本 Chat 主要讲解 JDK7 引入，由 Doug Lea 编写的高性能线程池框架 ForkJoinPool。 ForkJoinPool 的使用场景非常多，比如 CompletableFuture 底层默认使用的线程池就是它，再比如 JDK8 大量使用的 ParallelStream 并行流底层使用的线程池也是它。 通过本 Chat 的学习，你能了解 ForkJoinPool 的核心原理,并对多线程并行优化、位操作、Volatile 属性读写优化、哈希数选择等等有一定认识。 本 Chat 适用于对 CAS、volatile、并发锁、ThreadLocalRandom 有一定认识的人群。 本场 Chat 会讲解以下内容： 1. 什么是 ForkJoinPool 2. ForkJoinPool的 核心概念 3. ForkJoinPool 的源码解析（市面上目前最清晰的源码解析） 4. ForkJoinPool 中最难理解的任务窃取图文教程 5. ForkJoinPool 使用注意项和防坑指南

2 年前，作者在 GitChat 上写了一篇 Chat[《轻松 TDD 之旅2.0》](https://gitbook.cn/new/gitchat/activity/5d667350cca96a09360e14e0)，当时获得了很多同学的认可。今天回头看这边文章，发现任务的自顶向下的拆分方法**反向推演**并没有说透，也没有给出实战案例。经过这两年的沉淀和实践，感觉这块基本理清楚了，于是准备单独写一篇 Chat 向大家把这一块的理论及实践同步一下。 本 Chat 的主要内容为： - TDD 简介 - TDD 是什么 - TDD 的过程 - TDD 六字真言 - TDD 关键点 - 反向推演拆分实战 - 方法介绍 - 方法实例化 - 代码实战 - 任务一实战 - 任务二实战 - 任务三实战 - 任务四实战 - 任务五实战 - 任务六实战 - 任务七实战

Redis 作为内存数据库，高效地使用内存对 Redis 来说肯定是必不可少的。实际上主要通过两方面技术来保证。一方面是控制数据对内存的消耗，主要按照一定的淘汰策略自动淘汰（Evict）一些缓存数据，比如采用 LRU 将最近很少使用的数据淘汰掉（基于数据的访问时间）。另一方面则是设计优化了数据结构并对它们进行了使用。 本场我们继续通过 Redis 源码分析，带大家了解 Redis 为了提升内存使用效率是如何设计优化及使用数据结构的。 本场 Chat 主要会讲到以下两部分内容: 1. Redis 是如何设计内存友好的数据结构 2. Redis 如何使用这些数据结构的 适合人群：对 Redis 开发及使用感兴趣的开发人员。

当前互联网处理的业务场景都极为复杂，各大公司都会根据自己的业务场景搭建微服务来保证单个服务只处理一块业务，这样做能极大的提升开发效率，满足快速迭代的需要，但带来的问题却是多个服务下会导致整体服务的可用性下降。 现今互联网架构里保证服务的高可用和高稳定性的时候，无非就是熔断、降级、限流，隔离这几个策略。今天主要从以下几个方面来聊聊熔断降级这块内容。 主要内容包括以下几个方面： 1. 高可用服务里边为啥要有熔断降级 2. 当前业界比较流行的几个降级组件 3. 从源码层面聊聊 Sentinel 的降级功能的实现原理 适合人群：从事服务后端研发工作的的技术人员。

本 Chat 主要介绍了使用 IDEA 来一步一步地将 Spring Boot 2.x 整合 Dubbo 3.0.x 进行整合，通过一步步地搭建，了解 Dubbo 3 带给我们新的特性和功能，通过我们的搭建，我们学习到如下的目标。 1. 了解到 Dubbo 应用级注册的特点 2. 掌握 Dubbo 使用 Protobuf 进行序列化传输 3. 掌握 Dubbo 兼容 GRPC 4. 使用 Nacos 作为配置中心 通过我们基本的学习，我们可以对 RPC 有一些更加深入的思考和学习，方便后续在 Dubbo 3 源码阅读的时候，通过我们前期一些小的特性 Demo 的实践，加深对源码的理解。 最后我们能够初步对 Dubbo 3 的使用有一个初步的学习和理解，能够帮助大家对 Dubbo 3 适应云原生（Cloud Native）做的一些新的调整和新特性的适配，为后续深入学习 Dubbo 3 搭好一个扎实的基础。

提高 MySQL 能力，排查 MySQL 问题。 突然收到监控系统报数据库服务器 CPU 使用率过高，达到 100% 甚至超 100%，怎么办？这个报警紧急度非常高，轻则应用连接处理过慢，应用报错，重则数据库宕机，不能提供服务，更有甚者服务器都出现问题。当遇到 MySQL 占用 CPU 过高时，我们如何从容应对呢？这次我们一起来快速定位问题及优化。 再稳定一点点，这次我们聊聊数据库 CPU 占用过高情况： - MySQL 占用 CPU 过高常见现象 - MySQL 占用 CPU 过高常见原因 - 我如何快速定位分析问题 SQL - 优化一下也不难 - 其他常用优化方法

不论是在平时写代码时用的各种 List 或者 HashMap 集合，还是在面试里必定被问到的各类集合实现原理及其特征，都能发现集合是每一位程序员都该掌握的知识，说到集合就必须要说到相关的队列、栈等数据结构的知识，这篇文章就来捋一捋 Java 中集合与相关数据结构的实现过程原理。 本 Chat 内容： 1. 由浅入深：集合框架介绍 2. 各类集合：List、Map、Set 3. 集合遍历：为什么要用迭代器 4. 集合扩展：泛型与通配符 5. 数据结构：栈、队列、数组、链表与红黑树 6. 排序算法：冒泡、选择、插入 7. 百年老题：HashMap 源码分析

提高 MySQL 能力，排查 MySQL 问题。 想必大家都遇到过数据库锁，你是否曾经被开发人员抱怨过，为什么页面没反应，为什么任务还没有执行完，为什么执行这么慢，为什么……为什么……哔哩哔哩的被追问很久。遇到这些问题，不要慌，不要怂，首先想到的是，SQL 肯定没有执行完，要么就是 SQL 效率低，执行慢；要么就是出现了行锁超时问题，这次我们进一步看看如何排查行锁超时问题。 再稳定一点点，这次我们聊聊数据库故障诊断： - 行锁超时一点也不神秘 - 什么场景会产生行锁超时 - 开心的亲手创造点麻烦 - 我做的就是让 MySQL 替你完成分析

日常开发中我们经常使用线程池去提升程序的性能。通过池化的思想进行线程复用、管理，可以降低系统资源消耗、提升系统响应速度、减少系统处理耗时。 熟悉服务器端开发的同学都知道，Web 服务器在接收客户端请求时，通常不会采取来一个请求就新建一个线程处理的方式。虽然这种方式实现起来简单易懂，但是如果并发的请求数非常多，并且每个请求的实际处理耗时又非常短，那么就会导致频繁地创建和销毁线程，这将大大降低系统的性能。因为线程切换是有成本的，CPU 需要保存当前执行线程的上下文，并且后期还要恢复执行线程的上下文，即所谓的“上下文切换开销”。 线程池则为多线程创建的开销和资源不足问题提供了解决方案。通过多任务下线程的重用，将线程创建的开销摊薄到了多任务上，取得了高并发环境下系统性能上的提升。 在本场 Chat 中将会讲到如下内容： - Java 中线程池的基本概念和原理以及使用案例 - Java 中的线程池调优，参数配置详解 - 使用 Spring 内置的各种线程工具类创建线程池 - 在 Spring Boot 采用优雅的方式使用线程池 - 线程池的监控与管理以及线上动态调优实践 **适合人群**：Java 前后端开发人员。想深入理解、掌握线程池的使用、配置，在项目中需要自定义线程池的开发人员。

在后端开发中，我们常常需要对接口的请求参数进行“参数合法性性”校验。比如我们要进行入参的判空、格式检查等来避免程序出现异常。首先想到的实现方式是采用 if(){...} else{...} 方式逐个对参数进行判断，这种方式功能上没有问题，能够达到目的。但是在入参很多的场景下，代码中将会充斥着大量的 if else 判断，降低了代码的美观性和可读性，显然不够优雅。那么有没有更好的方式来做这件事呢？ 回答上述问题前我们再来看看另一个问题。 在后端开发中，还有个常见的问题。就是在程序中，我们不可避免地需要处理各种异常。代码中常常会看到大量的 try {...} catch {...} finally {...}。这同样造成了代码冗余，降低了可读性。那么有没有更优雅的方式来处理程序中的异常呢？ 好了，带着上述问题，我们来引出本文的主要内容。在本场 Chat 中，将会讲述下列内容： - Bean Validation 概述及其具体实现介绍 - Spring Boot 中 Validation 的使用入门 - RequestBody/RequestParam/PathVariable 参数校验 - 分组校验、嵌套类校验、集合元素校验 - 自定义注解式规则校验、编程式校验 - 在 Service 接口中使用参数校验 - 后端接口统一数据格式响应 - 后端接口统一异常处理 **适合人群:** 本文篇幅较长，适合日常开发中使用 Spring Boot、Spring Cloud 微服务架构，需要经常面向 API 接口编程的开发人员。

本教程的题目是《循序渐进学Netty》，就是说要从最基础的知识开始讲起，一步一步、由浅入深引导大家进行 Netty 的学习。在正式学习 Netty 之前，我们有必要回顾一下 Linux IO 模型、线程模型以及 Java 中 I/O 相关的知识，温故而知新。 在本场 Chat 中，将会讲到如下内容： - 传统 Java I/O 及其编程案例 - Java NIO 及其编程案例 - Java 网络编程 - NIO的理论基础及Linux的五种I/O模型 - Reactor线程模型 - 小结 **适合人群** ：想温习 Java I/O 知识、学习 Netty 提升技术内功、对网络编程感兴趣的开发人员。

MyBatis 本是 Apache 的一个开源项目 iBatis，2010 年这个项目由 Apache Software Foundation 迁移到了 Google Code，并且改名为 MyBatis。2013 年 11 月迁移到 Github。 iBATIS 一词来源于“Internet”和“Abatis”的组合，是一个基于 Java 的持久层框架。iBATIS 提供的持久层框架包括 SQL Maps和Data Access Objects（DAOs）（来自百度百科） MyBatis 用途有： - MyBatis 是一款优秀的持久层框架，它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。 - MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。 - MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生信息，将接口和 Java 的 POJOs（Plain Ordinary Java Object，普通的 Java 对象）映射成数据库中的记录 本 Chat 内容： 1. MyBatis 入门 2. 基础环境搭建 3. 配置文件讲解 4. 常规 CRUD 使用 5. # 与 $ 的区别和 @param 用法 6. 动态 SQL 的使用 7. 了解日志 8. 结果集嵌套与查询嵌套 9. MyBatis 的缓存 10. 懒加载 注：本文较适合对 MySQL 和 Java 有一定基础的读者

睡后收入，网络流行词，字面意思为能躺着就把钱挣了的方法 ，就是被动收入，不需要花费多少时间和精力照看，就可以自动获得的收入，它更是获得财务自由和提前退休的必要前提。“睡后收入”不需要照看，但是可不代表不劳而获，其实在获得“被动收入”之前，往往需要时间的劳动和积累。 程序员在 996 文化盛行的今天 ，生存空间被进一步压缩。没有了晋升、没有了涨薪、似乎 35 岁大厂劝退也渐渐不是一句玩笑话。那么普通程序员如何更好的利用自己程序员特有的技能在休息时间也能获取收入 ，这是我们的追求 ，也是我们每一位程序员都需要掌握的 ，也是完全可行的。 通过本 Chat 你将获得以下收益： 1. 全盘分析程序员的睡后收入有哪些（哪些可以做 ，哪些不能做 ，哪些值得做）？ 2. 我在睡后收入的实践道路做了哪些努力和尝试？ 3. 如何实现睡后收入的从 0 到 1 再到 1000 的? 4. 如何平衡工作与睡后收入的投入时间? 5. 一份适合你自己的实践建议。

拥有 MySQL 能力，打好 MySQL 地基。 想要用好 MySQL，我们需要不断的学习。MySQL 和其他数据库一样，都需要存储元数据，这些云数据存储在数据字典中，数据字典的存在非常重要，而其在 MySQL 发展历程中也是不断的演变与升级。 再多学一点点，这次我们聊聊数据库数据字典： - 数据字典是什么 - 数据字典的作用 - MySQL information_schema 详解（崭露头角) - MySQL performance_schema 详解（成长升级） - MySQL sys 详解（演变进化）

弟弟天天吵着要妈妈买玩具，于是我就想着干脆自己做一辆手机 APP 遥控小车给他玩(这难道不是所有大哥哥都应该为弟弟做的事吗！) 硬件包含： 1. 车子底盘（随意买） 2. Esp12f（8266） 3. L298N 电机驱动模块 4. 18650 电池 5. 电机（我这里只用了 2 个） 涉及的内容： 1. PWM（脉冲宽度调制） 2. 8266 连接阿里云 MQTT 服务器 3. MQTT 协议讲解 4. Java 多线程 5. App 的 MQTT 链接 App 用 Android Studio 写的，总体还是比较容易上手的，看完不会你顺着网线过来锤我（狗头），这不给弟弟妹妹来一份吗？

拥有 MySQL 能力，快速 MySQL 部署。 MySQL 集群安装部署看似简单其实里面的道道有一些，常规安装你可能需要照顾的方面比较多，当然这样可以学到很多东西，但是你又想不想快速部署一套集群环境？一个得了的助手（工具）必不可少，这次我分享一个我是如何秒级部署 MySQL 集群。 再多学一点点，这次我们聊聊 MySQL 集群安装部署。 本场 Chat 内容涉及如下： - 揭秘得力助手 - 他能做为你做什么 - 拿下（安装）这个助手 - 快速部署 MySQL 单点 - 快速部署 MySQL 主从 - 快速部署 MySQL MGR - 如何管理你的助手

今日头条可谓是开启了新闻阅读的新大门，强大的推荐系统已经让它吸引了成千上万的用户。同时也吸引了更多的创作者选择发布头条文章来成为一个自媒体创业者。而自媒体创业者要绞尽脑汁的写文章，想创意，做排版是一个非常耗时耗力的过程。作为程序员的我们，可以充分利用技术的优势，从众多的自媒体创业者中脱颖而出。 在本场 Chat 中，会讲到如下内容： - 如何抽丝剥茧分析头条文章发布系统的奥妙 - 如何用 Python 爬取内网系统文章并存储 - 如何用 Python 实现头条文章系统自动登录 - 如何用 Python 实现头条文章的批量发布 - 如何部署机器人每天定时发布头条文章吸粉 **适合人群**：想要从事自媒体创业的程序员，对爬虫、机器人感兴趣的人

拥有 MySQL 能力，打好 MySQL 地基。 随着业务的快速发展，业务高并发，性能要提高，但是如何保证业务的稳定性及数据的可靠性呢？MySQL事务和锁帮你实现。本次我们聊聊MySQL事务和锁，结合并发控制，深入学习事务隔离级别。 再多学一点点，这次我们聊聊数据库事务和锁： - 什么是事务，为什么需要事务 - 用日常细说事务的特性 - MySQL 并发控制技术 - 面试再也不怕被问到的 MVCC - 简单易懂的实例帮你理解 MySQL 事务隔离级别 - MySQL 锁机制（机智） - 聊几个经典死锁案例 - 小技巧——事务保存点帮你读档重闯关 - 小技巧——一个死锁的具体分析方法 - 小技巧——换种思路提高事务能力

责任链，顾名思义，就是用来处理相关事务责任的一条执行链，执行链上有多个节点，每个节点都有机会（条件匹配）处理请求事务，如果某个节点处理完了就可以根据实际业务需求传递给下一个节点继续处理或者返回处理完毕。 责任链常见应用场景有： - 同一请求需要处理多个对象，但具体需要处理哪些请求在运行时动态决定 - 例如 OA 系统中的流程审批，不同流程对应不同的处理对象 对于责任链的实现形式，常见的有： - 节点控制模式：每个节点自由控制是否继续往下传递链的进度，类似于 Netty 中的责任链模式 - 外部调用方式：通过外部调用的方式对链的各个节点调用进行控制，从而实现链的各个节点之间的切换 因此通过责任链模式我们将对系统中各个处理对象**划分边界**，各个对象就是一个处理阶段，通过**自由组合**不同阶段能够快速响应业务需求变化。 上面提到自由组合处理对象，传统的方式就是在代码中实现规定好各个处理对象的顺序，这种方式不能做到对需求的即时响应。因此我们使用阿里开源的 QLExpress 脚本引擎，能够实现动态替换、快速组装各个处理对象。同时基于 QLExpress 的强大，对于处理对象的配置，业务人员也能够简便而不失灵活的进行配置。 在这篇 Chat 中，将会根据实际的业务场景进行提炼，实现一套通用责任链模式进行业务解耦，配合脚本引擎快速响应业务。

拥有 MySQL 能力，打好 MySQL 地基。 你是不是遇到过 MySQL 数据库编码问题，是不是有诸多对 MySQL 字符集的困惑，有没有在使用过程中遇到过各种乱七八糟的乱码问题？ 再多学一点点，这次我们聊聊数据库字符集 本场 Chat 内容涉及如下： - 字符集简介 - 字符集分类与特点 - MySQL 与字符集之间亲密关系 - 字符集编码原理 - 字符集与校对规则分析 - 如何更改 MySQL 字符集 - 字符集最佳实践

大数据计算框架 Flink 实战教程共分为三篇。涵盖 Flink 安装配置、基本原理、核心概念、 流处理 API 和批处理 API、存储及状态一致性、容错机制、实战案例以及面试题讲解等。 本篇为第二篇，主要讲解 Flink 的 API、Window 和 Watermark 机制、状态管理和存储、容错机制、状态一致性等等。 在本场 Chat 中，将会讲到如下类容： 1. FlinkAPI - Environment - Source - Transformation - Sink - Window - Watermark - 分层 API 2. Flink 状态管理 3. Flink 状态后端存储 4. Flink 容错机制 5. Flink 检查点和保存点 6. Flink 状态一致性 **适合人群**：对大数据处理感兴趣、工作中需要使用 Flink 进行大数据处理的技术人员。

线程池，顾名思义就是存放线程的池子，池子中存放了很多可复用的线程。同时作为面试必备考点，大多数面试者对线程池还是停留在一些基础概念上，对其中的关键点及原理理解不到位或者不深刻，这将会为自己的面试大大减分。本篇 Chat 将以 JDK 线程池为背景，从零到一实现自己的线程池，麻雀虽小，五脏俱全。如果对本 Chat 都理解了，再返回去看 JDK 线程池，例如 ThreadPoolExecutor 等源码，将会得心应手。 在本场 Chat 中，将会涉及如下内容： - 基于 Runnable 实现不带返回值的任务 - 基于 Callable 实现带返回值的任务 - 实现任务的异常处理，将线程中的异常能够抛到线程外 - 利用 AtomicXXX 原子类的 CAS 特性并发控制变量的原子操作 - 基于自旋方式从队列中获取任务并执行，实现线程复用机制 - 基于 LockSupport.park/unpark 实现主线程获取任务返回值 - 控制线程数量，做到线程队列良好的伸缩性 - 灵活实现任务拒绝策略

Kafka 是一个分布式的、发布-订阅式消息中间件。最初是由 Linkedin 领英公司基于 Scala 和 Java 语言开发的分布式消息系统，现已捐献给 Apache 软件基金会。事实上 Kafka 不仅仅是一个消息队列（MQ），其已然成为一个开源的分布式流处理平台。Kafka 具有高吞吐、低延迟的特性，许多大数据处理系统比如 Storm、Spark、Flink 等都能很好地与之集成。 在本场 Chat 中，将会讲到如下内容： - Kafka 概述 - Kafka 体系结构 - 分区和主题 - Kafka 文件存储机制 - Kafka 安装与配置 - Kafka 监控管理 - Kafka 生产者消费者脚本 - Kafka 生产者客户端 API - Kafka 消费者客户端 API - Kafka 事务 - Spring Boot 集成 Kafka - Kafka 面试题集锦 **适合人群**：对消息队列感兴趣，在实际开发中需要使用 Kafka 的技术人员

动态代理是代理模式的一种，指在不改动目标对象的基础上，通过一些辅助技术，能够对目标对象实现功能扩展。动态代理的应用场景也是非常广泛，比如常见 Hibernate、Spring、Dubbo 等框架均有运用，因此在了解了常见的动态代理种类及原理后，无疑对这些框架相关部分会理解得更加透彻。同时在面试中，如果能把本文涉及的知识点都讲到，那将会大大增加录用的几率。 在本场 Chat 中，将会涉及如下内容： - 对静态代理回顾，与动态代理本质区别 - JDK 动态代理实现，动态生成代理类源码剖析 - Cglib 代理方式实现，反编译代理类源码剖析 - Javassist 字节码 API 两种情景演示 - 使用 Javassist 动态生成代理类，模拟 JDK 动态代理 - Cglib 底层字节码 ASM 框架介绍

树是一种常用的数据结构，当然也是面试中常考的数据结构，因为它既简单又复杂，可以考察你的深厚功底。本篇会带你整理一遍树的常见面试题以及字节跳动的面试真题，祝你拿下 offer。 本场 Chat，适合任何人，尤其是想要面试字节跳动的童鞋 - 什么是树？ - 什么是二叉树？ - 什么是二叉搜索树？ - 前序、中序、后序遍历都是什么？ - 怎么去实现以上三种遍历，递归怎么写？非递归怎么写？ - 面试真题 1：最近公共祖先 - 面试真题 2：平衡二叉树 - 面试真题 3：二叉树的右视角 - 面试真题 4：序列化和反序列化二叉树