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
算法12019-03-14Sherlock

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

阻塞队列与Protobuf的Udp通信 - 基于Cat的代理(Agent)项目拆解

阻塞队列与Protobuf的Udp通信 - 基于Cat的代理(Agent)项目拆解CAT是美团点评的一个基于Java开发的异常和性能监控项目,github地址:https://github.com/dianping/cat 本篇文章不是对CAT本身的源码拆解,而是基于本人依赖CAT client开发的代理项目进行拆解,但是并不会纰漏任何技术细节 CAT当前已有很多不同语言的Client,当然暂且是不 CAT本身是通过CAT client收集数据并上报至CAT server,server会进行并,共有六种常见数据格式:Transaction、Event、Problem、Metric、HeartBeat、调用链标记,其实如果不考虑复杂的处理(譬如Metric是可以基于指标生成折线图,Problem可以根据具体的异常类型追溯到相应的会话Track)除去Transaction剩余的数据格式都可以理解为特殊的Event
阻塞队列与Protobuf的Udp通信 - 基于Cat的代理(Agent)项目拆解2020-07-19鱼鱼

Spring MVC源码和设计思想1 DispatcherServlet

Spring MVC源码和设计思想1 DispatcherServlet此篇文章是个人通过阅览Spring MVC源码的学习过程记录,包含Spring MVC的关键细节源码设计和一些设计上的tips,更近似于一种意识流的记录方式,锚点设置可能也有些乱,零零散散的点我日后有时间会统一总结起来 Restful风格的Http有八种请求方式,除了最常使用的Get与Post还有Head、Put、Delete、Options、Trace、Connect 在Restful接口的设计中,请求方方式的语义性很强,我们时常用他约束接口请求的行为,请求类型的语义: OPTIONS获取服务器支持的HTTP请求方法; HEAD跟get很像,但是不返回响应体信息,用于检查对象是否存在,并获取包含在响应消息头中的信息
Spring MVC源码和设计思想1  DispatcherServlet2019-06-03鱼鱼

阿里巴巴Java开发手册 华山版 v1.5

阿里巴巴Java开发手册 华山版 v1.5《Java 开发手册》是阿里巴巴集团技术团队的集体智慧结晶和经验总结,经历了多次大规模一线实战的检验及不断完善,公开到业界后,众多社区开发者踊跃参与,共同打磨完善,系统化地整理成册 现代软件行业的高速发展对开发者的综合素质要求越来越高,因为不仅是编程知识点,其它维度的知识点也会影响到软件的最终交付质量 比如:数据库的表结构和索引设计缺陷可能带来软件上的架构缺陷或性能风险;工程结构混乱导致后续维护艰难;没有鉴权的漏洞代码易被黑客攻击等等 所以本手册以 Java 开发者为中心视角,划分为编程规约、异常日志、单元测试、安全规约、MySQL 数据库、工程结构、设计规约七个维度,再根据内容特征,细分成若干二级子目录
阿里巴巴Java开发手册 华山版 v1.52020-02-24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
分布式系统中的CAP原则与BASE原则2019-09-29鱼鱼

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
JVM与GC2019-03-28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
Linux常见指令集和使用技巧(持续更新)2019-09-09鱼鱼

Mybatis的缓存机制、redis数据库缓存实现和相关问题

Mybatis的缓存机制、redis数据库缓存实现和相关问题高并发环境下,数据库要承受非常大的压力,我们不能奢求每一次都只依赖分布式结构的读写分离数据库来解决问题,所以引入了数据库缓存的概念,这里的缓存不是具体的memcache或是redis,可能只是一块内存区域 此文介绍Mybatis的缓存机制 SqlSession是Mybatis创建数据库链接的会话,当度使用Mybatis需要对SqlSesssion的生命周期有一个把控,但是在Spring的集成中这个会话会被自动创建,周期只是对应一个方法(例如Service层的一个方法),所以每个请求就会对应一个或是多个SqlSession,SQLSession的主要实现是其中的Exector,对应了三种策略:
Mybatis的缓存机制、redis数据库缓存实现和相关问题2020-03-03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

ELK全家桶基本使用(I)文件收集Filebeat

ELK全家桶基本使用(I)文件收集FilebeatFilebeat是Elastic中的轻量文件收集系统,相比于功能更强悍的Logstash,当我们需求很单一,读取文件内容且对文件内容没有过多复杂处理时,最好使用FileBeat取代Logstash,以免造成不必要的内存开销 文档链接 Filebeat负责收集文件并发送给下游服务 核心行为包含输入、处理过滤和输出 当然也有集成好配置的模块,通过模块与Es和Kibana链接可以直接在Kibana上看到组件的可视化 同时不难看出Filebeat其实对数据库的支持不是很健壮 截止7.6版本,开源的Filebeat可支持以下几种消息输入类型: log 用得最多的输入类型; stdin 标准的输入,从process或是piepline读取(可理解为脚本运行通道直接输入),一旦配置了这种input方式,其他 input将不再生效文档地址;
ELK全家桶基本使用(I)文件收集Filebeat2020-03-16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)
Spring MVC源码和设计思想序 综述2019-06-05鱼鱼
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