分类： Java

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Canal Adapter RabbitMQ顺序性乱序？MessageConverter自定义与单队列分区键绑定

好的，我们开始。 今天我们来探讨一个在使用 RabbitMQ 时经常遇到的问题：当使用 Canal Adapter 作为数据源，并且需要保证消息顺序性的时候，可能出现的乱序问题。 同时，我们会深入研究如何通过自定义 MessageConverter 和单队列分区键绑定来解决这个问题。 一、问题背景：Canal Adapter 和顺序性需求 Canal 是阿里巴巴开源的一款 MySQL binlog 解析工具。 它可以将 MySQL 的数据变更实时同步到其他系统，例如消息队列 RabbitMQ。 在很多业务场景下，我们需要保证数据变更的顺序性，比如： 库存变更: 先有入库，后有出库，如果顺序颠倒，会导致库存数据不准确。 订单状态变更: 订单状态必须按照创建 -> 支付 -> 发货 -> 完成的顺序进行，乱序会导致业务流程错误。 然而，在使用 Canal Adapter 将 binlog 数据发送到 RabbitMQ 时，由于各种因素（例如网络延迟、多线程处理、ACK机制等），消息可能会出现乱序，这给业务带来很大的风险。 二、乱序问题分析 导致 Canal Adapter …

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DirectByteBuf堆外内存泄漏难排查？Netty LeakDetector级别与ReferenceCount显式释放

Netty DirectByteBuf 堆外内存泄漏排查与 LeakDetector 使用详解 大家好，今天我们来聊聊 Netty 中 DirectByteBuf 堆外内存泄漏的问题，以及如何利用 Netty 的 LeakDetector 来辅助排查。DirectByteBuf 虽然能带来性能上的提升，但如果不正确地管理，很容易造成内存泄漏，而且由于堆外内存的特殊性，排查起来也比较困难。 1. DirectByteBuf 与堆外内存 首先，我们要理解什么是 DirectByteBuf 以及它与堆外内存的关系。在 Netty 中，ByteBuf 是用于处理网络数据的核心组件。它有两种主要的实现：HeapByteBuf 和 DirectByteBuf。 HeapByteBuf: 数据存储在 JVM 堆内存中，由 JVM 的垃圾回收器管理。 DirectByteBuf: 数据存储在堆外内存中，不受 JVM 垃圾回收器的直接管理。 DirectByteBuf 的优势在于： 减少内存拷贝: 在进行 Socket 数据传输时，DirectByteBuf 可以直接与操作系统进行交互，避免了从堆内存到 …

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JWT公钥轮换导致验签失败？Jwks-Uri动态刷新与本地缓存双写一致性

好的，我们开始。 JWT 公钥轮换导致的验签失败与 JWKS-URI 动态刷新及本地缓存双写一致性 大家好，今天我们要探讨一个在微服务架构中常见的安全问题：JWT (JSON Web Token) 公钥轮换导致的验签失败，以及如何通过 JWKS-URI (JSON Web Key Set URI) 动态刷新和本地缓存的双写策略来保证一致性，从而解决这个问题。 JWT 简介与公钥轮换的必要性 首先，我们简单回顾一下 JWT。JWT 是一种用于在各方之间安全地传输信息的开放标准 (RFC 7519)。它是一种紧凑、自包含的方式，用于以 JSON 对象的形式安全地传输信息。JWT 可以被验证和信任，因为它是经过数字签名的。 JWT 通常由三个部分组成： Header (头部): 定义 JWT 的类型和使用的签名算法，例如： { “alg”: “RS256”, “typ”: “JWT”, “kid”: “your-key-id” } alg 表示签名算法，kid 表示密钥 ID，用于标识使用哪个密钥进行签名。 Payload (载荷): 包含要传输的数据，例如用户 ID、角色等。 { “sub …

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G1 GC Humongous Object回收效率低？对象大小阈值调整与Region预分配策略

G1 GC Humongous Object 回收效率低？对象大小阈值调整与 Region 预分配策略 大家好，今天我们来聊聊 G1 垃圾收集器 (Garbage First Garbage Collector) 在处理 Humongous Object (巨型对象) 时可能遇到的效率问题，以及如何通过调整对象大小阈值和优化 Region 预分配策略来提升性能。 G1 GC 简介与 Humongous Object 的概念 G1 是一款面向服务器应用的垃圾收集器，设计目标是在实现高吞吐量的同时，尽量缩短停顿时间。它将堆内存划分为多个大小相等的 Region (区域)，通常大小在 1MB 到 32MB 之间，每个 Region 可以被标记为 Eden、Survivor、Old 等不同类型。 与传统的垃圾收集器不同，G1 并不完全按照年老代和新生代的概念划分内存，而是基于 Region 进行回收。它会优先回收包含垃圾最多的 Region，因此被称为 "Garbage First"。 Humongous Object 指的是那些大小超过 Region 一半的对象。比如，如 …

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Dubbo泛化调用性能损耗超过30%？GenericService代理缓存与参数类型推断优化

Dubbo 泛化调用性能优化：深入 GenericService 代理缓存与参数类型推断 大家好！今天我们来聊聊 Dubbo 泛化调用中的性能问题，特别是当性能损耗超过 30% 时，该如何优化。我们将深入探讨 GenericService 代理缓存和参数类型推断这两个关键点，并提供实际的代码示例和解决方案。 1. 泛化调用的性能损耗：原因分析 Dubbo 的泛化调用允许客户端在没有服务端接口定义的情况下调用服务。这带来了极大的灵活性，但也引入了额外的性能开销。主要的性能损耗来自于以下几个方面： 接口信息动态获取： 客户端需要动态地从注册中心获取接口的元数据信息，如方法名、参数类型等。 参数类型转换： 客户端需要将传入的参数转换为服务端接口期望的类型，服务端也需要将结果转换回客户端期望的类型。 反射调用： Dubbo 使用反射机制来调用服务端的方法，反射调用相对于直接调用具有一定的性能损耗。 序列化/反序列化： 泛化调用涉及到参数和返回值的序列化和反序列化，这也是一个耗时的过程。 2. GenericService 代理：缓存的必要性 GenericService 是 Dubbo 提供的 …

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Elasticsearch深度分页scroll内存溢出？search_after与PointInTime快照优化

Elasticsearch 深度分页难题：Scroll 内存溢出与 Search_After/Point In Time 快照优化 大家好，今天我们来聊聊 Elasticsearch 中深度分页的问题，以及如何利用 scroll、search_after 和 Point in Time (PIT) 快照来优化深度分页，特别是避免内存溢出。 深度分页的挑战：为什么 from/size 不靠谱？ 在 Elasticsearch 中，最简单的分页方式就是使用 from 和 size 参数。from 指定起始文档的位置，size 指定返回的文档数量。例如： GET /my_index/_search { “from”: 1000, “size”: 10 } 这段代码会跳过前 1000 个文档，然后返回接下来的 10 个文档。看起来很简单，但当 from 的值变得非常大时，问题就来了。 性能瓶颈： Elasticsearch 需要检索 from + size 个文档，然后在内存中排序，最后丢弃 from 个文档，只返回 size 个。这在 from 值很大时会消耗大量的 CPU 和内存资源。 i …

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CompletableFuture超时后资源无法释放？orTimeout算子与自定义ThreadPoolExecutor回收

CompletableFuture 超时后资源释放：orTimeout 与自定义 ThreadPoolExecutor 各位同学，大家好。今天我们来深入探讨 CompletableFuture 中的超时机制，特别是 orTimeout 算子，以及它与自定义 ThreadPoolExecutor 的协同工作，以及如何确保超时后资源的正确释放。 CompletableFuture 是 Java 并发编程中一个强大的工具，它允许我们以非阻塞的方式进行异步编程。orTimeout 算子为我们提供了一种优雅的方式来处理超时场景，但如果不小心，它可能会导致资源泄露。 1. CompletableFuture 与 orTimeout 简介 CompletableFuture 代表一个异步计算的结果。它允许我们在计算完成时执行回调，组合多个异步操作，并处理异常。 orTimeout(long timeout, TimeUnit unit) 是 CompletableFuture 提供的一个方法，它返回一个新的 CompletableFuture，该 CompletableFuture 在原始 Comp …

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MySQL online DDL阻塞业务事务？pt-online-schema-change与gh-ost改表方案对比

MySQL Online DDL阻塞业务事务？pt-online-schema-change与gh-ost改表方案对比 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊MySQL在线DDL操作，以及两种常用的在线改表工具：pt-online-schema-change 和 gh-ost。 在线DDL操作，顾名思义，就是在不停止数据库服务的情况下修改表结构。这在生产环境中至关重要，因为长时间的停机维护会对业务造成严重影响。但是，传统的DDL操作往往会锁表，阻塞业务事务，所以在线DDL技术应运而生。 为什么传统的DDL操作会阻塞业务？ 传统的ALTER TABLE操作在MySQL中通常是阻塞的，原因在于： 锁表： 在修改表结构时，MySQL会获取表级别的锁，防止其他事务修改表结构或数据。这会导致并发访问该表的事务被阻塞。 重构表： 许多DDL操作，例如添加或删除列，会涉及创建一个新的表结构，并将原表数据复制到新表中。这个过程非常耗时，尤其是在数据量大的情况下。 在此期间，原表会被锁定，业务无法正常进行。 Online DDL的原理 Online DDL的核心思想是化整为零，分而治之。 它避免直接锁定原表进 …

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Spring Native AOT反射配置遗漏ClassNotFound？RuntimeHints注册与@RegisterReflection链式捕获

好的，没问题。 Spring Native AOT 反射配置遗漏 ClassNotFound？RuntimeHints 注册与 @RegisterReflection 链式捕获 大家好，今天我们来深入探讨 Spring Native AOT (Ahead-of-Time) 编译中反射配置的一个常见问题：ClassNotFoundException，以及如何利用 RuntimeHints 注册和 @RegisterReflection 注解进行链式捕获，从而解决潜在的反射配置遗漏。 Spring Native AOT 旨在将 Spring 应用编译成原生可执行文件，显著提升启动速度和资源占用。然而，原生镜像构建过程需要静态分析代码，而反射这种动态特性在静态分析时难以完全确定。因此，我们需要显式地告诉 Native Image 构建器哪些类需要保留反射能力，否则在运行时可能会遇到 ClassNotFoundException。 问题背景：ClassNotFoundException 的根源 在 Spring Native AOT 环境中，如果应用尝试通过反射访问一个未在 native-im …

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C1与C2编译器分层编译代码缓存不足？CodeCache分区与ReservedCodeCacheSize调优

好的，我们开始今天的讲座。今天的主题是关于C1和C2编译器分层编译中代码缓存不足的问题，以及如何通过调整CodeCache分区和ReservedCodeCacheSize来优化它。 引言：理解分层编译与CodeCache 现代JVM，特别是HotSpot VM，通常采用分层编译策略来提升性能。分层编译的核心思想是：根据代码执行的热度，逐步使用不同的编译器进行优化。HotSpot VM主要使用C1（Client Compiler）和C2（Server Compiler）两个编译器。 C1编译器（Client Compiler）： 编译速度快，优化程度较低。主要用于编译启动阶段的代码，快速启动应用。 C2编译器（Server Compiler）： 编译速度慢，优化程度高。主要用于编译热点代码，提升应用峰值性能。 编译后的机器码需要存储在内存中，这部分内存就是CodeCache（代码缓存）。CodeCache的大小是有限制的，如果CodeCache满了，JVM将无法编译新的代码，导致性能下降，甚至抛出java.lang.OutOfMemoryError: CodeCache is full异 …

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