浅析RPC框架Thrift

浅析RPC框架ThriftThrift是由Facebook开发的 RPC远程调用的框架,使用独有的Thrift协议进行可跨语言的远程调用 有点类似protobuf 无论使用何种语言,首先要准备Thrift编译环境,可以去官网下载相应的Thrift执行文件,下文均以Windows为例 下载后可以选择性的配置环境变量,最终在shell中可执行Thrift 在项目中,预先准备好libthrift依赖,maven写法: 例如: 定义一个testService.thrift(idl文件名不重要),一般都会定义在resources的thrift文件夹下: 这里定义了两个方法,分别返回字符串和int类型,在thrift的idl中,对于变量的定义如下:
浅析RPC框架Thrift2022-03-04鱼鱼

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
扫盲——加密那些事2021-05-14鱼鱼

第一个Vue前端独立项目构建尝试(工程化)

第一个Vue前端独立项目构建尝试(工程化)开始我的第一个前端独立项目的构建 使用webPack、npm进行项目模块化构建 安装相关软件准备构建: VSCode npm(node) 查看版本 npm -v node -v 安装相关依赖(使用淘宝镜像): npm install -g cnpm --registry=http://registry.npm.taobao.org 安装vue-cli脚手架: npm install -g vue-cli 查看版本: vue --version 进入目录后新建vue工程: vue init webpack projectname 配置相关内容:
第一个Vue前端独立项目构建尝试(工程化)2019-05-04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;
ELK全家桶基本使用(I)文件收集Filebeat2020-03-16鱼鱼

盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap

盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap 基数计数(cardinality counting)通常用来统计一个集合中不重复的元素个数,例如统计某个网站的UV,或者用户搜索网站的关键词数量 数据分析、网络监控及数据库优化等领域都会涉及到基数计数的需求 要实现基数计数,最简单的做法是记录集合中所有不重复的元素集合S_uSu,当新来一个元素x_ixi,若S_uSu中不包含元素x_ixi,则将x_ixi加入S_uSu,否则不加入,计数值就是S_uSu的元素数量 这种做法存在两个问题: 当统计的数据量变大时,相应的存储内存也会线性增长 当集合S_uSu变大,判断其是否包含新加入元素x_ixi的成本变大 大数据量背景下,要实现基数计数,首先需要确定存储统计数据的方案,以及如何根据存储的数据计算基数值;另外还有一些场景下需要融合多个独立统计的基数值,例如对一个网站分别统计了三天的UV,现在需要知道这三天的UV总量是多少,怎么融合多个统计值
盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap 2022-01-12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
Spring源码解析(1) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听2020-08-04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

使用RPC与Restful接口调用服务

使用RPC与Restful接口调用服务在SOA和微服务架构中,远程通信是无法避免的,最常用的远程通信有两种方式: restful的接口,使用Http通信 使用dubbo或是Spring Cloud组件进行 RPC协议远程调用,可选地使用socket通信 不同的人对 RPC调用会有不同的看法,甚至对rpc本身的理解都不甚相同,但我认为 RPC有两种倾向: 一为语义化的 RPC 没有统一的请求规范,数据格式在开发人员中很难达成一致,在使用传统Http调用时,交互的双方需要约定一份“API文档”以保证数据格式的唯一性,这样API格式本身就成为了一道大墙,耽误研发双方的时间 但如果服务间采用语义化 RPC进行交互,双方可能并不需要一份文档,只要一份约定好的代码,并以此作为双方的依赖,在请求时也仅仅是直接调用方法本身,如此强的语义性怎能让人不爱
使用RPC与Restful接口调用服务2021-01-13鱼鱼

有关Session的碎碎念-ban掉cookie之后

有关Session的碎碎念-ban掉cookie之后java web中, 用session来表示用户浏览器(客户端)与服务器建立的一次会话 通常用sessionId来标记一个session,在Java中,有很简单的方式直接获取sessionId; 但是sessionId并不是session的特性,实际上,sessionId是在客户端首次创建会话时将生成的sessionId存入cookie中,在之后的访问中直接读取这个id值 当客户端禁止了cookie行为后,SessionId在每次刷新页面时都会更新,利用id来表示会话也成为了妄想,此篇文章意在说明,如何操作能使SessionId能够独立于cookie使用 这种操作其实在shiro中已经被应用了,当我们进入登录页面中,url后会出现";jssionid=xxxxxx",将sessionid显示的标注在url中,可以使用:
有关Session的碎碎念-ban掉cookie之后2019-03-08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

MySQL的数据锁 加在哪?

MySQL的数据锁 加在哪?此篇文章探讨MySQL数据库的锁,讨论MySQL各种语句将如何加锁,以及加锁的“效果”,主要针对默认的InnoDb引擎 基于MySQL5.6之后的版本 有心力的可以直接看MySQL官方文档,说的更为详细:14.7.3由InnoDB中的不同SQL语句设置的锁 按类型分,MySQL有锁: 行锁,最普通的锁,其实是加在索引上的锁 表锁,直接加在整张表的锁,一旦上锁整张表的操作都会比较锁 间隙锁,又称GAP锁,用于在涉及范围查询时给莫须有的位置加锁,防止并发插入等操作出现数据不一致(诸如幻读)的问题 间隙锁之间是不会冲突的 行锁与Gap锁合称Next-Key锁 间隙锁只能锁住间隙,即间隙锁不能指定具体的数据范围,将会锁上整个间隙
MySQL的数据锁 加在哪?2021-02-05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
对多线程的执行效率探究——合理的任务并发拆分2019-12-09鱼鱼
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