Java中的协程(虚拟线程)探究

Java中的协程(虚拟线程)探究在Java最新的LTS版本 21中,终于实装了协程这一特性 当然,在这些诸如python、golang等轻量级语言中被称为协程的东西,在Java中有个全新的代号——虚拟线程,为了将协程与线程做区分,在Java21中,原Thread被称之为平台线程 下文中,将统一使用线程/协程的方式称呼 我们都知道,Java中引入了线程的概念,区别于系统中的进程 作为并发执行的最小单元,在一定的条件下,使用多个线程同时运作可以有效提高程序的运转效率 而线程这一能力源于系统本身而并非JVM 之所以说是在一定条件下,是因为受限于机器配置情况(CPU的运作机制、核心数),线程的同时运作并不能线性的提升运行性能,单个cpu并不能同时处理多线程任务,实际的运作方式是基于时间片分片,各个线程抢占式执行代码,这样能减少一些无效的io等待(例如网络io、磁盘io实际是会阻塞等待io结果),同时在多核心场景下也能有效利用cpu
Java中的协程(虚拟线程)探究2024-10-28鱼鱼

分布式系统中的CAP原则与BASE原则

分布式系统中的CAP原则与BASE原则没有十全十美的分布式系统,分布式的痛点就在于各个节点状态的统一,CAP和BASE便是描述它的状态 本文中的分布式系统不仅指一套全是无状态的应用的服务系统,单纯依靠共享资源(如多个无状态的服务共用数据库或NoSQL而不在内存或是本身的服务容器中存储任何数据)运转的服务不是纯粹的分布式系统,分布式系统中一般需要包含有状态的服务(如主从同步的Mysql、多机哨兵模式的Redis、设置会话共享的分布式Tomcat服务) 图A 分布式架构雏形 ( 试想在上图中,若是网关通过A分区对数据做出了修改,此时还没有写入数据库但是A分区的缓存做出了调整,在分区容错的情况下A不能直接与B通信,那A与B分区就会失去一致性
分布式系统中的CAP原则与BASE原则2019-09-29鱼鱼

造轮子0 浅谈设计模式

造轮子0 浅谈设计模式语义化接口的使用,譬如Aware等接口完全是语义性接口,不定义任何方法,只是用来约束一类行为 在Spring框架中有很多类似的接口 Wrapper,包装 ,相当于一个装饰器 XxxAware类表示在Spring中可感知,一般是类中需要用到Spring相关的对象时使用的 例如继承ApplicationContextAware接口后,实现setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext)便会获得这个对象,与之对应的是XxxCapable类,继承他的类要负责实现相关的方get法负责生成Spring需要的对象
造轮子0 浅谈设计模式2019-05-26鱼鱼

Spring MVC源码和设计思想1 DispatcherServlet

Spring MVC源码和设计思想1 DispatcherServlet此篇文章是个人通过阅览Spring MVC源码的学习过程记录,包含Spring MVC的关键细节源码设计和一些设计上的tips,更近似于一种意识流的记录方式,锚点设置可能也有些乱,零零散散的点我日后有时间会统一总结起来 Restful风格的Http有八种请求方式,除了最常使用的Get与Post还有Head、Put、Delete、Options、Trace、Connect 在Restful接口的设计中,请求方方式的语义性很强,我们时常用他约束接口请求的行为,请求类型的语义: OPTIONS获取服务器支持的HTTP请求方法; HEAD跟get很像,但是不返回响应体信息,用于检查对象是否存在,并获取包含在响应消息头中的信息
Spring MVC源码和设计思想1  DispatcherServlet2019-06-03鱼鱼

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

常见树形结构

常见树形结构树形结构 相关术语 结点(Node):表示树中的数据元素,由数据项和数据元素之间的关系组成 在图中,共有10个结点 结点的度(Degree of Node):结点所拥有的子树的个数,在图中,结点A的度为3 树的度(Degree of Tree):树中各结点度的最大值 在图中,树的度为3 叶子结点(Leaf Node):度为0的结点,也叫终端结点 在图中,结点E、F、G、H、I、J都是叶子结点 分支结点(Branch Node):度不为0的结点,也叫非终端结点或内部结点 在图中,结点A、B、C、D是分支结点 孩子(Child):结点子树的根 在图中,结点B、C、D是结点A的孩子
常见树形结构2019-03-15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
IO多路复用模型:select、poll、epoll对比2020-08-11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
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)2019-06-16Agostino

动态路由数据源(多租户)解决方案

动态路由数据源(多租户)解决方案当下有很多服务都使用了多数据源,或是出于跨库查询或是分库分表、读写分离等,多数据源解决方案早已不是稀罕事 常见的解决方案包括使用多数据源框架(例如Shareding-Jdbc)、在数据库端做代理(例如MYCAT)、对于固定的几个数据源连接,也可以直接手动配置多个数据源,这种相关处理有很多源码,我在github上也有简单的实现:fishstormX/dynamicDataSource: 动态数据源的实现,基于maven自定义多模块骨架 Spring Boot2.0.x,本文实现的是动态数据源,主要为了解决 多租户问题(不同的用户群组有不同的数据源和配置,强调数据的隔离性) 本文技术能实现的是动态数据源,基于Spring框架,即能够将注入的Datasource根据租户不同使用不同的来源,同时根据租户增减动态的增删和缓存数据源(增是因为会有新增租户可能使用到项目启动后的数据源,减是因为租户数不可预料,不可直接缓存所有的数据源)
动态路由数据源(多租户)解决方案2021-01-07鱼鱼

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
MYSQL的索引、引擎的实现原理和应用2019-09-15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
算法:Trie(前缀树、字典树)2021-01-19鱼鱼

Consul高级应用:多数据中心,模板与Client(Zuul)

Consul高级应用:多数据中心,模板与Client(Zuul)此文整理了Consul比较实用的高级功能:多数据中心,模板与维护模式 Consul提供了多数据中心联动的特性,目前看来多数据中心只是在查询阶段提现,各个数据中心的数据持久化和数据目录(k-v对)的更新不相干扰 也就是说,多数据中心的特性目前看来不能作为可用性的保障,当然 不排除可以手动热切换数据中心 最好判断是否使用多数据中心的情形是判断服务是否属于同一系统下,是否相同serviceId能提供相同的无状态服务,以下列举一些情景: 一个系统拥有多个域名的多套部署,提供版本一致的服务(建议使用多数据中心) 一个系统由多个服务器提供的不同服务提供(视服务具体情况,不建议使用多数据中心)
Consul高级应用:多数据中心,模板与Client(Zuul)2020-01-28鱼鱼
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