数据库的并发、锁机制与MVCC

数据库的并发、锁机制与MVCC在日常开发中,经常遇到数据库进行高并发操作的情况,但是我们处理并发一般都只在代码范畴而并不处理具体的数据库操作,这是因为数据库对基本的数据库操作做了锁处理,让我们可以忽略这一层的并发问题 详细可以参考Mysql的官方文档 注意:这一篇博客是针对MySQL数据库,且实用默认的 引擎InnoDb,使用其他数据库可能存在略微的差异 MySQL默认的数据库引擎InnoDB中Autocommit值为0(即自动提交事务)执行SQL语句的时候,每一条SQL语句都是一条单独的事务,所以并不存在并发的问题,数据库的锁机制已经做了很好的处理 但是当我们开启事务时,若不加处理,可能会产生一系列并发带来的问题
数据库的并发、锁机制与MVCC2020-02-29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
算法:Trie(前缀树、字典树)2021-01-19鱼鱼

PyCharm与python快速开发

PyCharm与python快速开发Python语言作为“胶水语言”,简单易学,开发周期快,功能和扩展性强大,类库丰富 只依赖一门Java并不适用于所有情况,譬如快速开发一次性脚本(修复数据),通过使用Python效率更高,本篇文章旨在介绍本人快速入门Python的一些tips 注意,一些Python的基本语法在此不予介绍,推荐前往廖雪峰的博客查看,博客基于Python3.8版本 关于编译器等配置内容参考PyCharm帮助文档 从Python官网下载Python并安装,配置环境变量,安装PyCharm(这里 我们使用它作为IDE),这里略过 pip是python的包管理与安装工具,当你安装python后,pip也会随之被安装
PyCharm与python快速开发2021-01-16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):
MySQL tips2021-01-13鱼鱼

使用RPC与Restful接口调用服务

使用RPC与Restful接口调用服务在SOA和微服务架构中,远程通信是无法避免的,最常用的远程通信有两种方式: restful的接口,使用Http通信 使用dubbo或是Spring Cloud组件进行 RPC协议远程调用,可选地使用socket通信 不同的人对 RPC调用会有不同的看法,甚至对rpc本身的理解都不甚相同,但我认为 RPC有两种倾向: 一为语义化的 RPC 没有统一的请求规范,数据格式在开发人员中很难达成一致,在使用传统Http调用时,交互的双方需要约定一份“API文档”以保证数据格式的唯一性,这样API格式本身就成为了一道大墙,耽误研发双方的时间 但如果服务间采用语义化 RPC进行交互,双方可能并不需要一份文档,只要一份约定好的代码,并以此作为双方的依赖,在请求时也仅仅是直接调用方法本身,如此强的语义性怎能让人不爱
使用RPC与Restful接口调用服务2021-01-13鱼鱼

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

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
网络时延、异步IO、Pipeline2021-01-03鱼鱼
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