引言先前我们讲过了RocketMQ是如何解决顺序消息问题的，今天我们讲一下RocketMQ是如何解决消息堆积问题的。每种MQ解决消息堆积问题的策略可能都不一样，但发生消息堆积问题的原因大致一样，即生产者生产消息的速率与消费者消费消息的速率不匹配，导致消息大量堆积在队列中。 调整消费者线程池大小🤓通过增加消费者的并发度，可以加快消息的消费速度。这可以通过修改消费者配置中的线程池大小参数实现，通过增

引言每种MQ对顺序消息的实现都各有差异，我们今天主要来讲讲RocketMQ是如何实现顺序消息的。请注意，由于全局顺序消息不常用，我们这里提到的顺序消息都是指分区顺序消息。 顺序消息的定义😣RocketMQ中的顺序消息分为全局顺序消息和分区顺序消息。 全局顺序消息全局顺序消息是指某个Topic下的所有消息都能够按照发送的顺序被消费。这里稍微解释一下，为什么全局顺序消息不常用，因为全局顺序消息通常意

引言上次我们讲了本地缓存guava，那么有没有比它更加优秀的本地缓存呢？有的，兄弟，有的。这次我们来讲本地缓存Caffeine。 本地缓存的必要性🤤不是有了像redis这样的分布式缓存了吗，为什么还要本地缓存呢？因为本地缓存有这样的优势: 提升性能 减少延迟：通过在应用层引入本地缓存作为第一级缓存（L1），可以直接在进程内部快速响应查询请求，而不需要每次都访问更慢的外部存储（如远程缓存或数

引言如果大家在简历中写熟悉Java并发编程或者项目有牵扯到线程池相关内容，那么被拷打线程池是大概率的事。下面的内容是有关今年五月份某大厂面试中有关线程池的拷打，我从中提取一些比较通用的内容进行解答，让我们一起看看吧！ 线程池的好处😯经典起手，这就非常八股了，这里我想让大家都明白一个道理，生活和学习中，都要先明白做这件事的好处（坏处）是什么，再想如何做可能灵感就会多得多，好的下面让我们回归正题❤️

引言很多新人朋友都想在Github上为开源社区进行贡献（包括我），而其中seata社区是活跃度相对较高的社区之一，但是一头扎进去容易一脸懵，如果你也想为seata贡献你的代码，你可以看看我以下提到的几点，兴许你会用到🤓 第一步你先需要将seata库fork下来，然后你才可以提交代码到自己的fork库，然后进行clone，将最新代码拉取到自己的idea。 然后需要设置远程，方便更新代码工作区， 设

引言大家在SpringBoot项目开发中进行依赖注入时，是不是都喜欢用字段注入呢？即使用@Autowired，@Resource。没错，这种方式最简单与简洁，但是为什么在面试中，面试官问起你有关依赖注入的问题时，最好不要回答用字段注入呢？而是回答用构造器注入，接下来让我们一起来探讨一下常见的三种依赖注入方式。 字段注入(Field Injection)😵字段注入（Field Injection）

引言在后端开发和面试中，如果是做类似秒杀和商城等业务时，我们难免会遇到关于订单超时了，但是Redis里面的库存已经预扣减了，那么如何把预扣减的库存进行补偿呢？下面和大家讨论几种比较常见常用的方案。 为什么要补偿预扣减的库存？😵古人常说，要做一件事之前，先要清楚为什么要做这件事，再去想解决这件事的方案。我认为这种说法也是对的，只有先清楚为什么要补偿预扣减的库存，才能获得解决方案的灵感。 在一个秒杀

引言在后端开发中或者面试中，我们经常会谈到多级缓存这个概念，那么这里就要来说一说缓存的分类了。缓存分为本地缓存和分布式缓存（数据库缓存已经被废弃了），本地缓存常见的有Guava，Ehcache，Caffeine，分布式缓存常见的有Redis，Memcached。那么我们今天主要来聊聊本地缓存Guava。 本地缓存的必要性🤤不是有了像redis这样的分布式缓存了吗，为什么还要本地缓存呢？因为本地缓

引言在后端开发中，我们经常会使用线程池来异步执行任务，但是如果要进行异步编排任务可犯了难。线程池可不能按照一定顺序来执行相应任务，所以今天我们来讲讲Java8引入的，位于java.util.concurrent包下的CompletableFuture。 如图是依靠CompletableFuture来实现的异步并行任务，聚合结果的示意图： Future😯要想了解CompletableFuture

引言现代网站搭建的一般都是分布式系统，而聊到分布式系统的设计与构建，那就无法避开CAP理论，今天来聊一下CAP理论 CAP定义😪cap理论是指设计分布式系统时，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition tolerance）这三个属性最多只能同时满足两个。 一致性（Consistency） ：每个读操作都能看到最近一次写操作的结果。在这