Elasticsearch 入门
Elasticsearch 入门(注：本篇文章基于Elasticsearch7.7.0版本，由于版本的差异性造成的内容不一致我会尽量在文中标出，但是) Elasticsearch是基于Lucene扩展的全文搜索引擎，当我们有对大数据量的处理和搜索时，全文搜索引擎是最佳的选择，同时他提供了高扩展性、高可用性、RestFul风格的API和友好的分布式部署配置，在此我们不予详述 我们日常使用的数据库索引是数据库一种编排数据（逻辑上）从而加快查询的手段，我们暂且将这种索引方式称为正排索引，他通过对待搜索字符寻址从而找到对应的数据 但是这种索引方式对于模糊匹配会出现"断档"现象（模糊符号后的片段无法走索引查找），并且对于海量数据无论在存储上还是在查找上都略显吃力，于是在Elasticsearch中引入了倒排索引来加快查询速度
2020-03-06鱼鱼
多线程应用提高(IV) 线程安全的集合类
多线程应用提高(IV) 线程安全的集合类在Java中的数据结构一篇中，列举了Java中一些常见的集合，此文主要梳理线程安全的相关集合 我们知道，当一个实例对象只能被一个线程访问时（线程私有），无论如何都不会有线程安全的问题，但在多线程的情境下，多个线程操作同一个对象时，可能会出现更新丢失、读写数据不同步、计数击穿等现象，此时这种操作就是非线程安全的 相应地，线程安全的集合有这样的特点：在多个线程操作同一集合时，能保证每一步操作都是安全的，与串行执行的结果一致，不会出现数据不同步等预料之外的问题 可以先看这个小例子Java-lab/ListT.java at master · fishstormX/Java-lab，我在里面解释了
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2019-07-13鱼鱼
使用Shiro和token进行无状态登录
使用Shiro和token进行无状态登录我们之前可以使用shiro实现登录，但这些都是基于session或是cookie实现的，这些只能用于单机部署的服务，或是分布式服务共享会话，显然后者开销极大，所以JWT(JSON Web Token)应运而生，JWT是一套约定好的认证协议，通过请求携带令牌来访问那些需鉴权的接口 我们在这里使用token，原理类似，但是规则更为简单，没有形式上的约束，只是在请求Head或是body中添加token用于校验用户身份，token是可以和会话共存的，此处我们使用Shiro的会话登录结合JWT来实现无状态登录，从而实现扫码登录和一般的接口访问授权 项目中，需要实现无状态登录（单点登录，SSO），但是同时也要保持Shiro本身自带的会话登录
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2020-03-22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
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
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源码解析(2) ContextClassLoader与ClassUtil.forName()方法浅析
JVM源码解析(2) ContextClassLoader与ClassUtil.forName()方法浅析在Spring获取Context的源代码中，我们看到了对ClassUtil的方法调用，通过给定ClassName和ClassLoader进行Class的加载： ClassUtil.forName是仅供于Spring内部使用的获取Class对象的方法，来看一下源码： 首先 对于缓存的Class一块，在类的静态块中就能看出其逻辑： 在上面的resolvePrimitiveClassName方法中，先对长度做了一个判断，因为较长的packagename会影响执行的性能： 最终加载Class依旧是通过ClassLoader的，先来看一下获取ClassLoader的方法实现： 此处优先使用了ContextClassLoader作为 类加载器而非默认的AppClassLoader，在JVM源码解析 从 Launcher类浅谈ClassLoader中，提到了关于 类加载器的相关知识，使用ContextClassLoader是为了弥补双亲委派加载机制的对于自定义 类加载器的缺憾：那些自定义的 类加载器并没有机会上场，在使用了AppClassLoader后我们的自定义ClassLoader所加载的Class是无法被加载进去的，使用ContextClassLoader，我们可以在定义线程时，通过Thread的init方法(子线程调用，私有方法)或是setContextClassLoader直接指定使用自定义的ClassLoader
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2020-08-16鱼鱼
过滤器、拦截器、监听器和AOP
过滤器、拦截器、监听器和AOP用这篇文章来梳理一下这些杂七杂八的Spring MVC中的基础概念，顺便讲一下在项目中的一些基本使用和常见应用（其实主要是针对AOP的），至于使用他们实现具体的功能，后续可能会独立写出来（谁知道呢） 执行的顺序： 项目初始化：filter:init()->filter:doFilter()->preHandle->Controller->postHandle->afterComplition ->destory() 过滤器（Filter），由servlet提供，拦截URL(其实是servlet)，经过代理，执行想要的方法，最基本的使用是集成Filter类并重写方法，因为是从url层面上直接拦截，可以有很多用途，比如用于用户身份校验，比如某些页面需要有用户权限才能访问，就可以利用过滤器进行拦截，一些安全框架的鉴权本身也是过滤器的实现
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2020-03-01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
[Quick Start]RedisTemplate的bean手动配置
[Quick Start]RedisTemplate的bean手动配置 有时我们可能需要手动配置Redis的连接，例如动态修改或是从特殊的参数中获取，而不是使用SpringBoot的自有配置，此篇文章意在快速指引redis的手动配置 基于Spring项目和Jedis的底层，使用RedisTemplate； 通过Maven引入相关依赖，可以的话spring-data-redis选择2.0.0以上版本，较低版本需要的依赖： 如果使用了Spring-boot并且要使用较高的版本（例如在2.1.0后才有的某些API-putIfAbsent带有超时时间的版本），我们直接修改starter的版本是不够的，二者版本并不对称，我们需要去掉其中的redis依赖并单独引入 建议保持良好的依赖管理习惯，显式的移除依赖，而不是任其覆盖，如：
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2020-02-24鱼鱼
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
ES快速入门(I)——分析分词器
ES快速入门(I)——分析分词器本文旨在快速入门Elasticsearch的分词，包括分词分析器的创建和介绍对比等，请确保在阅读前已经搭建好完备的集群 文章基于es7.0+，与稍旧版本的主要区别是没有type 在讨论分词前，我们先看一下es整体创建倒排的分词过程： 我们常说的分词器指的其实是“分析器”analyzer，es将以上常用的逻辑封装起来成为analyzer，但是语义上的分词器是指上面的tokenizer 经过了三层处理后拿到了terms数组建立最终的倒排索引： character filter：一般不会用到这个filter，是在分词前对原有的文档字段内容做转换，例如去除html的标签提取出正文内容，按正则清除和替换某些内容，你可以指定及自定义0个到多个character filter，他们将共同存在，一个文本流在经过character filter处理后，依然是文本流；
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2020-09-01鱼鱼
