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：深度优先搜索（DFS）
算法：深度优先搜索（DFS）在算法：广度优先搜索（BFS）（最短路径）中，我们提到了按照广度优先遍历的搜索方式，使用队列作为常规的搜索方式，与之相对应的为深度优先搜索（DFS） 如果说BFS对应着树结构的前中后序遍历 但是DFS相对解法较为多元一些，有些时候不得不使用递归进行求解 同时，有很多求解只是进行图的遍历，不关心是广度还是深度优先，其解都是相同的 在这里我们暂且不讨论的基于栈而是侧重基于递归的遍历实现 对于二叉树，最常见的遍历方式有前序(又称 先序)遍历、中序遍历、后序遍历、层次遍历 前中后序只为取得的值先后顺序不同，即递归有先后 依赖栈实现的的深度优先是前序遍历 以下是一个二叉树的前序遍历代码实现：
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2020-06-27鱼鱼
排坑指南-异步操作HttpServletRequest丢失Cookie
排坑指南-异步操作HttpServletRequest丢失Cookie遇到了一个很奇怪的bug：请求鉴权失败，因为通过Request对象获取到的Cookie中没有数据 经过debug调用request.getCookies()方法返回了null值，但是header属性的cookie却能拿到用户的有效cookie(request.getHeader("cookie"))，其中缘由，且慢慢道来 我们可以在web项目中通过Request对象很方便的获取Cookie对象： 但其内部实现其实有一层缓存逻辑，从名为"cookie"的请求头中读取并处理数据转为Cookie对象并不是个省时事，在org.apache.catalina.connector.Request类中可以看到如下代码实现：
2020-11-11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
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2024-10-15鱼鱼
IO多路复用模型：select、poll、epoll对比
IO多路复用模型：select、poll、epoll对比我们平时提到的I/O几乎都是同步 阻塞模型，譬如网络请求的socket IO，在数据返回前，相应的线程或是进程将会一直 阻塞直到数据返回，比较直接的处理便是针对IO流一对一的监听，但在IO返回前，相应的系统资源会平白无故的浪费，这种处理方式会大大降低服务器的吞吐 如果我们用很少的线程来监听这些IO，就能实现对系统资源的更好利用，在相应的socket有数据返回时才去读取数据 这种方式被称作IO多路复用，在Linux系统中，实现IO多路复用的方式（从古老到新）有select、poll和epoll 现在很多中间件都使用epoll IO多路复用模型才因此有着很高的性能和吞吐 此处简单描述三种方式的实现和区别
2020-08-11鱼鱼
分布式系统中的一致性算法和问题解决
分布式系统中的一致性算法和问题解决在撰写脑裂问题相关的博客时发现脑裂问题的产生原因在不同算法下的分布式系统各不相同，需要先大致了解一致性算法并针对性的解决 市面上有很多开源的分布式系统，他们的数据一致性算法不尽相同，例如k-v系统的祖师爷——zookeeper采用的是ZAB的算法，而最近流行的Consul是raft算法，不同数据中心server沟通的方式则是gossip协议 不同的协议和方式对选举和数据同步有不同的处理机制，利用这篇文章来对比常见的分布式一致性算法 一个系统可能会使用多个不同的一致性算法，以便于在不同的业务环节上有着各自更贴切的处理 ps：有种观点是一致性算法不是很准确，因为replica也能保证数据某种程度上具有一致性，有人称之为共识算法
2021-03-13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
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2020-06-21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
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
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；
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2019-12-07鱼鱼
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
PyCharm与python快速开发
PyCharm与python快速开发Python语言作为“胶水语言”，简单易学，开发周期快，功能和扩展性强大，类库丰富 只依赖一门Java并不适用于所有情况，譬如快速开发一次性脚本(修复数据)，通过使用Python效率更高，本篇文章旨在介绍本人快速入门Python的一些tips 注意，一些Python的基本语法在此不予介绍，推荐前往廖雪峰的博客查看，博客基于Python3.8版本 关于编译器等配置内容参考PyCharm帮助文档 从Python官网下载Python并安装，配置环境变量，安装PyCharm（这里 我们使用它作为IDE），这里略过 pip是python的包管理与安装工具，当你安装python后，pip也会随之被安装
2021-01-16鱼鱼
