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ssm面试题梳理简单来说，Spring Bean容器和 Spring IoC容器在绝大多数上下文和实际使用中，指的是同一个东西。它们是同一个概念的不同名称，侧重点略有不同。

spring IOCSpring IoC（Inversion of Control，控制反转）是 Spring 框架的核心思想之一，它彻底改变了传统 Java 应用中对象的创建和管理方式，通过 “反转控制权” 实现了对象的解耦和生命周期管理。下面从核心概念、实现原理、核心组件、工作流程等方面详细解析：

好学且牛逼的马

【JavaWeb｜day19 Web后端进阶 SpringAOP、SpringBoot原理、自定义Starter、Maven高级】SpringAOP（Aspect-Oriented Programming）是 Spring 核心特性之一，核心解决「横切逻辑与业务逻辑解耦」问题。横切逻辑是指多个业务模块共用的逻辑（如日志记录、权限校验、事务控制、异常捕获），通过 AOP 可将这些逻辑抽离为独立 “切面”，无需侵入业务代码，实现统一管理和复用。

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【018】Dubbo3从0到1系列之时间轮流程图解这些图表展示了 HashedWheelTimer 的核心工作机制，包括初始化过程、任务添加、任务处理以及任务取消等关键环节。整体设计采用了生产者-消费者模式，通过队列解耦了任务提交和任务处理的过程，并利用时间轮算法优化了大量定时任务的管理效率。

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【020】Dubbo3从0到1系列之服务发现声明: 这部分内容依然来自于官网, 按需阅读.官方文档1官方文档2Dubbo 支持基于注册中心的自动实例发现机制，即 Dubbo 提供者注册实例地址到注册中心，Dubbo 消费者通过订阅注册中心变更事件自动获取最新实例变化，从而确保流量始终转发到正确的节点之上。

【Rust编程】深入解析 Rust gRPC 框架：TonicTonic 是一个基于 Rust 实现的高性能、异步 gRPC 框架，已成为 Rust 生态系统中构建生产级微服务的核心组件。本文将从其核心架构与组件入手，通过一个完整的实战教程展示其基本用法，并深入探讨流式 RPC、拦截器、安全、服务健康检查与反射等高级特性。

Java IO 流深度解析：对象流与序列化机制（ObjectInputStream/ObjectOutputStream）在 Java IO 体系中，对象流（ObjectInputStream/ObjectOutputStream）是处理对象持久化的核心工具，它通过序列化机制实现对象与字节流的相互转换。本文将从底层原理到实战应用，全面解析对象流的工作机制、序列化规范及最佳实践。

《算法闯关指南：优选算法--前缀和》--27.寻找数组的中心下标，28.除自身以外数组的乘积🎬 博主简介：聚焦算法题实战，系统讲解三大核心板块：优选算法：剖析动态规划、二分法等高效策略，学会寻找“最优解”。递归与回溯：掌握问题分解与状态回退，攻克组合、排列等难题。贪心算法：理解“局部最优”到“全局最优”的思路，解决区间调度等问题内容以题带点，讲解思路与代码实现，帮助大家快速提升代码能力。

C++ 从零实现Json-Rpc 框架1.使⽤protobuf的反射机制1.原⽣socket - 实现难度较⼤，暂不考虑2.Boost asio库的异步通信 - 需要扩展boost库

Spring Bean的生命周期第二次思考目录2025 年 5 月第一次思考2025 年 10 月第二次思考第一步首先是我们要加载配置源注册成 BeanDefinition 对象

【微服务组件】Springboot结合Dubbo实现RPC调用定义服务接口，Provider 实现、Consumer 引用此接口：在 src/main/resources 下创建 XML 配置：

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Dubbo应用开发之RPC直连开发所谓的Dubbo RPC直连应⽤，指的就是Consumer直接访问Provider，⽽⽆需注册中⼼的接⼊。Dubbo完成的仅仅是RPC最基本的功能。从这个⻆度DubboRPC直连等价于SpringCloud体系中的OpenFeign,⽬前我们学习的Dubbo都是直连访问。

2510C++,rest_rpc原文这次升级改动主要有以下几个方面: 1,去掉回调全部换成C++20``协程; 2,基于协程的订阅发布. 3,序化库换成性能更好的yalantinglibs的struct_pack 4,更安全的编译期检查. 5,提升性能 6,支持用户自定义序化

jemalloc思想的极致演绎：深度解构Netty内存池的精妙设计与实现内存分配 Netty内存池的核心设计借鉴了jemalloc的设计思想。jemalloc是由Jason Evans在FreeBSD项目中实现的高性能内存分配器，其核心优势在于通过细粒度内存块划分与多层级缓存机制，降低内存碎片率并优化高并发场景下的内存分配吞吐量。 Netty基于jemalloc的多Arena架构实现内存池化，每个运行实例维护固定数量的内存分配域（Arena），默认数量与处理器核心数呈正相关。此设计通过多Arena的锁分离机制，将全局竞争分散到独立的Arena实例中。在高并发场景下，当线程进行

一个龙的传说

springboot优雅停止的流程梳理ContextClosedEvent是Spring框架中的一个标准容器事件，当ApplicationContext被关闭时触发该事件。通过使用ConfigurableApplicationContext接口上的close()方法关闭ApplicationContext时发布。

“化零为整”的智慧：内存池如何绕过系统调用和GC，构建性能的护城河内存池：精打细算的内存管家在高性能系统（如网络服务器）的极致优化中，当处理器和I/O的瓶颈被逐一攻克后，内存管理便成为决定系统延迟和吞吐量的最后一道，也是最关键的一道关隘。传统的内存分配方式在这种场景下显得力不从心，催生了通过内存池（Memory Pool）作为管理策略。在C/C++或Java等语言中，依赖系统默认的内存分配机制（如malloc或new）在高并发场景下会引发一系列性能灾难。 1）高昂的系统调用开销：每次内存分配/释放都可能陷入内核态，这是一个非常耗时的操作。在高频次的请求/响应循环中，

扁豆的主人

RPC服务RPC解决了分布式系统中服务之间调用的问题。RPC基于TCP/IP协议，HTTP服务基于HTTP协议，HTTP协议是在传输层协议TCP之上的，所以RPC的执行效率更高，而HTTP开发迭代会更快。

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面试_项目问题_RPC调用异常问题：RPC调用，下游服务异常了，怎么办？首先，面对这个问题，绝不是回答重试就完了，而是应该给出一个完整的方案。

职责分离的艺术：剖析主从Reactor模型如何实现极致的并发性能Reactor单线程模型在Reactor单线程模型中，所谓的“单线程”主要针对I/O操作而言，即所有的I/O操作（如accept()、read()、write()和connect()）都在同一个线程上完成。然而，在当前的单线程Reactor模型中，不仅I/O操作由Reactor线程处理，非I/O的业务逻辑操作也在该线程上执行。这种设计可能导致I/O请求的响应被显著延迟，因为耗时的业务逻辑会阻塞Reactor线程，使其无法及时处理后续的I/O事件。为了优化性能，应当将非I/O的业务逻辑操作从Reacto

基于容器适配器模式的 Stack 与 Queue 实现：复用底层容器的优雅设计🎬 博主简介：在 C++ 中，Stack（栈）和 Queue（队列）并非从零构建的容器，而是通过 “容器适配器” 模式实现 —— 即复用现有容器的接口，封装出符合自身规则的新数据结构。本文将参考标准库的设计思想，基于自定义底层容器适配，实现功能完整的 Stack 与 Queue，重点解适配器模式的核心逻辑。