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
2021-03-13鱼鱼
Redis原理-源码解析：数据结构3 sorted set(zset))
Redis原理-源码解析：数据结构3 sorted set(zset))Redis的set数据结构在此不多讲，同Java中原理一样，set也可以理解为是hash剥离了value的数据结构，即同为dic 但是zset（有序集合）其实在底层原理上完全不同于set 所有原理实现基于Redis版本6.0.9 先看一下基本的指令实现，着重注意中文注解的地方 t_zset.c 可以看出zset的数据结构不是固定的，在其元素数或是元素的字符串过长时，其结构为zset；否则使用ziplist数据结构（像hash一样为了节省空间），二者的创建方法如下： ziplist的代码和原理可以参考我的博客Redis原理-源码解析：数据结构2 list-鱼鱼的Java小站，就是一个节省内存的压缩的链表结构
2021-02-28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
Consul高级应用：多数据中心，模板与Client(Zuul)
Consul高级应用：多数据中心，模板与Client(Zuul)此文整理了Consul比较实用的高级功能：多数据中心，模板与维护模式 Consul提供了多数据中心联动的特性，目前看来多数据中心只是在查询阶段提现，各个数据中心的数据持久化和数据目录（k-v对）的更新不相干扰 也就是说，多数据中心的特性目前看来不能作为可用性的保障，当然 不排除可以手动热切换数据中心 最好判断是否使用多数据中心的情形是判断服务是否属于同一系统下，是否相同serviceId能提供相同的无状态服务，以下列举一些情景： 一个系统拥有多个域名的多套部署，提供版本一致的服务（建议使用多数据中心） 一个系统由多个服务器提供的不同服务提供(视服务具体情况，不建议使用多数据中心)
2020-01-28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
2020-08-04鱼鱼
Spring MVC源码和设计思想序 综述
Spring MVC源码和设计思想序 综述Spring框架整体的流程：（图片引用请注明出处）
2019-06-05鱼鱼
基于Consul的服务注册与发现
基于Consul的服务注册与发现注：文章基于Consul1.6.0版本，部分版本可能会有误差 本文中项目集成部分采用Java语言 consul官网，服务注册/发现是微服务架构中不可或缺的重要组件，起初服务都是单节点的甚至是单体服务，不保障高可用性，也不考虑服务的压力承载，服务之间调用单纯的通过接口访问（HttpClient/RestTemplate），直到后面出现了多个节点的分布式架构，起初的解决手段是在服务端负载均衡，同时在网关层收束接口，使不同的请求转发到对应不同端口上，这也是前后分离防止前端跨域的手段之一： 图中的B服务也可以是多节点，注册在nginx上面的 要命的是，nginx并不具有服务健康检查的功能，服务调用方在调用一个服务之前是无法知悉服务是否可用的，不考虑这一点分布式的架构高可用的目标就成了一个摆设，解决手段也很简单：对超时或是状态码异常的请求进行重试尝试，请求会被分发到其他可用节点，或者采用服务注册与发现机制察觉健康的服务
2020-01-10鱼鱼
Redis高级特性：事务和pipelined以及在RedisTemplate中的应用
Redis高级特性：事务和pipelined以及在RedisTemplate中的应用Redis Pipelined是由Client提供的(是防止client端 阻塞的操作)一种请求redis的方式 Redis本身具有很高的吞吐量，因此性能最大的考察便是网络状况，如果应用到redis的网络状况不好，每次请求都将会出现轻微的 阻塞和延迟，这种延迟对于批量请求是很可怕的，譬如要进行数千次数据插入，或是批量获取数据时，我们就需要用到Pipelined Pipelined可以将多个请求无 阻塞的发出并按顺序将请求结果“打包”返回，这有点类似于并发请求，可以有效地利用等待结果的 阻塞时间 注意，Pipelined并不能保证原子性，即pipelined执行的内容可能会被其他客户端或是线程的指令"插队"，若想要原子性操作，需要使用事务
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2020-06-21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
2019-04-02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)
2019-05-11鱼鱼
ES快速入门(2)——Tokenizer、Reindex
ES快速入门(2)——Tokenizer、Reindex本篇介绍es提供的几种分词分析器和常用的开源分词分析器 es默认的分词器，中规中矩的按照 Unicode Standard Annex #29分词，一般的小写符号会忽略，对于中文等字符会逐字分割，参数max_token_length表示最大的字符长度，再切分后会继续按此切分 譬如： 会分词为： 一个无视语义，按照字符尽量收集全索引的分词方式，会前后叠加的按符号位分词，参数： 会分词为： nGram的分词很全面，但如此夸张的方式用不好会导致索引doc过大，同时使查询效率偏低 分词规则很简单，无其余规则的按空格分词： 会分词为： 在standard的基础上能够有效拆分出邮箱和url地址的格式，同样有max_token_length这一参数：
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2020-09-05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
2021-02-05鱼鱼
