对多线程的执行效率探究——合理的任务并发拆分
对多线程的执行效率探究——合理的任务并发拆分通常，我们选择多线程执行任务有两个理由，一是复杂任务采用多线程处理能够在发生并发时让用户减少等待也能防止阻塞，一是充分利用空闲时间，提高任务处理的效率，就后者而言，此处探讨不考虑客户端并发是否有必要把一个任务拆分成多线程来处理 为了探究多线程的效率问题，我做了一个实验，将不同种类的任务分别用单线程和多线程执行，同时也试验了不同种类的锁机制 测试基于Java 8的版本，希望看到总结可以直接点击到文末 开启五个线程执行任务，设定了足够次数的循环输出，输出的数字和当前线程，利用System.currentTimeMillis()统计任务用时 (代码略)以下是相同任务在不同环境下执行多次的平均执行时间
2019-12-09鱼鱼
CAT的使用和原理简介
CAT的使用和原理简介开发中刚好碰到了CAT的应用，利用这篇文章总结一下
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2019-08-07鱼鱼
有关Session的碎碎念-ban掉cookie之后
有关Session的碎碎念-ban掉cookie之后java web中， 用session来表示用户浏览器（客户端）与服务器建立的一次会话 通常用sessionId来标记一个session，在Java中，有很简单的方式直接获取sessionId； 但是sessionId并不是session的特性，实际上，sessionId是在客户端首次创建会话时将生成的sessionId存入cookie中，在之后的访问中直接读取这个id值 当客户端禁止了cookie行为后，SessionId在每次刷新页面时都会更新，利用id来表示会话也成为了妄想，此篇文章意在说明，如何操作能使SessionId能够独立于cookie使用 这种操作其实在shiro中已经被应用了，当我们进入登录页面中，url后会出现";jssionid=xxxxxx"，将sessionid显示的标注在url中,可以使用：
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2019-03-08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
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2021-06-24鱼鱼
Redis原理-源码解析：数据结构1 字符串操作&SDS及预分配的实现验证
Redis原理-源码解析：数据结构1 字符串操作&SDS及预分配的实现验证所有原理实现基于Redis版本6.0.9 SDS(Simple Dynamic String)简单动态字符串，是Redis中字符串所采取的数据结构，SDS并不是Redis的独创，只是被Redis采纳的一种数据结构，用以替换C语言原生的字符串类型：sds仓库传送门 使用方法与原生的C语言字符串类似，并能提供很多类似的API SDS经过了两个版本，目前的解析大都基于v1 v1版本的sds数据结构很简单： 比起C语言中单一的字符数组构成的字符串，sds具有以下优势： 存储了字符串长度，相比C语言遍历获取长度，将时间复杂度由O(n)变为O(1); 当SDS每次发生修改时，会为其分配冗余空间，在字符串空间小于1MB时，每次分配实际长度2倍的空间，而在大于1MB时则是分配多1MB的空间，是在空间不足时才会触发分配
2020-11-16鱼鱼
JVM与GC
JVM与GCJMM，长下面这个样子： 其中，堆和栈区自然不做介绍了，主要介绍： 程序计数器：线程私有的，记录正在执行的字节码地址，换言之，它告诉我们某线程执行到了那里，分支、循环等也会依赖这个来执行，这一区域不会发生OOM问题 栈：就是正常所指的栈，每个方法被执行的时候都会同时创建一个栈帧（Stack Frame ）用于存储局部变量表、操作栈、动态链接、方法出口等信息 每一个方法被调用直至执行完成的过程，就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程，这一区域会发生StackOverflow问题 堆：就是正常所指的堆，这里是GC的主要区域 方法区：线程私有的，是各个线程共享的内存区域，它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据，运行时常量池也包含在里面
2019-03-28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；
2020-03-14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
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
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
[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Redis](/blog_cover/20200220/cdd943f261664778a1c746b93930db3a.png)
2020-02-23鱼鱼
ES快速入门(I)——分析分词器
ES快速入门(I)——分析分词器本文旨在快速入门Elasticsearch的分词，包括分词分析器的创建和介绍对比等，请确保在阅读前已经搭建好完备的集群 文章基于es7.0+，与稍旧版本的主要区别是没有type 在讨论分词前，我们先看一下es整体创建倒排的分词过程： 我们常说的分词器指的其实是“分析器”analyzer，es将以上常用的逻辑封装起来成为analyzer，但是语义上的分词器是指上面的tokenizer 经过了三层处理后拿到了terms数组建立最终的倒排索引： character filter：一般不会用到这个filter，是在分词前对原有的文档字段内容做转换，例如去除html的标签提取出正文内容，按正则清除和替换某些内容，你可以指定及自定义0个到多个character filter，他们将共同存在，一个文本流在经过character filter处理后，依然是文本流；
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2020-09-01鱼鱼
