Spring源码解析(3) IoC容器配置读取和容器refresh

Spring源码解析(3) IoC容器配置读取和容器refresh在文章Spring源码解析(I) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听中,讲述了web容器启动后会触发的方法实现中生成Context的部分,回顾下核心方法: 我们已经分析到了0.处,他对我们生成的容器做了一个判断,对于web.xml监听初始化的Context,其生成的WebApplicationContext都是ConfigurableWebApplicationContext的子类,所以必然会进入if分支 首先通过loadParentContext先加载了父容器,默认是null 然后调用了configureAndRefreshWebApplicationContext方法进行初始化和配置项的读取
Spring源码解析(3)  IoC容器配置读取和容器refresh2020-08-09鱼鱼

算法:Trie(前缀树、字典树)

算法:Trie(前缀树、字典树)前缀树(Trie,又称字典树)是一种功能倾向性很强的数据结构,通过对词汇的前缀做数结构,很容易实现查询、前缀词推荐系统,例如,我们将如下多个单词放入树结构中: [apple,bat,bee,cat,cap,car],最终生成的前缀树结构为 通过深度递归,我们很容易用较小的时间复杂度判断出符合前缀的单词在不在 假设Trie的字符集范围是固定的,并且范围不大,例如是上面的纯英文字符,假设忽略大小写总共为26个,可以选择使用桶结构进行存储,即每一个Node都是一个长度为26的bucket数组 这样看来,Trie的结构并不复杂,只通过循环不断提高深度进行遍历即可 假定字符集的范围是未知的,或者范围很大(比如中文汉字),就要放弃使用bucket结构,而是通过一个Map维护,这里使用树结构TreeMap,key为相应节点的字符
算法:Trie(前缀树、字典树)2021-01-19鱼鱼

安全框架的使用:Shiro

安全框架的使用:ShiroShiro与Sping Security均是java的安全框架,主要用于处理用户身份验证和授权 常见场景为用户系统登录 Shiro易用性强,提供了认证,授权,加密,和会话管理功能 Shiro的三大核心组件 : Subject:即当前用户概念,不止代表着某用户,也可以是进程或任何可能的事物 SecurityManager:即所有Subject的管理者,可以把他看做是一个Shiro框架的全局管理组件,用于调度各种Shiro框架的服务 作用类似于SpringMVC中的DispatcherServlet,用于拦截所有请求并进行处理 Realm:Realm是用户的信息认证器和用户的权限认证器,我们需要自己来实现Realm来自定义的管理我们自己系统内部的权限规则
安全框架的使用:Shiro2019-09-29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、Reindex2020-09-05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
多线程应用提高(IV) 线程安全的集合类2019-07-13鱼鱼

tips

tips一些小tip: 向上转型,失去特征 定义相同对象,重写hash和(不是或)equal Vue.nextTick() 回调函数:在Vue(重新)渲染页面之后调用 vue绑定样式,我们会发现background-color 不能直接绑定 需写为backgroundColor 因为js中不允许出现‘-’ 存库之前,mysql会把换行符什么的过滤掉,使得出入不一致(应用场景:textarea存)解决:this.value.replace(/\n|\r\n/g,"
") linux下的mysql的表名是区分大小写的! 实现线程接口 Runnable 注解注入失败 注解注入失败 Linux下缺少部分字体,使用drawString会出问题(二维码模块),解决手段:从windows引入字体,因为不是什么主流问题所以就简单写一下,如果再碰到相关问题在详细的讲述一下
tips2019-05-08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 2020-02-24鱼鱼

Mybatis的缓存机制、redis数据库缓存实现和相关问题

Mybatis的缓存机制、redis数据库缓存实现和相关问题高并发环境下,数据库要承受非常大的压力,我们不能奢求每一次都只依赖分布式结构的读写分离数据库来解决问题,所以引入了数据库缓存的概念,这里的缓存不是具体的memcache或是redis,可能只是一块内存区域 此文介绍Mybatis的缓存机制 SqlSession是Mybatis创建数据库链接的会话,当度使用Mybatis需要对SqlSesssion的生命周期有一个把控,但是在Spring的集成中这个会话会被自动创建,周期只是对应一个方法(例如Service层的一个方法),所以每个请求就会对应一个或是多个SqlSession,SQLSession的主要实现是其中的Exector,对应了三种策略:
Mybatis的缓存机制、redis数据库缓存实现和相关问题2020-03-03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

JVM的垃圾回收

JVM的垃圾回收此文介绍Java的基本垃圾回收机制 GC主要回收的是堆区,在堆中是有对象分代的,一个对象每“逃”过一次回收,对象代数便+1,新生对象被称作新生代(如果是占据内存较大的对象直接定义为老年代),当代数一定时对象将由新生代变为老年代 同时在Java1.7之前还有永久代,保存了一些静态变量 总之,内存回收只发生在新生代和老年代之间 除了分代,内存也有分区: 如图,是内存区域分配,其中Eden存储了新建的小对象,当回收时,将Eden中存活的对象转移到To Survivor区中,将From Survivor中的代数高(一般是15)的存活对象转移到老年代中,代数没达到阈值的存活对象转移到To Survivor中
JVM的垃圾回收2021-04-07鱼鱼

Redis原理-源码解析:数据结构2 list

Redis原理-源码解析:数据结构2 list所有原理实现基于Redis版本6.0.9 Redis中的list采用的是链表,在开始前,我们先看看list的最基本指令实现 t-list.c 由此可知,Redis的List底层数据结构都是基于quickList的 这是list所依赖的数据结构: quicklist.h 我们注意到其是由quicklistNode所构成的链表,而其中的数据实则为zl(ziplist)或是bookmark,在大多时候quicklistNode都使用ziplist存储数据 在上文中lpush执行了一个插入方法quicklistPush,在quicklist.c中有他的实现: quicklist真正存储数据的结构是ziplist,所以倒不如说,在Redis中,list是一个由ziplist节点构成的链表
Redis原理-源码解析:数据结构2 list2020-11-28鱼鱼

算法:广度优先搜索(BFS)(最短路径)

算法:广度优先搜索(BFS)(最短路径)我们先看一个案例: 遍历一个树结构,按层次输出树的节点内容,即:欲求 A B C D E F 实现方式便是从根节点(A)向下遍历,先获取A,其次是A的子节点B和C,其次是B的子节点D…… 这种遍历树结构或者图结构的方法被称作广度优先搜索(BFS),与之对应的先遍历到最下层子节点的是深度优先 BFS核心采用队列的数据结构,例如上面的树结构中,解法为: A进队列->A出队列 B、C进队列->B出队列 D进队列 ->C出队列 E、F进队列-> D、E、F出队列 如果想要区分层次边缘,使用count参数即可 解法步骤(蓝色部分为已经处理完的节点):
算法:广度优先搜索(BFS)(最短路径)2020-06-05鱼鱼
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