什么是web服务器?什么是web应用服务器?容器、以及服务器概念的区分(萌新向)
什么是web服务器?什么是web应用服务器?容器、以及服务器概念的区分(萌新向)本文主要是为了帮助萌新理解在web开发时遇到的关于web工作原理的疑问,由于本人水平十分有限,所以本文仅作为一般性参考,如有错误,欢迎批评指正OVO 首先说明的是,我们所谓的web服务器并不是物理上的服务器,而是建立在物理服务器上的一个web应用的运行环境,是一个软件服务器 这就好比前后端分离开发时,后端模块在物理服务器上的JVM,前端也需要一个“运行环境”进行工作,那么web服务器端概念就应运而生了,大概就好比下图 上图中拥有VUE经典的原谅色的web服务器就是我们前端运行的地方,可见web服务器的主要作用是给前端一个合理的运行环境,其实不只是看起来那么简单,web服务器还要处理代理、反向代理、跨域、并支持并发等等

2019-06-16Agostino
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
MySQL tips
MySQL tips一些日常接触到的MySQL优化tips,比较散乱 假设有一个用户表,对于一句很简单的查询语句: 假设name与age字段均有单列索引,容易想到的是,MySQL应该会分别走两次索引,并将其结合起来,EXPLAIN也是如此,大多数时候MySQL会进行优化,我们可能会看到EXPLAIN的结果中有Using union或Using soft union,这是MySQL针对OR做了隐性的优化,但当SQL复杂或数据极端情况下,这一语句极容易变成全表扫描,偶尔使用联合索引可能解决问题,更多情况则是MySQL“昏了头”,即使OR条件均涉及数据条数不多,依旧没能在查询语句中使用索引,此时应调整为UNION语句(可以权衡一下重复及顺序是否有影响,可以使用更快的UNION ALL):

2021-01-13鱼鱼
Java排坑指南(I)jmap jstack jstat等的使用
Java排坑指南(I)jmap jstack jstat等的使用运用一些Java自带的可执行jar可以从内存的角度更轻松的排除项目中的问题,我们可能会遇到一些不常见却相对很致命的问题,例如: 某些web项目CPU跑到了100%并且飙高不下(一般来说,web应用都为IO密集应用,不太可能出现cpu高占用的情况) 项目中线程出现阻滞、阻塞(网络请求响应速度明显变慢,甚至因为死锁彻底出现阻塞等) 极可能由内存泄漏引发的不明原因的 OOM(没有预兆的或是基础逻辑问题的内存溢出) 当以上问题发生时,通过代码或是日志其实很难定位到原因所在,因为这一般是基于环境或资源导致的全局性问题,通常很难定位,这时可以通过使用Java自带的性能调优jar包更便捷的定位问题(如果没有配置环境变量,可以在jdk的bin目录下找到他们的jar包)

2020-11-28鱼鱼
并发之AQS全解析
并发之AQS全解析我们知道juc(java.util.concurrent)包下有很多实用的类,提供了很多并发工具,例如线程池、原子类、并发工具、信号量工具、锁等,可以说基本实现都为悲观锁,底层原理基本都使用了AQS(AbstractQueuedSynchronizer),AQS不是一种概念,是并发中实打实的工具类 本篇文章针对AQS做解析 AQS是多线程访问共享资源的同步器框架 AQS的资源可以是独占的也可以是共享的 我们先来简单看一下它的使用方式和ApI(因为是抽象类,是不能直接使用的),下图是AQS的整体脉络 AQS核心就是一个状态值state,同时维护了一个线程的阻塞队列,队列的节点为有两种状态:SHARED(共享)和EXCLUSIVE(独占),节点状态有五种:
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2021-03-12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
CAT的使用和原理简介
CAT的使用和原理简介开发中刚好碰到了CAT的应用,利用这篇文章总结一下
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2019-08-07鱼鱼
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)

2020-01-28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
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

2020-02-24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
扫盲——加密那些事
扫盲——加密那些事扫盲加密解密算法 日常开发中我们经常接触MD5算法,以此进行简单的文件完整性校验或者是后台密码验证,MD5是最常见也是最简单快捷的散列算法,常用于参数或文件完整性校验,譬如网络请求发起方与接收方分别对参数做MD5编码,一旦不一致便判断请求被篡改从而拒绝该请求,从而保证信息安全,编码后的字符串是编码前文本的一个简要梗概,因此它也被称作是信息摘要算法 这个算法的特点就是不可逆,只用于信息准确性和防篡改的校验,当然,MD5作为老牌的散列算法,很多经典的编码已经可以被反向解码出来(依靠正向的暴力穷举)以及被碰撞模仿(王小云院士团队的"破解"能够根据MD5编码后串码模拟原始消息,即使它可能与原信息不同),类似的还有SHA1,因此衍生了SHA224、SHA256、SHA512等更多安全的散列算法

2021-05-14鱼鱼