Gakkiyomi的博客 👋🏼

什么是责任链模式 在构建复杂系统时，我们常常面临这样的挑战： 一个请求或事件需要经过多个处理环节 ，这些环节可能动态变化，处理者在运行时才能确定。如何优雅地组织这些处理逻辑，避免代码陷入臃肿的"巨无霸方法"困境？ 想象这样的场景：系统启动初始化流程需要依次执行用户初始化、展示数据加载、元数据配置和系统Banner展示等步骤。如果不用设计模式，代码往往沦为这样的"一坨"： public void initSystem() { // 初始化用户模块 initUserService(); // 加载展示数据 loadDisplayData(); // 配置元数据 configureMetadata(); // 展示系统Banner showStartupBanner(); // 新增需求：添加系统监控 initMonitoring(); // 每次新增都要修改这个核心方法! // 未来可能还要添加更多步骤... } 这种实现存在三大痛点： 违反开闭原则 ：每次新增初始化步骤都要修改initSystem()方法 耦合度高 ：各步骤执行顺序硬编码在单一方法中 ....

arthas 使用教程 Arthas 是Alibaba开源的Java诊断工具，通过这个工具我们可以快速并准确的定位问题。 这里会简单介绍使用arthas进行Troube Shooting，详细安装流程与深入的操作命令参数请自行查阅官方文档学习。🙏 官方文档: https://arthas.aliyun.com/doc/index.html 资源监控 arthas提供了CPU，内存，运行环境等资源信息面板,并且可以设置刷新时间 命令 dashboard heapdump dump java heap, 类似jmap命令的heap dump功能。 查看java 堆内存的对象实例情况 heapdump /arthas-output/nap.hprof 将堆的使用情况dump到 /arthas-output/nap.hprof 文件 可以使用jdk自带的 VisualVM来查看 也可以使用IntelliJ IDEA 自带的 HPROF 内存查看器 查看 输入Action Open profiler Snapshot Profiler arthas支持监控一段时间的火焰图来统计性能....

前瞻 我们公司的项目是使用Java语言Springboot框架开发的，由于项目诞生较早没经过设计所以一直是以最简单的 Controller,Service,Repository,Entity的架构跑到了如今，恰逢美国对中国的技术封锁日益加剧，国家推出了中国信创产业发展白皮书,所以一些技术需要进行国产化，国内也涌出众多国产化的产品，如: TongWeb, OpenGauss,kingBase,Oceanbase 等。这篇文章不对这些国产化产品进行评价。只是由于信创的要求，大量客户要求我们厂家也需要支持国产化的组件。而一个优秀的软件架构可以省下非常多的工作量。 当前的形势 没错，对于老代码的屎山，高耦合就是唯一的特点。底层使用的postgresql数据库。以前我也发过一篇文章 信创兼容kingBase数据库,kingBase是基于postgres9.6开发的所以没什么难度，但是这次我们要兼容Oceanbase，这个数据库是基于Mysql开发的，由于mysql和postgres在语法层面的不同和不同的支持类型，同时兼容几乎是不可能的。所以我们需要改变我们目前的软件的设计架构，也就是六边形架构....

如果需要在同一个Spring Boot应用程序中同时使用PostgreSQL和Oracle数据库，你可以配置多个数据源来实现这一目标。 添加依赖 dependencies { implementation 'org.postgresql:postgresql:42.3.1' implementation 'com.oracle.database.jdbc:ojdbc8:19.3.0.0' //其他依赖项 } 配置文件 spring: primary: datasource: driver-class-name: org.postgresql.Driver jdbc-url: jdbc:postgresql://localhost:5432/nap username: xxx password: xxx test-on-borrow: true validationQuery: SELECT 1 name: HikariPool-1 minimum-idle: 15 maximum-pool-size: 30 idle-timeout: 600000....

一位 new Date()大法好的老顽固的真香之旅。 new Date()大法和new SimpleDateFormat()等API是从我2018年学习Java开始就一直在使用的处理日期和格式化日期的神器，直到几个月前我还是喜欢用他们，但是突然遇到一个比较复杂并且涉及用户分布在全球的报表需求时，我开始退坑了。。。 我开始使用java.time包下的API，真香～～～ 在 Java 8 之前，java.util.Date 和 java.util.Calendar是用于表示日期和时间的类。但是这两个工具类 存在很多问题，例如： Date 和Calender是可变的，这意味着它不是线程安全的。 java.util.Date 的时间表示只能精确到毫秒，不能精确到更小的时间单位。 API 设计相对复杂且容易出错。 Calender使用了许多常量和魔法值，不够直观。例如，月份从 0 开始计数，这与我们通常的习惯不同，容易导致错误。 Date 存储的时间是从 1970-01-01T00:00:00Z（即格林威治时间）开始经过的时间，但是它的 API 设计存在很多问题，例如 getYear()....

在学习蚂蚁金服实现的Raft算法实现sofa-jraft项目中第一次接触到这个锁。jraft使用StampedLock来实现对于raft group 的路由信息的线程安全。 StampedLock是Java 8中引入的新的锁机制，它支持三种模式的访问控制，分别是读模式、写模式和乐观读模式，它可以在高并发的情况下提供更好的性能和吞吐量。 在StampedLock中，每个线程都需要获取一个戳（stamp）来进行读或写操作，这个戳是一个64位的数字，其中高16位代表一个版本号，低48位代表一个序号。线程可以使用tryOptimisticRead()方法来获取一个乐观读锁，这种方式不会阻塞线程，只是获取一个戳，如果获取到的戳发生了变化，就意味着有其他线程已经修改了共享资源，这时候需要重新获取锁。 StampedLock还支持读锁和写锁。读锁是共享锁，多个线程可以同时持有读锁，并发地读取共享资源，而写锁是独占锁，只有一个线程可以持有写锁，其他线程需要等待写锁释放才能继续执行。 StampedLock的优势在于，对于读多写少的场景，使用乐观读锁可以避免大量线程阻塞，提高系统的吞吐量；对于写操作比....

Semaphore是一种经典的同步工具，用于控制并发线程数，它可以保证在同一时间内只有一定数量的线程能够访问某个资源，从而避免线程间的竞争和冲突。 Semaphore有两个核心概念： 许可证（Permit）：表示可用的访问权限数量，Semaphore内部维护了一个许可证池，初始时可以设置许可证的数量。 信号量（Semaphore）：表示一个计数器，当线程想要访问某个资源时，必须先从Semaphore中获取一个许可证，然后才能访问资源；当线程使用完资源后，必须释放许可证，以便其他线程可以访问资源。 Semaphore的使用方式如下： 创建Semaphore对象，指定许可证数量。 在需要访问共享资源的线程中，调用acquire()方法获取许可证。 线程使用共享资源。 在共享资源使用完毕后，调用release()方法释放许可证。 听起来有点像操作系统里面信号量的概念，其实本质是一样的，不过操作系统层面的信号量是作用于进程与进程之间的同步，java里面的信号量是线程与线程之间的同步。 下面是一个简单的示例代码，使用Semaphore控制了同时执行的线程数目： import java.....

CyclicBarrier也是Java中的一个同步工具类，它允许一组线程等待彼此达到一个共同的屏障点，直到所有线程都到达屏障点后才能继续执行。CyclicBarrier可以被认为是一个可重用的计数器，每当一个线程到达屏障点时，计数器减1，当计数器减为0时，表示所有线程都已到达屏障点，等待的线程可以继续执行。 API CyclicBarrier的常用方法有两个： int await()：表示一个线程已经到达屏障点，等待其他线程，如果所有线程都到达屏障点，则计数器重置，并且所有线程都继续执行； int await(long timeout, TimeUnit unit)：表示一个线程已经到达屏障点，等待其他线程，如果所有线程都到达屏障点，则计数器重置，并且所有线程都继续执行；如果超时则抛出TimeoutException异常。 以下是一个使用CyclicBarrier进行线程同步的示例代码： import java.util.concurrent.BrokenBarrierException; import java.util.concurrent.CyclicBarrier; p....

继续 Java标准库API系列文章，今天要讲的是一个同步利器。CountDownLatch是Java中的一个同步工具类，它允许一个或多个线程等待一组事件的发生，直到所有事件都发生后才能继续执行。CountDownLatch通过一个计数器来实现，初始化一个正整数，每当一个事件发生时，计数器减1，当计数器为0时，表示所有事件都已发生，等待的线程可以继续执行。 在没有CountDownLatch之前，我们想让线程等待其他线程执行完之前等待话，需要使用到Thread类的join方法 就像之前 Java 标准库API系列之Exchanger的例子里的一样。 有了CountDownLatch之后等待其他多个线程执行完成的需求就可以使用更佳方便的API了。 CountDownLatch的常用方法有两个： void countDown()：表示一个事件已经发生，将计数器减1； void await()：等待所有事件发生，如果计数器不为0，则一直等待。 以下是一个使用CountDownLatch进行线程同步的示例代码： import java.util.concurrent.CountDownLa....

作为一名java程序员，熟练掌握java提供的标准库是非常必要的，所以有了Java 标准库API系列文章来介绍java标准库里的一些常用的工具类，了解这些标准库可以从中学习到大神贡献给java的优良的代码和理解一些操作系统的原理，例如并发等等。。。 本文会介绍juc包下的Exchanger类。 java.util.concurrent 包是 Java 5.0 提供的并发工具包(简称 JUC)包, 主要有原子操作 CAS，锁机制 AQS（可重入锁，闭锁，屏障锁等）， 并发集合（Map，Queue 等），线程池（线程池执行器，调度线程池执行器和执行器），Exchanger是Java中的一个同步工具类，它提供了一个同步点，允许两个线程在这个同步点交换数据。Exchanger实现了一种简单的交换数据模型，可以用于解决线程间通信和同步的问题。 Exchanger的常用方法有两个： exchange(V x)：交换数据，当前线程将数据x交换给另一个线程，同时等待另一个线程返回的数据； exchange(V x, long timeout, TimeUnit unit)：在指定时间内交换数据....

关于java字节码的处理，有很多工具，如bcel，asm。不过这些都需要直接跟虚拟机指令打交道。如果你不想了解虚拟机指令，可以采用javassist。javassist是jboss的一个子项目，其主要的优点，在于简单，而且快速。直接使用java编码的形式，而不需要了解虚拟机指令，就能动态改变类的结构，或者动态生成类。 ‍ 生成类 ClassPool pool = ClassPool.getDefault(); CtClass fangcongC = pool.makeClass("fangcong"); fangcongC.addField(CtField.make("public String name;",fangcongC)); fangcongC.addMethod(CtMethod.make("public String getName(){return this.name;}", fangcongC)); fangcongC.addMethod(CtMethod.make("public void setName(String name){this.name = ....

查看程序内存占用 kubectl top pod -nsky ‍ 进入目标容器 kubectl exec -it -nsky <pod名称> bash 获取 java 程序进程号 jps ‍ 保存堆栈信息 jmap -dump:live,format=b,file=<文件保存位置> <java进程号> ‍ 通过 MAT 分析内存 pipeline 分析案例 1、通过 MAT 打开堆栈信息 2、打开自动生成的内存溢出分析 ‍ 发现 ConcurrentSkipListMap 占用了大量内存 点开 detail 单击大对象 选择 List objects->with incoming references 查看持有该对象引用的对象 ‍ 发现有很多的 grpc channel 对象 查看代码发现重复创建 channel ‍ bug fixed

Fastjson 重复引用对象的问题 出现相同的对象时，fastjson默认开启引用检测将相同的对象写成引用的形式 引用是通过"$ref"来表示的 引用 描述 "$ref":".." 上一级 "$ref":"@" 当前对象，也就是自引用 "ref":"" 根对象 "ref":".children.0" 基于路径的引用，相当于 root.getChildren().get(0) 复现 public static void main(String[] args) { final JSONObject src = new JSONObject(); src.put("a", "b"); src.put("c", "d"); src.put("e", "f"); final JSONObject object = new JSONObject(); object.put("src", src); object.put("target", src); System.out.println(object.toJSONString()); } ....

使用@RestControllerAdvice,@Pattern,@Valid实现统一表单参数校验返回 表单校验有很多种方法，最直接明了的就是直接在代码里面明编码。 这样子写既不美观也不专业，所以直入正题。 使用@RestControllerAdvice,@ExceptionHandler,@Pattern,@Valid实现统一表单参数校验返回 @RestControllerAdvice和@ExceptionHandler一起使用可以捕获controller层抛出的异常,然后我们就可以对期异常返回进行改造。 @Pattern 带有此注解的属性必须与起指定的正则表达式所匹配。 @Valid 带有此注解的对象会对自己的属性检查，如果带有了@Pattern,就进行校验。 结合这四个注解，我们就可以进行表单参数的校验返回了。 @RestControllerAdvice public class CmdbExceptionHandler{ public CmdbExceptionHandler() { } @ExceptionHandler({MethodArgumentNotVal....

一个Java对象的一生非常悲情，在需要时产生，在无用时消亡。当一个Java对象被可达性分析算法指明GC Roots到这个对象不可达时就宣告了这个对象即将面临被消亡的处境。 那么死亡是注定的吗？幸运的是它有一次“自救”的机会。当对象进行可达性分析后发现没有与GC Roots相连的引用链，那么它将被标记一次，然后进行一次筛选，条件是此对象是否有必要执行finalize方法，假设它这个对象没有重写finalize方法或者说这个方法已经调用过了，那么虚拟机就认为没有必要执行了。 当然如果被判定为有必要执行，那么虚拟机会将这些需要执行的对象放置在一个名为F-Queue的队列当中，然后一条由虚拟机建立的优先级低的线程去执行他们的finalize方法，但不保证一定会等待他们执行结束。原因是如果某个对象的finalize方法执行缓慢，或者更加极端的发生了死循环，将导致整个系统崩溃。 finalize方法是这些被即将消亡的对象唯一生存下来的机会，稍后收集器会对这个F-Queue中的对象进行第二次的标记，如果成功自救，那么在这次标记时它将被移出“即将回收”的集合，如果没有成功自救，那就在劫难逃，真的要被回....