项目异常问题解决
项目异常问题解决这天 程序抛出了一个WARN日志： createSecureRandom Creation of SecureRandom instance for session ID generation using [SHA1PRNG] took [43,844] milliseconds. 这意味着SHA1PRNG算法导致项目启动多花费了43秒，这是基于SHA-1算法实现且保密性较强的伪随机数生成器 1.从tomcat层面上解决： 在catalina.sh中加入这么一行：-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom 2.从java层面解决 打开$JAVA_PATH/jre/lib/security/java.security这个文件，将下面的内容：
2019-02-28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
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
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2020-06-21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
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）
2020-11-28鱼鱼
Spring源码解析(1) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听
Spring源码解析(1) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听查看源码的顺序就见仁见智了，比较普遍的做法是从IoC入手，了解容器注入的每一个环节，掌握大致的流程 由于使用的是Spring，所以在这里我们引入比较古老的xml配置文件进行bean的配置，首先定义一个bean: 配置描述bean的xml，核心只有一行： 这样一来就可以使用BeanFactory这个容器来注入bean并使用了： 本来有封装好的XmlBeanFactory，这一类现在已经被弃用了，所以采用了他的父类DefaultListableBeanFactory;当然，也可以使用更加方便和常用的ApplicationContext： 当然从xml文件读取bean的配置只是其中一种目前用的不多的加载方式，还有基于包扫描等加载bean的方法，此处仅为理解IoC的基本使用
2020-08-04鱼鱼
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：
2020-03-03鱼鱼
Rocket MQ的基本应用
Rocket MQ的基本应用消息队列，常用于应用间通信 本篇文章基于RocketMQ官方文档 Topic：消息分类，依靠topic来定义消息类型 Tag：消息二级分类，可选，同个topic用不同的tag区分消息类别 Message : 泛指MQ所传送的消息体 Producer：消息生产者 Consumer：消息消费者 Name Server：有点类似于zookeeper，负责服务的注册与发现，维护Broker与Topic的映射关系 Broker：负责消息的存储与生产者消费者消息接收与分发，与Name Server建立长连接，保持心跳上传负责的topic信息 Producer：消息生产者，从Name Server获取Broker对应Topic映射关系，然后与Broker建立连接发送消息
2019-06-28鱼鱼
DDD领域下的架构模式——CQRS架构
DDD领域下的架构模式——CQRS架构//TODO
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2021-06-24鱼鱼
Java中的数据结构
Java中的数据结构若不提到Jdk版本，本文中的源码都是基于jdk8版本分析的 注：有关同步集合（如Vector、ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等）请移步博客 数组集合类，是Collection接口的子类，有序的Collection实现，包含ArrayList、LinkedList、Vector，其中Vector是线程安全的ArrayList，LinkedList是底层基于双向链表实现的List ArrayList的默认大小为10，扩容操作： 也就是1.5倍 不重复集合类，不能包含重复的元素，是Collection接口的子类，包含HashSet、LinkedHashSet、TreeSet，其实都是基于Map类的实现，所以详细了解请参阅Map类
2019-07-12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；
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2020-09-01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
2020-08-11鱼鱼
