本周問題：
1． 連接、讀取和寫入超時什么區別？一般出現這3個超時如何排查？
2． Spring MVC和Webflux區別是什么？Reactor是什么意思？
3． 請問全鏈路監控SkyWalking的原理？
1． 連接、讀取和寫入超時什么區別？一般出現這3個超時如何排查？
連接超時：連接是發送請求開始到連接上目標URL主機地址的時間，連接超過預設時間仍沒連接上，稱為連接超時（同步阻塞的）。
讀取超時：讀取超時是已經連接到了目標服務器，進行內容獲取的時候超時，服務器在一段時間內沒有任何數據發送給客戶端，read操作會一直阻塞而掛起線程，直到有新的數據或異常產生（如果設置了超時時間就會拋出一個異常）。需要注意的是：客戶端讀取超時時，服務端邏輯可能還在處理。
寫入超時：Socket寫超時，是基於TCP的超時重傳，超時重傳是保證數據可靠性的一個重要機制，是在發送報文時開啟一個計時器，在一定時間內如果沒有收到確認ACK，就重新發送報文，如果多次發送仍沒有確認報文，就關閉連接，Socket寫超時是基於TCP協議棧的超時重傳機制，不需要設置超時時間。
超時排查：
連接超時：檢查客戶端是否設置超時時間太短，檢查客戶端網絡環境 ，可能客戶端連接的是Nginx，檢查Nginx設置的超時時間，檢查防火牆配置（可能會導致連接超時，或者被連接被重置）
讀取超時排查：一般是讀取的數據量大，或是目標服務器本身的問題（讀取數據庫慢，並發量大），設置讀取超時時間太短
寫入超時排查：是否寫入了超大量的數據
可以首先使用ping、telnet排查與服務器之間、與服務器特定端口之間的網絡是否通暢，如果不通，則可依次排查客戶端側、服務器側是否能正常上網、防火牆是否進行了攔截，服務器進程是否在正常運行、是否在服務器側監聽特定端口。
排查讀取/寫入超時，首先依次排查欲讀取/寫入的數據量、與服務器之間的帶寬、服務器處理能力、服務器的負荷，而后排查連接超時設置的時間是否合理（並非越長越好）。
2．Spring MVC和Webflux區別是什么？Reactor是什么意思？
SpringMVC是SpringFrameWork的開源Web框架，是圍繞Servlet設計的，將請求發給控制器（Controller），通過模型對象（Model），展示結果視圖（View），核心類是DispatcherServlet，頂層是實現Servlet接口，是同步阻塞IO模型
Spring WebFlux是 Spring5中新增加的基於Reactive Streams（反應式的異步組件之間的交互，主要目的是讓訂閱者控制發布者生成數據的速度或速率（負壓），阻塞調用強調調用者等待，非阻塞控制事件的速率）的Web框架
Spring WebFlux是：異步非阻塞（非阻塞式的Web堆棧來處理少量線程的並發並使用更少的硬件資源進行擴展），反應式（reactive 是指圍繞反應變化而構建的編程模型-網絡組件響應I/O事件，處於響應通知的模式，而不是被阻塞），Spring WebFlux不局限與Servlet容器可以在Netty，Undertow和Servlet 3.1+容器運行
反應式編程：類似與生產者對消費者提供訂閱接口，當有事件發生的時候，生產者會通過回調消費者的方法來通知消費者相應的事件
負壓：在基本的消息推送模式中，當消息發布者產生數據的速度過快時，會使得消息訂閱者的處理速度無法跟上產生的速度，從而給訂閱者造成很大的壓力。當壓力過大時，有可能造成訂閱者本身的奔潰，所產生的級聯效應甚至可能造成整個系統的癱瘓。負壓的作用在於提供一種從訂閱者到生產者的反饋渠道。訂閱者可以通過request()方法來聲明其一次所能處理的消息數量，而生產者就只會產生相應數量的消息，直到下一次 request()方法調用。這實際上變成了推拉結合的模式。
Reactive Streams: 一種支持負壓（Backpressure）的異步數據流處理標准，主流實現有RxJava和Reactor
Reactor是SpringWebFlux的首選反應式庫，WebFlux需要Reactor作為核心依賴項,WebFlux默認集成的Reactive Streams組件是Reactor，Reactor 是一個輕量級 JVM 基礎庫，幫助你的服務或應用高效（消息從A傳遞到B時，產生很少的內存垃圾，甚至不產生。解決消費者處理消息的效率低於生產者時帶來的溢出問題。盡可能提供非阻塞異步流。），異步地傳遞消息。
3．請問全鏈路監控SkyWalking的原理？
通過java agent+Byte Buddy+plugins方式實現的。可以下載SkyWalking源碼，查看入口類：SkyWalkingAgent
java探針java agen技術，在加載類的時候，對字節碼進行修改，class被加載之前對其攔截，插入自己的代碼在啟動的時候指定SkyWalking的jar：java -javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -jar yourApp.jar
1. Skywalking Agent：鏈路數據采集tracing（調用鏈數據）和metric（指標）信息並上報，上報通過HTTP或者gRPC方式發送數據到Skywalking Collector
2. Skywalking Collector ： 鏈路數據收集器，對agent傳過來的tracing和metric數據進行整合分析通過Analysis Core模塊處理並落入相關的數據存儲中，同時會通過Query Core模塊進行二次統計和監控告警
3. Storage： Skywalking的存儲，支持以ElasticSearch、Mysql、TiDB、H2等主流存儲作為存儲介質進行數據存儲,H2僅作為臨時演示單機用。
4. SkyWalking UI： Web可視化平台，用來展示落地的數據，目前官方采納了RocketBot作為SkyWalking的主UI
SkyWalkingAgent入口類：
public static void premain(String agentArgs, Instrumentation instrumentation) throws PluginException { final PluginFinder pluginFinder; SnifferConfigInitializer.initialize(agentArgs); //加載Plugins pluginFinder = new PluginFinder(new PluginBootstrap().loadPlugins()); //bytebuddy final ByteBuddy byteBuddy = new ByteBuddy() .with(TypeValidation.of(Config.Agent.IS_OPEN_DEBUGGING_CLASS)); new AgentBuilder.Default(byteBuddy) .ignore( nameStartsWith("net.bytebuddy.") .or(nameStartsWith("org.slf4j.")) .or(nameStartsWith("org.apache.logging.")) .or(nameStartsWith("org.groovy.")) .or(nameContains("javassist")) .or(nameContains(".asm.")) .or(nameStartsWith("sun.reflect")) .or(allSkyWalkingAgentExcludeToolkit()) .or(ElementMatchers.<TypeDescription>isSynthetic())) .type(pluginFinder.buildMatch()) .transform(new Transformer(pluginFinder)) .with(new Listener()) .installOn(instrumentation); try { ServiceManager.INSTANCE.boot(); } catch (Exception e) { logger.error(e, "Skywalking agent boot failure."); } Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { ServiceManager.INSTANCE.shutdown(); } }, "skywalking service shutdown thread")); }