多线程应用提高(IV) 线程安全的集合类

多线程应用提高(IV) 线程安全的集合类在Java中的数据结构一篇中,列举了Java中一些常见的集合,此文主要梳理线程安全的相关集合 我们知道,当一个实例对象只能被一个线程访问时(线程私有),无论如何都不会有线程安全的问题,但在多线程的情境下,多个线程操作同一个对象时,可能会出现更新丢失、读写数据不同步、计数击穿等现象,此时这种操作就是非线程安全的 相应地,线程安全的集合有这样的特点:在多个线程操作同一集合时,能保证每一步操作都是安全的,与串行执行的结果一致,不会出现数据不同步等预料之外的问题 可以先看这个小例子Java-lab/ListT.java at master · fishstormX/Java-lab,我在里面解释了
多线程应用提高(IV) 线程安全的集合类2019-07-13鱼鱼

Servlet线程模型与异步请求

Servlet线程模型与异步请求本篇文章主要意在整理Servlet的线程模型,帮助大家更好的理解请求在广泛使用的web容器下(基于Servlet的Tomcat服务器)的运行原理 Servlet是Java的服务端框架,可以利用Servlet来编写一个动态服务器(动态主要是区别于单纯的html构建的静态页面),主要基于Http协议 通过Servlet提供的API,我们可以轻松的处理网络请求和与其他服务建立连接(相比于基于Socket编程),并且基于Java使得它具有跨平台性、灵活性 简单的说Servlet就是一个封装了操作网络请求的API,它将Http网络请求简化为更容易处理的对象 从某种意义上讲,当我们不适用任何web框架(例如Spring mvc和Struts2)时,我们编写的每一个页面(jsp或是继承于HttpServlet的类)也都可以说是一个Servlet
Servlet线程模型与异步请求2020-03-23鱼鱼

造轮子2 灵活运用反射

造轮子2 灵活运用反射//TODO
造轮子2 灵活运用反射2019-05-25鱼鱼

代理与nginx

代理与nginx代理指接受请求但是不由代理服务器自己处理请求而是直接转发给指定服务器(或是根据负载均衡算法转发给集群部署中的某一台服务器),然后由代理服务器接收请求结果并返回给客户端 指客户端的代理处理方式,指用户通过代理服务器访问指定的网站、服务,最常见的应用是翻墙,并且使用这种方式可以使客户端匿名访问 指服务端的代理处理方式,多个用户在访问网站服务时,实际访问的是反向代理服务器(如nginx),反向代理服务器将请求内容转发给服务集群,最常用于服务器集群负载均衡和避免内网信息暴露 总之,正向代理是对服务端隐藏了客户端信息,反向代理则正相反,有一张图可以很好地概括这两个代理概念(图源知乎,侵删)
代理与nginx2019-05-11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
多线程应用提高(III) 并发编程的艺术2019-06-18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

Spring源码解析(1) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听

Spring源码解析(1) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听查看源码的顺序就见仁见智了,比较普遍的做法是从IoC入手,了解容器注入的每一个环节,掌握大致的流程 由于使用的是Spring,所以在这里我们引入比较古老的xml配置文件进行bean的配置,首先定义一个bean: 配置描述bean的xml,核心只有一行: 这样一来就可以使用BeanFactory这个容器来注入bean并使用了: 本来有封装好的XmlBeanFactory,这一类现在已经被弃用了,所以采用了他的父类DefaultListableBeanFactory;当然,也可以使用更加方便和常用的ApplicationContext: 当然从xml文件读取bean的配置只是其中一种目前用的不多的加载方式,还有基于包扫描等加载bean的方法,此处仅为理解IoC的基本使用
Spring源码解析(1) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听2020-08-04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
MySQL的数据锁 加在哪?2021-02-05鱼鱼

数据库的存储过程、触发器和一些语法

数据库的存储过程、触发器和一些语法本篇文章讲述基于MySQL的存储过程触发器和一些相关的语法 在数据库中,存储过程是指将复用度很高并且不需要通过程序进行预编译的的SQL语句预先写好存放起来(此处所指的为用户定义在数据库中的存储过程),在需要时直接通过call调用 先看一个例子(注意,这不是创建存储过程的语句): 其中使用了日期相关的函数,DATE_SUB(CURDATE(),INTERCAL 10 DAY)代表当前时间前推十天 这个存储过程作用是查出十天前的数据然后将其删除 MySQL默认的分隔符是" ; ",这样一来定义存储过程就会因为 ; 被打断,所以在定义存储过程前后需要修改分隔符,使用DELIMITER关键字跟随分隔符,实际创建存储过程语句为:
数据库的存储过程、触发器和一些语法2019-06-12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

造轮子1 注解管理

造轮子1 注解管理使用public @interface xxx{}可以自定义一个注解,在注解上面定义的注解叫做元注解 以下代码取自开源API文档生成项目Swagger: 在注解中也可以使用注解,我们称这些注解为元注解,上面代码中使用了一些比较常见的元注解 @Target({ElementType.TYPE})用于定义注解的使用范围,常见的包含 TYPE:类、接口、枚举 FIELD:字段声明 METHOD:方法声明 PARAMTER:参数声明 CONSTRUACTOR:构造函数声明 LOCAL_VARIABLE:局部变量声明 ANNOTATION_TYPE:其他注解声明 PACKAGE:包声明(代码中的第一行 声明package的时候)
造轮子1 注解管理2019-05-25鱼鱼

算法:深度优先搜索(DFS)

算法:深度优先搜索(DFS)在算法:广度优先搜索(BFS)(最短路径)中,我们提到了按照广度优先遍历的搜索方式,使用队列作为常规的搜索方式,与之相对应的为深度优先搜索(DFS) 如果说BFS对应着树结构的前中后序遍历 但是DFS相对解法较为多元一些,有些时候不得不使用递归进行求解 同时,有很多求解只是进行图的遍历,不关心是广度还是深度优先,其解都是相同的 在这里我们暂且不讨论的基于栈而是侧重基于递归的遍历实现 对于二叉树,最常见的遍历方式有前序(又称 先序)遍历、中序遍历、后序遍历、层次遍历 前中后序只为取得的值先后顺序不同,即递归有先后 依赖栈实现的的深度优先是前序遍历 以下是一个二叉树的前序遍历代码实现:
算法:深度优先搜索(DFS)2020-06-27鱼鱼
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