1. 下载JDK 下载Java开发工具包JDK，下载地址：https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk14-downloads.html，下载待用。
官方地址：https://github.com/alibaba/nacos/releases
1. Neo4j简介 Neo4j是一个用Java实现的、高性能的、NoSQL图形数据库。Neo4j 使用图（graph）相关的概念来描述数据模型，通过图中的节点和节点的关系来建模。Neo4j完全兼容A
要说现在在高并发场景中，哪个概念最火，那当属“秒杀”了。那么秒杀也是有自己的一些特点的：
PowerJob**（原OhMyScheduler）**是全新一代分布式任务调度与计算框架，其主要功能特性如下：
我们常见的大型网站，如百度、淘宝、京东等，都是一个分布式系统。这么复杂的系统也不是一天建成的，每个系统都经历了漫长的演变过程。
很多系统的优化最后往往是对 DB 的优化，比如索引优化、并发控制，但如果提前剧透本次优化过程，其实最终只调整了一个bit，并且性能几乎翻倍，猜测很多人会觉得这是标题党在吊胃口，说实话剧情如此翻转笔者也没猜到。
很多小伙伴在学习Java的时候，总是感觉Java多线程在实际的业务中很少使用，以至于不会花太多的时间去学习，技术债不断累积！等到了一定程度的时候对于与Java多线程相关的东西就很难理解，今天需要探讨的东西也是一样的和Java多线程相关的！
默认Nacos使用嵌入式数据库实现数据的存储。所以，如果启动多个默认配置下的Nacos节点，数据存储是存在一致性问题的。为了解决这个问题，Nacos采用了集中式存储的方式来支持集群化部署，目前只支持MySQL的存储。
高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
用的nacos2.2.0没有想到引入了新的raft和grpc协议，要多开放几个节点
目前测试成功的是SpringBoot 2.3.12.RELEASE 版本，更高的版本还不行。
优化代码实现是第一位的，特别是一些不合理的复杂实现。如果结合需求能从代码实现的角度，使用更高效的算法或方案实现，进而解决问题，那是最简单有效的。
1 问基本的操作技能，这里当然不会直接问sql语法，而会挑些点来问，比如左连接怎么做，with语句或merge语句的含义和用法。
1.0版，普通企业应用基本都是单实例或单库的模式，采用单机实现数据库的访问。再向上，2.0版，随着业务的规模扩展，企业会采用双机数据库，如热备、读写分离的方式来提高性能或可靠性。最后，3.0版，单机实现所有数据的写会遇到最终的瓶颈，因此分库、分表是最终的数据库的高可用的解决方案。今天我们来讲讲用MyCat中间件实现MySql数据库的分库分表的实现。
在 web 初现峥嵘的那段时间 ，大部分网站都是使用的单机 MySQL 来存储用户数据，由于网站的用户与访问量不会太大，甚至大部分都使用额静态网页，与后端没有过多的交互，所以单机 MySQL 足矣
* Redis http://www.redis.net.cn/ http://doc.redisfans.com/ * Tair http://code.taobao.org/p/tair/wiki/index/ 适应场景 Redis 适用 需要使用复杂数据结构（map, set），map/set中元素很多（1000以上） 延迟敏感服务 不适用 数据量超过600GB（数据太多，全内存太浪费资源） 需要多语言客户端支持 ---- Tair 适用 不能容忍数据丢失 数据量大，内存放不下
我们清楚，Redis 尽管提供了 16 个索引库，但是每个数据库之间是隔离互不共享的，客户端默认连接使用的是 0 号数据库 。
前面文章整体介绍了秒杀系统的设计架构原则，在高并发秒杀系统架构下还存在一些个性化问题需要解决。
官网文档地址：https://nacos.io/zh-cn/docs/deployment.html github地址：https://github.com/alibaba/nacos
彭渊，在Java技术领域从业十多年，曾撰写多款开源软件，历任淘宝高级专家和华为中间件首席架构师。开源代表作有Fourinone（四不像）分布式核心技术框架、CoolHash并行数据库引擎等，曾出版书籍《大规模分布式系统架构与设计实战》。 以下为作者分享的整理： 前言：“如何用70行java代码实现深度神经网络算法”一文发表后，反响非常好，为此非常感谢CSDN架构编辑钱曙光先生和机器学习编辑周建丁先生对中国原创技术实践的支持，并接受邀请，就各位朋友感兴趣的分布式核心技术Fourinone（四不像）和高性能
本节的重点将采用原生java，tbs和xxl-job三个模型来测试处理50万业务数据，总结他们的差异，向读者朋友们展示为什么作者称tbs为性能怪兽。 本节以实际对比运行结果展示tbs的运行效率，模拟交
后台定时任务系统在应用平台中的重要性不言而喻，特别是互联网电商、金融等行业更是离不开定时任务。在任务数量不多、执行频率不高时，单台服务器完全能够满足。但是随着业务逐渐增加，定时任务系统必须具备高可用和水平扩展的能力，单台服务器已经不能满足需求。因此需要把定时任务系统部署到集群中，实现分布式定时任务系统集群。
很多小伙伴在学习Java的时候，总是感觉Java多线程在实际的业务中很少使用，以至于不会花太多的时间去学习，技术债不断累积！等到了一定程度的时候对于与Java多线程相关的东西就很难理解，今天需要探讨的东西也是一样的和Java多线程相关的！做好准备，马上开车！
最近因业务需要创建可以对外查询的API来供其他人使用，但是本人纯小白一枚，不会写相关代码，非常苦恼。而且处于项目初期，没有太多的经费购买服务器，之前了解过服务器的购买流程，对我这种个人来说，真的是很贵了。直到我遇到了LightHouse和LightDB：轻量应用服务器和轻量艺应用数据库。非常适合我这种小白个人开发者，不仅价格实惠，性能也不比服务器差，而且带宽也很高。所以本次教程就用LightHouse和LightDB来进行演示。
tidb这个技术名词很多同学或多或少都曾经耳闻过，但是很多同学觉得他是分布式数据库，自己的业务是使用mysql，基本使用不上这个技术，可能不会去了解他。最近业务上有个需求使用到了tidb，于是学习了一下基本原理，会发现这些原理其实不仅仅局限于分布式数据库这一块，很多技术都是通用的，所以在这里写一下分享一下学习tidb的一些心得。
点击关注公众号，Java干货及时送达 分布式架构的演进 在软件行业，一个应用服务随着功能越来越复杂，用户量越来越大，尤其是互联网行业流量爆发式的增长，导致我们需要不断的重构应用的结构来支撑庞大的用户量，最终从一个简单的系统主键演变成了一个非常复杂的可以支撑高并发的高可用的分布式架构，但是一个系统再复杂也是不断演变来的，所以从另一方面来说，其实是业务（问题）推动了技术的发展。 传统的单体应用 在早期，我们开发的都是单体应用，也就是一个系统所有的模块都在一个服务上： 这种传统的应用开发和运维都非常简单，随着
5.java电商网站，数据库分读写，解决高并发读写的问题，master和slave流量的问题。
我们在开发应用的时候，如果需要对某一个共享变量进行多线程同步访问的时候，可以使用我们学到的Java多线程的18般武艺进行处理，并且可以完美的运行，毫无Bug！
使用Java开发,SpringBoot框架、MyBatis-plus持久层框架、Redis作为缓存、MySql作为数据库。前端vuejs作为开发语言，使用uniapp编码，同时支持微信小程序、安卓App、苹果App。支持集群部署，单机部署。
本人最近和不少小公司的程序员打交道。经过和他们的深入交流，我感受到了不少小公司程序员的现状，由此深深地感叹，可能真有不少小公司的程序员未必能干到30岁，甚至，一些技术一般态度又不好的程序员，可能还未必能干到28岁。
只要问到缓存，上来第一个问题，肯定能是先问问你项目哪里用了缓存？为啥要用？不用行不行？如果用了以后可能会有什么不良的后果？
大数据这个架构，好像产品非常多，对于初学者来说似乎很不友好。于是大家觉得，好像和我们之前的开发很不一样。但实际上和之前的开发是一模一样的。为什么一模一样？
早期的互联网产品多为单体系统，特点是以业务为导向，往往形成业务团队各自为战，在新业务线出现时需求大量增长。
以上是官方给的解释，官方给了一个在线演示的地址，我们来看一下有没有这么神奇，这是官方的在线演示地址：JeecgBoot 企业级低代码平台
系统？基于Spring Boot框架，前台框架为JUI的后台框架，功能会继续添加，欢迎大家star和fork！该项目是为了大家更好地运用Spring Boot的功能，进行实战。如果没有使用过Spring Boot，也是一个学习的好项目。可以快速实现一个基于Spring Boot的后台管理系统，前端是基于JUI。boot-master基于SpringBoot2.2.0版本，整合项目中常用技术,帮助您快速上手使用SpringBoot，
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。
近些年，随着SOA、微服务架构的流行，分布式系统数据一致性问题也随之而来成为大家热门关注的一个问题。其实，这个问题在很早之前就存在，因为在现实生活中，很多系统都不可能是一个大而全的单机系统，都或多或少需要跟其他系统集成，这种情况就必须需要考虑分布式系统数据一致性。
分布式系统全局唯一的 id 是所有系统都会遇到的场景，往往会被用在搜索，存储方面，用于作为唯一的标识或者排序，比如全局唯一的订单号，优惠券的券码等，如果出现两个相同的订单号，对于用户无疑将是一个巨大的bug。
对于分布式系统的理解不能光停留在理论上，本文旨在通过一个实际的案例来阐述分布式系统框架的基本概念，起到抛砖引玉的效果。
Apollo官网：https://www.apolloconfig.com/#/zh/deployment/quick-start-docker 官网单机部署的方式分为两种：普通部署和docker部署。
Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统， 可以将任意数据库转换为分布式数据库，并通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。
在很多项目，特别是互联网项目，在使用MySQL时都会采用主从复制、读写分离的架构。
目前有很多商用的内存数据库(timesten, atibase)，很多开源的分布式物理数据库，而成熟的分布式内存数据库却很少。当然mysql cluster算是一个，但其受控于oracle，真正要拿来商用，费用应该不低。我们从使用内存数据库已有近15年历史，随着系统分布式的推进，内存数据库的分布式随之也提上日程。基于目前的技术储备，我们相信我们有能力构建一个符合业务要求的(实时计费系统)、可靠的、商用级别分布式内存数据库——暂且叫她 mdbcluster。
在压力测试中，有时候要模拟大量的用户请求，如果单位时间内传递的数据包过大，超过了带宽的传输能力，那么就会造成网络资源竞争，间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限。
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