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
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
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
![JVM源码解析(2) ContextClassLoader与ClassUtil.forName()方法浅析]()
2020-08-16鱼鱼
Spring的事务
Spring的事务Spring事务将一系列操作绑定为具有原子性的操作，此篇文章讲基于Spring提供的声明式事务 MySQL的事务我们已经明白，Spring的事务是委派了ORM框架来解决相应的问题，在jdbc中，体现的就是在Mybatis框架中，体现的就是SqlSession的建立到提交 声明式事务：在方法或是实现类上加上以下注解： 其中一些常用参数： propagation：配置事务传播行为；（后面详细解读） isolation：事务隔离级别； timeout：超时时间； roolbackFor：导致事务回滚的异常类设置； readOnly：boolean，是否只读 有七种事务传播行为，用来决策当发生事务嵌套时的解决方案
![Spring的事务]()
2019-07-18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
造轮子1 注解管理
造轮子1 注解管理使用public @interface xxx{}可以自定义一个注解，在注解上面定义的注解叫做元注解 以下代码取自开源API文档生成项目Swagger： 在注解中也可以使用注解，我们称这些注解为元注解，上面代码中使用了一些比较常见的元注解 @Target({ElementType.TYPE})用于定义注解的使用范围，常见的包含 TYPE：类、接口、枚举 FIELD：字段声明 METHOD：方法声明 PARAMTER：参数声明 CONSTRUACTOR：构造函数声明 LOCAL_VARIABLE：局部变量声明 ANNOTATION_TYPE：其他注解声明 PACKAGE：包声明（代码中的第一行 声明package的时候）
![造轮子1 注解管理]()
2019-05-25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：
![[Quick Start]RedisTemplate的bean手动配置](/blog_cover/20200220/bc7458d39b07471f8559d5469418133f.png)
2020-02-24鱼鱼
盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap
盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap 基数计数(cardinality counting)通常用来统计一个集合中不重复的元素个数，例如统计某个网站的UV，或者用户搜索网站的关键词数量 数据分析、网络监控及数据库优化等领域都会涉及到基数计数的需求 要实现基数计数，最简单的做法是记录集合中所有不重复的元素集合S_uSu，当新来一个元素x_ixi，若S_uSu中不包含元素x_ixi，则将x_ixi加入S_uSu，否则不加入，计数值就是S_uSu的元素数量 这种做法存在两个问题： 当统计的数据量变大时，相应的存储内存也会线性增长 当集合S_uSu变大，判断其是否包含新加入元素x_ixi的成本变大 大数据量背景下，要实现基数计数，首先需要确定存储统计数据的方案，以及如何根据存储的数据计算基数值；另外还有一些场景下需要融合多个独立统计的基数值，例如对一个网站分别统计了三天的UV，现在需要知道这三天的UV总量是多少，怎么融合多个统计值
![盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap]()
2022-01-12鱼鱼
JVM与GC
JVM与GCJMM，长下面这个样子： 其中，堆和栈区自然不做介绍了，主要介绍： 程序计数器：线程私有的，记录正在执行的字节码地址，换言之，它告诉我们某线程执行到了那里，分支、循环等也会依赖这个来执行，这一区域不会发生OOM问题 栈：就是正常所指的栈，每个方法被执行的时候都会同时创建一个栈帧（Stack Frame ）用于存储局部变量表、操作栈、动态链接、方法出口等信息 每一个方法被调用直至执行完成的过程，就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程，这一区域会发生StackOverflow问题 堆：就是正常所指的堆，这里是GC的主要区域 方法区：线程私有的，是各个线程共享的内存区域，它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据，运行时常量池也包含在里面
2019-03-28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
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：
![ES快速入门(2)——Tokenizer、Reindex]()
2020-09-05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
