工具
10个顶级的CSS3代码生成器
https://mp.weixin.qq.com/s/25BbNtMLHoa67GWlOpXGKw
JAVA中几种常用JSON库性能比较
4个JSON类库分别为：Gson，FastJson，Jackson，Json-lib。
简单介绍
选择一个合适的JSON库要从多个方面进行考虑：
字符串解析成JSON性能
字符串解析成JavaBean性能
JavaBean构造JSON性能
集合构造JSON性能
易用性
先简单介绍下四个类库的身份背景。
Gson
项目地址：https://github.com/google/gson
Gson是目前功能最全的Json解析神器，Gson当初是为因应Google公司内部需求而由Google自行研发而来，但自从在2008年五月公开发布第一版后已被许多公司或用户应用。Gson的应用主要为toJson与fromJson两个转换函数，无依赖，不需要例外额外的jar，能够直接跑在JDK上。在使用这种对象转换之前，需先创建好对象的类型以及其成员才能成功的将JSON字符串成功转换成相对应的对象。类里面只要有get和set方法，Gson完全可以实现复杂类型的json到bean或bean到json的转换，是JSON解析的神器。
FastJson
项目地址：https://github.com/alibaba/fastjson
Fastjson是一个Java语言编写的高性能的JSON处理器,由阿里巴巴公司开发。无依赖，不需要例外额外的jar，能够直接跑在JDK上。FastJson在复杂类型的Bean转换Json上会出现一些问题，可能会出现引用的类型，导致Json转换出错，需要制定引用。FastJson采用独创的算法，将parse的速度提升到极致，超过所有json库。
Jackson
项目地址：https://github.com/FasterXML/jackson
Jackson是当前用的比较广泛的，用来序列化和反序列化json的Java开源框架。Jackson社区相对比较活跃，更新速度也比较快， 从Github中的统计来看，Jackson是最流行的json解析器之一，Spring MVC的默认json解析器便是Jackson。
Jackson优点很多：
Jackson所依赖的jar包较少，简单易用。
与其他Java的 json 的框架 Gson 等相比，Jackson 解析大的 json 文件速度比较快。
Jackson运行时占用内存比较低，性能比较好
Jackson有灵活的 API，可以很容易进行扩展和定制。
目前最新版本是2.9.4，Jackson 的核心模块由三部分组成：
jackson-core核心包，提供基于”流模式”解析的相关 API，它包括 JsonPaser 和 JsonGenerator。Jackson 内部实现正是通过高性能的流模式 API 的 JsonGenerator 和 JsonParser 来生成和解析 json。
jackson-annotations注解包，提供标准注解功能；
jackson-databind数据绑定包，提供基于”对象绑定” 解析的相关 API（ ObjectMapper ）和”树模型” 解析的相关 API（JsonNode）；基于”对象绑定” 解析的 API 和”树模型”解析的 API 依赖基于”流模式”解析的 API。
Json-lib
项目地址：http://json-lib.sourceforge.net/index.html
json-lib最开始的也是应用最广泛的json解析工具，json-lib 不好的地方确实是依赖于很多第三方包，对于复杂类型的转换，json-lib对于json转换成bean还有缺陷， 比如一个类里面会出现另一个类的list或者map集合，json-lib从json到bean的转换就会出现问题。json-lib在功能和性能上面都不能满足现在互联网化的需求。
四个库的工具类
FastJsonUtil.java
GsonUtil.java
JacksonUtil.java
JsonLibUtil.java
JSON序列化性能基准测试
序列化次数比较小的时候，Gson性能最好，当不断增加的时候到了100000，Gson明细弱于Jackson和FastJson， 这时候FastJson性能是真的牛，另外还可以看到不管数量少还是多，Jackson一直表现优异。而那个Json-lib简直就是来搞笑的。
JSON反序列化性能基准测试
反序列化的时候，Gson、Jackson和FastJson区别不大，性能都很优异，而那个Json-lib还是来继续搞笑的。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/dEO9biCLIQNAU6Z3uQMm6Q
Web后台管理框架
Web开发中几乎的平台都需要一个后台管理，但是从零开发一套后台控制面板并不容易，幸运的是有很多开源免费的后台控制面板可以给开发者使用，那么有哪些优秀的开源免费的控制面板呢？我在 Github 上收集了一些优秀的后台控制面板，并总结得出 Top 10。
AdminLTE
Github Star数 24969 ，
Github地址：
https://github.com/almasaeed2010/AdminLTE
非常流行的基于Bootstrap 3.x的免费的后台 UI 框架。
vue-Element-Admin
Github Star数 19546
Github地址：
https://github.com/PanJiaChen/vue-element-admin
一个基于vue2.0和 Eelement 的控制面板 UI 框架。
tabler
Github Star数 15870，
Github地址：
https://github.com/tabler/tabler
构建在BootStrap 4之上的免费的 HTML 控制面板框架
Gentelella
Github Star数 15654，
Github地址：
https://github.com/puikinsh/gentelella
一个基于Bootstarp的免费的后台控制面板。
ng2-admin
Github Star数 13181
Github地址：
https://github.com/akveo/ngx-admin
基于Angular 2, Bootstrap 4和 Webpack 的后台管理面板框架。
ant-design-pro
Github Star数 12707
Github地址：
https://github.com/ant-design/ant-design-pro
开箱即用的中台前端/设计解决方案
blur-admin
Github Star数 9241
Github地址：
https://github.com/akveo/blur-admin
基于Angular和 Bootstrap 的后台管理面板框架。
vue-admin
Github Star数 8676
Github地址：
https://github.com/vue-bulma/vue-admin
基于Vue和 Bulma 的控制面板。
img
iview-admin
Github Star数 8668，Github 地址：https://github.com/iview/iview-admin。基于iView的 Vue 2.0 控制面板。
material-dashboard
Github Star数 7111
Github地址：
https://github.com/creativetimofficial/material-dashboard
基于Bootstrap 4和 Material 风格的控制面板
链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/Zb_2q6XGDTv7kozouiSHLw
Java服务问题排查套路
问题分类：
CPU问题
内存问题（GC问题、内存泄漏、OOM，Coredump等）
I/O问题
问题排查工具箱：
系统级别的工具：
top：查看系统/进程cpu、内存、swap等资源占用情况的必备工具。
pmap：可以用来分析进程内部内存分布情况。
strace：用来跟踪进程执行时的系统调用和所接收的信号，比如可以用来追踪进程向系统申请内存资源等。
gperftools：一个性能分析工具，可以用于内存泄漏、cpu性能检测等。
gdb：基于命令行的、功能强大的程序调试工具，是c/c++开发的必备工具（JVM底层就是用c实现的）。
iostat：用来动态监视系统的磁盘操作活动。
iotop：界面类似于top，但是监视Linux的磁盘I / O的使用细节。
vmstat：可实时动态监视操作系统的虚拟内存、进程、CPU活动。
netstat：各种网络相关信息，如网络连接，路由表，接口状态 。
dstat：可以取代vmstat，iostat，netstat和ifstat这些命令的多功能产品。
Java层面的命令：
Jps：查看Java进程。
Jstat：JVM统计信息监控。
Jinfo：查看运行中的Java程序的运行环境参数。
Jstack：查看JVM中当前所有线程的运行情况和线程当前状态。
Jcmd：它是一个多功能的工具，可以用它来导出堆、查看Java进程、导出线程信息、执行GC、还可以进行采样分析等。
Jmap：查看JVM进程的的堆内内存占用情况，是堆内内存定位神器，往往和MAT配合使用。
VJmap：唯品会开发的工具，分代版的jmap，但仅仅适用于CMS GC。
Btrace：可以在不重启服务时，动态追踪程序运营细节的工具。
Arthas：功能非常强大的Java诊断工具；可以做到动态跟踪代码、实时监控JVM状态等功能。
MAT(Memory Analyzer)：JVM内存、线程分析工具，能够对给出内存分析报告。
GCLogViewer：GC log趋势分析工具，能够检测内存泄露及日志比较。
JProfiler：Java性能瓶颈分析工具，分析CPU,Thread,Memory功能尤其强大，是做性能优化的必备工具。
常见问题分析步骤：
CPU问题：
排查思路：一般情况下可以直接使用top命令，查看cpu负载是否很高，并且找出cpu占用量最高的进程（假设是Java进程）；然后使用“top -H -p pid”，去找到哪些线程占用量最高，最后使用jstack去查看占用量最高线程。另外我们还可以根据是内核态消耗cpu太高还是用户态消耗cpu太高；要是内核态需要关注cpu切换、锁、io等，如果是用户态则需要关注计算、循环、GC等问题。
例子：CPU上下文切换导致服务雪崩。
内存问题：
coredump：
排查思路：一般情况下，进程coredump的时候都会留下coredump文件，coredump文件的存储位置配置在/proc/sys/kernel/core_pattern文件下。并且jvm本身也会生成一个crash报告文件，该文件的可以大概的反映出一个当时的情况，但是coredump文件能获取的信息更多。可以使用gdb工具来进行调试coredump文件，找到具体原因。
OOM（out of memory）：
oom就是内存不足，jvm中内存不足有以下三种：
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread---没有足够的内存空间为该线程分配java栈。
解决办法：很多资料说可以通过调整Xss参数可解决问题，事实上系统采用的延迟分配，所有系统并不会给每个线程都分配Xss的真实内存，是按需分配的。
出现这种情况至少95%情况是因为使用线程池（ExecutorService），忘记调用shutdown了，还有少部分情况可能是系统参数配置有问题，比如max_threads、max_user_processes过小。
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space---堆的内存占用已经达到-Xmx设置的最大值。
解决办法：调整-Xmx的值，或者存在内存泄漏，按照内存泄漏的思路查找。
Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space---方法区的内存占用已经达到-XX:MaxPermSize设置的最大值。
解决办法：调整-XX:MaxPermSize的值。
StackOverflow：
Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError---线程栈需要的内存大于Xss值。
解决办法：调整Xss的值。
堆内内存泄漏：
查看gc情况是否正常，堆内内存泄漏总是和gc异常相伴随的。
jmap -dump:live,file=mem.map pid把内存dump下来。
通过mat(memory analyzer)分析内存对象及调用链，发现无法回收的对象。
堆外内存泄漏：
思路：堆外内存一般分为使用unsafe或者ByteBuffer申请的和使用native方式申请的。比如对于unsafe典型应用场景就是Netty，而对于native方式典型应用场景是解压包（ZipFile），笔者遇到的堆外内存泄漏90%都跟这两者相关，当然还有其他情况，比如直接使用JavaCPP申请堆外内存（底层就是native方式）。对于堆外内存泄漏一般gperftools+btrace这组组合工具基本上都能搞定，如果不行的话，可能就需要系统底层工具了，比如strace等。
另外，虽然堆外内存不属于堆内，但是其引用在堆内；有时候在直接查看堆外不方便或者没有结论时，可以查看堆内是否有异常对象。
GC问题排查：
young gc单次时间太长
排查思路：根据gc log(G1)，查看耗时是在Root Scanning、Object Copy、Ref Proc等哪个阶段。如果Ref Proc耗时久，则需要关注引用相关的对象；如果Root Scanning耗时久，则需要关注线程数、跨代引用等。Object Copy则需要关注对象生存周期（可以使用VJmap工具）。
例子：线上把两个服务合并成一个服务之后，发现上游服务超时变多，服务整体可用性降低。通过查看监控发现young gc时间变高很多，young gc日志如下：
和其他项目对比，发现Root Scanning的时间较高，查看项目监控发现线程数太多，高达4000多个。于是通过Hystrix信号量+RPC异步化去改造项目，把线程数目降低到800左右。young gc的平均时间由37降低到了21毫秒，达到预期。
young gc频率太高
排查思路：查看-Xmn、-XX:SurvivorRatio等参数设置是否合理，能否通过调整jvm参数到达目的；如果参数正常，但是young gc频率还是太高，需要使用Jmap/MAT等工具参看业务代码是否生成的对象是否合理。
例子：有一次在项目接入部分用户全链路日志的时候，发现young gc频率飙升了很多。使用Jmap发现JSON对象，发现相关的代码如下：
从代码中我们可以看出，不管是否需要输入全链路日志都会生成JSON对象，很明显不符合预期。
full gc单次时间太长
排查思路：查看old的区域配置是否过大，过大可以适当调小一些。如果是cms，可以查看是在Inital mark阶段时间太久Remark阶段，如果是Remark阶段可以添加-XX:+CMSScavengeBeforeRemark参数。如果服务太在意full gc时间，可以采用主动full gc的方式，具体的实现原理可以参考：谈谈项目中主动full gc的一些问题。
full gc频率太高
排查思路：这种情况应该是java最常遇到，也是情况最为复杂的。其实主要思路还是首先要看出发full/major gc的原因，比如对于cms gc，一般情况下发生的条件，就是perm或者old到达阈值。如果是old区域主要还是要看为什么对象会那么快晋升到老年代。如果配置的是cms，发生的确实full gc，就需要查看满足哪种条件的full gc，找出具体的原因。
例子：Redis client链接池配置不当引起的频繁full gc、一个诡异的full gc查找问题、Full GC问题排查案例
IO问题：
排查思路：直接使用iotop能够直接查看哪些线程在做IO，然后在用jstack去定位具体的代码。
问题排查的方法论
一般Java服务发生问题可能伴随着多种现象，比如：cpu飙升、gc飙升等问题，这时候我们必须要遵循“现象-问题-原因-方案”这个步骤去解决问题。
列举所有异常现象。比如：服务响应时间飙升、cpu飙升、full gc飙升；
列举所有的问题。步骤一中所有的异常现象不一定都有问题，比如现象A导致了现象B，那么我们应该现象A是问题，现象B是结果，不是我们问题查找的主力方向。
查找原因。步骤二中的问题，有难易程度，比如cpu飙升就比full gc飙升问题容易排查。所以这步中我们先按照从易到难的程度排查。
原因确定之后，就可以给出具体解决方案，然后验证它。
