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
算法：动态规划解法及例题
算法：动态规划解法及例题经历过很多算法题，其中最常见的解题方法便是动态规划 动态规划（dynamic programming,即DP)，是一种常见的求解最优解的方案，他通过将复杂的问题拆分为单阶段的小问题求解，核心思想是递推，通过简单基础的解一步步接近最优解 对于一个算法问题，总有一个相对令人满意的解，但却不一定是我们想要的最优解，譬如在解决动态规划中最经典的背包问题时，有些人首先想到简单省心的贪心算法，取价值最高或是性价比最高的物品组合，这种方案得到的很有可能是最优解，但贪心的算法并不适用于动态规划领域，若是物品中恰好有能将背包塞得很满的组合，而采用贪心策略却浪费了很多背包空间 其实贪心策略本身更多也是一种“相对最优”的解决方案，而很少是真正的最优，这一点请务必斟酌
2020-03-11鱼鱼
Spring MVC源码和设计思想1 DispatcherServlet
Spring MVC源码和设计思想1 DispatcherServlet此篇文章是个人通过阅览Spring MVC源码的学习过程记录，包含Spring MVC的关键细节源码设计和一些设计上的tips，更近似于一种意识流的记录方式，锚点设置可能也有些乱，零零散散的点我日后有时间会统一总结起来 Restful风格的Http有八种请求方式，除了最常使用的Get与Post还有Head、Put、Delete、Options、Trace、Connect 在Restful接口的设计中，请求方方式的语义性很强，我们时常用他约束接口请求的行为，请求类型的语义： OPTIONS获取服务器支持的HTTP请求方法； HEAD跟get很像，但是不返回响应体信息，用于检查对象是否存在，并获取包含在响应消息头中的信息
![Spring MVC源码和设计思想1 DispatcherServlet]()
2019-06-03鱼鱼
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
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
2021-04-07鱼鱼
Spring源码解析(1) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听
Spring源码解析(1) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听查看源码的顺序就见仁见智了，比较普遍的做法是从IoC入手，了解容器注入的每一个环节，掌握大致的流程 由于使用的是Spring，所以在这里我们引入比较古老的xml配置文件进行bean的配置，首先定义一个bean: 配置描述bean的xml，核心只有一行： 这样一来就可以使用BeanFactory这个容器来注入bean并使用了： 本来有封装好的XmlBeanFactory，这一类现在已经被弃用了，所以采用了他的父类DefaultListableBeanFactory;当然，也可以使用更加方便和常用的ApplicationContext： 当然从xml文件读取bean的配置只是其中一种目前用的不多的加载方式，还有基于包扫描等加载bean的方法，此处仅为理解IoC的基本使用
2020-08-04鱼鱼
第一个Vue前端独立项目构建尝试（工程化）
第一个Vue前端独立项目构建尝试（工程化）开始我的第一个前端独立项目的构建 使用webPack、npm进行项目模块化构建 安装相关软件准备构建： VSCode npm(node) 查看版本 npm -v node -v 安装相关依赖（使用淘宝镜像）： npm install -g cnpm --registry=http://registry.npm.taobao.org 安装vue-cli脚手架： npm install -g vue-cli 查看版本： vue --version 进入目录后新建vue工程： vue init webpack projectname 配置相关内容：
2019-05-04鱼鱼
ELK全家桶基本使用（I）文件收集Filebeat
ELK全家桶基本使用（I）文件收集FilebeatFilebeat是Elastic中的轻量文件收集系统，相比于功能更强悍的Logstash，当我们需求很单一，读取文件内容且对文件内容没有过多复杂处理时，最好使用FileBeat取代Logstash，以免造成不必要的内存开销 文档链接 Filebeat负责收集文件并发送给下游服务 核心行为包含输入、处理过滤和输出 当然也有集成好配置的模块，通过模块与Es和Kibana链接可以直接在Kibana上看到组件的可视化 同时不难看出Filebeat其实对数据库的支持不是很健壮 截止7.6版本，开源的Filebeat可支持以下几种消息输入类型： log 用得最多的输入类型； stdin 标准的输入，从process或是piepline读取（可理解为脚本运行通道直接输入），一旦配置了这种input方式，其他 input将不再生效文档地址；
2020-03-16鱼鱼
常见树形结构
常见树形结构树形结构 相关术语 结点(Node)：表示树中的数据元素，由数据项和数据元素之间的关系组成 在图中，共有10个结点 结点的度(Degree of Node)：结点所拥有的子树的个数，在图中，结点A的度为3 树的度(Degree of Tree)：树中各结点度的最大值 在图中，树的度为3 叶子结点(Leaf Node)：度为0的结点，也叫终端结点 在图中，结点E、F、G、H、I、J都是叶子结点 分支结点(Branch Node)：度不为0的结点，也叫非终端结点或内部结点 在图中，结点A、B、C、D是分支结点 孩子(Child)：结点子树的根 在图中，结点B、C、D是结点A的孩子
2019-03-15鱼鱼
关于多数据源的那些事儿（萌新向）
关于多数据源的那些事儿（萌新向）在日常的JAVA后端开发中多数据源的应用场景并不少见，但对于刚刚接触springboot或是刚刚接触工程化开发的萌新来说却仿佛是一座不可逾越的高山，因为新手常常会局限于某些“固定的”项目配置，不知道如何配置？从哪里开始配置？以及什么能改什么不能改 这种现象在用惯了springboot便捷开发的老手中也很常见，众所周知，相比于spring的springboot简化了很多工程前置配置，虽然增加了工作效率却也使得开发人员失去了了解基础配置的机会 综上，本文主要讲解如何在springboot环境中，以一种最简单的、即起即用的、不依赖中间件和数据库切片的方式配置单一项目的多数据源 限于笔者能力有限，经验尚浅，若有描述不当之处，敬请批评指正
2019-06-28Agostino
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
网络时延、异步IO、Pipeline
网络时延、异步IO、Pipeline通过使用多线程是能提高网络延迟带来的负面效应的，也就是在IO密集型的应用中（尤其是网络IO密集应用中），通过异步操作或能显著提高性能，本篇讨论相关问题 并不是异步（多线程）定能提高性能，有这种讨论也是发现经常有人会滥用多线程 通常会有一种说法：如果想要采用多线程的来执行一段任务，为了提高性能，假设服务器中有N个核心，推荐在CPU密集型的应用中启用N个线程，而在IO密集型的任务中启用2*N个线程 本人不是很认同此种说法，他只能代表一个大致的度量，在实际应用中几乎可以说完全不准确，一般来说，权衡系统资源与性能后，前者可能需要更少的线程数，而后者根据实际情况也许适宜分配更多的线程数 这个概念大家一般都不是很陌生，在此再次科普下：所谓IO密集型任务，即是任务的资源消耗多集中在系统IO上，这里的IO本来包括磁盘IO和网络IO等，但是磁盘IO涉及文件句柄操作等系统限制不在本篇讨论，所以此篇文章所提主要指网络IO，高网络IO也是绝大多数web应用的特性
2021-04-21鱼鱼
