Redis Cluster 分片故障转移导致数据丢失？SmartProxy与ASK/MOVED重定向缓存 大家好，今天我们来深入探讨一个在 Redis Cluster 中非常重要，但又常常被忽视的问题：分片故障转移导致的数据丢失，以及如何利用 SmartProxy 和 ASK/MOVED 重定向缓存来降低这种风险。 Redis Cluster 作为一种分布式解决方案，通过分片和复制来实现高可用和高扩展性。然而，在故障转移的过程中，由于数据同步的延迟和客户端的重定向机制，可能会出现数据丢失的情况。理解这些机制的细节，并采取有效的措施，对于构建稳定可靠的 Redis Cluster 应用至关重要。 Redis Cluster 的基本架构和故障转移 首先，我们来回顾一下 Redis Cluster 的基本架构。一个 Redis Cluster 由多个 Redis 节点组成，每个节点负责存储一部分数据。数据通过 Hash Slot 的方式进行分片，默认情况下，有 16384 个 Hash Slot。每个 Key 通过 CRC16 算法计算出 Hash 值，然后对 16384 取模，得到对应的 …
JProfiler OQL查询支配树对象过大？Dominator Tree裁剪与GC Root路径压缩
JProfiler OQL 查询：支配树对象过大问题的剖析与优化 大家好，今天我们来聊聊在使用 JProfiler 进行 OQL 查询时，遇到支配树（Dominator Tree）对象过大的问题，以及如何通过支配树裁剪和 GC Root 路径压缩来解决这个问题。 支配树与内存泄漏分析 首先，我们需要理解什么是支配树以及它在内存泄漏分析中的作用。 支配树（Dominator Tree） 是一种用于分析对象间引用关系的图结构。在支配树中，如果对象 A 支配对象 B，则意味着要到达对象 B，必须经过对象 A。换句话说，对象 A 是对象 B 的唯一入口点。 支配树在内存泄漏分析中非常有用，因为它可以帮助我们快速找到泄漏的“根源”。如果一个对象长时间存活，并且支配了大量的其他对象，那么这个对象很可能就是内存泄漏的源头。因为它阻止了这些被支配的对象被垃圾回收器回收。 内存泄漏 指的是程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄漏危害可能不大，但大量内存泄漏会导致系统性能下降，甚至崩溃。 在实际应用中，支配树可能会非常庞大，包含数百万甚至数千万个对象。这使得分析和定位内存泄漏变得非常困难。 …
OAuth2资源服务器JWT验签CPU飙高？Nimbus JWKSet缓存与并发读取优化
OAuth2 资源服务器 JWT 验签 CPU 飙高？Nimbus JWKSet 缓存与并发读取优化 大家好！今天我们来聊聊 OAuth2 资源服务器中 JWT 验签环节 CPU 飙高的问题，以及如何利用 Nimbus JOSE+JWT 库提供的 JWKSet 缓存机制进行优化，特别是在高并发场景下的处理。 问题背景：JWT 验签的性能瓶颈 在 OAuth2 协议中，资源服务器负责验证客户端提供的 JWT（JSON Web Token）的合法性，以确保客户端拥有访问受保护资源的权限。这个验证过程的核心步骤就是使用与 JWT 签名算法对应的公钥进行验签。 通常，资源服务器会从授权服务器（Authorization Server）获取用于验签的公钥。这些公钥以 JWKSet（JSON Web Key Set）的形式存在，它是一个包含多个 JWK（JSON Web Key）的 JSON 文档。资源服务器需要根据 JWT 的 kid (Key ID) 字段，在 JWKSet 中找到对应的公钥，然后进行验签。 在高并发的场景下，每次收到 JWT 都去授权服务器获取 JWKSet，会给授权服务器带 …
Dubbo异步调用FutureCallback内存泄漏？RpcContext异步上下文清理与回调线程池隔离
Dubbo 异步调用 FutureCallback 内存泄漏？RpcContext 异步上下文清理与回调线程池隔离 大家好，今天我们来聊聊 Dubbo 异步调用中可能出现的内存泄漏问题，特别是当使用 FutureCallback 时，以及如何通过 RpcContext 上下文清理和回调线程池隔离来避免这些问题。Dubbo 的异步调用机制在提升系统吞吐量和响应速度方面扮演着重要角色，但如果不正确地使用，可能会导致资源泄露，影响系统的稳定性和性能。 Dubbo 异步调用基础 首先，我们回顾一下 Dubbo 异步调用的基本原理。Dubbo 支持两种异步调用方式： Future 模式： 服务消费者发起调用后立即返回 Future 对象，后续可以通过 Future.get() 方法获取调用结果。这种方式允许消费者在等待结果的同时执行其他任务。 Callback 模式： 消费者提供一个回调函数 Callback，当服务提供者返回结果时，Dubbo 会在特定的线程中执行该回调函数。 这两种方式都涉及异步操作，但它们在资源管理和上下文传递方面有所不同。 FutureCallback 模式及其潜在问题 …
ScopedValues跨线程边界传递失败？StructuredTaskScope与Carrier线程变量捕获
ScopedValues、跨线程边界传递与StructuredTaskScope、Carrier线程变量捕获 大家好，今天我们来深入探讨一下Java中ScopedValue在跨线程边界传递时可能遇到的问题，以及如何利用StructuredTaskScope和Carrier线程变量捕获机制来解决这些问题。我们将会通过具体的代码示例，分析问题的原因，并提供切实可行的解决方案。 1. ScopedValue简介与基本使用 ScopedValue是Java 20引入的一个轻量级的依赖注入机制，旨在简化线程局部变量的使用，并提供更安全、更可靠的跨线程数据传递方式。与传统的ThreadLocal相比，ScopedValue具有以下优点： 不可变性: ScopedValue一旦设置就不可更改，避免了意外修改导致的数据不一致。 隐式传递: 无需显式地将ScopedValue传递给每个方法，只要在合适的范围内绑定了值，就可以在整个调用链中访问。 避免内存泄漏: ScopedValue在绑定范围结束后会自动释放，避免了像ThreadLocal那样可能存在的内存泄漏问题。 下面是一个简单的ScopedVal …
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Kafka事务型消息性能下降50%？transactional.id隔离级别与幂等producer复用
好的，现在我们开始讨论 Kafka 事务型消息性能下降的问题，以及 transactional.id 隔离级别与幂等 Producer 复用之间的关系。 Kafka 事务型消息性能下降：原因分析与优化策略 大家好！今天我们来深入探讨一个在实际 Kafka 应用中经常遇到的问题：事务型消息的性能下降。很多开发者在使用 Kafka 事务特性时，会发现性能相比非事务场景有显著的降低，有时甚至高达 50%。这往往令人困惑，因为事务可以保证数据一致性，在某些场景下是不可或缺的。但如果性能损失过大，我们就需要仔细分析原因并采取相应的优化措施。 1. Kafka 事务机制简述 首先，我们简单回顾一下 Kafka 事务的工作原理。Kafka 事务允许我们原子性地写入多个 Topic Partition，或者消费-处理-生产（Consume-Process-Produce）模式下的 Exactly-Once 语义。它主要依赖以下几个组件和步骤： 事务协调器 (Transaction Coordinator): 每个 Kafka Broker 中都有一个事务协调器，负责管理事务的状态，比如 PREPARE …
G1 GC Mixed GC停顿不稳定？-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent与Remembered Set优化
G1 GC Mixed GC 停顿不稳定？-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent 与 Remembered Set 优化 大家好，今天我们来深入探讨一下 G1 垃圾收集器（Garbage First Garbage Collector）在 Mixed GC 阶段停顿时间不稳定的问题，以及如何通过 -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent 参数和 Remembered Set 优化来改善这种情况。 G1 GC 旨在实现高吞吐量和可预测的停顿时间。然而，在实际应用中，Mixed GC 阶段的停顿时间往往波动较大，成为 G1 GC 性能瓶颈之一。理解 Mixed GC 的工作原理，以及影响其性能的关键参数，对于优化 G1 GC 至关重要。 1. G1 GC 的基本概念回顾 在深入 Mixed GC 之前，我们先简单回顾一下 G1 GC 的一些基本概念： Region: G1 GC 将堆划分为多个大小相等的 Region，每个 Region 可以是 Eden、Survivor 或 Old Generation 的一部分。 CSet (Col …
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Caffeine缓存过期后缓存击穿问题？RefreshAfterWrite与异步加载机制
好的，我们开始。 Caffeine 缓存过期后缓存击穿问题与 RefreshAfterWrite 异步加载机制 大家好，今天我们来探讨一个在实际开发中经常遇到的问题：Caffeine 缓存过期后的缓存击穿，以及如何利用 Caffeine 提供的 refreshAfterWrite 机制结合异步加载来优雅地解决这个问题。 1. 缓存击穿的概念 首先，我们来明确一下缓存击穿的概念。缓存击穿是指：当缓存中某个热点数据过期时，此时有大量的请求同时到达，由于缓存中没有该数据，所有请求都会直接穿透到数据库，导致数据库压力剧增，甚至崩溃。 想象一下这样的场景：你在做一个电商秒杀活动，秒杀商品的库存信息缓存在 Caffeine 中。当秒杀开始时，缓存中的库存数据过期，这时大量的用户同时涌入，请求获取商品库存，由于缓存失效，所有请求都直接打到数据库，数据库瞬间承受巨大的压力，可能导致服务崩溃。 2. 缓存击穿的危害 缓存击穿的危害是显而易见的： 数据库压力剧增： 大量请求直接访问数据库，导致数据库负载过高。 服务响应时间变慢： 数据库处理能力有限，响应时间会明显变慢，影响用户体验。 服务崩溃： 在极端情 …
Netty ChannelHandler异常传播中断？exceptionCaught与DefaultChannelPipeline异常事件
Netty ChannelHandler 异常传播中断？exceptionCaught 与 DefaultChannelPipeline 异常事件 大家好，今天我们来深入探讨 Netty 中 ChannelHandler 的异常传播机制，以及 exceptionCaught 方法和 DefaultChannelPipeline 在异常事件处理中所扮演的角色。这是一个至关重要的概念，理解它能够帮助我们编写更健壮、更可靠的 Netty 应用。 ChannelHandler 异常传播：一场“接力赛” 在 Netty 中，ChannelHandler 就像一个流水线上的工人，每个 Handler 负责处理一部分数据或执行特定的逻辑。如果其中一个 Handler 在处理过程中抛出了异常，这个异常不会被简单地忽略，而是会沿着 Pipeline 进行传播，直到找到合适的 Handler 来处理它。 这种异常传播机制，可以看作一场“接力赛”，异常就像接力棒，从一个 Handler 传递到下一个 Handler，直到有人“接住”它。 异常传播的方向 异常传播的方向与正常事件传播的方向相反。 正常事件（例 …
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Java 16 Records序列化Gson兼容性问题？TypeAdapter自定义与Jackson模块化配置
Java 16 Records 序列化：Gson 兼容性、TypeAdapter 自定义与 Jackson 模块化配置 大家好，今天我们来深入探讨 Java 16 Records 在序列化场景下的应用，重点解决与 Gson 的兼容性问题，以及如何通过 TypeAdapter 自定义序列化行为，并对比 Jackson 的模块化配置方法。Record 作为 Java 14 开始引入的一个重要特性，极大地简化了数据类的定义，但同时也带来了一些序列化方面的挑战，尤其是在与一些较老的序列化库配合使用时。 Record 简介与序列化需求 Record 是一个不可变的、数据载体类，它自动生成了构造函数、equals()、hashCode() 和 toString() 方法，极大地减少了样板代码。例如： record Point(int x, int y) {} 这个 Point record 自动拥有了 x 和 y 两个字段，以及相应的构造函数、equals()、hashCode() 和 toString() 方法。 然而，默认情况下，像 Gson 这样的序列化库可能无法直接处理 Record，因为 …
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