再见，其实不是告别，而是一种承诺

linux

linux之内存

问题 RAM为什么不能持久化？ 内存管理的最小单位是什么？ pagecache是什么？ pagecache与buffercache的区别？ 线程的内存大小？ tmpfs是做什么的？ 内存对齐的作用？ 内存 概述 内存是计算机的主存储器。内存为进程开辟出进程空间，让进程在其中保存数据。 内存的大小 内存有一个最小的存储单位，大多数都是一个字节。内存用内存地址（memory address）来为每个字节的数据顺序编号。因此，内存地址说明了数据在内存中的位置。内存地址从0开始，每次增加1。这种线性增加的存储器地址称为线性地址（linear address）。为了方便，我们用十六进制数来表示内存地址，比如0x00000003、0x1A010CB0。这里的“0x”
  • 刘凯
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other

数据结构堆介绍及应用

什么是堆？ 堆是一种特殊的树，只要满足以下两个条件，就可以称这棵树为堆 堆是一颗完全二叉树（完全二叉树要求，除了最后一层，其他节点个数都是满的，最后一层的节点都靠左排列） 堆中的每一个节点都必须大于等于(或者小于等于)其子树中每个节点的值。 每个节点的值都大于等于其子树每个节点的值的堆，我们称之为大顶堆，每个节点的值都小于等于其子树每个节点的值的堆，我们称之为小顶堆。如下图： 从上图可以看出，对于同一组数据，我们可以构建多种不同形态的堆。 如何存储堆？ 堆是一颗完全二叉树，比较适合用数组存放，因为用数组存放不需要存储左右子节点的指针，非常节省空间，通过下标就可以找到一个节点的左右子节点和父节点。下图就是一个数组存放堆的例子： 从图中可以看出，下标i的节点的左子节点的下标是i2，右子节点的下标为i2+1，父节点的下标为i/2，
  • 凯文
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极客

疑难杂症之apollo value的使用

Aoollo config可以通过spring 注解@value注入，但是在使用中发现，如果在不同namespace下配置重复key的config,在注入value时会有问题，注入的value可能不是自己想要的配置 原因是apollo sdk在向spring 配置中添加该配置时，只是用到了key，而未使用namepsace，故当存在不同的namespace下相同key时，无法区分想要哪个配置，且只会保留一个，故会出现在业务使用配置中，通过@Value获取错误的情况，如果使用apollo的注解，指定namespace即不会存在该问题
  • 凯文
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20220707-记录两个线上问题

线上限流问题 问题 定向发券时，部分用户发券失败，原因是service-1调用service-2时被ingateway限流(http 596 status)，service-1执行fallback逻辑，抛出异常；活动发券用户1602+394+224*1左右，故批量时qps在 700左右，但是限流配置的是1k，故不应被限制 原因 inrouter的限流是单节点限流，比如配置限流策略是1000，存在17个inrouter节点，即每个节点的限流qps为58，当该节点qps超过58时，即会被限流响应598，上述问题时总qps为722，故单节点平均为 42，当某一节点倾斜量超过16时，超过的请求即会被限流，共限流29个请求 解决方案 暂时解决方案
  • 凯文
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golang

go随机数

我们在通过go获取随机数时，会发现每次获取的均一致，如下面的程序，无论执行多少次，打印的结果均是81、87、47、59 for i := 0; i < 40; i++ { println(rand.Intn(100)) } 81 87 47 59 这是因为在默认情况下，go的rand会使用相同的源来产生一个确定的伪随机数序列，即产生一个不变的数列。 由于源代码已经发布到 Go 的官方标准库中，因此任何运行此程序的计算机都会得到相同的结果。 但是，由于 Go
  • 凯文
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java

20220720-记录一次生产导出问题

问题 线上导出订单时，节点未重启，但是调接口不通，原因是调用三方接口超时错误，查看gc、cpu&内存监控，发现 cpu idle 40% mem.used 3730m,容器是4g 堆大小为3g gc time 大幅增加 故问题原因是由于频繁gc导致 stw，故无法在timeout时间内处理请求 导出订单数量3w+ 临时方案 修改网关接口路由配置，导出接口路由至单独的小流量集群 模拟环境 由于sim环境数据较少,故通过模拟的方式导出，即调整代码逻辑，一直导出第一页订单，
  • 凯文
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mysql

mysql通过MapperScan实现多数据源

MapperScan org.mybatis.spring.annotation.MapperScan 在SpringBoot中集成MyBatis，可以在mapper接口上添加@Mapper注解，将mapper注入到Spring,但是如果每一给mapper都添加@mapper注解会很麻烦，这时可以使用@MapperScan注解来扫描包。 @MapperScan注解只会扫描包中的接口，不会扫描类，所以可以在包中写Provider类。 属性 basePackages @MapperScan("com.demo.mapper")：扫描指定包中的接口 @MapperScan("com.demo..mapper")：一个代表任意字符串，
  • 凯文
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java

sentinel介绍及原理

sentinel作用 Sentinel 是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。 sentinel整体设计的很精巧，只需要一个sentinel-core便可以运行，它提供了诸如服务降级、黑白名单校验、QPS、线程数、系统负载、CPU负载、流控等功能，可谓是功能非常的强大。 sentinel使用 SphU.entry 手动执行限流逻辑 sentinel使用SphU或者SphO标示一个被保护的资源，比如： Entry entry = SphU.entry("HelloWorld", EntryType.
  • 凯文
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Reactor网络模型

主-从Reactor网络模型 Main reactor thread 负责绑定监听端口 绑定端口后通过单线程acceptor建立tcp连接 建立tcp连接后通过epoll注策读事件 sub-reactor dispatch 一个四核 CPU服务器，我们可以设置 sub-reactor 为 4 负责监听tcp连接读写事件 当acceptor建立连接后，交由sub-reactor中的一个处理 收到tcp读事件后，交给工作线程处理任务 与单reactor线程相比（即读写事件监听线程和acceptor线程为同一线程），单reactor 线程既分发连接建立，又分发已建立连接的 I/O，有点忙不过来，在实战中的表现可能就是客户端连接成功率偏低。 threadpool 任务任务线程池 由于处理任务比较耗时，故将任务处理线程与tcp
  • 凯文
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JVM之JIT

JIT概述 即时编译是一项用来提升应用程序运行效率的技术。通常而言，代码会先被 Java 虚拟机解释执行，之后反复执行的热点代码则会被即时编译成为机器码，直接运行在底层硬件之上。 从 Java 8 开始，Java 虚拟机默认采用分层编译的方式。它将执行分为五个层次，分为为 0 层解释执行，1 层执行没有 profiling 的 C1 代码，2 层执行部分 profiling 的 C1 代码，3 层执行全部 profiling
  • 凯文
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jvm之线程池

java线程池实现继承关系 Executor==>ExecutorService-->AbstractExecutorService==>ThreadPoolExecutor Executor-接口 execute，执行某个Runnable实现类 ExecutorService-接口，较Executor提供了更多的功能 submit，执行Callable实现类，返回值通过Future返回 AbstractExecutorService-线程池抽象类 实现了submit方法 在执行submit方法前会将Callable转为FutureTask类，然后调用execute方法执行 FutureTask是Runnable的实现类 线程池基本都继承该抽象类 线程池实现类 ThreadPoolExecutor 实现了execute方法，在该方法中判断核心线程数 如果小于核心线程数，则通过addWorker新增核心线程执行该command 如果小于核心线程数，则将command添加至任务队列中 如果添加队列失败，则继续通过addWorker新增非核心线程 如果新增线程失败，
  • 凯文
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