文章已收录Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary 一、什么是SentinelSentinel定位是分布式系统的流量防卫兵。目前互联网应用基本上都使用微服务，微服务的稳定性是一个很重要的问题，而限流、熔断降级是微服务保持稳定的一个重要的手段。 下面看官网的一张图，了解一下Sentinel的主要特性： 在Sentinel之前其实就有Hystrix做熔断降级的事情，我们都知道出现新的事物肯定是原来的东西有不足的地方。 那Hystrix有什么不足之处呢？ Hystrix常用的线程池隔离会造成线程上下切换的overhead比较大。 Hystrix没有监控平台，需要我们自己搭建。 Hystrix支持的熔断降级维度较少，不够细粒，而且缺少管理控制台。 Sentinel有哪些组成部分？ 核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。 控制台（Dashboard）基于 Spring Boot 开

文章已收录Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary 前言大家有没有想过为什么MySQL数据库可以实现主从复制，实现持久化，实现回滚的呢？其实关键在于MySQL里的三种log，分别是： binlog redo log undo log 这三种log也是面试经常会问的问题，下面我们一起来探讨一下吧。 一、binlogbinlog应该是日常中听的最多的关于mysql中的log。 那么什么是binlog呢？ binlog是用于记录数据库表结构和表数据变更的二进制日志，比如insert、update、delete、create、truncate等等操作，不会记录select、show操作，因为没有对数据本身发生变更。 binlog文件长什么样子呢？ 使用mysqlbinlog命令可以查看。 会记录下每条变更的sql语句，还有执行开始时间，结束时间，事务id等等信息。 如何查看binlog是否打开，如果没打开怎么设置？ 使用命令show variables like '%log_bin%&

文章已收录Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary 前言本篇文章主要讲解leetcode上，关于哈希表(简单难度)的算法题目。 1. 两数之和题目： 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍。 你可以按任意顺序返回答案。 示例1： 输入：nums = [2,7,11,15], target = 9 输出：[0,1] 解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。 示例2： 输入：nums = [3,2,4], target = 6 输出：[1,2] 解法1(暴力解法)思路： 因为在数组中有两个整数的和等于目标值，很自然地我们就会想到一个个来尝试。我们知道目标值target和nums[i]，只需要找到nums[j]，然后返回new int[]{i,j}即可。 代码如下： public int[] twoSum

文章已收录Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary 什么是注解注解是JDK1.5引入的新特性，主要用于简化代码，提高编程的效率。其实在日常开发中，注解并不少见，比如Java内置的@Override、@SuppressWarnings，或者Spring提供的@Service、@Controller等等，随着这些注解使用的频率越来越高，作为开发人员当真有必要深入学习一番。 Java内置的注解先说说Java内置的三个注解，分别是： @Override：检查当前的方法定义是否覆盖父类中的方法，如果没有覆盖，编译器就会报错。 @SuppressWarnings：忽略编译器的警告信息。 @Deprecated：用于标识该类或方法已过时，建议开发人员不要使用该类或方法。 元注解元注解其实就是描述注解的注解。主要有四个元注解，分别是： @Target用于描述注解的使用范围，也就是注解可以用在什么地方，取值有： CONSTRUCTOR：用于描述构造器。 FIELD：用于描述字段。 LOCAL_VARIABLE：用

文章已收录Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary 什么是枚举枚举是JDK1.5新增的一种数据类型，是一种特殊的类，常用于表示一组常量，比如一年四季，12个月份，星期一到星期天，服务返回的错误码，结算支付的方式等等。枚举是使用enum关键字来定义。 枚举的使用在使用枚举之前我们先探讨一个问题，为什么要使用枚举。 现在有个业务场景是结算支付，有支付宝和微信支付两种方式，1表示支付宝，2表示微信支付，还需要根据编码(1或2)获取相应的英文名，如果不用枚举，我们就要这样写。 public class PayTypeUtil { //支付宝 private static final int ALI_PAY = 1; //微信支付 private static final int WECHAT_PAY = 2; //根据编码获取支付方式的名称 public String getPayName(int code) { if (ALI_PAY == c

文章已收录Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi 前言如果在一个分布式系统中，我们从数据库中读取一个数据，然后修改保存，这种情况很容易遇到并发问题。因为读取和更新保存不是一个原子操作，在并发时就会导致数据的不正确。这种场景其实并不少见，比如电商秒杀活动，库存数量的更新就会遇到。如果是单机应用，直接使用本地锁就可以避免。如果是分布式应用，本地锁派不上用场，这时就需要引入分布式锁来解决。 由此可见分布式锁的目的其实很简单，就是为了保证多台服务器在执行某一段代码时保证只有一台服务器执行。 为了保证分布式锁的可用性，至少要确保锁的实现要同时满足以下几点： 互斥性。在任何时刻，保证只有一个客户端持有锁。 不能出现死锁。如果在一个客户端持有锁的期间，这个客户端崩溃了，也要保证后续的其他客户端可以上锁。 保证上锁和解锁都是同一个客户端。 一般来说，实现分布式锁的方式有以下几种： 使用MySQL，基于唯一索引。 使用ZooKeeper，基于临时有序节点。 使用Redis，基于setnx命令。 本篇文章主要讲解Redis的实现方式。 实现思路

文章已收录Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi 前言很多人做leetcode题目找不到方向，或者说很难持之以恒，我这里推荐一种方法，从简单难度开始刷，刷完这个标签的简单难度，再换一个标签，这样循序渐进，把做题的量慢慢提高，还有难度逐渐加大。对于初学者，最重要是趁热打铁，而不是东打一枪西放一炮，趁热打铁才能形成做题的思路。 还有一个问题是，一开始做题往往我们没有思路，只会想到暴力解法，效率只有惨淡的5%，遇到这种情况是很正常的，因为还没开始形成解题的思维。我们可以先看看题解，看完思路再自己写，千万不要照抄，要自己想出来才能锻炼编程能力。 所谓talking is cheap, show me code，那么我们就从字符串开始吧！ 20. 有效的括号题目： 给定一个只包括 ‘(‘，’)’，’{‘，’}’，’[‘，’]’ 的字符串 s ，判断字符串是否有效。 有效字符串需满足： 1.左括号必须用相同类型的右括号闭合。2.左括号必须以正确的顺序闭合。 解题思路： 这道题可以应用于校验JSON格式的括号是否正确。从题目上可以知道有效的括号是

文章已收录Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi 概念布隆过滤器(BloomFilter)是由一个叫“布隆”的小伙子在1970年提出的，它是一个很长的二进制向量，主要用于判断一个元素是否在一个集合中。 原理在介绍原理之前，要先讲一下Hash函数的概念。 我们在Java中的HashMap，HashSet其实也接触过hashcode()这个函数，哈希函数是可以将任意大小的输入数据转换成特定大小的输出数据的函数，转换后的数据称为哈希值。 哈希函数有以下特点： 如果根据同一个哈希函数得到的哈希值不同，那么这两个哈希值的原始输入值肯定不同。 如果根据同一个哈希函数得到的两个哈希值相等，两个哈希值的原始输入值有可能相等，有可能不相等。 布隆过滤器是由一个很长的二进制向量和一系列的哈希函数组成。那么布隆过滤器是怎么判断一个元素是否在一个集合中的呢？ 假设布隆过滤器的底层存储结构是一个长度为16的位数组，初始状态时，它的所有位置都设置为0。 当有变量添加到布隆过滤器中，通过K个映射函数将变量映射到位数组的K个点，并把这K个点的值设置为1(假设

文章已收录Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi 前言Redis作为目前使用最广泛的缓存，相信大家都不陌生。但是使用缓存并没有这么简单，还要考虑缓存雪崩，缓存击穿，缓存穿透的问题，什么是缓存雪崩，击穿，穿透呢，出现这些问题又怎么解决呢，接下来学习一下吧。 缓存雪崩什么是缓存雪崩？ 当某一个时刻出现大规模的缓存失效的情况，那么就会导致大量的请求直接打在数据库上面，导致数据库压力巨大，如果在高并发的情况下，可能瞬间就会导致数据库宕机。这时候如果运维马上又重启数据库，马上又会有新的流量把数据库打死。这就是缓存雪崩。 分析： 造成缓存雪崩的关键在于在同一时间大规模的key失效。为什么会出现这个问题呢，有几种可能，第一种可能是Redis宕机，第二种可能是采用了相同的过期时间。搞清楚原因之后，那么有什么解决方案呢？ 解决方案： 1、在原有的失效时间上加上一个随机值，比如1-5分钟随机。这样就避免了因为采用相同的过期时间导致的缓存雪崩。 如果真的发生了缓存雪崩，有没有什么兜底的措施？ 2、使用熔断机制。当流量到达一定的阈值时，就直接返回“系统拥

文章已收录Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi 前言Redis是一个开源的使用C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value的NoSQL数据库。 一般来说，我们都是使用关系型数据库MySQL来存储数据，但是面对着流量高峰，会对MySQL造成巨大的压力，导致数据库性能很差，这时就要使用缓存中间件来降低数据库的压力，这是Redis最常见的使用场景。除了作为缓存使用之外，Redis还有很多使用场景，比如分布式锁，计数，队列等等。 所以Redis对于程序员来说可以算得上是必修课。 安装Redis安装Redis很简单，因为网上教程很多，这里就不再详细讲解，推荐看菜鸟教程：https://www.runoob.com/redis/redis-install.html Redis的特点要用好Redis，首先要明白它的特点： 读写速度快。redis官网测试读写能到10万左右每秒。速度快的原因这里简单说一下，第一是因为数据存储在内存中，我们知道机器访问内存的速度是远远大于访问磁盘的，其次是Redis采用单线程的架构，避免了