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
IO多路复用模型:select、poll、epoll对比2020-08-11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

网络协议面面观:TCP/IP协议组,TCP与UDP

网络协议面面观:TCP/IP协议组,TCP与UDP日常中的网站应用交互绝大部分都是基于TCP/IP协议栈构建的,而TCP/IP就是通信常见的protocol(协议)组,是一类协议的简称,利用这篇文章总结一些常见的TCP/IP网络协议簇以及着重一下两个常见的传输层协议TCP和UDP,扫一下盲 OSI参考模型是ISO(国际标准化组织)指定的网络互联七层模型,与此对比的还有互联网界针对TCP/IP协议簇提出的四层模型 相比之下,OSI七层模型的应用面很窄,且是一种理论模型,TCP/IP则是一种实施标准 一般使用四层模型来表达协议归属,所以此处不详细介绍七层模型的内容,只是简单的与四层协议做对比,两者对比: 应用层 通过这个TCP/IP模型,整体的数据流向是发送方自顶向下然后在接收方自底向上的,即:
网络协议面面观:TCP/IP协议组,TCP与UDP2020-03-03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

[Quick Start]RedisTemplate的bean手动配置

[Quick Start]RedisTemplate的bean手动配置 有时我们可能需要手动配置Redis的连接,例如动态修改或是从特殊的参数中获取,而不是使用SpringBoot的自有配置,此篇文章意在快速指引redis的手动配置 基于Spring项目和Jedis的底层,使用RedisTemplate; 通过Maven引入相关依赖,可以的话spring-data-redis选择2.0.0以上版本,较低版本需要的依赖: 如果使用了Spring-boot并且要使用较高的版本(例如在2.1.0后才有的某些API-putIfAbsent带有超时时间的版本),我们直接修改starter的版本是不够的,二者版本并不对称,我们需要去掉其中的redis依赖并单独引入 建议保持良好的依赖管理习惯,显式的移除依赖,而不是任其覆盖,如:
[Quick Start]RedisTemplate的bean手动配置 2020-02-24鱼鱼

杂记:Spring与Springboot的本地化配置

杂记:Spring与Springboot的本地化配置利用这篇文章巩固一下Spring框架的基础,因为发现接触到的各种Spring的项目配置杂七杂八,从xml到注解,从properties到json到yaml,他们各有千秋,没有哪一种方式可以绝对取代另一种配置,所以在这里统一介绍一下各种配置方式的内容和利弊,以便随时查看 这并不是一篇Spring框架领域的教程,只是一种技术的补足或是一种投机取巧的学习手段 原始的Spring是采用纯xml进行配置的,我从github上找了一个规范经典的SSM项目,以下是一些常用的配置,从这里就可以看出xml的基本格式: ApplicationContext-test.xml jdbc.properties
杂记:Spring与Springboot的本地化配置2020-03-01鱼鱼

分布式系统中的一致性算法和问题解决

分布式系统中的一致性算法和问题解决在撰写脑裂问题相关的博客时发现脑裂问题的产生原因在不同算法下的分布式系统各不相同,需要先大致了解一致性算法并针对性的解决 市面上有很多开源的分布式系统,他们的数据一致性算法不尽相同,例如k-v系统的祖师爷——zookeeper采用的是ZAB的算法,而最近流行的Consul是raft算法,不同数据中心server沟通的方式则是gossip协议 不同的协议和方式对选举和数据同步有不同的处理机制,利用这篇文章来对比常见的分布式一致性算法 一个系统可能会使用多个不同的一致性算法,以便于在不同的业务环节上有着各自更贴切的处理 ps:有种观点是一致性算法不是很准确,因为replica也能保证数据某种程度上具有一致性,有人称之为共识算法
分布式系统中的一致性算法和问题解决2021-03-13鱼鱼

Java的SPI机制

Java的SPI机制SPI(Service Provider Interface) 是JDK内部提供的一种用于服务能力扩展的机制 在服务中通过不同的下沉方法实现能够加载不同的接口实现类,从而实现功能的热插拔 相比一些类似的设计模式(例如策略模式), SPI作为Java自带的实现特性,相对更加灵活和开放 我们常见的JDBC、日志框架slf4j、JavaMail、Spring等组件都基于 SPI实现(例如JDBC针对不同数据源的驱动) 之所以说区别于Java的一些设计模式,因为Java有一些实现能实现 SPI的动态加载 首先让我们定义 SPI对外提供抽象能力的接口类,这里为了便于理解展示包路径:
Java的SPI机制2024-10-14鱼鱼

Spring MVC源码和设计思想2 HandlerMapping

Spring MVC源码和设计思想2 HandlerMapping系列传送门Spring MVC源码和设计思想1 DispatcherServlet-鱼鱼的博客 此篇篇幅很长,且慢慢道来 在之前一篇中,DispatchServlet的doDispatch()方法中有这么几行: 其中getHandler方法: handlerMappings是一个初始化过的List,通过它获取HandlerExecutionChain HandlerExecutionChain存储了一个Object(其实就是HandleAdapter)和一个拦截器(HandlerInterceptor)数组,在doDispatch方法中执行了applyPreHandle和applyPostHandle方法,方法就是分别迭代调用了拦截器数组的postHandle和preHandle,同样地,发生异常时的triggerAfterCompletion也映射到了afterCompletion方法
Spring MVC源码和设计思想2 HandlerMapping2019-06-12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
使用Shiro和token进行无状态登录2020-03-22鱼鱼

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
数据库的并发、锁机制与MVCC2021-01-24鱼鱼

多线程应用提高(I) 多线程常见问题、常用方法和关键字

多线程应用提高(I) 多线程常见问题、常用方法和关键字我们一般熟识的创建多线程方式即为继承Thread类或是实现Runnable接口,重写run()方法,还有创建线程池实现 手动定义一个线程任务(作为内部类)的方法现在已经不被提倡,所以遇到可能存在并发的复杂任务时,一般采用线程池来实现 一些设计并发常用并且容易被混淆的方法们: static sleep() : Thread类的静态方法,阻塞当前正在线程,不释放锁; wait() : 当前线程暂停,并释放锁且暂时无法重新获得锁,必须绑定当前对象内容锁(如使用Synchronized的同步块),知道其他线程调用notify()/notifyAll()才有机会获得锁继续执行; yield() : 当前线程暂停,此时时间片分配给其他线程,但是不会分配给优先级更低的线程;
多线程应用提高(I) 多线程常见问题、常用方法和关键字2019-12-07鱼鱼
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