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

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

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
使用RPC与Restful接口调用服务2021-01-13鱼鱼

mysql orderby排序

mysql orderby排序where 字段和orderby字段组成一个联合索引,这个样一个普通业务的order只需要通过这个索引就能确定排序顺序,不需要额外的临时表来计算字段的排序 可以通过配置max_length_for_sort_data改变mysql判断采取方式 全字段排序 将命中的行的所有要查询的结果集都放到排序的临时表内,排序后将数据结果集返回 rowid 排序 将命中的行的排序字段和主键id放到临时表内排序,再根据排序后的主键id进行一次回表查询 虽然有联合索引,但是当where的条件不止一个时候,order by就会失效,可以采取多次查询结果,然后在服务中排序的方式来解决问题
mysql orderby排序2020-05-17yangwcn

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

Java的socket通信

Java的socket通信网络编程中,会使用socket通信 TCP/IP协议,即Transmission Control Protocol/Internet Protocol,传输控制协议/网际协议,他使用TCP/IP四层模型(实际开发中只涉及到四层模型,软件范畴涉及不到OSI七层参考模型): TCP是面向连接的通信协议,通过三次握手建立连接,通讯完成时要拆除连接,由于TCP是面向连接的所以只能用于端到端的通讯 具有高度的可靠性 三次握手,即通信时,客户端和服务端共计要传输三次包,三次握手建立连接: 1.主机(客户端)发送 SYN=1(建立连接标识)和seq=x(序号),客户端进入SYN_SEND状态,等待服务端确认
Java的socket通信2019-03-27鱼鱼

使用Shiro和token进行无状态登录

使用Shiro和token进行无状态登录我们之前可以使用shiro实现登录,但这些都是基于session或是cookie实现的,这些只能用于单机部署的服务,或是分布式服务共享会话,显然后者开销极大,所以JWT(JSON Web Token)应运而生,JWT是一套约定好的认证协议,通过请求携带令牌来访问那些需鉴权的接口 我们在这里使用token,原理类似,但是规则更为简单,没有形式上的约束,只是在请求Head或是body中添加token用于校验用户身份,token是可以和会话共存的,此处我们使用Shiro的会话登录结合JWT来实现无状态登录,从而实现扫码登录和一般的接口访问授权 项目中,需要实现无状态登录(单点登录,SSO),但是同时也要保持Shiro本身自带的会话登录
使用Shiro和token进行无状态登录2020-03-22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
关于多数据源的那些事儿(萌新向)2019-06-28Agostino

数据库的瓶颈问题解决(主从分离)与多数据源切换

数据库的瓶颈问题解决(主从分离)与多数据源切换业务中,数据库的设计是极为重要的一环,在高并发的业务中,我们可以采用集群部署来缓解请求和逻辑处理的压力,但是在数据库的层面却不行,Oracle、Mysql等数据库的吞吐量很高,但是依旧有阈值,我们不能奢求单库能解决所有的问题,假设遇到了数据库的瓶颈问题,我们可以采用怎样的手段呢 想要数据库达到瓶颈(SQL执行效率明显变慢),其实是很困难的,我们在程序的设计中基本都会使用到数据库连接池控制数据连接,但当业务量提升之后,连接池若是经常达到饱和便容易产生阻塞,我们不得不开放更多的连接数,随之而来的便是数据库承载了更多的并发,解决问题的主要方式有三: 更细的划分业务逻辑,将高频业务表单独分离开来,并通过定期清理的方式减小查询的执行时间,将不同的数据库请求分发到不同服务器的不同库,可以一定程度下解决上文所述的问题,但是应以数据库的设计性为前提,绝对不能牺牲原有设计合理的数据结构将其进行拆分,得不偿失
数据库的瓶颈问题解决(主从分离)与多数据源切换2019-08-29鱼鱼

Java排坑指南(I)jmap jstack jstat等的使用

Java排坑指南(I)jmap jstack jstat等的使用运用一些Java自带的可执行jar可以从内存的角度更轻松的排除项目中的问题,我们可能会遇到一些不常见却相对很致命的问题,例如: 某些web项目CPU跑到了100%并且飙高不下(一般来说,web应用都为IO密集应用,不太可能出现cpu高占用的情况) 项目中线程出现阻滞、阻塞(网络请求响应速度明显变慢,甚至因为死锁彻底出现阻塞等) 极可能由内存泄漏引发的不明原因的 OOM(没有预兆的或是基础逻辑问题的内存溢出) 当以上问题发生时,通过代码或是日志其实很难定位到原因所在,因为这一般是基于环境或资源导致的全局性问题,通常很难定位,这时可以通过使用Java自带的性能调优jar包更便捷的定位问题(如果没有配置环境变量,可以在jdk的bin目录下找到他们的jar包)
Java排坑指南(I)jmap jstack jstat等的使用2020-11-28鱼鱼

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
分布式系统一致性的分类2021-03-13鱼鱼

浅谈锁机制、主流锁设计方案

浅谈锁机制、主流锁设计方案本文旨在探讨通用的锁机制实现逻辑,以Java中常见的锁实现为例 本文提到的锁,是指通过限制并发/并行访问所添加的安全措施,本质上是通过限制线程/进程同时更改数据或是读取数据与写入数据产生时序差从而造成数据问题 锁机制中,有一些常见特性: 可重入性 指同一线程/进程携带相同的标识可以反复多次加锁,每次加锁和释放锁对应的重入次数+1/-1; 读写锁/独享共享 是锁的不同运作模式,分为读写锁,读锁与写锁、写锁与写锁是互斥的,但多个线程/进程可以同时对一个逻辑添加读锁,独享共享是另一种叫法 公平性 锁分为 公平锁和非 公平锁, 公平锁指锁释放和获取的顺序严格按照索取的顺序,非 公平锁则是等待锁的对象共同进行锁释放机会的争抢
浅谈锁机制、主流锁设计方案2024-10-15鱼鱼
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