【编程架构实战】——Java并发包基石-AQS详解

1.1 如何使用 1.2 设计思想 2 自定义同步器 2.1 同步器代码实现 2.2 同步器代码测试 3 源码分析 3.1 Node结点 3.2 独占式 3.3 共享式 4 总结　 　Java 主要分享分布式架构、高可扩展、高性能、高并发、性能优化、Spring boot、Redis、ActiveMQ、Nginx、Mycat、Netty、Jvm大型分布式项目实战学习架构师视频。

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「编程架构实战」——Java并发包基石-AQS详解

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CQRS架构实战

1.CQRS架构图 2.什么是CQRS 这里只通过Udi Dahan的《Clarified CQRS》文章中的一张图片简要介绍一下： UI上有两种类型的操作：命令和查询，例如显示销量最好的5个产品就属于查询 CQRS架构的优点 CQ两端架构分离、相互不受束缚，各自独立设计、扩展 C端通常结合DDD，解决复杂的业务逻辑；Q端轻量级查询，多种不同的查询视图通过订阅事件来更新 C端通过分布式消息队列水平扩展， 天然支持削峰 EDA架构，整个系统各个部分松耦合，可扩展性好 架构层面做到无并发，实现Command的高吞吐 技术架构和业务代码完全分离，程序员不用关心技术问题 更方便的分工合作 CQRS架构的缺点

java架构之路-（spring源码篇）由浅入深-spring实战详细使用

　　今天我更新了一篇jvm垃圾回收的算法和垃圾回收器的内部逻辑，但是看的人不多啊......貌似大家还是比较喜欢看源码吧，毕竟实战要比理论用的多。 　　 org.springframework.core.type.classreading.MetadataReaderFactory; import org.springframework.core.type.filter.TypeFilter; import java.io.IOException System.out.println(beanDefinitionName); } } } 如果两个都写了，按照代码中的来实现，参数不再起作用 最近搞了一个个人公众号，会每天更新一篇原创博文，java

java架构之路-（微服务专题）nacos集群精讲实战

　　上次博客，我们主要说了微服务的发展历程和nacos集群单机的搭建，单机需要-m standalone启动，集群建议使用nginx做一下反向代理，自行保证mysql和ngxin的高可用。

『互联网架构』软件架构-实战Hystrix实战（96）

（一）Hystrix 介绍 官网 https://github.com/Netflix/Hystrix 学习直接看 https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki （二

【架构实战】全链路压测实战与架构优化

：数据库连接池耗尽现象：大量请求超时排查：查看连接池监控解决：优化慢查询、增加连接池、读写分离案例2：FullGC频繁排查：jstat-gcutilpid100010解决：增大堆内存、优化对象创建六、架构优化实践 1.数据库优化连接池配置（HikariCP）：最大连接数：50最小空闲连接：20连接超时：3秒SQL优化：添加适当索引避免全表扫描使用分页查询2.缓存优化多级缓存架构：L1：本地缓存（Caffeine）

【架构实战】消息队列 Kafka 架构分析

orders├──Partition0(Leader:Broker-1)├──Partition1(Leader:Broker-2)└──Partition2(Leader:Broker-3)三、Kafka架构设计分区机制并行处理 replication-factor13.生产消息展开代码语言：BashAI代码解释bin/kafka-console-producer.sh--topicorders\--bootstrap-serverlocalhost:9092五、实战应用场景场景 理解其架构原理，对系统设计和性能优化至关重要。思考题：在你的项目中，哪些场景适合使用Kafka？有没有遇到过消息丢失或重复的问题？个人观点，仅供参考

RocketMQ实战(二)-架构

RocketMQ由四个角色组成 Producer: 消息生产者 Consumer:消费者 Broker: MQ服务，负责接收、分发消息 NameServer:负责MQ服务之间的协调 2 RocketMQ架构方案 改启动文件,添加JAVA_HOME变量 ? 启动成功 ? remoting模块架构 ?

微前端架构实战

微前端架构实战 如何实现多个应用之间的资源共享？ 之前比较多的处理方式是npm包形式抽离和引用，比如多个应用项目之间，可能有某业务逻辑模块或者其他是可复用的，便抽离出来以npm包的形式进行管理和使用。 可以理解微前端是一种将多个可独立交付的小型前端应用聚合为一个整体的架构风格。 这种架构目前有多种方案，都有利弊之处，但只要适用当前业务场景的就是好方案。 微前端并没有技术栈的约束。每一套微前端方案的设计，都是基于实际需求出发。 使用微前端架构就可以解决问题，在保留原有项目的同时，可以完全使用新的框架开发新的需求，然后再使用微前端架构将旧的项目和新的项目进行整合。 独立部署与发布 在目前的单页应用架构中，使用组件构建用户界面，应用中的每个组件或功能开发完成或者bug修复完成后，每次都需要对整个产品重新进行构建和发布，任务耗时操作上也比较繁琐。

【架构实战】缓存架构 Redis 集群部署

二、单机Redis的瓶颈单机Redis虽然性能优异，但存在以下问题：容量限制：受单机内存限制可用性风险：单点故障导致整个缓存层瘫痪性能瓶颈：无法水平扩展三、Redis集群架构1.Redis主从复制展开代码语言 7004127.0.0.1:7005--cluster-replicas13.验证集群展开代码语言：BashAI代码解释redis-cli-c-p7000>clusterinfo>clusternodes五、Java 选择合适的架构（主从/Sentinel/Cluster）需要根据业务规模和可用性要求来决定。思考题：在你的项目中，为什么选择了当前的Redis架构？有没有遇到过集群相关的问题？个人观点，仅供参考

Golang 简洁架构实战

go-clean-architecture 转载请声明出处哦~，本篇文章发布于luozhiyun的博客：https://www.luozhiyun.com/archives/640 由于golang不像java 一样有一个统一的编码模式，所以我们和其他团队一样，采用了 Go 面向包的设计和架构分层这篇文章介绍的一些理论，然后再结合以往的项目经验来进行分包： ├── cmd/ │ └── main.go // The Clean Architecture 在简洁架构里面对我们的项目提出了几点要求： 独立于框架。该架构不依赖于某些功能丰富的软件库的存在。 DI 以前在java工程里面经常遇到，但是在 go 里面很多人都说不需要，但是我觉得在大型软件开发过程中还是有必要的，否则只能通过全局变量或者方法参数来进行传递。 在 go 里面 DI 的工具相对来说没有 java 这么方便，技术框架一般主要有：wire、dig、fx 等。

【架构实战】微服务安全架构：OAuth2.0 + JWT实战

一、微服务安全概述微服务架构下，安全是一个核心挑战：安全威胁：认证信息泄露Token被伪造跨站请求攻击（CSRF）越权访问二、OAuth2.0协议1.OAuth2.0授权流程展开代码语言：TXTAI代码解释 returnNimbusJwtDecoder.withJwkSetUri("http://auth-server/oauth2/.well-known/jwks.json").build();}}三、JWT实战 HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS);returnexchange.getResponse().setComplete();}returnchain.filter(exchange);}}七、总结微服务安全架构核心要点

【架构实战】TomcatNginx性能调优实战

【慕KE】 Java+大数据+AI架构师实战营

Java+大数据+AI架构师实战营：从技术思维到生活智慧的跃迁在当今数字化浪潮中，“Java+大数据+AI架构师实战营”听起来像是为顶尖程序员量身打造的高阶课程——它融合了企业级开发语言、海量数据处理能力与人工智能决策系统 系统架构思维：为生活搭建“可扩展”的框架Java作为企业级应用的基石，强调稳定性、可维护性与模块化设计；而架构师的核心任务，是构建一个既能满足当前需求、又能灵活应对未来变化的系统。 在架构师实战营中，学员不仅学习模型训练，更理解如何将预测能力嵌入业务流程，实现智能调度与风险预警。这一理念同样适用于个人成长。 容错与韧性：在不确定中保持系统稳定Java系统讲究异常处理，大数据平台强调容错机制，AI模型也需应对噪声与偏差。一个成熟的架构，从不假设环境完美，而是为失败设计预案。 结语：技术是容器，盛放的是人的成长参加“Java+大数据+AI架构师实战营”，表面上是在掌握一套高薪技术栈；深层来看，却是在经历一场关于系统性、前瞻性与韧性的思维重塑。

读书笔记《业务架构·应用架构·数据架构实战》

读书笔记《业务架构·应用架构·数据架构实战》

【架构实战】云原生架构设计原则

SpringCloud、DubboDevOps开发运维一体化Jenkins、GitLabCI持续交付快速可靠的发布ArgoCD、Spinnaker三、云原生设计原则1.微服务化展开代码语言：TXTAI代码解释传统架构 ：单体应用→微服务架构好处：独立部署、技术多样、快速迭代2.容器化部署展开代码语言：DockerfileAI代码解释#Dockerfile示例FROMopenjdk:11-jreWORKDIR/appCOPYtarget /*.jarapp.jarEXPOSE8080ENTRYPOINT["java","-jar","app.jar"]3.不可变基础设施展开代码语言：TXTAI代码解释传统：修改运行中的服务器云原生：重建镜像 、Ceph应用平台层服务网格：Istio、Linkerd可观测性：Prometheus、Grafana、JaegerCI/CD：ArgoCD、JenkinsX消息：Kafka、RocketMQ编程框架Java ：SpringCloudAlibabaGo：GoKit、KratosRust：Tokio七、云原生安全1.零信任架构展开代码语言：TXTAI代码解释传统：边界安全零信任：永不信任，始终验证2.容器安全展开代码语言

【架构实战】数据脱敏与隐私保护架构

"置空");privatefinalStringdescription;MaskingType(Stringdescription){this.description=description;}}四、Java

【架构实战】数据仓库分层架构（ODSDWDDWSADS）

一、数据仓库分层概述数据仓库分层是数据架构的核心设计，合理的分层能：降低复杂度：逐层处理，减少依赖提高复用性：中间层可供多个应用使用便于数据溯源：问题定位更简单隔离变化：上游变化不影响下游二、分层架构1 .经典四层架构展开代码语言：TXTAI代码解释┌─────────────────────────────────────────────────┐│数据源层（ODS）││OperationalDataStore avg_order_amount"))report.write\.format("parquet")\.mode("overwrite")\.saveAsTable("ads_shop_report")七、总结数据仓库分层是数据架构的基础