对规模有很多要求。 这意味着需要一种通信程序，该程序可以支持大量连接，高并发性和低资源消耗。

大量的连接通常会有两种方式：

大量client连一个server

当前在NonBlocking-IO非常成熟的情况下，支持大量客户端的服务器并不难编写，但是在大规模且通常是长连接的情况下，有一点需要特别注意 ，即服务器挂起时不可能所有客户端都在某个时间点启动重新连接。 那基本上是一场灾难。 我见过一些没有经验的类似案例。 客户端规模扩大后，服务器基本上会在重新启动后立即刷新。 大量传入连接中断（当然，服务器的积压队列首先应设置为稍大一些）。 可以使用的通常方法是在客户端重新连接之前睡眠一段随机的时间。 另外，重连间隔采用避让算法。

一个client连大量的server

有些场景也会出现需要连大量server的现象，在这种情况下，同样要注意的也是不要并发同时去建所有的连接，而是在能力范围内分批去建。

除了建连接外，另外还要注意的地方是并发发送请求也同样，一定要做好限流，否则很容易会因为一些点慢导致内存爆掉。

这些问题在技术风险上得考虑进去，并在设计和代码实现上体现，否则一旦随着规模上去了，问题一时半会还真不太好解。

高并发这个点需要掌握CAS、常见的lock-free算法、读写锁、线程相关知识（例如线程交互、线程池）等，通信层面的高并发在NonBlocking-IO的情况下，最重要的是要注意在整体设计和代码实现上尽量减少对io线程池的时间占用。

低资源消耗这点的话NonBlocking-IO本身基本已经做到。

伸缩性

分布式系统基本上意味着规模不小。 对于此类系统，在设计时必须考虑可伸缩性。 在体系结构图上绘制的任何点，如果请求量或数据量继续增加，该怎么办？ 通过添加机器来解决。 当然，此过程不需要考虑无限的情况。 如果您有经验的建筑师，从相对较小的规模到非常大型的范围，那么优势显然并不小，而且它们也将越来越稀缺。 。

横向可扩展性（Scale Out）是指通过增加服务器数量来提高群集的整体性能。 垂直可伸缩性（Scale Up）是指提高每台服务器的性能以提高集群的整体性能。 纵向可扩展性的上限非常明显，而分布式系统则强调水平可伸缩性。

分布式系统应用服务最好做成无状态的

应用服务的状态是指运行时程序因为处理服务请求而存在内存的数据。分布式应用服务最好是设计成无状态。因为如果应用程序是有状态的，那么一旦服务器宕机就会使得应用服务程序受影响而挂掉，那存在内存的数据也就丢失了，这显然不是高可靠的服务。把应用服务设计成无状态的，让程序把需要保存的数据都保存在专门的存储上(eg. 数据库)，这样应用服务程序可以任意重启而不丢失数据，方便分布式系统在服务器宕机后恢复应用服务。

伸缩性的问题围绕着以下两种场景在解决：

无状态场景

对于无状态场景，要实现随量增长而加机器支撑会比较简单，这种情况下只用解决节点发现的问题，通常只要基于负载均衡就可以搞定，硬件或软件方式都有；

无状态场景通常会把很多状态放在db，当量到一定阶段后会需要引入服务化，去缓解对db连接数太多的情况。

有状态场景

所谓状态其实就是数据，通常采用Sharding来实现伸缩性，Sharding有多种的实现方式，常见的有这么一些：

2.1 规则Sharding

基于一定规则把状态数据进行Sharding，例如分库分表很多时候采用的就是这样的，这种方式支持了伸缩性，但通常也带来了很复杂的管理、状态数据搬迁，甚至业务功能很难实现的问题，例如全局join，跨表事务等。

2.2 一致性Hash

一致性Hash方案会使得加机器代价更低一些，另外就是压力可以更为均衡，例如分布式cache经常采用，和规则Sharding带来的问题基本一样。

2.3 Auto Sharding

Auto Sharding的好处是基本上不用管数据搬迁，而且随着量上涨加机器就OK，但通常Auto Sharding的情况下对如何使用会有比较高的要求，而这个通常也就会造成一些限制，这种方案例如HBase。

2.4 Copy

Copy这种常见于读远多于写的情况，实现起来又会有最终一致的方案和全局一致的方案，最终一致的多数可通过消息机制等，全局一致的例如zookeeper/etcd之类的，既要全局一致又要做到很高的写支撑能力就很难实现了。

即使发展到今天，Sharding方式下的伸缩性问题仍然是很大的挑战，非常不好做。

上面所写的基本都还只是解决的方向，到细节点基本就很容易判断是一个解决过多大规模场景问题的架构师，:)

稳定性

作为分布式系统，必须要考虑清楚整个系统中任何一个点挂掉应该怎么处理（到了一定机器规模，每天挂掉一些机器很正常），同样主要还是分成了无状态和有状态：

无状态场景

对于无状态场景，通常好办，只用节点发现的机制上具备心跳等检测机制就OK，经验上来说无非就是纯粹靠4层的检测对业务不太够，通常得做成7层的，当然，做成7层的就得处理好规模大了后的问题。

有状态场景

对于有状态场景，就比较麻烦了，对数据一致性要求不高的还OK，主备类型的方案基本也可以用，当然，主备方案要做的很好也非常不容易，有各种各样的方案，对于主备方案又觉得不太爽的情况下，例如HBase这样的，就意味着挂掉一台，另外一台接管的话是需要一定时间的，这个对可用性还是有一定影响的；

全局一致类型的场景中，如果一台挂了，就通常意味着得有选举机制来决定其他机器哪台成为主，常见的例如基于paxos的实现。

可维护性

维护性是很容易被遗漏的部分，但对分布式系统来说其实是很重要的部分，例如整个系统环境应该怎么搭建，部署，配套的维护工具、监控点、报警点、问题定位、问题处理策略等等。

Ⅳ 关于java学习，有什么书籍或者教程推荐不啦

你好，如果想学习java，推荐自学。如果觉得自己没有自制力，可以去报个培育班，那里有人教，会更好点。至于书的话，有很多的，比如说java编程思想等等，要结合自己的实际需要来选择，然后就是努力了。祝你学有所成！

Ⅳ Java的技术架构有哪些

服务分离

随着系统的的上线，用户量也会逐步上升，很明显一台服务器已经满足不了系统的负载，这时候，我们就要在服务器还没有超载的时候，提前做好准备。

由于我们是单体架构，优化架构在短时间内是不现实的，增加机器是一个不错的选择。这时候，我们可能要把应用和数据库服务单独部署，如果有条件也可以把文件服务器单独部署。

反向代理

为了提升服务处理能力，我们在Tomcat容器前加一个代理服务器，我一般使用Nginx，当然你如果更熟悉apache也未尝不可。

用户的请求发送给反向代理，然后反向代理把请求转发到后端的服务器。

严格意义上来说，Nginx是属于web服务器，一般处理静态html、css、js请求，而Tomcat属于web容器，专门处理JSP请求，当然Tomcat也是支持html的，只是效果没Nginx好而已。

反向代理的优势，如下：

• 隐藏真实后端服务

• 负载均衡集群

• 高可用集群

• 缓存静态内容实现动静分离

• 安全限流

• 静态文件压缩

• 解决多个服务跨域问题

• 合并静态请求(HTTP/2.0后已经被弱化)

• 防火墙

• SSL以及http2

动静分离

基于以上Nginx反向代理，我们还可以实现动静分离，静态请求如html、css、js等请求交给Nginx处理，动态请求分发给后端Tomcat处理。

Nginx 升级到1.9.5+可以开启HTTP/2.0时代，加速网站访问。

当然，如果公司不差钱，CDN也是一个不错的选择。

服务拆分

在这分布式微服务已经普遍流行的年代，其实我们没必要踩过多的坑，就很容易进行拆分。市面上已经有相对比较成熟的技术，比如阿里开源的Dubbo(官方明确表示已经开始维护了)，spring家族的spring cloud，当然具体如何去实施，无论是技术还是业务方面都要有很好的把控。

Dubbo

SpringCloud

• 服务发现——Netflix Eureka

• 客服端负载均衡——Netflix Ribbon

• 断路器——Netflix Hystrix

• 服务网关——Netflix Zuul

• 分布式配置——Spring Cloud Config

微服务与轻量级通信

• 同步通信和异步通信

• 远程调用RPC

• REST

• 消息队列

持续集成部署

服务拆分以后，随着而来的就是持续集成部署，你可能会用到以下工具。

Docker、Jenkins、Git、Maven

图片源于网络，基本拓扑结构如下所示：


整个持续集成平台架构演进到如下图所示：

服务集群

Linux集群主要分成三大类( 高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群)。其实，我们最常见的也是生产中最常接触到的就是负载均衡集群。

负载均衡实现

• DNS负载均衡，一般域名注册商的dns服务器不支持，但博主用的阿里云解析已经支持

• 四层负载均衡(F5、LVS)，工作在TCP协议下

• 七层负载均衡(Nginx、haproxy)，工作在Http协议下

分布式session

大家都知道，服务一般分为有状态和无状态，而分布式sessoion就是针对有状态的服务。

分布式Session的几种实现方式

• 基于数据库的Session共享

• 基于resin/tomcat web容器本身的session复制机制

• 基于oscache/Redis/memcached 进行 session 共享。

• 基于cookie 进行session共享

分布式Session的几种管理方式

• Session Replication 方式管理 (即session复制)
  简介：将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上
  使用场景：机器较少，网络流量较小
  优点：实现简单、配置较少、当网络中有机器Down掉时不影响用户访问
  缺点：广播式复制到其余机器有一定廷时，带来一定网络开销

• Session Sticky 方式管理
  简介：即粘性Session、当用户访问集群中某台机器后，强制指定后续所有请求均落到此机器上
  使用场景：机器数适中、对稳定性要求不是非常苛刻
  优点：实现简单、配置方便、没有额外网络开销
  缺点：网络中有机器Down掉时、用户Session会丢失、容易造成单点故障

• 缓存集中式管理
  简介：将Session存入分布式缓存集群中的某台机器上，当用户访问不同节点时先从缓存中拿Session信息
  使用场景：集群中机器数多、网络环境复杂
  优点：可靠性好
  缺点：实现复杂、稳定性依赖于缓存的稳定性、Session信息放入缓存时要有合理的策略写入

Ⅵ 使用java发送短信验证码码，出现流量限制怎么办急

短信验证码没有什么流量限制的，唯一可能的原因就是3点
1.短信接口欠费被限制了
2.你使用的个人手机号频频繁发短信会被运营商限制
3.你的接口被恶意请求，人家给你限制了

这些问题都只能找平台解决

Ⅶ Java的核心技术有哪些

• 第一：Java虚拟机 Java虚拟机的主要任务是装在class文件并且执行其中的字节码。Java虚拟机包含一个类装载器，它可以从程序和API中装载class文件。Java API中只有程序执行时需要的那些类才会被装载。字节码由执行引擎来执行。不同的Java虚拟机中，执行引擎可能实现得非常不同。在由软件实现的虚拟机中，最简单的执行引擎就是一次性解释字节码。另一种执行引擎更快，但是也更消耗内存，叫做"即时编译器(just-in-time compiler)"。在这种情况下，第一次被执行的字节码会被编译成本地机器代码。编译出的本地机器代码会被缓存，当方法以后被调用的时候可以重用。第三种执行引擎是自适应优化器。在这种方法里，虚拟机开始的时候解释字节码，但是会监视运行中程序的活动，并且记录下使用最频繁的代码段。程序运行的时候，虚拟机只把那些活动最频繁的代码编译成本地代码，其他的代码由于使用得不是很频繁，继续保留为字节码-由虚拟机继续解释它们。一个自适应的优化器可以使得Java虚拟机在80%~90%的时间里执行被优化过的本地代码，而只需要编译10%~20%的对性能有影响的代码。 当Java虚拟机是由主机操作系统上的软件实现的时候，Java程序通过调用本地方法(native method)和主机交互。Java中有两种方法: Java方法和本地方法。Java方法是由Java语言编写，编译成字节码文件，存储在class文件中的。本地方法是由其他语言(比如c,c++或汇编语言)编写的，编译成何处理器相关的机器代码。本地方法保存在动态链接库中,格式是各个平台专有的。运行中Java程序调用本地方法时，虚拟机装载包含这个本地方法的动态库，并调用这个方法。本地方法是联系Java程序和底层主机操作系统的连接方法。

• 第二：类装载器的体系结构 一个Java应用程序可以使用两种类装载器："启动(bootstrap)"类装载器和用户定义的类装载器。启动类装载器(这是系统中唯一的)是Java虚拟机实现的一部分。启动类装载器通常使用某种默认方式从本地磁盘中装载类，包括Java API类(启动类装载器也被称为原始类装载器、系统类装载器或者默认类装载器)。 Java应用程序能够在运行时安装用户定义的类装载器，这种类装载器能够使用自定义的方式来装载类。例如，从网络下载class文件。尽管启动类装载器是虚拟机实现的本质部分，而用户定义的类装载器不是，但用户定义的类装载器能够用Java来编写,能够被编译成class文件，能够被虚拟机装载，还能够像其它对象一样实例化。 由于有用户定义类装载器，所以不必再编译的时候就知道运行中的Java应用程序中最终会加入的所有的类。用户定义的类装载器使得在运行扩展Java应用程序成为可能。当它运行时，应用程序能够解决它需要哪些额外的类，能够决定是使用一个或是更多的用户定义的类装载器来装载。由于类装载器是用Java编写的，所以用任何在Java代码中可以表述的风格来进行类装载。这些类可以通过网络下载，可以从某些数据库中获取，甚至可以动态生成。 每一个类被装载的时候，Java虚拟机都监视这个类，看到它到底是被启动类装载器还是被用户定义类装载器装载。当被装载的类引用了另外一个类时，虚拟机就会使用装载第一个类的类装载器装载引用的类。例如，如果虚拟机使用一个特定的类装载器装载Volcano这个类，它就会使用这个类装载器装载Volcano类使用的所有类。 由于Java虚拟机采取这种方式进行类的装载，所以被装载的类默认情况下只能看到被同一个类装载器装载的别的类。通过这种方法，Java的体系结构允许在一个Java应用程序中建立多个命名空间。运行时的Java程序中的每一个类装载器都有自己的命名空间。 Java应用程序可以创建多少个(或多少种)被不同的类装载器装载的类存放在不同的命名空间中，它们不能相互访问，除非应用程序显示地允许这么做。当编写一个Java应用程序的时候，从不同源文件装载的类可以分隔在不同的命名空间中。通过这种方法，就能够使用Java类装载器的体系结构来控制任何不同源文件中装载的代码之间的相互影响，特别是能够阻止恶意代码获取访问或破坏善意代码的权限。 Web浏览器是一个动态扩展的例子，Web浏览器使用用户定义的类装载器从网络下载用于Java applet的class文件。Web浏览器使用一个用来安装用户定义类装载器的Java应用程序。这个用户定义的类装载器通常被称为Java Applet类装载器，它知道如何向HTTP服务器请求class文件。Java Applet可以作为动态扩展的例子，因为Java应用程序并不知道它什么时候会开始从网络下载浏览器请求的class文件。只有当浏览器遇到有Java applet的页面时，才决定是否需要下载class文件。 Web浏览器启动的Java应用程序通常为每个提供class文件的网络地址分别创建不同的用户定义类装载器，因此，不同的用户定义类装载器装载不同来源的class文件。这就可以把它们分别放置在Java主机应用程序的不同命名空间之下。由于不同来源的Java applet文件放置在不同的命名空间中，恶意的Java applet代码就不会直接访问从别的地方下载的class文件。这就能够限制或阻止不同来源的代码之间的相互访问。

• 第三：Java class文件 Java class文件主要在平台无关性和网络移动性方面使Java更适合网络。它在平台无关性方面的任务是：为Java程序提供独立于底层主机平台的二进制形式的服务。这种途径途径打破了C或者C++等语言所遵循的传统，使用这些传统语言写的程序通常首先被编译，然后被连接成单独的、专门支持特定硬件平台和操作系统的二进制文件。通常情况下，一个平台上的二进制可执行文件不能在其他平台上工作。而Java class文件时可以运行在任何支持Java虚拟机的硬件平台和操作系统上的二进制文件。 当编译和连接一个C++程序时，所获得的可执行二进制文件只能在指定的硬件平台和操作系统上运行，因为这个二进制文件包含了对目标处理器的机器语言。而Java编译器把Java源文件的指令翻译成字节码，这种字节码就是Java虚拟机的"机器语言"。class文件设计得紧凑，因此它们可以快速地在网络上传送。其次，由于Java程序是动态连接和动态扩展的，class文件可以在需要的时候才下载。这个特点使得Java应用程序能够安排从网络上下载class文件的时间，从而可以最大限度地减少终端用户的等待时间。

• 第四：Java API Java API通过支持平台无关性和安全性，使得Java适应于网络应用。Java API是运行库的集合，它提供了一套访问主机系统资源的标准方法。运行Java程序时，虚拟机装载程序的class文件所使用的Java API class文件。所有被装载的class文件(包括从应用程序中和从Java API中提取的)和所有已经装载的动态库(包含本地方法)共同组成了再Java虚拟机上运行的整个程序。 在一个平台能偶支持Java程序以前，必须在这个特定平台上明确地实现API的功能。为访问主机上的本地资源，Java API调用了本地方法。由于Java API class文件调用了本地方法，Java程序就不需要再调用它们了。通过这种方法，Java API class文件为底层主机提供了具有平台无关性、标准接口的Java程序。对Java程序而言，无论平台内部如何，Java API都会有同样的表现和可预测的行为。正是由于在每个特定的主机平台上明确地实现了Java虚拟机和Java API,因此，Java程序自身就能够成为具有平台无关性的程序。 Java API在Java安全性模型方面也有贡献。当Java API的方法进行任何有潜在危险的操作(比如进行本地磁盘写操作)之前，都会通过查询访问控制器来检验是否得到了授权。访问控制器是一个类，该类用来执行栈检验，已决定是否允许某种操作。

Ⅷ java 如何保证释放了io流

问题本质想问：不管是文件读写还是网络发送接收，信息的最小存储单元都是字节，那为什么 I/O 流操作要分为字节流操作和字符流操作呢？

回答：字符流是由 Java 虚拟机将字节转换得到的，问题就出在这个过程还算是非常耗时，并且，如果我们不知道编码类型就很容易出现乱码问题。所以， I/O 流就干脆提供了一个直接操作字符的接口，方便我们平时对字符进行流操作。如果音频文件、图片等媒体文件用字节流比较好，如果涉及到字符的话使用字符流比较好。

BIO,NIO,AIO 有什么区别?
BIO (Blocking I/O): 同步阻塞 I/O 模式，数据的读取写入必须阻塞在一个线程内等待其完成。在活动连接数不是特别高（小于单机 1000）的情况下，这种模型是比较不错的，可以让每一个连接专注于自己的 I/O 并且编程模型简单，也不用过多考虑系统的过载、限流等问题。线程池本身就是一个天然的漏斗，可以缓冲一些系统处理不了的连接或请求。但是，当面对十万甚至百万级连接的时候，传统的 BIO 模型是无能为力的。因此，我们需要一种更高效的 I/O 处理模型来应对更高的并发量。