JAVA @Transactional 不生效？事务传播机制与代理原理深入解析 大家好！今天我们来聊聊 Java 中 @Transactional 注解失效的常见原因，以及深入探讨事务传播机制和代理原理，帮助大家更好地理解和使用事务。 首先，@Transactional 注解是 Spring 框架提供的声明式事务管理的核心注解。它可以简化事务管理的复杂性，开发者只需要通过注解的方式就能定义事务的边界和属性。但是，在实际开发中，我们经常会遇到 @Transactional 注解不生效的情况，导致数据一致性问题。 那么，到底是什么原因导致了这种问题呢？ 一、@Transactional 注解失效的常见原因 未被 Spring 管理的 Bean @Transactional 注解依赖于 Spring 的 AOP (Aspect-Oriented Programming) 机制。只有被 Spring 管理的 Bean 才能被 AOP 代理，从而实现事务管理。 如果一个类没有被 Spring 容器管理（例如，通过 @Component, @Service, @Repository, @Contr …
JAVA 微服务间调用链过长？分布式追踪 Sleuth + Zipkin 实战教程
好的，下面我们开始今天的讲座，主题是Java微服务间调用链过长？分布式追踪 Sleuth + Zipkin 实战教程。 开场白：微服务架构的挑战 各位同学，大家好！很高兴今天能在这里和大家一起探讨微服务架构下的一个重要议题：分布式追踪。随着微服务架构的日益普及，我们也面临着新的挑战。其中，服务间调用链过长，导致问题定位困难就是一个很突出的问题。想象一下，一个用户请求可能需要经过数十个微服务才能完成，任何一个环节出现问题都可能导致整个请求失败。没有有效的追踪手段，我们就如同在黑暗中摸索，难以快速定位和解决问题。 今天，我们将重点介绍如何使用Spring Cloud Sleuth和Zipkin来实现分布式追踪，帮助大家有效地监控和诊断微服务架构中的性能瓶颈和错误。 第一部分：分布式追踪的必要性与基本概念 在传统的单体应用中，我们可以通过日志、调试器等工具轻松追踪请求的执行路径。但在微服务架构中，请求跨越多个服务，传统的追踪方法就显得力不从心。分布式追踪系统应运而生，它能够记录请求在不同服务间的调用关系，并提供可视化的界面，帮助我们理解请求的完整生命周期。 Trace（跟踪）： 代表一个完整 …
JAVA 实战：如何用 CompletableFuture 构建异步任务流水线？
JAVA 实战：如何用 CompletableFuture 构建异步任务流水线？ 各位同学，今天我们来聊聊如何使用 CompletableFuture 构建异步任务流水线。在并发编程中，我们经常需要将多个任务串联起来，一个任务的输出作为另一个任务的输入，形成一个流水线。传统的同步方式会阻塞线程，效率低下。CompletableFuture 提供了一种优雅的方式来构建异步流水线，充分利用多核 CPU，提高程序的吞吐量和响应速度。 1. CompletableFuture 基础：理解异步编程的核心 CompletableFuture 代表一个异步计算的结果。它允许我们注册回调函数，在计算完成时执行这些回调函数。与 Future 相比，CompletableFuture 更加灵活和强大，提供了丰富的 API 来处理异步任务的完成、异常和组合。 让我们从一个简单的例子开始： import java.util.concurrent.CompletableFuture; import java.util.concurrent.ExecutionException; public class Com …
JAVA 如何通过 GC 日志分析定位性能瓶颈？ZGC 与 G1 的调优思路
好的，下面我将以讲座的形式，详细阐述如何通过 GC 日志分析定位 Java 性能瓶颈，并深入探讨 ZGC 与 G1 的调优思路。 讲座：深入 GC 日志分析与 ZGC/G1 调优 大家好，今天我们来聊聊Java性能优化中至关重要的GC（Garbage Collection，垃圾回收）部分。GC行为对应用程序的性能有着直接影响，理解并分析GC日志是定位性能瓶颈的关键技能。我们将从GC日志的解析入手，逐步深入到ZGC和G1的调优策略。 一、理解 GC 日志 GC日志包含了大量的信息，但一开始可能会让人觉得难以理解。我们需要先掌握一些基本概念和日志格式。 1.1 GC 日志的开启 首先，我们需要开启GC日志。通常，我们会在JVM启动参数中添加以下配置： -verbose:gc -Xloggc:gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -verbose:gc: 简单地打印GC信息。 -Xloggc:gc.log: 将GC日志输出到gc.log文件。 -X …
JAVA CPU 占用高的线程如何快速定位？JStack + Arthas 实战演示
JAVA CPU 占用高的线程如何快速定位？JStack + Arthas 实战演示 大家好，今天我们来聊聊Java应用CPU占用率高的问题，以及如何快速定位导致问题的线程。CPU占用率高是线上问题中比较常见的一种，它可能导致应用响应变慢，甚至崩溃。快速定位问题并解决，对于保证系统稳定至关重要。 我们将以JStack和Arthas两个工具为例，结合实际案例，深入探讨如何排查CPU占用率高的线程。 一、CPU占用率高的常见原因 在开始排查之前，我们先了解下导致CPU占用率高的常见原因： 死循环或无限循环: 线程陷入循环，无法正常退出，持续消耗CPU资源。 频繁的GC（垃圾回收）: 当堆内存不足时，JVM会频繁进行GC，导致CPU占用率升高。 大量的I/O操作: 频繁的磁盘I/O或网络I/O会导致线程阻塞，CPU空转。 复杂的计算: 线程执行大量的计算密集型任务，例如图像处理、音视频编解码等。 锁竞争激烈: 多个线程竞争同一把锁，导致大量线程阻塞，CPU在线程上下文切换上消耗。 正则表达式效率低下: 使用不当的正则表达式进行匹配，可能导致回溯，消耗大量CPU资源。 二、JStack：初步定 …
JAVA 微服务如何优雅实现接口幂等？防重 Token + Redis 方案详解
JAVA 微服务接口幂等性保障：防重 Token + Redis 方案详解 大家好，今天我们来聊聊微服务架构下接口幂等性的实现。在分布式系统中，由于网络抖动、服务超时等原因，导致请求重复发送的情况屡见不鲜。如果不加以控制，这些重复请求可能会对数据造成不可预期的影响，例如重复扣款、重复下单等。因此，保证接口的幂等性至关重要。 幂等性是指一个操作，无论执行多少次，产生的结果都与执行一次的结果相同。 简单来说，就是用户发起一次请求，服务器端只执行一次操作。 今天，我们重点介绍一种常用的且相对简单的幂等性解决方案：防重 Token + Redis 方案。 这种方案结合了客户端的 Token 生成和服务器端的 Redis 存储，能够在大部分场景下有效地防止重复请求。 1. 为什么需要幂等性？ 在深入讨论解决方案之前，我们先来明确一下为什么我们需要关注幂等性。考虑以下场景： 网络抖动： 客户端发起一个支付请求，服务端处理成功后，返回结果给客户端的过程中发生网络抖动，客户端未收到响应，因此认为请求失败，重新发起支付请求。 服务超时： 客户端发起一个创建订单请求，服务端处理时间超过客户端设置的超时时间 …
JAVA 数据库连接泄漏定位困难？借助 P6Spy 实现 SQL 性能追踪
Java 数据库连接泄漏定位困难？借助 P6Spy 实现 SQL 性能追踪 大家好，今天我们来聊聊Java数据库连接泄漏以及如何使用P6Spy进行SQL性能追踪，从而更好地定位和解决这类问题。 数据库连接泄漏的危害与成因 数据库连接是应用系统访问数据库资源的关键通道。在Java应用中，通常通过JDBC（Java Database Connectivity）来建立和管理这些连接。一个连接的创建需要消耗资源，而且数据库服务器能支持的并发连接数是有限的。因此，当应用无法及时释放不再使用的连接时，就会发生连接泄漏。 连接泄漏的危害是显而易见的： 资源耗尽： 未释放的连接会持续占用数据库服务器的资源，最终导致连接池耗尽，新的请求无法获取连接。 性能下降： 随着未释放连接的增多，数据库服务器的性能会逐步下降，响应时间变长，影响用户体验。 系统崩溃： 在极端情况下，连接池耗尽会导致应用无法正常提供服务，甚至崩溃。 那么，连接泄漏是如何产生的呢？常见的原因包括： 忘记关闭连接： 这是最常见的原因。在try-catch-finally代码块中，忘记在finally块中关闭连接。 异常处理不当： 在执行S …
JAVA 如何优雅处理并发写操作导致的数据不一致问题？
JAVA 并发写操作数据不一致问题及其优雅解决方案 各位同学们，大家好！今天我们来深入探讨一个在并发编程中非常常见且关键的问题：并发写操作导致的数据不一致。在多线程环境下，当多个线程同时尝试修改同一块数据时，如果没有适当的同步机制，就会出现数据竞争，导致最终结果与预期不符。这个问题不仅会造成程序逻辑错误，甚至可能引发严重的系统故障。 1. 数据不一致的根源：竞态条件与可见性 要理解并发写操作导致的数据不一致，我们需要先了解两个核心概念：竞态条件（Race Condition）和可见性（Visibility）。 1.1 竞态条件 竞态条件指的是程序的执行结果依赖于多个线程执行的相对顺序。当多个线程竞争同一资源时，它们的执行顺序是不确定的，不同的执行顺序可能导致不同的结果。在并发写操作的场景下，如果多个线程同时修改同一个变量，最终变量的值取决于哪个线程最后完成写操作，而这往往是不可预测的。 例如，考虑一个简单的计数器场景： public class Counter { private int count = 0; public void increment() { count++; } p …
JAVA REST API 跨域访问失败？CORS 配置陷阱与 Spring Security 解决方案
JAVA REST API 跨域访问失败？CORS 配置陷阱与 Spring Security 解决方案 各位同学们，大家好！今天我们来聊聊Java REST API开发中经常遇到的一个问题：跨域访问失败（CORS）。这个问题看似简单，但实际配置起来却可能充满陷阱。我会从CORS的概念、原理，到常见的配置错误，再到如何利用Spring Security优雅地解决跨域问题，给大家做一个深入的讲解。 什么是跨域？为什么要关注它？ 首先，我们需要明确什么是跨域。跨域，全称Cross-Origin Resource Sharing，指的是浏览器出于安全考虑，对从一个域名的网页去请求另一个域名的资源的行为进行限制。这个“域名”包括协议（protocol）、域名（domain）和端口（port），只要这三者中有一个不同，就认为是不同的域。 举个例子： 你的前端应用运行在 http://localhost:8080 你的后端 API 运行在 http://localhost:9000 由于端口不同，这两个地址属于不同的域。如果前端应用直接使用JavaScript发起请求到后端API，浏览器会阻止这个 …
JAVA 定时任务集群环境重复执行？详解分布式任务锁实现方案
JAVA 定时任务集群环境重复执行？详解分布式任务锁实现方案 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊一个在分布式系统中经常遇到的问题：JAVA 定时任务集群环境下的重复执行。 在单机环境下，定时任务通常通过 Timer、ScheduledExecutorService 或者 Spring 的 @Scheduled 注解来实现。这些方案简单易用，但在集群环境下，每个节点都会执行相同的定时任务，导致重复执行，造成数据不一致或者资源浪费。 想象一下，如果你有一个定时任务是每天凌晨 2 点统计前一天的订单数据，并生成报表。在单机环境下，一切运行良好。但是，当你的系统扩展到多个节点后，每个节点都会在凌晨 2 点执行一次统计任务，最终生成多份重复的报表，这显然不是我们想要的。 那么，如何解决这个问题呢？答案就是：分布式任务锁。 1. 分布式任务锁的概念 分布式任务锁是一种在分布式系统中用于控制对共享资源的并发访问的机制。它的核心思想是：在执行定时任务之前，先尝试获取锁，只有成功获取锁的节点才能执行任务，其他节点则放弃执行。这样，就保证了在集群环境中只有一个节点执行任务，从而避免了重复执行的问题。 2. …