多线程应用提高(II) 线程池

多线程应用提高(II) 线程池项目中,当发生并行操作时,一般都会用到线程池处理多线程任务,线程池的规则类似于数据库连接池,在此不予赘述 jdk自带线程池,此处主要讲述Spring框架自带的线程池ThreadPoolTaskExecutor 通过实现Runnable和Callable接口实现一个线程任务,从而能放入Executor进行线程管理 其中,Callable可以理解为带有返回值的Runnable,并且Callable需要实现的方法不是run()而是call(),该方法返回一个泛型对象 当我们把一个需要返回值的线程任务放进线程池后,线程池会返回一个Future对象,借助该对象,我们可以调用get()方法获取线程的状态,调用get()会阻塞当前线程直到返回结果
多线程应用提高(II) 线程池2020-02-25鱼鱼

Elasticsearch 入门

Elasticsearch 入门(注:本篇文章基于Elasticsearch7.7.0版本,由于版本的差异性造成的内容不一致我会尽量在文中标出,但是) Elasticsearch是基于Lucene扩展的全文搜索引擎,当我们有对大数据量的处理和搜索时,全文搜索引擎是最佳的选择,同时他提供了高扩展性、高可用性、RestFul风格的API和友好的分布式部署配置,在此我们不予详述 我们日常使用的数据库索引是数据库一种编排数据(逻辑上)从而加快查询的手段,我们暂且将这种索引方式称为正排索引,他通过对待搜索字符寻址从而找到对应的数据 但是这种索引方式对于模糊匹配会出现"断档"现象(模糊符号后的片段无法走索引查找),并且对于海量数据无论在存储上还是在查找上都略显吃力,于是在Elasticsearch中引入了倒排索引来加快查询速度
Elasticsearch 入门2020-03-06鱼鱼

扫盲——加密那些事

扫盲——加密那些事扫盲加密解密算法 日常开发中我们经常接触MD5算法,以此进行简单的文件完整性校验或者是后台密码验证,MD5是最常见也是最简单快捷的散列算法,常用于参数或文件完整性校验,譬如网络请求发起方与接收方分别对参数做MD5编码,一旦不一致便判断请求被篡改从而拒绝该请求,从而保证信息安全,编码后的字符串是编码前文本的一个简要梗概,因此它也被称作是信息摘要算法 这个算法的特点就是不可逆,只用于信息准确性和防篡改的校验,当然,MD5作为老牌的散列算法,很多经典的编码已经可以被反向解码出来(依靠正向的暴力穷举)以及被碰撞模仿(王小云院士团队的"破解"能够根据MD5编码后串码模拟原始消息,即使它可能与原信息不同),类似的还有SHA1,因此衍生了SHA224、SHA256、SHA512等更多安全的散列算法
扫盲——加密那些事2021-05-14鱼鱼

Java中的数据结构

Java中的数据结构若不提到Jdk版本,本文中的源码都是基于jdk8版本分析的 注:有关同步集合(如Vector、ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等)请移步博客 数组集合类,是Collection接口的子类,有序的Collection实现,包含ArrayList、LinkedList、Vector,其中Vector是线程安全的ArrayList,LinkedList是底层基于双向链表实现的List ArrayList的默认大小为10,扩容操作: 也就是1.5倍 不重复集合类,不能包含重复的元素,是Collection接口的子类,包含HashSet、LinkedHashSet、TreeSet,其实都是基于Map类的实现,所以详细了解请参阅Map类
Java中的数据结构2019-07-12鱼鱼

浅谈锁机制、主流锁设计方案

浅谈锁机制、主流锁设计方案本文旨在探讨通用的锁机制实现逻辑,以Java中常见的锁实现为例 本文提到的锁,是指通过限制并发/并行访问所添加的安全措施,本质上是通过限制线程/进程同时更改数据或是读取数据与写入数据产生时序差从而造成数据问题 锁机制中,有一些常见特性: 可重入性 指同一线程/进程携带相同的标识可以反复多次加锁,每次加锁和释放锁对应的重入次数+1/-1; 读写锁/独享共享 是锁的不同运作模式,分为读写锁,读锁与写锁、写锁与写锁是互斥的,但多个线程/进程可以同时对一个逻辑添加读锁,独享共享是另一种叫法 公平性 锁分为 公平锁和非 公平锁, 公平锁指锁释放和获取的顺序严格按照索取的顺序,非 公平锁则是等待锁的对象共同进行锁释放机会的争抢
浅谈锁机制、主流锁设计方案2024-10-15鱼鱼

mysql orderby排序

mysql orderby排序where 字段和orderby字段组成一个联合索引,这个样一个普通业务的order只需要通过这个索引就能确定排序顺序,不需要额外的临时表来计算字段的排序 可以通过配置max_length_for_sort_data改变mysql判断采取方式 全字段排序 将命中的行的所有要查询的结果集都放到排序的临时表内,排序后将数据结果集返回 rowid 排序 将命中的行的排序字段和主键id放到临时表内排序,再根据排序后的主键id进行一次回表查询 虽然有联合索引,但是当where的条件不止一个时候,order by就会失效,可以采取多次查询结果,然后在服务中排序的方式来解决问题
mysql orderby排序2020-05-17yangwcn

算法1

算法1给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图,计算按此排列的柱子,下雨之后能接多少雨水 上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图,在这种情况下,可以接 6 个单位的雨水(蓝色部分表示雨水) 木板组成水桶装水,定义高度为一数组,间隔为1,求水桶最大容量如[1,5,1,2,6,3]为15,解题思路:自两边木板向中间遍历求容量,每次相对短的木板向内移动,共比较n-2次 将水灌满,求灌满后的高度,其实就是从最高点向左右两个方向向中间遍历,依次求经过的最大值,这样一来就是从最高点向两侧递减的,再减去柱子原高度即可 容易理解的想法还有按高度分层计算,但是时间复杂度过高
算法12019-03-14Sherlock

算法:深度优先搜索(DFS)

算法:深度优先搜索(DFS)在算法:广度优先搜索(BFS)(最短路径)中,我们提到了按照广度优先遍历的搜索方式,使用队列作为常规的搜索方式,与之相对应的为深度优先搜索(DFS) 如果说BFS对应着树结构的前中后序遍历 但是DFS相对解法较为多元一些,有些时候不得不使用递归进行求解 同时,有很多求解只是进行图的遍历,不关心是广度还是深度优先,其解都是相同的 在这里我们暂且不讨论的基于栈而是侧重基于递归的遍历实现 对于二叉树,最常见的遍历方式有前序(又称 先序)遍历、中序遍历、后序遍历、层次遍历 前中后序只为取得的值先后顺序不同,即递归有先后 依赖栈实现的的深度优先是前序遍历 以下是一个二叉树的前序遍历代码实现:
算法:深度优先搜索(DFS)2020-06-27鱼鱼

Consul API文档

Consul API文档这是一个记录Consul 常用API的文档,因为Consul的跨语言性,所以http API在Consul中尤为重要,此文档基于Consul版本1.6.0的v1 API,有其他的变化请参阅Consul官方API文档 Consul API采用经典的rest图谱Consul API版本只有一个版本,所以所有的前缀都为 /v1/,返回值以Json格式传输,可以添加pretty参数格式化Json,以本地部署为例,整体的baseUrl为127.0.0.1:8500/v1/ 获取代理成员列表和基本信息,类似于指令'consul members' 开启维护模式后,该代理节点将会被标注为不可用,可以用于上线前临时屏蔽node的服务
Consul API文档2019-12-01鱼鱼

kasper的算法(从0到1)

kasper的算法(从0到1)https://javaguide.cn/cs-basics/data-structure/linear-data-structure.html https://javaguide.cn/cs-basics/algorithms/linkedlist-algorithm-problems.html 项目地址:https://github.com/labuladong/fucking-algorithm 在线文档地址:https://labuladong.gitee.io/algo/home/ http://fishmaple.cn/blog/topicBlog?topicId=7
kasper的算法(从0到1)2023-10-23kasper

mysql前缀索引

mysql前缀索引有时候需要索引很长的字符列,这会让索引变得大且慢 通常可以索引开始的部分字符,这样可以大大节约索引空间,从而提高索引效率 但这样也会降低索引的选择性 前面已经说过,使用前缀索引,定义好长度,就可以做到既节省空间,又不用额外增加太多的查询成本 2.1因为前缀索引无法完全等于判断,只是前缀匹配,所以可能需要扫描的所以数会增加 2.2在特殊的查询里面 select id,email from SUser where email='zhangssxyz@xxx.com'; 前缀索引需要回到 id 索引再查一下,因为系统并不确定前缀索引的定义是否截断了完整信息 select count(distinct left(email,4))as L4,
mysql前缀索引2020-05-15yangwcn

JVM与GC

JVM与GCJMM,长下面这个样子: 其中,堆和栈区自然不做介绍了,主要介绍: 程序计数器:线程私有的,记录正在执行的字节码地址,换言之,它告诉我们某线程执行到了那里,分支、循环等也会依赖这个来执行,这一区域不会发生OOM问题 栈:就是正常所指的栈,每个方法被执行的时候都会同时创建一个栈帧(Stack Frame )用于存储局部变量表、操作栈、动态链接、方法出口等信息 每一个方法被调用直至执行完成的过程,就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程,这一区域会发生StackOverflow问题 堆:就是正常所指的堆,这里是GC的主要区域 方法区:线程私有的,是各个线程共享的内存区域,它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据,运行时常量池也包含在里面
JVM与GC2019-03-28鱼鱼
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