阿里巴巴Java开发手册 华山版 v1.5

阿里巴巴Java开发手册 华山版 v1.5《Java 开发手册》是阿里巴巴集团技术团队的集体智慧结晶和经验总结,经历了多次大规模一线实战的检验及不断完善,公开到业界后,众多社区开发者踊跃参与,共同打磨完善,系统化地整理成册 现代软件行业的高速发展对开发者的综合素质要求越来越高,因为不仅是编程知识点,其它维度的知识点也会影响到软件的最终交付质量 比如:数据库的表结构和索引设计缺陷可能带来软件上的架构缺陷或性能风险;工程结构混乱导致后续维护艰难;没有鉴权的漏洞代码易被黑客攻击等等 所以本手册以 Java 开发者为中心视角,划分为编程规约、异常日志、单元测试、安全规约、MySQL 数据库、工程结构、设计规约七个维度,再根据内容特征,细分成若干二级子目录
阿里巴巴Java开发手册 华山版 v1.52020-02-24鱼鱼

Consul API文档

Consul API文档这是一个记录Consul 常用API的文档,因为Consul的跨语言性,所以http API在Consul中尤为重要,此文档基于Consul版本1.6.0的v1 API,有其他的变化请参阅Consul官方API文档 Consul API采用经典的rest图谱Consul API版本只有一个版本,所以所有的前缀都为 /v1/,返回值以Json格式传输,可以添加pretty参数格式化Json,以本地部署为例,整体的baseUrl为127.0.0.1:8500/v1/ 获取代理成员列表和基本信息,类似于指令'consul members' 开启维护模式后,该代理节点将会被标注为不可用,可以用于上线前临时屏蔽node的服务
Consul API文档2019-12-01鱼鱼

造轮子0 浅谈设计模式

造轮子0 浅谈设计模式语义化接口的使用,譬如Aware等接口完全是语义性接口,不定义任何方法,只是用来约束一类行为 在Spring框架中有很多类似的接口 Wrapper,包装 ,相当于一个装饰器 XxxAware类表示在Spring中可感知,一般是类中需要用到Spring相关的对象时使用的 例如继承ApplicationContextAware接口后,实现setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext)便会获得这个对象,与之对应的是XxxCapable类,继承他的类要负责实现相关的方get法负责生成Spring需要的对象
造轮子0 浅谈设计模式2019-05-26鱼鱼

Rocket MQ的基本应用

Rocket MQ的基本应用消息队列,常用于应用间通信 本篇文章基于RocketMQ官方文档 Topic:消息分类,依靠topic来定义消息类型 Tag:消息二级分类,可选,同个topic用不同的tag区分消息类别 Message : 泛指MQ所传送的消息体 Producer:消息生产者 Consumer:消息消费者 Name Server:有点类似于zookeeper,负责服务的注册与发现,维护Broker与Topic的映射关系 Broker:负责消息的存储与生产者消费者消息接收与分发,与Name Server建立长连接,保持心跳上传负责的topic信息 Producer:消息生产者,从Name Server获取Broker对应Topic映射关系,然后与Broker建立连接发送消息
Rocket MQ的基本应用2019-06-28鱼鱼

造轮子2 灵活运用反射

造轮子2 灵活运用反射//TODO
造轮子2 灵活运用反射2019-05-25鱼鱼

用Quartz 写定时任务

用Quartz 写定时任务Quartz是OpenSymphony开源组织在Job scheduling领域的一个开源项目,是一款清新友好的任务调度框架 Quartz两大基本功能是job和SimpleTrigger(作业和触发器) 核心的是Scheduler类 有以下几个相关类: Scheduler:定时任务调度; Job:任务类需要实现的接口; JobDetail:Job的实例,被Scheduler执行的是JobDetail,而不是Job; Trigger:触发Job的执行; JobBuilder:定义和创建JobDetail实例的接口; TriggerBuilder:定义和创建Trigger实例的接口;
用Quartz 写定时任务2019-06-18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:
ES快速入门(2)——Tokenizer、Reindex2020-09-05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
Spring的事务2019-07-18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
Redis高级特性:事务和pipelined以及在RedisTemplate中的应用2020-06-21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

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
阻塞队列与Protobuf的Udp通信 - 基于Cat的代理(Agent)项目拆解2020-07-19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
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