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今天介绍一下Spring事物不生效的场景,事物是我们在项目中经常使用的,如果是Java的话,基本上都使用Spring的事物,不过Spring的事物如果使用不当,那么就会导致事物失效或者不回滚,最终导致数据不一致,所以很有必要去研究一下Spring事物不生效的一些场景,避免掉坑。
今天分享一个SpringBoot的内嵌Web容器,在SpringBoot还没有出现时,我们使用Java开发了Web项目,需要将其部署到Tomcat下面,需要配置很多xml文件,SpringBoot出现后,就从繁琐的xml文件中解脱出来了,SpringBoot将Web容器进行了内嵌,我们只需要将项目打成一个jar包,就可以运行了,大大省略了开发成本,那么SpringBoot是怎么实现的呢,我们今天就来详细介绍。
今天来分享一下Spring的事件监听机制,之前分享过一篇Spring监听机制的使用,今天从原理上进行解析,Spring的监听机制基于观察者模式,就是就是我们所说的发布订阅模式,这种模式可以在一定程度上实现代码的解耦,如果想要实现系统层面的解耦,那么消息队列就是我们的不二选择,消息队列本身也是发布订阅模式,只是不同的消息队列的实现方式不一样。
今天要分享的是Spring的注解@Conditional,@Conditional是一个条件注解,它的作用是判断Bean是否满足条件,如果满足条件,则将Bean注册进IOC中,如果不满足条件,则不进行注册,这个注解在SpringBoot中衍生出很多注解,比如@ConditionalOnProperty,@ConditionalOnBean,@ConditionalOnClass等等,在SpringBoot中,这些注解用得很多。
在之前的文章中,写了一篇使用Spring @Profile实现开发环境,测试环境,生产环境的切换,之前的文章是使用SpringBoot项目搭建,实现了不同环境数据源的切换,在我们实际开发中,会分为dev,test,prod等环境,他们之间数独立的,今天进来详解介绍Spring @Profile的原理。
今天分享一下spring bean的作用域,理解bean的作用域能够在使用过程中避免一些问题,bean的作用域也是spring bean创建过程中一个重要的点。
今天主要分享一下 kafka 的 rebalance,在 kafka 中,rebalance 是一个十分重要的概念,很多时候引发的一些问题可能都是由于 rebalance 引起的,rebalance 也就是再均衡,顾名思义,再均衡就是再次负载均衡,下面会对再均衡进行一个详细的描述。
今天分享一下kafka的消息丢失问题,kafka的消息丢失是一个很值得关注的问题,根据消息的重要性,消息丢失的严重性也会进行放大,如何从最大程度上保证消息不丢失,要从生产者,消费者,broker几个端来说。
消费组使kafka中很重的概念,只有弄清楚消费组的概念,才能在项目中把它运用好,在kafka中,每个消费者都对应一个消费组,消费者可以是一个线程,一个进程,一个服务实例,如果kafka想要消费消息,那么需要指定消费那个topic的消息以及自己的消费组id(groupId),也可以直接指定那个主题的哪些分区,不然无法消费消息,消费组是一个逻辑上的概念,如下图是主题,分区,消费组,消费者的关系图。
今天分享一下kafka的主题(topic),分区(partition)和副本(replication),主题是Kafka中很重要的部分,消息的生产和消费都要以主题为基础,一个主题可以对应多个分区,一个分区属于某个主题,一个分区又可以对应多个副本,副本分为leader和follower。
今天我们来分享一下MySQL的SQL mode , 这也是我们比较容易忽略的一点,我们在一开始安装数据库的时候其实就要先考虑要保留哪些SQL mode,去除哪些,合理的配置能够减少很多不必要的麻烦。
朋友,如果喜欢,就去表白吧,不要因为害羞,更不要因为自卑,如果现在你都还不敢表白,那么多年后,再回头来看的时候,你可能会为曾经的胆小而后悔,也可能会为错过一个人而心中久久不能释怀,所以,大胆一点,即使失败也无所谓,至少我们曾经做过,做过了就无怨无悔,在人生这条道路上,时光稍纵即逝,我们应该把握好眼前的一切,爱是一种力量,更是一种内心的慰藉,冲吧!不要因为钱不够,不要因为容貌不出中国,更不要因为身世不显赫,你只要足够勇敢,这一切都是附加品!
坚持是一件比较难的事,坚持并不是自欺欺人的一种自我麻痹和安慰,也不是做给被人的,我觉得,坚持的本质并没有带着过多的功利主义,如果满是功利主义,那么这个坚持并不会长久,也不会有好的收获,坚持应该带着热爱,带着思想,把它当成习惯,但是并不是内卷,而是一种发自内心的喜欢和平实!希望我们都有自己的坚持,坚持写一篇文章,坚持爱一个人,坚持读一本书,坚持走向远方!
最近这段时间来经历了太多东西,无论是个人的压力还是个人和团队失误所带来的损失,都太多,被骂了很多,也被检讨,甚至一些不方便说的东西都经历了,不过还好,一切都得到了解决,无论好坏,这对于个人来说也是一种成长吧,事后自己也做了一些深刻的检讨,总结为一句话“挫败使你难受,使你睡不着觉,使你痛苦,不过最后一定会使你变得成熟,变得认真,变得负责”,每次面临挫败,我都会告诉自己,这不算什么,十年之后,你回过头来看待这件事的时候,你一定会觉得,这算什么屁事。
随着时间的推移,曾经我们觉得重要的东西,可能在今天看来是如此的浅薄和无知,同理,今天我们放不下,想不开,觉得重要的东西,多年后我们可能也会觉得也就那样,所以,今天的的所有烦恼,忧愁,想不开,其实我们都没必要过于在意,因为有些东西随着时间的冲刷,也就那样了。
我们在项目开发额过程中,如果有很多地方使用多线程,那么给线程命名是十分有必要的,这样当出现问题的时候就比较容易排查
采用数组来实现,并采用可重入锁ReentrantLock来做并发控制,无论是添加还是读取,都先要获得锁才能进行操作 可看出进行读写操作都使用了ReentrantLock,ArrayBlockingQueue需要为其指定容量
一文读懂Base64编码
表单重复提交问题一般采取前端防重复提交和后端防重复提交方案,不过应该要两种方式都结合在一起才行,这里来说说使用AOP进行后端防重提交。
很多时候,我们需要根据调用来源来判断该次请求是否允许放行,这时候可以使用 Sentinel 的来源访问控制(黑白名单控制)的功能。来源访问控制根据资源的请求来源(origin)限制资源是否通过,若配置白名单则只有请求来源位于白名单内时才可通过;若配置黑名单则请求来源位于黑名单时不通过,其余的请求通过。
Sentinel 系统自适应限流从整体维度对应用入口流量进行控制,结合应用的 Load、CPU 使用率、总体平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度的监控指标,通过自适应的流控策略,让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡,让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。
热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据,并对其访问进行限制。
除了流量控制以外,对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一。一个服务常常会调用别的模块,可能是另外的一个远程服务、数据库,或者第三方 API 等。例如,支付的时候,可能需要远程调用银联提供的 API;查询某个商品的价格,可能需要进行数据库查询。然而,这个被依赖服务的稳定性是不能保证的。如果依赖的服务出现了不稳定的情况,请求的响应时间变长,那么调用服务的方法的响应时间也会变长,线程会产生堆积,最终可能耗尽业务自身的线程池,服务本身也变得不可用。
流量控制(flow control),其原理是监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标,当达到指定的阈值时对流量进行控制,以避免被瞬时的流量高峰冲垮,从而保障应用的高可用性。
Sentinel安装方式是直接运行jar包,sentinel由后台和前台组成,前台端口8080访问。
着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式服务架构的流量控制组件,主要以流量为切入点,从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
测试环境可以使用单机版,但是上了生产环境,为了保证系统的高可用,必须要做好相应的数据持久化和高可用,nacos默认采用了apache的内置数据库derby,但是不方便观察数据存储的情况,所以需要配置数据库,目前支持mysql,为了保证Nacos单节点故障,我们为采用集群部署,通过nginx分发到nacos,保证了nacos高可用。
SpringCloud Alibaba系列(二) Nacos配置中心-分类配置
Nacos使用
Spring Cloud Alibaba为分布式应用程序开发提供了一站式解决方案。它包含开发分布式应用程序所需的所有组件,使您可以轻松使用Spring Cloud开发应用程序。
DockerHub 是一个由 Docker 公司运行和管理的基于云的存储库。它是一个在线存储库,Docker 镜像可以由其他用户发布和使用。有两种库:公共存储库和私有存储库。如果你是一家公司,你可以在你自己的组织内拥有一个私有存储库,而公共镜像可以被任何人使用,Dockerhub就相当于git的GitHub。
GitLab 是一个用于仓库管理系统的开源项目,使用git作为代码管理工具,并在此基础上搭建起来的web服务,GitLab和GitHub一样属于第三方基于Git开发的作品,免费且开源(基于MIT协议),与Github类似,可以注册用户,任意提交你的代码,添加SSHKey等等。不同的是,GitLab是可以部署到自己的服务器上,数据库等一切信息都掌握在自己手上,适合团队内部协作开发,你总不可能把团队内部的智慧总放在别人的服务器上吧?简单来说可把GitLab看作个人版的GitHub。
JVM 是 Java Virtual Machine(Java 虚拟机)的缩写,JVM 是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。
文件的上传和预览在web开发领域是随处可见,存储的方式有很多,本文采用阿里巴巴余庆大神开发的FastDFS进行文件的存储,FastDFS是一个分布式文件存储系统,可以看我上一篇博文,有安装和配置教程。
FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统,由阿里巴巴余庆大神开发,底层采用C语言,它对文件进行管理,功能包括:文件存储、文件同步、文件访问(文件上传、文件下载)等,解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务,如相册网站、视频网站等等。FastDFS为互联网量身定制,充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制,并注重高可用、高性能等指标,使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。
解决问题:n+1问题,之前我的习惯是拿到单表里面的数据,然后遍历,再拿到一个与其他表对应的逻辑上的外键,然后for循环去查找其他表的数据(原因是数据量小,没有在意,还有主要是不想建外键,你知道的,外键是很麻烦的,虽然有利于查询,但是增删改确实很让人头疼),这样做也能达到效果,但是效率低,访问数据库的次数也太多了,假设我查询出了1000条数据,我要用他里面的逻辑外键去查找其他表1000次,就意味着访问数据1000次,这样做还会遇到一些问题,若当前的逻辑外键查找在对应的表里面没有数据,就会抛出异常,从程序出错
通过Docker搭建Zookeeper集群,本文在一台机器上搭建zk集群(伪集群),说是伪集群是因为没有实现在多台服务器上搭建,但是从另一个角度来说,这确实也是一个真正的集群,因为使用Docker容器化技术。
ZooKeeper 是一种分布式协调服务,用于管理大型主机。在分布式环境中协调和管理服务是一个复杂的过程。ZooKeeper 通过其简单的架构和 API 解决了这个问题。ZooKeeper 允许开发人员专注于核心应用程序逻辑,而不必担心应用程序的分布式特性。
Docker 是一个开源的应用容器引擎,基于 Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似 iPhone 的 app),更重要的是容器性能开销极低。
MQ是消息中间件,是一种在分布式系统中应用程序借以传递消息的媒介,常用的有ActiveMQ,RabbitMQ,kafka。ActiveMQ是Apache下的开源项目,完全支持JMS1.1和J2EE1.4规范的JMS Provider实现。
Nginx (engine x) 是一个高性能的http和反向代理web服务器,同时也提供了IMAP/POP3/SMTP服务。Nginx是由伊戈尔·赛索耶夫为俄罗斯访问量第二的Rambler.ru站点(俄文:Рамблер)开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源的消耗而闻名。2011年6月1日,nginx 1.0.4发布。
如需要统计某件商品的数量,最高价格,最低价格等就用到了聚合查询,就像数据库中的group by
Spring Data Elasticsearch提供了ElasticsearchTemplate工具类,实现了POJO与elasticsearch文档之间的映射
主从备份是 MySQL 数据库中的一种备份方式,它通过将主数据库的数据同步到一个或多个从数据库中,来实现数据备份和恢复的目的。主从备份方式可以确保数据的高可用性和可靠性,同时也可以提高数据库的读写性能
jQuery 语法 jQuery 选择器
网络编程基于不同的协议实现网络通信