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

Consul API文档

Consul API文档这是一个记录Consul 常用API的文档,因为Consul的跨语言性,所以http API在Consul中尤为重要,此文档基于Consul版本1.6.0的v1 API,有其他的变化请参阅Consul官方API文档 Consul API采用经典的rest图谱Consul API版本只有一个版本,所以所有的前缀都为 /v1/,返回值以Json格式传输,可以添加pretty参数格式化Json,以本地部署为例,整体的baseUrl为127.0.0.1:8500/v1/ 获取代理成员列表和基本信息,类似于指令'consul members' 开启维护模式后,该代理节点将会被标注为不可用,可以用于上线前临时屏蔽node的服务
Consul API文档2019-12-01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

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;
多线程应用提高(I) 多线程常见问题、常用方法和关键字2019-12-07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

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

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

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

待办事宜

待办事宜2018-10-18 解决XSS攻击问题(v-html) 针对缺省有所设置(blog:page等) 添加新增按钮 添加置顶 解决日志编辑首行出现空格 开发射线:一个匿名交流板 留言 联系方式 可回复 筑楼 时限性 超时关闭 匿名 默认匿名 字典: 可标注,添加富文本新组件字典(视情况添加 工作量难以预估 可考量在全网) 字典包括 可见性(待定),条目,解释,相关词条 必须可编辑 添加不同风格 参照http://www.unconstraint.cn/,github两种风格可切换 流动 简约 重金属 使用图床存储较大的图片(RECOMMEND:使用新浪微博)
待办事宜2019-03-24鱼鱼

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
基于Consul的服务注册与发现2020-01-10鱼鱼

算法:Trie(前缀树、字典树)

算法:Trie(前缀树、字典树)前缀树(Trie,又称字典树)是一种功能倾向性很强的数据结构,通过对词汇的前缀做数结构,很容易实现查询、前缀词推荐系统,例如,我们将如下多个单词放入树结构中: [apple,bat,bee,cat,cap,car],最终生成的前缀树结构为 通过深度递归,我们很容易用较小的时间复杂度判断出符合前缀的单词在不在 假设Trie的字符集范围是固定的,并且范围不大,例如是上面的纯英文字符,假设忽略大小写总共为26个,可以选择使用桶结构进行存储,即每一个Node都是一个长度为26的bucket数组 这样看来,Trie的结构并不复杂,只通过循环不断提高深度进行遍历即可 假定字符集的范围是未知的,或者范围很大(比如中文汉字),就要放弃使用bucket结构,而是通过一个Map维护,这里使用树结构TreeMap,key为相应节点的字符
算法:Trie(前缀树、字典树)2021-01-19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
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