2025面试经验-海康萤石-Java应用架构师
海康萤石
应用架构师Java
rocketmq/activemq/kafka 特点与区别
RocketMQ、ActiveMQ 和 Kafka 是广为采用的消息传输中间件；它们的特性及差异则可通过以下说明进一步阐述：
● RocketMQ
○ 高可用性：采用分布式架构，通过主从模式和多副本机制保证数据的高可靠和高可用，即使部分节点出现故障，也能确保消息不丢失和系统的正常。
○ 高性能：能够支持高并发的消息处理，具备优秀的消息读写性能，适用于大规模的消息队列场景。
○ 功能丰富：支持消息顺序、事务消息、定时消息等多种高级功能，满足不同业务场景的需求。
○ 社区活跃：由阿里巴巴开源，国内社区活跃，有丰富的文档和技术支持，便于开发者使用和进行问题排查。
● ActiveMQ
○ 跨语言跨平台：支持多种语言和平台，具有很强的通用性和兼容性，能很好地与不同技术栈的系统进行集成。
○ 功能全面：支持多种消息协议，如 AMQP、STOMP 等，并且提供了丰富的消息处理功能，如消息持久化、事务支持等。
○ 轻量级：相对来说比较轻量级，易于部署和使用，对于一些小型项目或对性能要求不是极高的场景较为适用。
○ 成熟稳定：是一款成熟的消息中间件，经过了长时间的市场验证，稳定性较高。
● Kafka
○ 高吞吐量：以高吞吐量著称，尤其适合处理大规模的实时数据，能够在短时间内处理大量的消息。
○ 分布式架构：天生的分布式设计，可扩展性强，能够轻松应对大规模集群环境，通过增加节点可以线性提升系统的性能和容量。
○ 消息持久化：默认将消息持久化到磁盘，保证消息的可靠性，即使集群重启也能保证消息不丢失。
○ 流处理能力：具备强大的流处理能力，与 Spark Streaming、Flink 等流计算框架集成良好，适用于实时数据处理和分析场景。
区别
● 性能方面
○ Kafka：在高并发、大规模数据处理场景下，吞吐量明显高于 RocketMQ 和 ActiveMQ，尤其适合处理海量的实时数据。
○ RocketMQ：性能也较为出色，在高并发场景下能保持稳定的性能，消息的读写速度较快，能满足大多数中大型企业的业务需求。
○ ActiveMQ：性能相对较弱，在处理大规模、高并发消息时，可能会出现性能瓶颈，一般适用于并发量不高的场景。
● 功能特性方面
○ RocketMQ：在消息顺序性、事务消息等功能上表现出色，对于一些对消息处理有严格顺序要求和事务一致性要求的业务场景，如金融交易等，RocketMQ 是较好的选择。
○ Kafka：主要侧重于消息的高吞吐量和持久化存储，以及与流计算框架的集成，在实时数据处理和分析领域具有明显优势。
○ ActiveMQ：功能比较均衡，支持多种消息协议和常见的消息处理功能，但在某些特定功能的深度和广度上，不如 RocketMQ 和 Kafka。
Redis分布式锁实现方式
Redis 分布式锁的实现方式主要有以下几种：
基于 SETNX 命令
示例代码（以Python为例）
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python
import redis
连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
设置锁定机制
lock_name = 'my_lock'
unique_value = 'unique_value'
result = r.setnx(lock_name, unique_value)
if result == 1:
# 成功获得锁定权
print('已获得锁定权')
# 自动释放锁定机制
r.delete(lock_name)
else:
# 无法获得锁定权
print('无法获得锁定权')
缺点：该方法未设置过期时间参数，默认值可能为长期有效，在处理网络波动或高并发请求时可能出现资源长时间被占用的情况；当客户端发生异常时，在未释放相应资源的情况下可能会导致其他客户端永远无法获取该资源；此外，在这种情况下还会引发系统性死锁问题
基于 SET 命令扩展参数
示例代码（以 Java 为例）
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java
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisLockExample {
public static void main(String[] args) {
// 连接Redis
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
// 获取锁操作
String lockKey = "lock_key"; // 定义锁定键
String lockValue = "lock_value"; // 定义锁定值
jedis.set(lockKey, lockValue, "NX", "EX", 10); // 尝试设置最大等待时间为10秒
if (jedis.get(lockKey).equals("OK")) { // 成功状态判断
System.out.println("成功完成获取并释放锁定操作..."); // 执行相关业务逻辑
jedis.del(lockKey); // 释放锁定键
} else { // 失败状态处理
System.out.println("锁定操作失败，请稍后再试...");
}
// 关闭连接
jedis.close();
}
}
- 优点：相较于仅依赖SETNX实现的方案，在本系统中不仅实现了互斥控制功能，并且还加入了时间超时机制的设置。这种改进措施能够有效规避死锁问题。
- 缺点：在分布式系统环境中运行时存在一定的风险性，在本方案下若某个客户端在获取互斥资源后尚未完成其业务流程即资源超时，则可能导致其他客户端也能取得该互斥资源而引发数据不一致的问题。
基于 Redisson 框架
- 原理 ：Redisson 是一个在 Redis 的基础上实现的 Java 驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它提供了一系列的分布式锁实现，其中包括可重入锁、公平锁、联锁等多种类型的锁。Redisson 在实现分布式锁时，采用了 Lua 脚本保证操作的原子性，并且通过一些机制来保证锁的可靠性和性能。
- 示例代码（以 Java 为例）
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java
导入org红瓷解红瓷解；
导入org红瓷解api中的红瓷解锁定机制；
导入org红瓷解api中的红瓷解客户端；
导入org红瓷解config中的配置文件；
配置Redisson服务端
配置Redisson服务端
// 创建Redisson客户端
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
// 获取锁定机制
RLock lock = redisson.getLock("my_lock");
try {
// 获取锁定机制，并设置最大等待时间（10秒）及过期时间（30秒）
boolean isLocked = lock.tryLock(10, 30, TimeUnit.SECONDS);
if (isLocked) {
// 成功获取到锁定机制
System.out.println("成功获取到锁定机制，并已开始执行相关业务逻辑");
} else {
// 锁定机制未被占用
System.out.println("锁定机制未被占用，请稍后再试");
}
} catch (InterruptedException e) {
// 在发生中断时立即停止当前线程
Thread.currentThread().interrupt();
} finally {
// 在程序结束后立即释放当前线程持有的锁定机制
if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
lock.unlock();
}
// 关闭Redisson客户端连接
redisson.shutdown();
}
- 优点：Redisson提供了多种类型的锁功能, 使用起来更加便捷且灵活, 在稳定性和性能方面表现出色. 其内部处理了许多复杂的逻辑, 包括续期操作以及可重入机制等, 大大降低了开发者的负担.
- 缺点：项目需要引入Redisson框架, 不仅增加了项目的依赖性以及复杂度
管理一千万台物联网设备 架构设计
管理和维护1,000,000台物联网设备是一项具有规模宏大且技术复杂的系统工程。为了实现系统的高效运行与可靠稳定，在设计阶段需要基于BAS（设备接入）、DPS（数据处理）、SSC（存储与计算）、NMS（网络管理）以及SAS（安全防护）五个关键维度进行整体架构规划。
本方案旨在提供一个通用架构框架，并包含核心组件和关键技术方案：
- 基于BAS实现统一的设备接入功能；
- 基于DPS构建统一的数据采集与传输平台；
- 基于SSC实现统一的数据存储与计算能力；
- 基于NMS构建统一的网络管理和业务调度机制；
- 基于SAS构建统一的安全防护体系。
设备接入层 * 接入网关 ：为众多分散式的接入网关搭建平台以连接不同形态与协议的物联网设备集合。这些网关具备协议转换能力的作用域内将设备特有的非标准协议转化为统一的物联网协议（如MQTT、CoAP等）以便于上层系统的通讯交互。例如工业设备可能采用Modbus协议而网关将其转换为MQTT协议从而实现设备与云端系统之间的互联互通。
- 负载均衡 ：采用Nginx或F5等负载均衡器将大量设备的接入请求均匀分散至各个接入网关以保证每个网关都维持在合理的负载水平避免单个网关因过载导致性能瓶颈或故障状况。负载均衡器还具有实时监控各网关健康状态的功能当某个网关出现故障时能够自动切换流量至其他正常运行的网关以保证系统的稳定运行
在【数据传输层 * 消息队列
数据处理层 实时处理引擎：基于实时流处理框架（如Apache Flink、Spark Streaming）对消息队列中获取的设备数据执行实时处理操作。这些操作包括数据清洗（去除噪声数据、纠正错误格式）、数据聚合（如按时间窗口计算设备平均值、总和等）以及实时分析（如检测设备异常行为）。系统会将经处理的数据传递至后续存储或分析模块中，并在必要时触发警报（例如，在温度超出正常范围时发出警报）。批量处理引擎：针对需要离线分析的任务（如历史数据分析、数据挖掘等），采用批处理框架（如Hadoop MapReduce）完成任务。该引擎会对大规模的历史数据执行离线分析，并从中提取潜在价值以支持决策过程
数据存储层 * 时间序列数据库 ：采用特定的时间序列数据库（如InfluxDB、TDengine）进行设备数据存储工作，在线收集并管理来自各类传感器的数据信息（包括温度、湿度、压力等关键参数）。该类数据库专为时间序列特性设计，在数据存储与检索方面展现出显著优势，并支持基于时间范围的快速查询及聚合计算功能。
-
关系型数据库 ：采用关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）作为设备元数据与配置信息的存放平台，并适配部分结构化业务数据（包括设备标识符、类型划分以及地理位置等）。这种存储方式便于实现属性间的关联查询与事务完整性管理。
-
分布式文件系统 ：针对非结构化信息需求，在分布式文件系统（如Ceph、GlusterFS）中实现资源化存储策略，在保障海量非结构化数据安全的同时提升系统的扩展性与可靠性
-
设备管理层 * 设备管理平台 ：搭建设备管理平台，实现对设备的全生命周期管理，包括设备注册、设备状态监控、设备配置管理、设备固件升级等功能。通过设备管理平台，管理员可以实时了解设备的状态，对设备进行远程配置和管理，提高设备的管理效率和运维水平。
- 用户管理与权限控制 ：建立用户管理系统，对使用设备管理平台的用户进行身份认证和权限管理。根据用户的角色和职责，分配不同的操作权限，确保系统的安全性和数据的保密性。例如，普通用户只能查看设备的状态，而管理员用户可以进行设备的配置和固件升级等操作。
-
数据分析与决策层 * 数据分析工具 ：利用数据可视化工具（如 Grafana、Tableau）和数据分析库（如 Python 的 Pandas、NumPy）对存储在数据库中的设备数据进行分析和可视化展示。通过数据分析和可视化，用户可以直观地了解设备的情况、性能趋势以及业务指标，为决策提供数据支持。
- 机器学习与人工智能 ：应用机器学习和人工智能算法（如聚类分析、异常检测、预测模型等）对设备数据进行深度分析，挖掘数据中的潜在规律和价值。例如，通过机器学习算法预测设备的故障发生概率，提前进行设备维护，降低设备故障率。
-
在安全保障层级下实施身份认证与权限管理：通过支持用户名/密码、令牌以及生物识别等多种身份认证方案对设备及终端用户实施的身份验证工作，并确保仅有经过合法授权的设备及用户能够获得系统的访问权限；同时结合严格的权限管理机制，在授权范围内限制设备及用户的访问权限范围与使用场景；以防止越权访问等非法操作行为的发生。
采用先进的数据防护措施：针对关键信息实施多层次的数据加密策略；不仅集成数据库的数据加密功能，并且支持调用第三方专业加密工具完成敏感信息的安全存储任务；确保在数据处理全生命周期中实现全方位的数据保护效果。
配置完善的安全管理模块：建立覆盖系统全生命周期的安全管理流程；通过实时监控并记录操作日志实现异常操作将被立即触发警报机制；同时提供完整的事件回溯与问题分析功能以实现故障原因的专业诊断与快速修复目标。
通过该系统架构设计方案，在实际应用场景中能够支持数以千万计的物联网设备实现智能管控、数据实时采集与分析，并有效保证系统的安全运行、稳定可靠以及良好的扩展性。在具体实施过程中，还需根据实际业务需求和技术环境进行针对性地优化配置和性能调优。
列举一些适用于管理大规模物联网设备的管理平台
以下是一些适用于管理大规模物联网设备的管理平台：
公有云平台类
- 阿里云物联网平台 3：该平台以高性能著称，在海量设备连接方面表现出色，在亿级设备水平扩展和千万级以上的并发连接能力上有显著优势，并支持Mqtt/Coap/Jt/t 808等多种接入协议。该平台提供设备全生命周期管理功能，在弱网环境也能保证设备状态与云端的一致性，并实现数据服务功能中的设备数据存储分离以及EB级离线数据分析。
- 腾讯 IoTLink 4：该平台兼容Wi-Fi蓝牙以太网等多种接入方式，并具备设备注册认证配置远程管理等功能；同时提供灵活的数据采集与存储能力；支持实时数据采集及批量上传；还具备强大的数据分析应用开发能力；特别注重设备安全性及数据安全性；通过多层次安全防护措施确保系统安全。
- 京东云物联管理平台 ：在大规模物联网接入场景中展现了卓越的性能稳定性及可用性；通过通过终端接入安全云边通信安全数据安全应用安全等20项安全测试验证了其优势；能够整合异构资源屏蔽底层网络连接实现统一化的设备接入网络管理数据分析应用开发边缘计算全栈安全等功能并服务于多个行业客户。
工业及通用类
- 万德高科通用物联网管理平台 2：支持超过百万设备联接（1,000,000+），实时处理能力达到每秒二十万数据点（200,000 points/second），低至30毫秒的延迟（<30ms）。兼容多种工业通信协议与数据交换格式（protocol/data format），采用模块化架构设计（module-based architecture），具备良好的扩展性（scalability）。用户可通过平台实现对所有连接设备状态与性能的监控与控制（monitor/control），整合了数据采集、存储、分析、告警及管理功能模块（data collection/storage/analytics/alerting-management modules），有效实现了生产设备数据与企业管理系统之间的融合（data integration）。
- 西门子 MindSphere ：作为西门子推出的工业物联网操作系统（industrial IoT platform），集成了丰富的工业应用模板与微服务（template/microservices），支持设备远程监控（remote monitoring）、故障诊断（fault diagnosis）、预测性维护（predictive maintenance）等功能（functions）。该系统能够帮助工业企业优化生产流程（production workflow）、提升生产效率（productivity）并在工业制造（industrial manufacturing）、能源管理等领域实现广泛应用（application）。
- 华为 OceanConnect 物联网平台 ：整合了设备接入（device connectivity）、设备管理（device management）、应用驱动等功能模块，并兼容多种协议与设备类型接入场景（protocol/device type/scene）。平台具备强大的规则引擎与数据处理能力（rule engine/data processing power），能够实现对设备数据的实时采集处理与深度分析 （real-time data collection-processing/deep analysis）。该系统广泛应用于智慧城市场景中的智能交通与能源管理领域 （smart city application intelligent transportation energy management domain）。
边缘计算及智能管理类
- 深思物联智能管理平台 ThingSense AIOT 1：基于云原生技术，提供集群管理功能，可对海量边缘设备进行统一管理。支持一键部署 AI 算法设备，还具备多用户管理功能，不同用户拥有不同权限。能对设备上报的数据进行深度分析，提供零成本上云服务，实现设备管理、镜像存储、应用处理等一站式数据管理。
- 涂鸦智能物联网平台 ：是一个全球化的智能物联网平台，提供一站式的设备接入、开发、管理服务，支持多种通信协议和设备类型，具有丰富的应用模板和插件，可帮助企业快速构建物联网应用，在智能家居、智能照明等消费物联网领域应用较为广泛。
spring 实现start
在Spring框架中使用时，默认配置下Spring Starter是一种高效的依赖管理工具。它能够整合并集中配置所有相关依赖项，在实际开发中使得开发者能够更加方便地构建Spring应用。接下来将深入探讨如何自定义并实现一个完整的Spring Starter组件。
实现思路
- 构建项目 ：通过 Maven工具或者Gradle工具生成一个新的项目。
- 设置自动生成配置类 ：在某个自动生成配置的类中完成Bean的定义。
- 建立spring.factories文件 ：在META-INF目录下建立一个名为spring.factories的文件，并将其用于指定自动配置类的位置。
- 部署 Starter ：将Starter部署到Maven仓库中，并将其上传至仓库服务器以便其他模块使用。
代码示例
1. 创建项目
采用 Maven 创建一个新的项目，在pom.xml里添加如下依赖：
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xml
mvn:moduleVersion4.0.0</mvn:moduleVersion>
2. 定义自动配置类
创建一个服务类MyService：
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java
// 自定义的服务类, 提供了一个便捷的方法来传递信息
public class MyService {
public String sayHello() {
return "Hello from MyService!";
}
}
创建自动配置类MyAutoConfiguration：
收起
java
导入条件式依赖注入组件
导入Bean注解组件
导入配置组件
// 自动配置类，用于配置自定义的服务
@Configuration
public class MyAutoConfiguration {
注解：该代码段定义了一个名为myService的JavaBean类，在容器缺省状态下进行注入时会进行创建。
@Target(target = "com.example.MyService")@ beans.name("my_service")
public void myService(){}
return new MyService();
3. 创建spring.factories文件
在src/main/res目录中设置spring.factories文件内容如下所示
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properties
org.springframework.boot自动配置启用设置为 com.example.MyAutoConfiguration
4. 发布 Starter
通过将项目压缩为JAR文件并上传至Maven仓库完成部署工作流程。如果采用本地开发模式，则可通过执行mvn install命令将应用部署到本地Maven仓库存储位置中。
代码解释和使用说明
代码解释
- MyService类：这个服务类相当简单，并且包含了说Hello的方法。
- MyAutoConfiguration类：这个自动配置组件相当直观。它通过使用@Configuration注解标识为一个配置组件，并且通过@Bean注解定义了JavaBean对象。此外，在容器中不存在对应的JavaBean的情况下，默认不会生成相应的bean对象。
- spring.factories文件：这个文件说明了Spring Boot自动生成配置机制，并指出MyAutoConfiguration是一个自动配置组件。
使用说明
其他项目若要使用这个 Starter，只需在pom.xml里添加如下依赖：
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xml
接着在 Spring Boot 应用里就可以自动注入MyService：
收起
java
以下是符合要求的改写版本
// Spring Boot项目主类
@SpringBootApplication
public class MyApp {
// 这是一个实现了CommandLineRunner接口的应用程序
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MyApp.class, args);
}
}
@Autowired
private MyService myService;
public static main method named public that accepts a String array parameter and has no return value {
Execute the SpringApplication instance to run MyApp and pass in the provided command-line arguments;
}
@Override
public void run(String... args) throws Exception {
调用myService的sayHello方法并输出结果。
}
在上述代码中，借助injection注解机制将MyService实例注入到MyApp类中，在运行时执行sayHello方法以显示输出结果。
spring 如何解决 对象循环引用
在Spring框架中,实例循环引用指的是两个或多个实例之间相互依存关系的连接方式,在这样的情况下会形成一个闭环引用结构.这种情况下可能会导致实例无法正常初始化.Spring采用了相应的策略来处理不同类型的闭环引用问题,并详细阐述了这些具体情况及其解决方案.
单例 Bean 的循环引用（基于 setter 注入）
原理：Spring通过其单例Bean提供的三重缓存机制，在创建过程中就能够预知即将生成的实例对象，并有效规避基于setter注入导致的单例Bean循环引用问题。
一级缓存（singletonObjects）：存储在完全配置完成后的单例Bean实例对象。
二级缓存（singletonFactories）：存储那些在被预先暴露并尚未完成初始化状态下的Bean工厂。
三级缓存（earlySingletonObjects）：用于存储那些在初始化过程中被提前暴露出来的Bean实例对象。
- 示例代码
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java
import org.springframework.beans.factory.annotation.Annotation;
引入org.springframework.stereotype.Component；
// Bean A 依赖 Bean B
@Component
class BeanA {
private BeanB beanB;
@Autowired
public void setBeanB(BeanB beanB) {
this.beanB = beanB;
}
}
// Bean B 依赖 Bean A
@Component
class BeanB {
private BeanA beanA;
@Autowired
public void setBeanA(BeanA beanA) {
this.beanA = beanA;
}
}
- 解决流程
- 当创建 BeanA 时，BeanA 实例化后会被包装成一个工厂放入三级缓存。
- 在初始化 BeanA 的过程中，发现需要注入 BeanB，于是开始创建 BeanB。
- BeanB 实例化后也被包装成一个工厂放入三级缓存，在初始化 BeanB 时，发现需要注入 BeanA。
- 此时从三级缓存中获取 BeanA 的工厂，通过工厂获取 BeanA 的早期实例，将其放入二级缓存，然后将 BeanA 注入到 BeanB 中。
- BeanB 完成初始化后，将其放入一级缓存。
- 接着继续完成 BeanA 的初始化，将 BeanB 注入到 BeanA 中，最终 BeanA 也完成初始化并放入一级缓存。
单例 Bean 的循环引用（基于构造器注入）
- 原理 ：构造器注入会在 Bean 实例化阶段就尝试获取依赖的 Bean，而此时三级缓存机制还未生效，所以 Spring 无法解决基于构造器注入的单例 Bean 循环引用问题，会抛出 BeanCurrentlyInCreationException 异常。
- 示例代码
收起
java
import org.springframework.stereotype.Component;
// 该构造器基于 Bean B 运行
// Component 标签
类 ConstructorBeanA {
私有字段 constructorBeanB = new ConstructorBeanB();
public ConstructorBeanA(ConstructorBeanB beanB) {
this.beanB = beanB;
}
}
// Bean B构建类基于Bean A
@Component
class ConstructorBeanB {
private final BeanA beanA;
}
public ConstructorBeanB(ConstructorBeanA beanA) {
this.beanA = beanA;
}
}
建议采用Setter注入或@Lazy注解以实现对Bean的延迟加载
收起
java
Inorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
Inorg.springframework.context.annotation.Lazy;
@Component
// Bean A的构造器依赖于Bean B，并通过@Lazy注解实现延迟加载
@Component
class LazyConstructorBeanA {
private LazyConstructorBeanB beanB;
@Autowired
实现了一个LazyConstructorBeanA类型的构造器。
public LazyConstructorBeanA(
@Lazy LazyConstructorBeanB instanceOf LazyConstructorBeanA lazyConstructorBeanB
) lazyConstructorBeanB {
this.beanB = lazyConstructorBeanb;
}
Component B's constructor depends on Component A, utilizing the @Lazy annotation for delayed loading.
@Component annotation
class named LazyConstructorBeanB {
private field of type LazyConstructorBeanA named beanA；
}
@Autowired
此为一个自动生成属性配置的懒加载组件。
public LazyConstructorBeanB(
@Lazy LazyConstructorBeanA beanA
) {
将beanA赋值给this.beanA属性。
}
在上述代码中，@Lazy 注解导致只有在实际被引用时才会启动 Bean 的初始化过程，并且成功地解决了循环依赖的问题。
原型 Bean 的循环引用
- 原理：每个原型 Bean 在每次请求时都会生成新的实例，在这种情况下 Spring 通常不会缓存这些原始对象。因此该系统设计会导致无法消除对象之间的循环引用问题从而触发该异常。
- 解决建议：可以通过重构代码结构以消除对象间的循环依赖关系 并通过减少对象间的循环依赖关系来优化设计 同时也可以考虑在某些情况下使用 @Lazy注解来延迟加载相关的Bean。
spring 网关如何按业务进行 后端不同微服务 分流
在Spring生态体系中，默认部署的Spring Cloud Gateway通常被视为一个关键性的网关组件。该组件能够依据业务需求对 incoming requests 进行分发至分布在不同后端的微服务。以下将详细介绍如何依据具体业务需求实现对不同分布在后端的微服务进行分发的方法。
1. 引入依赖
首先，在 Spring Boot 项目的 pom.xml 中添加 Spring Cloud Gateway 的依赖：
收起
xml
收起
xml
Spring Cloud Gateway主要采用基于路由规则完成请求分流的方式，并主要涉及两大类配置方案
基于配置文件（application.yml）
收起
yaml
spring:
cloud:
gateway:
routes:
- id: a_service_route # 路由 ID 必须唯一
uri: lb://a_service # 目标服务的 URL 地址, LB 表示负载均衡
predicates:
- Path=/service_a/** # 路径匹配规则, 以 /service_a/ 开头的请求会被路由到 service_a
- id: b_service_route
uri: lb://b_service
predicates:
- Path=/service_b/
在上述配置中
基于 Java 代码
收起
java
import org.springframework.cloud.gateway.route.RouteLocator;
import org.springframework.cloud.gateway.route.builder.RouteLocatorBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class GatewayConfig {
@Bean
public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {
return builder.routes()
.route("service_a_route", r -> r.path("/service-a/"))
.uri("lb://service-a")
.route("service_b_route", r -> r.path("/service-b/"))
.uri("lb://service-b")
.build();
}
此代码负责生成与配置文件一致的路由规则，并根据请求路径将其分配给相应的微服务
3. 其他分流依据
除了依据路径进行分类处理之外，在满足特定业务需求时可以选择不同的谓词（Predicates）来进行分类处理：
基于请求头
收起
yaml
spring:
cloud:
gateway:
routes:
- id: header_route
uri: lb://service-c # 当请求头中的X-Request-Source字段值为mobile时
predicates:
- Header=X-Request-Source, mobile # 当请求头中的X-Request-Source字段值为mobile时
路由至service-c
基于请求方法
收起
yaml
spring:
cloud:
gateway:
routes:
- id: method_route
uri: lb://service-d
predicates:
- Mетод=ПОСТ # 当请求方法为 POST 时路由到 service-d
基于请求参数
收起
yaml
spring:
云平台：
gateway:
路由网关：
routes:
路径资源标识符：
- ID字段: param_route
路径资源标识符: lb://service-e
谓词:
- 当请求参数中的 category字段值为books时, 路由到 service-e地址
4. 服务发现集成
当采用Spring Cloud的服务发现组件（例如Eureka、Consul等）时
收起
xml
然后在配置文件中开启服务发现客户端：
收起
yaml
智能系统的核心模块：
客户端：
服务URL：
defaultZone：http://localhost:8761/eureka/ # Eureka服务器地址
这样，在 lb://service-a 的情况下，service-a 会被识别为实际的微服务地址。
按照以下流程所述, 就能够实现依据业务需求将流量分发至后端的多个微服务
Java jvm 自动性能优化
Java JVM 的自动性能优化是一个复杂而高效的机制，在自动化内存管理与垃圾回收的基础上应用了即时编译技术，并结合自适应优化技术等支撑了系统的高效性
自动内存管理与垃圾回收
- 自动执行内存分配：Java虚拟机（JVM）会根据不同对象的大小与属性,自动将其分配至不同类型的内存区域,包括新生代与老年代。对于新创建的小型对象,通常会被优先放置在新生代中的Eden区;而较大的对象或经过多次GC后仍存活的对象,则会被转移至老年代中进行存储。
- 垃圾回收算法可自适应性地选择：基于堆内存使用情况及对象生命周期特征,JVM会选择合适的垃圾回收算法。例如,新生代通常采用复制性算法来进行GC,而老年代则可能采用标记-压缩算法以提高效率与降低GC时长。
- 分代垃圾回收策略：Java虚拟机将堆内存在划分为新生代与老年代两个区域,并根据不同区域的特点采取相应的GC策略。新生代中的对象通常具有较短的生命周期与较高的GC频率,采用复制性GC能够快速清除大部分存活的对象;相反的老年代中的对象具有较长的生命周期与较低的GC频率,采用标记-压缩GC策略能够有效减少内存碎片的发生。
即时编译（Just-In-Time Compilation，JIT）
- 热点代码检测：JVM持续跟踪代码运行状态，并记录方法调用频率及循环体运行次数等数据指标，以此识别出哪些属于高频率使用的关键代码块。例如，在频繁被调用的方法或运行次数较多的循环体中即可识别出热点代码。
- 即时编译加速：针对检测到的重点代码块,JVM会将其本地化编译为机器码以提升执行效率。在编解码过程中,JIT编译器会实施多种优化措施,如将小方法嵌入调用位置以避免函数调用开销。
- 层次化处理机制：JVM采用多层次处理策略,根据不同代码活跃程度将其划分为不同处理层级:低活跃度的代码采用基础快速处理方式,而高活跃度的则采用更为复杂且高效的优化方案,以此实现开发时间和运行效率的最佳平衡。
自适应优化技术
- 动态调整堆内存大小 ：JVM 根据应用程序的内存需求 自动地进行堆内存大小的调节 当应用程序需要更多内存时 JVM 会主动地进行堆内存的扩展或收缩 以确保资源的有效利用
- 线程管理优化 ：系统会主动地对线程的创建 调度以及销毁进行管理 在多核处理器环境下 JVM 会将线程分配到各个核心上执行 这种做法有助于充分利用硬件资源
- 自适应优化策略 ：基于当前的应用程序运行状态 JVM 会主动地对各种优化参数和服务策略进行调节 比如通过分析垃圾回收频率及停顿时间 来动态设定垃圾回收器的相关参数 同时也会根据代码运行情况来设定即时编译阈值并选择合适的优化级别
Java JIT
JIT技术作为Java虚拟机的核心组成部分，在提升程序运行效率方面发挥着关键作用。以下将从基本概念、运行机制、编译模式、优化策略以及优缺点分析等五个方面为你全面解析这一核心技术：
基本概念
当 Java 程序运行时
工作原理
- 热点代码检测：JVM持续监控程序运行情况并记录每个方法及其循环体在运行期间的表现参数包括调用频率和执行频率等关键指标。当某个方法或区域在其运行周期内出现足够频繁地调用或被访问的情况就会被识别为"热点代码"。例如，在频繁处理数据流的应用场景中此类高频使用的操作往往容易成为性能优化的重点对象。
- 编译过程：一旦识别出存在需要重点关注的方法或区域JIT编译器就会将对应的目标字节码转换为目标平台本地机器码并将其存储于内存中的特定缓存区以便后续直接使用无需重复编译从而提高程序运行效率。
编译类型
- 客户端编译（C1 编译器）：客户端编译则侧重于提升运行速度, 该过程特别适用于启动时间较短的应用. 由于其采用较为基础的优化措施, 因此虽然运行速度较快, 但生成的目标代码运行效率却较弱. 此外, 客户端编译通常会在程序运行初期就开始处理, 并能快速识别并转换成目标代码那些频繁调用的关键代码段, 进而显著提升系统的整体运行效能.
- 服务器端编译（C2 编译器）：服务器端编译则更加关注目标代码的实际运行效率, 该过程会实施更为复杂的优化策略. 然而, 其开发流程相对繁琐且耗时较长. 这种类型的编辑更适合那些需要长时间稳定运行的应用场景. 在经过一段稳定运行后, C2 编辑器会对那些成为系统瓶颈的关键代码段实施深度优化处理, 进而提升整体系统的性能水平.
优化技术
- 代码内联 将被调用函数的代码直接嵌入主函数体内从而规避函数调用开销包括参数传递栈帧创建与销毁等步骤此类技术常见于JIT编译器通过将较短子函数直接复制到主函数体内从而减少函数调用开销。
- 常量折叠 在编译阶段对预定义常量表达式进行计算并将计算结果代替原始表达式此类操作可显著提升指令执行效率例如对于int result = 2 + 3这样的表达式编译器会在运行时自动计算出结果并将之赋值给变量。
- 无用代码消除 编程过程中若存在无法被执行的语句编译器会识别并去除此类冗余指令从而精简程序提高运行效率例如某些条件分支语句若其判断条件永远无法满足则该分支内的所有语句均可被删除以减少不必要的运算开销。
优缺点
优点
- 优化执行速度：通过将关键代码直接编译为本地机器码，并减少解释执行阶段的时间消耗，该系统显著提升了程序运行效率。这一技术特别适用于那些对计算性能要求高的应用程序。
- 动态优化适应性：基于程序特性的自动调整能力使得JIT（Just-In-Time）编译器能够提供卓越的性能优化效果。
缺点
- 编译开销 ：JIT 编译依赖高性能硬件资源耗时较长；尤其适用于大型程序中的高度优化代码；生成的目标代码显著提升了内存需求；针对现代处理器设计；特别是在处理复杂任务时表现更为突出；运行效率得到明显提升；但同时也带来了更高的计算成本；尤其是在处理复杂任务时表现更为突出；运行效率得到明显提升；但同时也带来了更高的计算成本；尤其是在处理复杂任务时表现更为突出；
- 内存占用 ：JIT 编译过程生成的目标代码显著提升了内存需求；
WAF流量接入方式
WAF（Web 应用防火墙）的流量接入方式主要有以下几种：
透明代理模式
- 原理：WAF设备采用透明桥接部署策略，在网络中可视为一个"透明流量处理通道"。该装置通过拦截并分析所有进出Web应用的网络流量包（即HTTP/HTTPS数据包），根据预先设定的安全规则对请求与响应进行评估与控制，在这一过程中既阻止恶意流量侵入又保障合法流量自由流通。对于用户端与服务器端而言这一操作完全不产生任何感知差异，在实际部署过程中无需进行大规模修改即可无缝衔接至现有网络架构。
- 优点：整体部署过程较为简便且不影响现有网络架构，在实际操作中无需调整现有网络的IP地址或其他配置设置即可快速完成接入并开始防护工作。
- 缺点：该技术可能会导致轻微的网络延迟现象出现，并且对于设备性能要求较高（因为所有流量都需要经过WAF进行处理）。在发生故障情况下可能会引发短暂的网络中断现象出现因此建议在实际应用中配备完善的冗余备份机制以确保系统的稳定性。
反向代理模式
- 原理：WAF 被部署于 Web 服务器前端并负责反向请求转发工作。当客户端向网络发送网络请求时，在其到达后端 server 前端会经过 WAF 层次。该层会依据预设规则对所有网络数据包进行内容检查与过滤处理，并将经过验证合法的流量成功转发至后端 server 进行响应处理。在此过程中, WAF 不仅起到一个典型的 "中间人"角色,还能够执行内容缓存与优化等额外功能。
- 优点：该技术架构可有效隐藏 Web server 的存在,从而增强网络环境的安全性;同时该架构具备深度的数据流分析能力,不仅可以针对 HTTP 头信息与 cookie 等关键元数据执行检查操作,还可以完成诸如重传控制等复杂业务逻辑处理;此外,通过引入缓存层技术,系统能够减少对于动态资源获取的需求频率,从而显著提升整体应用性能。
- 缺点：在实际应用中,为使 WAF 系统正常运行需做相应配置调整以确保其正确工作;若选择性能表现不佳导致系统可能出现瓶颈问题;此外动态资源在缓存管理方面可能会面临一些特殊挑战。
DNS 解析模式
- 原理 ：通过配置 DNS 解析规则而非直接修改 DNS 解析记录的方式，在目标服务器上生成指向 WAF 设备的 DNS 解析请求头信息。当用户访问网站时，客户端会向该服务器发送包含域名的请求包，在目标服务器上生成指向 WAF 设备的 DNS 解析请求头信息，并将其转发给 WAF 设备进行流量防护处理。这种方式利用了 DNS 的自动引导作用，在不增加额外开销的情况下实现了流量接入与控制。
- 优点 ：部署较为灵活，在不影响现有网络设备和服务器配置的前提下提供弹性的 DNS 配置方案；支持轻松更换 WAF 设备或调整防护策略；具备良好的扩展性。
- 缺点 ：DNS 解析可能会带来一定的延迟，在全球范围内的分布式部署中不同区域的用户可能会受到不同程度的影响；若 DNS 配置错误或遭受DDoS攻击可能导致网站无法正常访问；建议采取加强 DNS 安全管理措施。
云模式
- 原理 ：在云环境下运行的 Web 应用程序通常由 WAF 作为云服务提供。用户将 Web 应用相关的配置参数及流量数据上传至云端部署的 WAF 平台。云端部署的 WAF 通过与第三方云服务提供商建立接口进行数据交互，并利用云计算资源对 incoming 流量进行监控分析与防护处理。
- 优点 ：无需用户自行配置及维护本地 WAF 设备；降低了运营成本并简化了运维流程；支持快速部署与弹性扩展能力；根据业务流量变化动态优化防护策略； cloudscale 提供商通常会整合丰富安全情报库与更新机制。
- 缺点 ：对网络传输带宽和系统的稳定性有一定的要求；需谨慎选择可靠的云端安全服务提供商，并确保传输路径的安全性。