Nacos服务心跳和健康检查源码介绍，附超全教程文档

清疚 2021-07-20 20:03 324阅读 0赞

### 开头 ###

这个世界都是并发的，编程里更是这样，俗话说：并发知识大，一口吃不下。想成为一名优秀的 Java 开发，学好并发，绝对是你走入高薪行列的必备能力之一。

并发涉及的知识点，其实十分琐碎。学完记不住，记住了用不对。在并发底层原理中，不仅涉及 Java 语言，更涉及 JVM、操作系统、内存、CPU 指令等，令人一头雾水。

这份**笔记+学习脑图**可以帮你系统地学习Java 并发编程知识，并告别碎片化获取知识的弊端。

# 系统介绍 #

整个系统可以从功能上分为3块：

1.  业务系统：在上游有很多的业务系统，业务系统的运行产生很多的数据，这些数据分散在很多的数据库中，大部分是MySQL数据库
2.  数据智能平台：数据智能平台属于中台系统，主要为业务系统提供强大的数据支撑服务，下层连接数仓。
3.  数据仓库： 数据仓库统一集中的管理所有的数据，数仓会将业务系统产生的数据按天进行加工、抽取、转换到数据仓库存储。

当一天结束后，各个业务系统产生了大量的数据，这些数据由定时任务进行加工、抽取到数据仓库存储，当半夜你还在睡觉的时候，这些定时任务就在默默的运行着。

![717c4b4515b4b4405bf0663ef2800501.png][]

而每天加工的数据通常要求在上班工作时间之前加工完成，然后通过数据智能平台的查询系统供业务系统查询调用，这一次数据没有查询到是因为在第二天早上10点，数据还没有加工完成。下面就是找问题优化了，因为正常来讲，即使定时任务链再长，也不会慢到第二天10点钟数据还没有出来。下面就是找问题，然后进行优化了。

# 任务优化 #

通过任务日志发现有一个上游系统的数据抽取执行时间有3个小时，而数据量仅100万。当然，光凭这样还无法确定这个任务是否是可以被优化的。

查看任务代码，逻辑还比较简单：有一张原始数据表，记录商品信息以及定义的分类(这一点是虚构的，实际情况要复杂一些，我这里精简然后转换了一下，便于理解)，而数仓的目标表是将分类和商品分别存储在不同的表中，大致结构如下。

![807067ffbdcf94eb5ea88957d4ea34a1.png][]

那为什么需要进行这样的转换呢？ 这是因为整个大的系统，一般来说只能定义一些基本的规范，而具体的细节规范则无法约束，比如A系统的身份证字段名称为card\_no,而B系统的身份证字段名称为crdt\_no(这种情况大家应该经常遇到)；再比如处理实体关系的时候，处理方式也是不同的，1对1的关系，可以建两张表关联，也可以一张表都存储，这就造成了多个系统的不统一性，而这种情况是不可避免的，因为从业务系统来说，都保证了系统的正常运行。

而数仓对多个原始数据处理的时候就需要考虑到兼容的问题，所以就会出现如上图的转换过程。

而这个任务执行3个小时的原因在于原始表中的一条记录，会转换到数仓表中的三张表中，而且这三张表是通过id进行关联，整个代码流程如下。

![607cc29951bad43f80ce56042a8a5226.png][]

然而问题来了，100万的数据，跑了3个小时，然后我开始尝试去优化程序的执行流程，大概从一下几点入手

1.  将分类缓存，分类在系统中已经固定，不会发生变化，缓存可以减少查询数据库的次数
2.  每次从原表中读取的数据更多，从原来的500/次 -> 2000/次

经过优化，效率有一些提升，但并不是很明显(有同学可能要问了，这些都是很基本的，为什么最开始做？ 咳咳。。。这个嘛，历史原因吧，在最开始数据可能不多，不论以什么方式执行，都差别不大，比如执行10分钟和执行20分钟，看似2倍的执行效率，但是由于没有影响到业务系统，且一直正常运行，也就没有看出问题)。

这里数据是需要关联的，所以我们是需要插入数据并拿到这条记录的自增长id，然后插入到关联表，而表结构基本不可能去动的(表结构动了那真是牵一发而动全身了，第二天准得被叫去喝茶)。

![5dcf149747b80568d9bd09b18ba2823a.png][]

那么我们先来分析一下这里为什么执行这么慢呢。

1.  原表100万的数据，每次查询出2000条，所以查询的总次数就是1000000/2000 = 500次，这肯定消耗不了多少时间。这里基本没有优化的空间，就算一次全部查询出来，也仅仅节省499次的查询时间(也不可能一次查询这么多数据)
2.  查询的2000条数据，数据转换，然后依次插入到信息表以及关联表中，这里是一条一条解析执行的，总计插入数据库4000次，毫无疑问，这里是最耗时的。数据转换是必须的，而且是在内存中操作，所以耗时不是特别多；那么剩下的就是总计100万 \* 2的数据库插入次数，能否进行优化呢？

首先想到的就是批量插入，批量插入可以有效的降低数据库访问次数。但是这里不能进行批量插入是因为需要取到自增长id，感觉陷入了困境。

![a09803ebf529f42092edb56cc2a36239.png][]

当天晚上昨晚运动之后，抛开烦恼，觉得浑身舒坦。

![00779507d2391eeac0e4e7f53db1057c.png][]

突然,脑袋灵光一闪，数据库的自增长id是由数据库控制的数值，而自增长的步长我们是知道的，比如自增长步长为1，当前自增长id为1的话，那么可以肯定，下一条记录的自增长id就为2，以此类推。

那是否可以插入一条记录，取到自增长id，然后就可以计算出之后所有数据的自增长id，而不再需要每条记录都去取自增长id了。

但是这样也有一个问题，就是在数据转换导入的过程中，不能有其他的程序向表中插入数据，不然会导致程序计算的自增长id匹配不上。而这个问题根本不存在，因为数仓的数据都是由原始表计算插入的，在同一时间是没有其他的任务写这张表，那么我们就可以放心大胆的干了。

# 知其然不知其所以然，大厂常问面试技术如何复习？ #

**1、热门面试题及答案大全**

面试前做足功夫，让你面试成功率提升一截，这里一份热门350道一线互联网常问面试题及答案助你拿offer

> [**面试宝典+书籍+核心知识获取：戳这里免费下载**][Link 1]！诚意满满！！！

![87c93034107b704c2723923baad1f865.png][]

**2、多线程、高并发、缓存入门到实战项目pdf书籍**

![a9a92582739e03e3e98bc8071db39283.png][]

![4e23b4eeaaf92364adfd5b3554b08005.png][]

![3b465378bdaa056c37a8859be2854f7c.png][]

**3、文中提到面试题答案整理**

![971f3d8ef56f1468d990fdef929fb217.png][]

**4、Java核心知识面试宝典**

覆盖了**JVM 、JAVA集合、JAVA多线程并发、JAVA基础、Spring原理、微服务、Netty与RPC、网络、日志、Zookeeper、Kafka、RabbitMQ、Hbase、MongoDB 、Cassandra、设计模式、负载均衡、数据库、一致性算法 、JAVA算法、数据结构、算法、分布式缓存、Hadoop、Spark、Storm的大量技术点且讲解的非常深入**

![87cece793d70e4e450220aeab9d5cde2.png][]

![0a62388a82d1a8f2da4074069e42e60c.png][]

![ce643fb2ebe0ddd392937e2923db23f8.png][]

21314072117)\]

\[外链图片转存中…(img-AKYD002r-1621314072118)\]

\[外链图片转存中…(img-lX1iTBTJ-1621314072118)\]

[717c4b4515b4b4405bf0663ef2800501.png]: /images/20210720/86e03f91c6464eeb8a40d368cdd56ac8.png
[807067ffbdcf94eb5ea88957d4ea34a1.png]: /images/20210720/be14c43803bb47c28a9db1d79f42e736.png
[607cc29951bad43f80ce56042a8a5226.png]: /images/20210720/ee27c7f5120045638c09408a1e737d7d.png
[5dcf149747b80568d9bd09b18ba2823a.png]: /images/20210720/7ed935484fd843abb711cbc42a5d105e.png
[a09803ebf529f42092edb56cc2a36239.png]: /images/20210720/d7c59b4f6d6b4d7ebdf4ae3324dab7af.png
[00779507d2391eeac0e4e7f53db1057c.png]: /images/20210720/d3e57eada09942f28e94c3529d916acc.png
[Link 1]: https://docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB
[87c93034107b704c2723923baad1f865.png]: /images/20210720/749cd404ab0c4c65ae6d534a0ba39402.png
[a9a92582739e03e3e98bc8071db39283.png]: /images/20210720/ca7be5af6d8e4270b796a64fd3bf569f.png
[4e23b4eeaaf92364adfd5b3554b08005.png]: /images/20210720/08f91986db394324ba27216417a71a03.png
[3b465378bdaa056c37a8859be2854f7c.png]: /images/20210720/1eccea85c3b84ca8b4bd29b34805707a.png
[971f3d8ef56f1468d990fdef929fb217.png]: /images/20210720/09f87adac1c04d73ae02f483b5184b45.png
[87cece793d70e4e450220aeab9d5cde2.png]: /images/20210720/e387ba9580694bff8f301109f64934d1.png
[0a62388a82d1a8f2da4074069e42e60c.png]: /images/20210720/3717f320a8be45b6b7ac2fb0f0ebc7bc.png
[ce643fb2ebe0ddd392937e2923db23f8.png]: /images/20210720/c64b26e526764a57a664b6deb28dfe5d.png