前言

已经记不清有多少读者问过：

博主，你是怎么学习的？像我这样的情况有啥好的建议嘛？

也不知道啥时候我居然成人生导师了。当然我不排斥这些问题，和大家交流都是学习的过程。

因此也许诺会准备一篇关于学习方面的文章；所以本文其实准备了很久，篇幅较长，大家耐心看完希望能有收获。

以下内容仅代表我从业以来所积累的相关经验，我会从硬技能、软实力这些方面尽量阐述我所认为的 “不那么差的程序员” 应当做到哪些技能。

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前言

首先迟到的祝大家中秋快乐。

最近一周多没有更新了。其实我一直想憋一个大招，分享一些大家感兴趣的干货。

鉴于最近我个人的工作内容，于是利用这三天小长假憋了一个出来（其实是玩了两天?）。

先简单说下本次的主题，由于我最近做的是物联网相关的开发工作，其中就不免会遇到和设备的交互。

最主要的工作就是要有一个系统来支持设备的接入、向设备推送消息；同时还得满足大量设备接入的需求。

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public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {
    // intercept the record, which can be potentially modified; this method does not throw exceptions
    ProducerRecord<K, V> interceptedRecord = this.interceptors.onSend(record);//①
    return doSend(interceptedRecord, callback);//②
}

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前言

平时接触过多线程开发的童鞋应该都或多或少了解过线程池，之前发布的《阿里巴巴 Java 手册》里也有一条：

可见线程池的重要性。

简单来说使用线程池有以下几个目的：

• 线程是稀缺资源，不能频繁的创建。
• 解耦作用；线程的创建于执行完全分开，方便维护。
• 应当将其放入一个池子中，可以给其他任务进行复用。

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前言

在之前的 SpringBoot 整合长连接心跳机制 一文中认识了 Netty。

但其实只是能用，为什么要用 Netty？它有哪些优势？这些其实都不清楚。

本文就来从历史源头说道说道。

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前言

在上文「Guava 源码分析（Cache 原理）」中分析了 Guava Cache 的相关原理。

文末提到了回收机制、移除时间通知等内容，许多朋友也挺感兴趣，这次就这两个内容再来分析分析。

在开始之前先补习下 Java 自带的两个特性，Guava 中都有具体的应用。

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前言

之前或多或少分享过一些内存模型、对象创建之类的内容，其实大部分人看完都是懵懵懂懂，也不知道这些的实际意义。

直到有一天你会碰到线上奇奇怪怪的问题，如：

• 线程执行一个任务迟迟没有返回，应用假死。
• 接口响应缓慢，甚至请求超时。
• CPU 高负载运行。

这类问题并不像一个空指针、数组越界这样明显好查，这时就需要刚才提到的内存模型、对象创建、线程等相关知识结合在一起来排查问题了。

正好这次借助之前的一次生产问题来聊聊如何排查和解决问题。

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前言

最近有些朋友在面试阿里，加上 Java-Interview 项目的原因也有小伙伴和我讨论，近期也在负责部门的招牌，这让我想起年初那段长达三个月的奇葩面试经历?。

本来没想拿出来说的，毕竟最后也没成。但由于那几个月的经历让我了解到了大厂的工作方式、对候选同学的考察重点以及面试官的套路等都有了全新的认识。

当然最重要的是这段时间的查漏补缺也让自己精进不少。

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原文链接 , 原文作者：Jakob Jenkov,  翻译：Neil Hao

在Java 7，AsynchronousFileChannel 被添加到了Java NIO中。使用AsynchronousFileChannel可以实现异步地读取和写入文件数据。
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1. 前言

在前面的文章 并发编程之——写锁源码分析中，我们分析了 1.8 JUC 中读写锁中的写锁的获取和释放过程，今天来分析一下读锁的获取和释放过程，读锁相比较写锁要稍微复杂一点，其中还有一点有争议的地方——锁降级。

今天就来解开迷雾。

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前言

开发中不免会遇到需要所有子线程执行完毕通知主线程处理某些逻辑的场景。或者是线程 A 在执行到某个条件通知线程 B 执行某个操作。这些场景可以通过以下几种方式实现：

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摘要：
本文介绍了JetCache的异步API，通过异步方式访问缓存可以提升性能，降低RT。
JetCache的异步API和同步API是完全兼容的，甚至用同步的开发方式也能获得一部分异步带来的好处。

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JetCache是由阿里巴巴开源的通用缓存访问框架，如果你对Spring Cache很熟悉的话，请一定花一点时间了解一下JetCache，它更好用。

JetCache提供的核心能力包括：

• 提供统一的，类似jsr-107风格的API访问Cache，并可通过注解创建并配置Cache实例
• 通过注解实现声明式的方法缓存，支持TTL和两级缓存
• 分布式缓存自动刷新，分布式锁 (2.2+)
• 支持异步Cache API
• Spring Boot支持
• Key的生成策略和Value的序列化策略是可以定制的
• 针对所有Cache实例和方法缓存的自动统计

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Jarslink 在4月初推出了新版本，增加支持Spring注解和模块多版本特性。欢迎参与开源项目，成为我们的Commiter。

注解的使用

新版本加入了注解的支持，用户只需要在构建ModuleConfig的时候调用ModuleConfig.addScanPackage(String)方法即可，可以多次调用该方法来添加多个扫描包配置，该配置会被spring用来作为扫描包配置。

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原文链接：A Java Fork/Join Framework(PDF) – Doug Lea

译序

Doug Lea 大神关于Java 7引入的他写的Fork/Join框架的论文。

响应式编程（Reactive Programming / RP）作为一种范式在整个业界正在逐步受到认可和落地，是对过往系统的业务需求理解梳理之后对系统技术设计/架构模式的提升总结。Java作为一个成熟平台，对于趋势一向有些稳健的接纳和跟进能力，有着令人惊叹的生命活力：

1. Java 7提供了ForkJoinPool，支持了Java 8提供的Stream。
2. 另外Java 8还提供了Lamda（有效地表达和使用RP需要FP的语言构件和理念）。
3. 有了前面的这些稳健但不失时机的准备，在Java 9中提供了面向RP的官方Flow API，实际上是直接把Reactive Streams的接口加在Java标准库中，即Reactive Streams规范转正了，Reactive Streams是RP的基础核心组件。Flow API标志着RP由集市式的自由探索阶段 向 教堂式的统一使用的转变。

通过上面这些说明，可以看到ForkJoinPool的基础重要性。

对了，另外提一下Java 9的Flow API的@author也是 Doug Lee 哦～

PS：基于Alex/萧欢 翻译、方腾飞 校对的译文稿：Java Fork Join 框架，补译『结论』之后3节，调整了格式和一些用词，整理成完整的译文。译文源码在GitHub的这个仓库中，可以提交Issue/Fork后提交代码来建议/指正。

0. 摘要

这篇论文描述了Fork/Join框架的设计、实现以及性能，这个框架通过（递归的）把问题划分为子任务，然后并行的执行这些子任务，等所有的子任务都结束的时候，再合并最终结果的这种方式来支持并行计算编程。总体的设计参考了为Cilk设计的work-stealing框架。就设计层面来说主要是围绕如何高效的去构建和管理任务队列以及工作线程来展开的。性能测试的数据显示良好的并行计算程序将会提升大部分应用，同时也暗示了一些潜在的可以提升的空间。

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