java - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

2025年7月23日

Java `Distributed Transaction` (`Saga Pattern`, `Two-Phase Commit`) 解决方案

各位老铁，大家好！今天咱们聊聊Java分布式事务这块硬骨头，保证各位听完能啃下来，至少能啃掉一层皮！开场白：为啥我们需要分布式事务？想象一下，你经营一家电商网站，用户下单扣库存、生成订单、支付积分，这三个操作得要么一起成功，要么一起失败，保证数据一致性。如果这三个服务部署在不同的服务器上，那就变成了分布式事务。单机事务那一套就玩不转了，咋办？这就是我们今天要解决的问题。第一部分：分布式事务的理论基础分布式事务，简单来说，就是保证多个服务之间的数据操作要么全部成功，要么全部失败。有点像“不求同年同月同日生，但求同年同月同日死”的兄弟情义，要么一起活，要么一起挂。 1. CAP 理论: CAP 理论是分布式系统的基石，它告诉我们，在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、Availability（可用性）和 Partition Tolerance（分区容错性）这三个要素，最多只能同时满足两个。 Consistency (一致性): 所有节点看到的数据都是最新的，就像照镜子一样，大家看到的是同一个自己。 Availability (可用性): 每个请求都能得到响应，服务 …

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2025年7月23日

Java `Consensus Algorithms` (`Raft`, `Paxos`) `Zookeeper` / `Etcd` 分布式协调

各位观众老爷们，掌声在哪里？（此处应有掌声，自行脑补）今天给大家唠唠嗑，不对，是讲讲Java分布式系统里那些让人头大的“一致性算法”和“分布式协调服务”。别怕，我会尽量用大白话，让大家听得懂，看得明白，甚至还能上手撸两段代码。咱们今天的主题是：Java Consensus Algorithms (Raft, Paxos) Zookeeper / Etcd 分布式协调一、开胃小菜：啥叫“一致性”？为啥它很重要？想象一下，你是一家银行的数据库。有三台服务器，分别叫A、B、C。你的目标是，无论用户存款、取款、转账，都要保证这三台服务器的数据是一致的。理想情况：用户小明存了100块，A、B、C都记录了，皆大欢喜。糟糕情况：小明存了100块，A记录了，B、C没记录。第二天，小明来取钱，发现少了100，跟你拼命。更糟糕的情况：小明存了100块，A记录了，B记录了，C记录了200。三台服务器互相打架，数据彻底乱套。所以，在分布式系统里，“一致性”就是保证多个节点上的数据是相同且同步的。没了它，你的系统就会变成一个随时爆炸的定时炸弹。二、正餐来了：一致性算法（Raft 和 …

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2025年7月23日

Java `Message Queue` (`Kafka`, `RabbitMQ`, `Pulsar`) `Deduplication`, `Idempotency`, `DLQ`

各位观众老爷们，大家好！今天咱们聊聊消息队列里那些“防丢防错”的绝活儿：消息去重、幂等性以及死信队列。这些东西听起来高大上，其实就是为了保证咱们的消息在传递过程中，万一出了点岔子，也能“安全落地”，不至于数据乱套，系统崩溃。咱们先用大白话解释一下这几个概念：消息去重（Deduplication）：就像你给女朋友发微信，结果手抖点了两下发送，发了两条一模一样的信息。女朋友肯定觉得你抽风了。消息去重就是防止这种情况，确保同样的消息只被消费一次。幂等性（Idempotency）：想象你给银行转账，转100块钱。如果因为网络问题，这条转账请求发了两次，但银行只扣你一次钱，这就是幂等性。也就是说，同样的请求，执行一次和执行多次的效果是一样的。死信队列（DLQ – Dead Letter Queue）：消息队列里，有些消息可能因为各种原因，一直无法被正常消费，比如消费者程序出错了，或者消息格式不对。这些消息就会变成“死信”，被丢到死信队列里，等待人工处理或者进行补偿操作。好，概念清楚了，咱们就来细聊一下，如何在 Kafka、RabbitMQ 和 Pulsar 这些消息队 …

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2025年7月23日

Java `Distributed Cache` (`Redis Cluster`, `Hazelcast`, `Ignite`) `Consistency` `Partitioning`

各位观众老爷，大家好！我是今天的主讲人，一个在代码堆里摸爬滚打多年的老兵。今天咱们不谈风花雪月，只聊聊让程序员又爱又恨的——Java分布式缓存。咱们的目标是：把高并发、高可用搞定，让你的系统在海量用户面前依然坚挺如磐石！开场白：为什么我们需要分布式缓存？想象一下，你的电商网站搞了个大促，用户疯狂涌入，服务器瞬间压力山大。数据库哭着喊着要罢工，这时，缓存就如同救命稻草，把热点数据放在离用户最近的地方，减轻数据库的压力。但是，单机缓存容量有限，扛不住啊！所以，我们需要分布式缓存，把数据分散到多台服务器上，组成一个集群，共同承担访问压力。主角登场：三大分布式缓存框架今天，咱们重点介绍三位猛将： Redis Cluster: 速度快，支持丰富的数据结构，集群模式保证高可用。 Hazelcast: 轻量级，易于集成，支持内存数据网格，功能强大。 Apache Ignite: 功能最全，支持SQL查询，事务，内存计算，适用于复杂场景。第一幕：缓存一致性问题分布式缓存虽然好，但稍不注意，就会遇到“数据不一致”的尴尬局面。例如：读取脏数据: 用户A修改了商品价格，缓存还没更新，用户B …

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2025年7月23日

Java `API Gateway` 设计 (`Spring Cloud Gateway`, `Zuul`) `Authentication`, `Rate Limiting`, `Routing`

各位靓仔靓女，今天咱们来聊聊Java API Gateway的设计，主要围绕Spring Cloud Gateway和Zuul，重点攻克Authentication（认证）、Rate Limiting（限流）和Routing（路由）这三大难题。准备好了吗？开始发车！一、API Gateway：站在门口的大管家想象一下，你的后宫（微服务集群）佳丽三千，每个妃子（微服务）都有自己的专长。皇帝（前端应用）想要宠幸哪个妃子，总不能直接冲进后宫乱来吧？这时候，就需要一个大管家（API Gateway），负责：验明正身 (Authentication)：确认皇帝是不是真的皇帝，有没有资格宠幸后宫。雨露均沾 (Rate Limiting)：防止皇帝短时间内把某个妃子榨干，保证后宫和谐稳定。指路明灯 (Routing)：引导皇帝准确找到想宠幸的妃子，避免走错房间。所以，API Gateway的核心作用就是：把外部请求统一入口，进行身份验证、流量控制和路由转发，最终将请求导向后端微服务。二、两大门神：Spring Cloud Gateway vs. Zuul 目前Java界比较流行的 …

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2025年7月23日

Java `Event Sourcing` (`Axon Framework`, `EventStore`) 与 `CQRS` 模式深度

大家好，我是今天的主讲人，很高兴能和大家一起聊聊Java领域里两个听起来很高大上，实际上也确实挺有意思的概念：Event Sourcing 和 CQRS。咱们争取用最轻松的方式，把它们掰开了揉碎了，让大家明白它们到底是什么，有什么用，以及怎么在实际项目里用起来。开场白：故事的开始咱们先从一个故事开始。假设你是一家银行的CTO，你的系统需要记录每一笔交易。传统的做法是直接更新数据库里的账户余额。但是，如果有一天，审计部门突然要查一笔交易的来龙去脉，或者更可怕的是，数据库崩了，数据丢失了，怎么办？ Event Sourcing就像是给你的银行系统装了一个录像机，它不直接修改账户余额，而是记录每一笔发生的事件（比如存款、取款、转账），这些事件就像录像带一样，完整地记录了系统的每一次状态变化。 CQRS呢，就像银行里分开了柜台和后台。柜台负责快速处理客户的请求（查询余额、转账），而后台负责慢慢地处理更复杂的事情（生成报表、风险控制）。这样可以避免柜台被后台拖慢，提高整体效率。好，故事讲完了，咱们进入正题。第一章：Event Sourcing – 记录历史的艺术什么是Eve …

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2025年7月23日

Java `Serverless Framework` (`AWS Lambda`, `Azure Functions`) `Cold Start` 优化

各位观众，大家好！我是今天的主讲人，咱们今天唠嗑的主题是“Java Serverless Framework (AWS Lambda, Azure Functions) Cold Start 优化”。我知道，一提到“冷启动”，大家心里可能就咯噔一下，毕竟谁也不想用户第一次访问应用的时候，等得花儿都谢了。别担心，今天咱们就来好好扒一扒这个冷启动，看看怎么把它给治服了！啥是 Cold Start？为啥它这么烦人？简单来说，Cold Start 就是你的 Serverless 函数第一次被调用时，或者长时间没用被“冻结”后，再次被调用时，需要经历的一段“热身”时间。这段时间里，云平台要干的事情可不少：分配资源：给你分配内存、CPU 等资源。下载代码：把你的代码从存储（比如 S3）下载到执行环境。启动 JVM：启动 Java 虚拟机，这可是个耗时大户。加载类：把你的类加载到 JVM 里。初始化：执行你的代码里的静态初始化块、依赖注入等等。这些步骤加起来，短则几百毫秒，长则几秒甚至十几秒。对于追求极致用户体验的应用来说，这是绝对不能忍的！ Java 为啥更容易 Cold …

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2025年7月23日

Java `Distributed Tracing` (`OpenTelemetry`, `Zipkin`) `Context Propagation` 跨服务调用追踪

各位观众老爷们，大家好！今天咱们聊聊Java分布式追踪的那些事儿，保证让大家听得明白，学得会，还能顺手解决几个线上问题！开场白：故事的开端话说在很久很久以前（其实也没多久，也就十几年），咱们的应用程序都是单体架构，那时候日子过得挺滋润，一个Tomcat就能搞定一切。但随着业务的膨胀，单体架构渐渐hold不住了，于是乎，微服务架构横空出世！微服务架构，听起来高大上，但带来的问题也是real实在：服务拆分了，调用链路变得无比复杂，一旦线上出了问题，想定位到是哪个服务出的幺蛾子，简直比大海捞针还难！这时候，救星来了，它就是——分布式追踪！什么是分布式追踪？简单来说，分布式追踪就是记录每一次请求在各个服务之间的流转路径，并把这些信息收集起来，形成一个完整的调用链。就像警察叔叔追踪罪犯一样，咱们追踪请求在各个服务之间的“犯罪”轨迹。分布式追踪的核心概念要理解分布式追踪，首先要搞清楚几个核心概念： Trace (追踪)：一个完整的请求链路，从用户发起请求开始，到最终返回响应结束。可以理解为一次完整的用户操作。 Span (跨度)：Trace中的一个基本单元，代表一次服务调用。比如， …

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2025年7月23日

Java `Service Mesh` (`Istio`, `Linkerd`) `Sidecar Proxy` 与应用流量管理

各位观众，大家好！我是你们今天的导游，哦不，是讲师，带大家一起探索 Java 应用与 Service Mesh 的爱恨情仇，以及 Sidecar Proxy 如何在其中扮演红娘的角色。准备好了吗？让我们开始这场技术版的“非诚勿扰”！开场白：Service Mesh，你为啥这么火？想象一下，你有一堆微服务，它们就像一群熊孩子，各自为政，互相调用时各种问题：超时、重试、熔断、限流……简直是噩梦！没有 Service Mesh，你就得在每个服务里都写一遍这些逻辑，重复劳动不说，还容易出错。 Service Mesh 就像一个超级管家，把这些乱七八糟的事情都接管了。它提供了一层基础设施，专门负责处理服务间的通信，让你的应用专注业务逻辑。这就像你只需要专心写代码，而不用操心网络请求、安全认证等等。主角登场：Sidecar Proxy，流量管理小能手 Service Mesh 的核心组件之一就是 Sidecar Proxy。它就像一个贴身保镖，跟你的每个微服务形影不离。它拦截进出服务的流量，并根据配置进行各种操作，例如：流量路由：把流量导向不同的服务版本，实现灰度发布。负载均衡：将流 …

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