2001年以前，Java是没有日志库的，打印日志全凭System.out和System.err
作为一名Java程序员，我们开发了很多Java应用程序，包括桌面应用、WEB应用以及移动应用。然而日志系统是一个成熟Java应用所必不可少的，在开发和调试阶段，日志可以帮助我们更好更快地定位bug；在运行维护阶段，日志系统又可以帮我们记录大部分的异常信息，从而帮助我们更好的完善系统。本文要来分享一些Java程序员最常用的Java日志框架组件。
前言 大数据时代，不仅仅是后端，前端更需要对数据进行分析、展示和汇总，你们会怎么做呢？今天我们来『师夷长技以制夷』，用ELK来搭建自己的日志分析、监控平台。 前端日志与后端日志不同，具有很强的自定义特性，不像后端的接口日志、服务器日志格式比较固定，大部分成熟的后端框架都有非常完善的日志系统，借助一些分析框架，就可以实现日志的监控与分析，这也是运维工作的一部分。 什么是ELK ELK在服务器运维界应该是运用的非常成熟了，很多成熟的大型项目都使用ELK来作为前端日志监控、分析的工具。 那
架构师说, 用20个字描述代码评审的内容， 自省也省人。由于是一字一含义， 不连贯， 为了增强趣味性， 每句都增加对应的歪解。只是对常见评审的描述， 不尽之处，欢迎补充！
金融系统属于一类系统，无论是基础的支付、账户、结算和资金存管，还是偏业务的消费金融、供应链金融以及行业金融解决方案，都具有一定的类似性，因此一些经验也可以在这些场景下复制。金融系统的金融属性在我理解是“正好一次”，即多一次不行，少一次也不行，因此作为一个资金交易系统，以我个人填过的坑来看，面临的挑战有一下几点：比如以一个清结算系统T+1日的结算功能举例，第一严重是资金重复结算，第二严重的是结算时间延迟了，第三严重的是系统不能提供稳定的服务。
一看Maven之痛就知道是Java程序员。在与GraalVM匹配的Micronuat和Quarkus两个架构没成熟之前，Java在云原生领域非常尴尬。成熟的架构都是全家桶式设计，与容器小而精追求八字不合。如果不继承这些成熟的东西，另起炉灶。我干嘛不用GO多造点轮子？GO瞎写起来还没Java啰嗦。
作者：赵玉开，十年以上互联网研发经验，2013年加入京东，在运营研发部任架构师，期间先后主持了物流系统自动化运维平台、青龙数据监控系统和物流开放平台的研发工作，具有丰富的物流系统业务和架构经验。在此之前在和讯网负责股票基金行情系统的研发工作，具备高并发、高可用互联网应用研发经验。 贾言验幻空越重， 命循频异长。 依轮线日简， 接偶正分壮。言欢空月虫， 明勋品宜昌。 依伦先日贱， 洁偶正粉妆。 贾言 架构师说, 用20个字描述代码评审的内容， 自省也省人。由于是一字一含义， 不连贯， 为了增强趣味性，
java日志概述 对于一个应用程序来说日志记录是必不可少的一部分。线上问题追踪，基于日志的业务逻辑统计分析等都离不日志。java领域存在多种日志框架，目前常用的日志框架包括Log4j，Log4j 2，Commons Logging，Slf4j，Logback，Jul。 java常用日志框架类别介绍 Log4j Apache Log4j是一个基于Java的日志记录工具。它是由Ceki Gülcü首创的，现在则是Apache软件基金会的一个项目。 Log4j是几种Java日志框架之一。 Log4j 2 Apa
Java日志概述 对于一个应用程序来说日志记录是必不可少的一部分。线上问题追踪，基于日志的业务逻辑统计分析等都离不日志。java领域存在多种日志框架，目前常用的日志框架包括Log4j，Log4j 2，Commons Logging，Slf4j，Logback，Jul。 Java常用日志框架类别介绍 Log4j Apache Log4j是一个基于Java的日志记录工具。它是由Ceki Gülcü首创的，现在则是Apache软件基金会的一个项目。 Log4j是几种Java日志框架之一。 Log4j 2 Ap
目前，后端开发语言的就业方向主要分为两块：业务系统开发 与 基础平台开发 。Go语言自然也不会例外。
SkyWalking是一个开源的APM系统，包括分布式系统的监控、跟踪、诊断功能 在云原生架构中。
近一年都在做语言栈的转型，也注意到周围很多公司都在做相似的事情，大概的路径是 Python -> Go -> Java，转型的起因也是有诸多的因素，像 Python 这种开发速度快，执行相对慢的语言更适合中小型项目，加上国内语言生态不够成熟，项目做大了会发现大家一刀切的转到其它语言上，当然这些说的是在做 web 后端方向上，Python 在数据分析和人工智能方向上还是势头很猛的。Go 可能还是因为它能承载的并发更高，性能更好而逐渐流行起来。在并发模型上 Java 原生 API 使用上确实做得不好驾驭，Go 则要相对好用很多。还有在某些垂直领域上，Java 的生态已经很成熟，其它语言栈上则需要自己造轮子，相应对于开发人员的水平要求就会低很多了。
Rust 作为一门备受关注的新编程语言，它在保持使用 JavaScript 等语言进行开发时所拥有的内存安全性的同时，还能够实现不亚于 C 的性能。不过大多数公司还没有大量应用它。白海科技作为国内唯数几个“All in Rust”的公司，最近正在进行由 Java 向 Rust 的全方位重构。
点击关注公众号，Java干货及时送达 我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多： 从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。 所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。 一、数据采集 数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。 数据源的种类比较多： 网站日志： 作为互联网行业，
以及实现了JMS(Java Message Service)标准的OpenMQ。
【摘要】 对于一个成熟的接口测试框架，日志管理这个是必不可少的。在开发和调试阶段，日志可以帮助我们更快的定位问题；而在测试的运维过程中，日志系统又可以帮助我们记录大部分的异常信息，通常很多测试框架会通过收集日志信息来对接口测试状态进行实时监控预警。
Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检 索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代)的数据。es也使用 Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
Android 作为一个普及度、成熟度极高的平台，每天都有大量新 APP 涌现。开发一款 Android 应用，除了要有新颖的创意和高效的性能，保证安全性也是不容忽视的问题。俗话说打铁还需自身硬。接下来，我们会陆续与大家分享一些常见、不常见的代码风险问题，希望对您的 Android 开发工作有一定的启发和助益。
我们公司内部后端团队主要语言是golang，web框架选项比较纠结，一个是开源社区的web框架 gin，在上云前用的框架, 另外就是一个选择就是公司内部的远程调用开发框架trpc。gin 框架的功能和有点毋需赘述，可自行上github了解。我们最终选择了trpc-go为trpc框架的golang版本。
常用的 MQ组件有 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、ZeroMQ、MetaMQ。当然 Kafka的功能更加强大，其它 MQ都有自己的特点和优势，如下：
可能你在没学消息中间件之前都已经听过很多概念了，JMS，AMQP，ActiveMQ，RabbitMQ，Kafka，RocketMQ，一个消息中间件怎么能搞出怎么多概念？乱不乱啊， 别烦，本文从历史的角度帮你理清这些MQ和协议之间的关系。
点击关注公众号，Java干货及时送达 来源：https://github.com/superhj1987/pragmatic-java-engineer/blob/master/book/chapter1-servertech/server-basic.md 使用Java后端技术的目的就是构建业务应用，为用户提供在线或者离线服务。因此，一个业务应用需要哪些技术、依赖哪些基础设施就决定了需要掌握的后端技术有哪些。 纵观整个互联网技术体系再结合公司的目前状况，笔者认为必不可少或者非常关键的后端基础技术/设施如
微服务是一种架构风格，一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成。系统中的各个微服务可被独立部署，各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。在所有情况下，每个任务代表着一个小的业务能力。
大家对自动化的理解，首先是想到WebUI自动化，这就为什么我一说自动化，公司一般就会有很多人反对，因为自动化的成本实在太高了。其实自动化是分为三个层面的（UI层自动化、接口自动化、单元测试），不是每个层面的自动化都是遥不可及的，以下标示一下这三个层面的难易程度（也叫这个为自动化金字塔）：
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。
使用Java后端技术的目的就是构建业务应用，为用户提供在线或者离线服务。因此，一个业务应用需要哪些技术、依赖哪些基础设施就决定了需要掌握的后端技术有哪些。纵观整个互联网技术体系再结合公司的目前状况，笔者认为必不可少或者非常关键的后端基础技术/设施如下图所示：
每周为您推送最有价值的开源技术内参！ 技术干货 从Visual Studio看微软20年技术变迁 spring cloud netflix 微服务使用实例 2016 年崛起的 JS 项目 并发编程 15 年 编写良好的代码：如何减少代码的认知负荷 标签：技术分享 1、从Visual Studio看微软20年技术变迁 曾几何时，Visual Studio 一直就是软件开发的高效的标杆，从 VB 的简洁语法和简单的拖拽开始，Visual Studio 不断的完善，不断的适应快速变化的，加上成熟的生态，让微软世
把时间退回到二十年之前，当时企业级领域研发主要推崇的还是C/S模式，PB、Delphi这样的开发软件是企业应用开发的主流。随着时间的推移，基于浏览器的B/S架构开始渐渐流行了起来。初期，Web开发ASP还占据了不少优势，但JSP的预编译模式让性能有了很大提升，随后基于JAVA语言的J2EE架构变得越来越流行。
JMS的客户端之间可以通过JMS服务进行异步的消息传输。API是一个消息服务的标准或者说是规范，允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服务更加可靠以及异步性。
前言 本篇随笔用于记录我在学习 Java 和构建 Spring Boot 项目过程中的一些思考，包含架构、组件和部署方式等。下文仅为概要，待闲时逐一整理为详细文档。 1. 组件 开源社区如火如荼，
一想到做爬虫大家第一个想到的语言一定是python，毕竟python比方便，而且最近也非常的火爆，但是python有一个全局锁的概念新能有瓶颈，所以用java还是比较牛逼的，
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单机吞吐量万级，时效性 ms 级，可用性高，基于主从架构实现高可用性，消息可靠性较低的概率丢失数据
如果你认为反射只有前面介绍的那些作用，那么就太小看这个功能了。本章再来介绍反射中更加强大的用法，反射功能可以在设计层面更好的处理一些难题，甚至改变编程的方式。
这些年软件的设计规模越来越庞大，业务需求也越来越复杂，针对系统的性能、高吞吐率、高稳定性、高扩展等特性提出了更高的要求。可以说业务需求是软件架构能力的第一推动力，由于这些因素导致了软件架构思想和相关技术也在发生着巨变。这些变化反应在软件架构行业里，就是我们开始越来越多的听到了很多新的词汇，比如：“分布式”、“SOA”、“微服务”、“中台”等概念。
广大关心编程前沿的程序员已经对AOP的感念耳熟能详了。无论是基于.NET的实现还是基于Java的实现都有很多开源的项目可供参考。 对AOP不了解的读者可以到我得AOP专栏，熟悉一下AOP的基本概念。 回顾AOP的历史可以看出，AOP并不是最近几年才冒出的“新”概念，据说历史可以追溯到施乐公司的一个实验室的项目。 从汇编语言，面向过程的编程，在到现在被广泛接受的OOP的编程思想，人们逐步抽象出对现实世界的描述。这每一步的进步，都使得我们对大规模的软件编程更容易控制和实现。 那么为什么到了现在AOP才受到业界广泛关注呢？ 一方面OOP的编程思想相对成熟，也逐步显露出了其不能有效解决的领域，这部分需要新的思想来填充。另一方面就是程序语言的进步。 大家知道AOP的特点之一是Interception，就是拦截。比如在方法执行前，执行中，执行后动态插入一些额外的方法，典型的就是日志，权限和事务控制。 在基于虚拟机java 和 CLR 的.net 出现以前实现方法拦截，几乎不可能。 单单从Interception上说，珊瑚虫 和 木子版本的 QQ 就是一个 具有AOP特性的实现。大家有兴趣可以了解一下 珊瑚虫 或者 木子 版本的QQ的实现方式，可以说是呕心沥血，经历了无数次的重新启动和汇编测试，才实现了对QQ相关方法的拦截。 因为无论是java的字节代码，还是.net的伪编译，他们生成的都不是最终的机器代码，而是平台无关的代码，这些代码在具体执行的时候还需要翻译成机器代码才可以执行。中间语言的出现使我们对执行前的代码有了更多的控制。 正因为如此AOP的理论有了实现的可能，这个时候出现可谓水到渠成。 一般来讲AOP的实现有3种途径： 1 在编译成中间代码前就让代码具有AOP的特性，比如AspectWikez； 2 使用语言特性，从设计方法出发，实现AOP，比如基于Java 的动态代理实现AOP。（见我得南宁系列文章）； 3 在中间代码运行时，动态修改中间代码，使其具有AOP特性。 上面3种方法的有缺点我认为有几下几点： 采用的一种方法，一般需要编译器的扩充支持，如同C编译器的出现代替汇编一样，需要长时间的验证其稳定性和效率。另外对于最终开发人员来说也需要学习这些编译器，或者新的语法指令完成这些功能，当然功能也最强大。 第2种方法，我认为是一种轻量级别的实现，比如Nanning 和 DynAOP 等，一般这样的实现需要在设计上下功夫。比如需要基于接口编程。对于已有的项目来说，改动量非常大。 第3种方法，介于1，2种方法之间。采用第3种方法实现AOP，不需要每个类都有一个接口，也没有什么编译器的更改。他的缺点是需要高超的编程技巧。正因为如此，才有很多项目用第3种方法包装后，给最终开发人员使用比如：Spring。 实际上Spring 的AOP实现种第1，2种方法都采用了。 我认为目前的项目种，大规模的采用AOP还不适合，一方面AOP还在发展之中，另一方面支持AOP的框架还没有被广泛的接受。 正因为如此我们不妨直接操作中间代码，在项目的一些关键地方实现一些AOP的特性。 那在Java的世界中可以用cglib,Javassist 等 在.net的世界中可以用ncglib。 下文我们来给出一些代码例子。 （待续）
这里的后端基础设施主要指的是应用在线上稳定运行需要依赖的关键组件或者服务。开发或者搭建好以上的后端基础设施，一般情况下是能够支撑很长一段时间内的业务的。此外，对于一个完整的架构来说，还有很多应用感知不到的系统基础服务，如负载均衡、自动化部署、系统安全等，并没有包含在本章的描述范围内。
Google，百度类的网站搜索，它们都是根据网页中的关键字生成索引，我们在搜索的时 候输入关键字，它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回；还有常见的项目中应用日志的搜索等等。对于这些非结构化的数据文本，关系型数据库搜索不是能很好的支持。 一般传统数据库，全文检索都实现的很鸡肋，因为一般也没人用数据库存文本字段。进行全文检索需要扫描整个表，如果数据量大的话即使对 SQL 的语法优化，也收效甚微。建 立了索引，但是维护起来也很麻烦，对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。 基于以上原因可以分析得出，在一些生产环境中，使用常规的搜索方式，性能是非常差 的：
The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch，简称为 ES，ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据。
dubbo(默认)：单一长连接和NIO异步通讯，适合大并发小数据量的服务调用，以及消费者远大于提供者。传输协议 TCP，异步，Hessian 序列化;
一个 “好的” 数据驱动框架，需要从“时间”、“人力”、“收益”这三个方面出发，做好“取舍”。
在Java应用程序开发中，日志记录是一个重要的方面。良好的日志记录可以帮助开发人员更好地理解应用程序的运行情况，并在出现问题时进行故障排除。但是，如何优雅地处理日志记录、选择适当的日志级别和类型是每个开发人员都应该关注的问题。本文将从设计和架构的角度，探讨如何优雅地处理日志记录，并提供一些实用的建议和示例代码。
简称「华律网」www.hualv.com，成立于 2004 年，深耕互联网 + 法律行业 18 年，是全国最大的一站式在线法律服务平台。截至 2022 年 1 月，平台当前注册用户 1.6 亿，注册律师 40 万，占全国律师总人数三分之二，注册律所 1.5 万家，新媒体粉丝超 2000 万；日独立用户访问量 1100 万，日咨询量 16.5 万，累计咨询服务人次达 4 亿；优质法律知识内容超 9 亿条，年普法人次达 50 亿；成立至今累计注册企业数量达 400 万左右，年注册量 30 万左右。
Fabric打鸡血了, 1.3正式版发布一个月1.4的RC版出来了，按照惯例在两个月内1.4正式版会发布，我们先预览下新特性。
其中，①-③为同一个作者(Ceki)所写。④被很多开源项目所用，⑤是Java原生库(以下用j.u.l简写来代替)，但是在Java 1.4中才被引入。
由于前两篇文章的关系，最近收到很多朋友的反馈和私信，谈如何成长为一个架构师的问题。在这之前我很少有时间去考虑这个问题，因为我总有做不完的事儿：看不完的书，解决不完的问题，干不完的活儿…… 不是我干活儿慢，实际情况恰恰相反。但是我总是能给自己找很多的事情。我的桌面上有好几个txt，里面记录着各个方面要做的事情，看书过程中发现的问题等等。去年有一段时间很闲，我每天干着公司里的活儿，自己创着业，一天还要写一两篇专利，还是感觉很闲。其实就是想的少，做的不够细。而一个人能给自己找到多少要做的事情才是一个人真正的
接下来，我们是要讲解商品详情页缓存架构，缓存预热和解决方案，缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案；
本文基于SpringBoot 1.5.7和SpirngCloud Dalston.SR5。
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