多线程应用提高(I) 多线程常见问题、常用方法和关键字

多线程应用提高(I) 多线程常见问题、常用方法和关键字我们一般熟识的创建多线程方式即为继承Thread类或是实现Runnable接口,重写run()方法,还有创建线程池实现 手动定义一个线程任务(作为内部类)的方法现在已经不被提倡,所以遇到可能存在并发的复杂任务时,一般采用线程池来实现 一些设计并发常用并且容易被混淆的方法们: static sleep() : Thread类的静态方法,阻塞当前正在线程,不释放锁; wait() : 当前线程暂停,并释放锁且暂时无法重新获得锁,必须绑定当前对象内容锁(如使用Synchronized的同步块),知道其他线程调用notify()/notifyAll()才有机会获得锁继续执行; yield() : 当前线程暂停,此时时间片分配给其他线程,但是不会分配给优先级更低的线程;
多线程应用提高(I) 多线程常见问题、常用方法和关键字2019-12-07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

扫盲——加密那些事

扫盲——加密那些事扫盲加密解密算法 日常开发中我们经常接触MD5算法,以此进行简单的文件完整性校验或者是后台密码验证,MD5是最常见也是最简单快捷的散列算法,常用于参数或文件完整性校验,譬如网络请求发起方与接收方分别对参数做MD5编码,一旦不一致便判断请求被篡改从而拒绝该请求,从而保证信息安全,编码后的字符串是编码前文本的一个简要梗概,因此它也被称作是信息摘要算法 这个算法的特点就是不可逆,只用于信息准确性和防篡改的校验,当然,MD5作为老牌的散列算法,很多经典的编码已经可以被反向解码出来(依靠正向的暴力穷举)以及被碰撞模仿(王小云院士团队的"破解"能够根据MD5编码后串码模拟原始消息,即使它可能与原信息不同),类似的还有SHA1,因此衍生了SHA224、SHA256、SHA512等更多安全的散列算法
扫盲——加密那些事2021-05-14鱼鱼

阻塞队列与Protobuf的Udp通信 - 基于Cat的代理(Agent)项目拆解

阻塞队列与Protobuf的Udp通信 - 基于Cat的代理(Agent)项目拆解CAT是美团点评的一个基于Java开发的异常和性能监控项目,github地址:https://github.com/dianping/cat 本篇文章不是对CAT本身的源码拆解,而是基于本人依赖CAT client开发的代理项目进行拆解,但是并不会纰漏任何技术细节 CAT当前已有很多不同语言的Client,当然暂且是不 CAT本身是通过CAT client收集数据并上报至CAT server,server会进行并,共有六种常见数据格式:Transaction、Event、Problem、Metric、HeartBeat、调用链标记,其实如果不考虑复杂的处理(譬如Metric是可以基于指标生成折线图,Problem可以根据具体的异常类型追溯到相应的会话Track)除去Transaction剩余的数据格式都可以理解为特殊的Event
阻塞队列与Protobuf的Udp通信 - 基于Cat的代理(Agent)项目拆解2020-07-19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

DDD领域下的架构模式——CQRS架构

DDD领域下的架构模式——CQRS架构//TODO
DDD领域下的架构模式——CQRS架构2021-06-24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
Redis原理-源码解析:数据结构3 hash 2020-11-29鱼鱼

Rocket MQ的基本应用

Rocket MQ的基本应用消息队列,常用于应用间通信 本篇文章基于RocketMQ官方文档 Topic:消息分类,依靠topic来定义消息类型 Tag:消息二级分类,可选,同个topic用不同的tag区分消息类别 Message : 泛指MQ所传送的消息体 Producer:消息生产者 Consumer:消息消费者 Name Server:有点类似于zookeeper,负责服务的注册与发现,维护Broker与Topic的映射关系 Broker:负责消息的存储与生产者消费者消息接收与分发,与Name Server建立长连接,保持心跳上传负责的topic信息 Producer:消息生产者,从Name Server获取Broker对应Topic映射关系,然后与Broker建立连接发送消息
Rocket MQ的基本应用2019-06-28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

Spring源码解析(1) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听

Spring源码解析(1) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听查看源码的顺序就见仁见智了,比较普遍的做法是从IoC入手,了解容器注入的每一个环节,掌握大致的流程 由于使用的是Spring,所以在这里我们引入比较古老的xml配置文件进行bean的配置,首先定义一个bean: 配置描述bean的xml,核心只有一行: 这样一来就可以使用BeanFactory这个容器来注入bean并使用了: 本来有封装好的XmlBeanFactory,这一类现在已经被弃用了,所以采用了他的父类DefaultListableBeanFactory;当然,也可以使用更加方便和常用的ApplicationContext: 当然从xml文件读取bean的配置只是其中一种目前用的不多的加载方式,还有基于包扫描等加载bean的方法,此处仅为理解IoC的基本使用
Spring源码解析(1) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听2020-08-04鱼鱼

分布式系统中的一致性算法和问题解决

分布式系统中的一致性算法和问题解决在撰写脑裂问题相关的博客时发现脑裂问题的产生原因在不同算法下的分布式系统各不相同,需要先大致了解一致性算法并针对性的解决 市面上有很多开源的分布式系统,他们的数据一致性算法不尽相同,例如k-v系统的祖师爷——zookeeper采用的是ZAB的算法,而最近流行的Consul是raft算法,不同数据中心server沟通的方式则是gossip协议 不同的协议和方式对选举和数据同步有不同的处理机制,利用这篇文章来对比常见的分布式一致性算法 一个系统可能会使用多个不同的一致性算法,以便于在不同的业务环节上有着各自更贴切的处理 ps:有种观点是一致性算法不是很准确,因为replica也能保证数据某种程度上具有一致性,有人称之为共识算法
分布式系统中的一致性算法和问题解决2021-03-13鱼鱼

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
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