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2018年7月11日
Spring事务隔离级别与Mysql InnoDB事务隔离级别的关系
摘要: 这里不再重复READ_UNCOMMITTED, READ_COMMITTED, REAPEATED_READ, SERIALIZABLE这几种标准事务隔离级别的关系,网上资料一大把。很多朋友可能会有疑惑,如果Spring事务可以设置隔离级别,而数据库也可以设置默认隔离级别,那他们到底是怎样的关系呢?
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posted @ 2018-07-11 15:47 司青
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2018年6月25日
JEP 333: 一个可伸缩的低延迟垃圾收集器
摘要: 译者:王鸿飞 摘要 Z垃圾收回器,也被称为 ZGC, 是一种可伸缩的低延迟垃圾收集器。 目标 垃圾回收停顿时间不超过10ms无论是相对小的堆(几百MB)还是大堆(TB级)都能应对自如与G1相比,吞吐量下降不超过15%方便日后在此基础上实现新的gc特性、利用colored pointers(译者注:暂
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posted @ 2018-06-25 20:13 司青
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2018年5月23日
Spring Cloud: 使用kill命令优雅关闭微服务, 解决退出时Eureka取消注册操作耗时过长的坑
摘要: 关于Spring Cloud服务优雅关闭的方案有很多种了,这里介绍一下使用kill命令优雅关闭的方案,并解决会出现的问题。 所谓的优雅指两方面,一是程序在退出时要主动向Eureka取消注册自己,二是完成资源清理工作。比如我的程序里用到了线程池来异步执行一些任务,如果退出时不做清理,那么就有异步任务被
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posted @ 2018-05-23 11:40 司青
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2018年5月4日
SpringBoot 2.0 web应用无日志输出问题
摘要: 如果你使用springboot 2.0或以上版本,当依赖中包含commons-logging时,程序会出现貌似无法启动的问题,表现为控制台没有输出xxx started。其实这时候程序是正常启动的,功能正常,只是没日志输出而已。解决方法为找出引入commons-logging的依赖,排除即可。 gi
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posted @ 2018-05-04 17:13 司青
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2018年4月20日
Hyperledger fabric: 使用dev模式调试链码(chaincode)
摘要: fabric的链码开发是比较痛苦的,主要是调试起来特别繁琐。在不使用dev模式的情况下,写好chaincode之后不能在本地测试,必须将代码部署到docker, 然后再install,instantiate,这样peer节点会在新的容器中启动你的chaincode。更可怕的是,你只能通过docker
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posted @ 2018-04-20 16:33 司青
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2018年3月19日
Java应用CPU占用率高的问题排查(spring-kafka 1.1.7版本的bug)
摘要: 近期项目中使用到了spring-kafka-1.1.7.RELEASE, 上线后发现程序在没有请求时,进程的CPU占用率依然保持在20%以上,于是开始查找原因。 首先通过ps -mp命令查看到低是哪个线程长时间占用CPU: ps -mp 进程PID -o THREAD,tid,time 输出如下:
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posted @ 2018-03-19 17:33 司青
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2017年12月24日
Go语言: 万物皆异步
摘要: 2018.5.29更新: 修正了对go协程调度器描述上的错误。 2018.11.7更新: 添加了对网络I/O的说明 同步和异步、阻塞和非阻塞 首先要明确的是,同步(Synchronous)和异步(Asynchronous),阻塞(Blocking)和非阻塞(Non-Blocking)是两种完全不同的
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posted @ 2017-12-24 11:31 司青
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2017年12月18日
Filebeat如何保证在日志文件被切割(或滚动rolling)时依然正确读取文件
摘要: 我们的日志收集系统使用Filebeat来收集日志文件,部署时并没有多想,只配置了一下监控的日志文件名。上线几个月,日志监控从没出过问题。后来想想其实这里面有很多点需要考虑的,没出问题真是感谢Filebeat默认配置下想的就很周全。 业务系统使用logback作为日志框架。通过查看源码,发现logba
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posted @ 2017-12-18 12:13 司青
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程序员与公司政治
摘要: 每家公司都有政治。如果你没感觉到,说明你目前还只是个写代码的工具。员工分两种,普通员工与核心员工。前者只是干活干活再干活,而后者会掌握很多“小道消息”,如哪位领导要离职、哪个项目快死了、某人是哪个领导 “宠儿”等等。两个同事表面上在一起共事,但背后极可能因为分别投靠了不同的领导而属于不同的利益集团。
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posted @ 2017-12-18 01:52 司青
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2017年12月8日
Spark Streaming: 保存上一个批次数据的计算结果
摘要: 在Spark Streaming计算模型下,有时候我们对当前 batch 数据的计算需要依赖上一个 batch 的计算结果,如广告系统中检索日志和曝光时间的join拼接。这时可以使用JavaStreamingContext#remember()方法完成。该方法需要一个时间参数,用来指定要”记住”多久
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posted @ 2017-12-08 19:25 司青
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