MySQL杂记

MySQL杂记Explain 可以分析一个SELECT语句的性能,只要加在查询语句之前即可,会输出关于查询语句的分析,分析这个例子: id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符. select_type: SELECT 查询的类型. table: 所查询的表 partitions: 匹配的分区 type: join 类型 possible_keys: 此次查询中可能选用的索引 key: 此次查询中确切使用到的索引. key_len: 索引长度占字节数 ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用 rows: 显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值.
MySQL杂记2019-02-25鱼鱼

浅谈锁机制、主流锁设计方案

浅谈锁机制、主流锁设计方案本文旨在探讨通用的锁机制实现逻辑,以Java中常见的锁实现为例 本文提到的锁,是指通过限制并发/并行访问所添加的安全措施,本质上是通过限制线程/进程同时更改数据或是读取数据与写入数据产生时序差从而造成数据问题 锁机制中,有一些常见特性: 可重入性 指同一线程/进程携带相同的标识可以反复多次加锁,每次加锁和释放锁对应的重入次数+1/-1; 读写锁/独享共享 是锁的不同运作模式,分为读写锁,读锁与写锁、写锁与写锁是互斥的,但多个线程/进程可以同时对一个逻辑添加读锁,独享共享是另一种叫法 公平性 锁分为 公平锁和非 公平锁, 公平锁指锁释放和获取的顺序严格按照索取的顺序,非 公平锁则是等待锁的对象共同进行锁释放机会的争抢
浅谈锁机制、主流锁设计方案2024-10-15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
多线程应用提高(III) 并发编程的艺术2019-06-18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

JVM的垃圾回收

JVM的垃圾回收此文介绍Java的基本垃圾回收机制 GC主要回收的是堆区,在堆中是有对象分代的,一个对象每“逃”过一次回收,对象代数便+1,新生对象被称作新生代(如果是占据内存较大的对象直接定义为老年代),当代数一定时对象将由新生代变为老年代 同时在Java1.7之前还有永久代,保存了一些静态变量 总之,内存回收只发生在新生代和老年代之间 除了分代,内存也有分区: 如图,是内存区域分配,其中Eden存储了新建的小对象,当回收时,将Eden中存活的对象转移到To Survivor区中,将From Survivor中的代数高(一般是15)的存活对象转移到老年代中,代数没达到阈值的存活对象转移到To Survivor中
JVM的垃圾回收2021-04-07鱼鱼

什么是web服务器?什么是web应用服务器?容器、以及服务器概念的区分(萌新向)

什么是web服务器?什么是web应用服务器?容器、以及服务器概念的区分(萌新向)本文主要是为了帮助萌新理解在web开发时遇到的关于web工作原理的疑问,由于本人水平十分有限,所以本文仅作为一般性参考,如有错误,欢迎批评指正OVO 首先说明的是,我们所谓的web服务器并不是物理上的服务器,而是建立在物理服务器上的一个web应用的运行环境,是一个软件服务器 这就好比前后端分离开发时,后端模块在物理服务器上的JVM,前端也需要一个“运行环境”进行工作,那么web服务器端概念就应运而生了,大概就好比下图 上图中拥有VUE经典的原谅色的web服务器就是我们前端运行的地方,可见web服务器的主要作用是给前端一个合理的运行环境,其实不只是看起来那么简单,web服务器还要处理代理、反向代理、跨域、并支持并发等等
什么是web服务器?什么是web应用服务器?容器、以及服务器概念的区分(萌新向)2019-06-16Agostino

mysql orderby排序

mysql orderby排序where 字段和orderby字段组成一个联合索引,这个样一个普通业务的order只需要通过这个索引就能确定排序顺序,不需要额外的临时表来计算字段的排序 可以通过配置max_length_for_sort_data改变mysql判断采取方式 全字段排序 将命中的行的所有要查询的结果集都放到排序的临时表内,排序后将数据结果集返回 rowid 排序 将命中的行的排序字段和主键id放到临时表内排序,再根据排序后的主键id进行一次回表查询 虽然有联合索引,但是当where的条件不止一个时候,order by就会失效,可以采取多次查询结果,然后在服务中排序的方式来解决问题
mysql orderby排序2020-05-17yangwcn

盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap

盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap 基数计数(cardinality counting)通常用来统计一个集合中不重复的元素个数,例如统计某个网站的UV,或者用户搜索网站的关键词数量 数据分析、网络监控及数据库优化等领域都会涉及到基数计数的需求 要实现基数计数,最简单的做法是记录集合中所有不重复的元素集合S_uSu,当新来一个元素x_ixi,若S_uSu中不包含元素x_ixi,则将x_ixi加入S_uSu,否则不加入,计数值就是S_uSu的元素数量 这种做法存在两个问题: 当统计的数据量变大时,相应的存储内存也会线性增长 当集合S_uSu变大,判断其是否包含新加入元素x_ixi的成本变大 大数据量背景下,要实现基数计数,首先需要确定存储统计数据的方案,以及如何根据存储的数据计算基数值;另外还有一些场景下需要融合多个独立统计的基数值,例如对一个网站分别统计了三天的UV,现在需要知道这三天的UV总量是多少,怎么融合多个统计值
盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap 2022-01-12鱼鱼

多线程应用提高(I) 多线程常见问题、常用方法和关键字

多线程应用提高(I) 多线程常见问题、常用方法和关键字我们一般熟识的创建多线程方式即为继承Thread类或是实现Runnable接口,重写run()方法,还有创建线程池实现 手动定义一个线程任务(作为内部类)的方法现在已经不被提倡,所以遇到可能存在并发的复杂任务时,一般采用线程池来实现 一些设计并发常用并且容易被混淆的方法们: static sleep() : Thread类的静态方法,阻塞当前正在线程,不释放锁; wait() : 当前线程暂停,并释放锁且暂时无法重新获得锁,必须绑定当前对象内容锁(如使用Synchronized的同步块),知道其他线程调用notify()/notifyAll()才有机会获得锁继续执行; yield() : 当前线程暂停,此时时间片分配给其他线程,但是不会分配给优先级更低的线程;
多线程应用提高(I) 多线程常见问题、常用方法和关键字2019-12-07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)
Spring MVC源码和设计思想序 综述2019-06-05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
[Quick Start]使用RedisTemplate操作Redis2020-02-23鱼鱼

MYSQL的索引、引擎的实现原理和应用

MYSQL的索引、引擎的实现原理和应用本篇主要介绍数据库MySQL的索引实现原理,包括B+ Tree的原理,顺带提到了数据库的常用引擎 我们常见的数据库引擎就是InnoDB,还有另外一个常见一个引擎叫做MyISAM,这里着重介绍着两个引擎,执行show engines,可见MySQL所有的引擎如下: InnoDB采用行级锁,不会记录表中的数据个数,支持外键,高并发下使用事务的首选引擎,也是5.5之后MySQL的默认引擎(之前采用MyISAM),可以通过bin-log日志回滚数据,所以它比较适合处理数据量大的数据 PS:InnoDB最初不支持全文索引,在MySQL 5.6版本后添加了支持 MyISAM跟InnoDB截然相反,它采用表锁,记录了表的条目数,SELECT COUNT可以直接查看表中数据个数,支持FULLTEXT索引,不支持外键和事务,不能进行数据恢复操作,他比较适合频繁插入的数据,或是读操作远大于写操作时
MYSQL的索引、引擎的实现原理和应用2019-09-15鱼鱼
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