Consul高级应用:多数据中心,模板与Client(Zuul)

Consul高级应用:多数据中心,模板与Client(Zuul)此文整理了Consul比较实用的高级功能:多数据中心,模板与维护模式 Consul提供了多数据中心联动的特性,目前看来多数据中心只是在查询阶段提现,各个数据中心的数据持久化和数据目录(k-v对)的更新不相干扰 也就是说,多数据中心的特性目前看来不能作为可用性的保障,当然 不排除可以手动热切换数据中心 最好判断是否使用多数据中心的情形是判断服务是否属于同一系统下,是否相同serviceId能提供相同的无状态服务,以下列举一些情景: 一个系统拥有多个域名的多套部署,提供版本一致的服务(建议使用多数据中心) 一个系统由多个服务器提供的不同服务提供(视服务具体情况,不建议使用多数据中心)
Consul高级应用:多数据中心,模板与Client(Zuul)2020-01-28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
Spring源码解析(1) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听2020-08-04鱼鱼

使用RPC与Restful接口调用服务

使用RPC与Restful接口调用服务在SOA和微服务架构中,远程通信是无法避免的,最常用的远程通信有两种方式: restful的接口,使用Http通信 使用dubbo或是Spring Cloud组件进行 RPC协议远程调用,可选地使用socket通信 不同的人对 RPC调用会有不同的看法,甚至对rpc本身的理解都不甚相同,但我认为 RPC有两种倾向: 一为语义化的 RPC 没有统一的请求规范,数据格式在开发人员中很难达成一致,在使用传统Http调用时,交互的双方需要约定一份“API文档”以保证数据格式的唯一性,这样API格式本身就成为了一道大墙,耽误研发双方的时间 但如果服务间采用语义化 RPC进行交互,双方可能并不需要一份文档,只要一份约定好的代码,并以此作为双方的依赖,在请求时也仅仅是直接调用方法本身,如此强的语义性怎能让人不爱
使用RPC与Restful接口调用服务2021-01-13鱼鱼

数据库的存储过程、触发器和一些语法

数据库的存储过程、触发器和一些语法本篇文章讲述基于MySQL的存储过程触发器和一些相关的语法 在数据库中,存储过程是指将复用度很高并且不需要通过程序进行预编译的的SQL语句预先写好存放起来(此处所指的为用户定义在数据库中的存储过程),在需要时直接通过call调用 先看一个例子(注意,这不是创建存储过程的语句): 其中使用了日期相关的函数,DATE_SUB(CURDATE(),INTERCAL 10 DAY)代表当前时间前推十天 这个存储过程作用是查出十天前的数据然后将其删除 MySQL默认的分隔符是" ; ",这样一来定义存储过程就会因为 ; 被打断,所以在定义存储过程前后需要修改分隔符,使用DELIMITER关键字跟随分隔符,实际创建存储过程语句为:
数据库的存储过程、触发器和一些语法2019-06-12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:
有关Session的碎碎念-ban掉cookie之后2019-03-08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
MySQL的数据锁 加在哪?2021-02-05鱼鱼

IO与NIO

IO与NIO我们都知道IO流传输,其实IO模型有很多,例如BIO、NIO、AIO等,传统的IO都是同步的 IO为各种流操作 IO操作分类 I IO操作分类 II 其中,输入流可以为InputStream和Reader,分别为字节流和字符流,对应地,输出流为OutputStream和Writer,具体的使用在此不详述 NIO是IO模型中后推出的新IO模型 NIO并不一定是多线程的,但是NIO是多管道的,利用缓冲作为中间介质进行数据传输,运用的其实是多路复用技术,它恰恰是通过减少线程数量从而减少上下文的频繁切换,提高性能 Channel:通道,相当于一个连接,不能直接输出数据,只能与Buffer交换数据
IO与NIO2019-05-11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
Redis原理-源码解析:数据结构3 sorted set(zset))2021-02-28鱼鱼

Linux常见指令集和使用技巧(持续更新)

Linux常见指令集和使用技巧(持续更新)目前是一步一步记录用到了的Linux指令 | 管道,将符号前的指令输出作为符号后的指令输入 > 将正常输出重定向(比如指令打印内容输出到文件) >> 将正常输出追加重定向(区别与上面的覆盖,这个指令对于已经存在的文件会追加内容) & 后台执行 && 前面的指令执行完毕才执行后面的指令 || 前面的指令执行出错才执行后面的指令 ls 显示目录下的文件目录或者列出文件信息 ll 属于ls,列出目录下的所有文件信息 cd 进入目录 pwd 显示当前目录的绝对路径 mkdir 创建目录 rm 删除目录(慎) mv 移动目录 即文件的打包安装,对于不同的Linux系统使用的工具有所不同,此处使用ubuntu系统,利用apt工具进行打包
Linux常见指令集和使用技巧(持续更新)2019-09-09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
常见树形结构2019-03-15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
IO多路复用模型:select、poll、epoll对比2020-08-11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
数据库的并发、锁机制与MVCC2021-01-24鱼鱼
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