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
杂记:Spring与Springboot的本地化配置2020-03-01鱼鱼

Java中的数据结构

Java中的数据结构若不提到Jdk版本,本文中的源码都是基于jdk8版本分析的 注:有关同步集合(如Vector、ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等)请移步博客 数组集合类,是Collection接口的子类,有序的Collection实现,包含ArrayList、LinkedList、Vector,其中Vector是线程安全的ArrayList,LinkedList是底层基于双向链表实现的List ArrayList的默认大小为10,扩容操作: 也就是1.5倍 不重复集合类,不能包含重复的元素,是Collection接口的子类,包含HashSet、LinkedHashSet、TreeSet,其实都是基于Map类的实现,所以详细了解请参阅Map类
Java中的数据结构2019-07-12鱼鱼

分布式系统中的CAP原则与BASE原则

分布式系统中的CAP原则与BASE原则没有十全十美的分布式系统,分布式的痛点就在于各个节点状态的统一,CAP和BASE便是描述它的状态 本文中的分布式系统不仅指一套全是无状态的应用的服务系统,单纯依靠共享资源(如多个无状态的服务共用数据库或NoSQL而不在内存或是本身的服务容器中存储任何数据)运转的服务不是纯粹的分布式系统,分布式系统中一般需要包含有状态的服务(如主从同步的Mysql、多机哨兵模式的Redis、设置会话共享的分布式Tomcat服务) 图A 分布式架构雏形 ( 试想在上图中,若是网关通过A分区对数据做出了修改,此时还没有写入数据库但是A分区的缓存做出了调整,在分区容错的情况下A不能直接与B通信,那A与B分区就会失去一致性
分布式系统中的CAP原则与BASE原则2019-09-29鱼鱼

Netty

NettyNIO相比IO有诸多利处,但平常开发中若是直接使用原生NIO进行业务开发是很不可取的,否则将面临臃肿而晦涩难懂的代码 所以日常开发中我们会时常使用封装了NIO操作代码的Netty来实现NIO操作 Netty是一个异步事件驱动的网络应用框架,用于快速开发可维护的高性能服务器和客户端
Netty2019-05-11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

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

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

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
CAT的使用和原理简介2019-08-07鱼鱼

算法:递归

算法:递归递归算法主要寻找: 终止条件:递归的尽头 单级递归的行为:在一次递归里要做的事情 返回值:每次迭代要return的东西 例如 首先,假定方法是已经实现的 终止条件为:当当前节点(传了空节点)或下一节点(传了单节点)为空,则无需反转返回当前节点 递归行为:假定之后的节点均已实现反转,则需要将已经反转的尾部的next变为当前节点,而当前节点由于是第一个节点,其next为null 此处注意在反转前需要先留存反转后的尾部; 返回值:返回反转后的头结点
算法:递归2020-06-24鱼鱼

Servlet线程模型与异步请求

Servlet线程模型与异步请求本篇文章主要意在整理Servlet的线程模型,帮助大家更好的理解请求在广泛使用的web容器下(基于Servlet的Tomcat服务器)的运行原理 Servlet是Java的服务端框架,可以利用Servlet来编写一个动态服务器(动态主要是区别于单纯的html构建的静态页面),主要基于Http协议 通过Servlet提供的API,我们可以轻松的处理网络请求和与其他服务建立连接(相比于基于Socket编程),并且基于Java使得它具有跨平台性、灵活性 简单的说Servlet就是一个封装了操作网络请求的API,它将Http网络请求简化为更容易处理的对象 从某种意义上讲,当我们不适用任何web框架(例如Spring mvc和Struts2)时,我们编写的每一个页面(jsp或是继承于HttpServlet的类)也都可以说是一个Servlet
Servlet线程模型与异步请求2020-03-23鱼鱼

网络协议面面观:TCP/IP协议组,TCP与UDP

网络协议面面观:TCP/IP协议组,TCP与UDP日常中的网站应用交互绝大部分都是基于TCP/IP协议栈构建的,而TCP/IP就是通信常见的protocol(协议)组,是一类协议的简称,利用这篇文章总结一些常见的TCP/IP网络协议簇以及着重一下两个常见的传输层协议TCP和UDP,扫一下盲 OSI参考模型是ISO(国际标准化组织)指定的网络互联七层模型,与此对比的还有互联网界针对TCP/IP协议簇提出的四层模型 相比之下,OSI七层模型的应用面很窄,且是一种理论模型,TCP/IP则是一种实施标准 一般使用四层模型来表达协议归属,所以此处不详细介绍七层模型的内容,只是简单的与四层协议做对比,两者对比: 应用层 通过这个TCP/IP模型,整体的数据流向是发送方自顶向下然后在接收方自底向上的,即:
网络协议面面观:TCP/IP协议组,TCP与UDP2020-03-03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
分布式系统中的一致性算法和问题解决2021-03-13鱼鱼
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