很多小伙伴，都跟我反馈，说自己总是对JVM这一块的学习和认识不够扎实也不够成熟，因为JVM的一些特性以及运作机制总是混淆以及不确定，导致面试和工作实战中出现了很多的纰漏和短板，解决广大小伙伴痛点，我写了本篇文章，希望可以帮助大家夯实基础和锻造JVM技术功底。
我们常用的是FTP协议，主要是通过VSFTP是一个基于GPL发布的类Unix系统上使用的FTP服务器软件，它的全称是Very Secure FTP 从此名称可以看出来，编制者的初衷是代码的安全。
之前我们的服务，在上线的时候发现有一些大Key的使用不是很规范，特别是没有设置过期时间，因此导致redis中内存的数据越来越多，目前Redis节点的内存已经快撑不住了。所以根据缓存键的规则去批量删除这些数据，比较常见的就是按前缀去删除。
本系列专题的目标是希望可以帮助读者们系统和全访问掌握应⽤系统调优的思路与方案以及相关的调优工具的使用，虽然未必会覆盖目前的所有的问题场景，但是还是提供了较为丰富的案例和调优理论，会帮助大家打开思维去⽀撑系统服务体系优化能力。
Nginx是个高性能的Web和反向代理服务器及HTTP服务器，它能反向代理HTTP，HTTPS和邮件相关(SMTP，POP3，IMAP)的协议链接，还可以提供了负载均衡以及HTTP缓存。
Dubbo Admin 是一个控制台，为 Dubbo服务集群提供更好可视化服务。Admin 支持 Dubbo3 并很好的兼容 2.7.x、2.6.x 和 2.5.x。
通过之前的【Dubbo3终极特性】「云原生三中心架构」带你探索 Dubbo3 体系下的配置中心和元数据中心、注册中心的原理及开发实战（上），让我们对Dubbo3的三中心架构体系有了一定的认识和了解。
在springboot启动的时候，loader模块会根据“清单文件”加载该类，并反射调用psvm入口函数main，@Import注解也可以导入一个常规类，并且创建注入很多对象实例。
• 适配云原生微服务变革。云原生时代的基础设施能力不断向上释放，像 Kubernetes 等平台都集成了微服务概念抽象，Dubbo3 的应用级服务发现是适配各种微服务体系的通用模型。 • 提升性能与可伸缩性。支持超大规模集群的服务治理一直以来都是 Dubbo 的优势，通过引入应用级服务发现模型，从本质上解决了注册中心地址数据的存储与推送压力，相应的 Consumer 侧的地址计算压力也成数量级下降；集群规模也开始变得可预测、可评估（与 RPC 接口数量无关，只与实例部署规模相关）。
Redis是一个开源（BSD 许可）、内存存储的数据结构服务器，可用作数据库，高速缓存和消息队列代理。它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等数据类型。内置复制、Lua 脚本、LRU收回、事务以及不同级别磁盘持久化功能，同时通过 Redis Sentinel 提供高可用，通过Redis Cluster提供自动分区。
上一篇文章说到了Seata 为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。那么接下来我们将要针对于AT模式下进行分布式事务开发的原理进行介绍以及实战。
随着业务的不断发展，单体架构已经无法满足我们的需求，分布式微服务架构逐渐成为大型互联网平台的首选，但所有使用分布式微服务架构的应用都必须面临一个十分棘手的问题，那就是“分布式事务”问题。 在分布式微服务架构中，几乎所有业务操作都需要多个服务协作才能完成。对于其中的某个服务而言，它的数据一致性可以交由其自身数据库事务来保证，但从整个分布式微服务架构来看，其全局数据的一致性却是无法保证的。
在SpringBoot框架中提供了spring-boot-starter-data-redis的依赖组件进行操作Redis服务，当引入了该组件之后，只需要配置Redis的配置即可进行链接Redis服务并且进行操作Redis服务数据。
在Redis迁移完成后进行数据校验可以检查数据的一致性，该如何校验就是我们本文的内容。我们在这里采用的是阿里开源的数据对比工具与Redis-Shake形成伴侣模式的开源工具redis-full-check，使用redis-full-check进行校验能够找出异常数据，为数据对齐提供可靠依据，本文主要介绍如何使用RedisFullCheck。
对于大多数场景下的Redis的数据迁移，还是比较推荐大家参考我之前的前两篇文章。 • 【Redis 技术探索】「数据迁移实战」手把手教你如何实现在线 + 离线模式进行迁移 Redis 数据实战指南（在线同步数据） • 【Redis 技术探索】「数据迁移实战」手把手教你如何实现在线 + 离线模式进行迁移 Redis 数据实战指南（离线同步数据）
与在线迁移相比，离线迁移适宜于源实例与目标实例的网络无法连通的场景，或者源端实例部署在其他云厂商Redis服务中，无法实现在线迁移。
RedisShake是基于redis-port基础上进行改进的是一款开源的Redis迁移工具，支持Cluster集群的在线迁移与离线迁移（备份文件导入）。数据可平滑迁移，当部署在其他云厂商Redis服务上的Cluster集群数据，由于SYNC、PSYNC命令被云厂商禁用，无法在线迁移时，可以选择离线迁移。
在大规模互联网应用中，负载均衡设备是必不可少的组成部分，源于互联网应用的高并发和大流量的冲击压力场景下，通常会在服务端部署多个无状态的应用服务器和若干有状态的存储服务器（数据库、缓存等等）实现高可用特点和机制。
为了减少开发的复杂程度，Sentinel 对大部分的主流框架都进行了适配，例如：Web Servlet、Dubbo、Spring Cloud、gRPC、Spring WebFlux 和 Reactor 等。
Sentinel提供了一个轻量级的开源控制台 Sentinel Dashboard，它提供了机器发现与健康情况管理、监控（单机和集群）、规则管理与推送等多种功能。
Sentinel 主要由以下两个部分组成。 • Sentinel核心库（Java客户端） ：Sentinel的核心库不依赖任何框架或库，能够运行于Java 8及以上的版本的运行时环境中，同时对 Spring Cloud、Dubbo 等微服务框架提供了很好的支持。 • Sentinel控制台（Dashboard） ：Sentinel提供的一个轻量级的开源控制台，它为用户提供了机器自发现、簇点链路自发现、监控、规则配置等功能。 Sentinel 核心库不依赖 Sentinel Dashboard，但两者结合使用可以有效的提高效率，让 Sentinel 发挥它最大的作用。
一转眼，2022年就这么悄无声息的过去了，对我而言，最高兴的就是新冠疫情已经不是那么可怕了，大家不需要再担心天天怎么去排队做核酸了，哈哈......，相信你也有同感吧！同时也见证了足球史上非常伟大的一幕，梅老板终于圆梦，举起了期盼已久的大力神杯，再次回味一下这个时刻，如下图所示。
这种问题常发生在JDK8u131或者JDK9版本之后所出现在容器中运行JVM的问题：在大多数情况下，JVM将一般默认会采用宿主机Node节点的内存为Native VM空间（其中包含了堆空间、直接内存空间以及栈空间），而并非是是容器的空间为标准。
无论是在微服务体系还是云原生体系的开发迭代过程中，通常都会以Kubernetes进行容器化部署，但是这也往往带来了很多意外的场景和情况。例如，虽然我们已经将JVM堆内存设置为小于Docker容器中内存及K8S的Pod的内存，但是还是会被K8s给无情的杀掉（Kill -9 / Kill -15）Killed。当发生了Killed的时候，我们该如何分析和判断呢？在此我们介绍一下K8s的Killed的Exit Code编码。
Zookeeper最早起源于雅虎研究院的一个研究小组。在当时，研究人员发现，在雅虎内部很多大型系统基本都需要依赖一个类似的系统来进行分布式协调，但是这些系统往往都存在分布式单点问题。所以，雅虎的开发人员就试图开发一个通用的无单点问题的分布式协调框架，以便让开发人员将精力集中在处理业务逻辑上。
finalize方法是Object的protected方法，Object的子类们可以覆盖该方法以实现资源清理工作，GC在首次回收对象之前调用该方法。
针对于黑科技太多了，所以本文主要是侧重点去讲述分析一下【半自动化越位技术】与【比赛用球Al Rihla】技术的基本原理和实现效果。
一般的程序应用当使用者访问不同，并且进入相对应的程序页面，则会把用户相关数据传输到后台这里。在传输的时候需要带上标识（租户ID），以便程序将数据进行隔离。当不同的租户使用同一个程序服务，这里就需要考虑一个数据隔离的情况。
SpringBoot Admin是开源社区孵化的项目，用于对SpringBoot应用的管理和监控。SpringBoot Admin 分为服务端(spring-boot-admin-server)和客户端(spring-boot-admin-client)，服务端和客户端之间采用http通讯方式实现数据交互；
承接上文：【优化技术专题】「系统性能调优实战」终极关注应用系统性能调优及原理剖析（上册）之后我们接下来进行相关的。
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