Dubbo 的前世今生

2011 年 10 月 27 日，阿里巴巴开源了自己的 SOA 服务化治理方案的核心框架 Dubbo，服务治理和 SOA 的设计理念开始逐渐在国内软件行业中落地，并被广泛应用。自开源后，许多非阿里系公司选择使用 Dubbo，其中既有当当网、网易考拉等互联网公司，也有中国人寿、青岛海尔等传统企业。

在前文《文件 IO 操作的一些最佳实践》中，我介绍了一些 Java 中常见的文件操作的接口，并且就 PageCache 和 DIrect IO 进行了探讨，最近我自己封装了一个 Direct IO 的库，趁着这个机会，本文重点谈谈 Java 中 Direct IO 的意义，以及简单介绍下我自己的轮子。

前言

一致性哈希算法在很多领域有应用，例如分布式缓存领域的 MemCache，Redis，负载均衡领域的 Nginx，各类 RPC 框架。不同领域场景不同，需要顾及的因素也有所差异，本文主要讨论在 ** 负载均衡 ** 中一致性哈希算法的设计。

在介绍一致性哈希算法之前，我将会介绍一些哈希算法，讨论它们的区别和使用场景。也会给出一致性哈希算法的 Java 通用实现，可以直接引用，文末会给出 github 地址。

友情提示：阅读本文前，最好对一致性哈希算法有所了解，例如你最好听过一致性哈希环这个概念，我会在基本概念上缩短篇幅。

1 前言

在开始正题之前，先闲聊几句。有人说，计算机科学这个学科，软件方向研究到头就是数学，硬件方向研究到头就是物理，最轻松的是中间这批使用者，可以不太懂物理，不太懂数学，依旧可以使用计算机作为自己谋生的工具。这个规律具有普适应，看看“定时器”这个例子，往应用层研究，有 Quartz，Spring Schedule 等框架；往分布式研究，又有 SchedulerX，ElasticJob 等分布式任务调度；往底层实现看，又有多种定时器实现方案的原理、工作效率、数据结构可以深究…简单上手使用一个框架，并不能体现出个人的水平，如何与他人构成区分度？我觉得至少要在某一个方向有所建树：

1. 深入研究某个现有框架的实现原理，例如：读源码
2. 将一个传统技术在分布式领域很好地延伸，很多成熟的传统技术可能在单机 work well，但分布式场景需要很多额外的考虑。
3. 站在设计者的角度，如果从零开始设计一个轮子，怎么利用合适的算法、数据结构，去实现它。

回到这篇文章的主题，我首先会围绕第三个话题讨论：设计实现一个定时器，可以使用什么算法，采用什么数据结构。接着再聊聊第一个话题：探讨一些优秀的定时器实现方案。

每一个不恰当的提问都在消耗别人对你的耐心，程序员届早已经有了诸如《提问的智慧》之类的经典文章介绍了什么是蠢问题，如何避免问蠢问题。然而，常年混迹于十几个技术交流微信群的我，发现很多小白程序员并不懂得这一点，为改善微信群的技术交流氛围，转此文，意图是让大家在担任提问者的角色时，尽可能提高提问的素质，让自己成为值得被教的人。

原文出处：https://github.com/aptx4869yuyang2017/How-To-Ask-Questions-The-Smart-Way

1 前言

在前一篇文章 《聊聊 TCP 长连接和心跳那些事》 中，我们已经聊过了 TCP 中的 KeepAlive，以及在应用层设计心跳的意义，但却对长连接心跳的设计方案没有做详细地介绍。事实上，设计一个好的心跳机制并不是一件容易的事，就我所熟知的几个 RPC 框架，它们的心跳机制可以说大相径庭，这篇文章我将探讨一下 ** 如何设计一个优雅的心跳机制，主要从 Dubbo 的现有方案以及一个改进方案来做分析 **。

前言

可能很多 Java 程序员对 TCP 的理解只有一个三次握手，四次握手的认识，我觉得这样的原因主要在于 TCP 协议本身稍微有点抽象（相比较于应用层的 HTTP 协议）；其次，非框架开发者不太需要接触到 TCP 的一些细节。其实我个人对 TCP 的很多细节也并没有完全理解，这篇文章主要针对微信交流群里有人提出的长连接，心跳问题，做一个统一的整理。

在 Java 中，使用 TCP 通信，大概率会涉及到 Socket、Netty，本文将借用它们的一些 API 和设置参数来辅助介绍。

定义

在不谈及 dubbo 时，我们大多数人对 URL 这个概念并不会感到陌生。统一资源定位器 (RFC1738――Uniform Resource Locators (URL)）应该是最广为人知的一个 RFC 规范，它的定义也非常简单

因特网上的可用资源可以用简单字符串来表示，该文档就是描述了这种字符串的语法和语
义。而这些字符串则被称为：“统一资源定位器”（URL）

** 一个标准的 URL 格式 ** 至多可以包含如下的几个部分

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protocol://username:password@host:port/path?key=value&key=value

1 前言

国际惯例，先报成绩，熬了无数个夜晚，最后依旧被绝杀出了第一页，最终排名第 21 名。前十名的成绩分布为 413.69~416.94，我最终的耗时是 422.43。成绩虽然不是特别亮眼，但与众多参赛选手使用 C++ 作为参赛语言不同，我使用的是 Java，一方面是我 C++ 的能力早已荒废，另一方面是我想验证一下使用 Java 编写存储引擎是否与 C++ 差距巨大 (当然，主要还是前者 QAQ)。所以在本文中，我除了介绍整体的架构之外，还会着重笔墨来探讨 Java 编写存储类型应用的一些最佳实践，文末会给出 github 的开源地址。

背景

已经过去的中间件性能挑战赛，和正在进行中的 第一届 PolarDB 数据性能大赛 都涉及到了文件操作，合理地设计架构以及正确地压榨机器的读写性能成了比赛中获取较好成绩的关键。正在参赛的我收到了几位公众号读者朋友的反馈，他们大多表达出了这样的烦恼：“对比赛很感兴趣，但不知道怎么入门”，“能跑出成绩，但相比前排的选手，成绩相差 10 倍有余”…为了能让更多的读者参与到之后相类似的比赛中来，我简单整理一些文件 IO 操作的最佳实践，而不涉及整体系统的架构设计，希望通过这篇文章的介绍，让你能够欢快地参与到之后类似的性能挑战赛之中来。