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每位开发人员在自己的职业生涯、学习经历中,都会“开发”出一些坏习惯。在这篇文章中,作者向读者展示他自己有或是老也改不了的坏习惯。 他希望如果你刚开始这份事业,能够避免这些坏习惯;如果你已经有了这些毛病,那希望你能够意识到它们,并可以开始改变。
那今天咱们就分析分析,搞定它! 为了解决上边的问题,咱们再抛出一个问题:有静肯定就有动啊,那这个“静”是相对于谁来说的? 要讲明白这个,首先需要知道Java中 类和对象之间的关系 类是对某一类具有共同特征的事物的抽象,对象是根据类产生出的具体实例。 请注意:这里说的共同特征是指具有共同的属性(字段)和共同的行为(方法),绝对不是指这些事物的数据都相同 举个例子:张三和李四都属于学生。这里的张三、李四就是具体的实例对象;学生就是一个抽象出来的具有共同特性的事物,学生这类事物都有都有班级、姓名、年龄、性别等属性,所以学生是个类。
MySQL 等数据库客户端软件市面上非常多了,别的栈长就不介绍了, 其实 IntelliJ IDEA 自带的数据库工具就很牛逼,不信你继续往下看。
Bit-map的基本思想就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value,而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在存储空间方面,可以大大节省。(PS:划重点 节省存储空间) 假设有这样一个需求:在20亿个随机整数中找出某个数m是否存在其中,并假设32位操作系统,4G内存 在Java中,int占4字节,1字节=8位(1 byte = 8 bit) 如果每个数字用int存储,那就是20亿个int,因而占用的空间约为 (20000000004/1024/1024/1024)≈*7.45**G
知识这个东西,看来真的要温故而知新,一直不用,都要忘记了。 业务很简单:需要批量插入一些数据,数据来源可能是其他数据库的表,也可能是一个外部excel的导入。 那么问题来了,是不是每次插入之前都要查一遍,看看重不重复,在代码里筛选一下数据,重复的就过滤掉呢? 向大数据数据库中插入值时,还要判断插入是否重复,然后插入。如何提高效率?
当用户超时未支付时,给用户发提醒消息。 另一种场景是,超时未付款,订单自动取消。 通常,订单创建的时候可以向延迟队列种插入一条消息,到时间自动执行。 其实,也可以用临时表,把这些未支付的订单放到一个临时表中,或者Redis,然后定时任务去扫描。 这里我们用延时队列来做,RocketMQ有延时队列,RibbitMQ也可以实现,Java自带的也有延时队列,接下来就回顾一下各种队列。
前段时间在一个老项目中经历过一个问题:一个 Dubbo 服务,启动的时候慢的要死,后来看日志查原因整个过程一直在初始化数据库连接。一看数据库连接参数,连接池大小:1024。 很多入行晚的同学没有经历过手写 JDBC 连接的日子。那个时候没有数据库连接池的概念,都是原生代码一顿搞,后来有了 iBATIS 之后 Java 开发的繁杂程度才逐渐减轻,也衍生 C3P0 数据库连接池这种基础的东西。
一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。 通俗点讲,Nacos 就是一把微服务双刃剑:注册中心 + 配置中心,由阿里巴巴于 2018 年开源。
假如开一把lol,必须要做哪些事呢?可以简化位这三个步骤。选择英雄,开始游戏,投降。这三个步骤必须按照顺序执行。映射到代码中可以想到socket信息传输,建立连接,传输数据,关闭连接。 这就是模板模式了大概的样子,在模板模式中,一个抽象类公开定义了执行它的方法的方式模板,它的子类可以按需要重写方法实现,但调用将以抽象类中定义的方式进行。
大家都说 SimpleDateFormat 不是线程安全的,到底哪里不安全呢? 来看 SimpleDateFormat 类的源码注释:
日常运维过程中,我们经常需要处理磁盘空间问题,当接到告警后,第一时间会去找那些大文件,一般比如 Centos,可能大文件就是 /var/log/messages。 但有的时候,会出现怎么也查不到大文件的情况,通过 du 查找的时候,统计出来的大小,跟 df 显示的占用空间对应不上。 如果通过 df -i 查看inode没有满的话,那么极有可能,是有大文件被直接rm了,但是仍然有进程打开了这个文件。
JDK 16 正式发布 牛逼啊,JDK 15 刚发布半年(2020/09/15),JDK 16 又如期而至(2021/03/16),老铁们,跟上。 来看下 Oracle Java 支持路线图:
MySQL的发展史 MySQL的历史可以追溯到1979年,它的创始人叫作Michael Widenius,他在开发一个报表工具的时候,设计了一套API,后来他的客户要求他的API支持sql语句,他直接借助于mSQL(当时比较牛)的代码,将它集成到自己的存储引擎中。但是他总是感觉不满意,萌生了要自己做一套数据库的想法。
目前常见的应用软件都有消息的延迟推送的影子,应用也极为广泛,例如: 淘宝七天自动确认收货。在我们签收商品后,物流系统会在七天后延时发送一个消息给支付系统,通知支付系统将款打给商家,这个过程持续七天,就是使用了消息中间件的延迟推送功能。 12306 购票支付确认页面。我们在选好票点击确定跳转的页面中往往都会有倒计时,代表着 30 分钟内订单不确认的话将会自动取消订单。其实在下订单那一刻开始购票业务系统就会发送一个延时消息给订单系统,延时30分钟,告诉订单系统订单未完成,如果我们在30分钟内完成了订单,则可以通过逻辑代码判断来忽略掉收到的消息。
一个简单的GET请求 使用curl命令可以轻松发起一个HTTP请求:
今天栈长分享一个实用的 Java 8 开发技能,那就是 Map 接口中增加的 compute 方法,给 Map 集合计算更新用的。 compute简介 如下所示,Java 8 在 Map 和 ConcurrentMap 接口中都增加了 3 个 compute 方法,说明也是支持多线程并发安全操作的。
Linux 服务器必备的安全设置,建议收藏!
有的手机没有耳机插口,如果想使用圆形插口的耳机,就需要通过一个转接头进行适配。适配器模式就是这样的一个作用,作为两个不兼容的接口之间的桥梁。
不写一行代码 大家好啊,之前栈长给大家推荐了一款 IDEA 插件 ,人工智能协助写代码,写代码是真快,今天,栈长再给大家推荐一款软件开发神器:飞算全自动软件工程平台,真正不用写一行代码!
上午刚工作10分左右,同事说在使用jira时出现问题,具体截图如下: 通过上图的报错信息:定位为mysql数据库连接数的问题
今天就用最通俗易懂的大白话来聊一聊 Java 中的 this 和 super 以及 this() 和 super()。 1、this关键字
代码耗时统计在日常开发中算是一个十分常见的需求,特别是在需要找出代码性能瓶颈时。 可能也是受限于 Java 的语言特性,总觉得代码写起来不够优雅,大量的耗时统计代码,干扰了业务逻辑。特别是开发功能的时候,有个感受就是刚刚开发完代码很清爽优雅,结果加了一大堆辅助代码后,整个代码就变得臃肿了,自己看着都挺难受。因此总想着能不能把这块写的更优雅一点,今天本文就尝试探讨下“代码耗时统计”这一块。
最近一直在对接接口,上游返回的都是JSON数据,我们需要将这些数据进行保存,我们可以解析成Map通过key的方式进行获取,然后set到实体类对象中,说到这里我开始想吐了,这样就造成了代码过多,没有可读性,如果有100个值,要get100次,set100次吗? 所以最简单的方式是封装成对象,通过对象操作工具进行对象中属性值的映射,但是封装对象过程又繁琐了,属性过多极大的浪费时间,记得初中历史学过的一段话,人和动物最根本的区别就是会不会制造和使用工具,大神和菜鸟之间的差距也莫非如此,废话不多说了,说说如何使用GsonFormat这个插件完成JSON和JavaBean之间的转换吧!
1、 sleep 这也是我们最常用的 sleep 休眠大法,不只是当作休眠用,我们还可以利用它很轻松的能实现一个简单的定时任务。
在springBoot中我们有时候需要让项目在启动时提前加载相应的数据或者执行某个方法,那么实现提前加载的方式有哪些呢? 接下来我带领大家逐个解答 1、实现ServletContextAware接口并重写其setServletContext方法
对于一个系统来说,监控、链路追踪、日志的这三者需求都是必然存在的,而有的时候我们会搞不清楚这三者相互之间是什么关系。 我之前在做系统设计的时候也考虑过,是不是有必要引入那么多组件,毕竟如果这三者完全分开每一个一项的话,就有三个组件了(事实上就是:Prometheus+Grafana、Jaeger、ELK)。
ExecuteLimitFilter ExecuteLimitFilter ,在服务提供者,通过 <dubbo:service /> 的 "executes" 统一配置项开启: 表示每服务的每方法最大可并行执行请求数。 ExecuteLimitFilter是通过信号量来实现的对服务端的并发数的控制。
Linux系统下可通过history命令查看用户所有的历史操作记录,在安全应急响应中起着非常重要的作用,但在未进行附加配置情况下,history命令只能查看用户历史操作记录,并不能区分用户以及操作时间,不便于审计分析。
JDK1.8中的HashMap实现跟JDK1.7中的实现有很大差别。 下面分析JDK1.8中的实现,主要看put和get方法。
Spring Boot 项目是不是经常失败,显示一大堆的错误信息,如端口重复绑定时会打印以下异常:
Spring实现了一套重试机制,功能简单实用。Spring Retry是从Spring Batch独立出来的一个功能,已经广泛应用于Spring Batch,Spring Integration, Spring for Apache Hadoop等Spring项目。 本文将讲述如何使用Spring Retry及其实现原理。
许多Java开发者都曾听说过“不使用的对象应手动赋值为null“这句话,而且好多开发者一直信奉着这句话;问其原因,大都是回答“有利于GC更早回收内存,减少内存占用”,但再往深入问就回答不出来了。 鉴于网上有太多关于此问题的误导,本文将通过实例,深入JVM剖析“对象不再使用时赋值为null”这一操作存在的意义,供君参考。 本文尽量不使用专业术语,但仍需要你对JVM有一些概念。
Nginx才短短几年,就拿下了Web服务器大壁江山,众所周知,Nginx在处理大并发静态请求方面,效率明显高于Httpd,甚至能轻松解决C10K问题。
Kibana是一个开源的分析和可视化平台,设计用于和Elasticsearch一起工作。 你用Kibana来搜索,查看,并和存储在Elasticsearch索引中的数据进行交互。 你可以轻松地执行高级数据分析,并且以各种图标、表格和地图的形式可视化数据。 Kibana使得理解大量数据变得很容易。它简单的、基于浏览器的界面使你能够快速创建和共享动态仪表板,实时显示Elasticsearch查询的变化。
秒杀的场景有很多,比如:抢购、抢票、抢红包等等。总之,就是在极短时间内有大量的请求。 我们都知道,这种系统设计的大方向就是限流,即通过层层过滤,最终只让相对较少的请求进入到核心业务处理层。
最近栈长发现 IntelliJ IDEA 居然还能画思维导图,太牛逼了! 当然这得借助 IDEA 的 UML 插件,因为它本身也是一个 UML 图,所以这篇就从 UML 图开撕,看 IDEA 怎么画思维导图,顺便带大家了解下什么是 UML 图。
对于一些用户请求,在某些情况下是可能重复发送的,如果是查询类操作并无大碍,但其中有些是涉及写入操作的,一旦重复了,可能会导致很严重的后果,例如交易的接口如果重复请求可能会重复下单。 重复的场景有可能是:
web应用采用browser/server架构,http作为通信协议。http是无状态协议,浏览器的每一次请求,服务器会独立处理,不与之前或之后的请求产生关联,这个过程用下图说明,三次请求/响应对之间没有任何联系。
现在大多都使用 MQ 来做系统的异构,来做系统的解耦,系统的的模块相当于寄信者与收信者,MQ 则扮演者邮局的角色。作为一个中转的角色,就需要确保消息的100%投递。 今天我们就来研究一下如何确保消息的100%的投递。
现在基本都是使用 Spring Boot 框架进行系统开发集成,效率杠杠的,如果你还没用过 Spring Boot,那就太 out 了,对于新手,这里栈长再做个简单介绍:
Docker 一次构建、处处运行及快速启停的特性,在微服务架构中有着举足轻重的地位,具体的概念性的东西就不介绍了,不懂的点击这里阅读 Docker 基础教程。
多线程插入(单表) 问:为何对同一个表的插入多线程会比单线程快?同一时间对一个表的写操作不应该是独占的吗? 答:在数据里做插入操作的时候,整体时间的分配是这样的: 链接耗时 (30%) 发送query到服务器 (20%) 解析query (20%) 插入操作 (10% * 词条数目) 插入index (10% * Index的数目) 关闭链接 (10%)
Spring 团队的Josh Long自己在Twitter上做了一个调查。1625次投票,样本量不算大,但也能说明问题。和我答案最后的那些调查图表基本一致。
Mysql 锁类型和加锁分析 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度
问题描述 一个开发人员写了一段明显有问题的排序代码,大致如下:
之前有网友说想看架构师升级的文章,所以写了本文。先给本文中架构师做个定义:第一,能力上达到(似乎是废话),第二,公司肯承认,不仅能给架构师的头衔,更能按架构师的标准发工资。 对于程序员来说,架构师是职业发展的一道坎,如果跨过去了,后面就前途无量了,否则可能一直得做着代码coding的事情。
对于一个功能和数据量不断增加的应用,要保持比较高的可用性并非易事。为了实现高可用,「付钱拉」从避免单点故障、保证应用自身的高可用、解决交易量增长等方面做了许多探索和实践。 在不考虑外部依赖系统突发故障,如网络问题、三方支付和银行的大面积不可用等情况下,「付钱拉」的服务能力可以达到99.999%。 本文重点讨论如何提高应用自身的可用性,关于如何避免单点故障和解决交易量增长问题会在其他系列讨论。
1. RPC框架的概念 RPC(Remote Procedure Call)–远程过程调用,通过网络通信调用不同的服务,共同支撑一个软件系统,微服务实现的基石技术。 使用RPC可以解耦系统,方便维护,同时增加系统处理请求的能力。
“让这代码跑得快一点!!”——我碰到的第一件代码优化任务就是这么开始的。那个项目是一个巨大的 SAP 云平台应用程序,总共含有超过 3 万行的代码。 整个 App 加载数据的过程非常之慢,显然用户并不喜欢这种体验。
本文以设计淘宝网的后台架构为例,介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的14次演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知。 文章最后汇总了一些架构设计的原则。