史前时期最骇人的景象，莫过于一群巨兽在焦油坑里做垂死前的挣扎。不妨闭上眼睛想像一下，你看到了一群恐龙、长毛象、剑齿虎正在奋力挣脱焦油的束缚，但越挣扎，焦油就缠得越紧，就算他再强壮、再厉害，最后，都难逃灭顶的命运。过去十年间，大型系统的软件开发工作就像是掉进了焦油坑里…… — 佛瑞德·布鲁克斯（Frederick P. Brooks） 《人月神话》 应该早在 2019 年，在 左耳朵耗子哥 的推荐下阅读了 《领域驱动设计》，并将读书摘要整理成几篇文章： 《领域驱动设计》读书笔记（一）：运用领域模型 《领域驱动设计》读书笔记（二）：模型驱动设计的构造块 《领域驱动设计》读书笔记（三）：通过重构来加深理解 《领域驱动设计》读书笔记（四）：战略设计 部门要搞 DDD 和体系化建设，正好有一个核心项目要做重构，领导让实践一下领域驱动设计，苦于没有范例可以参考，感觉无处下手，所以又读了 《中台架构与实现·基于DDD和微服务》（最早读的是极客时间专栏，后专栏编撰成该书）。 后来，又陆陆续续看了好多领域驱动设计的相关文章。对于领域驱动设计，即了解过，也实践过。所以，结合自身的经历和体会，谈一谈我的感受。不吹不黑，重点谈三个问题。 1. 如何快速上手？ 上面介绍了一下D瓜哥的个人经历，是付出了一点的时间和精力的，由此引出了第一个问题：如何快速上手？对于一个工作多年，经验丰富，也算勤奋好学的高级码农，上手还如此困难重重，那么对于一个刚刚参加工作的职场新人，上手是否会更加困难？又该如何克服这个困难？ 任何一家公司，尤其是大型技术公司，都是由初中高级工程师组成的，而且成员人数也是由多到少，参与实际开发工作，大概率也会由多到少，初级开发工程师干了大量的实际编码工作。如果无法吸引大多数的初级工程师参与进来，只有个别的高级工程师去落地，那么，所谓的领域驱动设计，只能成为空中楼阁，海市蜃楼。华而不实，无法落地。 但是，由于经验少，这对于初级工程师来说，也许是一个优势。毕竟，一张白纸，可以画出各种美丽的画卷。中高级工程师已经习惯于传统的开发模式，思维已经定格。但是，初级工程师，反倒是嗷嗷待哺，更容易塑性。可惜的是，现在没有好的示例可以学习。 2. 哪里有可以参考的示例？ 快速上手的最好办法，就是给一个完整的示例，拿来直接抄作业。对于入门的程序员，学东西上手最快的办法就是抄代码。把示例代码，拿过来改吧改吧就能跑起来，无形中就学会怎么写代码了。对于传统的三层架构，有太多的示例可以来学习了，比如 SpringSide。 从 《Domain-Driven Design》 这本书在 2003 年出版到现在，已经有 21 年了。到现在为止，也没有见到一个开源的、能运行起来的基于领域驱动设计的项目。也可能是鄙人孤陋寡闻，坐井观天，没有发现。如果谁发现了，欢迎向我反馈。 作为对比，我们来看一下 Spring 的发展过程。Spring 的思想最早是在 《J2EE Development without EJB》 这本书里出现的，这本书是在 2004 年 6 月出版的。这本书出版后，开源社区根据这本书里面的思想及代码片段，开发出了 Spring 框架。在两年后，Spring 之父 Rod Johnson 接着出版了 《Professional Java Development with the Spring Framework》，系统介绍了一下 Spring 框架的各种使用案例。到 2008 年我上大学的时候，在国内的培训行业，已经开始重点讲解 Spring 了。 其实，D瓜哥想拿传统的三层架构的发展来做对比，可惜没有找到更确切的时间线。 期待一个完整的、基于领域驱动设计的、能正常运行起来的开源项目尽早出现！

家里一个亲戚今年参加中招考高中，由于成绩不是很理想，所以，就面临一个问题：选择哪所高中去求学？由此引发的一系列思考和讨论，D瓜哥觉得非常有共性，分享出来，希望给需要的家长一个参考。 1. 去重点高中怕跟不上，选择去上私立高中 一些家长可能会有这样的想法：孩子中考成绩不理想，如果去重点高中，担心孩子跟不上课程，所以，选择去上私立高中。 关于这个问题，是一个伪命题。高中最重要的考核就是三年以后的高考。高考对所有参加的考生都是一视同仁的，不会因为私立高中和公立高中而有什么差别。（同一个省的高考生是一样的，跨省则不一定。这里不予讨论。）所以，只要上高中，就必须努力跟上，尽力向前冲！否则，就会掉队，考不上大学，考不上大学，就失去了上高中的主要意义。所以，根本无需考虑能不能跟上的问题。这个问题只有一个选择：只要求学，就只能加油往前冲！ 2. 选择高中的关注点 由于孩子成绩不理想，那么可能无法进入理想的中学。接下来的一个问题就是：如何选择高中？ 对于这个问题，私以为对于高中的的考察标准只有一条：就是高考录取率，各个层次本科的录取率。但是在选择高中时，有一些值得关注的点，下面一一说明。 2.1. 生源质量 聪明的学生在任何高中都有好的成绩。脑瓜子不灵的学生，即使送到人大附中这样全国最好的高中也难有好的成绩。 另外，如果身边有一些成绩好的同学，那么当自己学习有问题时，可以更方便地找同学帮忙解答。如果身边事一群瓜娃子，出现学习问题，也无法及时解决，日积月累，成绩自然难以提高！ 2.2. 学校的历史成绩 成绩好的学校大概率会一如既往地好下去。而差的学校想变好，却需要付出非常巨大的努力和相当长的时间来改善。它还需要时间，逐步向社会来证实它的实力，以求获取更好的生源。对于学校来说，这个时间是可以耗得起的。但是，作为学生，上学的时间段时是卡死的，耗不起，也等不起。 2.3. 老师资历 好的老师有更好的教学方法，对学生学习更有帮助。 但是，好的师资也需要好的学生来衬托。老师和学生是相互成就的。只有伯乐，没有千里马，伯乐只能悲叹“英雄无用武之地”！ 2.4. 学习氛围 大多数人都从众。所以，学习氛围好的地方，大部分人会被带动起来学习。但是，如果学习氛围一般，大多数人就会随波逐流，逐步落伍。 2.5. 私立高中的困境 目前，国内大多数人更愿意相信公立高中。认为公立高中有政府托底，更有保障。而对私立高中，大多数人缺乏足够的信任。 当然，还有一个原因是私立高中普遍学费高昂，这对于很多家长来说，也是一个不小的负担。 2.6. 小结 所以，综合上述情况，导致的结果是，大多数情况下私立高中的生源质量普遍一般，甚至不好。由于生源质量问题，导致无论是学校的历史成绩，还是学校氛围，可能都会差强人意。所以，如果家长希望通过上私立高中来提高孩子成绩。综合来看，个人觉得很难实现，甚至基本不可能（可能比买彩票中大奖的概率要高一点）。最后的结果，可能钱也花了，时间也耽误了，孩子也没有太大的起色，最后高考成绩也不理想。 还有一个种情况，从小就一直上私立学校的情况，这种大多数是双语教学，面向的也是国外的大学，大部分是不把高考作为第一选项的。这种情况，不在此讨论范围。 3. 转学 如果一个学校不行，在条件允许的情况下，尽快转学，转到更好的学校。这个时候，由于入学晚的原因，可能不容易合群，家长要多鼓励和开导，提供足够的情绪价值，帮助孩子早日完成过渡。 另外，学生也不要太在意，一般情况下，等到上高二会进行二次分班，大家又都从新开始了。 4. 培优班 如果一个学生没有考进更好的中学，去了一所一般的高中，而且还进培优班了。这里有三点需要注意： 如果不是托关系进培优班，那么只能说明这个高中生源质量确实一般。 成绩一般的学生在培优班里，有可能每次考试都是班里垫底。这就要多去关注一下学生在整个高中的整体成绩排名。好的情况是，在班级垫底，但在年级总体排名靠前，这种情况家长要多鼓励学生，培养学生有一颗强大的心脏。 另外一种情况是，由于可能长时间在班级成绩排名垫底，这对学生来说，无形中会带来很大的压力，导致有些学生可能会自暴自弃。所以，家长要做好安慰和支持，多发现学生的优点和长处，多鼓励孩子。 5. 相比私立高中的更优解 如果有能力支付私立高中的钱，相对来说，另外一条路可操作性更大一些：尽力去层次更好的公立高中，把省下来的学费给孩子请一对一的私教辅导。 6. 私教辅导 学生有各种各样的性格，老师也有跟种各样的教法，所以，孔子提出要“因材施教”。如果学生和私教老师不是很契合，那么请私教老师不一定就能提高成绩。如果已经请私教的情况下，家长一定要多关注学生的反馈，了解学生的学习情况，判断是否合拍，如果不合适，要尽早更换私教老师。 7. 高中成绩可以突飞猛进 无需太过担心孩子的高中入学成绩排名。以D瓜哥的上学经历来看，在高一，学生的成绩排名会有剧烈的波动，有人入学成绩很差，后来迎头赶上的；也有人入学成绩很好，但后来却跌落谷底。所以，只要学生初中不掉队，上了高中肯下功夫学习，成绩就会逐步提高。（掉队的学生可能就不会想着去上高中了） 8. 不要选择职高或“3+2”大专 还有一个选项：选择职高或者是“3+2”的大专。私以为，这个选项可以直接忽略，除非迫不得已。 大多数成绩还可以的学生都去上高中了，所以，能选择去上职高或者大专的，大部分成绩都一般，甚至很差。结果，大部分人可能就会不学无术，聚众打架斗殴。最后，孩子不仅可能没学好，甚至沾染了一堆坏毛病。 另外，现在学历贬值严重，满大街都是本科生，大专生更没出路（可以看看现在公务员招聘都要求什么学历）。上了大专，如果想有出路，还要考专升本，相当于一次高考，那为何不直接上高中呢？ 当然，在职高或者大专里面，也不乏一些学有所成的人才，但这样的概率太低了。这个问题，不再争论，争论就是你对。 总结 综合上述的讨论，对于孩子上学，最优解就是上尽可能好的高中。如果上不了最好的高中，那就选次一点的公立高中。如果家庭条件允许，可以给孩子请一些私教辅导，来帮助孩子提高成绩。 最后，送给正在求学的学子们一句话：你充满了潜能，但你的努力还远远不够！祝福每一个学子学有所成！

在 单调栈实践（一）：入门 中对单调栈做了一个初步介绍，同时使用一个类似单调栈的题目做了入门的尝试。在本文中，将分析正式单调栈的使用案例。 实践： LeetCode 503. 下一个更大元素 II 单调栈主要就是为了解决选择下一个更大或者更小元素的相关问题。来看一下 LeetCode 503. 下一个更大元素 II。 给定一个循环数组 nums （ nums[nums.length - 1] 的下一个元素是 nums[0] ），返回 nums 中每个元素的下一个更大元素。 数字 x 的下一个更大的元素是按数组遍历顺序，这个数字之后的第一个比它更大的数，这意味着你应该循环地搜索它的下一个更大的数。如果不存在，则输出 -1 。 如果熟悉单调栈，这道题的解法就一目了然：将数组从后向前遍历，如果单调栈栈顶元素比当前元素小，就将栈顶元素弹出；重复上述操作，直到栈顶元素大于当前元素，或者栈为空。如果栈不为空，则栈顶元素就是当前元素的后继更大元素。代码如下： /** * LeetCode 503. 下一个更大元素 II * * @author D瓜哥 · https://www.diguage.com * @since 2024-07-05 23:08:39 */ public int[] nextGreaterElements(int[] nums) { if (nums == null || nums.length == 0) { return nums; } int[] result = new int[nums.length]; Deque<Integer> stack = new LinkedList<>(); // 只需要将数组“拼接”，遍历两遍数组，就可以解决所有元素后继更大元素的问题 // 从后向前遍历，再加上单调递增栈，就是时间复杂度为 O(n) 的解决方案 for (int i = 2 * nums.length - 1; i >= 0; i--) { // 取余即可获取当前需要处理的元素 int index = i % nums.length; // 在单调栈不为空的情况下，将栈中小于等于当前元素的值都弹出 while (!stack.isEmpty() && stack.peek() <= nums[index]) { stack.pop(); } // 剩下元素既是比当前元素大的后继元素。为空则是没有更大元素 // 这里还有一个隐含变量： // 由于栈是从后向前添加，则栈顶元素距离当前元素更近。 // 如果栈不为空，则栈顶元素就是符合条件的元素。 result[index] = stack.isEmpty() ? -1 : stack.peek(); stack.push(nums[index]); } return result; } 使用单调栈，一个关键点是确定使用的是单调递增栈，还是单调递减栈。 这里给大家留一个思考题：本文提供的答案是从后向前遍历数组。尝试一下从前向后遍历数组的解决方案。 实践： LeetCode 42. 接雨水 下面再来看一下： LeetCode 42. 接雨水。 给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。

最近刷 LeetCode 算法题中，遇到了一些需要单调栈的题目，就顺便学习了一下单调栈。分享出来，以备后续深入学习。 学习单调栈之前，先了解一些栈。 栈 Stack 栈是一个众所周知的线性数据结构，它遵循先入后出（First In Last Out，简称 FILO）或后入先出（Last In First Out，简称 LIFO）的访问顺序。操作示意图如下： 图 1. 入栈与出栈 单调栈 Monotonic Stack 单调栈是一种特殊的栈，添加了一些限制条件：内部元素只能是递增或递减的顺序存储；添加元素时，如果新元素不符合单调性，则将其内部元素弹出，直到符合添加时，才添加元素。根据元素顺序，又可分为单调递增栈和单调递减栈。操作示意图如下： 图 2. 单调递增栈 图 3. 单调递减栈 代码示例 在写代码时，一般基于 Deque 来实现，通常用到以下四个方法： deque.isEmpty()：如果 deque 不包含任何元素，则返回 true，否则返回 false。因为要栈顶元素在满足要求的时候要弹出，所以需要进行空栈判断。有些场景，可能栈一定不会空的时候，就不需要该方法进行空栈判断。 deque.push(e)：将元素 e 入栈。 deque.pop()：将栈顶元素弹出，并返回当前弹出的栈顶元素。 deque.peek()：获取栈顶元素，不弹出。 // 定义一个单调栈 Deque<Integer> stack = new LinkedList<>(); // 第一个元素，直接添加 stack.push(0); // 这里存的是数组下标 for (int i = 1; i < nums.length; i++) { // 单调递增栈这里就是大于，即 nums[i] > nums[deque.peek()] if (nums[i] < nums[stack.peek()]) { stack.push(i); } else if (nums[i] == nums[stack.peek()]) { stack.push(i); // 此处除了入栈，在有些场景下，还有可能有其他操作 // .............. } else { // 循环比较，直到遇到当前元素小于栈顶的元素情况，跳出循环 // 单调递增栈，这里是小于，即nums[i] < nums[deque.peek()] while (!stack.isEmpty() && nums[i] > nums[stack.peek()]) { //主要逻辑 // ............ // ............ // 弹出栈顶元素 stack.pop(); } stack.push(i); } } 应用： LeetCode 155. 最小栈 来看一个 LeetCode 算法提： LeetCode 155. 最小栈，D瓜哥愿意称之为单调栈入门最佳试题。

D瓜哥在 Spring 扩展点概览及实践 中概要性地介绍了一下 Spring 的核心扩展点。里面也提到了 BeanFactoryPostProcessor 和 BeanDefinitionRegistryPostProcessor，但仅仅提了一句，没有深入研究。在 Spring 扩展点实践：整合 MyBATIS 中，由于 MapperScannerConfigurer 实现了 BeanDefinitionRegistryPostProcessor 接口，也只是简单介绍了一些作用，又一次没有深入研究。 最近，在开发一个插件时，遇到了一个问题：利用 BeanFactoryPostProcessor 对一些特定 BeanDefinition 设置属性，但生成的 Bean 却没有相关的属性值。由此，对 BeanFactoryPostProcessor 做了一些研究。记录一下，以备不时之需。 Spring 启动流程简介 在 Spring 启动流程概述 中，D瓜哥对 Spring 的启动流程做了比较详细的介绍。同时画了一张启动流程图，如下： 图 1. AbstractApplicationContext.refresh — 重塑容器 从该图中可以明显看到，如果需要对 Spring 的 BeanDefinition 做些修改，那么，就需要通过实现 BeanFactoryPostProcessor 接口，来对 Spring 做些扩展。坦白讲，为了上述流程图只展示了一个非常概要性的流程。如果深入一下 invokeBeanFactoryPostProcessors 方法的细节，会发现这又是一番天地。 BeanFactoryPostProcessor 调用详解 D瓜哥把 invokeBeanFactoryPostProcessors 方法的流程图也画了出来，细节如下： 图 2. BeanDefinitionRegistryPostProcessor & BeanFactoryPostProcessor 调用过程 从这张流程图上可以看出 BeanFactoryPostProcessor 的调用过程，比在 Spring 启动流程概述 中介绍的要复杂很多： 首先，执行 BeanDefinitionRegistryPostProcessor#postProcessBeanDefinitionRegistry 方法，顺序如下： 关于 BeanDefinitionRegistryPostProcessor 的处理流程，D瓜哥在 Spring 扩展点概览及实践：BeanDefinitionRegistryPostProcessor 中有更详细的描述，不了解的朋友请参考那篇文章的介绍。

在 OpenJDK 21 升级指南 中，给大家分享了一下升级到 OpenJDK 21 中遇到的一些问题。文末留了一个小问题：生产环境的 Java 21 启动参数怎么配置？这篇文章将给出 D瓜哥的答案。 先说明一下生产环境的机器配置：4C8G，四个内核，8G 内存。 启动参数 鉴于 JVM GC 性能测试（二）：递增流量 和 JVM GC 性能测试（三）：真实流量 中，G1 GC 的惊艳表现，这里分别提供 Gen ZGC 和 G1 GC 两个配置。 两个配置差距级小，为了方便复制粘贴，还是分两个来展示。 Gen ZGC 配置 追求极致低延迟，就上 GenZGC，它通过牺牲大约 10% 的吞吐量，换来无与伦比的低延时。 注意：使用时，请修改日志目录！ ## 变量配置 ####################################################################### # java -XshowSettings:all --展示所有配置项（测试发现也不全） -Dfile.encoding=UTF-8 # https://zhuanlan.zhihu.com/p/455313866 # https://zhuanlan.zhihu.com/p/455746995 # https://blog.csdn.net/u014149685/article/details/83002405 # 随机数来源 -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom -Djava.security=file:/dev/./urandom # https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/net/doc-files/net-properties.html # https://docs.oracle.com/en/java/javase/21/docs/api/java.base/java/net/doc-files/net-properties.html # DNS 过期时间 -Dnetworkaddress.cache.ttl=10 # -Dsun.net.client.defaultConnectTimeout=60000 -Dsun.net.client.defaultReadTimeout=60000 #-Dsun.net.inetaddr.ttl=300 # https://mdnice.com/writing/47e729bbf8e44431a396a481ed173dae -Djava.awt.headless=true # https://blog.csdn.net/maverick0/article/details/8282472 -Djmagick.systemclassloader=no # From Cassandra # On Java >= 9 Netty requires the io.netty.tryReflectionSetAccessible system property # to be set to true to enable creation of direct buffers using Unsafe. Without it, # this falls back to ByteBuffer.allocateDirect which has inferior performance and # risks exceeding MaxDirectMemory # https://blog.csdn.net/jdcdev_/article/details/132843927 -Dio.netty.tryReflectionSetAccessible=true # 内部中间件 # 注意：一些中间件会内嵌 Netty，这里建议同步修改其相关参数配置。 -Dump.profiler.shade.io.netty.tryReflectionSetAccessible=true -Dtitan.profiler.shade.io.netty.tryReflectionSetAccessible=true # Revert changes in defaults introduced in https://netty.io/news/2022/03/10/4-1-75-Final.html -Dio.netty.allocator.useCacheForAllThreads=true -Dio.netty.allocator.maxOrder=11 # 内部中间件 # 理由上面已讲 -Dump.profiler.shade.io.netty.allocator.useCacheForAllThreads=true -Dump.profiler.shade.io.netty.allocator.maxOrder=11 # Byte Buddy 支持21 -Dnet.bytebuddy.experimental=true -Dpfinder.shade.net.bytebuddy.experimental=true ## 参数配置 ##################################################################### # https://jacoline.dev/inspect -- JVM 参数诊断 # https://chriswhocodes.com/corretto_jdk21_options.html # https://docs.oracle.com/en/java/javase/21/docs/specs/man/java.html # https://blog.csdn.net/wxb880114/article/details/119888587 # https://www.cnblogs.com/three-fighter/p/14644152.html #- https://www.skjava.com/article/2134434173 # 解锁诊断参数 -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions # 解锁试验参数 -XX:+UnlockExperimentalVMOptions # 启用 ZGC -XX:+UseZGC # 启用分代ZGC -XX:+ZGenerational # https://tech.meituan.com/2020/08/06/new-zgc-practice-in-meituan.html # 加快 GC 的时间和能力 -XX:ZAllocationSpikeTolerance=5 -XX:ConcGCThreads=2 -XX:ParallelGCThreads=4 # G1 GC #-XX:+UseG1GC #-XX:MaxGCPauseMillis=50 # 初始堆大小，等价于 -XX:InitialHeapSize -Xms4608m # 弱最大堆，尽量保持，但是可以突破 #-XX:SoftMaxHeapSize=3g # 最大堆大小，等价于 -XX:MaxHeapSize -Xmx4608m # 归还未使用的内存 #-XX:+ZUncommit # 设置每个线程的堆栈大小，等价于 -XX:ThreadStackSize=512k -Xss512k # https://cloud.tencent.com/developer/article/1408384 # 本地内存大小 -XX:MaxDirectMemorySize=512m # https://cloud.tencent.com/developer/article/2277327 # https://cloud.tencent.com/developer/article/2277328 # https://cloud.tencent.com/developer/article/2277329 # 元空间 # 设置为 256m 时，发生过一次频繁 GC 导致应用无法相应的问题 -XX:MetaspaceSize=512m # 最大元空间 -XX:MaxMetaspaceSize=512m # https://cloud.tencent.com/developer/article/1408773 # https://blog.csdn.net/lidf1992/article/details/75050219 # 编译代码缓存空间 -XX:ReservedCodeCacheSize=256m # https://cloud.tencent.com/developer/article/1408827 # https://malloc.se/blog/zgc-jdk15 # https://tinyzzh.github.io/java/jvm/2022/04/24/JVM_CompressedOops.html # https://www.cnblogs.com/star95/p/17512212.html -- 由于从 JDK15 开始， # -XX:+UseCompressedClassPointers 与 -XX:-UseCompressedOops 之间的强 # 关联被打破，文章里关于上述这种搭配是不正确的。 TODO 可以从新测试验证一线。 # TODO 如果开启 -XX:+UseCompressedClassPointers，不确定 32M 是否够用？ # https://www.zhihu.com/question/268392125 -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:CompressedClassSpaceSize=48M # 关闭热度衰减 -XX:-UseCounterDecay # 内存占座 -XX:+AlwaysPreTouch # 禁止代码中显示调用GC -XX:+DisableExplicitGC # 关闭安全点间隔 -XX:GuaranteedSafepointInterval=0 # 避免循环无法进入安全点的问题 -XX:+UseCountedLoopSafepoints # https://blog.csdn.net/m0_46596655/article/details/123606813 -XX:LoopStripMiningIter=1000 # 打印命令行参数 -XX:+PrintCommandLineFlags # 显式地并发处理 GC 调用 -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent # https://panlw.github.io/15320998566522.html -XX:AutoBoxCacheMax=20000 # https://blog.csdn.net/zshake/article/details/88796414 # 省略异常栈信息从而快速抛出 -XX:-OmitStackTraceInFastThrow # https://www.jianshu.com/p/c9259953ca38 # 致命错误日志文件 -XX:ErrorFile=/path/to/log/jvm/hs_err_%p.log # https://blog.csdn.net/lusa1314/article/details/84134458 # https://juejin.cn/post/7127557371932442632 # 当JVM发生OOM时，自动生成DUMP文件。 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError # 设置上述DUMP文件路径 -XX:HeapDumpPath=/path/to/log/jvm/ # https://juejin.cn/post/6959405798556434440 # 设置 JFR 相关参数 # TODO 感觉这里不全乎，似乎需要 -XX:+FlightRecorder 来启用 # TODO 似乎可以设置文件，例如： -XX:StartFlightRecording=duration=200s,filename=flight.jfr # 不确定文件名是否可以这样配置，测试一下_%p-%t # Amazon Corretto JDK OK；Eclipse Temurin 不识别，并且监控报错 #-XX:StartFlightRecording=delay=5s,disk=true,dumponexit=true,duration=24h,maxage=5d,maxsize=2g,filename=/path/to/log/jvm/jfr_%p-%t.jfr.log #-XX:FlightRecorderOptions=maxchunksize=128m #-XX:StringDeduplicationAgeThreshold=threshold? TODO 测试之后才可以定 # https://zhuanlan.zhihu.com/p/111886882 # https://github.com/apache/cassandra/tree/trunk/conf # https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/main/distribution/src/config/jvm.options # java -Xlog:help # 日志配置 -Xlog:gc*=debug,stringdedup*=debug,heap*=trace,age*=debug,promotion*=trace,jit*=info,safepoint*=debug:file=/path/to/log/jvm/gc_%p-%t.log:time,pid,tid,level,tags:filecount=10,filesize=500M # 分开设置可用，使用分开的配置 #-Xlog:gc*=debug,stringdedup*=debug,heap*=trace,age*=debug,promotion*=trace:file=/path/to/log/jvm/gc-%t.log:utctime,level,tags:filecount=10,filesize=200M #-Xlog:jit*=info:file=/path/to/log/jvm/jit_compile-%t.log:utctime,level,tags:filecount=10,filesize=50M #-Xlog:safepoint*=debug:file=/path/to/log/jvm/safepoint-%t.log:utctime,level,tags:filecount=10,filesize=50M # https://stackoverflow.com/a/44059335 # https://openjdk.org/jeps/261 # https://www.diguage.com/post/upgrade-to-openjdk21/ -- 内有详细介绍 # 开启模块权限：下面是D瓜哥需要的模块，请根据自己实际需求来调整。 --add-exports java.base/sun.security.action=ALL-UNNAMED --add-opens java.base/java.io=ALL-UNNAMED --add-opens java.base/java.lang.reflect=ALL-UNNAMED --add-opens java.base/java.lang=ALL-UNNAMED --add-opens java.base/java.math=ALL-UNNAMED --add-opens java.base/java.net=ALL-UNNAMED --add-opens java.base/java.security=ALL-UNNAMED --add-opens java.base/java.time=ALL-UNNAMED --add-opens java.base/java.util.concurrent.locks=ALL-UNNAMED --add-opens java.base/java.util.concurrent=ALL-UNNAMED --add-opens java.base/java.util=ALL-UNNAMED --add-opens java.base/jdk.internal.loader=ALL-UNNAMED # Netty 内部需要 https://stackoverflow.com/a/57892679 # https://github.com/netty/netty/issues/7769 # https://blog.csdn.net/thewindkee/article/details/123618476 --add-opens java.base/jdk.internal.misc=ALL-UNNAMED --add-opens java.base/sun.net.util=ALL-UNNAMED # 设置 -Dio.netty.tryReflectionSetAccessible=true 后，不设置该值也会报错 --add-opens java.base/java.nio=ALL-UNNAMED --add-opens java.base/sun.nio.ch=ALL-UNNAMED --add-opens java.base/sun.reflect.generics.reflectiveObjects=ALL-UNNAMED --add-opens java.base/sun.util.calendar=ALL-UNNAMED --add-opens java.management/com.sun.jmx.mbeanserver=ALL-UNNAMED --add-opens java.management/java.lang.management=ALL-UNNAMED --add-opens java.management/sun.management=ALL-UNNAMED --add-opens jdk.management/com.sun.management.internal=ALL-UNNAMED

在 OpenJDK 21 升级指南 中提到， OpenRewrite 可以帮忙解决一些升级 OpenJDK 中发现的问题。随着不断的探索，D瓜哥发现，OpenRewrite 的功能远远不止这些。下面就挑选一些重要的功能来给大家做一些讲解。 为了方便查看改动点，建议将代码交给版本管理工具，比如 Git，来管理。 快速入门 OpenRewrite 是一套对源码做重构的大型生态系统，可以帮助开发人员减少技术债。所以，它提供了一套的相关工具。对于大多数开发人员来说，最方便的也许就是基于 Maven 插件的相关工具。这里以对 Java 的 import 语句排序来为示例展示一下 OpenRewrite 的使用方法。 在项目的 pom.xml 中增加如下配置： <!-- @author: D瓜哥 · https://www.diguage.com --> <plugin> <groupId>org.openrewrite.maven</groupId> <artifactId>rewrite-maven-plugin</artifactId> <version>5.30.0</version> <configuration> <activeRecipes> <!-- import 排序 --> <!-- https://docs.openrewrite.org/recipes/java/orderimports --> <recipe>org.openrewrite.java.OrderImports</recipe> </activeRecipes> </configuration> </plugin> 然后执行如下命令： mvn rewrite:run 执行会输出一大堆东西，这里就不再展示，执行完成后，使用 Git 查看一下改动点。如下图： 图 1. 使用 OpenRewrite 排序 import 的改动点 将这些修改点提交，就完成了一次优化， OpenRewrite 的基本使用，你学废了吗？ 这里再多说一句： 由于 OpenRewrite 精巧的设计，可以通过使用不同的处方，进行各种各样的优化。所以，最重要的一点就是了解 OpenRewrite 各种不同的处方及使用办法。下面就介绍一下常用的处方及使用办法。 常用处方 升级到 Java 21 在 OpenJDK 21 升级指南 中提到，可以使用“科技与狠活”来解决很多升级中遇到的问题。这里就来实操一把。

OpenJDK 21 已经发布半年有余，在这个版本中， Generational ZGC 也一起发布了。在 ZGC | What’s new in JDK 16 中， Per Lidén 宣称，将 ZGC 的最大停顿时间从 10ms 降低到了 1ms。再加上 JVM GC 性能测试（二）：递增流量 和 JVM GC 性能测试（三）：真实流量 文中，GenZGC 的惊艳表现，这些种种先进技术，着实充满诱惑，忍不住想吃口螃蟹 🦀。这篇文章，D瓜哥就来分享一下，自己在升级 OpenJDK 21 中的一些经验。 本文仅介绍升级 OpenJDK 的相关内容，ZGC 原理等会专门撰文介绍。 升级依赖 依赖升级不是 KPI，也不涉及需求交付。所以，大多数项目的依赖自从项目创建后，就很少升级。如果想比较顺利地将项目升级到 OpenJDK 21，那么，先将项目所用依赖做一个整体升级是一个事半功倍的操作。可以直接使用 Maven 命令来检查依赖可以升级的情况： mvn versions:display-dependency-updates 执行该命令后，会有如下类似输出： # 检查依赖升级情况 $ mvn versions:display-dependency-updates # 此处省略一万个字 # @author: D瓜哥 · https://www.diguage.com [INFO] org.springframework:spring-aop ......... 5.3.33 -> 6.1.6 [INFO] org.springframework:spring-aspects ..... 5.3.33 -> 6.1.6 [INFO] org.springframework:spring-beans ....... 5.3.33 -> 6.1.6 [INFO] org.springframework:spring-context ..... 5.3.33 -> 6.1.6 [INFO] org.springframework:spring-core ........ 5.3.33 -> 6.1.6 [INFO] org.springframework:spring-jdbc ........ 5.3.33 -> 6.1.6 [INFO] org.springframework:spring-web ......... 5.3.33 -> 6.1.6 [INFO] org.mybatis:mybatis-2-spring ............ 1.1.0 -> 1.2.0 [INFO] org.mybatis:mybatis-spring .............. 2.1.1 -> 2.1.2 [INFO] org.junit.jupiter:junit-jupiter ........ 5.9.3 -> 5.10.2 [INFO] org.junit.jupiter:junit-jupiter-api .... 5.9.3 -> 5.10.2

JVM GC 性能测试系列: JVM GC 性能对比方法 JVM GC 性能测试（一）：相同流量 JVM GC 性能测试（二）：递增流量 JVM GC 性能测试（三）：真实流量 书接上文，在 JVM GC 性能测试（二）：递增流量 的最后，D瓜哥提到了一个问题，对于在 JVM GC 性能测试（一）：相同流量 和 JVM GC 性能测试（二）：递增流量 中存在的巨大 QPS 差异疑惑不解。所以，D瓜哥决定将测试机器接入到线上环境，在真实访问中，观察各个 GC 的表现。 一言以蔽之 J21-Gen-ZGC 和 J21-G1 无论在稳定性，吞吐量以及响应时效性上都非常优秀。 再极端峰值情况，J21-G1 是更好的选择，更加稳定，不容易出凸点。 日常使用，J21-Gen-ZGC 响应性更好，接口耗时更低。 鉴于 OpenJDK 21 G1 GC 一如既往的惊艳表现，D瓜哥准备整理一下 G1 GC 的主要优化，敬请关注： Java G1 垃圾收集器主要优化。 1. 服务调用监控数据 监控服务调用的相关数据，这是对于用户来说，感知最强烈的相关数据，也是直接关系到服务质量的数据。 1.1. 服务调用次数 从调用次数上来看，五个分组没有大的变化，可以说根本没有达到系统的极限峰值。当然，这才是正常现象，如果日常运行都爆峰值，那说明系统早该扩容了。 图 1. 服务调用次数（秒级） 图 2. 服务调用次数（分钟级） 1.2. 服务调用耗时 整体上讲，J21-Gen-ZGC 的耗时更短，从数据上来看，TP999 能比 J21-G1 的少 10~20ms；TP99 更加夸张，J21-Gen-ZGC 的耗时只有 J21-G1 的一半。 J21-Gen-ZGC 和 J21-G1 还是一如既往的稳。 这次测试中，J17-ZGC 也很稳，有些出乎意料。但是，结合下面 JVM CPU 使用率 和 系统 CPU 使用率 来看，J17-ZGC 和 J21-ZGC 的 CPU 使用率早早就达到 90%+，再结合上面两个测试，从稳定性来看，J17-ZGC 和 J21-ZGC 只能被排除掉。

JVM GC 性能测试系列: JVM GC 性能对比方法 JVM GC 性能测试（一）：相同流量 JVM GC 性能测试（二）：递增流量 JVM GC 性能测试（三）：真实流量 在上一篇文章 JVM GC 性能测试（一）：相同流量 中，D瓜哥使用一个总量请求对所有分组的所有机器进行性能测试。但是，经过测试发现了一个问题，同时产生了另外一个问题，有两个问题没有得到很好的解答： 由于服务响应时长直接关系到服务调用次数，当某一台机器出现问题时，整体调用次数就会急剧下降，调用次数加不上去。一个机器出问题，所有机器的访问量就上不去了。这是测试中发现的一个问题。当然，这属于测试工具的问题，别不是 GC 的问题。但是，也影响到我们的压测，也需要解决。 上次测试，这是针对某一个指定服务调用量进行性能测试，那么，无法确定每个 GC 能支撑的极限调用峰值。另外，在极限峰值和超极限峰值的情况下，各个 GC 的表现如何？这个也有待验证。 针对上述两个问题，设计了本次测试。测试方法如下： 各个分组使用一套相同的流量策略： 各个分组几乎同时开始执行测试任务； 调用量从低到高，以此同时使用相关的调用量进行测试； 除最开始预热阶段的调用量外，后续每个调用量都持续进行十分钟的测试。 针对每个 GC 分组单独设定一套调用发量程序，这个保证各个 GC 分组直接不相互影响。 最后，再分析调用量相同时段的各个 GC 表现，就可以看到各个 GC 的极限峰值。 为了保留更多细节，本文所有截图都是在 34 吋带鱼屏下，使用全屏模式展示并截图的。如果看不清楚，可以右击在新页面打开图片来查看。 具体流量及时间段： 750， 23:14:30 ~ 23:19:30 800， 23:19:30 ~ 23:29:30 850， 23:29:30 ~ 23:39:30 900， 23:39:30 ~ 23:49:30 950， 23:49:30 ~ 23:59:30 1000，23:59:30 ~ 00:09:30 1050，00:09:30 ~ 00:19:30 1100，00:19:30 ~ 00:29:30