09 2021 档案
摘要：观察者模式（Observer Pattern）定义了对象之间的一对多依赖，让多个观察者对象同 时监听一个主体对象，当主体对象发生变化时，它的所有依赖者（观察者）都会收到通 知并更新，属于行为型模式。观察者模式有时也叫做发布订阅模式。观察者模式主要用 于在关联行为之间建立一套触发机制的场景 应用场景
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摘要：装饰者模式（Decorator Pattern）是指在不改变原有对象的基础之上，将功能附加到对 象上，提供了比继承更有弹性的替代方案（扩展原有对象的功能），属于结构型模式 应用场景 用于扩展一个类的功能或给一个类添加附加职责。 动态的给一个对象添加功能，这些功能可以再动态的撤销。 案例 煎饼果子可以
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摘要：适配器模式（Adapter Pattern）是指将一个类的接口转换成客户期望的另一个接口，使 原本的接口不兼容的类可以一起工作，属于结构型设计模式 应用场景 已经存在的类，它的方法和需求不匹配（方法结果相同或相似）的情况。 适配器模式不是软件设计阶段考虑的设计模式，是随着软件维护，由于不同产品、不同
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摘要：定义 模板模式通常又叫模板方法模式（Template Method Pattern）是指定义一个算法的骨 架，并允许子类为一个或者多个步骤提供实现。模板方法使得子类可以在不改变算法结 构的情况下，重新定义算法的某些步骤，属于行为性设计模式 应用场景 一次性实现一个算法的不变的部分，并将可变的行为留给
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摘要：策略模式（Strategy Pattern）是指定义了算法家族、分别封装起来，让它们之间可以互 相替换，此模式让算法的变化不会影响到使用算法的用户。 应用场景 假如系统中有很多类，而他们的区别仅仅在于他们的行为不同。 一个系统需要动态地在几种算法中选择一种 支付案例 支付抽象类Payment pub
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摘要：委派模式（Delegate Pattern）的基本作用就是 负责任务的调用和分配任务，跟代理模式很像，可以看做是一种特殊情况下的静态代理 的全权代理，但是代理模式注重过程，而委派模式注重结果。委派模式在 Spring 中应用 非常多，大家常用的 DispatcherServlet 其实就是用到了委派
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摘要：代理模式（Proxy Pattern），是指为其他对象提供一种代理，以控制对这个对象的访问。 代理对象在客服端和目标对象之间起到中介作用，代理模式属于结构型设计模式。使用 代理模式主要有两个目的： 保护目标对象 增强目标对象 静态代理 静态代理只能通过手动完成代理操作，如果被代理类增加新的方法，代理
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摘要：原型模式（Prototype Pattern）是指原型实例指定创建对象的种类，并且通过拷贝这些 原型创建新的对象。 使用场景： 类初始化消耗资源较多 new 产生的一个对象需要非常繁琐的过程（数据准备、访问权限等） 构造函数比较复杂 循环体中生产大量对象时 在 Spring 中，原型模式应用得非常广
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摘要：单例模式（Singleton Pattern）是指确保一个类在任何情况下都绝对只有一个实例，并 提供一个全局访问点。 应用场景 在 Spring 框架应用中 ApplicationContext 数据库的连接池 分类 饿汉式单例 懒汉式单例 注册式单例 ThreadLocal线程单例 饿汉式单例 饿
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摘要：软件设计原则 设计原则 解释 使用频率 开闭原则 对扩展开放，对修改关闭。 ★★★★★ 依赖倒置原则 通过抽象使各个类或者模块不相互影响，实现松耦合。 ★★★★★ 单一职责原则 一个类、接口、方法只做一件事。 ★★★★☆ 接口隔离原则 尽量保证接口的纯洁性，客户端不应该依赖不需要的接口。 ★★☆☆☆
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摘要：JVM参数 JVM参数分为四大类，标准参数、-X参数、-XX参数、其他参数 标准参数 不会随着Java版本的变化而变化 java -version java -help java -server -cp -X参数 非标准参数，也就是在JDK各个版本中可能会变动 -Xint # 解释执行 -Xcomp
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摘要：上篇文章中我们了解了Java内存模型，并提到了垃圾回收，那怎么确定一个对象是垃圾，又是如何回收这些垃圾的呢？ 如何确定一个对象是垃圾 要想进行垃圾回收，得先知道什么样的对象是垃圾。有两种方式 引用计数法 对于某个对象而言，只要应用程序中持有该对象的引用，就说明该对象不是垃圾，如果一个对象没有任何指针
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摘要：栈和栈帧 上篇文章中类加载机制提到了java虚拟机栈以及栈帧. 每个栈帧对应一个被调用的方法，可以理解为一个方法的运行空间。 栈帧数据 每个栈帧中包括局部变量表(Local Variables)、操作数栈(Operand Stack)、指向运行时常量池的引用(A reference tothe ru
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摘要：类加载机制 java语言规范（ Java Language Specification） 查看官方文档可以知道Java类加载步骤为 Loading（装载）、Linking(链接)、Initialization(初始化) 装载 步骤 查找和导入class文件, 分为以下3个步骤 通过一个类的全限定名获
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摘要：事务就是要保证一组数据库操作，要么全部成功，要么全部失败。在 MySQL 中，事务支持是在引擎层实现的。你现在知道，MySQL 是一个支持多引擎的系统，但并不是所有的引擎都支持事务。比如 MySQL 原生的 MyISAM 引擎就不支持事务，这也是 MyISAM 被 InnoDB 取代的重要原因之一。
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摘要：MySQL更新流程涉及到很多重要的模块：redo log、binlog redo log 在 MySQL里，如果每一次的更新操作都需要写进磁盘，然后磁盘也要找到对应的那条记录，然后再更新，整个过程 IO 成本、查找成本都很高。为了解决这个问题，MySQL 的设计者就用了WAL（Write-Ahead
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摘要：Mysql基本架构 大体来说，MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分。 Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触
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摘要：订阅模式 Redis 提供两个订阅模式：频道（channel）订阅和 glob-style 模式（pattern）频道订阅。 频道订阅: CA（client A）向服务器订阅了频道 news，当 CB 向 news 发布消息的时候，CA 便能收到 glob-style频道订阅：举例，CA（clien
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摘要：Redis 通过 MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH 、UNWATCH 来实现事务功能，Redis 事务具备如下几个特性 Redis 会将事务中的多个命令一次性、按顺序一次执行，在执行期间可以保证不会中断事务去执行其他命令 Redis 的事务机制是不能保证原子性的，它只保证隔离性和一致
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摘要：在介绍 Redis 主从复制的时候，提到了相比于单机的 Redis 架构，主从复制架构具有如下优势： 保证数据安全性。从节点作为主节点备份，一旦主节点不可用，从节点可以顶上去，保证了数据尽量不被丢失 提高读能力。主从读写分离，横向扩展的系统的读负载 Redis 高可用的基础 但是主从复制架构有一个非
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摘要：Redis的持久化技术AOF 和 RDB保证了即使在服务器重启的情况下也不会丢失数据（或少量损失），不过，由于数据都是存储在一台服务器上， 如果服务器发生了宕机，由于数据恢复是需要点时间，那么这个期间是无法服务新的请求的； 如果这台服务器的硬盘出现了故障，可能数据就都丢失了。 为了避免这种情况，最好
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摘要：Redis是内存数据库，宕机后数据会消失。为了重启后快速恢复数据，Redis提供持久化机制 Redis有两种持久化方式：RDB和AOF RDB，即 Redis DataBase：把 Redis 服务器中内存的数据保存到一个 dump 文件中，数据的集合 AOF，即 Append-only file：
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摘要：RedisDB typedef struct redisDb { dict *dict; /* The keyspace for this DB */ dict *expires; /* Timeout of keys with a timeout set */ dict *blocking_key
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摘要：Redis数据类型和应用场景 Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets） 与范围
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摘要：消息存储 消息存储是RocketMQ中最为复杂和最为重要的一部分，本节将分别从RocketMQ的消息存储整体架构、PageCache与Mmap内存映射以及RocketMQ中两种不同的刷盘方式三方面来分别展开叙述。 消息存储整体架构 消息存储架构图中主要有下面三个跟消息存储相关的文件构成。 Commi
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摘要：技术架构 RocketMQ架构上主要分为四部分，如上图所示: Producer：消息发布的角色，支持分布式集群方式部署。Producer通过MQ的负载均衡模块选择相应的Broker集群队列进行消息投递，投递的过程支持快速失败并且低延迟。 Consumer：消息消费的角色，支持分布式集群方式部署。支持
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摘要：基本概念 1 消息模型（Message Model） RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成， Producer 负责生产消息 Consumer 负责消费消息 Broker 负责存储消息。 Broker 在实际部署过程中对应一台服务器，每个 Broker
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