java基础案列完整的java项目

高性能缓存解决方案

缓存是优化性能的重要⼿段之⼀，在当下如此多的缓存中件间中单纯⽤缓存的存储量级来衡量⼀个系统的性能优劣，显然有些单⼀了，理论上来说只要有⾜够的钱，可以⽀撑海量的数据缓存，但是如何在最⼩化投⼊的前提下，优化系统性能，才是真正体现技术能⼒的核⼼。也体现程序员或者架构师对技术的直执和不懈追求。⼀个完整的缓存解决⽅案需要考虑缓存涉及的各个环节： 1.从前台浏览器缓存到nginx.缓存；2.从后台的redis到本化缓存；3.了解缓存技术的内部原理及数据结构；4.从jdk源码到cpu级别的cache缓存。以上技术细节结合具体应⽤场景，给学员⼀整套系统的缓存解决⽅案。

数据同步解决方案

在分布式微服务的背景下，数据与微服务⼀样需要职责的划分与隔离，那么跨服务的数据访问就有可能需要数据的同步，⽐如搜索推荐对商品信息的同步。⽽实际企业的应⽤场景会相对复杂，可能同步多个业务⽅数据做聚合，⽽单纯使⽤alibaba cannal 可能存在诸多问题：⽐如重复消息数据丢失导致数据不⼀致。⽽canal是单独部署，与业务物理隔离，导致线上问题的排查成本较⾼。实际的解决⽅案⼀般要考虑全量同步+消息队列的增量同步，同时保持⼀致性和实时性。⽽且数据链路可控，尽量保证数据不丢不重，同时保证业务的职责隔离解耦。我们在教学中根据实际场景的复杂度讲解具体的解决⽅案，对症下药！

分库分表解决方案

我们都知道包括mysqloracle这些主流数据库都被⽤作业务数据的存储，⽽且IO是的延迟相对CPU和内存来讲是最⼤的，当数据量⽐较⼤，或者访问请求⽐较⼤的时侯，系统性能将⾯临较⼤挑战。⽐如cpu内存负载过⾼，IO延迟过⼤，都会直接影响c端⽤⼾体验。⽽且实际解决这种问题，不单单是采⽤　某分库分表框架，⽽是结合业务场景考虑以下问题：1.如何最合适的分⽚key？2.分表后，数据量依然扩张怎么处理？如何动态扩容？3.数据分布不均,导致某张表过⼤，性能降低如何处理？　课程中我们会通过具体的场景讲解分库分表的注意事项，以及真实的落地⽅案。

搜索解决方案

在当今⼤数据量的背景下，⽤⼾在海量数据中找到⾃⼰想要的数据变得⾮常困难，ES是基lucence的分布式解决⽅案，在全⽂检索领域能够很好帮助⽤⼾快速精准的找到⾃⼰想要的商品或者答案。但任何技术都不是银弹，es的⾼性能极⼤依赖于内存的使⽤。所以⼀般我们会将⽤⼾关⼼的关键的属性信息放⼊ES，⽽⾮核⼼数据会在redis或者tair中配合存储，以保证es提供全⽂检索核⼼功能的前提下，保证⾼性能。⽽在分布式⽇志，ES可能不合适，虽然ELK胜⾏，但在海量的⽇志场景下，我们的实践表明clickhouse可能更合适，在保证基本功能的前提下，可以降低近10倍的存储。

海量大数据解决方案

在当前互联⽹平台化、规模化的⼤背景下，产⽣了海量数据。与此同时催⽣了AI区块链云计算⼤数据等成熟的技术。技术与数据相互融合，互相促进。⽐如互联⽹的推荐算法，依赖海量的⽤⼾⾏为数据进⾏特征提取和数据分析;5G物联⽹需要依赖数据对设备进⾏监控和报警。⾯向未来这些新兴技术会对传统⾏业进⾏重构。Flink批流⼀体，同时对AI算法提供强有⼒的⽀持与整合。对于JAVA程序员，了解新兴⼤数据⽣态，有利于提⾼职场的竞争⼒。

热数据处理与淘汰方案

我们常听说SQLboy,⾯试造⽕箭，上班拧螺丝，对于绝⼤多数的java程序员我们⾯向的是业务逻辑的处理，所以对于数据的存储和使⽤是我们要⾯对的⾸要问题。从计算机的基本结构我们可以了解到从cpu到主存到磁盘再到⽹络，性能逐级降低，同时价格也逐级降低。为了追求存储的⾼性价⽐，我们需要对数据进⾏分级(冷漫热)，将热数据尽量存储在内存中，以提供⾼性能的存取，⽽对于冷数据要进⾏淘汰，以节省更多的存储空间(⼀般是内存),了解以上问题本质，我们不仅学会技术能够完成性能优化，同时增强降本增效意识,为后续职业发展提供强有⼒竞争！

应用密码完整解决方案

我们常说⿊客很神秘，⾯对开放的互联⽹，总有些坏⼈⽤⾮常规⼿段对我们的系统进⾏⼲扰和攻击，尤其是在⽀付，⽤⼾登录相关的安全场景，有些公司设置⽹络安全部⻔，甚⾄象360这样的公司，⽹络安全作为其核⼼业务。作为JAVA程序员了解⽹络安全相关的应⽤密码，对于信息端到端的安全传输⾄关重要。⽐如：如何对数据进⾏加密，解密？⽤对称加密还是⾮对称加密？如何签名？如何验签？对应哪些签名算法？什么是数字信封？https协议与应⽤密码的关系？围绕实际场景相合应⽤密码体系实现数据的端到端绝密传输！

延迟队列解决方案

在互联⽹公司中，尤其是在电商平台，有些业务不需要及时响应，⽽是需要延迟特定时间执⾏。典型的场景是订单的超时未⽀付。RocketMQ作为国内电商领军平台，⾯对电商的业务场景量⾝定制的⼀套消息队列解决⽅案。其中延迟队列对该场景提供完美⽀持。

分布式锁解决方案

艺术源于⽣活，有些技术⽅案其实也是源于⽣活。⽐如某⼀时刻某个资源我们只允许某⼀个⽤⼾使⽤，这就是对锁的通俗理解。那么在分布式的微服务场景下，多台机器在访问⼀个资源时，就需要使⽤分布式锁。分布式锁经历了很多个版本迭代，每个版本都存在相应的缺陷。我们重现每个版本的迭代历史，让学员能够知其然也知其所以然。更好的应⽤到企业的实际业务中。

分布式任务调度解决方案

在企业级的实际应⽤场景中，我们会经常会有周期性的任务调度。在分布式场景下，要考虑1.任务在分布式场景下的分布和⾼可⽤2.要⽀持⽔平扩展，⾼吐吞低延迟3.失效转移，任务执⾏的幂等性等以上这些问题在分布式场景下都是⾮常棘⼿的。好在apacheelasticjob提供了⼀整套的完整解决⽅案。我们结合实际业务场景，深⼊分析其原理和优缺点，让学员在了解其内部机制的同时更好的赋能业务。