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Spring-Cloud-Config快速开始 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/07/13/c1/
Spring-Cloud-Config简介 Spring-Cloud-Config是Sping-Cloud下用于分布式配置管理的组件,分成了两个角色Config-Server和Config-Client;Config-Server端集中式存储/管理配置文件,并对外提供接口方便Config
Spring-Cloud-Config消息总线和高可用 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/07/27/c2/
前言 上文中简单的介绍了Spring-Cloud-Config如何使用,如何手动更新配置文件,并且在文末提出了几个疑问,其中包括多个Client节点如何更新,Server端如何保证高可用性等;本文将重点介绍 通过使用Spring Cloud Bus来批量更新客户端,以及Server如何保证高可用; Sprin
Dubbo分析之Transport层 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/10/23/dubbo2/
前言 上一篇文章Dubbo分析之Serialize层,介绍了最底层的序列化/反序列化层,本文继续分析Serialize层的上一层transport网络传输层,此层使用了现有的一些通讯开源框架(ex:netty,mina,grizzly)来做底层通讯,上文也做了简单介绍,本文将做更深入的了解; Transport
一次排查多线程引发Java DNS缓存的Bug | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/03/27/dns1/
问题描述 最近通知应用在近三个月内出现过2次DNS缓存的问题,第一次在重启之后一直没有出现过问题,所以也没有去重视,但是最近又出现过一次,看来很有必要彻底排查一次;具体的错误日志如下: 具体表现就是出现此异常之后连续的出现大量此异常,同时系统节点不可用; 问题分析 1.既然InetAddress$Cac
Mysql批量插入分析 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/03/15/mysql1/
前言 最近发现几个项目中都有批次插入数据库的功能,每个项目中批次插入的写法有一些差别,所以本文打算对Mysql的批次插入做一个详细的分析。 准备 1.jdk1.7,mysql5.6.38 2.准备库和表 测试与分析 下面准备几种插入的方式来分析优劣: 1.Statement插入方式 准备
Quartz数据库表分析 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/04/22/quartz2/
前言 上一篇文章Spring整合Quartz分布式调度介绍了Quartz通过数据库的方式来实现分布式调度,通过使用数据库来存储trigger,job等信息,可以在停服重启的时候重新加载上次trigger的状态,保证了完整性;另一方面通过数据库来实现锁机制来实现分布式调度;Quartz默认提供了11张表,本文将对这几张
关于Jackson默认丢失Bigdecimal精度问题分析 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/10/22/jackson1/
问题描述 最近在使用一个内部的RPC框架时,发现如果使用Object类型,实际类型为BigDecimal的时候,作为传输对象的时候,会出现丢失精度的问题;比如在序列化前为金额1.00,反序列化之后为1.0,本身值可能没有影响,但是在有些强依赖金额的地方,会出现问题; 问题分析 查看源码发现RPC框架默认使用的
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打赏 | Coding狗
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Dubbo分析之Exchange 层 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/10/25/dubbo3/
系列文章 Dubbo分析Serialize层 Dubbo分析之Transport层 Dubbo分析之Exchange 层 前言 紧接着上文Dubbo分析之Trans
Demo之Mycat读写分离 | Coding狗
https://codingo.xyz/?p=999&preview=true
前言 数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说,是必不可少的一个重要功能;对于MySQL来说,标准的读写分离是主从模式,一个写节点Master后面跟着多个读节点,其中包含两个步骤,其一是数据源的主从同步,其二是sql的读写分发;而Mycat不负责任何数据的同步,具体的数据同步还是依赖Mysql数据库自
Kafka快速开始 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2017/01/19/kafka_1/
入门 1.简介 Kafka is a distributed streaming platform,kafka是一个分布式流式平台,具有三个关键功能: 1.它允许您发布和订阅记录流。在这方面,它类似于消息队列或企业消息系统; 2.它允许您以容错方式
RPC_JMS | Coding狗
Spring-session基于redis管理session | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/06/29/ssession/
前言 在上文Tomcat Session管理分析介绍了使用tomcat-redis-session-manager来集中式管理session,其中一个局限性就是必须使用tomcat容器;本文介绍的spring-session也能实现session的集中式管理,并且不局限于某种容器; spring-session
Tomcat Session管理分析 | Coding狗
https://codingo.xyz/?p=1043&preview=true
前言 Tomcat Manager分析 上文中在Tomcat的context.xml中配置了Session管理器RedisSessionManager,实现了通过redis来存储session的功能;Tomcat本身提供了多种Session管理器,如下类图: 1.Manager接口类 定义了用来管理
Dubbo分析之Registry层 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/12/21/dubbo6/
前言 紧接上文Dubbo分析之Cluster层,本文继续分析dubbo的register层;此层封装服务地址的注册与发现,以服务URL为中心,扩展接口为RegistryFactory, Registry, RegistryService; Registry接口 接口定义如下: 主要提供了注册(regis
Java SPI机制分析 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/12/26/spi/
SPI概述 SPI全称为(Service Provider Interface) ,是JDK内置的一种服务提供发现机制;主要被框架的开发人员使用,比如java.sql.Driver接口,数据库厂商实现此接口即可,当然要想让系统知道具体实现类的存在,还需要使用固定的存放规则,需要在classpath下的META
正向代理和反向代理 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2016/10/08/proxy/
经常看到代理和反向代理,但是一直没弄明白2者具体有什么区别,看下面2张图来区别一下: 正向代理(或者叫代理):一般指客户这一端,替客户收发请求,使真实客户端对服务器不可见。 反向代理:在服务器机房这一端,替服务器收发请求,也就是说请求和响应都先经过反向代理,使真实服务器对客户端不可见。具有缓存、安全
Spring整合Quartz分布式调度 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/04/05/quartz1/
前言 为了保证应用的高可用和高并发性,一般都会部署多个节点;对于定时任务,如果每个节点都执行自己的定时任务,一方面耗费了系统资源, 另一方面有些任务多次执行,可能引发应用逻辑问题,所以需要一个分布式的调度系统,来协调每个节点执行定时任务。 Spring整合Quartz Quartz是一个成熟的任务调度系统,
Dubbo分析之Cluster层 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/11/21/dubboc5/
前言 紧接上文Dubbo分析之Protocol层,本文继续分析dubbo的cluster层,此层封装多个提供者的路由及负载均衡,并桥接注册中心,以Invoker为中心,扩展接口为Cluster, Directory, Router, LoadBalance; Cluster接口 整个cluster层可以使用如
Dubbo分析之Protocol层 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/11/02/dubbo4/
前言 紧接着上文Dubbo分析之Exchange层,继续分析protocol远程调用层,官方介绍:封装RPC调用,以Invocation, Result为中心,扩展接口为Protocol, Invoker, Exporter; Protocol接口类分析 Pro
Demo之Mycat读写分离 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/03/08/mycat2/
前言 数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说,是必不可少的一个重要功能;对于MySQL来说,标准的读写分离是主从模式,一个写节点Master后面跟着多个读节点,其中包含两个步骤,其一是数据源的主从同步,其二是sql的读写分发;而Mycat不负责任何数据的同步,具体的数据同步还是依赖Mysql数据库自
关于Jackson默认丢失Bigdecimal精度问题分析 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/10/22/jackson1/
问题描述 最近在使用一个内部的RPC框架时,发现如果使用Object类型,实际类型为BigDecimal的时候,作为传输对象的时候,会出现丢失精度的问题;比如在序列化前为金额1.00,反序列化之后为1.0,本身值可能没有影响,但是在有些强依赖金额的地方,会出现问题; 问题分析 查看源码发现RPC框架默认使用的
关于 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/about/
关于我 Java服务器端程序员一枚,目前就职于南京一家第三方支付企业; 从事过2年web开发,以及4年游戏服务器端开发,现在进入了支付行业,希望以后成为一名架构师; 爱好篮球、dota,coc(玩了5年),皇室战争,王者荣耀等。 我的社区 GitHub
关于Jackson默认丢失Bigdecimal精度问题分析 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/10/22/jackson1/
问题描述 最近在使用一个内部的RPC框架时,发现如果使用Object类型,实际类型为BigDecimal的时候,作为传输对象的时候,会出现丢失精度的问题;比如在序列化前为金额1.00,反序列化之后为1.0,本身值可能没有影响,但是在有些强依赖金额的地方,会出现问题; 问题分析 查看源码发现RPC框架默认使用的
Mysql锁机制介绍 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/05/16/mysql2/
前言 数据库锁定机制简单来说就是数据库为了保证数据的一致性而使各种共享资源在被并发访问访问变得有序所设计的一种规则;对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制,Mysql也不例外。 Mysql几种锁定机制类型 MySQL 各存储引擎使用了三种类型(级别)的锁定机制:行级锁定,页级锁定和表级锁定。 1.行级
JMS消息确认和事务 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/08/07/jms/
保证消息传送 保证消息传送有3个主要部分:消息自主性,存储并转发以及底层消息确认,下面具体看一下这些概念; 1.消息自主性 消息是自包含的自主性实体,在设计分布式消息应用程序时,要将此作为头条法则;当JMS客户端发送一条消息时,它就完成了它的所有工作,一旦该数据被传送出去,它就被认为是"安全的", 而且不在
Nginx+Tomcat关于Session的管理 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/05/31/tomcat/
nginx安装配置 1.安装nginx 提示报如下错误: 解决办法安装epel:EPEL是企业版 Linux 附加软件包的简称,EPEL是一个由Fedora特别兴趣小组创建、维护并管理的,针对 红帽企业版 L
HTTPS分析与实战 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/02/08/https1/
名称解释 https:一种安全的http协议,因此可以称为安全的超文本传输协议,https提出在http和tcp之间添加一层加密层(SSL层),这一层负责数据的加密和解密。 数字证书:简称CA,它由权威机构给某网站颁发的一种认可凭证,是被浏览器所认可的,当然证书也可以自己生成,但是这样就不被浏览器所认可,想想如果自
Quartz调度分析 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/04/23/quartz3/
前言 上一篇文章Quartz数据库表分析介绍了Quartz默认提供的11张表,本文将具体分析Quartz是如何调度的,是如何通过数据库的方式来现在分布式调度。 调度分析 1.调度线程 Quartz内部提供的调度类是QuartzScheduler,而QuartzScheduler会委托QuartzSchedu
关于Jackson默认丢失Bigdecimal精度问题分析 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/10/22/jackson1/
问题描述 最近在使用一个内部的RPC框架时,发现如果使用Object类型,实际类型为BigDecimal的时候,作为传输对象的时候,会出现丢失精度的问题;比如在序列化前为金额1.00,反序列化之后为1.0,本身值可能没有影响,但是在有些强依赖金额的地方,会出现问题; 问题分析 查看源码发现RPC框架默认使用的
Dubbo分析Serialize层 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/10/09/d-s/
Dubbo整体设计 关于Dubbo的整体设计可以查看官方文档,下图可以清晰的表达Dubbo的整体设计: 1.图例说明 图中左边淡蓝背景的为服务消费方使用的接口,右边淡绿色背景的为服务提供方使用的接口,位于中轴线上的为双方都用到的接口; 图中从
友情链接 | Coding狗
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Demo入门Mycat | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/02/27/mycat1/
前言 Mycat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的的Server,前端用户可以把它看作是一个数据库代理,用MySQL客户端工具和命令行访问,而其后端可以用MySQL原生(Native)协议与多个MySQL服务器通信,也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信,其核心功能是分表分库,即将一
Tomcat Session管理分析 | Coding狗
https://codingo.xyz/index.php/2018/06/06/tomcat2/
前言 在上文Nginx+Tomcat关于Session的管理中简单介绍了如何使用redis来集中管理session,本文首先将介绍默认的管理器是如何管理Session的生命周期的,然后在此基础上对Redis集中式管理Session进行分析。 Tomcat Manager介绍 上文中在Tomcat的contex
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