MySQL tips

MySQL tips一些日常接触到的MySQL优化tips,比较散乱 假设有一个用户表,对于一句很简单的查询语句: 假设name与age字段均有单列索引,容易想到的是,MySQL应该会分别走两次索引,并将其结合起来,EXPLAIN也是如此,大多数时候MySQL会进行优化,我们可能会看到EXPLAIN的结果中有Using union或Using soft union,这是MySQL针对OR做了隐性的优化,但当SQL复杂或数据极端情况下,这一语句极容易变成全表扫描,偶尔使用联合索引可能解决问题,更多情况则是MySQL“昏了头”,即使OR条件均涉及数据条数不多,依旧没能在查询语句中使用索引,此时应调整为UNION语句(可以权衡一下重复及顺序是否有影响,可以使用更快的UNION ALL):
MySQL tips2021-01-13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

造轮子1 注解管理

造轮子1 注解管理使用public @interface xxx{}可以自定义一个注解,在注解上面定义的注解叫做元注解 以下代码取自开源API文档生成项目Swagger: 在注解中也可以使用注解,我们称这些注解为元注解,上面代码中使用了一些比较常见的元注解 @Target({ElementType.TYPE})用于定义注解的使用范围,常见的包含 TYPE:类、接口、枚举 FIELD:字段声明 METHOD:方法声明 PARAMTER:参数声明 CONSTRUACTOR:构造函数声明 LOCAL_VARIABLE:局部变量声明 ANNOTATION_TYPE:其他注解声明 PACKAGE:包声明(代码中的第一行 声明package的时候)
造轮子1 注解管理2019-05-25鱼鱼

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

Spring MVC源码和设计思想3 拦截器HandlerInterceptor

Spring MVC源码和设计思想3 拦截器HandlerInterceptor系列的源码基于Java Spring 框架5.1.x版本 HandlerInterceptor是SpringMVC框架提供的独有拦截器,本身只是一个接口,提供了三个方法,方法作用情况我已标出: 有关方法执行的具体时机,可以参考Spring MVC源码和设计思想1 DispatcherServlet文中的代码 上面使用到了default关键字,default关键字是Java 8的新特性之一(之前只有用在switch中),通过default可以在接口中定义一个方法的方法体,从而使该方法不必被强制继承 Java8中也添加了static用于修饰接口方法 主要是为了考虑接口重复方法的设计,比如多个类继承与同一个接口并且需要定义相同的方法实现时,用过default或static可以避免产生重复代码
Spring MVC源码和设计思想3 拦截器HandlerInterceptor2019-06-09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

ooo

ooo拆箱:包装类-》基本数据类型 Integer Byte -127- 127是以缓存数组指向相同对象,之外的默认new 模块化 完全解耦 #预编译 $直接用 $内容手动干涉 Mybatis有三种基本的Executor执行器,SimpleExecutor、ReuseExecutor、BatchExecutor SimpleExecutor:每执行一次update或select,就开启一个Statement对象,用完立刻关闭Statement对象 ReuseExecutor:执行update或select,以sql作为key查找Statement对象,存在就使用,不存在就创建,用完后,不关闭Statement对象,而是放置于Map内,供下一次使用
ooo2019-04-02鱼鱼

Spring源码解析(3) IoC容器配置读取和容器refresh

Spring源码解析(3) IoC容器配置读取和容器refresh在文章Spring源码解析(I) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听中,讲述了web容器启动后会触发的方法实现中生成Context的部分,回顾下核心方法: 我们已经分析到了0.处,他对我们生成的容器做了一个判断,对于web.xml监听初始化的Context,其生成的WebApplicationContext都是ConfigurableWebApplicationContext的子类,所以必然会进入if分支 首先通过loadParentContext先加载了父容器,默认是null 然后调用了configureAndRefreshWebApplicationContext方法进行初始化和配置项的读取
Spring源码解析(3)  IoC容器配置读取和容器refresh2020-08-09鱼鱼

Java中的协程(虚拟线程)探究

Java中的协程(虚拟线程)探究在Java最新的LTS版本 21中,终于实装了协程这一特性 当然,在这些诸如python、golang等轻量级语言中被称为协程的东西,在Java中有个全新的代号——虚拟线程,为了将协程与线程做区分,在Java21中,原Thread被称之为平台线程 下文中,将统一使用线程/协程的方式称呼 我们都知道,Java中引入了线程的概念,区别于系统中的进程 作为并发执行的最小单元,在一定的条件下,使用多个线程同时运作可以有效提高程序的运转效率 而线程这一能力源于系统本身而并非JVM 之所以说是在一定条件下,是因为受限于机器配置情况(CPU的运作机制、核心数),线程的同时运作并不能线性的提升运行性能,单个cpu并不能同时处理多线程任务,实际的运作方式是基于时间片分片,各个线程抢占式执行代码,这样能减少一些无效的io等待(例如网络io、磁盘io实际是会阻塞等待io结果),同时在多核心场景下也能有效利用cpu
Java中的协程(虚拟线程)探究2024-10-28鱼鱼

Redis原理-源码解析:数据结构3 hash

Redis原理-源码解析:数据结构3 hash 所有原理实现基于Redis版本6.0.9 hash在Redis中可以认为是套了一层的string,当然,对hash来说没有数字类型 让我们依旧通过基本命令看看hash的基本数据结构实现 在set方法中我们看到了hash的初始创建过程,一个hash最开始是zipist 想要了解ziplist可以看Redis原理-源码解析:数据结构2 list ,是为节省内存而生的链表格式 所以其实在使用ziplist时其查询的时间复杂度不是遵循hash的近似O(1),而是O(n),但是在数据量不大时,这种性能的损失微乎其微,并且能预见到大多数使用hash的场景都不会存储过多的字段 所以优先使用了更节省内存空间的ziplist
Redis原理-源码解析:数据结构3 hash 2020-11-29鱼鱼

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

对多线程的执行效率探究——合理的任务并发拆分

对多线程的执行效率探究——合理的任务并发拆分通常,我们选择多线程执行任务有两个理由,一是复杂任务采用多线程处理能够在发生并发时让用户减少等待也能防止阻塞,一是充分利用空闲时间,提高任务处理的效率,就后者而言,此处探讨不考虑客户端并发是否有必要把一个任务拆分成多线程来处理 为了探究多线程的效率问题,我做了一个实验,将不同种类的任务分别用单线程和多线程执行,同时也试验了不同种类的锁机制 测试基于Java 8的版本,希望看到总结可以直接点击到文末 开启五个线程执行任务,设定了足够次数的循环输出,输出的数字和当前线程,利用System.currentTimeMillis()统计任务用时 (代码略)以下是相同任务在不同环境下执行多次的平均执行时间
对多线程的执行效率探究——合理的任务并发拆分2019-12-09鱼鱼
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