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,
2020-05-15yangwcn
动态路由数据源（多租户）解决方案
动态路由数据源（多租户）解决方案当下有很多服务都使用了多数据源，或是出于跨库查询或是分库分表、读写分离等，多数据源解决方案早已不是稀罕事 常见的解决方案包括使用多数据源框架(例如Shareding-Jdbc)、在数据库端做代理（例如MYCAT）、对于固定的几个数据源连接，也可以直接手动配置多个数据源，这种相关处理有很多源码，我在github上也有简单的实现：fishstormX/dynamicDataSource: 动态数据源的实现，基于maven自定义多模块骨架 Spring Boot2.0.x，本文实现的是动态数据源，主要为了解决 多租户问题（不同的用户群组有不同的数据源和配置，强调数据的隔离性） 本文技术能实现的是动态数据源，基于Spring框架，即能够将注入的Datasource根据租户不同使用不同的来源，同时根据租户增减动态的增删和缓存数据源（增是因为会有新增租户可能使用到项目启动后的数据源，减是因为租户数不可预料，不可直接缓存所有的数据源）
2021-01-07鱼鱼
并发之AQS全解析
并发之AQS全解析我们知道juc(java.util.concurrent)包下有很多实用的类，提供了很多并发工具，例如线程池、原子类、并发工具、信号量工具、锁等，可以说基本实现都为悲观锁，底层原理基本都使用了AQS(AbstractQueuedSynchronizer)，AQS不是一种概念，是并发中实打实的工具类 本篇文章针对AQS做解析 AQS是多线程访问共享资源的同步器框架 AQS的资源可以是独占的也可以是共享的 我们先来简单看一下它的使用方式和ApI（因为是抽象类，是不能直接使用的）,下图是AQS的整体脉络 AQS核心就是一个状态值state，同时维护了一个线程的阻塞队列，队列的节点为有两种状态：SHARED(共享)和EXCLUSIVE(独占)，节点状态有五种：
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2021-03-12鱼鱼
数据库的并发、锁机制与MVCC
数据库的并发、锁机制与MVCC在日常开发中，经常遇到数据库进行高并发操作的情况，但是我们处理并发一般都只在代码范畴而并不处理具体的数据库操作，这是因为数据库对基本的数据库操作做了锁处理，让我们可以忽略这一层的并发问题 详细可以参考Mysql的官方文档 注意：这一篇博客是针对MySQL数据库，且实用默认的 引擎InnoDb，使用其他数据库可能存在略微的差异 MySQL默认的数据库引擎InnoDB中Autocommit值为0（即自动提交事务）执行SQL语句的时候，每一条SQL语句都是一条单独的事务，所以并不存在并发的问题，数据库的锁机制已经做了很好的处理 但是当我们开启事务时，若不加处理，可能会产生一系列并发带来的问题
2021-01-24鱼鱼
造轮子2 灵活运用反射
造轮子2 灵活运用反射//TODO
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2019-05-25鱼鱼
Spring的事务
Spring的事务Spring事务将一系列操作绑定为具有原子性的操作，此篇文章讲基于Spring提供的声明式事务 MySQL的事务我们已经明白，Spring的事务是委派了ORM框架来解决相应的问题，在jdbc中，体现的就是在Mybatis框架中，体现的就是SqlSession的建立到提交 声明式事务：在方法或是实现类上加上以下注解： 其中一些常用参数： propagation：配置事务传播行为；（后面详细解读） isolation：事务隔离级别； timeout：超时时间； roolbackFor：导致事务回滚的异常类设置； readOnly：boolean，是否只读 有七种事务传播行为，用来决策当发生事务嵌套时的解决方案
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2019-07-18鱼鱼
Rocket MQ的基本应用
Rocket MQ的基本应用消息队列，常用于应用间通信 本篇文章基于RocketMQ官方文档 Topic：消息分类，依靠topic来定义消息类型 Tag：消息二级分类，可选，同个topic用不同的tag区分消息类别 Message : 泛指MQ所传送的消息体 Producer：消息生产者 Consumer：消息消费者 Name Server：有点类似于zookeeper，负责服务的注册与发现，维护Broker与Topic的映射关系 Broker：负责消息的存储与生产者消费者消息接收与分发，与Name Server建立长连接，保持心跳上传负责的topic信息 Producer：消息生产者，从Name Server获取Broker对应Topic映射关系，然后与Broker建立连接发送消息
2019-06-28鱼鱼
Java的socket通信
Java的socket通信网络编程中，会使用socket通信 TCP/IP协议，即Transmission Control Protocol/Internet Protocol，传输控制协议/网际协议，他使用TCP/IP四层模型（实际开发中只涉及到四层模型，软件范畴涉及不到OSI七层参考模型）： TCP是面向连接的通信协议，通过三次握手建立连接，通讯完成时要拆除连接，由于TCP是面向连接的所以只能用于端到端的通讯 具有高度的可靠性 三次握手，即通信时，客户端和服务端共计要传输三次包，三次握手建立连接： 1.主机（客户端）发送 SYN=1（建立连接标识）和seq=x（序号），客户端进入SYN_SEND状态，等待服务端确认
2019-03-27鱼鱼
IO多路复用模型：select、poll、epoll对比
IO多路复用模型：select、poll、epoll对比我们平时提到的I/O几乎都是同步 阻塞模型，譬如网络请求的socket IO，在数据返回前，相应的线程或是进程将会一直 阻塞直到数据返回，比较直接的处理便是针对IO流一对一的监听，但在IO返回前，相应的系统资源会平白无故的浪费，这种处理方式会大大降低服务器的吞吐 如果我们用很少的线程来监听这些IO，就能实现对系统资源的更好利用，在相应的socket有数据返回时才去读取数据 这种方式被称作IO多路复用，在Linux系统中，实现IO多路复用的方式（从古老到新）有select、poll和epoll 现在很多中间件都使用epoll IO多路复用模型才因此有着很高的性能和吞吐 此处简单描述三种方式的实现和区别
2020-08-11鱼鱼
用Quartz 写定时任务
用Quartz 写定时任务Quartz是OpenSymphony开源组织在Job scheduling领域的一个开源项目，是一款清新友好的任务调度框架 Quartz两大基本功能是job和SimpleTrigger（作业和触发器） 核心的是Scheduler类 有以下几个相关类： Scheduler：定时任务调度； Job：任务类需要实现的接口； JobDetail：Job的实例，被Scheduler执行的是JobDetail，而不是Job； Trigger：触发Job的执行； JobBuilder：定义和创建JobDetail实例的接口; TriggerBuilder：定义和创建Trigger实例的接口；
2019-06-18鱼鱼
JVM源码解析 从Launcher类浅谈ClassLoader(类加载器及双亲委派)
JVM源码解析 从Launcher类浅谈ClassLoader(类加载器及双亲委派)首先普及ClassLoader的基础：所有的Java类都是由ClassLoader由class文件加载进内存的，对于一个类，其唯一标识就是类名+加载他的ClassLoader（亦即对于不同的 ClassLoader，即使是加载了同一个Class也不能互通，本质上是两个类），其基本的分类如下图： BootstrapClassLoader是一个特殊的ClassLoader，负责启动时加载jre的类库 并不继承于ClassLoader，因为是jvm逻辑的一部分； ExtClassLoader也会加载jre类库，但是会加载那些额外的扩展类库(jre\lib\ext目录)，到这个级别的 类加载器已经可以直接在代码中使用了；
2020-11-28鱼鱼
数据库的瓶颈问题解决（主从分离）与多数据源切换
数据库的瓶颈问题解决（主从分离）与多数据源切换业务中，数据库的设计是极为重要的一环，在高并发的业务中，我们可以采用集群部署来缓解请求和逻辑处理的压力，但是在数据库的层面却不行，Oracle、Mysql等数据库的吞吐量很高，但是依旧有阈值，我们不能奢求单库能解决所有的问题，假设遇到了数据库的瓶颈问题，我们可以采用怎样的手段呢 想要数据库达到瓶颈（SQL执行效率明显变慢），其实是很困难的，我们在程序的设计中基本都会使用到数据库连接池控制数据连接，但当业务量提升之后，连接池若是经常达到饱和便容易产生阻塞，我们不得不开放更多的连接数，随之而来的便是数据库承载了更多的并发，解决问题的主要方式有三： 更细的划分业务逻辑，将高频业务表单独分离开来，并通过定期清理的方式减小查询的执行时间，将不同的数据库请求分发到不同服务器的不同库，可以一定程度下解决上文所述的问题，但是应以数据库的设计性为前提，绝对不能牺牲原有设计合理的数据结构将其进行拆分，得不偿失
2019-08-29鱼鱼
