java架构模式与设计模式(十一)--IaaS，PaaS，SaaS 的区别
原文链接越来越多的软件，开始采用云服务。云服务只是一个统称，可以分成三大类。IaaS：基础设施服务，Infrastructure-as-a-service PaaS：平台服务，Platform-as-a-service SaaS：软件服务，Software-as-a-service它们有什么区别呢？IBM 的软件架构师 Albert Barron 曾经使用披萨作为比喻，解释这个问题。David Ng 进一步引申，让它变得更准确易懂。请设想你是一个餐饮业者，打算做披萨.
java基础总结(八十七)--keytool生成证书的方法
原文链接1. 导入最近在开发中，笔者遇到了这样的问题：当第三方向我们系统请求pay bill业务时，我们的系统就会报错，而且错误的信息是找不到有效的证书，所以交易就被cancelled了。我们不去深究为什么会有这样的错误，笔者今天主要讲的是关于keytool的相关知识，因为了解这个，你就会知道上面的问题是为什么了。2. keytool介绍笔者查找了关于keytool的相关解释，网站上给出的定义是：keytool 是个密钥和证书管理工具。它使用户能够管理自己的公钥/私钥对及相关证书，用于（通过
java架构模式与设计模式(十一)--云原生时代下的12-Factor应用与实践
原文链接作者简介：黄庆兵，网易蜂巢首席技术布道师，浙大硕士毕业，从事云计算、Docker、Go等相关开发及技术布道工作；喜欢开源，乐于分享，勤于布道，折腾过开源小工具，制作过Docker课程，分享过 Gopher Meetup。欢迎一起来探讨技术！个人主页：http://bingohuang.com/以下为正文：1. 简介在云的时代，应用会更多的迁移到云端，基于云的架构设计和开发模式需要一套全新的理念去承载，于是云原生思想应运而生，而针对云原生应用开发的最佳实践原则，12-Factor脱颖而
java数据结构与算法总结(三十五)--LRU算法原理及其实现
原文链接LRU是什么现代计算机，内存仍是相当昂贵的，那么如果利用好、管理好有限的内存，来为用户提供更好的性能，是一个有意义的议题。LRU(Least Recently Used) 即最近最少使用，属于典型的内存淘汰机制。通俗的说，LRU算法认为，最近被频繁访问的数据会具备更高的留存，淘汰那些不常被访问的数据。LRU算法实现思路根据LRU算法的理念，我们需要：一个参数cap来作为最大容量一种数据结构来存储数据，并且需要1. 轻易地更新最新的访问的数据。2. 轻易地找出最近最少被
java面试题总结(十)--面试官：Redis 内存满了怎么办？
原文链接你知道的越多，不知道的就越多，业余的像一棵小草！你来，我们一起精进！你不来，我和你的竞争对手一起精进！编辑：业余草juejin.im/post/5d674ac2e51d4557ca7fdd70推荐：https://www.xttblog.com/?p=5155 Redis占用内存大小 Redis的内存淘汰 LRU算法 LRU在Redis中的实现 LFU算法 问题 Redis占用内存大小我们知道Redis是基于内存的k
java基础总结(八十八)--内存调优
原文链接如果要解决内存溢出，可以设置jvm的哪些参数？ 我认为可以看下面的一些描述部分信息可以有用。理想的情况下，一个Java程序使用JVM的默认设置也可以运行得很好，所以一般来说，没有必要设置任何JVM参数。然而，由于一些性能问题（很不幸的是，这些问题经常出现），一些相关的JVM参数知识会是我们工作中得好伙伴。在这篇文章中，我们将介绍一些关于JVM内存管理的参数。知道并理解这些参数，将对开发者和运维人员很有帮助。所有已制定的HotSpot内存管理和垃圾回收算法都基于一个相同的堆内存划分：新生代
java面试题总结(十)--java面试
原文链接金三银四面试突击训练营的课程目录详情：第一节：马士兵亲授：99%的人都会死的多线程调优难点 从响应和吞吐的高维度理解什么是高并发调优 为什么有了synchronized还需要JUC？ 为什么CAS和AQS是JUC的核心？ 可见、有序、原子-深入JVM源码理解多线程三大特性 三大场景在实战中运用线程池提升系统性能 第二节：马士兵亲授：瞬间涨薪5K的神操作到底是什么？ 为什么一个百万级TPS系统会频繁GC？ 定位JVM问题的.
java面试题总结(九)--redis面试题
原文链接程序员不仅工作压力大，过年压力也大，同学聚会最怕被问工资。。。春节还没过完就去面试了，结果就遇到...面试官这夺命连环12问，谁顶得住？⏬面试官: 同学，我看你每个项目中都用到了Redis,你能说说你是怎样使用Redis的吗？小A同学: 主要用来做缓存，分布式Session, 阅读量/点赞数统计面试官: 嗯，好的，Redis如何做持久化的？小A同学: bgsave做全量持久化到RDB二进制文件中，aof做增量持久化，存储的是文本协议数据。...
java架构模式与设计模式(十)--失效模式与影响分析
原文链接失效模式与影响分析失效模式与影响分析即“潜在失效模式及后果分析”，或简称为FMEA。FMEA是在产品设计阶段和过程设计阶段，对构成产品的子系统、零件，对构成过程的各个工序逐一进行分析，找出所有潜在的失效模式，并分析其可能的后果，从而预先采取必要的措施，以提高产品的质量和可靠性的一种系统化的活动。FMEA分为DFMEA/PFMEA以及FMEA-MSR。中文名失效模式及后果分析外文名Failure Mode and Effects Analysis最早出现1950年飞
java架构模式与设计模式(九)--一文了解原生云
原文链接目录前言后端架构演化史集中式架构分布式系统架构容器技术新纪元 Docker微服务架构KubernetesService Mesh总结云原生 Cloud Native什么是云 Cloud什么是原生 NativeCloud Native 是道，Service Mesh 是术Service Mesh纷争 2017百家争鸣 2018持续发展 2019Istio连接保护控制观测总结前言自 2013 年容器（
java架构模式与设计模式(八)--看懂 Serverless，这一篇就够了
原文链接目录1. 无服务器（Serverless）计算是什么2. 理解Serverless技术—FaaS和BaaS2.1 FaaS（Function as a Service，函数即服务）2.2 BaaS（Backend as a Service，后端即服务）3. 无服务器（Serverless）计算如何工作？4. 无服务器（Serverless）适用于哪些场景？4.1 场景一：应用负载有显著的波峰波谷4.2 场景二：典型用例 - 基于事件的数据处理5. Server
java基础总结(八十六)--JSON的基本格式有哪些
原文链接JSON是在js，ajax中常用的一种格式，可以快速处理数据，灵活实用，那JSON都有哪些基础格式呢，下面就进行一个简单的介绍工具/原料 Ajax资料 JSON基本格式资料 JS相关资料 五种基础格式 一个基础的JSON对象 俗称的键值对 JSONObject 一般是一个主键对应一个值 var data= {"id":"Jd1" , "name":"节点1"}; 在使用时可以直接 使用主键值获取信息 var id=dat...
spring cloud总结(三)--Spring Cloud Eureka 介绍与demo
原文链接1 微服务模块功能介绍1.1 服务治理服务治理是微服务架构中最为核心和基础的模块，它主要用来实现各个微服务实例的自动化注册和发现。Spring Cloud Eureka是Spring Cloud Netflix微服务套件中的一部分，它基于Netflix Eureka做了二次封装。主要负责完成微服务架构中的服务治理功能。1.2 服务注册在服务治理框架中，通常都会构建一个注册中心，每个服务单元向注册中心登记自己提供的服务，包括服务的主机与端口号、服务版本号、通讯协议等一些附加信息。
MicroServices(七)--分布式一致性算法--Paxos
原文链接目录分布式一致性算法--Paxos分布式一致性算法--Paxos Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法。Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。在工程实践意义上来说，就是可以通过Paxos实现多副本一致性，分布式锁，名字管理，序列号分配等。比如，在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行...
数据库总结(二)--聚集索引简介
原文链接本文为转载文章，主要介绍聚集索引的概念，以便于更清楚的理解。转载地址：https://www.cnblogs.com/aspwebchh/p/6652855.html前段时间，公司一个新上线的网站出现页面响应速度缓慢的问题， 一位负责这个项目的但并不是搞技术的妹子找到我，让我想办法提升网站的访问速度 ，因为已经有很多用户来投诉了。我第一反应觉的是数据库上的问题，假装思索了一下，摆着一副深沉炫酷的模样说：“是不是数据库查询上出问题了， 给表加上索引吧”，然后妹子来了一句：“现在我们网站访问
java基础总结(八十五)--java8新特性之put与compute，computeIfAbsent与putIfAbsent区别
原文链接 是否覆盖value 返回值 put 是 覆盖前 compute 是 覆盖后 putIfAbsent 否 覆盖前 computeIfAbsent 否 覆盖后 总结： 1. put与compute： 不论key是否存在，强制用value覆盖进去。 区别：put返回旧value或null，compute返回新的value 2. putIfAbsent与co...
java架构模式与设计模式(七)--UML各种线的含义
原文链接目录看懂UML类图和时序图从一个示例开始类之间的关系泛化关系(generalization)实现关系(realize)聚合关系(aggregation)组合关系(composition)关联关系(association)依赖关系(dependency)时序图附录：《图说设计模式》看懂UML类图和时序图这里不会将UML的各种元素都提到，我只想讲讲类图中各个类之间的关系； 能看懂类图中各个类之间的线条、箭头代表什么意思后，也就足够应对 日常的工作和
java面试题总结(六)--消息队列MQ-面试题
原文链接目录1.什么是消息队列？2.为什么要使用消息队列?1 解耦2 异步处理、3 削峰3.使用消息队列带来的一些问题4.JMS两种消息模型5.消息队列由哪些角色组成？6.常见消息中间件比较7.如何保证消息队列是高可用的？RocketMQkafka8.如何保证消息不被重复消费（幂等性）9.如何保证生产者的发送消息的可靠性？RabbitMQKafka10.如何保证消息的顺序性？解决方案11.如何解决消息过期的问题？1.大量消息
RabbitMQ总结(一)--消息队列RabbitMQ应答模式（自动、手动）
原文链接消息队列RabbitMQ应答模式（自动、手动）为了确保消息不会丢失，RabbitMQ支持消息应答。消费者发送一个消息应答，告诉RabbitMQ这个消息已经接收并且处理完毕了。RabbitMQ就可以删除它了。如果一个消费者挂掉却没有发送应答，RabbitMQ会理解为这个消息没有处理完全，然后交给另一个消费者去重新处理。这样，你就可以确认即使消费者偶尔挂掉也不会丢失任何消息了。没有任何消息超时限制；只有当消费者挂掉时，RabbitMQ才会重新投递。即使处理一条消息会花费很长的时间。消息应答
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