MYSQL的索引、引擎的实现原理和应用
MYSQL的索引、引擎的实现原理和应用本篇主要介绍数据库MySQL的索引实现原理，包括B+ Tree的原理，顺带提到了数据库的常用引擎 我们常见的数据库引擎就是InnoDB，还有另外一个常见一个引擎叫做MyISAM，这里着重介绍着两个引擎，执行show engines，可见MySQL所有的引擎如下： InnoDB采用行级锁，不会记录表中的数据个数，支持外键，高并发下使用事务的首选引擎，也是5.5之后MySQL的默认引擎（之前采用MyISAM），可以通过bin-log日志回滚数据，所以它比较适合处理数据量大的数据 PS：InnoDB最初不支持全文索引，在MySQL 5.6版本后添加了支持 MyISAM跟InnoDB截然相反，它采用表锁，记录了表的条目数，SELECT COUNT可以直接查看表中数据个数，支持FULLTEXT索引，不支持外键和事务，不能进行数据恢复操作，他比较适合频繁插入的数据，或是读操作远大于写操作时
2019-09-15鱼鱼
什么是web服务器？什么是web应用服务器？容器、以及服务器概念的区分（萌新向）
什么是web服务器？什么是web应用服务器？容器、以及服务器概念的区分（萌新向）本文主要是为了帮助萌新理解在web开发时遇到的关于web工作原理的疑问，由于本人水平十分有限，所以本文仅作为一般性参考，如有错误，欢迎批评指正OVO 首先说明的是，我们所谓的web服务器并不是物理上的服务器，而是建立在物理服务器上的一个web应用的运行环境，是一个软件服务器 这就好比前后端分离开发时，后端模块在物理服务器上的JVM，前端也需要一个“运行环境”进行工作，那么web服务器端概念就应运而生了，大概就好比下图 上图中拥有VUE经典的原谅色的web服务器就是我们前端运行的地方，可见web服务器的主要作用是给前端一个合理的运行环境，其实不只是看起来那么简单，web服务器还要处理代理、反向代理、跨域、并支持并发等等
2019-06-16Agostino
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
Linux常见指令集和使用技巧（持续更新）
Linux常见指令集和使用技巧（持续更新）目前是一步一步记录用到了的Linux指令 | 管道，将符号前的指令输出作为符号后的指令输入 > 将正常输出重定向(比如指令打印内容输出到文件) >> 将正常输出追加重定向（区别与上面的覆盖，这个指令对于已经存在的文件会追加内容） & 后台执行 && 前面的指令执行完毕才执行后面的指令 || 前面的指令执行出错才执行后面的指令 ls 显示目录下的文件目录或者列出文件信息 ll 属于ls，列出目录下的所有文件信息 cd 进入目录 pwd 显示当前目录的绝对路径 mkdir 创建目录 rm 删除目录（慎） mv 移动目录 即文件的打包安装，对于不同的Linux系统使用的工具有所不同，此处使用ubuntu系统，利用apt工具进行打包
2019-09-09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
Servlet线程模型与异步请求
Servlet线程模型与异步请求本篇文章主要意在整理Servlet的线程模型，帮助大家更好的理解请求在广泛使用的web容器下（基于Servlet的Tomcat服务器）的运行原理 Servlet是Java的服务端框架，可以利用Servlet来编写一个动态服务器（动态主要是区别于单纯的html构建的静态页面），主要基于Http协议 通过Servlet提供的API，我们可以轻松的处理网络请求和与其他服务建立连接（相比于基于Socket编程），并且基于Java使得它具有跨平台性、灵活性 简单的说Servlet就是一个封装了操作网络请求的API，它将Http网络请求简化为更容易处理的对象 从某种意义上讲，当我们不适用任何web框架（例如Spring mvc和Struts2）时，我们编写的每一个页面（jsp或是继承于HttpServlet的类）也都可以说是一个Servlet
![Servlet线程模型与异步请求]()
2020-03-23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
2021-05-14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
2021-04-07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
空
空1
![空]()
2025-09-05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
2020-11-29鱼鱼
网络时延、异步IO、Pipeline
网络时延、异步IO、Pipeline通过使用多线程是能提高网络延迟带来的负面效应的，也就是在IO密集型的应用中（尤其是网络IO密集应用中），通过异步操作或能显著提高性能，本篇讨论相关问题 并不是异步（多线程）定能提高性能，有这种讨论也是发现经常有人会滥用多线程 通常会有一种说法：如果想要采用多线程的来执行一段任务，为了提高性能，假设服务器中有N个核心，推荐在CPU密集型的应用中启用N个线程，而在IO密集型的任务中启用2*N个线程 本人不是很认同此种说法，他只能代表一个大致的度量，在实际应用中几乎可以说完全不准确，一般来说，权衡系统资源与性能后，前者可能需要更少的线程数，而后者根据实际情况也许适宜分配更多的线程数 这个概念大家一般都不是很陌生，在此再次科普下：所谓IO密集型任务，即是任务的资源消耗多集中在系统IO上，这里的IO本来包括磁盘IO和网络IO等，但是磁盘IO涉及文件句柄操作等系统限制不在本篇讨论，所以此篇文章所提主要指网络IO，高网络IO也是绝大多数web应用的特性
2021-04-21鱼鱼
