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

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

Spring MVC源码和设计思想序 综述

Spring MVC源码和设计思想序 综述Spring框架整体的流程:(图片引用请注明出处)
Spring MVC源码和设计思想序 综述2019-06-05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

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

ES快速入门(I)——分析分词器

ES快速入门(I)——分析分词器本文旨在快速入门Elasticsearch的分词,包括分词分析器的创建和介绍对比等,请确保在阅读前已经搭建好完备的集群 文章基于es7.0+,与稍旧版本的主要区别是没有type 在讨论分词前,我们先看一下es整体创建倒排的分词过程: 我们常说的分词器指的其实是“分析器”analyzer,es将以上常用的逻辑封装起来成为analyzer,但是语义上的分词器是指上面的tokenizer 经过了三层处理后拿到了terms数组建立最终的倒排索引: character filter:一般不会用到这个filter,是在分词前对原有的文档字段内容做转换,例如去除html的标签提取出正文内容,按正则清除和替换某些内容,你可以指定及自定义0个到多个character filter,他们将共同存在,一个文本流在经过character filter处理后,依然是文本流;
ES快速入门(I)——分析分词器2020-09-01鱼鱼

Java中的动态代理与静态代理

Java中的动态代理与静态代理proxy(代理)作为一种设计模式在Java中已经应用非常广泛,例如常见的拦截器是代理模式设计的,AOP是通过动态代理实现的,而基于AOP的应用就更多了,从简单的事务应用到Dubbo框架,Java开发中离不开代理,本篇文章主要阐述Java中的代理,此处是比较狭义的代理,仅指方法和类中的代理 代理模式是一种非常常见的设计模式,它通过给某对象提供代理,从而通过代理对象控制原对象的引用 以下是代理模式的简单实现: 类Admin: 对应的代理类AdminProxy: 设计良好的聚合代理模式应该是代理类与被代理类共同继承一个接口,此处只为实现功能 这样在执行new AdminProxy().changeWorld()时,除了会调用原本的new Admin().changeWorld(),在方法前后也可以做出些其他的操作
Java中的动态代理与静态代理2019-08-09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

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

[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

Redis高级特性:事务和pipelined以及在RedisTemplate中的应用

Redis高级特性:事务和pipelined以及在RedisTemplate中的应用Redis Pipelined是由Client提供的(是防止client端 阻塞的操作)一种请求redis的方式 Redis本身具有很高的吞吐量,因此性能最大的考察便是网络状况,如果应用到redis的网络状况不好,每次请求都将会出现轻微的 阻塞和延迟,这种延迟对于批量请求是很可怕的,譬如要进行数千次数据插入,或是批量获取数据时,我们就需要用到Pipelined Pipelined可以将多个请求无 阻塞的发出并按顺序将请求结果“打包”返回,这有点类似于并发请求,可以有效地利用等待结果的 阻塞时间 注意,Pipelined并不能保证原子性,即pipelined执行的内容可能会被其他客户端或是线程的指令"插队",若想要原子性操作,需要使用事务
Redis高级特性:事务和pipelined以及在RedisTemplate中的应用2020-06-21鱼鱼

Spring MVC源码和设计思想2 HandlerMapping

Spring MVC源码和设计思想2 HandlerMapping系列传送门Spring MVC源码和设计思想1 DispatcherServlet-鱼鱼的博客 此篇篇幅很长,且慢慢道来 在之前一篇中,DispatchServlet的doDispatch()方法中有这么几行: 其中getHandler方法: handlerMappings是一个初始化过的List,通过它获取HandlerExecutionChain HandlerExecutionChain存储了一个Object(其实就是HandleAdapter)和一个拦截器(HandlerInterceptor)数组,在doDispatch方法中执行了applyPreHandle和applyPostHandle方法,方法就是分别迭代调用了拦截器数组的postHandle和preHandle,同样地,发生异常时的triggerAfterCompletion也映射到了afterCompletion方法
Spring MVC源码和设计思想2 HandlerMapping2019-06-12鱼鱼
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