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redis去中心化+持久化存储

redis最开始使用主从模式做集群,若master宕机需要手动配置slave转为master;后来为了高可用提出哨兵模式,该模式下有一个哨兵监视master和slave,若master宕机可以自动将slave转为master,但它也有一个问题,就是不能动态扩充;所以3.x提出了cluster集群模式 一、redis-cluster设计 1)redis-cluster采用无中心结构,每个节点保存数据和整个集群状体,每个节点都和其他所有节点连接 2)结构特点 1⃣、所有的redis节彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽 2⃣、节点的fail是通过集群中的超过半数的节点检测失效时才生效 3⃣、客户端与redis节点直连,不需要中间proxy层,客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可 4⃣、redis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]slot上(不一定是平均分配),cluster负责维护node<->slot<->value 5⃣、redis集群预分好16384个桶,当需要在redis集群中放置一个key-value时,根据CRC16(key) mod 16384的值,决定将一个key放在哪一个桶 3)redis-cluster节点分配 我们现在时三个主节点,分别是:A、B、C三个节点,他们可以是一台机器上的三个端口,也可以是三台不同的服务器。那么采用哈希槽(hash slot)的方式来分配16384个slot的话,他们三个节点分别承担的slot区间是: · 节点A覆盖0-5460 · 节点B覆盖5461-10922 · 节点C覆盖10923-16383 4)获取数据 如果存入一个值,按照redis cluster哈希槽的算法:CRC16('key')384=6782,那么会把这个key存储分配到B上。同样,当我们连接(A、B、C)任何一个节点想获取‘key’这个key时,也会是这样的算法,然后内部跳转到B节点上获取数据 5)新增一个主节点 新增一个节点D,redis-cluster的这种做法是从各个节点的前面各拿取一部分slot到D上,我们会在接下来的实践中实验。大致会变成这样: · 节点A覆盖1365-5460 · 节点B覆盖6827-10922 · 节点C覆盖12288-16383 · 节点D覆盖0-1364,5461-6826,10923-12287 同样删除一个节点也是类似,移动完成后就可以删除这个节点 6)redis-cluster主从模式 1⃣、redis-cluster为了保证数据的高可用性,加入了主从模式,一个主节点对应一个或多个从节点,主节点提供数据存取,从节点则是从主节点拉取数据备份,当这个主节点挂掉后,就会有这个从节点选取一个来充当主节点,从而保证集群不会挂掉 2⃣、上面那个例子里,集群有A、B、C三个主节点,如果这3个主节点都没有加入从节点,如果B挂掉了,我们就无法访问整个集群。A和C的slot也没法访问 3⃣、所以我们在集群建立的时候,一定为每个主节点都添加从节点,比如像这样,集群包含主机节点A、B、C,以及从节点A1、B1、C1,那么即使B挂掉系统也可以继续正确工作。 4⃣、B1节点替代了B节点,所以redis集群将会选择B1节点作为新的主节点,集群将会继续正确的提供服务。当B重新开启后,就会变成B1的从节点 5⃣、如果B节点和B1节点同时挂了,redis集群就无法继续正确的提供服务了 二、redis持久化 1、RDB持久化方式能够在指定时间间隔内对数据进行快照存储 2、AOF持久化方式记录每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据,AOF命令以redis协议追加保存每次写的操作到文件末尾,redis还能对AOF文件进行后台重写,使得AOF文件的体积不至于过大 3、RDB主要用于主从复制 4、AOF保存的数据更为完整,但同时其大小也更大 5、默认采用RDB的方式进行持久化存储 三、redis集群的搭建 1、集群至少应该有奇数个节点,所以知道有三个节点,每个节点至少有一个备份节点,所以下面使用6个节点(主节点、备份节点由redis-cluster集群确定) 2、下载redis https://download.redis.io/releases/redis-6.2.3.tar.gz?_ga=2.177267237.1627183240.1620440357-932383601.1620440357 3、安装redis节点指定端口 1⃣、解压reids压缩包,编译安装 [root@hadoop02 redis-6.2.3]# tar xf redis-6.2.3.tar [root@hadoop02 redis-6.2.3]# cd redis-6.2.3 [root@hadoop02 redis-6.2.3]# make [root@hadoop02 redis-6.2.3]# make install PREFIX=/data/redis [root@hadoop02 redis-6.2.3]# mkdir -p /data/redis/{7000,7001,7002,7003,7004,7005} 2⃣、将/data/redis/bin目录移动到700的所有目录下,在7000目录中创建配置文件redis.conf,并复制到其他目录,内容如下: daemonize yes #后台启动 port 7000 #修改端口号,从7001到7006 cluster-enabled yes #开启cluster,去掉注释 cluster-config-file nodes.conf #自动生成 cluster-node-timeout 15000 #节点通信时间 appendonly yes #持久化方式 4、安装redis-tirb所需的ruby脚本 注意:centos7默认的ruby版本太低,要鞋卸载重装 [root@hadoop02 7005]# yum remove ruby [root@hadoop02 7005]# yum install -y ruby [root@hadoop02 7005]# yum install -y rubygems 1⃣、安装gem [root@hadoop02 src]# gem install redis 2⃣、启动redis 3⃣、查看redis进程启动状态 5、使用redis-cli创建集群 [root@hadoop02 redis]# ./bin/redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 127.0.0.1:7003 127.0.0.1:7004 127.0.0.1:7005 >>> Performing hash slots allocation on 6 nodes... Master[0] -> Slots 0 - 5460 Master[1] -> Slots 5461 - 10922 Master[2] -> Slots 10923 - 16383 Adding replica 127.0.0.1:7004 to 127.0.0.1:7000 Adding replica 127.0.0.1:7005 to 127.0.0.1:7001 Adding replica 127.0.0.1:7003 to 127.0.0.1:7002 >>> Trying to optimize slaves allocation for anti-affinity [WARNING] Some slaves are in the same host as their master M: 1c5e23b0241cca59b2ab4064401ee4f34b446dc6 127.0.0.1:7000 slots:[0-5460] (5461 slots) master M: dcad9d24de095fbeff4c6e9d84d7096bcf03bac3 127.0.0.1:7001 slots:[5461-10922] (5462 slots) master M: 259ea971a034e020fbdcc4a68190b116b163cd9e 127.0.0.1:7002 slots:[10923-16383] (5461 slots) master S: 92c599203159d1d138621f3c8a73e369c8cbb16b 127.0.0.1:7003 replicates 1c5e23b0241cca59b2ab4064401ee4f34b446dc6 S: 28d73eb1f86f48b8b69969da5679de8bfaa37384 127.0.0.1:7004 replicates dcad9d24de095fbeff4c6e9d84d7096bcf03bac3 S: 9cbd936ff0e92ac58b2513ffbb8d947fce3116b3 127.0.0.1:7005 replicates 259ea971a034e020fbdcc4a68190b116b163cd9e Can I set the above configuration? (type 'yes' to accept): yes >>> Nodes configuration updated >>> Assign a different config epoch to each node >>> Sending CLUSTER MEET messages to join the cluster Waiting for the cluster to join. >>> Performing Cluster Check (using node 127.0.0.1:7000) M: 1c5e23b0241cca59b2ab4064401ee4f34b446dc6 127.0.0.1:7000 slots:[0-5460] (5461 slots) master 1 additional replica(s) S: 28d73eb1f86f48b8b69969da5679de8bfaa37384 127.0.0.1:7004 slots: (0 slots) slave replicates dcad9d24de095fbeff4c6e9d84d7096bcf03bac3 M: 259ea971a034e020fbdcc4a68190b116b163cd9e 127.0.0.1:7002 slots:[10923-16383] (5461 slots) master 1 additional replica(s) S: 9cbd936ff0e92ac58b2513ffbb8d947fce3116b3 127.0.0.1:7005 slots: (0 slots) slave replicates 259ea971a034e020fbdcc4a68190b116b163cd9e S: 92c599203159d1d138621f3c8a73e369c8cbb16b 127.0.0.1:7003 slots: (0 slots) slave replicates 1c5e23b0241cca59b2ab4064401ee4f34b446dc6 M: dcad9d24de095fbeff4c6e9d84d7096bcf03bac3 127.0.0.1:7001 slots:[5461-10922] (5462 slots) master 1 additional replica(s) [OK] All nodes agree about slots configuration. >>> Check for open slots... >>> Check slots coverage... [OK] All 16384 slots covered. 上面显示创建成功,有3个主节点,3个从节点,每个节点都是成功连接状态 四、redis集群测试 1)测试存取值,客户端连接集群redis-cli需要带上-c 根据redis-cluster的key值分配,name222222222222222应该分配到节点7002,上面显示redis cluster自动从7001跳转到了7002节点 2)测试从7004从节点获取name2222222222值 五、集群节点选举 1)模拟将7002节点挂掉,按照redis-cluster原理会选举将7002的从节点7005选举为主节点 2)查看集群中的7002节点 可以看到集群连接不了7002节点,而7005由原来的S转换为M节点,替代了原来的7002节点。 3)将7002节点恢复 可以看到7002节点变成了7005的从节点

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写不好规范Java代码怎么去大厂

话不多说直接上干货,你我共勉。 1. 构造器参数太多怎么办 解决办法 :引入Builder模式 场景:当构造器有5个或者以上的构造参数时或者目前参数不多但是以后会不断增多的时候。demo 如下: publicclassComputer{protectedStringmBoard;protectedStringmDisplay;protectedStringmOs;privateComputer(Builderbuilder){this.mOs=builder.mOs;this.mBoard=builder.mBoard;this.mDisplay=builder.mDisplay;}@OverridepublicStringtoString(){return"Computer{"+"mBoard='"+mBoard+'\''+",mDisplay='"+mDisplay+'\''+",mOs='"+mOs+'\''+'}';}staticclassBuilder{protectedStringmBoard;protectedStringmDisplay;protectedStringmOs;publicBuildersetmOs(StringmOs){this.mOs=mOs;returnthis;}publicBuildersetmBoard(StringmBoard){this.mBoard=mBoard;returnthis;}publicBuildersetmDisplay(StringmDisplay){this.mDisplay=mDisplay;returnthis;}publicComputerbuild(){returnnewComputer(this);}}} 调用的时候如下: publicstaticvoidmain(String[]args){Computermacbook=newComputer.Builder().setmBoard("board").setmDisplay("sowhat").setmOs("Mac").build();System.out.println(macbook);} 2. 不需要实例化的类构造器要私有化 经常用到的Utils类,比如Java自带的java.util.Arrays 这样的类,工具类都尽量不要实例化。 publicclassArrays{privatestaticfinalintMIN_ARRAY_SORT_GRAN=8192;privatestaticfinalintINSERTIONSORT_THRESHOLD=7;privateArrays(){}} 3. 不要创建不必要对象 能用基本类型到时候尽量要用基本类型。比如我们做数字运算,如果定义称了个Long 类型,会涉及到==自动装箱==。大大耗时。 对于一些程序中共用的参数尽量设置为static类型变量。 对于一些耗时性较大的对象比如数据库连接,尽量创建数据库连接池。 对于一些占据内存较大的对象也尽量少创建。因为在eden区来回倒腾,它累啊!。 publicclassSum{publicstaticvoidmain(String[]args){longstart=System.currentTimeMillis();Longsum=0L;//对象for(longi=0;i<Integer.MAX_VALUE;i++){sum=sum+i;//new20多亿的Long的实例}System.out.println("spendtime:"+(System.currentTimeMillis()-start)+"ms");}} 耗时:spend time:7042ms publicclassSum{publicstaticvoidmain(String[]args){longstart=System.currentTimeMillis();longsum=0L;//基本类型for(longi=0;i<Integer.MAX_VALUE;i++){sum=sum+i;}System.out.println("spendtime:"+(System.currentTimeMillis()-start)+"ms");}} 耗时:spend time:820ms 4. 避免使用终结方法 finalze方法: finalize()是Object的protected方法,子类可以覆盖该方法以实现==资源清理==工作,GC在回收对象之前调用该方法。 finalize()与C++中的析构函数不是对应的,但Java中的finalize的调用具有==不确定性==。 finalize方法在垃圾回收器准备垃圾回收前被调用,但是==不一定==会被调用 4.finalize()其实是用来释放==不是==通过java的new关键字分配的内存,比如说通过本地方法调用了c程序,该c程序malloc分配了内存,那么垃圾回收器就不能通过java语言来释放内存,只能在finalize方法内通过本地方法调用c程序进行释放内存。 一个对象要被回收要经过一次标记可达法已经两次check才算死亡。总结来说:finalize()并不是必须要执行的,它只能执行一次或者0次。如果在finalize中建立对象关联,则当前对象可以复活一次 System.gc 用 System.gc()的时候,其实并不会马上进行垃圾回收,甚至不一定会执行垃圾回收。查看 System.gc()的源码可以看到只有当 justRanFinalization=true的时候系统才会真正GC。如果真要回收查看源码知道 System.gc()要跟 System.runFinalization()一起搭配使用才好。 5. 类跟成员的可访问性最小化 这个说白了就是设计模式中的迪米特法则。定义:要求一个对象应该对其他对象有最少的了解,所以迪米特法则又叫做最少知识原则(Least Knowledge Principle, LKP)。 意义:迪米特法则的意义在于降低类之间的耦合。由于每个对象尽量减少对其他对象的了解,因此,很容易使得系统的功能模块功能独立,相互之间不存在(或很少有)依赖关系,日常最常见的比如成员变量私有化。 6. 使可变性最小化 尽可能的使用final 来修饰一些变量,这样的化线程操作就不需要考虑同步问题,同时也对于一个变量不同setX方法也 OK。 7. 优先使用复合胜过继承 继承是实现代码重用的有力手段,但是使用不当会导致软件变得脆弱。在包的内部使用继承是非常安全的,子类和超类的实现都处在同一个程序员的控制之下。对于专门为了继承而设计、并且具有很好的文档说明的类来说,使用继承也是非常安全的。然而们对于进行跨越包边界的继承,则要非常小心。“继承”在这里特指一个类扩展另一个类。需要我们对父类十分对了解才可继承,只有当子类和超类之间==确实存在==父子关系时,才可以考虑使用继承。否则都应该用复合,包装类不仅比子类更加健壮,而且功能也更加强大。Effective Java 8.接口优于抽象类 简而言之,Java只允许单继承但是允许实现多个接口。通过接口扩充方法很简单,这样也复合设计模式中的开闭原则。接口可以简单的理解比抽象类还要抽象的一层,是我们对外提供的接口。同时这里提一下==骨架抽象类==。 骨架类存在的意义是实现一个接口中设计者认为比较公用的方法,然后在具体类实现的时候,具体类继承自骨架类同时实现接口类的若干方法。 HashSet源码 publicclassHashSet<E>extendsAbstractSet<E>implementsSet<E>,Cloneable,java.io.Serializable 看Set源码 publicinterfaceSet<E>extendsCollection<E>{} AbstractSet源码 publicabstractclassAbstractSet<E>extendsAbstractCollection<E>implementsSet<E>// AbstractSet抽象类有若干函数已经实现了。 HashSet实现了Set<E>的接口,同时它还继承自AbstractSet<E>这个骨架类(类中有一些公用方法) 9. 可变参数谨慎使用 JDK5增加了可变参数方法(variable arity method),可变参数方法接受0个或多个指定类型的参数。可变参数机制:先创建一个数组,数组大小为调用位置所传递的参数数量,然后将参数值传递到数组中,最后将数组传递给方法。弊端如下: 1.如果所传参数为null,方法里有对参数的引用(比如 args[0])时,那么就会在运行时失败(编译时却检测不出错误);2.在对性能有要求时,我们要慎重考虑是否使用可变参数。因为,可变参数方法的调用都会引起array的内存分配和初始化,这会给性能带来损耗。3. 当可变参数的使用发生变动时(比如:以前用可变参数方法,现在用普通方法),所有引用参数列表的类的.class都要重新生成,因为可变参数的array的分配和初始化是在编译期间完成的。 Effective Java给我们的建议是:假设调用可变参数的方法中,有95%只是调用参数个数小于4,那么就可以将个数小于4的方法,用普通方法定义;剩余的5%,调用可变参数方法。 publicvoidfoo(){}publicvoidfoo(inta1){}publicvoidfoo(inta1,inta2){}publicvoidfoo(inta1,inta2,inta3){}publicvoidfoo(inta1,inta2,inta3,int...rest){} 10. 尽量不要返回NULL,尽量返回零数组或集合 函数中如果返回NULL,那么代码还要去重新的判断返回值。JDK都主动给我们提供好了Collections.EMPTY_LIST。当然如果是对象就只能是NULL了。阿里巴巴开发手册也是这样建议的哦。 1.返回值为null并不会有什么问题,但是在“解引用”(dereference)时,调用者没有对null进行判断就会出现NullPointerException。2. 在返回值为数组或者集合时,尽量返回长度为零的数组或者集合,而不是null,这样在调用时就能简化代码,减少不必要的麻烦,并且不必担心NullPointer异常(除非这对性能会造成很大的影响)。 11.优先使用标准异常 总结来说好处就是:追求代码的重用考虑,在装载类的性能上面考虑。具体细节如下: 它使你对官方API更加易于学习和使用,因为他与程序员已经熟悉的习惯用法是一致的。 对于用到这些API的程序而言,他们的可读性会更好,因为他们不会出现很多程序员不熟悉的异常。 异常类越少,意味着内存印迹就越小,装载这些类的时间开销也越少。 12.尽量使用枚举替换int 枚举的本质就是一个类的具体实例。枚举比普通业务类型int类型的区别跟好处,以及策略枚举的使用,这些以前写给直接看==>花样玩枚举 13. 局部变量作用域最小化 从系统GC的角度考虑(一个变量的周期越短整个gc过程越快)。2.从栈桢中的局部变量表的可重用性来看,作用域越小系统的栈桢空间利用了越大。 可以增强代码的可读性和可维护性,并降低出错的可能性。 应该: 在第一次使用某个局部变量的地方进行声明。 如果你还没有足够的前置信息来对一个变量进行有意义的初始化,就应该推迟这个声明,直到可以初始化为止。 尽量将方法小而集中。方法的功能尽量单一。 14. 对于精度技术不用float或double Java在允许float或者double类之间计算的时候会有误差。 doublea=0.2;doubleb=0.1;doublec=a+b;System.out.println(c);-----0.30000000000000004 要用:BigDecimal 或者FloatDecimal。具体类用法自行百度。 15.字符串操作少用String 这点操作是大家都知道的,String定义为private final byte[] value;是不可变的。StringBuilder 和 StringBuffer都继承于:AbstractStringBuilder他们的底层使用的是没有用final修饰的字符数组:char[] 在这里插入图片描述 1.如果要操作少量的数据用 String;2. 多线程操作字符串缓冲区下操作大量数据 StringBuffer;3. 单线程操作字符串缓冲区下操作大量数据 StringBuilder。 16.对资源的close建议分开操作 比如说我们有这样的一个close方法, try{a.close()b.close()}catch(Exceptione){...} 上面这样写一旦a关闭的时候出错了,b的关闭也会出错。尽量分开来关闭。 try{a.close()}catch(Exceptione){...}try{b.close()}catch(Exceptione){...} 17. 数据类型转换 基本数据类型转换为String的时候注意性能优化,比如Integer类型数据转换为String一般有三种方法 Integer.toString方法,首先推荐。速度最好 String.valueOf() ,该方法底层调用的是Integer.toString方法,速度中等。 i + "" 这种方法,底层是用StringBuilder实现,先用append方法拼接,再用toString方法获取字符串。速度最慢。 18. 不用的对象记得置NULL 我们不用一个空间对象后而没有将其置NULL,JDK底层代码对用不到的对象都会立马置空,如果不这样容易造成内存泄露,比如我自己实现了一个栈 publicclassStack{publicObject[]elements;privateintsize=0;//指示器,用来指示当前栈顶的位置privatestaticfinalintCap=16;publicStack(){elements=newObject[Cap];}//入栈publicvoidpush(Objecte){elements[size]=e;size++;}//出栈publicObjectpop(){size=size-1;Objectobject=elements[size];elements[size]=null;//这里很重要JDK底层都是这样实现的,不用了,即使置NULLreturnobject;}} 19. if判断常量在前 if(i==1)跟if(1==i)看起来没有差别,但是从容错性上面来考虑,如果手误写成了if(i=1)就是赋值语句了,而if(1=i)则不会出现这样的错误。因此if判断建议常量在前,变量在后。 20. 字符串变量比较的时候 str.equal("sowhat")跟“sowhat”.equal(str)功能上看是一样的,但是从代码的健壮性来看推荐后者,因为你无法确实str 一定是非空,可以避免空指针异常。 21. 同步方法跟同步方法块 尽量使用同步方法块而不是同步方法,这点在多线程模块中的synchronized锁 方法块文章中已经讲得很清楚了,除非我们能确定一整个方法都是需要进行同步的,否则尽量使用同步代码块,避免对那些不需要进行同步的代码也进行了同步,影响了代码执行效率。 22.方法要尽可能小 一个方法要尽量实现单一指责,方法编译后字节码越小越可能会引发JIT的方法内联, publicvoidSetAge(intage){this.age=age}-------JIT 优化后直接就是如下,避免类方法调用。this.age=age 23.一定记得写注释 代码写的再好也要记得写类跟方法的大概注释,不然接收你工作的人绝对分分钟化身祖安玩家! 参考 阿里Java编码规范 Builder模式 finalize跟gc 深入理解String 本文分享自微信公众号 - sowhat1412(sowhat9094)。如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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