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
mysql orderby排序
mysql orderby排序where 字段和orderby字段组成一个联合索引，这个样一个普通业务的order只需要通过这个索引就能确定排序顺序，不需要额外的临时表来计算字段的排序 可以通过配置max_length_for_sort_data改变mysql判断采取方式 全字段排序 将命中的行的所有要查询的结果集都放到排序的临时表内，排序后将数据结果集返回 rowid 排序 将命中的行的排序字段和主键id放到临时表内排序，再根据排序后的主键id进行一次回表查询 虽然有联合索引，但是当where的条件不止一个时候，order by就会失效，可以采取多次查询结果，然后在服务中排序的方式来解决问题
2020-05-17yangwcn
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：
2020-03-03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
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：
2019-02-28鱼鱼
MYSQL的索引、引擎的实现原理和应用
MYSQL的索引、引擎的实现原理和应用本篇主要介绍数据库MySQL的索引实现原理，包括B+ Tree的原理，顺带提到了数据库的常用引擎 我们常见的数据库引擎就是InnoDB，还有另外一个常见一个引擎叫做MyISAM，这里着重介绍着两个引擎，执行show engines，可见MySQL所有的引擎如下： InnoDB采用行级锁，不会记录表中的数据个数，支持外键，高并发下使用事务的首选引擎，也是5.5之后MySQL的默认引擎（之前采用MyISAM），可以通过bin-log日志回滚数据，所以它比较适合处理数据量大的数据 PS：InnoDB最初不支持全文索引，在MySQL 5.6版本后添加了支持 MyISAM跟InnoDB截然相反，它采用表锁，记录了表的条目数，SELECT COUNT可以直接查看表中数据个数，支持FULLTEXT索引，不支持外键和事务，不能进行数据恢复操作，他比较适合频繁插入的数据，或是读操作远大于写操作时
2019-09-15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
Kafka服务端集群原理
Kafka服务端集群原理kafka是家喻户晓的消息队列，也因“纯粹”而闻名（高性能高吞吐、扩展较少较为简单），此篇文章整理Kafka的基本架构，将按照Kafka的版本迭代分别展示架构的演进（截至版本3.0） 我们在这里暂且只讨论Kafka服务端，对于生产者和消费者的逻辑简单带过 扫盲一下Kafka的部分概念： Producer mq生产者通用叫法 作为消息的生产者，在生产完消息后需要将消息投送到指定的目的地（某个topic的某个partition） Producer可以根据指定选择partition的算法或者是随机方式来选择发布消息到哪个partition； Consumer mq生产者通用叫法 消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端;，负责订阅和消费消息
2022-03-10鱼鱼
盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap
盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap 基数计数(cardinality counting)通常用来统计一个集合中不重复的元素个数，例如统计某个网站的UV，或者用户搜索网站的关键词数量 数据分析、网络监控及数据库优化等领域都会涉及到基数计数的需求 要实现基数计数，最简单的做法是记录集合中所有不重复的元素集合S_uSu，当新来一个元素x_ixi，若S_uSu中不包含元素x_ixi，则将x_ixi加入S_uSu，否则不加入，计数值就是S_uSu的元素数量 这种做法存在两个问题： 当统计的数据量变大时，相应的存储内存也会线性增长 当集合S_uSu变大，判断其是否包含新加入元素x_ixi的成本变大 大数据量背景下，要实现基数计数，首先需要确定存储统计数据的方案，以及如何根据存储的数据计算基数值；另外还有一些场景下需要融合多个独立统计的基数值，例如对一个网站分别统计了三天的UV，现在需要知道这三天的UV总量是多少，怎么融合多个统计值
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2022-01-12鱼鱼
[Quick Start]使用RedisTemplate操作Redis
[Quick Start]使用RedisTemplate操作RedisRedisTemplate现在作为使用率最高的redis三方类库，隶属Spring技术栈，此篇文章意在指引RedisTemplate的快速上手 在实践前，请确保已经有一个可连接的Redis服务 Redis有五大基本数据类型：string、hash、list、set和zset string即是最单纯的k-v存储方式，使用set、get等指令 hash是哈希表的存储方式，比较适合用来存储对象，每一条value相当于Java的一个Map，使用hmset、hget等指令 list是简单的有序列表，每一条value相当于Java的一个List，使用lpush、lpop、rpush、rpop等指令
![[Quick Start]使用RedisTemplate操作Redis](/blog_cover/20200220/cdd943f261664778a1c746b93930db3a.png)
2020-02-23鱼鱼
浅析RPC框架Thrift
浅析RPC框架ThriftThrift是由Facebook开发的 RPC远程调用的框架，使用独有的Thrift协议进行可跨语言的远程调用 有点类似protobuf 无论使用何种语言，首先要准备Thrift编译环境，可以去官网下载相应的Thrift执行文件，下文均以Windows为例 下载后可以选择性的配置环境变量，最终在shell中可执行Thrift 在项目中，预先准备好libthrift依赖，maven写法： 例如： 定义一个testService.thrift（idl文件名不重要），一般都会定义在resources的thrift文件夹下： 这里定义了两个方法，分别返回字符串和int类型，在thrift的idl中，对于变量的定义如下：
2022-03-04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
