synchronized 原理分析 1. 在阅读源码时做了大量的注释，并且做了一些测试分析源码内的执行流程，由于博客篇幅有限，并且代码阅读起来没有 IDE 方便，所以在 github 上提供JDK1.8 的源码、详细的注释及测试用例。欢迎大家 star、fork ！ 2. 由于个人水平有限，对源码的分析理解可能存在偏差或不透彻的地方还请大家在评论区指出，谢谢！ 1. synchronized 介绍 在并发程序中，这个关键字可能是出现频率最高的一个字段，他可以避免多线程中的安全问题，对代码进行同步。
如果大家有印象的话，尤其是夏天，如果家里用电负载过大，比如开了很多家用电器，就会”自动跳闸”，此时电路就会断开。在以前更古老的一种方式是”保险丝”，当负载过大，或者电路发生故障或异常时，电流会不断升高，为防止升高的电流有可能损坏电路中的某些重要器件或贵重器件，烧毁电路甚至造成火灾。保险丝会在电流异常升高到一定的高度和热度的时候，自身熔断切断电流，从而起到保护电路安全运行的作用。 同样，在大型的软件系统中，如果调用的远程服务或者资源由于某种原因无法使用时，如果没有这种过载保护，就会导致请求的资源阻塞在服务器上
声明式事务管理建立在AOP之上的。其本质是对方法前后进行拦截，然后在目标方法开始之前创建或者加入一个事务，在执行完目标方法之后根据执行情况提交或者回滚事务。
八、Bug 和错误 原文：Bugs and Errors 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 部分参考了《JavaScript 编程精解（第 2 版）》
点击上方“码农沉思录”，选择“设为星标” 优质文章，及时送达 目录 一.题是什么题? 二.阿里Java开发规范。 2.1 正例代码。 2.2 反例代码。 三.层层揭秘，为什么发生异常了
该文介绍了如何在C#中实现异常处理，包括定义异常类型、抛出异常、异常处理和日志记录等方面的内容。
上周，因为要测试一个方法的在并发场景下的结果是不是符合预期，我写了一段单元测试的代码。写完之后截了个图发了一个朋友圈，很多人表示短短的几行代码，涉及到好几个知识点。
文档地址 https://dubbo.apache.org/zh/index.html
早在2015年的时候，我写了几篇文章，介绍如何通过搭载标准Java EE事务管理器以获得跨分布式服务的数据一致性（查看原文请点击这里，基于Spring Boot、Tomcat 或Jetty的实现请点击这里） 。
编译型语言（C++，Fortran等）：运行程序前，需要用编译器将代码静态编译成CPU可执行的汇编码。汇编码针对特定的CPU。
在 JDK 1.4之前，开发人员经常使用注释来记录关于程序正确性的假设。然而，注释作为测试和调试假设的机制是无用的。编译器忽略注释，因此无法使用它们进行 bug 检测。开发人员在更改代码时也经常不更新注释。
我们都会为我们的代码编写测试，不是吗？毫无疑问，我知道这个问题的答案可能会从 “当然，但你知道怎样才能避免写测试吗？” 到 “必须的！我爱测试”都有。接下来我会给你几个小建议，它们可以让你编写测试变得更容易。那会帮助你减少脆弱的测试，并保证应用程序更加健壮。
Rust 不提供原生类型之间的隐式类型转换（coercion），但可以使用 as 关键字进行显式类型转换（casting）。例如：
今天继续讲解java中的异常处理机制，主要介绍Exception家族的主要成员，自定义异常，以及异常处理的正确姿势。 Exception家族 一图胜千言，先来看一张图。 Exception
今天继续讲解java中的异常处理机制，主要介绍Exception家族的主要成员，自定义异常，以及异常处理的正确姿势。
上一次学完了Java的核心类与API，这次来学习异常处理。我们都知道，Java语言具有健壮性和安全性，而异常处理机制就是其重要保证。如下
Method channels是platform channels的一种，用于调用Dart和Java / Kotlin或Objective-C / Swift中的命名代码段。 方法通道利用标准化消息“信封”来传递从发送方到接收方的方法名称和参数，并区分相关答复中的成功和错误结果。 信封和支持的有效负载由单独的方法编解码器类定义，类似于message channels 如何使用消息编解码器。
所有的异常都是由Throwable继承而来，但在下一层立即分解为两个分支：Error和Exception。
这种方式的问题在于，删除某个元素后，list的大小发生了变化，而你的索引也在变化，所以会导致你在遍历的时候漏掉某些元素。比如当你删除第1个元素后，继续根据索引访问第2个元素时，因为删除的关系后面的元素都往前移动了一位，所以实际访问的是第3个元素。因此，这种方式可以用在删除特定的一个元素时使用，但不适合循环删除多个元素时使用。
为了展示 CompletableFuture 的强大特性， 创建一个名为 best-price-finder 的应用，它会查询多个在线商店，依据给定的产品或服务找出最低的价格。
整理一下自己的思路，java为什么要引入异常处理机制？当然啊！因为程序运行可能会出错，在某一步骤出现问题，所以这个时候需要抛出异常，需要告诉用户是哪里是出现了问题。简单来说，这样说其实是没有问题的。但是还是没有进行严格的思考。程序运行中出现问题不一定就是异常所导致的（Exception）,也有可能是错误（Error）,不错，这是两个继承自Throwable类，但是其实在程序处理方面有很大的区别，所以我们区分看待。
SET TRANSACTION语句为当前进程设置控制SQL事务的参数。 这些参数在下一个事务开始时生效，并在当前进程持续期间或直到显式重置为止。 它们不会在事务结束时自动重置为默认值。
多态提供了另一个维度的接口与实现分离，以解耦做什么和怎么做。多态不仅能改善代码的组织，提高代码的可读性，而且能创建有扩展性的程序——无论在最初创建项目时还是在添加新特性时都可以“生长”的程序。
本文讲述了在使用Nginx+Lua+MySQL实现高并发请求时，遇到的“消失的记录”问题。通过分析问题原因，发现原来是Nginx+Lua环境下，使用阻塞的HTTP请求库导致连接池被污染，进而引发事务问题。最终通过采用非阻塞的HTTP请求库，解决了问题，但修改量较大，需要一定时间来完成。
本文是笔者在学习NIO过程中发现的一些比较容易让人忽略的知识的一个总结，而这些让人忽略的小细节恰恰是NIO网络编程中必不可少。虽然现在我们不会直接编写NIO来完成我们的网络层通讯，而是使用成熟的基于NIO的网络框架来实现我们的网络层。如，netty、mina。但对NIO网络编程过程的了解，非常有助于我们更深入的理解netty、mina等网络框架，以至于能更好的使用它们。 因此，本文并不对NIO的一些基层知识做过多的介绍，主要侧重于NIO编程中细节的讲解。 NIO VS IO 标准的IO基于字节流和字
事务管理是应用系统开发中必不可少的一部分。Spring 为事务管理提供了丰富的功能支持。
如前一主题「为什么现代系统需要新的编程模型」所述，常见的编程实践不能合适地满足现代系统的需求。幸运的是，我们不需要放弃我们所知道的一切。相反，Actor 模型以一种原则性的方式解决了这些缺点，允许系统以更好地匹配我们的构思模型（mental model）的方式运行。Actor 模型抽象允许你从通信的角度来考虑你的代码，这与大型组织中人员之间发生的交换没有什么不同。
| 导语 ABI（Application Binary Interface）描述了应用程序和OS之间的底层接口。其中，通过查阅调用约定（Calling Convention），我们可以了解到子过程调用是如何传递参数及返回值的，其中的细节包括有参数或返回值传递的位置（寄存器/栈）和使用细节、传参的顺序、调用前后的清理工作等。 目前，主流移动设备CPU主要采用ARM处理器。在做移动客户端开发时，难免遇到需要分析汇编代码的情况，牵涉到过程调用的部分就必须要了解相应平台的ABI。 本文从实际开发中遇到的一个平台
今天，即使是小型初创公司也可能不得不处理数 TB 的数据或构建支持每分钟（甚至一秒钟！）数十万个事件的服务。所谓“规模”，通常是指系统应在短时间内处理的大量请求/数据/事件。
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经常被问及我的代码审计的流程是什么，很多时候我得到的感觉是，人们认为如果他们有一个足够详细的检查清单，就能使他们的代码安全。然而，安全不是一个检查清单，安全是一个过程，不仅在编写代码时，而且在项目和架构的设计时就得首先考虑，安全应该成为你心态的一部分。安全也不会在你部署代码时停止，随着你了解更多，看到新的机制被利用，你应该回忆你过去写的代码，并思考 这是否改变了我第一次写代码时的任何假设？。如果你开始对这种思考模式感到疲惫，并产生一种令人沮丧的偏执，这种偏执在你看代码时随时都会渗透到你的思想中，那么恭喜你，你已经走上了正确的道路。很多时候，我发现一个代码库的漏洞是通过阅读另一个代码库发现的，它以更完整的方式获取了一个边缘案例，并提醒我原来的代码库并没有这样做！这就是我的意识。正是这种的意识水平将帮助发现漏洞，无论是在你的代码中还是在别人的代码中。
转载自 https://www.cnblogs.com/softidea/p/5962612.html
测试简单的事情很简单，同样，测试复杂的事会很复杂。就像我们在其他文章中指出的那样，让事情保持简单小巧总是好的。除此之外，它还有利于我们测试。这是件双赢的事。让我们来看看测试驱动开发（简称 TDD），有些人喜欢它，有些人则不喜欢。我们在这里不深入讨论，只是如果用 TDD，你得在写代码之前先写好测试。如果你好奇的话，可以去找 Wikipedia 上的文章看看。同时，我们也认为重构和测试可以很好地结合在一起。
在微服务架构中,很多情况下,各个服务之间是相互依赖,一个服务可能会调用了好几个其他服务,假设其中有一个服务故障,便会产生级联故障,最终导致整个系统崩溃无法使用(这称为雪崩效应),Spring Cloud Hystrix正是用来防止雪崩效应的。
《Effictive Ruby》就是一本致力于让你在第二阶段更加深入和全面的了解 Ruby，编写出更具可读性、可维护性代码的书，下面我就着一些我认为的重点和自己的思考来进行一些精简和说明
由于爆炸性的流量冲击，对一些服务进行有策略的放弃，以此缓解系统压力，保证目前主要业务的正常运行。它主要是针对非正常情况下的应急服务措施：当此时一些业务服务无法执行时，给出一个统一的返回结果。
改进的错误恢复机制是提高代码健壮性的最强有力的方式。错误恢复在我们所编写的每一个程序中都是基本的要素，但是在 Java 中它显得格外重要，因为 Java 的主要目标之一就是创建供他人使用的程序构件。
前面我们说到，类是描述了一组有相同特性（属性）和相同行为（方法）的一组对象的集合，上一周我们学习了如何定义一个类，本周我们学习如何定义类的成员方法。
这条原则也被收藏，还有一些不太常见的费茨法则、盖尔定律、康威定律等，都被一一收入囊中。
本文作者由浅及深，从核心问题的引入到具体模式的代码实现，阐述了微服务两种断路器模式的实现原理、优缺点以及二者的比较。
比较先进的垃圾回收器都支持并发标记，即在标记过程中，用户线程仍然能工作。但这样带来一个新的问题，如果用户线程修改了对象引用，那么就存在漏标问题。例如：
异常概述 程序在运行中总会面临一些“意外”情况，良好的代码需要对它们进行预防和处理。大致来说，这些意外情况分三类： 交互输入 用户以非预期的方式使用程序，比如非法输入，不正当的操作顺序，输入文件错误
几十年前，卡尔·休伊特（Carl Hewitt）提出了 Actor 模型，将其作为在高性能网络中处理并行任务的一种方法——当时还没有这种环境。如今，硬件和基础设施能力已经赶上并超过了休伊特的设想。因此，构建高需求（demanding requirements）的分布式系统会遇到传统面向对象编程（OOP）模型无法完全解决的挑战，但这可以从 Actor 模型中获益。
假如我们今天去面试了，面试官问了一句“什么是单元测试？有没有使用？大概是针对那些情况进行单测的？单测意义从你实际使用中总结一下。”
2014 年 Martin Fowler 发表了一篇关于微服务的文章，当时，我所在的团队正在构建面向服务的架构。这篇文章以及随后的炒作几乎影响了世界上所有的软件团队。那时，“Netflix OSS 栈”是世界上最酷的东西，它可以让世界各地的工程师在分布式系统中使用 Netflix 的经验。六年多过去了，如果我们现在来看看软件工程的工作，就会发现，其中大部分都是关于微服务的架构的。
在工作中大家用到引用类型是非常多的，大家都知道引用类型在使用过程中传递的是对象引用并不会发生整个对象复制。而值类型在传递的过程中就不一样了，我曾经在编写代码时希望通过值类型来压低应用程序的内存占用，在高并发的情况大量的对象需要在程序里流转这个时候看内存监测的时候会发现，内存并没有变少。虽说值类型能提供很多好处但有一个缺点就是会发生复制，那么如何规避复制这个缺点呢？我们往下看（本文只是简略的分享，实际上要把这一整块讲明白几千字是远远不够的）。
当下区块链技术的增长对分布式共识展示出了无与伦比的机会，智能合约应用在之前时间里面出现了百万美元的丢失，（如：非常有名的DAO Attack事件），这令我们对于智能合约应用的安全性产生了非常大的担忧。在这篇文章中我们将透彻的展示多种针对能合约应用的攻击和为确保智能合约安全性所必须要进行的审计过程，保持最新的开发方式以及讨论从各种可靠的源中得到的灵感。
目前大部分的系统架构都是微服务架构，就算没有注册中心、服务管理，也肯定是多个服务，单体服务比较少了。大家平时需要在应用内调用rpc接口也比较多，那么有没有思考过微服务之间的调用和应用内直接调用有什么区别呢？面试时是不是经常被被问到微服务呢，本篇文章针对 微服务间的方法调用和应用内方法调用的有啥区别这个很小的点，谈谈我的经验
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