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
2020-03-06鱼鱼
IO与NIO
IO与NIO我们都知道IO流传输，其实IO模型有很多，例如BIO、NIO、AIO等，传统的IO都是同步的 IO为各种流操作 IO操作分类 I IO操作分类 II 其中，输入流可以为InputStream和Reader，分别为字节流和字符流，对应地，输出流为OutputStream和Writer，具体的使用在此不详述 NIO是IO模型中后推出的新IO模型 NIO并不一定是多线程的，但是NIO是多管道的，利用缓冲作为中间介质进行数据传输，运用的其实是多路复用技术，它恰恰是通过减少线程数量从而减少上下文的频繁切换，提高性能 Channel：通道，相当于一个连接，不能直接输出数据，只能与Buffer交换数据
2019-05-11鱼鱼
分布式系统中的CAP原则与BASE原则
分布式系统中的CAP原则与BASE原则没有十全十美的分布式系统，分布式的痛点就在于各个节点状态的统一，CAP和BASE便是描述它的状态 本文中的分布式系统不仅指一套全是无状态的应用的服务系统，单纯依靠共享资源（如多个无状态的服务共用数据库或NoSQL而不在内存或是本身的服务容器中存储任何数据）运转的服务不是纯粹的分布式系统，分布式系统中一般需要包含有状态的服务（如主从同步的Mysql、多机哨兵模式的Redis、设置会话共享的分布式Tomcat服务） 图A 分布式架构雏形 （ 试想在上图中，若是网关通过A分区对数据做出了修改，此时还没有写入数据库但是A分区的缓存做出了调整，在分区容错的情况下A不能直接与B通信，那A与B分区就会失去一致性
2019-09-29鱼鱼
Spring MVC源码和设计思想序 综述
Spring MVC源码和设计思想序 综述Spring框架整体的流程：（图片引用请注明出处）
2019-06-05鱼鱼
PyCharm与python快速开发
PyCharm与python快速开发Python语言作为“胶水语言”，简单易学，开发周期快，功能和扩展性强大，类库丰富 只依赖一门Java并不适用于所有情况，譬如快速开发一次性脚本(修复数据)，通过使用Python效率更高，本篇文章旨在介绍本人快速入门Python的一些tips 注意，一些Python的基本语法在此不予介绍，推荐前往廖雪峰的博客查看，博客基于Python3.8版本 关于编译器等配置内容参考PyCharm帮助文档 从Python官网下载Python并安装，配置环境变量，安装PyCharm（这里 我们使用它作为IDE），这里略过 pip是python的包管理与安装工具，当你安装python后，pip也会随之被安装
2021-01-16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
2019-12-01鱼鱼
ES快速入门(I)——分析分词器
ES快速入门(I)——分析分词器本文旨在快速入门Elasticsearch的分词，包括分词分析器的创建和介绍对比等，请确保在阅读前已经搭建好完备的集群 文章基于es7.0+，与稍旧版本的主要区别是没有type 在讨论分词前，我们先看一下es整体创建倒排的分词过程： 我们常说的分词器指的其实是“分析器”analyzer，es将以上常用的逻辑封装起来成为analyzer，但是语义上的分词器是指上面的tokenizer 经过了三层处理后拿到了terms数组建立最终的倒排索引： character filter：一般不会用到这个filter，是在分词前对原有的文档字段内容做转换，例如去除html的标签提取出正文内容，按正则清除和替换某些内容，你可以指定及自定义0个到多个character filter，他们将共同存在，一个文本流在经过character filter处理后，依然是文本流；
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2020-09-01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
2021-02-05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
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
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
2022-03-10鱼鱼
MySQL杂记
MySQL杂记Explain 可以分析一个SELECT语句的性能，只要加在查询语句之前即可，会输出关于查询语句的分析，分析这个例子： id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符. select_type: SELECT 查询的类型. table: 所查询的表 partitions: 匹配的分区 type: join 类型 possible_keys: 此次查询中可能选用的索引 key: 此次查询中确切使用到的索引. key_len: 索引长度占字节数 ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用 rows: 显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值.
2019-02-25鱼鱼
