阻塞队列与Protobuf的Udp通信 - 基于Cat的代理(Agent)项目拆解
阻塞队列与Protobuf的Udp通信 - 基于Cat的代理(Agent)项目拆解CAT是美团点评的一个基于Java开发的异常和性能监控项目，github地址：https://github.com/dianping/cat 本篇文章不是对CAT本身的源码拆解，而是基于本人依赖CAT client开发的代理项目进行拆解，但是并不会纰漏任何技术细节 CAT当前已有很多不同语言的Client，当然暂且是不 CAT本身是通过CAT client收集数据并上报至CAT server，server会进行并，共有六种常见数据格式：Transaction、Event、Problem、Metric、HeartBeat、调用链标记，其实如果不考虑复杂的处理（譬如Metric是可以基于指标生成折线图，Problem可以根据具体的异常类型追溯到相应的会话Track）除去Transaction剩余的数据格式都可以理解为特殊的Event
2020-07-19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
2019-03-15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
2020-01-10鱼鱼
AI大模型定价对比
AI大模型定价对比https://open.bigmodel.cn/pricing 火山方舟也提供端点（GLM3 0.001） https://openai.com/ja-JP/api/pricing/ 出入价格不一样 官网和火山都有 另外有免费版本的
2024-12-18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
2019-12-09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
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
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）
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2019-03-24鱼鱼
多线程应用提高(II) 线程池
多线程应用提高(II) 线程池项目中，当发生并行操作时，一般都会用到线程池处理多线程任务，线程池的规则类似于数据库连接池，在此不予赘述 jdk自带线程池，此处主要讲述Spring框架自带的线程池ThreadPoolTaskExecutor 通过实现Runnable和Callable接口实现一个线程任务，从而能放入Executor进行线程管理 其中，Callable可以理解为带有返回值的Runnable，并且Callable需要实现的方法不是run()而是call()，该方法返回一个泛型对象 当我们把一个需要返回值的线程任务放进线程池后，线程池会返回一个Future对象，借助该对象，我们可以调用get()方法获取线程的状态，调用get()会阻塞当前线程直到返回结果
2020-02-25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
2021-01-19鱼鱼
IO与NIO
IO与NIO我们都知道IO流传输，其实IO模型有很多，例如BIO、NIO、AIO等，传统的IO都是同步的 IO为各种流操作 IO操作分类 I IO操作分类 II 其中，输入流可以为InputStream和Reader，分别为字节流和字符流，对应地，输出流为OutputStream和Writer，具体的使用在此不详述 NIO是IO模型中后推出的新IO模型 NIO并不一定是多线程的，但是NIO是多管道的，利用缓冲作为中间介质进行数据传输，运用的其实是多路复用技术，它恰恰是通过减少线程数量从而减少上下文的频繁切换，提高性能 Channel：通道，相当于一个连接，不能直接输出数据，只能与Buffer交换数据
2019-05-11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
