Netty

NettyNIO相比IO有诸多利处，但平常开发中若是直接使用原生NIO进行业务开发是很不可取的，否则将面临臃肿而晦涩难懂的代码 所以日常开发中我们会时常使用封装了NIO操作代码的Netty来实现NIO操作 Netty是一个异步事件驱动的网络应用框架，用于快速开发可维护的高性能服务器和客户端
2019-05-11鱼鱼

Spring MVC源码和设计思想3 拦截器HandlerInterceptor

Spring MVC源码和设计思想3 拦截器HandlerInterceptor系列的源码基于Java Spring 框架5.1.x版本 HandlerInterceptor是SpringMVC框架提供的独有拦截器，本身只是一个接口，提供了三个方法，方法作用情况我已标出： 有关方法执行的具体时机，可以参考Spring MVC源码和设计思想1 DispatcherServlet文中的代码 上面使用到了default关键字，default关键字是Java 8的新特性之一（之前只有用在switch中），通过default可以在接口中定义一个方法的方法体，从而使该方法不必被强制继承 Java8中也添加了static用于修饰接口方法 主要是为了考虑接口重复方法的设计，比如多个类继承与同一个接口并且需要定义相同的方法实现时，用过default或static可以避免产生重复代码
2019-06-09鱼鱼

使用Shiro和token进行无状态登录

使用Shiro和token进行无状态登录我们之前可以使用shiro实现登录，但这些都是基于session或是cookie实现的，这些只能用于单机部署的服务，或是分布式服务共享会话，显然后者开销极大，所以JWT(JSON Web Token)应运而生，JWT是一套约定好的认证协议，通过请求携带令牌来访问那些需鉴权的接口 我们在这里使用token，原理类似，但是规则更为简单，没有形式上的约束，只是在请求Head或是body中添加token用于校验用户身份，token是可以和会话共存的，此处我们使用Shiro的会话登录结合JWT来实现无状态登录，从而实现扫码登录和一般的接口访问授权 项目中，需要实现无状态登录（单点登录，SSO），但是同时也要保持Shiro本身自带的会话登录
2020-03-22鱼鱼

JVM源码解析(2) ContextClassLoader与ClassUtil.forName()方法浅析

JVM源码解析(2) ContextClassLoader与ClassUtil.forName()方法浅析在Spring获取Context的源代码中，我们看到了对ClassUtil的方法调用，通过给定ClassName和ClassLoader进行Class的加载： ClassUtil.forName是仅供于Spring内部使用的获取Class对象的方法，来看一下源码： 首先 对于缓存的Class一块，在类的静态块中就能看出其逻辑： 在上面的resolvePrimitiveClassName方法中，先对长度做了一个判断，因为较长的packagename会影响执行的性能： 最终加载Class依旧是通过ClassLoader的，先来看一下获取ClassLoader的方法实现： 此处优先使用了ContextClassLoader作为 类加载器而非默认的AppClassLoader，在JVM源码解析 从 Launcher类浅谈ClassLoader中，提到了关于 类加载器的相关知识，使用ContextClassLoader是为了弥补双亲委派加载机制的对于自定义 类加载器的缺憾：那些自定义的 类加载器并没有机会上场，在使用了AppClassLoader后我们的自定义ClassLoader所加载的Class是无法被加载进去的，使用ContextClassLoader，我们可以在定义线程时，通过Thread的init方法(子线程调用，私有方法)或是setContextClassLoader直接指定使用自定义的ClassLoader
2020-08-16鱼鱼

算法：Trie(前缀树、字典树）

算法：Trie(前缀树、字典树）前缀树(Trie，又称字典树)是一种功能倾向性很强的数据结构，通过对词汇的前缀做数结构，很容易实现查询、前缀词推荐系统，例如，我们将如下多个单词放入树结构中： [apple,bat,bee,cat,cap,car]，最终生成的前缀树结构为 通过深度递归，我们很容易用较小的时间复杂度判断出符合前缀的单词在不在 假设Trie的字符集范围是固定的，并且范围不大，例如是上面的纯英文字符，假设忽略大小写总共为26个，可以选择使用桶结构进行存储，即每一个Node都是一个长度为26的bucket数组 这样看来，Trie的结构并不复杂，只通过循环不断提高深度进行遍历即可 假定字符集的范围是未知的，或者范围很大（比如中文汉字），就要放弃使用bucket结构，而是通过一个Map维护，这里使用树结构TreeMap，key为相应节点的字符
2021-01-19鱼鱼

ooo

ooo拆箱：包装类-》基本数据类型 Integer Byte -127- 127是以缓存数组指向相同对象，之外的默认new 模块化 完全解耦 #预编译 $直接用 $内容手动干涉 Mybatis有三种基本的Executor执行器，SimpleExecutor、ReuseExecutor、BatchExecutor SimpleExecutor：每执行一次update或select，就开启一个Statement对象，用完立刻关闭Statement对象 ReuseExecutor：执行update或select，以sql作为key查找Statement对象，存在就使用，不存在就创建，用完后，不关闭Statement对象，而是放置于Map内，供下一次使用
2019-04-02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：
2019-03-08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
2022-01-12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：
2020-09-05鱼鱼

ES快速入门(I)——分析分词器

ES快速入门(I)——分析分词器本文旨在快速入门Elasticsearch的分词，包括分词分析器的创建和介绍对比等，请确保在阅读前已经搭建好完备的集群 文章基于es7.0+，与稍旧版本的主要区别是没有type 在讨论分词前，我们先看一下es整体创建倒排的分词过程： 我们常说的分词器指的其实是“分析器”analyzer，es将以上常用的逻辑封装起来成为analyzer，但是语义上的分词器是指上面的tokenizer 经过了三层处理后拿到了terms数组建立最终的倒排索引： character filter：一般不会用到这个filter，是在分词前对原有的文档字段内容做转换，例如去除html的标签提取出正文内容，按正则清除和替换某些内容，你可以指定及自定义0个到多个character filter，他们将共同存在，一个文本流在经过character filter处理后，依然是文本流；
2020-09-01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

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

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