Servlet线程模型与异步请求

Servlet线程模型与异步请求本篇文章主要意在整理Servlet的线程模型,帮助大家更好的理解请求在广泛使用的web容器下(基于Servlet的Tomcat服务器)的运行原理 Servlet是Java的服务端框架,可以利用Servlet来编写一个动态服务器(动态主要是区别于单纯的html构建的静态页面),主要基于Http协议 通过Servlet提供的API,我们可以轻松的处理网络请求和与其他服务建立连接(相比于基于Socket编程),并且基于Java使得它具有跨平台性、灵活性 简单的说Servlet就是一个封装了操作网络请求的API,它将Http网络请求简化为更容易处理的对象 从某种意义上讲,当我们不适用任何web框架(例如Spring mvc和Struts2)时,我们编写的每一个页面(jsp或是继承于HttpServlet的类)也都可以说是一个Servlet
Servlet线程模型与异步请求2020-03-23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
使用Shiro和token进行无状态登录2020-03-22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;
ELK全家桶基本使用(I)文件收集Filebeat2020-03-16鱼鱼

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;
ELK实战(Ⅰ) 基于ELK整合分布式业务日志2020-03-14鱼鱼

算法:动态规划解法及例题

算法:动态规划解法及例题经历过很多算法题,其中最常见的解题方法便是动态规划 动态规划(dynamic programming,即DP),是一种常见的求解最优解的方案,他通过将复杂的问题拆分为单阶段的小问题求解,核心思想是递推,通过简单基础的解一步步接近最优解 对于一个算法问题,总有一个相对令人满意的解,但却不一定是我们想要的最优解,譬如在解决动态规划中最经典的背包问题时,有些人首先想到简单省心的贪心算法,取价值最高或是性价比最高的物品组合,这种方案得到的很有可能是最优解,但贪心的算法并不适用于动态规划领域,若是物品中恰好有能将背包塞得很满的组合,而采用贪心策略却浪费了很多背包空间 其实贪心策略本身更多也是一种“相对最优”的解决方案,而很少是真正的最优,这一点请务必斟酌
算法:动态规划解法及例题2020-03-11鱼鱼

Elasticsearch 入门

Elasticsearch 入门(注:本篇文章基于Elasticsearch7.7.0版本,由于版本的差异性造成的内容不一致我会尽量在文中标出,但是) Elasticsearch是基于Lucene扩展的全文搜索引擎,当我们有对大数据量的处理和搜索时,全文搜索引擎是最佳的选择,同时他提供了高扩展性、高可用性、RestFul风格的API和友好的分布式部署配置,在此我们不予详述 我们日常使用的数据库索引是数据库一种编排数据(逻辑上)从而加快查询的手段,我们暂且将这种索引方式称为正排索引,他通过对待搜索字符寻址从而找到对应的数据 但是这种索引方式对于模糊匹配会出现"断档"现象(模糊符号后的片段无法走索引查找),并且对于海量数据无论在存储上还是在查找上都略显吃力,于是在Elasticsearch中引入了倒排索引来加快查询速度
Elasticsearch 入门2020-03-06鱼鱼

Mybatis的缓存机制、redis数据库缓存实现和相关问题

Mybatis的缓存机制、redis数据库缓存实现和相关问题高并发环境下,数据库要承受非常大的压力,我们不能奢求每一次都只依赖分布式结构的读写分离数据库来解决问题,所以引入了数据库缓存的概念,这里的缓存不是具体的memcache或是redis,可能只是一块内存区域 此文介绍Mybatis的缓存机制 SqlSession是Mybatis创建数据库链接的会话,当度使用Mybatis需要对SqlSesssion的生命周期有一个把控,但是在Spring的集成中这个会话会被自动创建,周期只是对应一个方法(例如Service层的一个方法),所以每个请求就会对应一个或是多个SqlSession,SQLSession的主要实现是其中的Exector,对应了三种策略:
Mybatis的缓存机制、redis数据库缓存实现和相关问题2020-03-03鱼鱼
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