Redis原理-源码解析：数据结构3 hash
Redis原理-源码解析：数据结构3 hash 所有原理实现基于Redis版本6.0.9 hash在Redis中可以认为是套了一层的string，当然，对hash来说没有数字类型 让我们依旧通过基本命令看看hash的基本数据结构实现 在set方法中我们看到了hash的初始创建过程，一个hash最开始是zipist 想要了解ziplist可以看Redis原理-源码解析：数据结构2 list ，是为节省内存而生的链表格式 所以其实在使用ziplist时其查询的时间复杂度不是遵循hash的近似O(1)，而是O(n)，但是在数据量不大时，这种性能的损失微乎其微，并且能预见到大多数使用hash的场景都不会存储过多的字段 所以优先使用了更节省内存空间的ziplist
2020-11-29鱼鱼
杂记：Spring与Springboot的本地化配置
杂记：Spring与Springboot的本地化配置利用这篇文章巩固一下Spring框架的基础，因为发现接触到的各种Spring的项目配置杂七杂八，从xml到注解，从properties到json到yaml，他们各有千秋，没有哪一种方式可以绝对取代另一种配置，所以在这里统一介绍一下各种配置方式的内容和利弊，以便随时查看 这并不是一篇Spring框架领域的教程，只是一种技术的补足或是一种投机取巧的学习手段 原始的Spring是采用纯xml进行配置的，我从github上找了一个规范经典的SSM项目，以下是一些常用的配置，从这里就可以看出xml的基本格式： ApplicationContext-test.xml jdbc.properties
2020-03-01鱼鱼
安全框架的使用：Shiro
安全框架的使用：ShiroShiro与Sping Security均是java的安全框架，主要用于处理用户身份验证和授权 常见场景为用户系统登录 Shiro易用性强，提供了认证，授权，加密，和会话管理功能 Shiro的三大核心组件 ： Subject：即当前用户概念，不止代表着某用户，也可以是进程或任何可能的事物 SecurityManager：即所有Subject的管理者，可以把他看做是一个Shiro框架的全局管理组件，用于调度各种Shiro框架的服务 作用类似于SpringMVC中的DispatcherServlet，用于拦截所有请求并进行处理 Realm：Realm是用户的信息认证器和用户的权限认证器，我们需要自己来实现Realm来自定义的管理我们自己系统内部的权限规则
2019-09-29鱼鱼
算法：广度优先搜索（BFS）（最短路径）
算法：广度优先搜索（BFS）（最短路径）我们先看一个案例： 遍历一个树结构，按层次输出树的节点内容，即：欲求 A B C D E F 实现方式便是从根节点（A）向下遍历，先获取A，其次是A的子节点B和C，其次是B的子节点D…… 这种遍历树结构或者图结构的方法被称作广度优先搜索（BFS），与之对应的先遍历到最下层子节点的是深度优先 BFS核心采用队列的数据结构，例如上面的树结构中，解法为： A进队列->A出队列 B、C进队列->B出队列 D进队列 ->C出队列 E、F进队列-> D、E、F出队列 如果想要区分层次边缘，使用count参数即可 解法步骤（蓝色部分为已经处理完的节点）：
2020-06-05鱼鱼
Java排坑指南(I)jmap jstack jstat等的使用
Java排坑指南(I)jmap jstack jstat等的使用运用一些Java自带的可执行jar可以从内存的角度更轻松的排除项目中的问题，我们可能会遇到一些不常见却相对很致命的问题，例如： 某些web项目CPU跑到了100%并且飙高不下（一般来说，web应用都为IO密集应用，不太可能出现cpu高占用的情况） 项目中线程出现阻滞、阻塞（网络请求响应速度明显变慢，甚至因为死锁彻底出现阻塞等） 极可能由内存泄漏引发的不明原因的 OOM（没有预兆的或是基础逻辑问题的内存溢出） 当以上问题发生时，通过代码或是日志其实很难定位到原因所在，因为这一般是基于环境或资源导致的全局性问题，通常很难定位，这时可以通过使用Java自带的性能调优jar包更便捷的定位问题（如果没有配置环境变量，可以在jdk的bin目录下找到他们的jar包）
2020-11-28鱼鱼
多线程应用提高(III) 并发编程的艺术
多线程应用提高(III) 并发编程的艺术《并发编程的艺术》p36：JMM不保证64位的long型和double型变量的写操作具有原子性 面试中可能经常会被问到HashMap和HashTable的区别，其中最重要的就是前者并不是线程安全的，但其实在高并发的情形下，后者的效率低的不像话甚至不可用，所以在jdk7之后出现了线程高效且安全的ConcurrentHashMap 当并发严重时，某线程若是调用了同步方法，另外的线程将进入阻塞/轮询状态，既不能put也不能get，但ConcurrentHashMap是不同的，它采用了锁的分段技术，将数据分段存储，不同的数据持有不同的锁，这样可用性会大大高于HashTable，所以在实际开发中我们都用ConcurrentHashMap取代HashTable
![多线程应用提高(III) 并发编程的艺术]()
2019-06-18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
Redis原理-源码解析：数据结构3 sorted set(zset))
Redis原理-源码解析：数据结构3 sorted set(zset))Redis的set数据结构在此不多讲，同Java中原理一样，set也可以理解为是hash剥离了value的数据结构，即同为dic 但是zset（有序集合）其实在底层原理上完全不同于set 所有原理实现基于Redis版本6.0.9 先看一下基本的指令实现，着重注意中文注解的地方 t_zset.c 可以看出zset的数据结构不是固定的，在其元素数或是元素的字符串过长时，其结构为zset；否则使用ziplist数据结构（像hash一样为了节省空间），二者的创建方法如下： ziplist的代码和原理可以参考我的博客Redis原理-源码解析：数据结构2 list-鱼鱼的Java小站，就是一个节省内存的压缩的链表结构
2021-02-28鱼鱼
网络协议面面观：TCP/IP协议组，TCP与UDP
网络协议面面观：TCP/IP协议组，TCP与UDP日常中的网站应用交互绝大部分都是基于TCP/IP协议栈构建的，而TCP/IP就是通信常见的protocol(协议)组，是一类协议的简称，利用这篇文章总结一些常见的TCP/IP网络协议簇以及着重一下两个常见的传输层协议TCP和UDP，扫一下盲 OSI参考模型是ISO(国际标准化组织)指定的网络互联七层模型，与此对比的还有互联网界针对TCP/IP协议簇提出的四层模型 相比之下，OSI七层模型的应用面很窄，且是一种理论模型，TCP/IP则是一种实施标准 一般使用四层模型来表达协议归属，所以此处不详细介绍七层模型的内容，只是简单的与四层协议做对比，两者对比： 应用层 通过这个TCP/IP模型，整体的数据流向是发送方自顶向下然后在接收方自底向上的，即：
2020-03-03鱼鱼
Consul高级应用：多数据中心，模板与Client(Zuul)
Consul高级应用：多数据中心，模板与Client(Zuul)此文整理了Consul比较实用的高级功能：多数据中心，模板与维护模式 Consul提供了多数据中心联动的特性，目前看来多数据中心只是在查询阶段提现，各个数据中心的数据持久化和数据目录（k-v对）的更新不相干扰 也就是说，多数据中心的特性目前看来不能作为可用性的保障，当然 不排除可以手动热切换数据中心 最好判断是否使用多数据中心的情形是判断服务是否属于同一系统下，是否相同serviceId能提供相同的无状态服务，以下列举一些情景： 一个系统拥有多个域名的多套部署，提供版本一致的服务（建议使用多数据中心） 一个系统由多个服务器提供的不同服务提供(视服务具体情况，不建议使用多数据中心)
2020-01-28鱼鱼
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
Redis原理-源码解析：数据结构1 字符串操作&SDS及预分配的实现验证
Redis原理-源码解析：数据结构1 字符串操作&SDS及预分配的实现验证所有原理实现基于Redis版本6.0.9 SDS(Simple Dynamic String)简单动态字符串，是Redis中字符串所采取的数据结构，SDS并不是Redis的独创，只是被Redis采纳的一种数据结构，用以替换C语言原生的字符串类型：sds仓库传送门 使用方法与原生的C语言字符串类似，并能提供很多类似的API SDS经过了两个版本，目前的解析大都基于v1 v1版本的sds数据结构很简单： 比起C语言中单一的字符数组构成的字符串，sds具有以下优势： 存储了字符串长度，相比C语言遍历获取长度，将时间复杂度由O(n)变为O(1); 当SDS每次发生修改时，会为其分配冗余空间，在字符串空间小于1MB时，每次分配实际长度2倍的空间，而在大于1MB时则是分配多1MB的空间，是在空间不足时才会触发分配
2020-11-16鱼鱼
