零、本文由来

感觉从业这么久以来，读取文件路径相关问题一直是一个痛
用的很少，之前也解决过相关的问题
但是得用这种路径

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src/test/resources/test/test.txt

上面这种路径如果在代码中的话，src/test/resources是不会存在的，会出现问题
本次学到了一个新的方法，Class.getResourceAsStream();
需要的路径在资源文件夹下面即可，填写路径：/test/test.txt
打包最终的路径会在：WEB-INF/classes/test/test.txt

ps：因maven打包配置不同，最终resources资源文件夹下的路径是不同的，注意src的坑即可

一、文件结构

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│   └── test
│       ├── java
│       │   └── mq
│       │       └── Test.java
│       └── resources
│           ├── test
│           │   └── test.txt

二、读取代码

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@RunWith(value = SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration({"/spring-config.xml"})
public class Test {
    @Test
    public void test() throws IOException {
        InputStream inputStream = Test.class.getResourceAsStream("/test/test.txt");
        byte[] buffer = new byte[1024];
        int len;
        ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
        while ((len = inputStream.read(buffer)) != -1) {
            bos.write(buffer, 0, len);
        }
        bos.close();
        String res = bos.toString();
        System.out.println(res);
    }
}

一、volatile是什么

volatile是Java提供的一种轻量级的同步机制
保证变量的修改其它线程立马可见，解决部分并发问题

二、volatile局限性

无法解决复合操作，例如 i++ i–这种操作
原因：i++操作分三步

1. 读取i=1；
2. i=i+1=2；
3. i=2写入主存
   有可能在3写入之前，其它线程已经对i进行了修改，比如改为100了，结果覆盖写入了2

三、volatile原理

volatile底层依靠指令重排序来实现内存可见性的
具体的规则如下

1. 当第二个操作是voaltile写时，无论第一个操作是什么，都不能进行重排序
2. 当第一个操作是volatile读时，不管第二个操作是什么，都不能进行重排序
3. 当第一个操作是volatile写时，第二个操作是volatile读时，不能进行重排序

ps：时间比较仓促，写的比较粗糙，后期再优化；

一、为什么用缓存

1.1 空间换时间：

缓存是针对读多写少的场景典型的以空间换时间的操作
空间：内存
时间：读内存速度快(相对于读磁盘)

1.2 局部性原理：

这个世界很多事情都符合28原则
把热点数据缓存起来就大大提高系统效率

二、缓存组件选择

2.1 Ecache

1. 快速，针对大型高并发系统场景，Ehcache的多线程机制有相应的优化改善;
2. 简单，很小的jar包，简单配置就可直接使用，单机场景下无需过多的其他服务依赖;
3. 支持多种的缓存策略，灵活;
4. 缓存数据有两级：内存和磁盘，与一般的本地内存缓存相比，有了磁盘的存储空间，将可以支持更大量的数据缓存需求;
5. 具有缓存和缓存管理器的侦听接口，能更简单方便的进行缓存实例的监控管理;
6. 支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域;

2.2 Guava

1. 自动将entry节点加载进缓存结构中；
2. 当缓存的数据超过设置的最大值时，使用LRU算法移除；
3. 具备根据entry节点上次被访问或者写入时间计算它的过期机制；
4. 缓存的key被封装在WeakReference引用内；
5. 缓存的Value被封装在WeakReference或SoftReference引用内；
6. 统计缓存使用过程中命中率、异常率、未命中率等统计数据;

2.3 Memcache

1. memcache使用预分配内存池的方式管理内存;
2. 所有数据存储在物理内存里;
3. 非阻塞IO复用模型，纯KV存取操作;
4. 多线程，效率高，会遇到锁等，上下文切换问题;
5. 只支持简单KV数据类型;
6. 数据不支持持久化;

2.4 Redis

1. 临时申请空间，可能导致碎片;
2. 有VM机制，能存储更多数据，超过内存空间后会导致swap，降低效率;
3. 非阻塞IO复用模型，支持额外CPU计算：排序、聚合，会影响IO性能;
4. 单线程，无锁，无上下文切换，单实例无法利用多核性能;
5. 支持多种数据类型：string / hash / list / set / sorted set
6. 数据支持持久化：AOF(语句增量)/RDB(fork全量)
7. 天然支持高可用分布式方案sentinel + cluster(故障自动转移+集群)

三、正确使用缓存

3.1 读场景：先读缓存、再读DB

如果是并发读缓存失效，使用分布式锁只允许单次查询，其它等待，超时返回失败

一、理论知识

常见参数：

1. -Xms 堆初始化 例如：-Xms256m
2. -Xmx 堆最大值 例如：-Xmx512m
3. -Xmn 堆新生代 例如：-Xmn100m
4. -XX:NewRatio 新生代与老年代的比例
5. -XX:SurvivorRatio 新生代区域比例，默认8,代表Eden:From Survivor:To Survivor = 8:1:1

垃圾回收器：

1. Serial/Serial Old 新生代/老年代，古老，单线程，暂停所有用户线程，复制算法/标记整理算法
2. ParNew 1的多线程版本
3. Parallel Scavenge 新生代，多线程，不需要暂停用户线程，复制算法
4. Parallel Old 老年代，多线程，不需要暂停用户线程，标记整理算法
5. CMS（Current Mark Sweep，详情）老年代，与ParNew配合使用，牺牲吞吐量获得最短停顿，标记整理算法
6. G1 并行与并发收集器，可预测的停顿时间

二、实践案例

1. Full GC 之前进行 Minor GC 避免扫描过多的对象， 配置：CMSScavengeBeforeRemark
2. Xms和Xmx设置为相同，这样可以减少内存自动扩容和收缩带来的性能损失
3. JVM调优是最后的稻草，进行JVM调优之前应该先优化架构和代码
4. 调优是一个复杂的过程，根据具体的场景结合对垃圾回收器的深入理解进行调优，才可能事半功倍。

各个区大小比例建议

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4
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# 活跃空间大小：Full GC后堆中老年代占用空间的大小
空间      倍数
总大小    3-4倍活跃空间大小
新生代    1-1.5倍活跃空间大小
老年代    2-3倍活跃空间大小

一、简单介绍

除了runtimeException以外的异常，都属于checkedException。

CheckedException(受检异常)：编译器会检查这类异常，需要强制捕获，否则无法编译通过。
UnCheckedException(非受检异常)：编译器不会检查这类异常，可以不用捕获，可以编译通过。

二、常见异常

受检：IOException、SQLException、NumberFormatException、IllegalArgumentException
非受检：OutOfMemoryError、StackOverflowError、NullPointerException、IndexOutOfBoundsException

点击查看所有jdk8 api文档
进去可以看到java.lang.RuntimeException下有很多子类异常

暂时写这些，日后再完善

一、什么是Curator

Apache Curator is a Java/JVM client library for Apache ZooKeeper, a distributed coordination service.
It includes a highlevel API framework and utilities to make using Apache ZooKeeper much easier and more reliable.
It also includes recipes for common use cases and extensions such as service discovery and a Java 8 asynchronous DSL.

特别说明：Guava is to Java What Curator is to ZooKeeper

二、常见用法

后期补上自己的一些demo，其实官方文档已经介绍很全了
http://curator.apache.org/getting-started.html

三、其它说明

了解这个客户端是在《从Paxos到Zookeeper:分布式一致性原理与实战》这本书里面看到的(书单)
Curator号称是世界上最好用的zk客户端，相比zkClinet来说拥有更好的封装
让我想起Redisson和Jedis的模样

昨天一个做移动端的前同事截图问我那些代码什么意思，用的就是Curator封装的分布式锁

相比于Redis分布式存在超时问题，zookeeper分布式锁利用临时节点可以避免

目前dubbo master上使用的是Curator 4.0.1

一、Guice简介

Google公司的Bob lee开发的轻量级IoC容器，其特点是：

1. 速度快，号称是spring的100倍速度
2. 无配置文件，实用JDK5.0的annotation描述组件依赖，简单，而且有编译器检查和重构支持
3. 简单，代码量很少

二、简单样例

1. 详细代码：https://github.com/hisenyuan/IDEAPractice/tree/master/src/main/java/com/hisen/jars/guice

2. 依赖

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   <dependency> <groupId>com.google.inject</groupId> <artifactId>guice</artifactId> <version>4.2.2</version> </dependency>

3. 测试类

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   public class HelloApp extends BaseServer { @Inject private HelloServiceImpl hello; @Test public void testSayHello() { // 方式一 Injector injector = Guice.createInjector(); HelloService helloService = injector.getInstance(HelloService.class); helloService.sayHello("hisen"); // 方式二 其实是在BaseServer中做了方式1的事情 【类似Spring的方式】 hello.sayHello("1"); } }

三、解决问题

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java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Preconditions.checkArgument(ZLjava/lang/String;Ljava/lang/Object;Ljava/lang/Object;)V

github有人遇到同样的问题：https://github.com/SeleniumHQ/selenium/issues/3880

把本地的guava版本由19.0改为21.0成功解决问题

一、名词解释

1.1 同步与异步

同步与异步主要是针对CPU来说的

1. 同步：CPU必须等着结果返回，这期间不能干别的;
2. 异步：CPU不必等着结果返回，这期间可以干别的;

1.2 阻塞与非阻塞

阻塞与非阻塞主要是针对I/O来说的

1. 阻塞：I/O线程会挂起，需等待结果;
2. 非阻塞：I/O线程不必挂起，不等待结果;

1.3 伪异步I/O

本质上还是同步阻塞I/O
不过是在服务器把socket链接封装成Task提交给线程池处理
因为有队列，所以可以突破C:S=1:1的比例

1.4 I/O多路复用

通过把多个I/O的阻塞复用到一个阻塞上，从而使得系统在单线程情况下可以处理多个客户端的请求。
类似于linux的epoll、select

1.5 多路复用器

Selector，核心是通过Selector来轮询注册在其上的Channel
当发现有Channel就绪就返回Channel的选择键集合，进行I/O操作；

二、不同I/O模型对比表格

这是之前的一个帖子：oracle - mysql - 数据库事务隔离级别介绍
写的不全面， 按现在的理解，重新写一个；

一、名词解释

脏读：在一个查询事务过程中，读到了其它事务没有提交的数据；
不可重复读：一个事务查询过程中，多次查询得到了不一致的结果，原因是：有别的更新事务提交了；
幻读：一个事务查询过程中，多次查询得到了不一致的结果，原因是：有别的删除事务/插入事务提交了；

二、数据库隔离级别

默认的隔离级别为：RR，原因：5.1之后版本，如果Binlogog开启语句级别，必须为RR，RC可能会导致Binlog数据错误(详情);

三、控制方式

读未提交：每次都是读数据最新的版本(包括事务未提交的数据)；
读已提交：MVCC控制；
可重复读：MVCC控制；
序列化：在读取的每一行上加锁，只能按顺序进行读写；

四、InnoDB MVCC(多版本并发控制)原理

一、命令组合

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$ more sort.log | awk '{print $1}' | sort | uniq -c | sort -k1nr | head -3
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二、命令详解

more：一次读取少量的数据，避免一次性载入大文件，比cat好些
awk ‘{print $1}’：以awk默认的分隔符，并且打印第一列
sort：把上一步的结果按ASCII排序
uniq -c：如果重复那么计数，uniq命令可以组合很多其它参数
sort -k1nr：根据第一列的数据进行排序，n是按数值大小排序，r是倒序排序
head -3：显示前面三行数据

三、原始数据