solidSpoon / java-advanced

JVM

常规

• 画一张图展示 Xmx、Xms、Xmn、Meta、DirectMemory、Xss 这些内存参数的关系。

进阶

从Classloader到模块化，动态加载的插件机制。

1. 使用自定义Classloader机制，实现xlass的加载。
2. 实现xlass打包的xar（类似class文件打包的jar）的加载：xar里是xlass。
3. 基于自定义Classloader实现类的动态加载和卸载：需要设计加载和卸载。
4. 基于自定义Classloader实现模块化机制：需要设计模块化机制。
5. 使用xar作为模块，实现xar动态加载和卸载：综合应用前面的内容。

NIO

常规

• 使用 GCLogAnalysis.java 对比串行 / 并行 / CMS / G1。

• 使用压测工具（wrk 或 sb），压测 gateway-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar。

• netty实现后端 http 访问。

• netty实现过滤器。

• netty实现路由。

进阶

实现一个http 文件服务器和一个ftp文件服务器。

• 实现文件列表展示：http直接网页展示列表即可。ftp支持cd、ls命令。
• 实现文件上传下载：http上传不需要支持multi-part，直接post文件内容即可。ftp只需要支持主动模式或被动模式的一种。
• 支持断点续传：http下载需要实现range，上传需要自己设计服务器端的分片方式并记录。ftp需要实现retr，stor，rest命令。
• 实现多线程文件上传下载：基于断点续传，需考虑客户端分片方式，多线程调度。
• 实现爬虫爬取前面实现的服务器上所有文件：需要考虑html解析，记录多个文件的传输进度，位置等。

多线程&并发

常规

• 思考有多少种方式，在 main 函数启动一个新线程，运行一个方法，拿到这个方法的返回值后，退出主线程
• 列举常用的并发操作 API 和工具类，简单分析其使用场景和优缺点。
• 思考：什么是并发？什么是高并发？实现高并发高可用系统需要考虑哪些因素，对于这些你是怎么理解的？
• 思考：还有哪些跟并发类似 / 有关的场景和问题，有哪些可以借鉴的解决办法。
• 多线程和并发相关知识体系。

进阶

• 基于基本类型和数组，实现ArrayList/LinkedList，支持自动扩容和迭代器

• 基于基本类型和数组和List，HashMap/LinkedHashMap功能，处理hash冲突和扩容

• 考虑List和Map的并发安全问题，基于读写锁改进安全问题

• 考虑List和Map的并发安全问题，基于AQS改进安全问题

• 编写测试代码比较它们与java-util/JUC集合类的性能和并发安全性

• 实现一个订单处理Service，模拟处理100万订单。

• 使用多线程方法优化订单处理，对比处理性能

• 使用并发工具和集合类改进订单Service，对比处理性能

• 使用分布式集群+分库分表方式处理拆分订单，对比处理性能

• 使用读写分离和分布式缓存优化订单的读性能

spring&orm

• 使 Java 里的动态代理，实现一个简单的 AOP。

• 写代码实现 Spring Bean 的装配，方式越多越好（XML、Annotation 都可以）。

• 实现一个 Spring XML 自定义配置，配置一组 Bean，例如：Student/Klass/School。

• 将网关的 frontend/backend/filter/router 线程池都改造成 Spring 配置方式；

• 基于 AOP 改造 Netty 网关，filter 和 router 使用 AOP 方式实现；

• 基于前述改造，将网关请求前后端分离，中级使用 JMS 传递消息；

• 尝试使用 ByteBuddy 实现一个简单的基于类的 AOP；

• 尝试使用 ByteBuddy 与 Instrument 实现一个简单 JavaAgent 实现无侵入下的 AOP。

• 总结一下，单例的各种写法，比较它们的优劣。

• maven/spring 的 profile 机制，都有什么用法？

• 总结 Hibernate 与 MyBatis 的各方面异同点。

• 实现自动配置和 Starter。

• MyBatis-generator 的用法和原理，自定义 TypeHandler 处理复杂类型。

• 研究JDBC 接口和数据库连接池，掌握它们的设计和用法：

  • 1）使用 JDBC 原生接口，实现数据库的增删改查操作。
  • 2）使用事务，PrepareStatement 方式，批处理方式，改进上述操作。
  • 3）配置 Hikari 连接池，改进上述操作。

• 基于 AOP 和自定义注解，实现 @MyCache(60) 对于指定方法返回值缓存 60 秒。

• 自定义实现一个数据库连接池，并整合 Hibernate/Mybatis/Spring/SpringBoot。

• 基于 MyBatis 实现一个简单的分库分表 + 读写分离 + 分布式 ID 生成方案。

• 设计模式，思考如何用设计模式解决问题。

• 深入了解 Google 和 Alibaba 编码规范。

数据库

• 基于电商交易场景（用户、商品、订单），设计一套简单的表结构。

• 尝试对各种数据库测试 100 万订单数据的增删改查性能。

• 尝试对 MySQL 不同引擎下测试 100 万订单数据的增删改查性能。

• 模拟 1000 万订单数据，测试不同方式下导入导出（数据备份还原）MySQL 的速度，包括 jdbc 程序处理和命令行处理。思考和实践，如何提升处理效率。

• 对 MySQL 配置不同的数据库连接池（DBCP、C3P0、Druid、Hikari），测试增删改查 100 万次，对比性能，生成报告。

• 插入 100 万订单模拟数据，测试不同方式的插入效率

• 插入 1000 万订单模拟数据，测试不同方式的插入效

• 使用不同的索引或组合，测试不同方式查询效率

• 调整测试数据，使得数据尽量均匀，模拟 1 年时间内的交易，计算一年的销售报表：销售总额，订单数，客单价，每月销售量，前十的商品等等（可以自己设计更多指标）

• 尝试自己做一个 ID 生成器（可以模拟 Seq 或 Snowflake）

• 尝试实现或改造一个非精确分页的程序

• MySQL配置异步复制，半同步复制、组复制

• 读写分离 - 动态切换数据源版本 1.0

• 读写分离 - 数据库框架版本 2.0

• 读写分离 - 数据库中间件版本 3.0

• 配置 MHA，模拟 master 宕机

• 配置 MGR，模拟 master 宕机

• 配置 Orchestrator，模拟 master 宕机，演练 UI 调整拓扑结构

分库分表&分布式事务

• 分析前面设计的表，是否可以做垂直拆分

• 设计对前面的订单表数据进行水平分库分表，拆分2个库，每个库16张表并在新结构在演示常见的增删改查操作。

• 模拟1000万的订单单表数据，迁移到上面的分库分表中

• 重新搭建一套4个库各64个表的分库分表，将上面的数据迁移到新分库

• 列举常见的分布式事务，简单分析其使用场景和优缺点。

• 基于 hmily TCC 或 ShardingSphere 的 Atomikos XA 实现一个简单的分布式事务应用 demo

• 基于 ShardingSphere narayana XA 实现一个简单的分布式事务 demo。

• 基于 seata 框架实现 TCC 或 AT 模式的分布式事务 demo。

• 设计实现一个简单的 XA 分布式事务框架 demo，只需要能管理和调用 2 个 MySQL 的本地事务即可，不需要考虑全局事务的持久化和恢复、高可用等。

• 设计实现一个 TCC 分布式事务框架的简单 Demo，需要实现事务管理器，不需要实现全局事务的持久化和恢复、高可用等。

• 设计实现一个 AT 分布式事务框架的简单 Demo，仅需要支持根据主键 id 进行的单个删改操作的 SQL 或插入操作的事务。

RPC&微服务

• 实现简单的Protocol Buffer/Thrift/gRPC(选任一个)远程调用demo。
• 实现简单的WebService-Axis2/CXF远程调用demo。
• 改造自定义RPC的程序：
  • 1）尝试将服务端写死查找接口实现类变成泛型和反射
  • 2）尝试将客户端动态代理改成AOP，添加异常处理
  • 3）尝试使用Netty+HTTP作为client端传输方式

升级自定义RPC的程序：

• 1）尝试使用压测并分析优化RPC性能

• 2）尝试使用Netty+TCP作为两端传输方式

• 3）尝试自定义二进制序列化

• 4）尝试压测改进后的RPC并分析优化

• 5）尝试将fastjson改成xstream

• 6）尝试使用字节码生成方式代替服务端反射

• 按dubbo-samples项目的各个demo学习具体功能使用。

• 结合dubbo+hmily，实现一个TCC外汇交易处理：

  • 1）用户A的美元账户和人民币账户都在A库，使用1美元兑换7人民币；
  • 2）用户B的美元账户和人民币账户都在B库，使用7人民币兑换1美元；
  • 3）设计账户表，冻结资产表，实现上述两个本地事务的分布式事务。

尝试扩展Dubbo

• 1）自定义序列化，实现Dubbo的序列化扩展；

• 2）实现Dubbo的RPC扩展；

• 3）在Dubbo的filter机制上，实现REST权限控制，可参考dubbox；

• 4）实现一个自定义Dubbo的Cluster/Loadbalance扩展，如果一分钟内调用某个服务提供者超过10次，则拒绝提供服务直到下一分钟；

• 5）整合Dubbo+Sentinel，实现限流功能；

• 6）整合Dubbo与Skywalking，实现全链路性能监控。

• rpcfx1.1: 给自定义RPC实现简单的分组(group)和版本(version)。

• rpcfx2.0: 给自定义RPC实现：

  • 1）基于zookeeper的注册中心，消费者和生产者可以根据注册中心查找可用服务进行调用(直接选择列表里的最后一个)。
  • 2）当有生产者启动或者下线时，通过zookeeper通知并更新各个消费者，使得各个消费者可以调用新生产者或者不调用下线生产者。

• 在2.0的基础上继续增强rpcfx实现：

  • 1）3.0: 实现基于zookeeper的配置中心，消费者和生产者可以根据配置中心配置参数（分组，版本，线程池大小等）。
  • 2）3.1：实现基于zookeeper的元数据中心，将服务描述元数据保存到元数据中心。
  • 3）3.2：实现基于etcd/nacos/apollo等基座的配置/注册/元数据中心。

• 在3.2的基础上继续增强rpcfx实现：

  • 1）4.0：实现基于tag的简单路由；
  • 2）4.1：实现基于Weight/ConsistentHash的负载均衡;
  • 3）4.2：实现基于IP黑名单的简单流控；
  • 4）4.3：完善RPC框架里的超时处理，增加重试参数；

• 在4.3的基础上继续增强rpcfx实现：

  • 1）5.0：实现利用HTTP头跨进程传递Context参数（隐式传参）；
  • 2）5.1：实现消费端mock一个指定对象的功能（Mock功能）；
  • 3）5.2：实现消费端可以通过一个泛化接口调用不同服务（泛化调用）；
  • 4）5.3：实现基于Weight/ConsistentHash的负载均衡;
  • 5）5.4：实现基于单位时间调用次数的流控，可以基于令牌桶等算法；

• 压测5.4，并分析调优。

缓存

• Redis的各种基本数据结构和命令。

• 分别基于jedis，RedisTemplate，Lettuce，Redission实现redis基本操作的demo，可以使用spring-boot集成上述工具。

• spring集成练习:

  • 1）实现update方法，配合@CachePut
  • 2）实现delete方法，配合@CacheEvict
  • 3）将示例中的spring集成Lettuce改成jedis或redisson。

• 基于Redis封装分布式数据操作：

  • 1）在Java中实现一个简单的分布式锁；
  • 2）在Java中实现一个分布式计数器，模拟减库存

• 基于Redis的PubSub实现订单异步处理

• 基于其他各类场景，设计并在示例代码中实现简单demo：

  • 1）实现分数排名或者排行榜；
  • 2）实现全局ID生成；
  • 3）基于Bitmap实现id去重；
  • 4）基于HLL实现点击量计数。
  • 5）以redis作为数据库，模拟使用lua脚本实现前面课程的外汇交易事务。

• 升级改造项目：

  • 1）实现guava cache的spring cache适配；
  • 2）替换jackson序列化为fastjson或者fst，kryo；
  • 3）对项目进行分析和性能调优。

• 以redis作为基础实现上个模块的自定义rpc的注册中心。

• 配置 redis 的主从复制，sentinel 高可用，Cluster 集群

• redission 的各种功能

• hazelcast 的各种功能

• 搭建 hazelcast 3 节点集群，写入 100 万数据到一个 map，模拟和演 示高可用

MQ

• 搭建ActiveMQ服务，基于JMS，写代码分别实现对于queue和topic的消息生产和消费

• 基于数据库的订单表，模拟消息队列处理订单：

  • 1）一个程序往表里写新订单，标记状态为未处理(status=0);
  • 2）另一个程序每隔100ms定时从表里读取所有status=0的订单，打印一下订单数据，然后改成完成status=1；
  • 考虑失败重试策略，考虑多个消费程序如何协作。

• 将上述订单处理场景，改成使用ActiveMQ发送消息处理模式。

• 搭建ActiveMQ的network集群和master-slave主从结构。

• 基于ActiveMQ的MQTT实现简单的聊天功能或者Android消息推送。

• 搭建RabbitMQ，用Java代码实现简单的AMQP协议操作。

• 搭建RabbitMQ集群，重新实现前面的订单处理。

• 使用Apache Camel打通上述ActiveMQ集群和RabbitMQ集群，实现所有写入到ActiveMQ上的一个队列q24的消息，自动转发到RabbitMQ。

• 压测ActiveMQ和RabbitMQ的性能

• 搭建一个3节点Kafka集群，测试功能和性能；实现spring kafka下对kafka集群的操作

• 安装kafka-manager工具，监控kafka集群状态。

• Kafka各种生产者和消费者特性。

• Kafka金融领域实战：在证券或者外汇、数字货币类金融核心交易系统里，对于订单的处理，大概可以分为收单、定序、撮合、清算等步骤。其中我们一般可以用mq来实现订单定序，然后将订单发送给撮合模块。

  • 1）收单：请实现一个订单的rest接口，能够接收一个订单Order对象；
  • 2）定序：将Order对象写入到kafka集群的order.usd2cny队列，要求数据有序并且不丢失；
  • 3）撮合：模拟撮合程序（不需要实现撮合逻辑），从kafka获取order数据，并打印订单信息，要求可重放, 顺序消费, 消息仅处理一次。

• 基于内存Queue实现生产和消费API

  • 1）创建内存Queue，作为底层消息存储
  • 2）定义Topic，支持多个Topic
  • 3）定义Producer，支持Send消息
  • 4）定义Consumer，支持Poll消息

• 去掉内存Queue，设计自定义Queue，实现消息确认和消费offset

  • 1）自定义内存Message数组模拟Queue。
  • 2）使用指针记录当前消息写入位置。
  • 3）对于每个命名消费者，用指针记录消费位置。

• 拆分broker和client(包括producer和consumer)

  • 1）将Queue保存到web server端
  • 2）设计消息读写API接口，确认接口，提交offset接口
  • 3）producer和consumer通过httpclient访问Queue
  • 4）实现消息确认，offset提交
    • 单机
    • 集群
  • 5）实现consumer从offset增量拉取

• 考虑实现消息过期，消息重试，消息定时投递等策略

• 考虑批量操作，包括读写，可以打包和压缩

• 考虑消息清理策略，包括定时清理，按容量清理等

• 考虑消息持久化，存入数据库，或WAL日志文件，或BookKeeper

• 考虑将spring mvc替换成netty下的tcp传输协议

• 对接各种技术（各条之间没有关系，可以任意选择实现）

  • 1）考虑封装 JMS 1.1 接口规范
  • 2）考虑实现 STOMP 消息规范
  • 3）考虑实现消息事务机制与事务管理器
  • 4）对接Spring
  • 5）对接Camel或Spring Integration
  • 6）优化内存和磁盘的使用

终极挑战

• 秒杀系统的设计和实现Demo