Innodb之快照读原理实现

作者:南乡清水 

1 Innodb MVCC组成

1. 1 为何使用MVCC实现快照读

innodb存储引擎的快照读是基于多版本并发控制 MVCC 和 undolog 实现,通过 MVCC 机制提高系统读写并发性能,快照读只发生于 select 操作,但不包括 select … lock in share mode, select … for update    

  • 提高并发的思路

并发数据一致性通常实现: 锁 + 多数据版本
提高并发读的思路: 通过共享锁保证读读并发,独占锁实现读写互斥
提高并发读写的思路: 一致性折衷,通过数据多版本控制,读使用快照版本,读写不互斥,提高读写并发能力

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JDK17都出来了,你还在用JDK8?

 JDK17的一些新特性

本文旨在介绍一些JDK17的新特性,同时限于篇幅,本文仅列举其中一些差异,而不是全部差异;

PS: JDK17是Java的一个LTS版本(长期支持版本),可以放心迁移过来;

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ZIP(32位)文件格式详解

作者:JoeKerouac

ZIP(32位)文件格式详解

为什么要去了解ZIP文件格式

最近有个需求,需要加载jar包中的jar包中的class,此时有两种方式:

  • 1、将jar解压缩,然后将解压缩后的路径添加到class path,这样就不存在嵌套jar的读取方式了,tomcat就是采用的这种方式;
  • 2、不解压缩jar,直接定位到jar包中的jar包中的class,然后将其数据抽离出来,将其解析为class注册到系统中去(可以利用ClassLoader的defineClass方法实现),spring-boot就是采用的这种方式;

最终我们决定使用第二种方案(解压可能会导致我们的环境污染,多出来许多文件),即不解压缩jar包,而这就需要我们深入了解jar包的格式,由于jar包就是ZIP格式的,所以要实现该功能必须得了解ZIP格式,这样才能从中抽取我们需要的数据;

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Nacos 本地单机版部署步骤和使用

本系列是 Spring Cloud 微服务实战系列教程。之前在 《Spring Cloud Eureka 入门 (一)服务注册中心详解》 聊过 Spring Cloud Eureka。那今天聊聊阿里开源的 Nacos ~

一、Nacos 是什么?

先了解下 Spring Cloud Eureka 是基于 Netflix Eureka (Netflix 是 Java 实现的开源软件)。服务治理(Eureka)包括服务注册、服务发现和服务检测监控等。

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Docker基础介绍

Docker基础

基本概念

  • 镜像(Image):相当于一个root文件系统,是创建Docker容器的模板;
  • 容器(Container):镜像是静态文件,容器是运行镜像的实体;
  • 仓库(Repository):用于保存镜像;
  • 客户端(Client):用于执行docker命令;
  • 服务端(Docker Deamon):实际上是一个守护进程。负责监听客户端请求,并且管理镜像、容器、网络、磁盘。
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Java 内存模型

前言

在并发编程中,当多个线程同时访问同一个共享的可变变量时,会产生不确定的结果,所以要编写线程安全的代码,其本质上是对这些可变的共享变量的访问操作进行管理。导致这种不确定结果的原因就是可见性有序性原子性问题,Java 为解决可见性和有序性问题引入了 Java 内存模型,使用互斥方案(其核心实现技术是)来解决原子性问题。这篇先来看看解决可见性、有序性问题的 Java 内存模型(JMM)。

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教程:Go入门

在本教程中,将获得Go 编程的简要介绍 。在此过程中,你将:

  • 安装 Go(如果你还没有的话)。
  • 编写一些简单的“Hello, world”代码。
  • 使用 go 命令运行您的代码。
  • 使用 Go 包发现工具查找可以在您自己的代码中使用的包。
  • 调用外部模块的函数。

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Java 并发之 Fork/Join 框架

什么是 Fork/Join 框架

Fork/Join 框架是一种在 JDK 7 引入的线程池,用于并行执行把一个大任务拆成多个小任务并行执行,最终汇总每个小任务结果得到大任务结果的特殊任务。通过其命名也很容易看出框架主要分为 Fork 和 Join 两个阶段,第一阶段 Fork 是把一个大任务拆分为多个子任务并行的执行,第二阶段 Join 是合并这些子任务的所有执行结果,最后得到大任务的结果。

这里不难发现其执行主要流程:首先判断一个任务是否足够小,如果任务足够小,则直接计算,否则,就拆分成几个更小的小任务分别计算,这个过程可以反复的拆分成一系列小任务。Fork/Join 框架是一种基于 分治 的算法,通过拆分大任务成多个独立的小任务,然后并行执行这些小任务,最后合并小任务的结果得到大任务的最终结果,通过并行计算以提高效率。

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Spring Cloud 整合 Feign 的原理

前言

在 上篇 介绍了 Feign 的核心实现原理,在文末也提到了会再介绍其和 Spring Cloud 的整合原理,Spring 具有很强的扩展性,会把一些常用的解决方案通过 starter 的方式开放给开发者使用,在引入官方提供的 starter 后通常只需要添加一些注解即可使用相关功能(通常是 @EnableXXX)。下面就一起来看看 Spring Cloud 到底是如何整合 Feign 的。

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看山聊并发:Java 中 Vector 和 SynchronizedList 的区别

Java 中 Vector 和 SynchronizedList 的区别

你好,我是看山。

本文还是折腾 Java 中的队列,上次比较了 Vector、ArrayList、CopyOnWriteArrayList、SynchronizedList,当时感觉挺明白,后来想想又有些不理解的地方,所以今天在重新翻出来研究一下,我承认我钻了牛角尖了。

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看山聊并发:认识 Java 中的队列:Vector、ArrayList、CopyOnWriteArrayList、SynchronizedList

认识 Java 中的队列:Vector、ArrayList、CopyOnWriteArrayList、SynchronizedList

你好,我是看山。

书接上文,上次聊了聊 在多线程中使用 ArrayList 会发生什么,这次我们说说平时常用的列表:Vector、ArrayList、CopyOnWriteArrayList、SynchronizedList。

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看山聊并发:如果非要在多线程中使用 ArrayList 会发生什么?(第二篇)

如果非要在多线程中使用 ArrayList 会发生什么?(第二篇)

你好,我是看山。

前面写过一篇文章 《如果非要在多线程中使用 ArrayList 会发生什么?》,有读者反馈,Java 11 代码已经修复,还会出现 null 元素。

为了便于理解,当时只是通过代码执行顺序说明了异常原因。其实多线程中还会涉及 Java 内存模型,本文就从这方面说明一下。

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看山聊并发:如果非要在多线程中使用ArrayList会发生什么?

如果非要在多线程中使用ArrayList会发生什么?

你好,我是看山。

我们都知道,Java中的ArrayList是非线程安全的,这个知识点太熟了,甚至面试的时候都很少问了。

但是我们真的清楚原理吗?或者知道多线程情况下使用ArrayList会发生什么?

前段时间,我们就踩坑了,而且直接踩了两个坑,今天就来扒一扒。

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《Go开发指南》翻译邀请

The Go Gopher

7月并发网组织翻译GO官网教程https://golang.google.cn/doc/相关技术文章,欢迎大家踊跃参加。

如何领取

通过评论领取想要翻译的文章,每次领取一章或一节(根据内容长短),翻译完后再领取其他章节。领取完成之后,译文最好在一个星期内翻译完成,如果不能完成翻译,也欢迎你邀请其他同学和你一起完成翻译。请谨慎领取,很多文章领取了没有翻译,导致文章很长时间没人翻译。

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聊聊 Feign 的实现原理

What is Feign

Feign 是⼀个 HTTP 请求的轻量级客户端框架。通过 接口 + 注解的方式发起 HTTP 请求调用,面向接口编程,而不是像 Java 中通过封装 HTTP 请求报文的方式直接调用。服务消费方拿到服务提供方的接⼝,然后像调⽤本地接⼝⽅法⼀样去调⽤,实际发出的是远程的请求。让我们更加便捷和优雅的去调⽤基于 HTTP 的 API,被⼴泛应⽤在 Spring Cloud 的解决⽅案中。开源项目地址:Feign,官方描述如下:

Feign is a Java to HTTP client binder inspired by Retrofit, JAXRS-2.0, and WebSocket. Feign’s first goal was reducing the complexity of binding Denominator uniformly to HTTP APIs regardless of ReSTfulness.

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