分布式緩存優點
『壹』 Java開發工具主要有哪些
一 看書已經是一種落後的學習方式
我上大學的時候學習Java，也是通過看書的方式學習的，當時學的很費勁，只有死板的文字，整了一本厚厚的書，啃了將近一年，也是迷迷瞪瞪的，有長進，但不是太大。在書里涉及到一些實際操作的步驟的時候，通過軟體表現，中間會遇到很多書里沒說的問題，讓人只能糾結。
二 與其看死板的書，不如看網上直播Java課程
現在我是一件公司的Java技術總監，技術實力那是一級棒的。在大學里，看了兩三年的書，沒什麼長進，差點放棄了Java，但是放棄的話總覺的太可惜了，只能回鍋在學習一些，但是當時面臨的問題是什麼呢，白天要工作，要創造利潤生活啊，又不好意思跟家裡要錢，所以導致我沒時間去提升自己的技術實力，只能每天混日子。後來我一個朋友讓我在網上看Java直播課程，每天晚上都是高手分享的，可以現場互動，我抱著試試看看的態度，在網上聽了幾天，都是晚上講課，也不耽誤我白天工作，讓我欣喜的是，當在直播中看著老師的實戰操作以及老師透徹的講解，讓我有一直茅塞頓開的感覺，很多困擾我很多年的問題，都解開了，原來看直播的學習效率，直接秒殺看書啊。當然好東西，要給大家一塊分享，如果你想提升自己的Java實力，晚上有時間也可以來聽聽的，在這個群里，開頭的前面幾位是：557,然後在中間的一組是：101,位於最後位置的是：916，按照前後的順序組合起來就ok了。
三 Java程序員新手老手都離不開八大開發工具
現在有很多庫、實用工具和程序任Java開發人員選擇。每個工具都有其優點，但其中有一些因它的知名度、多功能和有效力從眾多選項中脫穎而出。
以下這8個工具，從代碼構建到錯誤擠壓，覆蓋Java開發的全域。學習這些工具可以幫助你改善代碼質量，成為一個更高效的Java開發人員。
1.Eclipse
盡管IntelliJ IDEA、NetBeans和一些其他的IDE正在日益普及，但是有調查表明，Eclipse仍然是幾乎半數Java開發人員首選的開發環境。 Eclipse是IDE領域的瑞士軍刀，有著大量定製的介面和無數的插件。它無處不在，後面本文將推薦的其他所有工具都提供Eclipse插件。
Eclipse的工作流程可分為三個方面：工作台，工作空間和視角。工作台作為到IDE的出發點。工作空間將項目、文件和配置設置組合在一個單獨的 目錄下。視角定義工具、視圖和有效設置。雖然新手開發人員可能會覺得相比Netbeans和IntelliJ IDEA，Eclipse使用起來更難，但Eclipse的靈活，使其成為企業開發的首選IDE。
Luna，Eclipse的最新版本，支持Java 8、分屏編輯、新的黑色主題，以及一個功能齊全的命令行終端。
2.Gradle
Gradle是一個自動化項目工具，建立在Apache Maven和Apache Ant的功能上。雖然Gradle並不是非常流行的構建工具（超流行的是Maven，64％的Java開發人員會選擇它），但它的普及速度很快。它也可作為默認的Android構建工具。
Gradle引以為傲的是它的簡單。Gradle使用Groovy編程語言，與Maven和Ant使用XML語法截然相反。一個基本的Gradle構建文件由一行簡單的代碼組成：
3.Javadoc
Javadoc是Oracle提供的文檔生成器。它可以將特殊格式的注釋解析為HTML文檔。以下截圖就是Javadoc生成的Java SE 8 API規范：
Javadoc注釋使用開放標簽、關閉標簽，以及一個或多個描述性標簽的格式。開放式標簽類似於標准Java多行注釋標記，使用兩個星號的除外。Javadoc也解析普通的HTML標簽。
Javadoc自動格式化標簽和關鍵字，除非另有規定。Javadoc廣泛使用超鏈接，允許你參考和鏈接到代碼的不同區域。許多IDE——包括 Eclipse——可以自動添加Javadoc注釋模塊到變數、類和方法中。支持Maven、Gradle和Ant的插件在編譯代碼的同時也可以構建 Javadoc HTML。
4.JUnit
JUnit是用於編寫和運行單元測試的開源框架。一個基本的JUnit測試包括測試類、測試方法、以及執行測試的功能。 JUnit使用標注來確定測試如何構造和運行。例如，如果你的程序有一個類叫做MathClass，具有乘法和除法的方法，你可以創建JUnit測試來檢 查不符合預期的值。輸入數字2和5到乘法方法，你希望得到的結果為10。當輸入0作為除法方法的第二個參數時，你會期望給出一個數字計算異常的警告因為除 數不能為0：
@Test標注規定，MathClass方法是一個測試用例。 在JUnit提供額外的標注，比如@Before，這樣你就可以在測試運行之前設置環境。 JUnit還可以設置規則用於定義測試方法的行為。例如，TemporaryFolder規則使得一旦測試完成，由測試創建的文件或文件夾就會被刪除。
5.Cobertura
Cobertura可用於分析Java代碼的測試覆蓋率。Cobertura根據沒有被測試覆蓋的代碼生成基於HTML的報告。
Cobertura提供可用於插裝、檢查和測試代碼的工具。通過監控可測試的代碼，Cobertura允許你使用你選擇的測試框架，甚至不需要測試框架就可以運行程序。
Cobertura根據行、分支和程序包三個方面給出代碼覆蓋報告。每個類別都有一個可自定義的閾值，如果覆蓋面低於閾值，就會觸發警告。Cobertura還集成了Maven和Gradle的自動檢測功能。
6.FindBugs
FindBugs是一個匹配編譯代碼模式，而非使用bug資料庫的工具。當提供源代碼時，FindBugs還可高亮顯示檢測出bug的代碼行。
在它的3.0.1版本中，FindBugs繼續保持著數以百計的bug描述。根據bug的嚴重程度，FindBugs將bug分為四個水平：相關 的，令人困擾的，可怕的，以及最可怕的。除了圖形用戶界面，FindBugs還提供一個命令行界面，Ant任務，以及Eclipse插件。
7.VisualVM
包含在JDK中的VisualVM是監控和審查Java應用程序性能的工具。 VisualVM檢測並重視活躍的JVM實例來檢索有關進程的診斷信息。
VisualVM可以很容易地實時診斷性能問題。它提供了全套的分析工具，包括JConsole、jstack、jmap、jinfo和jstat等。此外，你還可以對JVM做一個快照，這樣以後在任何時都能審查。
8.Groovy
Groovy是一種編程語言，通過添加新的關鍵字，自動導入常用的類，以及可選類型變數聲明，既簡化又擴展了Java。
Groovy的核心優勢之一是它的腳本功能。類可以被編譯為Java位元組碼或使用Groovy Shell動態執行。Groovy的Java基礎使得它相較於Jython和JRuby更容易為Java開發人員所接受
三優秀Java程序員，應該養成哪些習慣
當我們評價一個程序員是否優秀時，要從多個方面進行評估。 專業技能、專業知識、創造力、經驗，這些都是重要的因素。當然，還有他們的工作態度、工作效率和工作質量。如果程序員的工作是沒有效率的，那就意味著他們所投入的時間和精力是沒有效果的。最近看到一篇博文中，他們總結了10個影響程序員工作效率的壞習慣。看完這篇文章後你會發現，裡面所列舉的壞習慣，總有一兩個可以在自己的身上找得到。從中你也可以學習到那些優秀的程序員是如何提高工作效率的。
1.專注於一個工作而不是同時處理多個任務同一時間處理多個工作任務，我們對這種情況並不陌生。有時候是迫不得已，但有時候也是個人的習慣造成的。「同一時間處理多個任務」看起來不錯，給人感覺你的工作出色，但實際上，由於要不斷轉換工作內容，它會影響了你的專注力和創造力。對於程序員來說，專注於某一個開發工作是很重要的。如果要同時處理幾個任務，你不得不為此消耗精力，這樣一來工作效率就會降低了。解決的方法是做好工作安排，把相似的工作放在一起，專心做好一個工作直到它完成了為止，再去做下一個工作。
2.建立一個有條理的工作系統程序員給很多人的感覺是有點神經質的，就是那種專注起來令人傾心，糊塗起來讓人抓狂的那種。他們可以投入到開發環境中不眠不休，但有很多人也會在工作中出現各種馬虎，健忘和凌亂的狀況。工作沒有條理可以直接影響工作效率。其實這個毛病是可以改掉的，從辦公桌上物件的擺放，到建立工作計劃，一步一步地作好安排，制定一個井井有條的工作系統可以有助提高工作效率。你可以在livecoding上看一下其他程序員的直播，不僅可以發現一些有趣的項目，還可以留意一下人家是如何把每一件事情都處理得有條不紊的。優秀的程序員也許在生活中會有各種丟三拉四的表現，但一旦投入到工作中時，他們會變得非常專注和注重條理。
『貳』 雲資料庫有哪些優點劣勢
作為PaaS服務的一種，雲資料庫最直接的好處是提升運維人員的幸福感。無論是AWS、Azure還是快雲的雲資料庫，都提供了運維層面的可視化界面，大大降低DBA的勞動強度。另外有部分雲廠商（比如快雲）會對一些資料庫引擎的代碼做較大的優化，因此用戶可以得到一些官方版本沒有的特性或者性能上的增強。
『叄』 Kafka 設計詳解之隊列
在 上文 中我們介紹了 Kafka 的網路通信，本文打算詳細分析 Kafka 的核心 — 隊列 的設計和實現，來對 Kafka 進行更深一步的了解。
隊列是一種先進先出（FIFO）的數據結構，它是 Kafka 中最重要的部分，負責收集生產者生產的消息，並將這些消息傳遞給消費者。要實現一個隊列有多種方式，Kafka 作為一個消息隊列中間件，在設計隊列時主要要考慮兩個問題：
乍一看到這個問題，我們會想，內存的讀取速度遠快於磁碟，如果追求性能，內存也充足的話，當然是將生產者產生的消息數據寫到內存（比如用一個數組或者鏈表來存儲隊列數據），供消費者消費。真的是這樣嗎？
下面我們依次分析下寫內存和寫磁碟文件的優缺點，首先，內存的優點是讀寫速度非常快，但是，如果我們的目標是設計「大數據量」下的「高吞吐量」的消息隊列，會有以下幾個問題：
接下來我們來分析一下磁碟，寫磁碟文件方式存儲隊列數據的優點就是能規避上述內存的缺點，但其有很嚴重的缺點，就是讀寫速度慢，如果純依靠磁碟，那消息隊列肯定做不到「高吞吐量」這個目標。
分析了內存跟磁碟的優缺點，好像我們還是只能選寫內存，但我們忽視了磁碟的兩個情況：一是磁碟慢是慢在隨機讀寫，如果是順序讀寫，他的速度能達到 600MB/sec（RAID-5 磁碟陣列），並不慢，如果我們盡可能地將數據的讀寫設計成順序的，可以大大提升性能。二是 現代的操作系統會（盡可能地）將磁碟里的文件進行緩存 。
有了操作系統級別的文件緩存，那用磁碟存儲隊列數據的方式就變得有優勢了。首先，磁碟文件的數據會有文件緩存，所以不必擔心隨機讀寫的性能；其次，同樣是使用內存，磁碟文件使用的是操作系統級別的內存，相比於在 Java 內存堆中存儲隊列，它沒有 GC 問題，也沒有 Java 對象的額外內存開銷，更可以規避應用重啟後的內存 load 數據耗時的問題，而且，文件緩存是操作系統提供的，因為我們只要簡單的寫磁碟文件，系統復雜性大大降低。
因此，Kafka 直接使用磁碟來存儲消息隊列的數據。
剛才我們已經決定用磁碟文件來存儲隊列數據，那麼要如何選擇數據結構呢？一般情況下，如果需要查找數據並隨機訪問，我們會用 B+ 樹來存儲數據，但其時間復雜度是 O(log N)，由於我們設計的是消息隊列，我們可以完全順序的寫收到的生產者消息，消費者消費時，只要記錄下消費者當前消費的位置，往後消費就可以了，這樣可以對文件盡可能的進行順序讀寫，同時，時間復雜度是O(1)。其實，這跟我們寫日誌的方式很像，每條日誌順序 append 到日誌文件。
之前我們已經確定採用直接順序寫磁碟文件的方式來存儲隊列數據，下面我們來剖析下具體的實現細節。
在 Kafka 中，用一個文件夾存儲一條消息隊列，成為一個 Log，每條消息隊列由多個文件組成，每個文件稱為一個 LogSegment，每當一個 LogSegment 的大小到達閾值，系統就會重新生成一個 LogSegment；當舊的 LogSegment 過期需要清理時（雖然磁碟空間相對於內存會寬裕很多，我們可以保存更長時間的消息數據，比如一周，以供消費者更靈活的使用，但還是需要定期清理太老的數據），系統會根據清理策略刪除這些文件。
現在我們知道一個隊列（Log）是由多個隊列段文件（LogSegment）組成的，那麼 Kafka 是如何將這些文件邏輯上連接從而組成一條有序隊列的呢？在生成每個隊列段文件時，Kafka 用該段的初始位移來對其命名，如在新建一個隊列時，會初始化第一個隊列段文件，那麼其文件名就是0，假設每個段的大小是固定值 L，那麼第二個段文件名就是 L，第 N 個就是 （N - 1）* L。這樣，我們就可以根據文件名對段文件進行排序，排序後的順序就是整個隊列的邏輯順序。
了解了隊列的基本實現，下面我們就來分析下隊列的核心操作—讀和寫。
寫操作發生在生產者向隊列生產消息時，在上篇文章講網路通信時我們已經說到，所有的客戶端請求會根據協議轉到一個 Handler 來具體處理，負責寫操作的 Handler 叫 ProcerHandler，整個寫請求的流程如下：
之前我們說過，如果是順序寫，由於省掉了磁頭定址的時間，磁碟的性能還是很高的，我們看到 Kakfa 隊列是以順序方式寫的，所以性能很高。但是，如果一台 Kafka 伺服器有很多個隊列，而硬碟的磁頭是有限的，所以還是得在不同的隊列直接來回切換定址，性能會有所下降。
隊列的讀操作發送在消費者消費隊列數據時，由於隊列是線性的，只需要記錄消費者上次消費到了哪裡（offset），接下去消費就好了。那麼首先會有一個問題，由誰來記消費者到底消費到哪裡了？
一般情況下，我們會想到讓服務端來記錄各個消費者當前的消費位置，當消費者來拉數據，根據記錄的消費位置和隊列的當前位置，要麼返回新的待消費數據，要麼返回空。讓服務端記錄消費位置，當遇到網路異常時會有一些問題，比如服務端將消息發給消費者後，如果網路異常消費者沒有收到消息，那麼這條消息就被「跳過」了，當然我們可以借鑒二階段提交的思想，服務端將消息發送給消費者後，標記狀態為「已發送」，等消費者消費成功後，返回一個 ack 給服務端，服務端再將其標記為「成功消費」。不過這樣設計還是會有一個問題，如果消費者沒有返回 ack 給服務端，此時這條消息可能在已經被消費也可能還沒被消費，服務端無從得知，只能根據人為策略跳過（可能會漏消息）或者重發（可能存在重復數據）。另一個問題是，如果有很多消費者，服務端需要記錄每條消息的每個消費者的消費狀態，這在大數據的場景下，非常消耗性能和內存。
Kafka 將每個消費者的消費狀態記錄在消費者本身（隔一段時間將最新消費狀態同步到 zookeeper），每次消費者要拉數據，就給服務端傳遞一個 offset，告訴服務端從隊列的哪個位置開始給我數據，以及一個參數 length，告訴服務端最多給我多大的數據（批量順序讀數據，更高性能），這樣就能使服務端的設計復雜度大大降低。當然這解決不了一致性的問題，不過消費者可以根據自己程序特點，更靈活地處理事務。
下面就來分析整個讀的流程：
分布式系統中不可避免的會遇到一致性問題，主要是兩塊：生產者與隊列服務端之間的一致性問題、消費者與隊列服務端之間的一致性問題，下面依次展開。
當生產者向服務端投遞消息時，可能會由於網路或者其他問題失敗，如果要保證一致性，需要生產者在失敗後重試，不過重試又會導致消息重復的問題，一個解決方案是每個消息給一個唯一的 id，通過服務端的主動去重來避免重復消息的問題，不過這一機制目前 Kafka 還未實現。目前 Kafka 提供配置，供用戶不同場景下選擇允許漏消息（失敗後不重試）還是允許重復消息（失敗後重試）。
由於在消費者里我們可以自己控制消費位置，就可以更靈活的進行個性化設計。如果我們在拉取到消息後，先增加 offset，然後再進行消息的後續處理，如果在消息還未處理完消費者就掛掉，就會存在消息遺漏的問題；如果我們在拉取到消息後，先進行消息處理，處理成功後再增加 offset，那麼如果消息處理一半消費者掛掉，會存在重復消息的問題。要做到完全一致，最好的辦法是將 offset 的存儲與消費者放一起，每消費一條數據就將 offset+1。
本文介紹了 Kafka 的隊列實現以及其讀寫過程。Kafka 認為操作系統級別的文件緩存比 Java 的堆內存更省空間和高效，如果生產者消費者之間比較「和諧」的話，大部分的讀寫操作都會落在文件緩存，且在順序讀寫的情況下，硬碟的速度並不慢，因此選擇直接寫磁碟文件的方式存儲隊列。在隊列的讀寫過程中，Kafka 盡可能地使用順序讀寫，並使用零拷貝來優化性能。最後，Kafka 讓消費者自己控制消費位置，提供了更加靈活的數據消費方式。
『肆』 超融合基礎架構（HCI）和傳統基礎架構相比，有什麼優勢
一、架構和資源管理模式對比
如下以SmartX 超融合產品為例，分別給出了下超融合架構和傳統架構的部署區別和資源管理模式區別。