面试官:“分布式=高并发=多线程?”

当提起这三个词的时候,是不是很多人都认为分布式=高并发=多线程?

当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决,或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题,是不是一脸懵逼?

确实,在一开始接触的时候,不少人都会将三者混淆,误以为所谓的分布式高并发的系统就是能同时供海量用户访问,而采用多线程手段不就是可以提供系统的并发能力吗?实际上,他们三个总是相伴而生,但侧重点又有不同。

今天我带来了Java 分布式+高并发+多线程的核心知识点文档,文章很干!

什么是分布式?

分布式更多的一个概念,是为了解决单个物理服务器容量和性能瓶颈问题而采用的优化手段。该领域需要解决的问题极多,在不同的技术层面上,又包括:分布式文件系统、分布式缓存、分布式数据库、分布式计算等,一些名词如Hadoop、zookeeper、MQ等都跟分布式有关。从理念上讲,分布式的实现有两种形式:

水平扩展:当一台机器扛不住流量时,就通过添加机器的方式,将流量平分到所有服务器上,所有机器都可以提供相当的服务;

垂直拆分:前端有多种查询需求时,一台机器扛不住,可以将不同的需求分发到不同的机器上,比如A机器处理余票查询的请求,B机器处理支付的请求。

什么是高并发?

相对于分布式来讲,高并发在解决的问题上会集中一些,其反应的是同时有多少量:比如在线直播服务,同时有上万人观看。

高并发可以通过分布式技术去解决,将并发流量分到不同的物理服务器上。但除此之外,还可以有很多其他优化手段:比如使用缓存系统,将所有的,静态内容放到CDN等;还可以使用多线程技术将一台服务器的服务能力最大化。

怎么理解分布式、高并发、多线程?

什么是多线程?

多线程是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术,它更多的是解决CPU调度多个进程的问题,从而让这些进程看上去是同时执行(实际是交替运行的)。

这几个概念中,多线程解决的问题是最明确的,手段也是比较单一的,基本上遇到的最大问题就是线程安全。在JAVA语言中,需要对JVM内存模型、指令重排等深入了解,才能写出一份高质量的多线程代码。

总结一下:

●分布式是从物理资源的角度去将不同的机器组成一个整体对外服务,技术范围非常广且难度非常大,有了这个基础,高并发、高吞吐等系统很容易构建;

● 高并发是从业务角度去描述系统的能力,实现高并发的手段可以采用分布式,也可以采用诸如缓存、CDN等,当然也包括多线程;

● 多线程则聚焦于如何使用编程语言将CPU调度能力最大化。

分布式与高并发系统,涉及到大量的概念和知识点,如果没有系统的学习,很容易会杂糅概念而辨识不清,在面试与实际工作中都会遇到困难。如果你从事Java开发,具备1年以上工作经验,希望深入浅出了解Java分布式、高并发等技术要点,渴望实现技术和职业成长上的双重突破,

架构筑基

大家都知道,性能一直是让程序员比较头疼的问题。当系统架构变得复杂而庞大之后,性能方面就会下降,如果想成为一名优秀的架构师,性能优化就是你必须思考的问题。

所以性能优化专题从JVM底层原理到内存优化再到各个中间件的性能调优,比如Tomcat调优,MySQL调优等,让你洞悉性能本质,全面认识性能优化,不再只是旁观者。

高性能架构

有了大牛的代码功底之后,接下来可以更好地学习分布式架构技术。

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微服务架构

随着业务的发展,代码量的膨胀和团队成员的增加,传统单体式架构的弊端越来越凸显,严重制约了业务的快速创新和敏捷交付。为了解决传统单体架构面临的挑战,先后演进出了SOA服务化架构、RPC框架、分布式服务框架,最后就是当今非常流行的微服务架构。微服务化架构并非银弹,它的实施本身就会面临很多陷阱和挑战,涉及到设计、开发、测试、部署、运行和运维等各个方面,一旦使用不当,则会导致整个微服务架构改造的效果大打折扣,甚至失败。

开源框架

这张图详细介绍了源码中所用到的经典设计思想及常用设计模式,先打好内功基础,了解大牛是如何写代码的,从而吸收大牛的代码功力。

结合Spring5和MyBatis源码,带你理解作者框架思维,帮助大家寻找分析源码的切入点,在思想上来一次巨大的升华。

 

团队协作

一名优秀的架构师必须有适合自己的兵器,也就是工欲善其事必先利其器,不管是小白,还是资深开发,都需要先选择好的工具。工程化专题的学习能帮助你和团队提升开发效率,让自己有更多时间来思考。

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