阿里巴巴的源码源码 26 款超神 Java 开源项目！

       Spring Cloud Alibaba

       致力于提供分布式应用服务开发的阿里阿里一站式解决方案，包含开发分布式应用服务所需的源码源码html彩票生成源码组件。通过 Spring Cloud 编程模型，阿里阿里开发者只需添加注解和少量配置，源码源码即可将应用接入阿里分布式应用解决方案，阿里阿里利用阿里中间件快速搭建分布式系统。源码源码

       地址：github.com/spring-cloud...

       Druid

       Druid 是阿里阿里一个 JDBC 组件，提供监控数据库访问性能、源码源码高效数据库连接池、阿里阿里数据库密码加密和 SQL 执行日志等功能。源码源码

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       fastjson

       fastjson 是阿里阿里布道大师源码一个快速且功能强大的 Java JSON 处理库，由阿里巴巴工程师开发。特点包括快速、支持 Jdk 类、零依赖等。

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       Dubbo

       Apache Dubbo (incubating) 是一款高性能、轻量级的开源 Java RPC 框架，提供面向接口的远程方法调用、智能容错和负载均衡、服务自动注册和发现等功能。

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       JStorm

       JStorm 是基于 Apache Storm 实现的实时流式计算框架，改进了网络 IO、线程模型、资源调度、可用性及稳定性，直播房间源码广泛应用于企业。

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       apns4j

       apns4j 是 Apple Push Notification Service 的 Java 实现。

       地址：github.com/teaey/apns4j

       TDDL

       TDDL 是基于集中式配置的 JDBC 数据源实现，支持主备、读写分离、动态数据库配置等功能。

       地址：github.com/alibaba/tb_t...

       CobarClient

       Cobar Client 是基于 iBatis 和 Spring 的轻量级分布式数据访问层。

       地址：github.com/alibaba/coba...

       TaobaoJVM

       TaobaoJVM 是基于 OpenJDK HotSpot VM 的优化、定制且开源的服务器版 Java 虚拟机，已在淘宝、天猫上线。

       地址：jvm.taobao.org

       SimpleImage

       SimpleImage 是阿里巴巴的 Java 处理类库，支持缩略、水印等处理。gtp查看源码

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       Tedis

       Tedis 是另一个 redis 的 Java 客户端，旨在打造高可用 Redis 解决方案。

       地址：github.com/justified/te...

       Arthas

       Arthas（阿尔萨斯）是阿里巴巴开源的 Java 诊断工具，采用命令行交互模式，提供 Tab 自动补全功能，便于问题定位和诊断。

       地址：alibaba.github.io/artha...

       Nacos

       Nacos 致力于帮助开发者实现动态服务发现、服务配置管理、服务及流量管理，构建以服务为中心的现代应用架构。

       地址：nacos.io/en-us/

       easyexcel

       Java 解析、生成 Excel 的轻量级框架，提供模型转换封装，使用简便。源码资本2017

       地址：github.com/alibaba/easy...

       Sentinel

       Sentinel 是面向微服务的轻量级流量控制框架，提供流量控制、熔断降级、系统负载保护等功能。

       地址：github.com/alibaba/Sent...

       SOFALookout

       Lookout 是一个利用多维度 metrics 进行系统度量和监控的项目，支持 metrics 数据收集、加工、存储和查询等。

       地址：github.com/alipay/sofa-...

       SOFABoot

       SOFABoot 是基于 Spring Boot 的研发框架，提供 Readiness Check、类隔离、日志空间隔离等功能，方便使用 SOFAStack 相关中间件。

       地址：github.com/alipay/sofa-...

       SOFAArk

       SOFAArk 是一款轻量级 Java 类隔离容器，提供类隔离和依赖包隔离能力，支持简单的单模块或 Spring Boot 应用。

       地址：alipay.github.io/sofast...

       SOFATracer

       SOFATracer 是用于分布式系统调用跟踪的组件，通过统一的 traceId 记录调用链路，便于故障发现和服务治理。

       地址：github.com/alipay/sofa-...

       SOFARPC

       SOFARPC 是高性能、高可扩展性的 Java RPC 框架，提供方便透明、稳定高效的点对点远程服务调用方案。

       地址：github.com/alipay/sofa-...

       SOFABolt

       SOFABolt 是基于 Netty 实现的网络通信框架，旨在简化基于网络通信的业务逻辑实现。

       地址：github.com/alipay/sofa-...

       JVM-Sandbox

       JVM-Sandbox 是基于 JVM 的非侵入式运行期 AOP 解决方案。

       地址：github.com/alibaba/jvm-...

       OpenMessaging

       OpenMessaging 是由阿里巴巴发起的分布式消息及流处理领域的应用开发标准。

       地址：github.com/openmessagin...

       Dragonfly

       Dragonfly 是阿里自研的 P2P 文件分发系统，用于解决大规模文件分发场景下分发耗时、成功率低等问题。

       地址：github.com/alibaba/Drag...

       VirtualLayout

       VirtualLayout 是针对 RecyclerView 的 LayoutManager 扩展，提供布局方案和组件复用。

       地址：github.com/alibaba/vlay...

       P3C

       P3C 是 Java 代码规约扫描插件，包含 PMD 实现、IntelliJ IDEA 插件和 Eclipse 插件。

       地址：github.com/alibaba/p3c

阿里巴巴 Sentinel + InfluxDB + Chronograf 实现监控大屏

       在之前的文章中，我们探讨了如何利用InfluxDB存储实时流控数据，但焦点在于如何更有效地进行监控和预警。阿里巴巴的Sentinel控制台虽然功能强大，但其界面设计可能无法满足所有用户的需求。为了改进这一问题，我们转向了更灵活的展示工具，如Chronograf。

       关于Sentinel控制台和InfluxDB的安装方法，已经在之前的章节详细介绍，这里不再重复。推荐使用Docker来安装Chronograf，安装成功后，通过浏览器访问mandKey 和 groupKey（用于区分资源）以及对应的隔离策略（线程池隔离 or 信号量隔离）。线程池隔离模式下需要配置线程池对应的参数（线程池名称、容量、排队超时等），然后 Command 就会在指定的线程池按照指定的容错策略执行；信号量隔离模式下需要配置最大并发数，执行 Command 时 Hystrix 就会限制其并发调用。

       Sentinel 的设计则更为简单。相比 Hystrix Command 强依赖隔离规则，Sentinel 的资源定义与规则配置的耦合度更低。Hystrix 的 Command 强依赖于隔离规则配置的原因是隔离规则会直接影响 Command 的执行。在执行的时候 Hystrix 会解析 Command 的隔离规则来创建 RxJava Scheduler 并在其上调度执行，若是线程池模式则 Scheduler 底层的线程池为配置的线程池，若是信号量模式则简单包装成当前线程执行的 Scheduler。而 Sentinel 并不指定执行模型，也不关注应用是如何执行的。Sentinel 的原则非常简单：根据对应资源配置的规则来为资源执行相应的限流/降级/负载保护策略。在 Sentinel 中资源定义和规则配置是分离的。用户先通过 Sentinel API 给对应的业务逻辑定义资源（埋点），然后可以在需要的时候配置规则。埋点方式有两种：

        try-catch 方式（通过 SphU.entry(...)），用户在 catch 块中执行异常处理 / fallback

        if-else 方式（通过 SphO.entry(...)），当返回 false 时执行异常处理 / fallback

       Sentinel 提供 多样化的规则配置方式 。除了直接通过 loadRules API 将规则注册到内存态之外，用户还可以注册各种外部数据源来提供动态的规则。用户可以根据系统当前的实时情况去动态地变更规则配置，数据源会将变更推送至 Sentinel 并即时生效。

       éš”离是 Hystrix 的核心功能之一。Hystrix 提供两种隔离策略：线程池隔离（Bulkhead Pattern）和信号量隔离，其中最推荐也是最常用的是线程池隔离。Hystrix 的线程池隔离针对不同的资源分别创建不同的线程池，不同服务调用都发生在不同的线程池中，在线程池排队、超时等阻塞情况时可以快速失败，并可以提供 fallback 机制。线程池隔离的好处是隔离度比较高，可以针对某个资源的线程池去进行处理而不影响其它资源，但是代价就是线程上下文切换的 overhead 比较大，特别是对低延时的调用有比较大的影响。

        但是，实际情况下，线程池隔离并没有带来非常多的好处。首先就是过多的线程池会非常影响性能。考虑这样一个场景，在 Tomcat 之类的 Servlet 容器使用 Hystrix，本身 Tomcat 自身的线程数目就非常多了（可能到几十或一百多），如果加上 Hystrix 为各个资源创建的线程池，总共线程数目会非常多（几百个线程），这样上下文切换会有非常大的损耗。另外，线程池模式比较彻底的隔离性使得 Hystrix 可以针对不同资源线程池的排队、超时情况分别进行处理，但这其实是超时熔断和流量控制要解决的问题，如果组件具备了超时熔断和流量控制的能力，线程池隔离就显得没有那么必要了。

        Sentinel 可以通过并发线程数模式的流量控制来提供信号量隔离的功能。这样的隔离非常轻量级，仅限制对某个资源调用的并发数，而不是显式地去创建线程池，所以 overhead 比较小，但是效果不错。并且结合基于响应时间的熔断降级模式，可以在不稳定资源的平均响应时间比较高的时候自动降级，防止过多的慢调用占满并发数，影响整个系统。而 Hystrix 的信号量隔离比较简单，无法对慢调用自动进行降级，只能等待客户端自己超时，因此仍然可能会出现级联阻塞的情况。

        熔断降级对比 sentinel和Hystrix的熔断降级本质都是基于熔断器模式

         Sentinel 与 Hystrix 都支持基于失败比率（异常比率） 的熔断降级 æ­¤æ—¶æ‰€æœ‰å¯¹è¯¥èµ„源的调用都会被 block，直到过了指定的时间窗口后才启发性地恢复。上面提到过，Sentinel 还支持基于平均响应时间的熔断降级，可以在服务响应时间持续飙高的时候自动熔断，拒绝掉更多的请求，直到一段时间后才恢复。这样可以防止调用非常慢造成级联阻塞的情况。

       å®žæ—¶æŒ‡æ ‡ç»Ÿè®¡å®žçŽ°å¯¹æ¯”

        Hystrix 和 Sentinel 的实时指标数据统计实现都是基于滑动窗口的。Hystrix 1.5 之前的版本是通过环形数组实现的滑动窗口，通过锁配合 CAS 的操作对每个桶的统计信息进行更新。Hystrix 1.5 开始对实时指标统计的实现进行了重构，将指标统计数据结构抽象成了响应式流（reactive stream）的形式，方便消费者去利用指标信息。同时底层改造成了基于 RxJava 的事件驱动模式，在服务调用成功/失败/超时的时候发布相应的事件，通过一系列的变换和聚合最终得到实时的指标统计数据流，可以被熔断器或 Dashboard 消费。

        Sentinel 目前抽象出了 Metric 指标统计接口，底层可以有不同的实现，目前默认的实现是基于LeapArray的滑动窗口，后续根据需要可能会引入 reactive stream 等实现。

       Sentinel 的特色

        除了之前提到的两者的共同特性之外，Sentinel 还提供以下的特色功能：

        轻量级，高性能 

        Sentinel 作为一个功能完备的高可用流量管控组件，其核心sentinel-core没有任何多余依赖，打包后只有不到K，非常轻量级，开发者可以放心引入 sentinel-core è€Œä¸éœ€æ‹…心依赖问题 ，同时sentinel提供多种扩展点，用户可以很方便的根据需求去进行扩展，而且无缝切换到Sentinel中

        引入Sentinel带来的性能损耗非常小。只有在业务单机量级超过 W QPS 的时候才会有一些显著的影响（5% - % 左右），单机 QPS 不太大的时候损耗几乎可以忽略不计。

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        Sentinel可以针对不同的调用 以不同的运行指标 å¦‚ QPS、并发调用数、系统负载等）为基准，对资源调用进行流量控制，将随机的请求调整成合适的形状。

        Sentinel 支持多样化的流量整形策略，在 QPS 过高的时候可以自动将流量调整成合适的形状。常用的有：

        直接拒绝模式：即超出的请求直接拒绝。

        慢启动预热模式： 当流量激增的时候，控制流量通过的速率，让通过的流量缓缓的增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。

        匀速器模式 åˆ©ç”¨ Leaky Bucket 算法实现的匀速模式，严格控制了请求通过的时间间隔，同时堆积的请求将会排队，超过超时时长的请求直接被拒绝。

       Sentinel   Hystrix

        隔离策略基于并发数线程池隔离/信号量隔离

        熔断降级策略基于响应时间或失败比率基于失败比率

        实时指标实现滑动窗口滑动窗口（基于 RxJava）

        规则配置支持多种数据源支持多种数据源

        扩展性多个扩展点插件的形式

        基于注解的支持即将发布支持

        调用链路信息支持同步调用不支持

        限流基于 QPS / 并发数，支持基于调用关系的限流不支持

        流量整形支持慢启动、匀速器模式不支持

        系统负载保护支持不支持

        实时监控 API各式各样较为简单

        控制台开箱即用，可配置规则、查看秒级监控、机器发现等不完善

        常见框架的适配Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等Servlet、Spring Cloud Netflix

       æ–‡ç« å‡ºå¤„ /educast/article/details/

Github一夜登顶！阿里内部SpringCloudAlibaba学习笔记，全彩版开源

       Spring Cloud Alibaba为分布式应用开发提供一站解决方案，简化了开发复杂度。只需添加注解与少量配置，便能将Spring Cloud应用与Alibaba分布式解决方案对接，使用Alibaba中间件构建分布式应用系统。

       学习SpringCloud Alibaba技术变得至关重要。市面上的资料分散不完整，官网学习困难重重。因此，我将分享一套Spring Cloud Alibaba学习笔记。

       笔记内容涵盖微服务架构设计、Nacos服务治理、系统保护（Sentinel）、高级特性（配置中心、链路跟踪、性能监控、分布式事务、消息队列等）、微服务通信（Dubbo、openfeign）及微服务架构最佳实践。

       此外，我将分享Java面试与Java后端技术核心指南，总结多年工作经验与春招经验，包含分布式、中间件、大数据与高并发、数据库、设计模式与设计、常见面试题等模块。需完整版笔记与指南的小伙伴，可获取。