Java后端开发的核心技术栈
Java后端开发离不开几大基础技术组件。Spring Boot是目前最主流的开发框架，它简化了配置流程，内置Tomcat服务器，能快速搭建RESTful API。数据库交互方面，MyBatis和JPA是两种常见选择：MyBatis更灵活适合复杂SQL场景，JPA则更适合快速开发。Redis作为缓存中间件几乎成为标配，处理秒杀场景时QPS能达到10万级别。
微服务架构设计实战
分布式系统设计要考虑CAP理论，通常需要在一致性和可用性之间做权衡。Spring Cloud Alibaba套件提供了完整解决方案：
微服务拆分要遵循单一职责原则， 单个服务代码量控制在5万行以内，团队规模3-5人为宜。
| 组件 | 作用 | 性能指标 |
|---|---|---|
| Nginx | 负载均衡 | 支持5万+并发 |
| Kafka | 消息队列 | 吞吐量100万/s |
高并发场景优化方案
面对百万级并发请求，需要多维度优化：
JVM调优同样关键，生产环境推荐G1垃圾回收器，年轻代大小设置为堆内存的1/3。监控方面要重点关注Full GC频率，超过1次/小时就需要立即优化。
云原生技术演进趋势
容器化部署已成行业标准，Docker+K8s组合能实现秒级扩缩容。 Java应用镜像体积控制在300MB以内，启动时间优化到10秒以下。Serverless架构开始流行，适合流量波动大的场景，能节省30-50%的服务器成本。
日志收集推荐ELK方案，链路追踪用SkyWalking，这些工具能快速定位性能瓶颈。现在越来越多的企业采用混合云部署，关键业务放在私有云，弹性需求交给公有云处理。
现在搞Java应用部署，不玩容器化真的out了。打包Docker镜像时得特别注意瘦身，基础镜像选alpine或者distroless这种精简版，把没用的依赖统统砍掉，最终镜像体积最好压到300MB以内。启动速度也得死磕，通过分层构建、延迟加载这些技巧，把冷启动时间压缩到10秒以下，这样在K8s上滚动更新时才不会影响用户体验。
上生产环境可不能裸奔，Prometheus+Granfa这套监控组合拳必须安排上，实时盯着CPU、内存这些关键指标。日志处理用ELK三件套准没错，但记得给Logstash加个消息队列缓冲，不然高峰期直接给你整崩了。遇到双11这种流量暴涨几十倍的场景，传统虚拟机部署就是找死，直接切Serverless架构，让云厂商帮你自动扩缩容，既省心又省钱，突发流量过去后资源自动回收，比养着一堆闲置服务器划算多了。
常见问题解答
Java后端开发必须掌握哪些核心技术？
Java后端开发需要掌握Spring Boot框架、MyBatis/JPA数据库访问技术、Redis缓存、消息队列（如Kafka/RabbitMQ）等核心技术。对于分布式系统，还需要了解Spring Cloud Alibaba生态中的Nacos、Sentinel等组件。
微服务拆分的最佳实践是什么？
微服务拆分 遵循单一职责原则，单个服务代码量控制在3-5万行，团队规模3-5人最合适。拆分时要考虑业务边界，避免服务间过度耦合，同时要规划好服务间的通信机制和事务处理方案。
如何处理Java应用的高并发场景？
高并发优化需要多管齐下：使用线程池管理并发线程（核心线程数 CPU核数2），数据库采用分库分表（单表数据量控制在500万条以内），引入多级缓存（Redis+Caffeine），接口设计要保证幂等性。
云原生时代Java应用如何优化部署？
将Java应用容器化，镜像体积控制在300MB以内，启动时间优化到10秒以下。可以采用K8s进行容器编排，结合Prometheus监控和ELK日志系统，实现自动化运维。对于流量波动大的场景，可考虑Serverless架构。
JVM调优有哪些关键参数？
生产环境推荐使用G1垃圾回收器，年轻代大小 设为堆内存的1/3。需要特别关注Full GC频率，如果超过1次/小时就需要优化。其他关键参数包括：-Xmx（最大堆内存）、-Xms（初始堆内存）和-XX:MaxMetaspaceSize（元空间大小）。
