Linux常见指令集和使用技巧(持续更新)

Linux常见指令集和使用技巧(持续更新)目前是一步一步记录用到了的Linux指令 | 管道,将符号前的指令输出作为符号后的指令输入 > 将正常输出重定向(比如指令打印内容输出到文件) >> 将正常输出追加重定向(区别与上面的覆盖,这个指令对于已经存在的文件会追加内容) & 后台执行 && 前面的指令执行完毕才执行后面的指令 || 前面的指令执行出错才执行后面的指令 ls 显示目录下的文件目录或者列出文件信息 ll 属于ls,列出目录下的所有文件信息 cd 进入目录 pwd 显示当前目录的绝对路径 mkdir 创建目录 rm 删除目录(慎) mv 移动目录 即文件的打包安装,对于不同的Linux系统使用的工具有所不同,此处使用ubuntu系统,利用apt工具进行打包
Linux常见指令集和使用技巧(持续更新)2019-09-09鱼鱼

算法:深度优先搜索(DFS)

算法:深度优先搜索(DFS)在算法:广度优先搜索(BFS)(最短路径)中,我们提到了按照广度优先遍历的搜索方式,使用队列作为常规的搜索方式,与之相对应的为深度优先搜索(DFS) 如果说BFS对应着树结构的前中后序遍历 但是DFS相对解法较为多元一些,有些时候不得不使用递归进行求解 同时,有很多求解只是进行图的遍历,不关心是广度还是深度优先,其解都是相同的 在这里我们暂且不讨论的基于栈而是侧重基于递归的遍历实现 对于二叉树,最常见的遍历方式有前序(又称 先序)遍历、中序遍历、后序遍历、层次遍历 前中后序只为取得的值先后顺序不同,即递归有先后 依赖栈实现的的深度优先是前序遍历 以下是一个二叉树的前序遍历代码实现:
算法:深度优先搜索(DFS)2020-06-27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

Java的SPI机制

Java的SPI机制SPI(Service Provider Interface) 是JDK内部提供的一种用于服务能力扩展的机制 在服务中通过不同的下沉方法实现能够加载不同的接口实现类,从而实现功能的热插拔 相比一些类似的设计模式(例如策略模式), SPI作为Java自带的实现特性,相对更加灵活和开放 我们常见的JDBC、日志框架slf4j、JavaMail、Spring等组件都基于 SPI实现(例如JDBC针对不同数据源的驱动) 之所以说区别于Java的一些设计模式,因为Java有一些实现能实现 SPI的动态加载 首先让我们定义 SPI对外提供抽象能力的接口类,这里为了便于理解展示包路径:
Java的SPI机制2024-10-14鱼鱼

JVM的垃圾回收

JVM的垃圾回收此文介绍Java的基本垃圾回收机制 GC主要回收的是堆区,在堆中是有对象分代的,一个对象每“逃”过一次回收,对象代数便+1,新生对象被称作新生代(如果是占据内存较大的对象直接定义为老年代),当代数一定时对象将由新生代变为老年代 同时在Java1.7之前还有永久代,保存了一些静态变量 总之,内存回收只发生在新生代和老年代之间 除了分代,内存也有分区: 如图,是内存区域分配,其中Eden存储了新建的小对象,当回收时,将Eden中存活的对象转移到To Survivor区中,将From Survivor中的代数高(一般是15)的存活对象转移到老年代中,代数没达到阈值的存活对象转移到To Survivor中
JVM的垃圾回收2021-04-07鱼鱼

数据库的并发、锁机制与MVCC

数据库的并发、锁机制与MVCC在日常开发中,经常遇到数据库进行高并发操作的情况,但是我们处理并发一般都只在代码范畴而并不处理具体的数据库操作,这是因为数据库对基本的数据库操作做了锁处理,让我们可以忽略这一层的并发问题 详细可以参考Mysql的官方文档 注意:这一篇博客是针对MySQL数据库,且实用默认的 引擎InnoDb,使用其他数据库可能存在略微的差异 MySQL默认的数据库引擎InnoDB中Autocommit值为0(即自动提交事务)执行SQL语句的时候,每一条SQL语句都是一条单独的事务,所以并不存在并发的问题,数据库的锁机制已经做了很好的处理 但是当我们开启事务时,若不加处理,可能会产生一系列并发带来的问题
数据库的并发、锁机制与MVCC2021-01-24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
算法:动态规划解法及例题2020-03-11鱼鱼

分布式系统中的CAP原则与BASE原则

分布式系统中的CAP原则与BASE原则没有十全十美的分布式系统,分布式的痛点就在于各个节点状态的统一,CAP和BASE便是描述它的状态 本文中的分布式系统不仅指一套全是无状态的应用的服务系统,单纯依靠共享资源(如多个无状态的服务共用数据库或NoSQL而不在内存或是本身的服务容器中存储任何数据)运转的服务不是纯粹的分布式系统,分布式系统中一般需要包含有状态的服务(如主从同步的Mysql、多机哨兵模式的Redis、设置会话共享的分布式Tomcat服务) 图A 分布式架构雏形 ( 试想在上图中,若是网关通过A分区对数据做出了修改,此时还没有写入数据库但是A分区的缓存做出了调整,在分区容错的情况下A不能直接与B通信,那A与B分区就会失去一致性
分布式系统中的CAP原则与BASE原则2019-09-29鱼鱼

PyCharm与python快速开发

PyCharm与python快速开发Python语言作为“胶水语言”,简单易学,开发周期快,功能和扩展性强大,类库丰富 只依赖一门Java并不适用于所有情况,譬如快速开发一次性脚本(修复数据),通过使用Python效率更高,本篇文章旨在介绍本人快速入门Python的一些tips 注意,一些Python的基本语法在此不予介绍,推荐前往廖雪峰的博客查看,博客基于Python3.8版本 关于编译器等配置内容参考PyCharm帮助文档 从Python官网下载Python并安装,配置环境变量,安装PyCharm(这里 我们使用它作为IDE),这里略过 pip是python的包管理与安装工具,当你安装python后,pip也会随之被安装
PyCharm与python快速开发2021-01-16鱼鱼

数据库的存储过程、触发器和一些语法

数据库的存储过程、触发器和一些语法本篇文章讲述基于MySQL的存储过程触发器和一些相关的语法 在数据库中,存储过程是指将复用度很高并且不需要通过程序进行预编译的的SQL语句预先写好存放起来(此处所指的为用户定义在数据库中的存储过程),在需要时直接通过call调用 先看一个例子(注意,这不是创建存储过程的语句): 其中使用了日期相关的函数,DATE_SUB(CURDATE(),INTERCAL 10 DAY)代表当前时间前推十天 这个存储过程作用是查出十天前的数据然后将其删除 MySQL默认的分隔符是" ; ",这样一来定义存储过程就会因为 ; 被打断,所以在定义存储过程前后需要修改分隔符,使用DELIMITER关键字跟随分隔符,实际创建存储过程语句为:
数据库的存储过程、触发器和一些语法2019-06-12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

Redis原理-源码解析:数据结构1 字符串操作&SDS及预分配的实现验证

Redis原理-源码解析:数据结构1 字符串操作&SDS及预分配的实现验证所有原理实现基于Redis版本6.0.9 SDS(Simple Dynamic String)简单动态字符串,是Redis中字符串所采取的数据结构,SDS并不是Redis的独创,只是被Redis采纳的一种数据结构,用以替换C语言原生的字符串类型:sds仓库传送门 使用方法与原生的C语言字符串类似,并能提供很多类似的API SDS经过了两个版本,目前的解析大都基于v1 v1版本的sds数据结构很简单: 比起C语言中单一的字符数组构成的字符串,sds具有以下优势: 存储了字符串长度,相比C语言遍历获取长度,将时间复杂度由O(n)变为O(1); 当SDS每次发生修改时,会为其分配冗余空间,在字符串空间小于1MB时,每次分配实际长度2倍的空间,而在大于1MB时则是分配多1MB的空间,是在空间不足时才会触发分配
Redis原理-源码解析:数据结构1 字符串操作&SDS及预分配的实现验证2020-11-16鱼鱼
网站地图
1
首页 博客 {{screen}} 第 {{page}} 页
博客索引
{{blog.createDate}} ◔ {{blog.timeline}} 小头像 {{blog.author}} {{tag}}
{{blog.likeCount}}{{blog.commentCount}}
分类下暂时没有文章哦!
主题分类
{{taggroup.label}} 

{{tag.value}}