Java的socket通信
Java的socket通信网络编程中，会使用socket通信 TCP/IP协议，即Transmission Control Protocol/Internet Protocol，传输控制协议/网际协议，他使用TCP/IP四层模型（实际开发中只涉及到四层模型，软件范畴涉及不到OSI七层参考模型）： TCP是面向连接的通信协议，通过三次握手建立连接，通讯完成时要拆除连接，由于TCP是面向连接的所以只能用于端到端的通讯 具有高度的可靠性 三次握手，即通信时，客户端和服务端共计要传输三次包，三次握手建立连接： 1.主机（客户端）发送 SYN=1（建立连接标识）和seq=x（序号），客户端进入SYN_SEND状态，等待服务端确认
2019-03-27鱼鱼
mysql前缀索引
mysql前缀索引有时候需要索引很长的字符列，这会让索引变得大且慢 通常可以索引开始的部分字符，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率 但这样也会降低索引的选择性 前面已经说过，使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本 2.1因为前缀索引无法完全等于判断，只是前缀匹配，所以可能需要扫描的所以数会增加 2.2在特殊的查询里面 select id,email from SUser where email='zhangssxyz@xxx.com'; 前缀索引需要回到 id 索引再查一下，因为系统并不确定前缀索引的定义是否截断了完整信息 select count(distinct left(email,4)）as L4,
2020-05-15yangwcn
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
并发之AQS全解析
并发之AQS全解析我们知道juc(java.util.concurrent)包下有很多实用的类，提供了很多并发工具，例如线程池、原子类、并发工具、信号量工具、锁等，可以说基本实现都为悲观锁，底层原理基本都使用了AQS(AbstractQueuedSynchronizer)，AQS不是一种概念，是并发中实打实的工具类 本篇文章针对AQS做解析 AQS是多线程访问共享资源的同步器框架 AQS的资源可以是独占的也可以是共享的 我们先来简单看一下它的使用方式和ApI（因为是抽象类，是不能直接使用的）,下图是AQS的整体脉络 AQS核心就是一个状态值state，同时维护了一个线程的阻塞队列，队列的节点为有两种状态：SHARED(共享)和EXCLUSIVE(独占)，节点状态有五种：
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2021-03-12鱼鱼
第一个Vue前端独立项目构建尝试（工程化）
第一个Vue前端独立项目构建尝试（工程化）开始我的第一个前端独立项目的构建 使用webPack、npm进行项目模块化构建 安装相关软件准备构建： VSCode npm(node) 查看版本 npm -v node -v 安装相关依赖（使用淘宝镜像）： npm install -g cnpm --registry=http://registry.npm.taobao.org 安装vue-cli脚手架： npm install -g vue-cli 查看版本： vue --version 进入目录后新建vue工程： vue init webpack projectname 配置相关内容：
2019-05-04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
过滤器、拦截器、监听器和AOP
过滤器、拦截器、监听器和AOP用这篇文章来梳理一下这些杂七杂八的Spring MVC中的基础概念，顺便讲一下在项目中的一些基本使用和常见应用（其实主要是针对AOP的），至于使用他们实现具体的功能，后续可能会独立写出来（谁知道呢） 执行的顺序： 项目初始化：filter:init()->filter:doFilter()->preHandle->Controller->postHandle->afterComplition ->destory() 过滤器（Filter），由servlet提供，拦截URL(其实是servlet)，经过代理，执行想要的方法，最基本的使用是集成Filter类并重写方法，因为是从url层面上直接拦截，可以有很多用途，比如用于用户身份校验，比如某些页面需要有用户权限才能访问，就可以利用过滤器进行拦截，一些安全框架的鉴权本身也是过滤器的实现
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2020-03-01鱼鱼
项目异常问题解决
项目异常问题解决这天 程序抛出了一个WARN日志： createSecureRandom Creation of SecureRandom instance for session ID generation using [SHA1PRNG] took [43,844] milliseconds. 这意味着SHA1PRNG算法导致项目启动多花费了43秒，这是基于SHA-1算法实现且保密性较强的伪随机数生成器 1.从tomcat层面上解决： 在catalina.sh中加入这么一行：-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom 2.从java层面解决 打开$JAVA_PATH/jre/lib/security/java.security这个文件，将下面的内容：
2019-02-28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：
2024-10-14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
2019-09-29鱼鱼
ELK实战(Ⅰ) 基于ELK整合分布式业务日志
ELK实战(Ⅰ) 基于ELK整合分布式业务日志大多情况下，我们可能都习惯了使用linux指令查看日志，很多时候一句简简单单的tail、grep能定位绝大多数问题 但是面临复杂的目录结构和分布式系统产生的“分布式日志文件”，如果还要我们一个一个去查日志，就会耗费很多没必要的时间 可以利用ELK这套组件快速搭建一个日志系统 注意此文仅针对可能很多情况下格式不确定的业务日志，对于某些组件日志我们有更好的可视化实践方式，可以参考此系列的其他文章 对于一个日志系统，我们要确认我们的诉求，在不同的场景下采用不同的收集方式： 是否是分布式系统需要合并多个节点的日志 如果需要，则需要用分布式组件收集并合并日志，这也是一个日志系统最基本的要求；
2020-03-14鱼鱼
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
