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BIO模型和NIO模型 两个模型都是很常见的Java网络模型 BIO模型：同步阻塞模型，一个线程专门负责一个连接，数据以流的形式传输 NIO模型：同步非阻塞模型，一个线程负责多个连接，其功能被多个组件分摊，Channel为双方提供双向的通信通道，读写数据都要通过Buffer，Selector可以实现高效的多路复用器 两个模型就好比不同餐厅的招待方式，BIO的餐厅就像一位服务员专门负责一桌客人，而且会一直等待客人的命令；NIO餐厅则是一位服务员负责多桌客人，而且只要你不点餐（数据没准备好），我就不会在你的桌前停留 BIO策略只适合连接数量不多，且连接时间较长的情况，过多的连接将导致线程数量过多导致OOM NIO策略下，一个线程被赋予处理多个请求的能力，并发量大大提高 NIO性能很高，为什么我们不直接使用它呢？ 答：开发效率不高，使用NIO直接进行开发，开发者需要应付这些问题： Selector 的复杂性：Selector 是 NIO 的核心，但其使用方式反直觉。你需要在一个循环中轮询（select()）事件，然后遍历 selected keys，并针对每个 key...

前言 距离上次更新过去了差不多一个月，主要一直在忙八股和项目，然后就是投简历改简历，我觉得这是一个瓶颈期，因为一直没有正反馈，迷茫、焦虑，尤其是面对这样的环境，我希望好好沉下心，打好基础，没有机会就先沉淀，不知道过些日子，再回头看看自己写下的这段话，会有什么感想。 欲渡黄河冰塞川，将登太行雪满山：李白在《行路难·其一》中用此句，以渡河被冰堵塞、登山被雪阻挡，象征人生道路上仕途受阻，充满艰难险阻。 EXPLAIN Q：我们为什么要使用explain？ A：帮助我们分析sql语句的执行过程 我们想要知道一条sql语句的执行时间可以这样操作： 1234567891011121314-- 1. 首先检查 profiling 功能是否开启，默认可能是关闭的SELECT @@profiling;-- 2. 如果为 0，则开启它SET profiling = 1;-- 3. 执行你的 SQL 语句SELECT * FROM your_table WHERE ...;-- 4. 查看所有已记录查询的列表及其总耗时SHOW PROFILES;-- 5. 查看上面列表中某个特定查询（比如...

前言 我们知道MySQL的数据都存储在磁盘中，在执行SQL语句时需要对进行大量磁盘IO，这使得磁盘性能可能成为性能的瓶颈，这是我们不希望出现，或者说希望优化的。 索引基础知识 什么是索引 索引其实在我们的生活中普遍存在，比如查字典，我们知道先从目录开始查而不是去一页一页的找，字典里的目录就是索引的一种实现。 索引是数据库中有序存储特定列值的数据结构（如B+树、哈希表），通过缩小扫描范围实现高效查询。 索引有什么用 根据索引的本质其实也不难理解，使用索引在大部分情况下都能提高数据库的性能，包括但不限于提高查询速度，减少磁盘IO，减少分组和排序时间等等。为啥用索引就能"快"?...

前言 在优化之前我们完成了基于redis分布式锁的优惠券秒杀功能，但是这个功能并不完善，虽然能用但在高并发的情况下处理速度是很慢的。为什么呢？ 我们回顾一遍业务流程：用户下单-判断库存-尝试加锁-添加订单-返回订单，这样我们业务流程是单线程的，这样每次用户下单都会执行这一整套流程，速度是很慢的。如何优化呢？ 我们何不将添加订单的过程交给另一些线程去完成，将判断用户是否有权添加订单的同时，为另外一些用户添加订单，判断和添加过程异步执行，这样效率明显更高。 利用lua脚本保证业务的原子性 为了保证判断业务的原子性，我们使用lua脚本编写判断业务的代码。 12345678910111213141516171819202122232425262728-- 1.参数列表-- 1.1.优惠券idlocal voucherId = ARGV[1];-- 1.2.用户idlocal userId = ARGV[2];-- 1.3.订单idlocal orderId = ARGV[3];-- 2.数据key-- 2.1.库存keylocal storeKey =...

前言 最近学习了利用redis解决许多业务问题的方法，优惠券秒杀是其中一个综合性较强的业务问题。 全局唯一id 雪花算法：雪花算法的原理就是生成一个的 64 位比特位的 long 类型的唯一 id。id组成为符号位（1bit）、时间戳（41bits）、工作机器ID（10bits）、序列号（12bits）。雪花算法能基于时间戳生成自增的id，但正是因为基于时间戳，雪花算法有可能出现时间（时钟）回拨的问题。 组成： 1：最高 1 位是符号位，固定值 0，表示id 是正整数 41：接下来 41 位存储毫秒级时间戳，2^41/(1000606024365)=69，大概可以使用 69 年。 10：再接下 10 位存储机器码，包括 5 位 datacenterId 和 5 位 workerId。最多可以部署 2^10=1024 台机器。 12：最后 12 位存储序列号。同一毫秒时间戳时，通过这个递增的序列号来区分。即对于同一台机器而言，同一毫秒时间戳下，可以生成 2^12=4096 个不重复...

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前言 简单了解一下原理，重点知道怎么用 Token：简单来说就是一个用户在一段时间内的标识，只有登录成功才能获得Token，一般情况下只有携带Token的请求才能被Interceptor放行。 Interceptor：这是一个过滤器技术，可以将Interceptor理解为一个筛子，在请求到达控制层前进行拦截，根据具体的业务需求，可以对请求进行一定操作，比如拦截、放行等等。 Jwt快速入门 JwtToken的组成 Header 标头，一般用来标识令牌类型和所使用的签名算法。 1234{ "alg": "HS256", "typ": "JWT"} Payload 有效载荷，保存自定义信息。 123456{ "sub": "1234567890", "name": "John Doe", "admin": true, "iat":...

前言 第一次记录源码文章没什么经验，希望从以下几个角度能帮助你加深对java数据结构ArrayList(jdk17)的理解。 源码分析 执行流程图 面试题 源码分析 下面通过注解方式为大伙简单讲一下底层逻辑 构造方式 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960public class ArrayList<E> extends AbstractList<E> implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable{ @java.io.Serial //这是序列号 private static final long serialVersionUID = 8683452581122892189L; //无参构造时的默认容量 ...

Mysql的架构 简单来说Mysql分为Server层和存储引擎层。 Server层 主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图，函数等，还有一个通用的日志模块 binlog 日志模块。 连接器：身份认证和权限分析。 缓存（Mysql8.0中移除）：将近期查询结果储存下来，加快查询效率。 分析器：词法分析和语法分析。 优化器：优化查询路径。 执行器：执行语句和返回结果。 （架构关系如图所示） 存储引擎层 主要负责数据的存储和读取，采用可以替换的插件式架构，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎，其中 InnoDB 引擎有自有的日志模块 redolog 模块。现在最常用的存储引擎是 InnoDB，它从 MySQL 5.5 版本开始就被当做默认存储引擎了。 语句分析 Mysql的语句分为查询与更新（增删改）。 1select * from user where id = 1 and name =...

wait/notify机制 wait():在获得对象锁后主动进入等待状态让出对象锁。 notify():同样时通知正在等待的其他线程，主动让出对象锁，但是，与 wait() 方法不同，执行 notify() 后，不会立即释放对象锁，而需要执行完 synchronize 的代码块或方法才会释放锁，所以接收通知的线程也不会立即获得锁，也需要等待执行 notify() 方法的线程释放锁后再获取锁。 应用 问题：写两个线程打印1-100，一个线程打印奇数，一个线程打印偶数 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344public class Printer { //打印的数量 private final int max; //定义对象锁 private final Object lock = new Object(); private int count = 1; public void printEven(){...