Dubbo 的扩展点加载从 JDK 标准的 SPI (Service Provider Interface) 扩展点发现机制加强而来。

众所周知，单体应用程序，由于其种种不足，几乎不支持敏捷方法。如果你想为一个大型或复杂的业务创建一个软件项目，最好从微服务架构开始。

微服务架构是一种灵活的架构，可以显著性地提高应用程序灵活性、可扩展性等。

Java 持久化 API (JPA)是一个 Java 应用程序接口规范，描述了使用 Java标准版平台（Java SE） 和 Java企业版平台（Java EE）的应用中的 关系数据 的管理。

JPA充当面向对象的域模型和关系数据库系统之间的桥梁。由于JPA只是一个规范, 因此它本身不会执行任何操作。它需要一个实现。因此, 诸如Hibernate,MyBatis之类的ORM工具实现了JPA规范以实现数据持久性。

MongoDB Community Edition

jstack 为给定的 Java 进程或核心文件或远程调试服务器打印 Java 线程的 Java 堆栈跟踪。对于每个 Java 框架，将打印完整的类名、方法名、‘bci’（字节码索引）和行号（如果有）。使用 -m 选项，jstack 会打印所有线程的 Java 和本机帧以及“pc”（程序计数器）。对于每个原生帧，如果可用，将打印最接近“pc”的原生符号。C++ 重整名称不会被重整。要对 C++ 名称进行解码，此命令的输出可以通过管道传送到c++filt。如果给定进程在 64 位 VM 上运行，您可能需要指定-J-d64选项，

贪心算法（英语：greedy algorithm），又称贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。比如在旅行推销员问题中，如果旅行员每次都选择最近的城市，那这就是一种贪心算法。

贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。简单地说，问题能够分解成子问题来解决，子问题的最优解能递推到最终问题的最优解。

贪心算法与动态规划的不同在于它对每个子问题的解决方案都做出选择，不能回退。动态规划则会保存以前的运算结果，并根据以前的结果对当前进行选择，有回退功能。

贪心法可以解决一些最优化问题，如：求图中的最小生成树、求哈夫曼编码……对于其他问题，贪心法一般不能得到我们所要求的答案。一旦一个问题可以通过贪心法来解决，那么贪心法一般是解决这个问题的最好办法。由于贪心法的高效性以及其所求得的答案比较接近最优结果，贪心法也可以用作辅助算法或者直接解决一些要求结果不特别精确的问题。在不同情况，选择最优的解，可能会导致辛普森悖论（Simpson’s Paradox），不一定出现最优的解。

Spring Cloud Alibaba 致力于提供微服务开发的一站式解决方案。此项目包含开发分布式应用微服务的必需组件，方便开发者通过 Spring Cloud 编程模型轻松使用这些组件来开发分布式应用服务。

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使用 Spring Cloud LoadBalancer 进行客户端负载平衡。 Spring Cloud 2020 版本以后，默认移除了对 Netflix 的依赖，其中就包括 Ribbon，官方默认推荐使用 Spring Cloud Loadbalancer 正式替换 Ribbon，并成为了 Spring Cloud 负载均衡器的唯一实现。

集合（有时称为容器）只是将多个元素组合成一个单元的对象。集合用于存储、检索、操作和通信聚合数据。

Docker 的出现一定是因为目前的后端在开发和运维阶段确实需要一种虚拟化技术解决开发环境和生产环境环境一致的问题，通过 Docker 我们可以将程序运行的环境也纳入到版本控制中，排除因为环境造成不同运行结果的可能。但是上述需求虽然推动了虚拟化技术的产生，但是如果没有合适的底层技术支撑，那么我们仍然得不到一个完美的产品。本文会介绍几种 Docker 使用的核心技术，如果我们了解它们的使用方法和原理，就能清楚 Docker 的实现原理。