1.美团动态线程池思路框架（DynamicTp）之动态调整Tomcat、码开Jetty、码开Undertow线程池参数篇
2.简述一下Java中的web容器，举几个例子也行
3.Apache Calcite系列（五）：数据库驱动实现
4.Java教程：dubbo源码解析-网络通信

美团动态线程池思路框架（DynamicTp）之动态调整Tomcat、码开Jetty、码开Undertow线程池参数篇

       动态线程池框架（DynamicTp）的码开adapter模块，作为第三方组件线程池管理的码开视频诱导源码适配器，旨在使如Tomcat、码开Jetty和Undertow等Web服务器内置的码开线程池具备动态参数调整、监控告警等增强功能。码开通过该模块，码开用户可利用Spring的码开事件机制监听并管理这些第三方组件的线程池，实现与核心模块的码开解耦。

       adapter模块已成功接入SpringBoot内置的码开三大WebServer，包括Tomcat、码开Jetty和Undertow的码开线程池管理。通过监听机制，动态Tp框架能够及时响应这些组件的线程池变化，提供实时监控和灵活调整策略。

       具体实现上，针对Tomcat、Jetty和Undertow的线程池管理，需要深入理解其内部处理流程。这些组件并未直接使用Java Util Concurrency（JUC）提供的源码阅读手机版线程池实现，而是自定义了线程池或扩展了JUC的实现，如Tomcat就采用了自定义的ThreadPoolExecutor类，通过继承或扩展JUC的抽象类来定制线程池行为。

       以Tomcat为例，其内部线程池的实现中，继承自JUC原生ThreadPoolExecutor或其抽象类AbstractExecutorService。在执行任务时，Tomcat首先调用父类方法处理，然后根据任务队列类型（如TaskQueue）和线程池当前状态（如线程数、提交任务数、队列状态）进行一系列复杂判断，以决定是否创建新线程、添加任务至队列或执行拒绝策略。这种设计使得Tomcat能够高效管理请求，同时优化资源利用，避免过度创建线程导致的性能下降。

       Jetty和Undertow的内部线程池实现原理与Tomcat类似，均基于JUC框架进行定制，以满足其特定的性能优化和扩展需求。通过分析这些组件的源码，可以深入了解其线程池管理策略，为后续性能调优提供宝贵信息。sar周公式源码

       动态线程池框架（DynamicTp）的引入，为Web服务器性能调优提供了强大的工具，允许用户动态调整线程池参数，提升系统响应速度和资源利用率。使用DynamicTp框架，用户可以更灵活地管理第三方组件的线程池，实现业务与开源贡献的双赢。

       欢迎使用DynamicTp框架，探索更多性能优化的可能性。下期将分享在使用过程中遇到的Tomcat版本不一致导致的监控线程停滞问题，通过这一案例深入理解ScheduledExecutorService的运行机制。敬请期待。

       如需交流或合作，请联系我，期待与您一起成长：

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简述一下Java中的web容器，举几个例子也行

       ç›®å‰å¸‚场上常用的开源Java Web容器有Tomcat、Resin和Jetty。其中Resin从V3.0后需要购买才能用于商业目的，而其他两种则是纯开源的。可以分别从他们的网站上下载最新的二进制包和源代码。

       ä½œä¸ºWeb容器，需要承受较高的访问量，能够同时响应不同用户的请求，能够在恶劣环境下保持较高的稳定性和健壮性。在HTTP服务器领域，Apache HTTPD的效率是最高的，也是最为稳定的，但它只能处理静态页面的请求，如果需要支持动态页面请求，则必须安装相应的插件，比如mod_perl可以处理Perl脚本，mod_python可以处理Python脚本。

       ä¸Šé¢ä»‹ç»çš„三中Web容器，都是使用Java编写的HTTP服务器，当然他们都可以嵌到Apache中使用，也可以独立使用。分析它们处理客户请求的方法有助于了解Java多线程和线程池的实现方法，为设计强大的多线程服务器打好基础。

       Tomcat是使用最广的Java Web容器，功能强大，可扩展性强。最新版本的Tomcat（5.5.）为了提高响应速度和效率，使用了Apache Portable Runtime（APR）作为最底层，使用了APR中包含Socket、缓冲池等多种技术，性能也提高了。APR也是Apache HTTPD的最底层。可想而知，同属于ASF（Apache Software Foundation）中的成员，互补互用的情况还是很多的，虽然使用了不同的开发语言。

       Tomcat 的线程池位于tomcat-util.jar文件中，包含了两种线程池方案。方案一：使用APR的Pool技术，使用了JNI；方案二：使用Java实现的ThreadPool。这里介绍的是第二种。如果想了解APR的Pool技术，可以查看APR的源代码。

       ThreadPool默认创建了5个线程，保存在一个维的线程数组中，创建时就启动了这些线程，当然在没有请求时，它们都处理“等待”状态（其实就是一个while循环，不停的等待notify）。如果有请求时，空闲线程会被唤醒执行用户的请求。

       å…·ä½“的请求过程是： 服务启动时，创建一个一维线程数组（maxThread＝个），并创建空闲线程(minSpareThreads＝5个)随时等待用户请求。 当有用户请求时，调用 threadpool.runIt(ThreadPoolRunnable)方法，将一个需要执行的实例传给ThreadPool中。其中用户需要执行的实例必须实现ThreadPoolRunnable接口。 ThreadPool首先查找空闲的线程，如果有则用它运行要执行ThreadPoolRunnable；如果没有空闲线程并且没有超过maxThreads，就一次性创建minSpareThreads个空闲线程；如果已经超过了maxThreads了，就等待空闲线程了。总之，要找到空闲的线程，以便用它执行实例。找到后，将该线程从线程数组中移走。 接着唤醒已经找到的空闲线程，用它运行执行实例（ThreadPoolRunnable）。 运行完ThreadPoolRunnable后，就将该线程重新放到线程数组中，作为空闲线程供后续使用。

       ç”±æ­¤å¯ä»¥çœ‹å‡ºï¼ŒTomcat的线程池实现是比较简单的，ThreadPool.java也只有行代码。用一个一维数组保存空闲的线程，每次以一个较小步伐（5个）创建空闲线程并放到线程池中。使用时从数组中移走空闲的线程，用完后，再“归还”给线程池。

Apache Calcite系列（五）：数据库驱动实现

       Avatica，作为Apache Calcite的子项目，提供了实现JDBC和ODBC标准数据库驱动的能力。通过这个项目，开发者可以构建自定义数据库的Java驱动，或代理非JDBC、ODBC标准的数据库，而无需修改上层服务代码。注入代码实现源码本文将探讨Avatica的实现原理。

       在探讨Avatica实现细节之前，需要了解其架构。Avatica采用典型的RPC架构，分为客户端和服务端两个部分。客户端将JDBC相关操作如建立连接、执行请求等通过RPC协议发送给服务端，服务端执行这些操作并返回结果。Avatica的核心概念有三个：连接、Statement和查询执行。

       接下来，我们将通过一个DEMO展示Avatica的使用方法。DEMO中，我们将使用Avatica框架访问MySQL数据库。代码包括客户端测试代码和服务器端代码。客户端首先建立连接，创建Statement，然后执行查询，最后打印结果。

       在建立连接的过程中，代码调用Driver的connect方法，实际上由AvaticaFactory创建连接，专家评审系统源码Avatica的Driver通过此方法创建AvaticaConnection。连接创建时，指定连接驱动、URL、元数据等信息。元数据使用RemoteMeta，它连接实际数据库并代理数据。

       客户端发送建立连接请求后，服务端处理逻辑通过Jetty网络服务实现。Jetty收到请求后，将请求交给AbstractAvaticaHandler处理。Handler内部处理流程包括：调用LocalService，LocalService再调用Meta处理连接请求，Meta根据请求内容选择合适的数据库驱动建立连接。

       创建Statement的过程与建立连接类似，通过远程请求实现。服务端创建Statement后，返回Statement ID给客户端，客户端通过ID执行后续操作。创建StatementHandle的过程也是远程请求，服务端创建Statement并返回。

       执行查询的过程与创建Statement类似，服务端根据Statement ID查找Statement，执行查询并返回结果。

       源码解读方面，主要关注几个关键目录：org.apache.calcite.avatica根目录下的JDBC框架代码，包括Connection、Statement、ResultSet等实现；org.apache.calcite.avatica.remote包下的Service定义、请求处理Handler以及RemoteMeta；Server端的org.apache.calcite.avatica.jdbc目录定义代理其他数据源的类，如JdbcMeta和JdbcResultSet；org.apache.calcite.avatica.server目录定义服务端Handler和启动服务。

       核心类包括消息类Handler、Service接口、Meta接口和Driver类。Handler负责处理网络请求，Service接口处理请求和响应，Meta接口处理JDBC规范操作请求，Driver类提供了实现Avatica框架的Driver。

       总结来说，Avatica通过构建RPC架构，实现JDBC和ODBC标准数据库驱动的自定义和代理，简化了数据库访问过程。通过理解和使用Avatica框架，开发者可以灵活地构建和管理数据库驱动，满足不同场景的需求。

Java教程：dubbo源码解析-网络通信

       在之前的内容中，我们探讨了消费者端服务发现与提供者端服务暴露的相关内容，同时了解到消费者端通过内置的负载均衡算法获取合适的调用invoker进行远程调用。接下来，我们聚焦于远程调用过程，即网络通信的细节。

       网络通信位于Remoting模块中，支持多种通信协议，包括但不限于：dubbo协议、rmi协议、hessian协议、ty进行网络通讯，NettyClient.doOpen()方法中可以看到Netty的相关类。序列化接口包括但不限于：Serialization接口、Hessian2Serialization接口、Kryo接口、FST接口等。

       序列化方式如Kryo和FST，性能往往优于hessian2，能够显著提高序列化性能。这些高效Java序列化方式的引入，可以优化Dubbo的序列化过程。

       在配置Dubbo RPC时，引入Kryo和FST非常简单，只需在RPC的XML配置中添加相应的属性即可。

       关于服务消费方发送请求，Dubbo框架定义了私有的RPC协议，消息头和消息体分别用于存储元信息和具体调用消息。消息头包括魔数、数据包类型、消息体长度等。消息体包含调用消息，如方法名称、参数列表等。请求编码和解码过程涉及编解码器的使用，编码过程包括消息头的写入、序列化数据的存储以及长度的写入。解码过程则涉及消息头的读取、序列化数据的解析以及调用方法名、参数等信息的提取。

       提供方接收请求后，服务调用过程包含请求解码、调用服务以及返回结果。解码过程在NettyHandler中完成，通过ChannelEventRunnable和DecodeHandler进一步处理请求。服务调用完成后，通过Invoker的invoke方法调用服务逻辑。响应数据的编码与请求数据编码过程类似，涉及数据包的构造与发送。

       服务消费方接收调用结果后，首先进行响应数据解码，获得Response对象，并传递给下一个处理器NettyHandler。处理后，响应数据被派发到线程池中，此过程与服务提供方接收请求的过程类似。

       在异步通信场景中，Dubbo在通信层面为异步操作，通信线程不会等待结果返回。默认情况下，RPC调用被视为同步操作。Dubbo通过CompletableFuture实现了异步转同步操作，通过设置异步返回结果并使用CompletableFuture的get()方法等待完成。

       对于异步多线程数据一致性问题，Dubbo使用编号将响应对象与Future对象关联，确保每个响应对象被正确传递到相应的Future对象。通过在创建Future时传入Request对象，可以获取调用编号并建立映射关系。线程池中的线程根据Response对象中的调用编号找到对应的Future对象，将响应结果设置到Future对象中，供用户线程获取。

       为了检测Client端与Server端的连通性，Dubbo采用双向心跳机制。HeaderExchangeClient初始化时，开启两个定时任务：发送心跳请求和处理重连与断连。心跳检测定时任务HeartbeatTimerTask确保连接空闲时向对端发送心跳包，而ReconnectTimerTask则负责检测连接状态，当判定为超时后，客户端选择重连，服务端采取断开连接的措施。