基于Consul的服务注册与发现
基于Consul的服务注册与发现注：文章基于Consul1.6.0版本，部分版本可能会有误差 本文中项目集成部分采用Java语言 consul官网，服务注册/发现是微服务架构中不可或缺的重要组件，起初服务都是单节点的甚至是单体服务，不保障高可用性，也不考虑服务的压力承载，服务之间调用单纯的通过接口访问（HttpClient/RestTemplate），直到后面出现了多个节点的分布式架构，起初的解决手段是在服务端负载均衡，同时在网关层收束接口，使不同的请求转发到对应不同端口上，这也是前后分离防止前端跨域的手段之一： 图中的B服务也可以是多节点，注册在nginx上面的 要命的是，nginx并不具有服务健康检查的功能，服务调用方在调用一个服务之前是无法知悉服务是否可用的，不考虑这一点分布式的架构高可用的目标就成了一个摆设，解决手段也很简单：对超时或是状态码异常的请求进行重试尝试，请求会被分发到其他可用节点，或者采用服务注册与发现机制察觉健康的服务
2020-01-10鱼鱼
关于多数据源的那些事儿（萌新向）
关于多数据源的那些事儿（萌新向）在日常的JAVA后端开发中多数据源的应用场景并不少见，但对于刚刚接触springboot或是刚刚接触工程化开发的萌新来说却仿佛是一座不可逾越的高山，因为新手常常会局限于某些“固定的”项目配置，不知道如何配置？从哪里开始配置？以及什么能改什么不能改 这种现象在用惯了springboot便捷开发的老手中也很常见，众所周知，相比于spring的springboot简化了很多工程前置配置，虽然增加了工作效率却也使得开发人员失去了了解基础配置的机会 综上，本文主要讲解如何在springboot环境中，以一种最简单的、即起即用的、不依赖中间件和数据库切片的方式配置单一项目的多数据源 限于笔者能力有限，经验尚浅，若有描述不当之处，敬请批评指正
2019-06-28Agostino
kasper的算法（从0到1）
kasper的算法（从0到1）https://javaguide.cn/cs-basics/data-structure/linear-data-structure.html https://javaguide.cn/cs-basics/algorithms/linkedlist-algorithm-problems.html 项目地址：https://github.com/labuladong/fucking-algorithm 在线文档地址：https://labuladong.gitee.io/algo/home/ http://fishmaple.cn/blog/topicBlog?topicId=7
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2023-10-23kasper
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
2020-11-28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
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
2021-01-24鱼鱼
多线程应用提高(I) 多线程常见问题、常用方法和关键字
多线程应用提高(I) 多线程常见问题、常用方法和关键字我们一般熟识的创建多线程方式即为继承Thread类或是实现Runnable接口，重写run()方法，还有创建线程池实现 手动定义一个线程任务（作为内部类）的方法现在已经不被提倡，所以遇到可能存在并发的复杂任务时，一般采用线程池来实现 一些设计并发常用并且容易被混淆的方法们： static sleep() : Thread类的静态方法，阻塞当前正在线程，不释放锁； wait() : 当前线程暂停，并释放锁且暂时无法重新获得锁，必须绑定当前对象内容锁（如使用Synchronized的同步块），知道其他线程调用notify()/notifyAll()才有机会获得锁继续执行； yield() : 当前线程暂停，此时时间片分配给其他线程，但是不会分配给优先级更低的线程；
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2019-12-07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RPC与Restful接口调用服务
使用RPC与Restful接口调用服务在SOA和微服务架构中，远程通信是无法避免的，最常用的远程通信有两种方式： restful的接口，使用Http通信 使用dubbo或是Spring Cloud组件进行 RPC协议远程调用，可选地使用socket通信 不同的人对 RPC调用会有不同的看法，甚至对rpc本身的理解都不甚相同，但我认为 RPC有两种倾向： 一为语义化的 RPC 没有统一的请求规范，数据格式在开发人员中很难达成一致，在使用传统Http调用时，交互的双方需要约定一份“API文档”以保证数据格式的唯一性，这样API格式本身就成为了一道大墙，耽误研发双方的时间 但如果服务间采用语义化 RPC进行交互，双方可能并不需要一份文档，只要一份约定好的代码，并以此作为双方的依赖，在请求时也仅仅是直接调用方法本身，如此强的语义性怎能让人不爱
2021-01-13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
2020-02-24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；
2020-03-14鱼鱼
阻塞队列与Protobuf的Udp通信 - 基于Cat的代理(Agent)项目拆解
阻塞队列与Protobuf的Udp通信 - 基于Cat的代理(Agent)项目拆解CAT是美团点评的一个基于Java开发的异常和性能监控项目，github地址：https://github.com/dianping/cat 本篇文章不是对CAT本身的源码拆解，而是基于本人依赖CAT client开发的代理项目进行拆解，但是并不会纰漏任何技术细节 CAT当前已有很多不同语言的Client，当然暂且是不 CAT本身是通过CAT client收集数据并上报至CAT server，server会进行并，共有六种常见数据格式：Transaction、Event、Problem、Metric、HeartBeat、调用链标记，其实如果不考虑复杂的处理（譬如Metric是可以基于指标生成折线图，Problem可以根据具体的异常类型追溯到相应的会话Track）除去Transaction剩余的数据格式都可以理解为特殊的Event
2020-07-19鱼鱼
