CAT的使用和原理简介
CAT的使用和原理简介开发中刚好碰到了CAT的应用，利用这篇文章总结一下
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2019-08-07鱼鱼
网络协议面面观：TCP/IP协议组，TCP与UDP
网络协议面面观：TCP/IP协议组，TCP与UDP日常中的网站应用交互绝大部分都是基于TCP/IP协议栈构建的，而TCP/IP就是通信常见的protocol(协议)组，是一类协议的简称，利用这篇文章总结一些常见的TCP/IP网络协议簇以及着重一下两个常见的传输层协议TCP和UDP，扫一下盲 OSI参考模型是ISO(国际标准化组织)指定的网络互联七层模型，与此对比的还有互联网界针对TCP/IP协议簇提出的四层模型 相比之下，OSI七层模型的应用面很窄，且是一种理论模型，TCP/IP则是一种实施标准 一般使用四层模型来表达协议归属，所以此处不详细介绍七层模型的内容，只是简单的与四层协议做对比，两者对比： 应用层 通过这个TCP/IP模型，整体的数据流向是发送方自顶向下然后在接收方自底向上的，即：
2020-03-03鱼鱼
Java的SPI机制
Java的SPI机制SPI（Service Provider Interface） 是JDK内部提供的一种用于服务能力扩展的机制 在服务中通过不同的下沉方法实现能够加载不同的接口实现类，从而实现功能的热插拔 相比一些类似的设计模式（例如策略模式）， SPI作为Java自带的实现特性，相对更加灵活和开放 我们常见的JDBC、日志框架slf4j、JavaMail、Spring等组件都基于 SPI实现（例如JDBC针对不同数据源的驱动） 之所以说区别于Java的一些设计模式，因为Java有一些实现能实现 SPI的动态加载 首先让我们定义 SPI对外提供抽象能力的接口类，这里为了便于理解展示包路径：
2024-10-14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
MySQL tips
MySQL tips一些日常接触到的MySQL优化tips，比较散乱 假设有一个用户表，对于一句很简单的查询语句： 假设name与age字段均有单列索引，容易想到的是，MySQL应该会分别走两次索引，并将其结合起来，EXPLAIN也是如此，大多数时候MySQL会进行优化，我们可能会看到EXPLAIN的结果中有Using union或Using soft union，这是MySQL针对OR做了隐性的优化，但当SQL复杂或数据极端情况下，这一语句极容易变成全表扫描，偶尔使用联合索引可能解决问题，更多情况则是MySQL“昏了头”，即使OR条件均涉及数据条数不多，依旧没能在查询语句中使用索引，此时应调整为UNION语句(可以权衡一下重复及顺序是否有影响，可以使用更快的UNION ALL)：
2021-01-13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
算法1
算法1给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水 上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水（蓝色部分表示雨水） 木板组成水桶装水，定义高度为一数组，间隔为1，求水桶最大容量如[1,5,1,2,6,3]为15，解题思路：自两边木板向中间遍历求容量，每次相对短的木板向内移动，共比较n-2次 将水灌满，求灌满后的高度，其实就是从最高点向左右两个方向向中间遍历，依次求经过的最大值，这样一来就是从最高点向两侧递减的，再减去柱子原高度即可 容易理解的想法还有按高度分层计算，但是时间复杂度过高
2019-03-14Sherlock
ELK实战(Ⅰ) 基于ELK整合分布式业务日志
ELK实战(Ⅰ) 基于ELK整合分布式业务日志大多情况下，我们可能都习惯了使用linux指令查看日志，很多时候一句简简单单的tail、grep能定位绝大多数问题 但是面临复杂的目录结构和分布式系统产生的“分布式日志文件”，如果还要我们一个一个去查日志，就会耗费很多没必要的时间 可以利用ELK这套组件快速搭建一个日志系统 注意此文仅针对可能很多情况下格式不确定的业务日志，对于某些组件日志我们有更好的可视化实践方式，可以参考此系列的其他文章 对于一个日志系统，我们要确认我们的诉求，在不同的场景下采用不同的收集方式： 是否是分布式系统需要合并多个节点的日志 如果需要，则需要用分布式组件收集并合并日志，这也是一个日志系统最基本的要求；
2020-03-14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
算法：递归
算法：递归递归算法主要寻找： 终止条件：递归的尽头 单级递归的行为：在一次递归里要做的事情 返回值：每次迭代要return的东西 例如 首先，假定方法是已经实现的 终止条件为：当当前节点(传了空节点)或下一节点（传了单节点）为空，则无需反转返回当前节点 递归行为：假定之后的节点均已实现反转，则需要将已经反转的尾部的next变为当前节点，而当前节点由于是第一个节点，其next为null 此处注意在反转前需要先留存反转后的尾部； 返回值：返回反转后的头结点
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2020-06-24鱼鱼
Redis高级特性：事务和pipelined以及在RedisTemplate中的应用
Redis高级特性：事务和pipelined以及在RedisTemplate中的应用Redis Pipelined是由Client提供的(是防止client端 阻塞的操作)一种请求redis的方式 Redis本身具有很高的吞吐量，因此性能最大的考察便是网络状况，如果应用到redis的网络状况不好，每次请求都将会出现轻微的 阻塞和延迟，这种延迟对于批量请求是很可怕的，譬如要进行数千次数据插入，或是批量获取数据时，我们就需要用到Pipelined Pipelined可以将多个请求无 阻塞的发出并按顺序将请求结果“打包”返回，这有点类似于并发请求，可以有效地利用等待结果的 阻塞时间 注意，Pipelined并不能保证原子性，即pipelined执行的内容可能会被其他客户端或是线程的指令"插队"，若想要原子性操作，需要使用事务
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2020-06-21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
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2019-05-26鱼鱼
