Springboot源码原理：从启动方法看配置加载
Springboot源码原理：从启动方法看配置加载首先看一个springboot项目的配置，我们可以定义一个application.yml，对于不同的环境有时也通过profile配置项指定不同的配置文件（譬如application-dev.yml），也可以通过命令行覆写具体的VM options配置项（举个栗子，启动时执行 java -jar xxx.jar --server.port=8080），此文讲解这些配制的读取原理 整体配置项的优先级从高到低为： 命令行配置； 系统属性(System.getProperties()) 系统环境变量 jar包外的主配置文件（带有） jar包内的主配置文件 jar包外的次要配置文件（由spring.profile指定的）
2021-03-09鱼鱼
杂记：Spring与Springboot的本地化配置
杂记：Spring与Springboot的本地化配置利用这篇文章巩固一下Spring框架的基础，因为发现接触到的各种Spring的项目配置杂七杂八，从xml到注解，从properties到json到yaml，他们各有千秋，没有哪一种方式可以绝对取代另一种配置，所以在这里统一介绍一下各种配置方式的内容和利弊，以便随时查看 这并不是一篇Spring框架领域的教程，只是一种技术的补足或是一种投机取巧的学习手段 原始的Spring是采用纯xml进行配置的，我从github上找了一个规范经典的SSM项目，以下是一些常用的配置，从这里就可以看出xml的基本格式： ApplicationContext-test.xml jdbc.properties
2020-03-01鱼鱼
基于Consul的服务注册与发现
基于Consul的服务注册与发现注：文章基于Consul1.6.0版本，部分版本可能会有误差 本文中项目集成部分采用Java语言 consul官网，服务注册/发现是微服务架构中不可或缺的重要组件，起初服务都是单节点的甚至是单体服务，不保障高可用性，也不考虑服务的压力承载，服务之间调用单纯的通过接口访问（HttpClient/RestTemplate），直到后面出现了多个节点的分布式架构，起初的解决手段是在服务端负载均衡，同时在网关层收束接口，使不同的请求转发到对应不同端口上，这也是前后分离防止前端跨域的手段之一： 图中的B服务也可以是多节点，注册在nginx上面的 要命的是，nginx并不具有服务健康检查的功能，服务调用方在调用一个服务之前是无法知悉服务是否可用的，不考虑这一点分布式的架构高可用的目标就成了一个摆设，解决手段也很简单：对超时或是状态码异常的请求进行重试尝试，请求会被分发到其他可用节点，或者采用服务注册与发现机制察觉健康的服务
2020-01-10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
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
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2019-06-18鱼鱼
数据库的瓶颈问题解决（主从分离）与多数据源切换
数据库的瓶颈问题解决（主从分离）与多数据源切换业务中，数据库的设计是极为重要的一环，在高并发的业务中，我们可以采用集群部署来缓解请求和逻辑处理的压力，但是在数据库的层面却不行，Oracle、Mysql等数据库的吞吐量很高，但是依旧有阈值，我们不能奢求单库能解决所有的问题，假设遇到了数据库的瓶颈问题，我们可以采用怎样的手段呢 想要数据库达到瓶颈（SQL执行效率明显变慢），其实是很困难的，我们在程序的设计中基本都会使用到数据库连接池控制数据连接，但当业务量提升之后，连接池若是经常达到饱和便容易产生阻塞，我们不得不开放更多的连接数，随之而来的便是数据库承载了更多的并发，解决问题的主要方式有三： 更细的划分业务逻辑，将高频业务表单独分离开来，并通过定期清理的方式减小查询的执行时间，将不同的数据库请求分发到不同服务器的不同库，可以一定程度下解决上文所述的问题，但是应以数据库的设计性为前提，绝对不能牺牲原有设计合理的数据结构将其进行拆分，得不偿失
2019-08-29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；
2019-06-18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）
2019-06-05鱼鱼
动态路由数据源（多租户）解决方案
动态路由数据源（多租户）解决方案当下有很多服务都使用了多数据源，或是出于跨库查询或是分库分表、读写分离等，多数据源解决方案早已不是稀罕事 常见的解决方案包括使用多数据源框架(例如Shareding-Jdbc)、在数据库端做代理（例如MYCAT）、对于固定的几个数据源连接，也可以直接手动配置多个数据源，这种相关处理有很多源码，我在github上也有简单的实现：fishstormX/dynamicDataSource: 动态数据源的实现，基于maven自定义多模块骨架 Spring Boot2.0.x，本文实现的是动态数据源，主要为了解决 多租户问题（不同的用户群组有不同的数据源和配置，强调数据的隔离性） 本文技术能实现的是动态数据源，基于Spring框架，即能够将注入的Datasource根据租户不同使用不同的来源，同时根据租户增减动态的增删和缓存数据源（增是因为会有新增租户可能使用到项目启动后的数据源，减是因为租户数不可预料，不可直接缓存所有的数据源）
2021-01-07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：
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2020-09-05鱼鱼
Redis原理-源码解析：数据结构3 sorted set(zset))
Redis原理-源码解析：数据结构3 sorted set(zset))Redis的set数据结构在此不多讲，同Java中原理一样，set也可以理解为是hash剥离了value的数据结构，即同为dic 但是zset（有序集合）其实在底层原理上完全不同于set 所有原理实现基于Redis版本6.0.9 先看一下基本的指令实现，着重注意中文注解的地方 t_zset.c 可以看出zset的数据结构不是固定的，在其元素数或是元素的字符串过长时，其结构为zset；否则使用ziplist数据结构（像hash一样为了节省空间），二者的创建方法如下： ziplist的代码和原理可以参考我的博客Redis原理-源码解析：数据结构2 list-鱼鱼的Java小站，就是一个节省内存的压缩的链表结构
2021-02-28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
