1.分布式锁技术探究 - Redisson & curator 源码解读
2.盘点 35 个 Apache 顶级项目，码分我拜服了…
3.ElasticSearch面试10道不得不会的码分ElasticSearch面试题
4.ZookeeperApach Curator 框架源码分析：初始化过程（一）Ver 4.3.0
分布式锁技术探究 - Redisson & curator 源码解读
在高并发场景中，为解决资源竞争和共享问题，码分引入了分布式锁，码分衍生出可重入锁、码分读写锁等。码分vb定点源码随着服务架构的码分分布式化，这些并发问题扩展到了分布式场景，码分业务中需要分布式锁和分布式AQS来确保资源管理。码分
分布式锁的码分实现方式多样，如基于Redis的码分Redisson和Zookeeper的Curator。Redisson利用redLock算法避免主从复制导致的码分重复加锁，但存在单点故障问题。码分Curator则依赖zk的码分临时顺序节点实现锁，提供了一种更健壮的码分解决方案。
要选择分布式锁，需关注其基本特性，如高可用性、线程安全、可重入性、锁的公平性等。Redisson的锁模型通过lua脚本保证原子性和公平性，而Curator的zk实现则利用watcher机制实现公平锁。
Redisson提供更丰富的功能，如可重入锁、读写锁，以及通过lua脚本实现的高级特性。而zk的zk锁模型更为简单，公平性较好，适用于对强一致性要求较低的场景。
总结来说，选择哪种分布式锁取决于业务需求和性能要求，Redisson适合竞争激烈但对一致性要求不高的场景，而zk在强一致性方面更有优势。
盘点 个 Apache 顶级项目，我拜服了…
Apache软件基金会，全称为Apache Software Foundation（ASF），thostmduserapi源码成立于年7月，是世界上最大的最受欢迎的开源软件基金会，是一个非营利性组织，专门支持开源项目。
目前，ASF旗下有超过+亿美元的价值，为开发者提供免费的开源软件和项目，惠及全球数十亿用户。
接下来，我们将盘点Apache软件基金会旗下的个顶级项目，这些项目在日常开发过程中常常遇到，有的可能已经使用过，而有的则值得学习了解，为未来项目提供参考。
1. Apache（httpd）：Apache HTTP Server，中文名阿帕奇，是一个开源的HTTP服务器，支持在UNIX和Windows系统上运行。它自年4月起成为互联网上最受欢迎的web服务器，年2月庆祝了其岁生日。适用于HTML、等静态资源服务，类似于Nginx，但Nginx功能更为强大。
2. Tomcat：Apache开源的Java应用服务器，支持Java Servlet、JavaServer Pages、Java Expression Language和Java WebSocket技术。尽管近年来存在安全漏洞，但因其开源、免费的特性，仍被广泛应用于Java领域，成为主流应用服务器。
3. Commons：包含一系列Java公共组件的项目，提供Java核心API的额外组件，如StringUtils等。_253源码提供个实用的类库，极大地方便了Java开发。
4. POI：提供了一系列Java API对Microsoft Office格式文件进行读写处理，如Excel、Word、PowerPoint等文件的读写，功能强大。
5. HttpComponents：提供了HTTP及相关协议的Java组件和工具集，包括HttpCore、HttpClient、HttpAsyncClient，其中HttpClient是常用的HTTP客户端。
6. Logging services：包含Apache的日志服务，如Log4j，是使用最广泛的日志框架，还有Log4j 2、log4php、log4cxx等其他语言的日志框架。
7. Ant：一个较为老的Java项目编译和构建工具，虽然已经较少使用，但依然存在一定的价值。
8. Maven：是一个主流的软件项目管理工具，提供项目自动编译、单元测试、打包、发布等生命周期管理。
9. Subversion：一个开源的版本控制软件，用于代码版本控制、文件版本控制，几乎每个开发者都使用过。
. Struts：一个免费开源的MVC框架，用于创建Java web应用程序，曾风靡一时，但由于漏洞问题，已逐渐被Spring MVC、Spring Boot等替代。用户源码
. FreeMarker：是一个基于Java的模板引擎，允许使用简单而强大的模板语言引用Java代码中的对象来生成HTML页面、电子邮件、配置文件、源代码等。
. Velocity：一个基于Java语言的模板引擎，允许使用模板语言引用Java对象生成文本输出。尽管长期未更新，不再被Spring Boot 1.5.x版本支持，但仍推荐使用其他模板引擎。
. Tapestry：一个在Java Web开发界知名的面向组件的Web框架，用于创建高度可伸缩的Web应用程序。
. Shiro：一个功能强大且易于使用的Java安全框架，提供身份验证、授权、加密和会话管理等功能，有助于快速、轻松地开发和保护企业应用程序。
. Dubbo：阿里巴巴开源的分布式服务框架（RPC），曾停止维护后又重启维护并捐献给Apache软件基金会，现在在许多企业中仍大量运用。
. Thrift：一款优秀的、轻量级的RPC框架，最初由Facebook开发，后捐献给Apache软件基金会。支持多种语言，具备高度可扩展性。
. Zookeeper：一个分布式中间件神器，最初由Google Chubby的一个开源实现，主要用途包括配置中心、分布式锁等，支持高度可靠的分布式服务协调中间件。
. Curator：Zookeeper的Java客户端，提供一系列高级API和工具，简化了Zookeeper操作，易于使用。reigns 源码
. SkyWalking：一个可观测性分析平台和应用性能管理系统，提供分布式跟踪、指标监控、性能诊断、度量汇总和可视化的一体化解决方案。
. ShardingSphere：由一组分布式数据库中间件解决方案组成的开源生态系统，包括JDBC、Proxy、Sidecar（计划中），提供数据分片、分布式事务和数据库编排功能。
. Lucene：顶级的开源搜索框架，包括核心搜索库（Lucene core）和搜索服务器（Solr），提供强大的索引和搜索功能。
. ActiveMQ：一款灵活、强大的多协议开源消息中间件，支持JMS 1.1&2.0，目前最流行的Java消息中间件之一。
. RocketMQ：一款重量级、极具竞争力的消息队列产品，由阿里巴巴于年开源，年捐赠给Apache软件基金会，年正式毕业。
. Kafka：一款重量级开源项目，最初由LinkedIn公司开发，后捐献给Apache软件基金会。它是一种分布式、高吞吐量的发布订阅消息系统，能够实时处理大量数据。
. Hadoop：一种高可靠、可伸缩、分布式大数据处理框架，也是大数据行业公认的标准框架。
. HBase：建立在Hadoop HDFS上的非关系数据库，用于大数据存储，适用于随机、实时的读写访问。
. Pig：一个基于Hadoop的大数据分析平台，提供类似SQL的面向数据流的高级语言Pig Latin，用于执行Map Reduce任务。
. Hive：一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于提取、转化和加载数据，可以将Hadoop原始结构化数据映射为Hive表，并提供类似SQL的HiveQL语言查询功能。
. Spark：一个用于大规模数据处理的统一分析引擎，支持无边界和有边界数据流上的有状态计算。
. Flink：一个分布式处理引擎框架，用于无边界和有边界数据流上的有状态计算，设计用于在所有常见的集群环境中运行。
. Storm：一个分布式实时计算系统，能够轻松可靠地处理数据流，类似于Hadoop的实时批处理。
. Cassandra：一款可伸缩、高可用、高性能去中心化的分布式数据库，最初由Facebook为了解决消息收件箱搜索问题而设计。
. CouchDB：一个面向文档的分布式数据库，以JSON作为存储格式和查询语言，提供直观可靠的RESTful API接口。
. Groovy：一个功能强大的基于JVM平台的动态编程语言，语法与Java相似，但更简洁、易于学习和高效。
. NetBeans：一款开源开发工具（IDE），集成开发环境和应用框架，支持Java、JavaScript、PHP等编程语言，最初由SUN公司开发，后被Oracle收购并捐赠给Apache软件基金会。
总结：这些顶级项目涵盖了基础组件、Web、分布式、搜索、消息中间件、大数据/数据库、编程语言、工具等多个领域，为Java生态系统的发展做出了巨大贡献。尽管有些项目面临淘汰，但它们都曾经辉煌过，正是这些开源项目推动了Java生态的繁荣。希望本文的分享对大家在日常开发中有所帮助。
ElasticSearch面试道不得不会的ElasticSearch面试题
以下内容整理了 ElasticSearch 面试中常见的问题及解答，旨在帮助大家回顾和复习这些重点知识，建议收藏并经常查阅。 关于 ElasticSearch 的面试，推荐使用官方术语来描述以确保准确性。 公司集群架构、索引数据大小与分片数量以及优化方法：节点数量、分片数与副本数，根据公司具体使用情况进行回答，适当放大也是可行的。
调优手段包括但不限于基于业务增量需求的索引创建策略、使用别名进行索引管理、定时进行 force_merge 操作以释放空间、实施冷热分离机制以提高检索效率、采用 curator 进行索引生命周期管理、针对需要分词的字段合理设置分词器以及 Mapping 阶段充分结合字段属性。
倒排索引的实现机制： 倒排索引记录了单词到文档的映射，不仅包含文档 ID，还包含了词频、偏移量与位置信息。 master 选举的实现原理： ElasticSearch 的 master 选举由 ZenDiscovery 模块负责，具体源码分析可参考相关资源。 索引文档过程概述： 理解文档在节点间的分发过程，包括从接收到写入磁盘的步骤。默认使用文档 ID 进行路由计算，以选择合适的分片。 ElasticSearch 搜索过程的详细描述： 搜索包括查询与读取阶段，查询阶段广播到所有 shard，生成命中文档的优先级队列；读取阶段由协调节点决定需要取回的确切文档，创建 multi-get 请求并发送至分片副本。 部署时 Linux 优化方法： 优化内存使用，避免交换到磁盘，通过配置参数减少内存交换，提高性能。 多主选举情况下的处理： 当集群中出现多个 master，系统会通过选举机制选择一个作为主 master，其他节点则成为从节点。 客户端与集群节点连接选择： 客户端通过轮询方式与集群中的节点进行通信，不加入集群。 更新与删除文档流程： 更新与删除文档后，旧版本的文档在查询时会被过滤掉。 大数据量聚合实现： ElasticSearch 通过 cardinality 度量提供近似聚合，基于 HLL 算法估计字段的唯一值数量，具有可配置的精度和内存使用效率。 并发情况下读写一致性： 理解一致性在分布式系统中的概念，通过 CPA 理论分析，明确一致性、可用性和分区容忍性之间的权衡。 以上内容涵盖了 ElasticSearch 面试中常见问题的解答与优化建议，希望对您的面试准备有所帮助。ZookeeperApach Curator 框架源码分析：初始化过程（一）Ver 4.3.0
Curator是由Netflix开源的一款用于简化Zookeeper客户端开发的工具，它提供了一套高级别API，使得开发者可以更简单易懂地实现分布式应用程序。Curator构建在Zookeeper原生客户端之上，提供了连接重试、异常处理、节点监听等常见功能，减轻了开发者的工作负担。Curator由多个模块组成，其中curator-framework和curator-recipes是最常用的部分，此外还提供了分布式锁等功能。
Curator的最新版本为5.X系列，不再支持ZK 3.4.X及之前的版本。主要的改动在5.X系列中，原因包括代码重构、API调整等，导致不兼容之前的版本。
Curator的下载地址可以通过Maven依赖管理或Apache官方网站获取。要开始使用Curator，需要搭建Zookeeper集群环境，详细部署过程可参考其他文章。
引入Curator依赖后，开发者可以使用CuratorFrameworkFactory构建实例，通过此实例连接Zookeeper集群并执行分布式操作，如分布式锁等。Curator内部实现了重试策略、连接管理等，使得操作更为便捷且稳定。
Curator提供了可重入锁（公平锁）的示例，开发者可以通过简单的代码实现分布式锁功能。初始化CuratorFramework实例的过程包括设置连接参数、构建实例、启动连接等步骤，内部会处理网络重连、异常处理等逻辑。
在Curator的初始化过程中，CuratorFrameworkImpl是核心类，它负责构建与Zookeeper集群的连接，并封装了一系列关键组件，如连接管理、异常检测、负载均衡等。CuratorZookeeperClient类负责Zookeeper客户端的封装和调用。
CuratorFrameworkImpl的启动过程涉及初始化连接状态管理器、启动客户端连接、执行后台操作等关键步骤。通过CAS操作确保线程安全，并在异常情况下自动重试连接。
连接状态管理器（ConnectionStateManager）负责维护连接状态并处理状态变更通知，确保在状态改变时能够及时通知到监听器。通知机制包括注册一次性监听器、注册CuratorListener和ConnectionStateListener，以及处理未处理的错误。
Curator的会话管理机制包括连接状态检查和重连策略，确保在连接断开后能够自动恢复连接。在状态变更时，连接状态管理器会通知所有注册的监听器，执行相应的回调逻辑。
Curator还提供了缓存机制，用于保存节点数据并在数据发生变化时进行更新。此外，Curator支持多次注册监听器，确保在连接断开后能够重新注册监听器，以避免丢失监听事件。
通过上述分析，Curator为开发者提供了高效、稳定的Zookeeper客户端实现，简化了分布式应用程序的开发过程。在实际应用中，开发者需要根据项目需求选择合适的版本和功能模块，以充分利用Curator提供的便利性。
