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

Java中的动态代理与静态代理

Java中的动态代理与静态代理proxy（代理）作为一种设计模式在Java中已经应用非常广泛，例如常见的拦截器是代理模式设计的，AOP是通过动态代理实现的，而基于AOP的应用就更多了，从简单的事务应用到Dubbo框架，Java开发中离不开代理，本篇文章主要阐述Java中的代理，此处是比较狭义的代理，仅指方法和类中的代理 代理模式是一种非常常见的设计模式，它通过给某对象提供代理，从而通过代理对象控制原对象的引用 以下是代理模式的简单实现： 类Admin： 对应的代理类AdminProxy： 设计良好的聚合代理模式应该是代理类与被代理类共同继承一个接口，此处只为实现功能 这样在执行new AdminProxy().changeWorld()时，除了会调用原本的new Admin().changeWorld()，在方法前后也可以做出些其他的操作
2019-08-09鱼鱼

浅谈代理-动态代理

浅谈代理-动态代理我们可以很轻松的实现一个简单的代理 实现静态代理是个很简单的事情，最基础的代理只需要定义一个接口(虽然不是必要，但这显然才是标准的设计)、一个被代理类和一个代理类，例如： 定义一个接口： 一个实现类： 和一个代理类： 实际使用时，我们是去调用HelloWorldProxy的方法，其将作为HelloWorld的代理实现 此种方式直接实现的代理太过于死板，因为每一种代理行为都要制定一个代理类，我们熟知的很多基于代理的实现（譬如AOP、事务）显然不可能用静态代理的方式针对每一处类切点都覆写一个代理类，这种时候就需要动态代理 我们所熟知的相当多的框架均基于动态代理开发，JDK本身基于反射(java.lang.reflect)提供了动态代理，我们只需定义代理的行为，而对于代理类的范围并不是固定值
2020-10-13鱼鱼

Redis原理-源码解析：数据结构3 sorted set(zset))

Redis原理-源码解析：数据结构3 sorted set(zset))Redis的set数据结构在此不多讲，同Java中原理一样，set也可以理解为是hash剥离了value的数据结构，即同为dic 但是zset（有序集合）其实在底层原理上完全不同于set 所有原理实现基于Redis版本6.0.9 先看一下基本的指令实现，着重注意中文注解的地方 t_zset.c 可以看出zset的数据结构不是固定的，在其元素数或是元素的字符串过长时，其结构为zset；否则使用ziplist数据结构（像hash一样为了节省空间），二者的创建方法如下： ziplist的代码和原理可以参考我的博客Redis原理-源码解析：数据结构2 list-鱼鱼的Java小站，就是一个节省内存的压缩的链表结构
2021-02-28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：
2019-05-04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
2020-03-01鱼鱼

关于多数据源的那些事儿（萌新向）

关于多数据源的那些事儿（萌新向）在日常的JAVA后端开发中多数据源的应用场景并不少见，但对于刚刚接触springboot或是刚刚接触工程化开发的萌新来说却仿佛是一座不可逾越的高山，因为新手常常会局限于某些“固定的”项目配置，不知道如何配置？从哪里开始配置？以及什么能改什么不能改 这种现象在用惯了springboot便捷开发的老手中也很常见，众所周知，相比于spring的springboot简化了很多工程前置配置，虽然增加了工作效率却也使得开发人员失去了了解基础配置的机会 综上，本文主要讲解如何在springboot环境中，以一种最简单的、即起即用的、不依赖中间件和数据库切片的方式配置单一项目的多数据源 限于笔者能力有限，经验尚浅，若有描述不当之处，敬请批评指正
2019-06-28Agostino

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
2019-05-08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
2021-02-05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

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

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

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