浅谈代理-动态代理

浅谈代理-动态代理我们可以很轻松的实现一个简单的代理 实现静态代理是个很简单的事情，最基础的代理只需要定义一个接口(虽然不是必要，但这显然才是标准的设计)、一个被代理类和一个代理类，例如： 定义一个接口： 一个实现类： 和一个代理类： 实际使用时，我们是去调用HelloWorldProxy的方法，其将作为HelloWorld的代理实现 此种方式直接实现的代理太过于死板，因为每一种代理行为都要制定一个代理类，我们熟知的很多基于代理的实现（譬如AOP、事务）显然不可能用静态代理的方式针对每一处类切点都覆写一个代理类，这种时候就需要动态代理 我们所熟知的相当多的框架均基于动态代理开发，JDK本身基于反射(java.lang.reflect)提供了动态代理，我们只需定义代理的行为，而对于代理类的范围并不是固定值
2020-10-13鱼鱼

算法：递归

算法：递归递归算法主要寻找： 终止条件：递归的尽头 单级递归的行为：在一次递归里要做的事情 返回值：每次迭代要return的东西 例如 首先，假定方法是已经实现的 终止条件为：当当前节点(传了空节点)或下一节点（传了单节点）为空，则无需反转返回当前节点 递归行为：假定之后的节点均已实现反转，则需要将已经反转的尾部的next变为当前节点，而当前节点由于是第一个节点，其next为null 此处注意在反转前需要先留存反转后的尾部； 返回值：返回反转后的头结点
2020-06-24鱼鱼

[Quick Start]使用RedisTemplate操作Redis

[Quick Start]使用RedisTemplate操作RedisRedisTemplate现在作为使用率最高的redis三方类库，隶属Spring技术栈，此篇文章意在指引RedisTemplate的快速上手 在实践前，请确保已经有一个可连接的Redis服务 Redis有五大基本数据类型：string、hash、list、set和zset string即是最单纯的k-v存储方式，使用set、get等指令 hash是哈希表的存储方式，比较适合用来存储对象，每一条value相当于Java的一个Map，使用hmset、hget等指令 list是简单的有序列表，每一条value相当于Java的一个List，使用lpush、lpop、rpush、rpop等指令
2020-02-23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：
2020-02-24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
2024-10-28鱼鱼

Consul高级应用：多数据中心，模板与Client(Zuul)

Consul高级应用：多数据中心，模板与Client(Zuul)此文整理了Consul比较实用的高级功能：多数据中心，模板与维护模式 Consul提供了多数据中心联动的特性，目前看来多数据中心只是在查询阶段提现，各个数据中心的数据持久化和数据目录（k-v对）的更新不相干扰 也就是说，多数据中心的特性目前看来不能作为可用性的保障，当然 不排除可以手动热切换数据中心 最好判断是否使用多数据中心的情形是判断服务是否属于同一系统下，是否相同serviceId能提供相同的无状态服务，以下列举一些情景： 一个系统拥有多个域名的多套部署，提供版本一致的服务（建议使用多数据中心） 一个系统由多个服务器提供的不同服务提供(视服务具体情况，不建议使用多数据中心)
2020-01-28鱼鱼

tips

tips一些小tip： 向上转型，失去特征 定义相同对象，重写hash和（不是或）equal Vue.nextTick() 回调函数：在Vue（重新）渲染页面之后调用 vue绑定样式，我们会发现background-color 不能直接绑定 需写为backgroundColor 因为js中不允许出现‘-’ 存库之前，mysql会把换行符什么的过滤掉，使得出入不一致（应用场景：textarea存）解决：this.value.replace(/\n|\r\n/g,"
") linux下的mysql的表名是区分大小写的！ 实现线程接口 Runnable 注解注入失败 注解注入失败 Linux下缺少部分字体，使用drawString会出问题(二维码模块)，解决手段：从windows引入字体，因为不是什么主流问题所以就简单写一下，如果再碰到相关问题在详细的讲述一下
2019-05-08鱼鱼

ES快速入门(2)——Tokenizer、Reindex

ES快速入门(2)——Tokenizer、Reindex本篇介绍es提供的几种分词分析器和常用的开源分词分析器 es默认的分词器，中规中矩的按照 Unicode Standard Annex #29分词，一般的小写符号会忽略，对于中文等字符会逐字分割，参数max_token_length表示最大的字符长度，再切分后会继续按此切分 譬如： 会分词为： 一个无视语义，按照字符尽量收集全索引的分词方式，会前后叠加的按符号位分词，参数： 会分词为： nGram的分词很全面，但如此夸张的方式用不好会导致索引doc过大，同时使查询效率偏低 分词规则很简单，无其余规则的按空格分词： 会分词为： 在standard的基础上能够有效拆分出邮箱和url地址的格式，同样有max_token_length这一参数：
2020-09-05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
2021-03-13鱼鱼

算法：动态规划解法及例题

算法：动态规划解法及例题经历过很多算法题，其中最常见的解题方法便是动态规划 动态规划（dynamic programming,即DP)，是一种常见的求解最优解的方案，他通过将复杂的问题拆分为单阶段的小问题求解，核心思想是递推，通过简单基础的解一步步接近最优解 对于一个算法问题，总有一个相对令人满意的解，但却不一定是我们想要的最优解，譬如在解决动态规划中最经典的背包问题时，有些人首先想到简单省心的贪心算法，取价值最高或是性价比最高的物品组合，这种方案得到的很有可能是最优解，但贪心的算法并不适用于动态规划领域，若是物品中恰好有能将背包塞得很满的组合，而采用贪心策略却浪费了很多背包空间 其实贪心策略本身更多也是一种“相对最优”的解决方案，而很少是真正的最优，这一点请务必斟酌
2020-03-11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；
2020-03-14鱼鱼

算法1

算法1给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水 上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水（蓝色部分表示雨水） 木板组成水桶装水，定义高度为一数组，间隔为1，求水桶最大容量如[1,5,1,2,6,3]为15，解题思路：自两边木板向中间遍历求容量，每次相对短的木板向内移动，共比较n-2次 将水灌满，求灌满后的高度，其实就是从最高点向左右两个方向向中间遍历，依次求经过的最大值，这样一来就是从最高点向两侧递减的，再减去柱子原高度即可 容易理解的想法还有按高度分层计算，但是时间复杂度过高
2019-03-14Sherlock

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