1.【Zookeeper】Apach Curator 框架源码分析：初始化过程（一）【Ver 4.3.0】
2.ElasticSearch面试10道不得不会的码分ElasticSearch面试题
3.分布式锁技术探究 - Redisson & curator 源码解读
4.盘点 35 个 Apache 顶级项目，我拜服了…

【Zookeeper】Apach Curator 框架源码分析：初始化过程（一）【Ver 4.3.0】

       Curator是码分由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，码分使得开发者可以更简单易懂地实现分布式应用程序。码分Curator构建在Zookeeper原生客户端之上，码分提供了连接重试、码分接单神器app源码异常处理、码分节点监听等常见功能，码分减轻了开发者的码分工作负担。Curator由多个模块组成，码分其中curator-framework和curator-recipes是码分最常用的部分，此外还提供了分布式锁等功能。码分

       Curator的码分最新版本为5.X系列，不再支持ZK 3.4.X及之前的码分版本。主要的码分改动在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17素材源码安装初始化过程中，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。

ElasticSearch面试道不得不会的网页模板代码源码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。腾讯课堂源码GitHub

       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。

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，引入了分布式锁，衍生出可重入锁、读写锁等。随着服务架构的分布式化，这些并发问题扩展到了分布式场景，业务中需要分布式锁和分布式AQS来确保资源管理。

       分布式锁的实现方式多样，如基于Redis的Redisson和Zookeeper的Curator。Redisson利用redLock算法避免主从复制导致的重复加锁，但存在单点故障问题。Curator则依赖zk的临时顺序节点实现锁，提供了一种更健壮的解决方案。

       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grpu8源码功能，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），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。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。

       . 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。

       . 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。