话说，中间件的选择上，Spring（SpringBoot）一直是业界的风向标。比如Spring一直使用「Jackson」，而没有使用Gson和fastjson。SpringBoot2.0默认数据库连接池从TomcatPool换到了「HikariCP」。在本地缓存方面，SpringFramework5.0（SpringBoot2.0）放弃了Google的GuavaCache，选择了「Caffeine」（Drop

启动tinyidtinyid项目基于Springboot开发的，所以启动非常简单。只需要运行主类TinyIdServerApplication.java即可。运行后如果能看到如下日志，表示启动成功：

Redis命令只会因为错误的语法而失败，或是命令用在了错误类型的键上面：这也就是说，从实用性的角度来说，失败的命令是由编程错误造成的，而这些错误应该在开发的过程中被发现，而不应该出现在生产环境中。

开启buffer补丁线程（前提是配置了属性scheduleInterval），原理就是利用ScheduledExecutorService的scheduleWithFixedDelay()方法。

debugger，官方给出了参考视频，不过是在Youtube上：https://www.youtube.com/watch?v=IMvRfStaoyM，能不能看的了就靠自己了。

说明：本次对比基于skywalking-6.0.0-GA和Pinpoint-1.8.2（截止2019-02-19最新版本）。另外，我们这次技术选型直接否定了Zipkin，其最大原因是它对代码有侵入性，CAT也是一样。这是我们所完全无法接受的。这应该是目前最优秀的两款开源APM产品了，而且两款产品都通过字节码注入的方式，实现了对代码完全无任何侵入，他们的对比信息如下：Pinpoint

三个安装包pinpoint-agent-1.8.2.tar.gz、pinpoint-collector-1.8.2.war、pinpoint-web-1.8.2.war都需要下载。Apache

概览首先大概了解一下skywalking。然后会介绍安装skywalking+elasticsearch组合环境，最后介绍微服务集成skywalking。skywalking是什么？分布式追踪系统，也是APM（Application

1.9.3。相关issue地址：https://github.com/jeremycole/innodb_ruby/issues/40。另外，安装ruby时，一步一步来，确保make以及make

正因为如此，Redis作者antirez基于分布式环境下提出了一种更高级的分布式锁的实现方式：Redlock。笔者认为，Redlock也是Redis所有分布式锁实现方式中唯一能让面试官高潮的方式。

需要注意的是，接下来再遍历的start参数是上一次遍历结果最大的ID加1，即"1540014496505-0"加1就是"1540014496505-1"。127.0.0.1:6379>

总之，对于海量数据，且有一定的并发量的分库分表，绝不是引入某一个分库分表中间件就能解决问题，而是一项系统的工程。需要分析整个表相关的业务，让合适的中间件做它最擅长的事情。例如有sharding

oops。我们可以通过增加JVM参数-XX:+PrintFlagsFinal，验证UseCompressedOops的值，从而得知，到底是不是真的开启了压缩指针，还是压缩指针失效！

既然StringTable是Hashtable数据结构，那为什么不能自己通过rehash扩大bucket数量来提高性能呢？JVM中StringTable的rehash有点不一样,

一位阿里小伙伴谢照东:xiezhaodong.me大神在群里提出一个问题：怎么查看Metaspace里具体包含的是什么类？起因是他的某个服务设置了-XX:MetaspaceSize=512m