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Java NIO 系列学习 02 - 概述

Java NIO 包括了下面几个核心组件

  • Channels
  • Buffers
  • Selectors

Java NIO 有很多的类和组件,但核心的是 Channels, BuffersSelectors
其它的组件,像 PipeFileLock,只是跟上面这三个核心组件组合使用的工具类。
因此我们着重介绍这三个核心组件。

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Redis 与 Memcache 区别浅析

业务系统中,我们经常使用缓存来提高读接口的性能、减轻DB的压力。 缓存选型中,摆在我们面前的往往有这两个: Redis 和 Memcache,那么我们应该选择哪一个呢? 我们先来分析下两者的显著不同点 存储介质的不同 Memcache 是把数据存储在内存中。如果遇到断电、缓存服务宕机,数据是会丢失的,不可恢复。 Redis 的数据存储在内存和硬盘中(冷数据可放在硬盘),并且在服务宕机后支持从硬盘中恢复数据到内存中,支持持久化。 数据格式的不同 Memcache 仅支持简单的 key:value 类型的数据。 Redis 除支持 kv 类型的数据外,还支持 list set hash hash 等类型的数据,并且支持排序。 结论 业务要求数据不可丢,选 Redis 存储数据格式多样化,对数据有较高的处理要求,选 Redis 定位缓存且数据格式单一,选 Memcache 参考 Redis和Memcache的区别分析 ……

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主键、唯一索引、普通索引及约束

1. 唯一索引 (unique) ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`email`); 什么是唯一索引? 唯一索引是这样一种索引,它通过确保表中没有两个数据行具有完全相同的键值来帮助维护数据完整性。 换个说法,有了唯一索引就可以确保数据表不会有相同行数据(组成唯一索引键的列). 唯一索引允许空值的存在,空值将视为。如果由单列组成唯一索引,则此列仅允许一个空值存在;如果由多列组成唯一索引,则值与空值的组合仅允许一个存在。 1.1 唯一键约束 什么是唯一键约束?唯一键约束与唯一索引又有什么区别? 唯一键约束与唯一索引的区别只有一个:唯一键约束不允许空值的存在,而唯一索引是允许空值的存在的。 2. 非唯一索引 (普通索引 index) ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX idx_email (`mobile`); # 组合索引 遵循最左前缀原则 ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX idx_bid_cid (`business_id`, `customer_id`); 非唯一索引,顾名思义,不约束列的唯一性,仅仅是为加速数据查询速度用的。又叫普通索引,应当为经常出现在查询条件 where 或排序条件 order by的列建立普通索引。 3. 主键索引 (primary key) ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY (`id`); 主键索引,是一种特殊的唯一索引(不允许有空值)。 数据表通常用一列或多列来唯一标识行数据,这一列或多列就是主键。 Q:主键索引与唯一索引有啥区别呢? A:1. 主键不允许空值存在的;2. 一个表仅有一个主键。 参考 主键和唯一索引的区别 唯一索引和非唯一索引 ……

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数据库事务的四大特性以及事务的隔离级别

本文全文转载自 fjdingsd, 文末有原文链接。 PS: 本来想着再写点自己的,但看原文写的非常完善了,再加上比较懒,就全文转载过来了。 本篇讲诉数据库中事务的四大特性(ACID)并且将会详细地说明事务的隔离级别。 支持事务需具备的特性 如果一个数据库声称支持事务的操作,那么该数据库必须要具备以下四个特性: 1. 原子性 Atomicity 原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功,要么全部失败回滚,这和前面两篇博客介绍事务的功能是一样的概念,因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库,如果操作失败则不能对数据库有任何影响。 2. 一致性 Consistency 一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态,也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。 拿转账来说,假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000,那么不管A和B之间如何转账,转几次账,事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000,这就是事务的一致性。 3. 隔离性 Isolation 隔离性是当多个用户并发访问数据库时,比如操作同一张表时,数据库为每一个用户开启的事务,不能被其他事务的操作所干扰,多个并发事务之间要相互隔离。 即要达到这么一种效果:对于任意两个并发的事务T1和T2,在事务T1看来,T2要么在T1开始之前就已经结束,要么在T1结束之后才开始,这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。 关于事务的隔离性数据库提供了多种隔离级别,稍后会介绍到。 4. 持久性 Durability 持久性是指一个事务一旦被提交了,那么对数据库中的数据的改变就是永久性的,即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。 例如我们在使用JDBC操作数据库时,在提交事务方法后,提示用户事务操作完成,当我们程序执行完成直到看到提示后,就可以认定事务以及正确提交,即使这时候数据库出现了问题,也必须要将我们的事务完全执行完成,否则就会造成我们看到提示事务处理完毕,但是数据库因为故障而没有执行事务的重大错误。 不考虑事务隔离性产生的问题 以上介绍完事务的四大特性(简称ACID),现在重点来说明下事务的隔离性,当多个线程都开启事务操作数据库中的数据时,数据库系统要能进行隔离操作,以保证各个线程获取数据的准确性,在介绍数据库提供的各种隔离级别之前,我们先看看如果不考虑事务的隔离性,会发生的几种问题: 1. 脏读 脏读是指在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据。 当一个事务正在多次修改某个数据,而在这个事务中这多次的修改都还未提交,这时一个并发的事务来访问该数据,就会造成两个事务得到的数据不一致。例如:用户A向用户B转账100元,对应SQL命令如下: update account set money=money + 100 where name=’B’; (此时A通知B) update account set money=money - 100 where name=’A’; 当只执行第一条SQL时,A通知B查看账户,B发现确实钱已到账(此时即发生了脏读),而之后无论第二条SQL是否执行,只要该事务不提交,则所有操作都将回滚,那么当B以后再次查看账户时就会发现钱其实并没有转。 2. 不可重复读 不可重复读是指在对于数据库中的某个数据,一个事务范围内多次查询却返回了不同的数据值,这是由于在查询间隔,被另一个事务修改并提交了。 例如事务T1在读取某一数据,而事务T2立马修改了这个数据并且提交事务给数据库,事务T1再次读取该数据就得到了不同的结果,发送了不可重复读。 不可重复读和脏读的区别是,脏读是某一事务读取了另一个事务未提交的脏数据,而不可重复读则是读取了前一事务提交的数据。 在某些情况下,不可重复读并不是问题,比如我们多次查询某个数据当然以最后查询得到的结果为主。但在另一些情况下就有可能发生问题,例如对于同一个数据A和B依次查询就可能不同,A和B就可能打起来了…… 3. 虚读(幻读) 幻读是事务非独立执行时发生的一种现象。例如事务T1对一个表中所有的行的某个数据项做了从“1”修改为“2”的操作,这时事务T2又对这个表中插入了一行数据项,而这个数据项的数值还是为“1”并且提交给数据库。而操作事务T1的用户如果再查看刚刚修改的数据,会发现还有一行没有修改,其实这行是从事务T2中添加的,就好像产生幻觉一样,这就是发生了幻读。 幻读和不可重复读都是读取了另一条已经提交的事务(这点就脏读不同),所不同的是不可重复读查询的都是同一个数据项,而幻读针对的是一批数据整体(比如数据的个数)。 MySQL 提供的四种隔离级别 现在来看看MySQL数据库为我们提供的四种隔离级别: Serializable (串行化):可避免脏读、不可重复读、幻读的发生。……

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CAS 和 ABA 问题浅析

在讨论数据库事务处理问题中,离不开 CAS 和 ABA 的问题。 CAS Compare And Swap, 先对比再替换 事实上,乐观锁用到的就是 CAS。 CAS, 现在有内存值V, 更改操作发生前的预期值A,要更改后的值B。当且仅当V==A时才进行更改操作。 原理很简单,这样真的是安全的么? ABA CAS 会导致 ABA的问题发生。我们先来看下什么是 ABA 问题。 线程one和线程two都要更新同一个数据V。此时one查V发现等于A,然后two也查V也看到是等于A,然后two开始更新V为B,更新时进行了对比发现更新时刻V确实等于A,此时two成功的进行了更改。然后two又把V(此时等于B)更新为了A。然后one开始操作更新,对比发现此时V确实等于A,就进行了更新为B的操作。 可以发现,尽管one的CAS操作是成功的,但不表示是没有问题的。因为one是期望在查询到更改之间 V是没有被更改过的,事实上是有可能被更改的。 参考 Java CAS 和ABA问题 Java并发:CAS、ABA问题、ABA问题解决方案 ……

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悲观锁、乐观锁,浅析

悲观锁和乐观锁是并发控制常用的两种技术手段。
并发控制是用来确保 多个事务同时读写DB中同一条数据时不破坏事务的隔离性、统一性以及数据库的统一性。

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fatal could not read Username for 'https://github.com' terminal prompts disabled

跟往常一样,一日不升级本机包版本就一日不舒服。今天就踩坑了 ➜ ~ brew update fatal: could not read Username for 'https://github.com': terminal prompts disabled Error: Fetching /usr/local/Homebrew/Library/Taps/homebrew/homebrew-completions failed! 怎么解决呢? ➜ ~ brew untap homebrew/homebrew-completions Untapping homebrew/completions... Untapped (105 files, 71.0KB). ➜ ~ brew update Already up-to-date. ……

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学习SpringBoot系列 -04- 多数据源 + Druid

前面两个小节记录下了多数据源和 Druid ,本节综合起来,记录下使用 Druid 结合多数据源。跟实际项目更贴切一些。 学习SpringBoot系列 -02- 多数据源 学习SpringBoot系列 -03- 使用Druid数据库连接池 首先,需要结合前面两节的修改内容,也就是增加 properties 配置文件的多数据源配置;然后修改 pom 文件的依赖配置。为方便查看,这里再贴下修改结果。 1. application.properties 中的相关配置 foo.datasource.url=jdbc:h2:mem:foo foo.datasource.username=sa foo.datasource.password= bar.datasource.url=jdbc:h2:mem:bar bar.datasource.username=sa bar.datasource.password= 2. pom.xml 中的相关配置 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>com.zaxxer</groupId> <artifactId>HikariCP</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.1.13</version> </dependency> 3. 数据源类型 同样的,需要对数据源配置类进行添加,可以参考第二小节的内容。 到这里就结束了么? No…No…No, 如果此时运行程序,你会收到下面这个报错: ... Caused by: java.lang.IllegalStateException: No supported DataSource type found ... 报错信息提示已经很明显了,dataSource的Type项有错,只需要分别在foo和bar的数据源配置类中添加下配置即可: dataSourceProperties.setType(com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource.class); 这个时候再跑一下,就正常了。 借着极客时间的付费课程《玩转Spring全家桶》的机会,系统性的对Spring家族做些学习和了解。 如果你也有对这个课程的学习需求,可以通过此链接进行购买,我会得到极客的返利。……

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学习SpringBoot系列 -03- 使用Druid数据库连接池

SpringBoot 在1.x默认使用的是 Tomcat 连接池; SpringBoot 在2.x默认使用的是 Hikari 连接池; 那么, 如何在SpringBoot工程中使用优秀的 Druid 连接池呢? 关于 Hikari 与 Druid 的那些事,有兴趣的可以这个 issue , 简单来说,各有所长。前者可以认为是个纯粹的数据库连接池,后者同时注重监控、可运维等能力扩展,且有阿里背书,经过大量验证. 1. 添加 Druid 依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.1.13</version> </dependency> 2. 移除 Hikari 依赖(可选)(建议移除) <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>com.zaxxer</groupId> <artifactId>HikariCP</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> 关于 Druid 的一些配置,这里就不展开了。 借着极客时间的付费课程《玩转Spring全家桶》的机会,系统性的对Spring家族做些学习和了解。 如果你也有对这个课程的学习需求,可以通过此链接进行购买,我会得到极客的返利。……

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