数据库的并发、锁机制与MVCC
数据库的并发、锁机制与MVCC在日常开发中，经常遇到数据库进行高并发操作的情况，但是我们处理并发一般都只在代码范畴而并不处理具体的数据库操作，这是因为数据库对基本的数据库操作做了锁处理，让我们可以忽略这一层的并发问题 详细可以参考Mysql的官方文档 注意：这一篇博客是针对MySQL数据库，且实用默认的 引擎InnoDb，使用其他数据库可能存在略微的差异 MySQL默认的数据库引擎InnoDB中Autocommit值为0（即自动提交事务）执行SQL语句的时候，每一条SQL语句都是一条单独的事务，所以并不存在并发的问题，数据库的锁机制已经做了很好的处理 但是当我们开启事务时，若不加处理，可能会产生一系列并发带来的问题
2021-01-24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
kasper的算法（从0到1）
kasper的算法（从0到1）https://javaguide.cn/cs-basics/data-structure/linear-data-structure.html https://javaguide.cn/cs-basics/algorithms/linkedlist-algorithm-problems.html 项目地址：https://github.com/labuladong/fucking-algorithm 在线文档地址：https://labuladong.gitee.io/algo/home/ http://fishmaple.cn/blog/topicBlog?topicId=7
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2023-10-23kasper
Spring的事务
Spring的事务Spring事务将一系列操作绑定为具有原子性的操作，此篇文章讲基于Spring提供的声明式事务 MySQL的事务我们已经明白，Spring的事务是委派了ORM框架来解决相应的问题，在jdbc中，体现的就是在Mybatis框架中，体现的就是SqlSession的建立到提交 声明式事务：在方法或是实现类上加上以下注解： 其中一些常用参数： propagation：配置事务传播行为；（后面详细解读） isolation：事务隔离级别； timeout：超时时间； roolbackFor：导致事务回滚的异常类设置； readOnly：boolean，是否只读 有七种事务传播行为，用来决策当发生事务嵌套时的解决方案
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2019-07-18鱼鱼
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
多线程应用提高(III) 并发编程的艺术
多线程应用提高(III) 并发编程的艺术《并发编程的艺术》p36：JMM不保证64位的long型和double型变量的写操作具有原子性 面试中可能经常会被问到HashMap和HashTable的区别，其中最重要的就是前者并不是线程安全的，但其实在高并发的情形下，后者的效率低的不像话甚至不可用，所以在jdk7之后出现了线程高效且安全的ConcurrentHashMap 当并发严重时，某线程若是调用了同步方法，另外的线程将进入阻塞/轮询状态，既不能put也不能get，但ConcurrentHashMap是不同的，它采用了锁的分段技术，将数据分段存储，不同的数据持有不同的锁，这样可用性会大大高于HashTable，所以在实际开发中我们都用ConcurrentHashMap取代HashTable
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2019-06-18鱼鱼
IO多路复用模型：select、poll、epoll对比
IO多路复用模型：select、poll、epoll对比我们平时提到的I/O几乎都是同步 阻塞模型，譬如网络请求的socket IO，在数据返回前，相应的线程或是进程将会一直 阻塞直到数据返回，比较直接的处理便是针对IO流一对一的监听，但在IO返回前，相应的系统资源会平白无故的浪费，这种处理方式会大大降低服务器的吞吐 如果我们用很少的线程来监听这些IO，就能实现对系统资源的更好利用，在相应的socket有数据返回时才去读取数据 这种方式被称作IO多路复用，在Linux系统中，实现IO多路复用的方式（从古老到新）有select、poll和epoll 现在很多中间件都使用epoll IO多路复用模型才因此有着很高的性能和吞吐 此处简单描述三种方式的实现和区别
2020-08-11鱼鱼
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
2020-05-17yangwcn
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
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
2020-02-24鱼鱼
使用Shiro和token进行无状态登录
使用Shiro和token进行无状态登录我们之前可以使用shiro实现登录，但这些都是基于session或是cookie实现的，这些只能用于单机部署的服务，或是分布式服务共享会话，显然后者开销极大，所以JWT(JSON Web Token)应运而生，JWT是一套约定好的认证协议，通过请求携带令牌来访问那些需鉴权的接口 我们在这里使用token，原理类似，但是规则更为简单，没有形式上的约束，只是在请求Head或是body中添加token用于校验用户身份，token是可以和会话共存的，此处我们使用Shiro的会话登录结合JWT来实现无状态登录，从而实现扫码登录和一般的接口访问授权 项目中，需要实现无状态登录（单点登录，SSO），但是同时也要保持Shiro本身自带的会话登录
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2020-03-22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
