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

Spring MVC源码和设计思想2 HandlerMapping

Spring MVC源码和设计思想2 HandlerMapping系列传送门Spring MVC源码和设计思想1 DispatcherServlet-鱼鱼的博客 此篇篇幅很长,且慢慢道来 在之前一篇中,DispatchServlet的doDispatch()方法中有这么几行: 其中getHandler方法: handlerMappings是一个初始化过的List,通过它获取HandlerExecutionChain HandlerExecutionChain存储了一个Object(其实就是HandleAdapter)和一个拦截器(HandlerInterceptor)数组,在doDispatch方法中执行了applyPreHandle和applyPostHandle方法,方法就是分别迭代调用了拦截器数组的postHandle和preHandle,同样地,发生异常时的triggerAfterCompletion也映射到了afterCompletion方法
Spring MVC源码和设计思想2 HandlerMapping2019-06-12鱼鱼

算法:Trie(前缀树、字典树)

算法:Trie(前缀树、字典树)前缀树(Trie,又称字典树)是一种功能倾向性很强的数据结构,通过对词汇的前缀做数结构,很容易实现查询、前缀词推荐系统,例如,我们将如下多个单词放入树结构中: [apple,bat,bee,cat,cap,car],最终生成的前缀树结构为 通过深度递归,我们很容易用较小的时间复杂度判断出符合前缀的单词在不在 假设Trie的字符集范围是固定的,并且范围不大,例如是上面的纯英文字符,假设忽略大小写总共为26个,可以选择使用桶结构进行存储,即每一个Node都是一个长度为26的bucket数组 这样看来,Trie的结构并不复杂,只通过循环不断提高深度进行遍历即可 假定字符集的范围是未知的,或者范围很大(比如中文汉字),就要放弃使用bucket结构,而是通过一个Map维护,这里使用树结构TreeMap,key为相应节点的字符
算法:Trie(前缀树、字典树)2021-01-19鱼鱼

过滤器、拦截器、监听器和AOP

过滤器、拦截器、监听器和AOP用这篇文章来梳理一下这些杂七杂八的Spring MVC中的基础概念,顺便讲一下在项目中的一些基本使用和常见应用(其实主要是针对AOP的),至于使用他们实现具体的功能,后续可能会独立写出来(谁知道呢) 执行的顺序: 项目初始化:filter:init()->filter:doFilter()->preHandle->Controller->postHandle->afterComplition ->destory() 过滤器(Filter),由servlet提供,拦截URL(其实是servlet),经过代理,执行想要的方法,最基本的使用是集成Filter类并重写方法,因为是从url层面上直接拦截,可以有很多用途,比如用于用户身份校验,比如某些页面需要有用户权限才能访问,就可以利用过滤器进行拦截,一些安全框架的鉴权本身也是过滤器的实现
过滤器、拦截器、监听器和AOP2020-03-01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
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2020-11-16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
Rocket MQ的基本应用2019-06-28鱼鱼

MySQL tips

MySQL tips一些日常接触到的MySQL优化tips,比较散乱 假设有一个用户表,对于一句很简单的查询语句: 假设name与age字段均有单列索引,容易想到的是,MySQL应该会分别走两次索引,并将其结合起来,EXPLAIN也是如此,大多数时候MySQL会进行优化,我们可能会看到EXPLAIN的结果中有Using union或Using soft union,这是MySQL针对OR做了隐性的优化,但当SQL复杂或数据极端情况下,这一语句极容易变成全表扫描,偶尔使用联合索引可能解决问题,更多情况则是MySQL“昏了头”,即使OR条件均涉及数据条数不多,依旧没能在查询语句中使用索引,此时应调整为UNION语句(可以权衡一下重复及顺序是否有影响,可以使用更快的UNION ALL):
MySQL tips2021-01-13鱼鱼

分布式系统一致性的分类

分布式系统一致性的分类在分布式系统中的CAP理论中有C(一致性),大郅表示分布式系统中节点状态或数据具有一致的特性 但一致性有着不同的分类,例如常见的用于取代CAP理论的BASE中的E,最终一致性,不同于强一致性,他强调着事务最终状态趋于一致,但中间态可能不一致,利用此篇文章总结一下分布式系统的一致性分类 根据实际系统的要求,分布式系统的一致性可以大致分为四类: 严格一致性 强一致性(线性一致/原子一致) 顺序一致性 弱一致性(最终一致性) 一个理想概念上的一致性,节点间数据完全一致,对外可表现为单个节点 由于网络延迟和通信等因素的存在,现实中这种一致性不可能存在 强一致性要求在全局时钟相同的条件下,对任何节点的读都相同且等于最后一次写成功的数据,这也就意味着仅仅在所有节点同步到数据后才会被标记为同步成功
分布式系统一致性的分类2021-03-13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
杂记:Spring与Springboot的本地化配置2020-03-01鱼鱼

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

Spring源码解析(3) IoC容器配置读取和容器refresh

Spring源码解析(3) IoC容器配置读取和容器refresh在文章Spring源码解析(I) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听中,讲述了web容器启动后会触发的方法实现中生成Context的部分,回顾下核心方法: 我们已经分析到了0.处,他对我们生成的容器做了一个判断,对于web.xml监听初始化的Context,其生成的WebApplicationContext都是ConfigurableWebApplicationContext的子类,所以必然会进入if分支 首先通过loadParentContext先加载了父容器,默认是null 然后调用了configureAndRefreshWebApplicationContext方法进行初始化和配置项的读取
Spring源码解析(3)  IoC容器配置读取和容器refresh2020-08-09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
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