分布式系统一致性的分类
分布式系统一致性的分类在分布式系统中的CAP理论中有C(一致性)，大郅表示分布式系统中节点状态或数据具有一致的特性 但一致性有着不同的分类，例如常见的用于取代CAP理论的BASE中的E，最终一致性，不同于强一致性，他强调着事务最终状态趋于一致，但中间态可能不一致，利用此篇文章总结一下分布式系统的一致性分类 根据实际系统的要求，分布式系统的一致性可以大致分为四类： 严格一致性 强一致性（线性一致/原子一致） 顺序一致性 弱一致性（最终一致性） 一个理想概念上的一致性，节点间数据完全一致，对外可表现为单个节点 由于网络延迟和通信等因素的存在，现实中这种一致性不可能存在 强一致性要求在全局时钟相同的条件下，对任何节点的读都相同且等于最后一次写成功的数据，这也就意味着仅仅在所有节点同步到数据后才会被标记为同步成功
2021-03-13鱼鱼
浅谈锁机制、主流锁设计方案
浅谈锁机制、主流锁设计方案本文旨在探讨通用的锁机制实现逻辑，以Java中常见的锁实现为例 本文提到的锁，是指通过限制并发/并行访问所添加的安全措施，本质上是通过限制线程/进程同时更改数据或是读取数据与写入数据产生时序差从而造成数据问题 锁机制中，有一些常见特性： 可重入性 指同一线程/进程携带相同的标识可以反复多次加锁，每次加锁和释放锁对应的重入次数+1/-1； 读写锁/独享共享 是锁的不同运作模式，分为读写锁，读锁与写锁、写锁与写锁是互斥的，但多个线程/进程可以同时对一个逻辑添加读锁，独享共享是另一种叫法 公平性 锁分为 公平锁和非 公平锁， 公平锁指锁释放和获取的顺序严格按照索取的顺序，非 公平锁则是等待锁的对象共同进行锁释放机会的争抢
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2024-10-15鱼鱼
tips
tips一些小tip： 向上转型，失去特征 定义相同对象，重写hash和（不是或）equal Vue.nextTick() 回调函数：在Vue（重新）渲染页面之后调用 vue绑定样式，我们会发现background-color 不能直接绑定 需写为backgroundColor 因为js中不允许出现‘-’ 存库之前，mysql会把换行符什么的过滤掉，使得出入不一致（应用场景：textarea存）解决：this.value.replace(/\n|\r\n/g,"
") linux下的mysql的表名是区分大小写的！ 实现线程接口 Runnable 注解注入失败 注解注入失败 Linux下缺少部分字体，使用drawString会出问题(二维码模块)，解决手段：从windows引入字体，因为不是什么主流问题所以就简单写一下，如果再碰到相关问题在详细的讲述一下
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2019-05-08鱼鱼
Redis原理-源码解析：数据结构3 sorted set(zset))
Redis原理-源码解析：数据结构3 sorted set(zset))Redis的set数据结构在此不多讲，同Java中原理一样，set也可以理解为是hash剥离了value的数据结构，即同为dic 但是zset（有序集合）其实在底层原理上完全不同于set 所有原理实现基于Redis版本6.0.9 先看一下基本的指令实现，着重注意中文注解的地方 t_zset.c 可以看出zset的数据结构不是固定的，在其元素数或是元素的字符串过长时，其结构为zset；否则使用ziplist数据结构（像hash一样为了节省空间），二者的创建方法如下： ziplist的代码和原理可以参考我的博客Redis原理-源码解析：数据结构2 list-鱼鱼的Java小站，就是一个节省内存的压缩的链表结构
2021-02-28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
2019-06-28Agostino
JVM源码解析(2) ContextClassLoader与ClassUtil.forName()方法浅析
JVM源码解析(2) ContextClassLoader与ClassUtil.forName()方法浅析在Spring获取Context的源代码中，我们看到了对ClassUtil的方法调用，通过给定ClassName和ClassLoader进行Class的加载： ClassUtil.forName是仅供于Spring内部使用的获取Class对象的方法，来看一下源码： 首先 对于缓存的Class一块，在类的静态块中就能看出其逻辑： 在上面的resolvePrimitiveClassName方法中，先对长度做了一个判断，因为较长的packagename会影响执行的性能： 最终加载Class依旧是通过ClassLoader的，先来看一下获取ClassLoader的方法实现： 此处优先使用了ContextClassLoader作为 类加载器而非默认的AppClassLoader，在JVM源码解析 从 Launcher类浅谈ClassLoader中，提到了关于 类加载器的相关知识，使用ContextClassLoader是为了弥补双亲委派加载机制的对于自定义 类加载器的缺憾：那些自定义的 类加载器并没有机会上场，在使用了AppClassLoader后我们的自定义ClassLoader所加载的Class是无法被加载进去的，使用ContextClassLoader，我们可以在定义线程时，通过Thread的init方法(子线程调用，私有方法)或是setContextClassLoader直接指定使用自定义的ClassLoader
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2020-08-16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
2019-03-15鱼鱼
过滤器、拦截器、监听器和AOP
过滤器、拦截器、监听器和AOP用这篇文章来梳理一下这些杂七杂八的Spring MVC中的基础概念，顺便讲一下在项目中的一些基本使用和常见应用（其实主要是针对AOP的），至于使用他们实现具体的功能，后续可能会独立写出来（谁知道呢） 执行的顺序： 项目初始化：filter:init()->filter:doFilter()->preHandle->Controller->postHandle->afterComplition ->destory() 过滤器（Filter），由servlet提供，拦截URL(其实是servlet)，经过代理，执行想要的方法，最基本的使用是集成Filter类并重写方法，因为是从url层面上直接拦截，可以有很多用途，比如用于用户身份校验，比如某些页面需要有用户权限才能访问，就可以利用过滤器进行拦截，一些安全框架的鉴权本身也是过滤器的实现
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2020-03-01鱼鱼
Redis原理-源码解析：数据结构3 hash
Redis原理-源码解析：数据结构3 hash 所有原理实现基于Redis版本6.0.9 hash在Redis中可以认为是套了一层的string，当然，对hash来说没有数字类型 让我们依旧通过基本命令看看hash的基本数据结构实现 在set方法中我们看到了hash的初始创建过程，一个hash最开始是zipist 想要了解ziplist可以看Redis原理-源码解析：数据结构2 list ，是为节省内存而生的链表格式 所以其实在使用ziplist时其查询的时间复杂度不是遵循hash的近似O(1)，而是O(n)，但是在数据量不大时，这种性能的损失微乎其微，并且能预见到大多数使用hash的场景都不会存储过多的字段 所以优先使用了更节省内存空间的ziplist
2020-11-29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
2019-08-29鱼鱼
排坑指南-异步操作HttpServletRequest丢失Cookie
排坑指南-异步操作HttpServletRequest丢失Cookie遇到了一个很奇怪的bug：请求鉴权失败，因为通过Request对象获取到的Cookie中没有数据 经过debug调用request.getCookies()方法返回了null值，但是header属性的cookie却能拿到用户的有效cookie(request.getHeader("cookie"))，其中缘由，且慢慢道来 我们可以在web项目中通过Request对象很方便的获取Cookie对象： 但其内部实现其实有一层缓存逻辑，从名为"cookie"的请求头中读取并处理数据转为Cookie对象并不是个省时事，在org.apache.catalina.connector.Request类中可以看到如下代码实现：
2020-11-11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）
2021-01-07鱼鱼
