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
浅谈锁机制、主流锁设计方案
浅谈锁机制、主流锁设计方案本文旨在探讨通用的锁机制实现逻辑，以Java中常见的锁实现为例 本文提到的锁，是指通过限制并发/并行访问所添加的安全措施，本质上是通过限制线程/进程同时更改数据或是读取数据与写入数据产生时序差从而造成数据问题 锁机制中，有一些常见特性： 可重入性 指同一线程/进程携带相同的标识可以反复多次加锁，每次加锁和释放锁对应的重入次数+1/-1； 读写锁/独享共享 是锁的不同运作模式，分为读写锁，读锁与写锁、写锁与写锁是互斥的，但多个线程/进程可以同时对一个逻辑添加读锁，独享共享是另一种叫法 公平性 锁分为 公平锁和非 公平锁， 公平锁指锁释放和获取的顺序严格按照索取的顺序，非 公平锁则是等待锁的对象共同进行锁释放机会的争抢
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2024-10-15鱼鱼
杂记：Spring与Springboot的本地化配置
杂记：Spring与Springboot的本地化配置利用这篇文章巩固一下Spring框架的基础，因为发现接触到的各种Spring的项目配置杂七杂八，从xml到注解，从properties到json到yaml，他们各有千秋，没有哪一种方式可以绝对取代另一种配置，所以在这里统一介绍一下各种配置方式的内容和利弊，以便随时查看 这并不是一篇Spring框架领域的教程，只是一种技术的补足或是一种投机取巧的学习手段 原始的Spring是采用纯xml进行配置的，我从github上找了一个规范经典的SSM项目，以下是一些常用的配置，从这里就可以看出xml的基本格式： ApplicationContext-test.xml jdbc.properties
2020-03-01鱼鱼
mysql前缀索引
mysql前缀索引有时候需要索引很长的字符列，这会让索引变得大且慢 通常可以索引开始的部分字符，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率 但这样也会降低索引的选择性 前面已经说过，使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本 2.1因为前缀索引无法完全等于判断，只是前缀匹配，所以可能需要扫描的所以数会增加 2.2在特殊的查询里面 select id,email from SUser where email='zhangssxyz@xxx.com'; 前缀索引需要回到 id 索引再查一下，因为系统并不确定前缀索引的定义是否截断了完整信息 select count(distinct left(email,4)）as L4,
2020-05-15yangwcn
代理与nginx
代理与nginx代理指接受请求但是不由代理服务器自己处理请求而是直接转发给指定服务器（或是根据负载均衡算法转发给集群部署中的某一台服务器），然后由代理服务器接收请求结果并返回给客户端 指客户端的代理处理方式，指用户通过代理服务器访问指定的网站、服务，最常见的应用是翻墙，并且使用这种方式可以使客户端匿名访问 指服务端的代理处理方式，多个用户在访问网站服务时，实际访问的是反向代理服务器(如nginx)，反向代理服务器将请求内容转发给服务集群，最常用于服务器集群负载均衡和避免内网信息暴露 总之，正向代理是对服务端隐藏了客户端信息，反向代理则正相反，有一张图可以很好地概括这两个代理概念(图源知乎，侵删)
2019-05-11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
分布式系统中的一致性算法和问题解决
分布式系统中的一致性算法和问题解决在撰写脑裂问题相关的博客时发现脑裂问题的产生原因在不同算法下的分布式系统各不相同，需要先大致了解一致性算法并针对性的解决 市面上有很多开源的分布式系统，他们的数据一致性算法不尽相同，例如k-v系统的祖师爷——zookeeper采用的是ZAB的算法，而最近流行的Consul是raft算法，不同数据中心server沟通的方式则是gossip协议 不同的协议和方式对选举和数据同步有不同的处理机制，利用这篇文章来对比常见的分布式一致性算法 一个系统可能会使用多个不同的一致性算法，以便于在不同的业务环节上有着各自更贴切的处理 ps：有种观点是一致性算法不是很准确，因为replica也能保证数据某种程度上具有一致性，有人称之为共识算法
2021-03-13鱼鱼
ELK全家桶基本使用（I）文件收集Filebeat
ELK全家桶基本使用（I）文件收集FilebeatFilebeat是Elastic中的轻量文件收集系统，相比于功能更强悍的Logstash，当我们需求很单一，读取文件内容且对文件内容没有过多复杂处理时，最好使用FileBeat取代Logstash，以免造成不必要的内存开销 文档链接 Filebeat负责收集文件并发送给下游服务 核心行为包含输入、处理过滤和输出 当然也有集成好配置的模块，通过模块与Es和Kibana链接可以直接在Kibana上看到组件的可视化 同时不难看出Filebeat其实对数据库的支持不是很健壮 截止7.6版本，开源的Filebeat可支持以下几种消息输入类型： log 用得最多的输入类型； stdin 标准的输入，从process或是piepline读取（可理解为脚本运行通道直接输入），一旦配置了这种input方式，其他 input将不再生效文档地址；
2020-03-16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；
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2019-12-07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
IO多路复用模型：select、poll、epoll对比
IO多路复用模型：select、poll、epoll对比我们平时提到的I/O几乎都是同步 阻塞模型，譬如网络请求的socket IO，在数据返回前，相应的线程或是进程将会一直 阻塞直到数据返回，比较直接的处理便是针对IO流一对一的监听，但在IO返回前，相应的系统资源会平白无故的浪费，这种处理方式会大大降低服务器的吞吐 如果我们用很少的线程来监听这些IO，就能实现对系统资源的更好利用，在相应的socket有数据返回时才去读取数据 这种方式被称作IO多路复用，在Linux系统中，实现IO多路复用的方式（从古老到新）有select、poll和epoll 现在很多中间件都使用epoll IO多路复用模型才因此有着很高的性能和吞吐 此处简单描述三种方式的实现和区别
2020-08-11鱼鱼
过滤器、拦截器、监听器和AOP
过滤器、拦截器、监听器和AOP用这篇文章来梳理一下这些杂七杂八的Spring MVC中的基础概念，顺便讲一下在项目中的一些基本使用和常见应用（其实主要是针对AOP的），至于使用他们实现具体的功能，后续可能会独立写出来（谁知道呢） 执行的顺序： 项目初始化：filter:init()->filter:doFilter()->preHandle->Controller->postHandle->afterComplition ->destory() 过滤器（Filter），由servlet提供，拦截URL(其实是servlet)，经过代理，执行想要的方法，最基本的使用是集成Filter类并重写方法，因为是从url层面上直接拦截，可以有很多用途，比如用于用户身份校验，比如某些页面需要有用户权限才能访问，就可以利用过滤器进行拦截，一些安全框架的鉴权本身也是过滤器的实现
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2020-03-01鱼鱼
