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
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
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
[Quick Start]使用RedisTemplate操作Redis
[Quick Start]使用RedisTemplate操作RedisRedisTemplate现在作为使用率最高的redis三方类库，隶属Spring技术栈，此篇文章意在指引RedisTemplate的快速上手 在实践前，请确保已经有一个可连接的Redis服务 Redis有五大基本数据类型：string、hash、list、set和zset string即是最单纯的k-v存储方式，使用set、get等指令 hash是哈希表的存储方式，比较适合用来存储对象，每一条value相当于Java的一个Map，使用hmset、hget等指令 list是简单的有序列表，每一条value相当于Java的一个List，使用lpush、lpop、rpush、rpop等指令
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2020-02-23鱼鱼
JVM源码解析 从Launcher类浅谈ClassLoader(类加载器及双亲委派)
JVM源码解析 从Launcher类浅谈ClassLoader(类加载器及双亲委派)首先普及ClassLoader的基础：所有的Java类都是由ClassLoader由class文件加载进内存的，对于一个类，其唯一标识就是类名+加载他的ClassLoader（亦即对于不同的 ClassLoader，即使是加载了同一个Class也不能互通，本质上是两个类），其基本的分类如下图： BootstrapClassLoader是一个特殊的ClassLoader，负责启动时加载jre的类库 并不继承于ClassLoader，因为是jvm逻辑的一部分； ExtClassLoader也会加载jre类库，但是会加载那些额外的扩展类库(jre\lib\ext目录)，到这个级别的 类加载器已经可以直接在代码中使用了；
2020-11-28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
2021-03-13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
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2020-03-23鱼鱼
Mybatis的缓存机制、redis数据库缓存实现和相关问题
Mybatis的缓存机制、redis数据库缓存实现和相关问题高并发环境下，数据库要承受非常大的压力，我们不能奢求每一次都只依赖分布式结构的读写分离数据库来解决问题，所以引入了数据库缓存的概念，这里的缓存不是具体的memcache或是redis，可能只是一块内存区域 此文介绍Mybatis的缓存机制 SqlSession是Mybatis创建数据库链接的会话，当度使用Mybatis需要对SqlSesssion的生命周期有一个把控，但是在Spring的集成中这个会话会被自动创建，周期只是对应一个方法（例如Service层的一个方法），所以每个请求就会对应一个或是多个SqlSession，SQLSession的主要实现是其中的Exector，对应了三种策略：
2020-03-03鱼鱼
AI大模型定价对比
AI大模型定价对比https://open.bigmodel.cn/pricing 火山方舟也提供端点（GLM3 0.001） https://openai.com/ja-JP/api/pricing/ 出入价格不一样 官网和火山都有 另外有免费版本的
2024-12-18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
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2020-10-13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
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2019-06-12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
