造轮子2 灵活运用反射

造轮子2 灵活运用反射//TODO
造轮子2 灵活运用反射2019-05-25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

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
JVM与GC2019-03-28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

Springboot源码原理:从启动方法看配置加载

Springboot源码原理:从启动方法看配置加载首先看一个springboot项目的配置,我们可以定义一个application.yml,对于不同的环境有时也通过profile配置项指定不同的配置文件(譬如application-dev.yml),也可以通过命令行覆写具体的VM options配置项(举个栗子,启动时执行 java -jar xxx.jar --server.port=8080),此文讲解这些配制的读取原理 整体配置项的优先级从高到低为: 命令行配置; 系统属性(System.getProperties()) 系统环境变量 jar包外的主配置文件(带有) jar包内的主配置文件 jar包外的次要配置文件(由spring.profile指定的)
Springboot源码原理:从启动方法看配置加载2021-03-09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
扫盲——加密那些事2021-05-14鱼鱼

造轮子0 浅谈设计模式

造轮子0 浅谈设计模式语义化接口的使用,譬如Aware等接口完全是语义性接口,不定义任何方法,只是用来约束一类行为 在Spring框架中有很多类似的接口 Wrapper,包装 ,相当于一个装饰器 XxxAware类表示在Spring中可感知,一般是类中需要用到Spring相关的对象时使用的 例如继承ApplicationContextAware接口后,实现setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext)便会获得这个对象,与之对应的是XxxCapable类,继承他的类要负责实现相关的方get法负责生成Spring需要的对象
造轮子0 浅谈设计模式2019-05-26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
阿里巴巴Java开发手册 华山版 v1.52020-02-24鱼鱼

Kafka服务端集群原理

Kafka服务端集群原理kafka是家喻户晓的消息队列,也因“纯粹”而闻名(高性能高吞吐、扩展较少较为简单),此篇文章整理Kafka的基本架构,将按照Kafka的版本迭代分别展示架构的演进(截至版本3.0) 我们在这里暂且只讨论Kafka服务端,对于生产者和消费者的逻辑简单带过 扫盲一下Kafka的部分概念: Producer mq生产者通用叫法 作为消息的生产者,在生产完消息后需要将消息投送到指定的目的地(某个topic的某个partition) Producer可以根据指定选择partition的算法或者是随机方式来选择发布消息到哪个partition; Consumer mq生产者通用叫法 消息消费者,向Kafka broker读取消息的客户端;,负责订阅和消费消息
Kafka服务端集群原理2022-03-10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
过滤器、拦截器、监听器和AOP2020-03-01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

ELK实战(Ⅰ) 基于ELK整合分布式业务日志

ELK实战(Ⅰ) 基于ELK整合分布式业务日志大多情况下,我们可能都习惯了使用linux指令查看日志,很多时候一句简简单单的tail、grep能定位绝大多数问题 但是面临复杂的目录结构和分布式系统产生的“分布式日志文件”,如果还要我们一个一个去查日志,就会耗费很多没必要的时间 可以利用ELK这套组件快速搭建一个日志系统 注意此文仅针对可能很多情况下格式不确定的业务日志,对于某些组件日志我们有更好的可视化实践方式,可以参考此系列的其他文章 对于一个日志系统,我们要确认我们的诉求,在不同的场景下采用不同的收集方式: 是否是分布式系统需要合并多个节点的日志 如果需要,则需要用分布式组件收集并合并日志,这也是一个日志系统最基本的要求;
ELK实战(Ⅰ) 基于ELK整合分布式业务日志2020-03-14鱼鱼
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