扫盲——加密那些事
扫盲——加密那些事扫盲加密解密算法 日常开发中我们经常接触MD5算法，以此进行简单的文件完整性校验或者是后台密码验证，MD5是最常见也是最简单快捷的散列算法，常用于参数或文件完整性校验，譬如网络请求发起方与接收方分别对参数做MD5编码，一旦不一致便判断请求被篡改从而拒绝该请求，从而保证信息安全，编码后的字符串是编码前文本的一个简要梗概，因此它也被称作是信息摘要算法 这个算法的特点就是不可逆，只用于信息准确性和防篡改的校验，当然，MD5作为老牌的散列算法，很多经典的编码已经可以被反向解码出来（依靠正向的暴力穷举）以及被碰撞模仿（王小云院士团队的"破解"能够根据MD5编码后串码模拟原始消息，即使它可能与原信息不同），类似的还有SHA1，因此衍生了SHA224、SHA256、SHA512等更多安全的散列算法
2021-05-14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；
2020-11-28鱼鱼
Springboot源码原理：从启动方法看配置加载
Springboot源码原理：从启动方法看配置加载首先看一个springboot项目的配置，我们可以定义一个application.yml，对于不同的环境有时也通过profile配置项指定不同的配置文件（譬如application-dev.yml），也可以通过命令行覆写具体的VM options配置项（举个栗子，启动时执行 java -jar xxx.jar --server.port=8080），此文讲解这些配制的读取原理 整体配置项的优先级从高到低为： 命令行配置； 系统属性(System.getProperties()) 系统环境变量 jar包外的主配置文件（带有） jar包内的主配置文件 jar包外的次要配置文件（由spring.profile指定的）
2021-03-09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
2019-09-29鱼鱼
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
并发之AQS全解析
并发之AQS全解析我们知道juc(java.util.concurrent)包下有很多实用的类，提供了很多并发工具，例如线程池、原子类、并发工具、信号量工具、锁等，可以说基本实现都为悲观锁，底层原理基本都使用了AQS(AbstractQueuedSynchronizer)，AQS不是一种概念，是并发中实打实的工具类 本篇文章针对AQS做解析 AQS是多线程访问共享资源的同步器框架 AQS的资源可以是独占的也可以是共享的 我们先来简单看一下它的使用方式和ApI（因为是抽象类，是不能直接使用的）,下图是AQS的整体脉络 AQS核心就是一个状态值state，同时维护了一个线程的阻塞队列，队列的节点为有两种状态：SHARED(共享)和EXCLUSIVE(独占)，节点状态有五种：
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2021-03-12鱼鱼
Redis原理-源码解析：数据结构2 list
Redis原理-源码解析：数据结构2 list所有原理实现基于Redis版本6.0.9 Redis中的list采用的是链表，在开始前，我们先看看list的最基本指令实现 t-list.c 由此可知，Redis的List底层数据结构都是基于quickList的 这是list所依赖的数据结构： quicklist.h 我们注意到其是由quicklistNode所构成的链表，而其中的数据实则为zl(ziplist)或是bookmark，在大多时候quicklistNode都使用ziplist存储数据 在上文中lpush执行了一个插入方法quicklistPush，在quicklist.c中有他的实现： quicklist真正存储数据的结构是ziplist，所以倒不如说，在Redis中，list是一个由ziplist节点构成的链表
2020-11-28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
Kafka服务端集群原理
Kafka服务端集群原理kafka是家喻户晓的消息队列，也因“纯粹”而闻名（高性能高吞吐、扩展较少较为简单），此篇文章整理Kafka的基本架构，将按照Kafka的版本迭代分别展示架构的演进（截至版本3.0） 我们在这里暂且只讨论Kafka服务端，对于生产者和消费者的逻辑简单带过 扫盲一下Kafka的部分概念： Producer mq生产者通用叫法 作为消息的生产者，在生产完消息后需要将消息投送到指定的目的地（某个topic的某个partition） Producer可以根据指定选择partition的算法或者是随机方式来选择发布消息到哪个partition； Consumer mq生产者通用叫法 消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端;，负责订阅和消费消息
2022-03-10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
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
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：
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2020-09-05鱼鱼
