背景：新功能开发测试完成后，准备发布上线，当发布完第三台机器时，监控显示其中一台机器CPU突然飙升到300%，Dubbo活动线程数直接飙到1000+，不得不停止发布，立马回滚出问题的机器，回滚之后恢复正常；继续观察另外两台已经发布的机器，最终，无一幸免，只能全部回滚了。下面是我的故障排查过程：监控日志分析首先查看故障时间点的应用日志，发现大量方法耗时较久，其中filterMission方法尤为显著
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2024-09-26 06:35:15
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目录： 一、基础概念
二、进程和线程关系(进程和线程都是CPU工作时间段的描述)
1、进程概念
2、线程概念
3、进程和线程区别(资源管理方式不同)
4、进程和线程的优缺点
5、进程和线程的关系
三、它们的线程数关系(java应用)
1、存在形式和之间的关系( jvm ←→ tomcat < d
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2024-03-26 13:27:47
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dubbo作为一个服务治理框架，功能相对比较完善，性能也挺不错。但很多朋友在使用dubbo的时候，只是简单的参考官方说明进行搭建，并没有过多的去思考一些关键参数的意义，最终做出来的效果有一定的打折。 这里我根据目前我们项目的使用情况列出几个性能调优的参数及其意义。 在介绍参数之前，我们先了解下dubbo中配置的优先级，以免出现调优参
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2024-05-06 19:34:40
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在上一篇帖子的基础上，开始使用dubbo来实现RPC调用：根据dubbo的架构图可知，需要做以下几件事情：1.将服务提供者注册到注册中心（暴露服务） （1）引入dubbo依赖， 这里依赖2.6.2版本（版本如果使用zookeeper作为注册中心，那么对应的客户端是curator,不是原来的zkClient） （2）注册中心使用的是zookeeper，需要引入操作zook
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2024-01-10 13:10:31
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Dubbo随着互联网的发展，网站应用的规模不断扩大，常规的垂直应用架构已无法应对，分布式服务架构以及流动式计算架构势在必行，急需一个治理系统确保架构有条不紊的演进。单一应用架构当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功能都部署在一起，以减少部署节点的成本。此时，用于简化增删改查工作量的数据访问框架（ORM）是关键。 适用于小型网站，小型管理系统，将所有功能都部署到一个功能里，简单易用。缺点：性能扩展
文章目录生产者消费者队列用途划分:容量划分:实现有界队列无界队列 生产者消费者队列它是实现线程间协作，交互一种重要手段。从一端放数据，从另一端取数据。放入数据的线程称为生产者，取出数据的线程称为消费者。生产者和消费者可以有一个或多个。生产者，消费者线程间通过条件变量来实现协作对队列的访问需要加锁互斥用途划分:根据队列的用途来划分为两大类数据分发队列中存放的业务数据。分别有一个或多个生产者，消费者
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2024-08-04 15:13:13
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BeanDefinationRegistry1. 定义BeanDefinationRegistry是用来存储**BeanDefination**的容器1.1 BeanDefination 相关内容BeanDefination是什么呢？？？个人理解 BeanDefination 是用来记录Bean的各种信息，包括但不限于Bean的全类名、作用域、初始化方法源码解析public interface B
第十章 dubbo线程模型一 netty的线程模型在netty中存在两种线程：boss线程和worker线程。1 boss线程作用：accept客户端的连接；将接收到的连接注册到一个worker线程上个数：通常情况下，服务端每绑定一个端口，开启一个boss线程2 worker线程作用：处理注册在其身上的连接connection上的各种io事件个数：默认是：核数+1注意：一个worker线程可以注册
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2024-05-07 16:00:18
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一、前言本系列为个人Dubbo学习笔记，内容基于《深度剖析Apache Dubbo 核心技术内幕》, 过程参考官方源码分析文章，仅用于个人笔记记录。本文分析基于Dubbo2.7.0版本，由于个人理解的局限性，若文中不免出现错误，感谢指正。在之前的文章中，我们知道了消费者端获取到的RefProxy 结构如下也就是说消费者在发起一次调用的时候时序图如下(图源《深度剖析Apache Dubbo 核心技术
通过前面文章详解，我们知道Dubbo服务消费者标签dubbo:reference最终会在Spring容器中创建一个对应的ReferenceBean实例，而ReferenceBean实现了Spring生命周期接口：InitializingBean，接下来应该看一下其afterPropertiesSet方法的实现。1、源码分析ReferenceBean#afterPropertiesSet
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2024-09-04 15:58:09
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1.Provide端尽量多配置Consumer端属性<dubbo:service interface="com.alibaba.hello.api.WorldService" version="1.0.0" ref="helloService"
timeout="300" retry="2" loadbalance="random" actives="0" >
&l
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2024-03-01 13:18:45
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1 概述1.1 什么是分布式系统？“分布式系统是若干独立计算机的集合，这些计算机对于用户来说就像单个相关系统。”——《分布式系统原理与范型》 分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。1.2 分布式服务架构当垂直应用越来越多，应用之间交互不可避免，将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。此时，用于
应公司需求我们对一个项目进行了线上压力测试，结果发现，三台服务器一共只有59TPS，结果惨不忍睹。那么针对这样的场景，我们利用一周时间进行专注性的优化，寻找性能的瓶颈点。 第一步：我们针对线上的环境进行模拟，尽量真实的在测试环境中再现，采用数据库连接池为咱们默认的C3P0。那么当压测到二万批，100个用户同时访问的时候，并发量突然降为零！报错如下：
最近有用到Springboot+dubbo,但是去网上搜了好多帖子，发现都不能用，于是打算自己出一个。首先安装zookeeper，因为是开发环境，所以直接在Windows上安的，修改一下配置文件，点击zkServer.cmd启动，不要关闭窗口，关闭的话服务就会关闭。接下来就是正式搭框架了。首先，创建一个父项目，暂不讨论命名问题，然后右键你创建的项目，就像下边这样，文字叙述就是右键springboo
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2024-10-24 14:05:40
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线程池的设计与原理解析 什么是线程池在 Java 中，如果每个请求到达就创建一个新线程， 创建和销毁线程花费的时间和消耗的系统资源都相当大，甚至可能要比在处理实际的用户请求的时间和资源要多的多。如果在一个 Jvm 里创建太多的线程，可能会使系统由于过度消耗内存或“切换过度”而导致系统资源不足为了解决这个问题,就有了线程池的概念，线程池的核心逻辑是提前创建好若干个线程放在一个容器中。如果有
转载：背景：新功能开发测试完成后，准备发布上线，当发布完第三台机器时，监控显示其中一台机器CPU突然飙升到300%，Dubbo活动线程数直接飙到1000+，不得不停止发布，立马回滚出问题的机器回滚之后恢复正常，继续观察另外两台已经发布的机器，最终，无一幸免，只能全部回滚了。定位问题：监控日志分析首先查看故障时间点的应用日志，发现大量方法耗时较久，其中filterMission方法尤为显著，耗时长达
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2024-06-21 21:58:59
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背景在某次查看程序线程堆栈信息时，偶然发现有 200 个 Dubbo-thread 线程，而且大部分都处于 WAITING 状态，如下所示："Dubbo-thread-200" #160932 daemon prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f5af9b54800 nid=0x79a6 waiting on condition [0x00007f5a9acd5000]
jav
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2024-08-04 15:54:05
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之前记录了基于springboot的dubbo入门案例,今天在此基础上记录dubbo官网介绍的常用属性配置,dubbo读取我们配置的属性时是有优先级的,优先级如下图： 如图所示，优先级的属性依次为虚拟机参数>xml配置>dubbo.properties,虚拟机参数即程序启动之前我们通过-D配置的dubbo属性,xml配置即我们项目中自己写的
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2024-03-01 16:50:25
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为什么要使用线程池多线程能够提高系统的并发性，充分利用服务的资源。但是，如果无限制的创建线程，反而会拖垮服务器的性能。一是创建线程是一个耗资源的操作，二是过多的线程会加剧线程上下文切换，竞争CPU。所以，会对线程使用池化的方案，重复的利用已经创建的线程。在Java中使用ThreadPoolExecutor定义线程池，其部分的源码如下：/**
* ThreadPoolExecutor 初始
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2024-03-15 13:15:02
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直连提供者(+) (#)在开发及测试环境下，经常需要绕过注册中心，只测试指定服务提供者，这时候可能需要点对点直连， 点对点直联方式，将以服务接口为单位，忽略注册中心的提供者列表， A接口配置点对点，不影响B接口从注册中心获取列表。(1) 如果是线上需求需要点对点，可在<dubbo:reference>中配置url指向提供者，将绕过注册中心，多个地址用分号隔开，配置如下：(1.0.6及以
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2024-05-06 16:54:00
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