Redis原理-源码解析:数据结构3 hash

Redis原理-源码解析:数据结构3 hash 所有原理实现基于Redis版本6.0.9 hash在Redis中可以认为是套了一层的string,当然,对hash来说没有数字类型 让我们依旧通过基本命令看看hash的基本数据结构实现 在set方法中我们看到了hash的初始创建过程,一个hash最开始是zipist 想要了解ziplist可以看Redis原理-源码解析:数据结构2 list ,是为节省内存而生的链表格式 所以其实在使用ziplist时其查询的时间复杂度不是遵循hash的近似O(1),而是O(n),但是在数据量不大时,这种性能的损失微乎其微,并且能预见到大多数使用hash的场景都不会存储过多的字段 所以优先使用了更节省内存空间的ziplist
Redis原理-源码解析:数据结构3 hash 2020-11-29鱼鱼

DDD领域下的架构模式——CQRS架构

DDD领域下的架构模式——CQRS架构//TODO
DDD领域下的架构模式——CQRS架构2021-06-24鱼鱼

浅谈代理-动态代理

浅谈代理-动态代理我们可以很轻松的实现一个简单的代理 实现静态代理是个很简单的事情,最基础的代理只需要定义一个接口(虽然不是必要,但这显然才是标准的设计)、一个被代理类和一个代理类,例如: 定义一个接口: 一个实现类: 和一个代理类: 实际使用时,我们是去调用HelloWorldProxy的方法,其将作为HelloWorld的代理实现 此种方式直接实现的代理太过于死板,因为每一种代理行为都要制定一个代理类,我们熟知的很多基于代理的实现(譬如AOP、事务)显然不可能用静态代理的方式针对每一处类切点都覆写一个代理类,这种时候就需要动态代理 我们所熟知的相当多的框架均基于动态代理开发,JDK本身基于反射(java.lang.reflect)提供了动态代理,我们只需定义代理的行为,而对于代理类的范围并不是固定值
浅谈代理-动态代理2020-10-13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

浅析RPC框架Thrift

浅析RPC框架ThriftThrift是由Facebook开发的 RPC远程调用的框架,使用独有的Thrift协议进行可跨语言的远程调用 有点类似protobuf 无论使用何种语言,首先要准备Thrift编译环境,可以去官网下载相应的Thrift执行文件,下文均以Windows为例 下载后可以选择性的配置环境变量,最终在shell中可执行Thrift 在项目中,预先准备好libthrift依赖,maven写法: 例如: 定义一个testService.thrift(idl文件名不重要),一般都会定义在resources的thrift文件夹下: 这里定义了两个方法,分别返回字符串和int类型,在thrift的idl中,对于变量的定义如下:
浅析RPC框架Thrift2022-03-04鱼鱼

Rocket MQ的基本应用

Rocket MQ的基本应用消息队列,常用于应用间通信 本篇文章基于RocketMQ官方文档 Topic:消息分类,依靠topic来定义消息类型 Tag:消息二级分类,可选,同个topic用不同的tag区分消息类别 Message : 泛指MQ所传送的消息体 Producer:消息生产者 Consumer:消息消费者 Name Server:有点类似于zookeeper,负责服务的注册与发现,维护Broker与Topic的映射关系 Broker:负责消息的存储与生产者消费者消息接收与分发,与Name Server建立长连接,保持心跳上传负责的topic信息 Producer:消息生产者,从Name Server获取Broker对应Topic映射关系,然后与Broker建立连接发送消息
Rocket MQ的基本应用2019-06-28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
常见树形结构2019-03-15鱼鱼

Java中的协程(虚拟线程)探究

Java中的协程(虚拟线程)探究在Java最新的LTS版本 21中,终于实装了协程这一特性 当然,在这些诸如python、golang等轻量级语言中被称为协程的东西,在Java中有个全新的代号——虚拟线程,为了将协程与线程做区分,在Java21中,原Thread被称之为平台线程 下文中,将统一使用线程/协程的方式称呼 我们都知道,Java中引入了线程的概念,区别于系统中的进程 作为并发执行的最小单元,在一定的条件下,使用多个线程同时运作可以有效提高程序的运转效率 而线程这一能力源于系统本身而并非JVM 之所以说是在一定条件下,是因为受限于机器配置情况(CPU的运作机制、核心数),线程的同时运作并不能线性的提升运行性能,单个cpu并不能同时处理多线程任务,实际的运作方式是基于时间片分片,各个线程抢占式执行代码,这样能减少一些无效的io等待(例如网络io、磁盘io实际是会阻塞等待io结果),同时在多核心场景下也能有效利用cpu
Java中的协程(虚拟线程)探究2024-10-28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

ooo

ooo拆箱:包装类-》基本数据类型 Integer Byte -127- 127是以缓存数组指向相同对象,之外的默认new 模块化 完全解耦 #预编译 $直接用 $内容手动干涉 Mybatis有三种基本的Executor执行器,SimpleExecutor、ReuseExecutor、BatchExecutor SimpleExecutor:每执行一次update或select,就开启一个Statement对象,用完立刻关闭Statement对象 ReuseExecutor:执行update或select,以sql作为key查找Statement对象,存在就使用,不存在就创建,用完后,不关闭Statement对象,而是放置于Map内,供下一次使用
ooo2019-04-02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;
ELK实战(Ⅰ) 基于ELK整合分布式业务日志2020-03-14鱼鱼

Kafka服务端集群原理

Kafka服务端集群原理kafka是家喻户晓的消息队列,也因“纯粹”而闻名(高性能高吞吐、扩展较少较为简单),此篇文章整理Kafka的基本架构,将按照Kafka的版本迭代分别展示架构的演进(截至版本3.0) 我们在这里暂且只讨论Kafka服务端,对于生产者和消费者的逻辑简单带过 扫盲一下Kafka的部分概念: Producer mq生产者通用叫法 作为消息的生产者,在生产完消息后需要将消息投送到指定的目的地(某个topic的某个partition) Producer可以根据指定选择partition的算法或者是随机方式来选择发布消息到哪个partition; Consumer mq生产者通用叫法 消息消费者,向Kafka broker读取消息的客户端;,负责订阅和消费消息
Kafka服务端集群原理2022-03-10鱼鱼
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