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鼠鼠我捏，要死了捏

Java 虚拟线程在高并发微服务中的实战经验分享虚拟线程（Virtual Threads）作为Java 19引入的预览特性，为我们在高并发微服务场景下提供了一种更轻量、易用的并发模型。本文结合真实生产环境，讲述在Spring Boot微服务中引入和使用虚拟线程的全过程，分享关键实践、性能测试数据以及调优建议。

鼠鼠我捏，要死了捏

基于SkyWalking的微服务APM监控实战指南随着微服务在生产环境中大规模应用，系统链路复杂、实例弹性伸缩、灰度发布等特点都给性能监控和问题诊断带来了新的挑战。传统的单机或轻量级监控方案已无法满足微服务环境下的全链路、分布式追踪和实时告警需求。

Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI大模型的深度技术拷问场景：互联网大厂Java后端面试面试官（严肃）：小曾，请坐。今天主要考察Java后端技术栈，包括微服务、大数据、AI等。我们先从简单问题开始。

从混沌到掌控：基于OpenTelemetry与Prometheus构建分布式调用链监控告警体系在当今的互联网应用中，微服务架构已成为主流。以一个典型的电商系统为例，用户完成一次“下单”操作，背后可能触发了订单服务、库存服务、用户服务、支付服务等一系列的内部调用。当业务体量激增，尤其是在大促活动期间，系统响应变慢或出现偶发性错误，我们面临的核心挑战便浮出水面：

微服务架构下的抉择：Consul vs. Eureka，服务发现该如何选型？想象一下，我们正在构建一个大型电商平台。在“双十一”大促期间，流量洪峰涌入，订单服务、商品服务、用户服务等都需要弹性伸缩，可能在几分钟内从10个实例扩展到100个。这时，一个核心的挑战摆在我们面前：订单服务如何准确、快速地找到一个健康的商品服务实例来完成调用？在这样一个动态、庞大的分布式系统中，传统的静态IP配置方式早已失效。服务实例的地址是动态分配的，且实例会频繁地上下线。

Spring Boot启动慢？Redis缓存击穿？Kafka消费堆积？——Java后端常见问题排查实战Java后端系统因其丰富的技术栈和复杂的业务逻辑，常常面临启动延迟、性能瓶颈、异常错误等多种挑战。从核心语言、Web框架到分布式微服务及缓存、消息队列，每个环节都可能成为故障根源。本文围绕互联网大厂常用的Java后端技术栈，结合典型业务场景，系统讲解常见问题的排查方法与解决方案，助力开发运维提升系统稳定性与性能。

互联网大厂Java求职面试实战：Spring Boot到微服务的技术问答解析💪🏻 1. Python基础专栏，基础知识一网打尽，9.9元买不了吃亏，买不了上当。 Python从入门到精通 😁 2. 毕业设计专栏，毕业季咱们不慌忙，几百款毕业设计等你选。 ❤️ 3. Python爬虫专栏，系统性的学习爬虫的知识点。9.9元买不了吃亏，买不了上当。python爬虫入门进阶 ❤️ 4. Ceph实战，从原理到实战应有尽有。 Ceph实战 ❤️ 5. Java高并发编程入门，打卡学习Java高并发。 Java高并发编程入门

科技互联人生

微服务下的技术栈架构解析微服务是一种架构风格，它将一个复杂的应用拆分成多个独立自治的服务，每个服务负责应用程序中的一小部分功能。这些服务通过定义良好的API进行通信，通常是HTTP RESTful API或事件流。微服务架构的主要特点包括单一职责、自治性、可独立部署和扩展、技术异构性以及高可靠性。

我要做个有钱人2020

一文读懂Reactive Feign：底层请求调用原理及实现细节最近在编写调度框架，构思引入一个类型为"远程服务调用"的调度任务，该任务，主要用于实现远程服务 + 微服务请求调用。任务内容，大体分为两部分，第一部分，通过读取调度配置信息，获取远程服务请求信息后，进行请求调用；另一部分，通过取号服务，获取分布式序号，唯一标识调度结果，并存储。系统基于WebFlux搭建，于是选择Reactive Feign + WebClient，进行服务调用。