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

Mybatis的缓存机制、redis数据库缓存实现和相关问题

Mybatis的缓存机制、redis数据库缓存实现和相关问题高并发环境下,数据库要承受非常大的压力,我们不能奢求每一次都只依赖分布式结构的读写分离数据库来解决问题,所以引入了数据库缓存的概念,这里的缓存不是具体的memcache或是redis,可能只是一块内存区域 此文介绍Mybatis的缓存机制 SqlSession是Mybatis创建数据库链接的会话,当度使用Mybatis需要对SqlSesssion的生命周期有一个把控,但是在Spring的集成中这个会话会被自动创建,周期只是对应一个方法(例如Service层的一个方法),所以每个请求就会对应一个或是多个SqlSession,SQLSession的主要实现是其中的Exector,对应了三种策略:
Mybatis的缓存机制、redis数据库缓存实现和相关问题2020-03-03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

JVM源码解析 从Launcher类浅谈ClassLoader(类加载器及双亲委派)

JVM源码解析 从Launcher类浅谈ClassLoader(类加载器及双亲委派)首先普及ClassLoader的基础:所有的Java类都是由ClassLoader由class文件加载进内存的,对于一个类,其唯一标识就是类名+加载他的ClassLoader(亦即对于不同的 ClassLoader,即使是加载了同一个Class也不能互通,本质上是两个类),其基本的分类如下图: BootstrapClassLoader是一个特殊的ClassLoader,负责启动时加载jre的类库 并不继承于ClassLoader,因为是jvm逻辑的一部分; ExtClassLoader也会加载jre类库,但是会加载那些额外的扩展类库(jre\lib\ext目录),到这个级别的 类加载器已经可以直接在代码中使用了;
JVM源码解析 从Launcher类浅谈ClassLoader(类加载器及双亲委派)2020-11-28鱼鱼

多线程应用提高(I) 多线程常见问题、常用方法和关键字

多线程应用提高(I) 多线程常见问题、常用方法和关键字我们一般熟识的创建多线程方式即为继承Thread类或是实现Runnable接口,重写run()方法,还有创建线程池实现 手动定义一个线程任务(作为内部类)的方法现在已经不被提倡,所以遇到可能存在并发的复杂任务时,一般采用线程池来实现 一些设计并发常用并且容易被混淆的方法们: static sleep() : Thread类的静态方法,阻塞当前正在线程,不释放锁; wait() : 当前线程暂停,并释放锁且暂时无法重新获得锁,必须绑定当前对象内容锁(如使用Synchronized的同步块),知道其他线程调用notify()/notifyAll()才有机会获得锁继续执行; yield() : 当前线程暂停,此时时间片分配给其他线程,但是不会分配给优先级更低的线程;
多线程应用提高(I) 多线程常见问题、常用方法和关键字2019-12-07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
tips2019-05-08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

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
算法:Trie(前缀树、字典树)2021-01-19鱼鱼

JVM源码解析(2) ContextClassLoader与ClassUtil.forName()方法浅析

JVM源码解析(2) ContextClassLoader与ClassUtil.forName()方法浅析在Spring获取Context的源代码中,我们看到了对ClassUtil的方法调用,通过给定ClassName和ClassLoader进行Class的加载: ClassUtil.forName是仅供于Spring内部使用的获取Class对象的方法,来看一下源码: 首先 对于缓存的Class一块,在类的静态块中就能看出其逻辑: 在上面的resolvePrimitiveClassName方法中,先对长度做了一个判断,因为较长的packagename会影响执行的性能: 最终加载Class依旧是通过ClassLoader的,先来看一下获取ClassLoader的方法实现: 此处优先使用了ContextClassLoader作为 类加载器而非默认的AppClassLoader,在JVM源码解析 从 Launcher类浅谈ClassLoader中,提到了关于 类加载器的相关知识,使用ContextClassLoader是为了弥补双亲委派加载机制的对于自定义 类加载器的缺憾:那些自定义的 类加载器并没有机会上场,在使用了AppClassLoader后我们的自定义ClassLoader所加载的Class是无法被加载进去的,使用ContextClassLoader,我们可以在定义线程时,通过Thread的init方法(子线程调用,私有方法)或是setContextClassLoader直接指定使用自定义的ClassLoader
JVM源码解析(2) ContextClassLoader与ClassUtil.forName()方法浅析2020-08-16鱼鱼

动态路由数据源(多租户)解决方案

动态路由数据源(多租户)解决方案当下有很多服务都使用了多数据源,或是出于跨库查询或是分库分表、读写分离等,多数据源解决方案早已不是稀罕事 常见的解决方案包括使用多数据源框架(例如Shareding-Jdbc)、在数据库端做代理(例如MYCAT)、对于固定的几个数据源连接,也可以直接手动配置多个数据源,这种相关处理有很多源码,我在github上也有简单的实现:fishstormX/dynamicDataSource: 动态数据源的实现,基于maven自定义多模块骨架 Spring Boot2.0.x,本文实现的是动态数据源,主要为了解决 多租户问题(不同的用户群组有不同的数据源和配置,强调数据的隔离性) 本文技术能实现的是动态数据源,基于Spring框架,即能够将注入的Datasource根据租户不同使用不同的来源,同时根据租户增减动态的增删和缓存数据源(增是因为会有新增租户可能使用到项目启动后的数据源,减是因为租户数不可预料,不可直接缓存所有的数据源)
动态路由数据源(多租户)解决方案2021-01-07鱼鱼

Spring MVC源码和设计思想1 DispatcherServlet

Spring MVC源码和设计思想1 DispatcherServlet此篇文章是个人通过阅览Spring MVC源码的学习过程记录,包含Spring MVC的关键细节源码设计和一些设计上的tips,更近似于一种意识流的记录方式,锚点设置可能也有些乱,零零散散的点我日后有时间会统一总结起来 Restful风格的Http有八种请求方式,除了最常使用的Get与Post还有Head、Put、Delete、Options、Trace、Connect 在Restful接口的设计中,请求方方式的语义性很强,我们时常用他约束接口请求的行为,请求类型的语义: OPTIONS获取服务器支持的HTTP请求方法; HEAD跟get很像,但是不返回响应体信息,用于检查对象是否存在,并获取包含在响应消息头中的信息
Spring MVC源码和设计思想1  DispatcherServlet2019-06-03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
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