09 2021 档案
摘要：AOP： aop切面编程，其实就是spring增强器的一个扩展，就是通过beanPostProcessor的after后置方式实现的，其中在after中把需要的bean通过放射+动态代理完成bean的替换，替换成代理bean。然后通过注册拦截器完成代理方式的执行； 1、代理对象的创建过程（advic
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摘要：spring要了解的几个类 AbstractApplicationContext： 启动类，spring开始方法执行refresh()十几步方法 beanPostProcessor： bean的增强器，两个接口before，after，初始化之前执行beforeInitializationa，初始化
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摘要：1. redo log是什么? 为什么需要redo log？ redo log 是什么呢? redo log 是重做日志。 它记录了数据页上的改动。 它指事务中修改了的数据，将会备份存储。 发生数据库服务器宕机、或者脏页未写入磁盘，可以通过redo log恢复。 它是Innodb存储引擎独有的 为什
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摘要：idea导入spring源码运行缺失cglib和objenesis的jar包的办法【亲测有效】 亲测有效，网上说的大多废话 上图，操作如下，运行gradle
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摘要：控制器组件（Controller），是 Apache Kafka 的核心组件。它的主要作用是在 Apache ZooKeeper 的帮助下管理和协调整个 Kafka 集群。集群中任意一台 Broker 都能充当控制器的角色，但是，在运行过程中，只能有一个 Broker 成为控制器，行使其管理和协调的
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摘要：1. 利用 Partition 实现并行处理 我们都知道 Kafka 是一个 Pub-Sub 的消息系统，无论是发布还是订阅，都要指定 Topic。 Topic 只是一个逻辑的概念。每个 Topic 都包含一个或多个 Partition，不同 Partition 可位于不同节点。 一方面，由于不同
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摘要：1、消费方式 consumer 采用 pull（拉） 模式从 broker 中读取数据。 push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由 broker 决定的。 它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 consumer 来不及处理消息，尚硅谷大数据技术之 Kaf
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摘要：1、数据可靠性保证，数据同步 为保证 producer 发送的数据，能可靠的发送到指定的 topic，topic 的每个 partition 收到 producer 发送的数据后，都需要向 producer 发送 ack（acknowledgement 确认收到），如果 producer 收到 ac
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摘要：1、kafka的数据存储 文件存储格式： .log 和 .index Kafka 中消息是以 topic 进行分类的， 生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向 topic的。 topic 是逻辑上的概念，而 partition 是物理上的概念，每个 partition 对应于一个 log 文件，该
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摘要：定义 Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue） ， 主要应用于大数据实时处理领域。 1） Producer ： 消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端； 2） Consumer ： 消息消费者，向 kafka broker 取消息的客
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摘要：虽然通常每个子线程只需要完成自己的任务，但是有时我们希望多个线程一起工作来完成一个任务，这就涉及到线程间通信。 关于线程间通信本文涉及到的方法和类包括：thread.join()、object.wait()、object.notify()、CountdownLatch、CyclicBarrier、F
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摘要：0、为什么需要主从复制？ 1、在业务复杂的系统中，有这么一个情景，有一句sql语句需要锁表，导致暂时不能使用读的服务，那么就很影响运行中的业务，使用主从复制，让主库负责写，从库负责读，这样，即使主库出现了锁表的情景，通过读从库也可以保证业务的正常运作。 2、做数据的热备 3、架构的扩展。业务量越来越
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摘要：一、概述 Redis的高并发和快简单可以归结为一下几点： 1.Redis是基于内存的； 2.Redis是单线程的； 3.Redis使用多路复用技术。 4.高效的数据结构 但具体怎么做的呢，下面来详细看下每一点的具体实现吧～ 二、基于内存实现 Redis 是基于内存的数据库，那不可避免的就要与磁盘数据
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摘要：一、概述 Redis作为内存型的数据库，虽然很快，依然有着很大的隐患，一旦服务器宕机重启，内存中数据还会存在吗？ 很容易想到的一个方案是从后台数据恢复这些数据，如果数据量很小，这倒是一个可行的方案。但是如果数据量过大，频繁的从后台数据库访问数据，压力很大；另外一方面恢复数据的时间极慢。 对于Redi
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