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一些简单的黑产攻防介绍

  1. 修改前置摄像头，直接播放本地视频或者图片(色情诈骗、网约车司机人脸识别);
  2. 恶意注册靶机系统：黑卡猫池、群控、云控、箱控(12个主板，模拟120台手机);
  3. 模拟点击脚本在黑产中使用比例逐年增高，主要是效果好很难区分是否为真实用户;
  4. ROS软路由(可管理250个IP)、秒拨(每次拨号IP改变);
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很不错的一本书，作为程序员都值得去看一看，170+页周末一天可以看完， 还包括做笔记

医学专业已经建立起一套严密的辅导体系
软件行业建立一种包含学徒期、实习期、和长期指引的机制已是迫在眉睫

有人指导大多数人都可以快速的成长，节省很多走弯路的时间
当然，事在人为，只是说掌握了书中的那些要领，成为专业人员的几率更高，做更好的自己
如果从小学开始就一直有人引路并且自己也愿意跟着走的话，应该会很棒，现在也不晚，抓住时间就好

主要内容：
专业主义
学会说“不”，学会说“是”
编码的正确姿势
TDD
卡塔练习很重要，肌肉反应
验收测试(各方都一致同一的检验方式)
测试策略，自动化测试是趋势
时间管理，番茄工作法，注意力点数
预估的概念以及方法
压力，避免与面对
协作，学会与人交流
团队与项目，有凝聚力的团队战斗力强
软件开发如医生一样培训更佳
合适的工具事半功倍

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一、背景

业务当中多处用到线程池进行异步处理;
为了得知线程池设置是否合理，故需要增加线程池监控;
常见的实现方式：

  1. org.springframework.scheduling.concurrent.ScheduledExecutorTask
  2. org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled

本文使用1的方式实现，主要是方便进行配置，可以托管多个任务;

二、效果预览

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taskName:pool1-monitor. taskCount:820, completedTaskCount:820, largestPoolSize:30, poolSize:30, activeCount:0, corePoolSize:30, maximumPoolSize:50, queueSize:0
taskName:pool2-monitor. taskCount:1703, completedTaskCount:1703, largestPoolSize:30, poolSize:30, activeCount:0, corePoolSize:30, maximumPoolSize:50, queueSize:0
taskName:pool3-monitor. taskCount:820, completedTaskCount:448, largestPoolSize:30, poolSize:30, activeCount:30, corePoolSize:30, maximumPoolSize:50, queueSize:342

三、监控逻辑

代码如下:

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一、内容简介

这是一本人类大脑可塑性研究先驱与翘楚的故事书，正是让我们用触觉看到世界的巴赫-利塔这类先驱，使得我们正在成为来自地球的神。

二、读后感

这本书对我来讲还是很棒的，刷新了我对大脑的认知;
以前还停留在左右脑分工上，殊不知这是日本鬼子整出来的不严谨的概念;
看完书，感觉对个人技术、学习方面都有帮助，增加信心，因为之前错过了学校的大把学习时间;
运动和学习是互补的，前者产生新的神经干细胞，后者使它们的寿命延长;

这本书我是很推荐看的;
犹如最近看完的reids英文版文档;
每天看一点点，持续的刺激大脑相关区域，收获还是可以;
之前也咨询过英语比较好的同事;
反馈说目前想提高，就拿着领域内的文档硬看，坚持下来会有收获的;

每次看完书都会发个微博，避开朋友圈的尴尬，扩大散播范围，与更多的同好交流;

三、内容摘要

《重塑大脑，重塑人生》0822～0901
在持续不断噪声环境中长大的孩子都好动和吵闹，白噪声对大脑发育也有影响。

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零、相关介绍

关键错误信息：
java.lang.RuntimeException: RESTeasy Provider Factory is null, do you have the ResteasyBootstrap listener configured?
java.lang.RuntimeException: Illegal to inject a message body into a singleton into public com.alibaba.fastjson.support.jaxrs.FastJsonProvider(java.lang.String)

resteasy:JBoss的一个开源项目，提供一套完整的框架帮助开发人员构建RESTful Web Service和RESTful Java应用程序。
fastjson:由阿里开发的一个性能很好的Java JSON 解析器和生成器。

引起错误的依赖

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<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.58</version><!--改为：1.1.34.sec01相安无事-->
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.jboss.resteasy</groupId>
    <artifactId>resteasy-jaxrs</artifactId>
    <version>2.2.1.GA</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.jboss.resteasy</groupId>
    <artifactId>jaxrs-api</artifactId>
    <version>2.2.1.GA</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.jboss.resteasy</groupId>
    <artifactId>resteasy-spring</artifactId>
    <version>2.2.1.GA</version>
</dependency>

一、错误日志

本地启动Server报错

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零、本文背景

一个接口的关键指标应该就是响应速度，要想提高响应速度，结果在缓存中最好;
所以通过查询时间与缓存中订单的时间进行对比，得出缓存过期时间的最佳值，以平衡性能与成本;
近期在做日志分析，找到比较理想的一个缓存过期时间，使90%的查询都能被缓存覆盖;

ps：提取日志的关键是要日志规范，方便切割，才好算出调用时间(适用于暴利分析，而不是通过调用链等方式)；

一、性能指标含义

常见指标：TP50、TP90、TP99、TP999
正式解释：TP=Top Percentile，Top百分数，是一个统计学里的术语，与平均数、中位数都是一类;
通俗理解：TP99 100ms，99%的查询都能在100ms内返回;

二、性能指标计算

计算方式：拿100次调用的耗时，排序，取第99个的耗时，这就是TP99的值;

具体的代码方式就是，先算出耗时，放入List，然后排序，按指定的下标取值即可;

代码如下：

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零、本文背景

项目中看到有一个缓存接口存在多个实现类,
但是在代码中使用@Resource注解注入,
之前有了解过@Autowire @Resource的区别,
于是就尝试着搜索@@Resource，于是就有本文的总结了。

一、两个注解

1.1 @Autowire

1.1.1 Spring开发;
1.1.2 按照type来注入;

1.2 @Resource

1.2.1 JDK开发；
1.2.2 按照名称注入，若无，则按type来注入(未指定name的情况下);

二、后记

  1. 做事情要有计划，得主动;
  2. 需要想清楚自己想要什么样的生活，然后朝着目标奋斗;
  3. 使用现成的代码尽量搞清楚来龙去脉，可以学习知识，更能避免被坑;
  4. 每天的学习时间需要保证，坚持很重要;
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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);
    }
}
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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
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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

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