kasper的算法(从0到1)

kasper的算法(从0到1)https://javaguide.cn/cs-basics/data-structure/linear-data-structure.html https://javaguide.cn/cs-basics/algorithms/linkedlist-algorithm-problems.html 项目地址:https://github.com/labuladong/fucking-algorithm 在线文档地址:https://labuladong.gitee.io/algo/home/ http://fishmaple.cn/blog/topicBlog?topicId=7
kasper的算法(从0到1)2023-10-23kasper

JVM源码解析 从Launcher类浅谈ClassLoader(类加载器及双亲委派)

JVM源码解析 从Launcher类浅谈ClassLoader(类加载器及双亲委派)首先普及ClassLoader的基础:所有的Java类都是由ClassLoader由class文件加载进内存的,对于一个类,其唯一标识就是类名+加载他的ClassLoader(亦即对于不同的 ClassLoader,即使是加载了同一个Class也不能互通,本质上是两个类),其基本的分类如下图: BootstrapClassLoader是一个特殊的ClassLoader,负责启动时加载jre的类库 并不继承于ClassLoader,因为是jvm逻辑的一部分; ExtClassLoader也会加载jre类库,但是会加载那些额外的扩展类库(jre\lib\ext目录),到这个级别的 类加载器已经可以直接在代码中使用了;
JVM源码解析 从Launcher类浅谈ClassLoader(类加载器及双亲委派)2020-11-28鱼鱼

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
Redis原理-源码解析:数据结构2 list2020-11-28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

数据库的瓶颈问题解决(主从分离)与多数据源切换

数据库的瓶颈问题解决(主从分离)与多数据源切换业务中,数据库的设计是极为重要的一环,在高并发的业务中,我们可以采用集群部署来缓解请求和逻辑处理的压力,但是在数据库的层面却不行,Oracle、Mysql等数据库的吞吐量很高,但是依旧有阈值,我们不能奢求单库能解决所有的问题,假设遇到了数据库的瓶颈问题,我们可以采用怎样的手段呢 想要数据库达到瓶颈(SQL执行效率明显变慢),其实是很困难的,我们在程序的设计中基本都会使用到数据库连接池控制数据连接,但当业务量提升之后,连接池若是经常达到饱和便容易产生阻塞,我们不得不开放更多的连接数,随之而来的便是数据库承载了更多的并发,解决问题的主要方式有三: 更细的划分业务逻辑,将高频业务表单独分离开来,并通过定期清理的方式减小查询的执行时间,将不同的数据库请求分发到不同服务器的不同库,可以一定程度下解决上文所述的问题,但是应以数据库的设计性为前提,绝对不能牺牲原有设计合理的数据结构将其进行拆分,得不偿失
数据库的瓶颈问题解决(主从分离)与多数据源切换2019-08-29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
关于多数据源的那些事儿(萌新向)2019-06-28Agostino

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
算法:递归2020-06-24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

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
CAT的使用和原理简介2019-08-07鱼鱼

Java中的数据结构

Java中的数据结构若不提到Jdk版本,本文中的源码都是基于jdk8版本分析的 注:有关同步集合(如Vector、ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等)请移步博客 数组集合类,是Collection接口的子类,有序的Collection实现,包含ArrayList、LinkedList、Vector,其中Vector是线程安全的ArrayList,LinkedList是底层基于双向链表实现的List ArrayList的默认大小为10,扩容操作: 也就是1.5倍 不重复集合类,不能包含重复的元素,是Collection接口的子类,包含HashSet、LinkedHashSet、TreeSet,其实都是基于Map类的实现,所以详细了解请参阅Map类
Java中的数据结构2019-07-12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
Linux常见指令集和使用技巧(持续更新)2019-09-09鱼鱼

项目异常问题解决

项目异常问题解决这天 程序抛出了一个WARN日志: createSecureRandom Creation of SecureRandom instance for session ID generation using [SHA1PRNG] took [43,844] milliseconds. 这意味着SHA1PRNG算法导致项目启动多花费了43秒,这是基于SHA-1算法实现且保密性较强的伪随机数生成器 1.从tomcat层面上解决: 在catalina.sh中加入这么一行:-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom 2.从java层面解决 打开$JAVA_PATH/jre/lib/security/java.security这个文件,将下面的内容:
项目异常问题解决2019-02-28鱼鱼
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