排坑指南-异步操作HttpServletRequest丢失Cookie
排坑指南-异步操作HttpServletRequest丢失Cookie遇到了一个很奇怪的bug：请求鉴权失败，因为通过Request对象获取到的Cookie中没有数据 经过debug调用request.getCookies()方法返回了null值，但是header属性的cookie却能拿到用户的有效cookie(request.getHeader("cookie"))，其中缘由，且慢慢道来 我们可以在web项目中通过Request对象很方便的获取Cookie对象： 但其内部实现其实有一层缓存逻辑，从名为"cookie"的请求头中读取并处理数据转为Cookie对象并不是个省时事，在org.apache.catalina.connector.Request类中可以看到如下代码实现：
2020-11-11鱼鱼
盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap
盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap 基数计数(cardinality counting)通常用来统计一个集合中不重复的元素个数，例如统计某个网站的UV，或者用户搜索网站的关键词数量 数据分析、网络监控及数据库优化等领域都会涉及到基数计数的需求 要实现基数计数，最简单的做法是记录集合中所有不重复的元素集合S_uSu，当新来一个元素x_ixi，若S_uSu中不包含元素x_ixi，则将x_ixi加入S_uSu，否则不加入，计数值就是S_uSu的元素数量 这种做法存在两个问题： 当统计的数据量变大时，相应的存储内存也会线性增长 当集合S_uSu变大，判断其是否包含新加入元素x_ixi的成本变大 大数据量背景下，要实现基数计数，首先需要确定存储统计数据的方案，以及如何根据存储的数据计算基数值；另外还有一些场景下需要融合多个独立统计的基数值，例如对一个网站分别统计了三天的UV，现在需要知道这三天的UV总量是多少，怎么融合多个统计值
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2022-01-12鱼鱼
Netty
NettyNIO相比IO有诸多利处，但平常开发中若是直接使用原生NIO进行业务开发是很不可取的，否则将面临臃肿而晦涩难懂的代码 所以日常开发中我们会时常使用封装了NIO操作代码的Netty来实现NIO操作 Netty是一个异步事件驱动的网络应用框架，用于快速开发可维护的高性能服务器和客户端
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2019-05-11鱼鱼
常见树形结构
常见树形结构树形结构 相关术语 结点(Node)：表示树中的数据元素，由数据项和数据元素之间的关系组成 在图中，共有10个结点 结点的度(Degree of Node)：结点所拥有的子树的个数，在图中，结点A的度为3 树的度(Degree of Tree)：树中各结点度的最大值 在图中，树的度为3 叶子结点(Leaf Node)：度为0的结点，也叫终端结点 在图中，结点E、F、G、H、I、J都是叶子结点 分支结点(Branch Node)：度不为0的结点，也叫非终端结点或内部结点 在图中，结点A、B、C、D是分支结点 孩子(Child)：结点子树的根 在图中，结点B、C、D是结点A的孩子
2019-03-15鱼鱼
Spring MVC源码和设计思想3 拦截器HandlerInterceptor
Spring MVC源码和设计思想3 拦截器HandlerInterceptor系列的源码基于Java Spring 框架5.1.x版本 HandlerInterceptor是SpringMVC框架提供的独有拦截器，本身只是一个接口，提供了三个方法，方法作用情况我已标出： 有关方法执行的具体时机，可以参考Spring MVC源码和设计思想1 DispatcherServlet文中的代码 上面使用到了default关键字，default关键字是Java 8的新特性之一（之前只有用在switch中），通过default可以在接口中定义一个方法的方法体，从而使该方法不必被强制继承 Java8中也添加了static用于修饰接口方法 主要是为了考虑接口重复方法的设计，比如多个类继承与同一个接口并且需要定义相同的方法实现时，用过default或static可以避免产生重复代码
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2019-06-09鱼鱼
算法1
算法1给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水 上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水（蓝色部分表示雨水） 木板组成水桶装水，定义高度为一数组，间隔为1，求水桶最大容量如[1,5,1,2,6,3]为15，解题思路：自两边木板向中间遍历求容量，每次相对短的木板向内移动，共比较n-2次 将水灌满，求灌满后的高度，其实就是从最高点向左右两个方向向中间遍历，依次求经过的最大值，这样一来就是从最高点向两侧递减的，再减去柱子原高度即可 容易理解的想法还有按高度分层计算，但是时间复杂度过高
2019-03-14Sherlock
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
2020-11-28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
2021-01-19鱼鱼
关于多数据源的那些事儿（萌新向）
关于多数据源的那些事儿（萌新向）在日常的JAVA后端开发中多数据源的应用场景并不少见，但对于刚刚接触springboot或是刚刚接触工程化开发的萌新来说却仿佛是一座不可逾越的高山，因为新手常常会局限于某些“固定的”项目配置，不知道如何配置？从哪里开始配置？以及什么能改什么不能改 这种现象在用惯了springboot便捷开发的老手中也很常见，众所周知，相比于spring的springboot简化了很多工程前置配置，虽然增加了工作效率却也使得开发人员失去了了解基础配置的机会 综上，本文主要讲解如何在springboot环境中，以一种最简单的、即起即用的、不依赖中间件和数据库切片的方式配置单一项目的多数据源 限于笔者能力有限，经验尚浅，若有描述不当之处，敬请批评指正
2019-06-28Agostino
JVM与GC
JVM与GCJMM，长下面这个样子： 其中，堆和栈区自然不做介绍了，主要介绍： 程序计数器：线程私有的，记录正在执行的字节码地址，换言之，它告诉我们某线程执行到了那里，分支、循环等也会依赖这个来执行，这一区域不会发生OOM问题 栈：就是正常所指的栈，每个方法被执行的时候都会同时创建一个栈帧（Stack Frame ）用于存储局部变量表、操作栈、动态链接、方法出口等信息 每一个方法被调用直至执行完成的过程，就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程，这一区域会发生StackOverflow问题 堆：就是正常所指的堆，这里是GC的主要区域 方法区：线程私有的，是各个线程共享的内存区域，它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据，运行时常量池也包含在里面
2019-03-28鱼鱼
Linux常见指令集和使用技巧（持续更新）
Linux常见指令集和使用技巧（持续更新）目前是一步一步记录用到了的Linux指令 | 管道，将符号前的指令输出作为符号后的指令输入 > 将正常输出重定向(比如指令打印内容输出到文件) >> 将正常输出追加重定向（区别与上面的覆盖，这个指令对于已经存在的文件会追加内容） & 后台执行 && 前面的指令执行完毕才执行后面的指令 || 前面的指令执行出错才执行后面的指令 ls 显示目录下的文件目录或者列出文件信息 ll 属于ls，列出目录下的所有文件信息 cd 进入目录 pwd 显示当前目录的绝对路径 mkdir 创建目录 rm 删除目录（慎） mv 移动目录 即文件的打包安装，对于不同的Linux系统使用的工具有所不同，此处使用ubuntu系统，利用apt工具进行打包
2019-09-09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
