Lombok 拾遗
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sneakyThrow
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Author: magicliang
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2022-01-12
Java中的条件编译
一个流传已久的传说 在中文 Java 圈子里有这样一段传说:Google(或某家硅谷大厂)有一种「Java 条件编译」技术,可以在同一份源码里写「测试开关打开时才走的代码」,非生产流水线编译时整段代码都在,可以照常调试;上了生产、关掉开关,被 if 包围的那段 Java 代码就会被编译器当成死代码,从字节码里直接抹掉,线上绝对跑不到。 这段传说混杂了三个独立的问题: Java 是否真的存在「if 块在生产编译时从字节码消失」这种机制? 这是 Google 独有的私货,还是标准 Java 的能力? 如果代码真的被编译器去除,那调试还能怎么做? 回答它们需要三种证据:JLS §14.21、§13.4.9、§15.28 的规范条文给出语言契约;一组可复现的 javap 字节码实验给出实证;feature switch 工业谱系(javac 死代码消除、BuildConfig.DEBUG + R8、Manifold 预处理器、AspectJ 类加载织入、OpenFeature 运行时开关、HotSpot C2 运行时死分支折叠)给出工程参照系。 文中代码示例基准 Java 8,字节...

2026-05-14
缓存系统设计全景——从原理到生产的完整指南
缓存是提升系统性能的第一利器,但也是引发故障的第一杀手。从缓存穿透、击穿、雪崩三大经典问题,到多级缓存架构、分布式锁、热点 Key 治理,缓存设计几乎贯穿后端工程师的整个职业生涯。 本文将系统性地剖析缓存系统的设计原则与生产实践,从单机进程内缓存到分布式 Redis 集群,从理论模型到可落地的代码方案,构建一套完整的缓存知识体系。 Part 1: 缓存的本质与适用场景 什么是缓存 缓存是一种以空间换时间的优化技术,通过在计算代价较高的数据源(数据库、外部服务等)和消费方之间插入高速存储层,减少重复计算的执行次数。 存储介质延迟对比 存储介质 访问延迟 吞吐量 成本 CPU L1 Cache ~1 ns — 极高 CPU L3 Cache ~10 ns — 高 内存(RAM) ~100 ns ~10 GB/s 中 SSD ~100 μs ~500 MB/s 低 HDD ~10 ms ~100 MB/s 极低 网络(同机房) ~500 μs — — 网络(跨机房) ~50 ms — — 内存访问比 SSD 快 1000 倍,比 HDD ...

2026-01-12
Java 并发编程笔记
本文思维导图总览: 下载思维导图源文件 写在前面的话 并发编程最早的实践都在操作系统里。高层语言的并发模型都要基于底层系统对硬件抽象和并发的设计来设计和实现,不能超出操作系统允许的范围。所谓的高级抽象总体上是简化对 OS 底层机制的复杂调用。 并发与异步 本文聚焦并发(Concurrency),即多任务在同一时间段内的交替或并行执行,核心问题是资源共享、线程同步与协作。 **异步(Asynchronous)**是另一维度:调用方发起操作后不等结果返回即继续执行,通过回调、Future或事件机制获取结果。异步可通过单线程事件循环实现,也可依托多线程并发实现。 二者关系:并发关注"多任务如何执行与协调",异步关注"调用是否阻塞等待"。并发编程常涉及异步,但本文不展开异步编程模式(如响应式流、协程),相关内容请参阅《Java 线程池笔记》。 管程 理论和实践之间是有鸿沟的,要弥合这种鸿沟,通常需要我们去学习别人的实践。比如并发的标准设计思想来自于操作系统里的管程(monitor),我们应当学习管程,进而了解标准的并发模型-管理共享变量和线程(并...
2025-07-29
HTTP 请求体只读一次之谜——Go 与 Java 的应对之道
在后端开发中,日志记录、签名验证、请求重放等场景都需要在中间件(Middleware/Filter)中读取 HTTP 请求体(Request Body)。然而,请求体在被读取一次后便无法再次获取——后续处理程序收到的是一个空的 Body,导致逻辑中断。 这并非 Bug,而是网络 I/O 流处理的基本特性。本文将从操作系统内核的 Socket 缓冲区出发,剖析这一现象的根源,并详细对比 Go 和 Java 在"可重复读 Body"问题上的解决方案及其背后截然不同的设计哲学。 第一部分:问题的根源——流的"阅后即焚"本质 为什么 HTTP 请求体默认只能读取一次? 请求体本质上是一个从网络连接中实时到达的字节流,而非一块已经完整存放在内存或磁盘上的数据块。理解这一点是理解"只读一次"问题的关键。 操作系统层面:Socket 读取缓冲区 当客户端发送 HTTP 请求时,数据通过 TCP 连接到达服务器的网络套接字(Socket)。操作系统内核维护着一个接收缓冲区(Receive Buffer),TCP 数据包到达后被暂存在这里...
2026-05-21
抽象解释:用保守近似理解程序
停机问题说明,对任意程序做完备且正确的停机判断是不可能的。工程分析工具并没有因此失去意义。它们换了目标:不追求精确理解所有程序,而是用可计算的抽象信息给出有用结论。 抽象解释就是这个方向的代表。它把具体值集合映射到抽象域里,用保守规则模拟程序执行。只要抽象规则覆盖了所有可能的具体行为,分析结果就可以用于告警、优化或拒绝高风险程序。 本文用区间分析做一个最小模型:变量不再保存单个整数,而是保存可能取值范围。 从具体值到抽象值 具体执行关心单个值: 123x = 3y = 5z = x + y = 8 抽象执行关心值的集合。若只知道 x 在 0 到 10 之间,y 等于 5,就可以推出: 123x in [0, 10]y in [5, 5]z = x + y => z in [5, 15] 这个结果不精确。z 不一定等于区间里的每个数,但所有可能结果都被包含在 [5, 15] 里。保守性比精确性更重要:不能漏掉可能发生的值。 区间抽象域 区间可以用两个端点表示。 12345678910111213141516from dataclasses import dataclass@...

2019-09-02
Java 服务 OOM 排查全链路(Linux 内核 + JVM 工具链 + 问题分析)
Java 进程的 OOM 跨两层:Linux 内核的 OOM Killer 在物理内存或 cgroup limit 触及时 kill 进程,事后只能从 dmesg 还原;JVM 的 OutOfMemoryError 在堆/元空间/直接内存耗尽时抛异常,常带堆栈和 dump。两层工具栈不同:Linux 侧看 dmesg、cgroup、内核参数,JVM 侧看 jstat、jmap、jstack、arthas、JFR、gperftools。 一、Linux 层:OOM Killer 机制 Linux 内核有个 OOM (Out of Memory) Killer 的机制,可以在系统内存不足的时候,通过主动杀死一些进程来释放更多的内存空间。 很多时候,可以 ping 通一台服务器,但无法 ssh 上去,因为 sshd 被 OOM Killer 杀掉了。ping 能 ping 通,是因为处在内核态协议栈还能工作,发出回送报文。sshd 则因为是用户态进程,直接被干掉了。 OOM Killer 工作流程 OOM Killer 的完整工作流程如下: 关键机制 oom_score 每个进程都有...
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