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

Kafka服务端集群原理

Kafka服务端集群原理kafka是家喻户晓的消息队列,也因“纯粹”而闻名(高性能高吞吐、扩展较少较为简单),此篇文章整理Kafka的基本架构,将按照Kafka的版本迭代分别展示架构的演进(截至版本3.0) 我们在这里暂且只讨论Kafka服务端,对于生产者和消费者的逻辑简单带过 扫盲一下Kafka的部分概念: Producer mq生产者通用叫法 作为消息的生产者,在生产完消息后需要将消息投送到指定的目的地(某个topic的某个partition) Producer可以根据指定选择partition的算法或者是随机方式来选择发布消息到哪个partition; Consumer mq生产者通用叫法 消息消费者,向Kafka broker读取消息的客户端;,负责订阅和消费消息
Kafka服务端集群原理2022-03-10鱼鱼

MySQL的数据锁 加在哪?

MySQL的数据锁 加在哪?此篇文章探讨MySQL数据库的锁,讨论MySQL各种语句将如何加锁,以及加锁的“效果”,主要针对默认的InnoDb引擎 基于MySQL5.6之后的版本 有心力的可以直接看MySQL官方文档,说的更为详细:14.7.3由InnoDB中的不同SQL语句设置的锁 按类型分,MySQL有锁: 行锁,最普通的锁,其实是加在索引上的锁 表锁,直接加在整张表的锁,一旦上锁整张表的操作都会比较锁 间隙锁,又称GAP锁,用于在涉及范围查询时给莫须有的位置加锁,防止并发插入等操作出现数据不一致(诸如幻读)的问题 间隙锁之间是不会冲突的 行锁与Gap锁合称Next-Key锁 间隙锁只能锁住间隙,即间隙锁不能指定具体的数据范围,将会锁上整个间隙
MySQL的数据锁 加在哪?2021-02-05鱼鱼

JVM源码解析(2) ContextClassLoader与ClassUtil.forName()方法浅析

JVM源码解析(2) ContextClassLoader与ClassUtil.forName()方法浅析在Spring获取Context的源代码中,我们看到了对ClassUtil的方法调用,通过给定ClassName和ClassLoader进行Class的加载: ClassUtil.forName是仅供于Spring内部使用的获取Class对象的方法,来看一下源码: 首先 对于缓存的Class一块,在类的静态块中就能看出其逻辑: 在上面的resolvePrimitiveClassName方法中,先对长度做了一个判断,因为较长的packagename会影响执行的性能: 最终加载Class依旧是通过ClassLoader的,先来看一下获取ClassLoader的方法实现: 此处优先使用了ContextClassLoader作为 类加载器而非默认的AppClassLoader,在JVM源码解析 从 Launcher类浅谈ClassLoader中,提到了关于 类加载器的相关知识,使用ContextClassLoader是为了弥补双亲委派加载机制的对于自定义 类加载器的缺憾:那些自定义的 类加载器并没有机会上场,在使用了AppClassLoader后我们的自定义ClassLoader所加载的Class是无法被加载进去的,使用ContextClassLoader,我们可以在定义线程时,通过Thread的init方法(子线程调用,私有方法)或是setContextClassLoader直接指定使用自定义的ClassLoader
JVM源码解析(2) ContextClassLoader与ClassUtil.forName()方法浅析2020-08-16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:
并发之AQS全解析2021-03-12鱼鱼

浅谈代理-动态代理

浅谈代理-动态代理我们可以很轻松的实现一个简单的代理 实现静态代理是个很简单的事情,最基础的代理只需要定义一个接口(虽然不是必要,但这显然才是标准的设计)、一个被代理类和一个代理类,例如: 定义一个接口: 一个实现类: 和一个代理类: 实际使用时,我们是去调用HelloWorldProxy的方法,其将作为HelloWorld的代理实现 此种方式直接实现的代理太过于死板,因为每一种代理行为都要制定一个代理类,我们熟知的很多基于代理的实现(譬如AOP、事务)显然不可能用静态代理的方式针对每一处类切点都覆写一个代理类,这种时候就需要动态代理 我们所熟知的相当多的框架均基于动态代理开发,JDK本身基于反射(java.lang.reflect)提供了动态代理,我们只需定义代理的行为,而对于代理类的范围并不是固定值
浅谈代理-动态代理2020-10-13鱼鱼

项目异常问题解决

项目异常问题解决这天 程序抛出了一个WARN日志: createSecureRandom Creation of SecureRandom instance for session ID generation using [SHA1PRNG] took [43,844] milliseconds. 这意味着SHA1PRNG算法导致项目启动多花费了43秒,这是基于SHA-1算法实现且保密性较强的伪随机数生成器 1.从tomcat层面上解决: 在catalina.sh中加入这么一行:-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom 2.从java层面解决 打开$JAVA_PATH/jre/lib/security/java.security这个文件,将下面的内容:
项目异常问题解决2019-02-28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

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
Java的socket通信2019-03-27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
数据库的瓶颈问题解决(主从分离)与多数据源切换2019-08-29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
Redis原理-源码解析:数据结构3 sorted set(zset))2021-02-28鱼鱼

Redis原理-源码解析:数据结构2 list

Redis原理-源码解析:数据结构2 list所有原理实现基于Redis版本6.0.9 Redis中的list采用的是链表,在开始前,我们先看看list的最基本指令实现 t-list.c 由此可知,Redis的List底层数据结构都是基于quickList的 这是list所依赖的数据结构: quicklist.h 我们注意到其是由quicklistNode所构成的链表,而其中的数据实则为zl(ziplist)或是bookmark,在大多时候quicklistNode都使用ziplist存储数据 在上文中lpush执行了一个插入方法quicklistPush,在quicklist.c中有他的实现: quicklist真正存储数据的结构是ziplist,所以倒不如说,在Redis中,list是一个由ziplist节点构成的链表
Redis原理-源码解析:数据结构2 list2020-11-28鱼鱼
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