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
2021-03-13鱼鱼
算法：广度优先搜索（BFS）（最短路径）
算法：广度优先搜索（BFS）（最短路径）我们先看一个案例： 遍历一个树结构，按层次输出树的节点内容，即：欲求 A B C D E F 实现方式便是从根节点（A）向下遍历，先获取A，其次是A的子节点B和C，其次是B的子节点D…… 这种遍历树结构或者图结构的方法被称作广度优先搜索（BFS），与之对应的先遍历到最下层子节点的是深度优先 BFS核心采用队列的数据结构，例如上面的树结构中，解法为： A进队列->A出队列 B、C进队列->B出队列 D进队列 ->C出队列 E、F进队列-> D、E、F出队列 如果想要区分层次边缘，使用count参数即可 解法步骤（蓝色部分为已经处理完的节点）：
2020-06-05鱼鱼
多线程应用提高(III) 并发编程的艺术
多线程应用提高(III) 并发编程的艺术《并发编程的艺术》p36：JMM不保证64位的long型和double型变量的写操作具有原子性 面试中可能经常会被问到HashMap和HashTable的区别，其中最重要的就是前者并不是线程安全的，但其实在高并发的情形下，后者的效率低的不像话甚至不可用，所以在jdk7之后出现了线程高效且安全的ConcurrentHashMap 当并发严重时，某线程若是调用了同步方法，另外的线程将进入阻塞/轮询状态，既不能put也不能get，但ConcurrentHashMap是不同的，它采用了锁的分段技术，将数据分段存储，不同的数据持有不同的锁，这样可用性会大大高于HashTable，所以在实际开发中我们都用ConcurrentHashMap取代HashTable
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2019-06-18鱼鱼
安全框架的使用：Shiro
安全框架的使用：ShiroShiro与Sping Security均是java的安全框架，主要用于处理用户身份验证和授权 常见场景为用户系统登录 Shiro易用性强，提供了认证，授权，加密，和会话管理功能 Shiro的三大核心组件 ： Subject：即当前用户概念，不止代表着某用户，也可以是进程或任何可能的事物 SecurityManager：即所有Subject的管理者，可以把他看做是一个Shiro框架的全局管理组件，用于调度各种Shiro框架的服务 作用类似于SpringMVC中的DispatcherServlet，用于拦截所有请求并进行处理 Realm：Realm是用户的信息认证器和用户的权限认证器，我们需要自己来实现Realm来自定义的管理我们自己系统内部的权限规则
2019-09-29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
2021-01-24鱼鱼
Spring的事务
Spring的事务Spring事务将一系列操作绑定为具有原子性的操作，此篇文章讲基于Spring提供的声明式事务 MySQL的事务我们已经明白，Spring的事务是委派了ORM框架来解决相应的问题，在jdbc中，体现的就是在Mybatis框架中，体现的就是SqlSession的建立到提交 声明式事务：在方法或是实现类上加上以下注解： 其中一些常用参数： propagation：配置事务传播行为；（后面详细解读） isolation：事务隔离级别； timeout：超时时间； roolbackFor：导致事务回滚的异常类设置； readOnly：boolean，是否只读 有七种事务传播行为，用来决策当发生事务嵌套时的解决方案
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2019-07-18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
2022-03-10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
阻塞队列与Protobuf的Udp通信 - 基于Cat的代理(Agent)项目拆解
阻塞队列与Protobuf的Udp通信 - 基于Cat的代理(Agent)项目拆解CAT是美团点评的一个基于Java开发的异常和性能监控项目，github地址：https://github.com/dianping/cat 本篇文章不是对CAT本身的源码拆解，而是基于本人依赖CAT client开发的代理项目进行拆解，但是并不会纰漏任何技术细节 CAT当前已有很多不同语言的Client，当然暂且是不 CAT本身是通过CAT client收集数据并上报至CAT server，server会进行并，共有六种常见数据格式：Transaction、Event、Problem、Metric、HeartBeat、调用链标记，其实如果不考虑复杂的处理（譬如Metric是可以基于指标生成折线图，Problem可以根据具体的异常类型追溯到相应的会话Track）除去Transaction剩余的数据格式都可以理解为特殊的Event
2020-07-19鱼鱼
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
Netty
NettyNIO相比IO有诸多利处，但平常开发中若是直接使用原生NIO进行业务开发是很不可取的，否则将面临臃肿而晦涩难懂的代码 所以日常开发中我们会时常使用封装了NIO操作代码的Netty来实现NIO操作 Netty是一个异步事件驱动的网络应用框架，用于快速开发可维护的高性能服务器和客户端
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2019-05-11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
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2020-03-22鱼鱼
