![[不失礼貌的微笑]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_16.9d17f6d.png)
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#毕业考研还是工作？# nginx\n具体就是一个轻量级以及高性能的web服务软件。\n\nnginx特点\n1、稳定性高。（但不如apache）\n\n2、系统资源消耗比较低。（处理http请求的并发能力较高，单台处理器可以处理3w-5w的并发请求）\n\n注：一般在企业中，为了保存服务器稳定，并发量的设置一般在2w左右。\n\nnginx的主要功能\n1、静态文件服务。（nginx可以直接提供静态文件服务。能够高效处理并响应静态文件的请求。）\n\n2、反向代理。（nginx本身可以作为一个反向代理的服务器。可以把客户端的请求转发给后端多个服务器，实现负载均衡，高可用。可以提高整个集群的性能。）\n\n反向代理：客户端在请求时，沟通代理服务器，会把请求的流量按照轮询算法，转发到后台不同的服务器，实现高可用和负载均衡。\n3、处理动态内容。（nginx处理动态内容很差，但它可以代理请求，发送到后端的动态服务处理，动态服务处理完后，由nginx把动态请求响应给客户端。）\n\n4、可以实现SSL/TLS加密（https的加密方式数字证书验证机制）\n\n5、虚拟主机。（nginx可以在一台服务器上设置多个虚拟主机，同一台服务器上可以有多个域名和站点。）\n\n6、URL重定向。（可以实现灵活的URL重写和重定向。）\n\n7、缓存功能。\n\n8、日志功能。（可以详细的记录请求的信息，包括访问时间，请求路径，IP地址，响应状态。有助于故障排查。）
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#2023年中总结# 消费者在消费消息的时候，需要知道从Broker的哪一个消息队列中去获取消息。所以，在消费者端必须要做负载均衡，即Broker端中多个消费队列分配给同一个消费者组中的哪些消费者消费。上篇文章讲解了负载均衡过程，这篇文章讲解消费者负载均衡的策略AllocateMessageQueueStrategy是负载均衡策略接口，有两个方法，分别是allocate和getName，allocate方法是为消费者分配消息队列，getName是获取负载均衡策略的名AllocateMessageQueueStrategy接口有六个子类实现。负载均衡策略说明它们具体说明如下：AllocateMessageQueueAveragely：平均负载策略，将消息队列平均分配给每一个消息者。假设一个topic有8个消息队列，有3个消息者A、B、C，那么采用该负载策略，那么A首先分配3个消息队列，然后B也分配3个消息队列，最后C分配2个消息队列。AllocateMessageQueueAveragelyByCircle：循环平均负载策略，跟平均负载策略不同的是。是将消息队列一个一个的分配给消息者。假设一个topic有8个消息队列，有3个消息者A、B、C。采用循环平均负载策略分配的方法是首先给A、B、C分别分配一个，然后再进行第二轮分配，也是给A、B、C分别再分配一个，这样子还剩下两个就分别分配给A、B。AllocateMessageQueueByConfig：配置负载策略，用户直接给消费者分配配置消息队列。AllocateMessageQueueConsistentHash：一致性哈希负载策略，为每一个消费者创建多个虚拟的节点，将虚拟节点连成一个环，这个环就是一致性哈希环，然后将消息队列进行哈希计算得到哈希值，通过哈希值找到距离一致性哈希环顺时针方向最近的那个虚拟节点，此时就可以通过虚拟节点获取到真实的消费者了，就将这个消息队列分配给这个消息者。
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#与A-SOUL一起成为更好的自己# Mysql数据一致性与处理并发访问处理:隔离级别,锁策略与MVCC
莫念Program
2023-07-03 19:30
10
基础概念
脏读 一个事务中访问到了另外一个事务未提交的数据
不可重复读 一个事务内根据同一个条件对行记录进行多次查询，返回的结果不一致
幻读 同一个事务内多次查询返回的结果集不一样（增加了或者减少）
隔离级别
隔离级别 描述 锁
读未提交(read uncommit) 一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到 任何操作都不会加锁
读提交(read commit) 一个事务提交之后，它做的变更才会被其他事务看到 在RC级别中，数据的读取都是不加锁的，但是数据的写入、修改和删除是需要加锁的
可重复读(repeatable read) 一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的 读操作不需要加锁，而写操作需要加锁。
串行化读(serializable): 当出现读写锁冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行。 “写”会加“写锁”，“读”会加“读锁”
隔离级别 脏读 不可重复读 幻读
读未提交(read uncommit) 可能 可能 可能
读提交(read commit) 不可能 可能 可能
可重复读(repeatable read) 不可能 不可能(MVCC实现) 不可能（用next-key lock 保证）
串行化读(serializable) 不可能 不可能 不可能
mysql隔离级别有两个作用域，一个是当前会话隔离级别，另一个是系统隔离级别。
读取数据时，数据库会创建视图，访问的时候以视图的逻辑结果为准
隔离级别 视图
读未提交(read uncommit) 直接返回记录上的最新值，没有视图概念
读提交(read commit) 视图是在每个 SQL 语句开始执行的时候创建的
可重复读(repeatable read) 视图是在事务启动时创建的，整个事务存在期间都用这个视图
串行化读(serializable) 直接用加锁的方式来避免并行访问。
莫念Program
2023-07-03 19:30
10
基础概念
脏读 一个事务中访问到了另外一个事务未提交的数据
不可重复读 一个事务内根据同一个条件对行记录进行多次查询，返回的结果不一致
幻读 同一个事务内多次查询返回的结果集不一样（增加了或者减少）
隔离级别
隔离级别 描述 锁
读未提交(read uncommit) 一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到 任何操作都不会加锁
读提交(read commit) 一个事务提交之后，它做的变更才会被其他事务看到 在RC级别中，数据的读取都是不加锁的，但是数据的写入、修改和删除是需要加锁的
可重复读(repeatable read) 一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的 读操作不需要加锁，而写操作需要加锁。
串行化读(serializable): 当出现读写锁冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行。 “写”会加“写锁”，“读”会加“读锁”
隔离级别 脏读 不可重复读 幻读
读未提交(read uncommit) 可能 可能 可能
读提交(read commit) 不可能 可能 可能
可重复读(repeatable read) 不可能 不可能(MVCC实现) 不可能（用next-key lock 保证）
串行化读(serializable) 不可能 不可能 不可能
mysql隔离级别有两个作用域，一个是当前会话隔离级别，另一个是系统隔离级别。
读取数据时，数据库会创建视图，访问的时候以视图的逻辑结果为准
隔离级别 视图
读未提交(read uncommit) 直接返回记录上的最新值，没有视图概念
读提交(read commit) 视图是在每个 SQL 语句开始执行的时候创建的
可重复读(repeatable read) 视图是在事务启动时创建的，整个事务存在期间都用这个视图
串行化读(serializable) 直接用加锁的方式来避免并行访问。
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#与A-SOUL一起成为更好的自己# ptime命令用于显示系统的负载情况和运行时间，要使用uptime命令查看系统的负载情况，只需在终端中输入uptime即可。
[root@svr01]$ uptime
21:27:44 up 207 days, 11:15, 1 user, load average: 26.45, 16.76, 7.50
在输出结果中，分别表示最近1分钟、5分钟和15分钟的平均负载。
系统负载是指在某个特定时间范围内正在使用或等待CPU资源的进程数量。下面是对不同负载范围的解释：
如果系统平均负载小于等于3，表示系统性能良好，可以正常运行。
如果系统平均负载小于等于4，表示系统性能还可以，可以接受一些额外的负载。
如果系统平均负载大于5，表示系统负载过重，可能会影响系统的性能并导致严重的问题，此时考虑扩容，例如增加CPU核心数量。
作者：洛神灬殇
链接：
juejin.cn
来源：稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
[root@svr01]$ uptime
21:27:44 up 207 days, 11:15, 1 user, load average: 26.45, 16.76, 7.50
在输出结果中，分别表示最近1分钟、5分钟和15分钟的平均负载。
系统负载是指在某个特定时间范围内正在使用或等待CPU资源的进程数量。下面是对不同负载范围的解释：
如果系统平均负载小于等于3，表示系统性能良好，可以正常运行。
如果系统平均负载小于等于4，表示系统性能还可以，可以接受一些额外的负载。
如果系统平均负载大于5，表示系统负载过重，可能会影响系统的性能并导致严重的问题，此时考虑扩容，例如增加CPU核心数量。
作者：洛神灬殇
链接：
juejin.cn来源：稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
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#与A-SOUL一起成为更好的自己# BeanPostProcessor 的设计目标主要是提供一种扩展机制，让开发者可以在 Spring Bean 的初始化阶段进行自定义操作。这种设计理念主要体现了 Spring 的一种重要原则，即 “开放封闭原则”。开放封闭原则强调软件实体（类、模块、函数等等）应该对于扩展是开放的，对于修改是封闭的。在这里，Spring 容器对于 Bean 的创建、初始化、销毁等生命周期进行了管理，但同时开放了 BeanPostProcessor 这种扩展点，让开发者可以在不修改 Spring 源码的情况下，实现对 Spring Bean 生命周期的自定义操作，这种设计理念大大提升了 Spring 的灵活性和可扩展性。
BeanPostProcessor 不是 Spring Bean 生命周期的一部分，但它是在 Spring Bean 生命周期中起重要作用的组件。
BeanPostProcessor 不是 Spring Bean 生命周期的一部分，但它是在 Spring Bean 生命周期中起重要作用的组件。
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#挑战每日一条沸点# 切片本质是一个数组片段的描述，包括了数组的指针，这个片段的长度和容量(不改变内存分配情况下的最大长度)
切片操作并不复制切片指向的元素，创建一个新的切片会复用原来切片的底层数组，因此切片操作是非常高效的
切片有三个属性，指针(ptr)、长度(len) 和容量(cap)。append 时有两种场景：
当 append 之后的长度小于等于 cap，将会直接利用原底层数组剩余的空间
当 append 后的长度大于 cap 时，则会分配一块更大的区域来容纳新的底层数组
因此，为了避免内存发生拷贝，如果能够知道最终的切片的大小，预先设置 cap 的值能够获得最好的性能
切片操作并不复制切片指向的元素，创建一个新的切片会复用原来切片的底层数组，因此切片操作是非常高效的
切片有三个属性，指针(ptr)、长度(len) 和容量(cap)。append 时有两种场景：
当 append 之后的长度小于等于 cap，将会直接利用原底层数组剩余的空间
当 append 后的长度大于 cap 时，则会分配一块更大的区域来容纳新的底层数组
因此，为了避免内存发生拷贝，如果能够知道最终的切片的大小，预先设置 cap 的值能够获得最好的性能
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#高校食堂大赏# 几种常见错误设计。
1. 固定窗口
有人设计了一个在每分钟内只允许访问1000次的限流方案，如下图01:00s-02:00s之间只允许访问1000次，这种设计最大的问题在于，请求可能在01:59s-02:00s之间被请求1000次，02:00s-02:01s之间被请求了1000次，这种情况下01:59s-02:01s间隔0.02s之间被请求2000次，很显然这种设计是错误的。
jm36ts
2. 缓存时间更新错误
我在研究这个问题的时候，发现网上有一种很常见的方式来进行限流，思路是基于redis，每次有用户的request进来，就会去以用户的ip和request的url为key去判断访问次数是否超标，如果有就返回错误，否则就把redis中的key对应的value加1，并重新设置key的过期时间为用户指定的访问周期。
1. 固定窗口
有人设计了一个在每分钟内只允许访问1000次的限流方案，如下图01:00s-02:00s之间只允许访问1000次，这种设计最大的问题在于，请求可能在01:59s-02:00s之间被请求1000次，02:00s-02:01s之间被请求了1000次，这种情况下01:59s-02:01s间隔0.02s之间被请求2000次，很显然这种设计是错误的。
jm36ts
2. 缓存时间更新错误
我在研究这个问题的时候，发现网上有一种很常见的方式来进行限流，思路是基于redis，每次有用户的request进来，就会去以用户的ip和request的url为key去判断访问次数是否超标，如果有就返回错误，否则就把redis中的key对应的value加1，并重新设置key的过期时间为用户指定的访问周期。
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#挑战每日一条沸点# 二十世纪六十年代之前，网络的概念主要用于电话通信，一次通话中双方之间需要建立一条线路（最初是一条物理线路，随着科技的发展，电话通信中的物理线路逐渐演变为电路交换网络。电路交换网络通过自动交换机实现电话之间的连接，从而避免了需要物理线路直接连接的限制），这条线路为用户提供一定的贷带宽或容量，以便传输信息。
二十世纪六十年代出现的一个重要概念——分组交换思想。分组交换中，包含一定字节数的数字信息“块”（分组）独立通过网络，在传输过程中可以在进行组合然后分解——（多路）复用。分组在到达目的地过程中会在交换设备之间传输，并且路径可变。这样做有两个优点：网络更有弹性；基于统计复用可以更好的利用网络链路和交换设备。
二十世纪六十年代出现的一个重要概念——分组交换思想。分组交换中，包含一定字节数的数字信息“块”（分组）独立通过网络，在传输过程中可以在进行组合然后分解——（多路）复用。分组在到达目的地过程中会在交换设备之间传输，并且路径可变。这样做有两个优点：网络更有弹性；基于统计复用可以更好的利用网络链路和交换设备。
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#每日快讯# Spring Web MVC的核心思想是将应用程序的逻辑分为三个部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型负责处理数据，视图负责渲染数据并呈现给用户，控制器负责处理用户请求并将结果传递给视图进行呈现。这种分离使得应用程序的不同部分可以独立地进行开发和维护，提高了代码的可重用性和可维护性。
Spring Web MVC还提供了许多有用的功能，例如数据绑定、表单验证、文件上传和国际化支持等。这些功能可以帮助我们更加高效地开发Web应用程序，提高开发效率。
总之，Spring Web MVC是一种非常有用的Web框架，它能够帮助我们更加高效地开发Web应用程序，简化开发过程，提高代码的可重用性和可维护性。
Spring Web MVC还提供了许多有用的功能，例如数据绑定、表单验证、文件上传和国际化支持等。这些功能可以帮助我们更加高效地开发Web应用程序，提高开发效率。
总之，Spring Web MVC是一种非常有用的Web框架，它能够帮助我们更加高效地开发Web应用程序，简化开发过程，提高代码的可重用性和可维护性。
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#挑战每日一条沸点# PowerShell获取当前目录文件夹路径path的方法
($pwd).Path
($pwd).Path
powershell复制代码($pwd).Path
(Get-Location).path
(Get-Location).path
powershell复制代码(Get-Location).path
(Resolve-Path .).path
(Resolve-Path .).path
powershell复制代码(Resolve-Path .).path
(gi .).FullName
(gi .).FullName
powershell复制代码(gi .).FullName
($pwd).Path
($pwd).Path
powershell复制代码($pwd).Path
(Get-Location).path
(Get-Location).path
powershell复制代码(Get-Location).path
(Resolve-Path .).path
(Resolve-Path .).path
powershell复制代码(Resolve-Path .).path
(gi .).FullName
(gi .).FullName
powershell复制代码(gi .).FullName
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#2023年中总结#
利用漏桶算法对请求进行限流
ates:
- Path=/order/**
filters:
- name:RequestRateLimiter
args:
#使用SpEL从容器中获取对象
key-resolver:'#@pathKeyResolver}'
#令牌桶每秒填充平均速率
redis-rate-limiter.replenishRate:1
#令牌桶的上限
redis-rate-limiter.burstCapacity:3
key-resolver：定义限流对像（ip、路径、参数)，需代码实现，使用 spel 表达式获取
redis-rate-limiter.replenishRate：令牌桶每秒填充平均速率
redis-rate-limiter.burstCapacity：令牌桶总容量。
利用漏桶算法对请求进行限流
ates:
- Path=/order/**
filters:
- name:RequestRateLimiter
args:
#使用SpEL从容器中获取对象
key-resolver:'#@pathKeyResolver}'
#令牌桶每秒填充平均速率
redis-rate-limiter.replenishRate:1
#令牌桶的上限
redis-rate-limiter.burstCapacity:3
key-resolver：定义限流对像（ip、路径、参数)，需代码实现，使用 spel 表达式获取
redis-rate-limiter.replenishRate：令牌桶每秒填充平均速率
redis-rate-limiter.burstCapacity：令牌桶总容量。
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#挑战每日一条沸点# 优化服务器负载对于确保运行在 Kubernetes 上的 Golang 应用程序的高性能和可扩展性至关重要。随着企业越来越多地采用容器化的方式和 Kubernetes 来部署和管理应用程序，采取减少服务器负载的最佳实践势在必行，进而达到最佳的资源利用效率、成本效益并改善用户体验。
运行 Golang 应用程序的多个容器可以放在一个 Kubernetes 集群内，并部署在多个节点上。每个容器可以使用 CPU、内存以及存储等系统资源。如果这些资源没有被高效地管理起来，可能会导致服务器负载不断增加，从而降低性能并增加支出。
因此，针对 Kubernetes 的 Golang 应用优化对于完成有效的资源利用、降低服务器负载以及保证应用在生产环境中顺利运行至关重要。
在本文中，我们将研究在 Kubernetes 上优化 Golang 应用的最佳方法，重点是降低服务器负载。我们会讨论一些方法，包括用 readiness 和 liveness 探针进行监控，利用弹性伸缩等功能来优化资源利用。
通过采取这些最佳实践，可以提高在 Kubernetes 上运行的 Golang 应用的性能和可扩展性，这将改善用户体验、节约成本，并提升运维效率。
运行 Golang 应用程序的多个容器可以放在一个 Kubernetes 集群内，并部署在多个节点上。每个容器可以使用 CPU、内存以及存储等系统资源。如果这些资源没有被高效地管理起来，可能会导致服务器负载不断增加，从而降低性能并增加支出。
因此，针对 Kubernetes 的 Golang 应用优化对于完成有效的资源利用、降低服务器负载以及保证应用在生产环境中顺利运行至关重要。
在本文中，我们将研究在 Kubernetes 上优化 Golang 应用的最佳方法，重点是降低服务器负载。我们会讨论一些方法，包括用 readiness 和 liveness 探针进行监控，利用弹性伸缩等功能来优化资源利用。
通过采取这些最佳实践，可以提高在 Kubernetes 上运行的 Golang 应用的性能和可扩展性，这将改善用户体验、节约成本，并提升运维效率。
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#甜粽还是咸粽# 虽然写了很久的CRUD，但是依旧觉得写好CRUD是一件非常难且麻烦的事情，以下的情况在开发过程中应该都遇到过：
SQL的编写需要细心，写错了SQL字段或者表名称，修改完要重启(几分钟过去了)
SQL编写好后进行测试时，造数据也好麻烦，特别是还存在表关联的情况，数据内容不真实，还容易超出字段长度，让人抓狂
SQL好不容易能跑了，又会有以下的疑问
符不符合SQL开发规范？
是否能命中索引？又可能命中哪个索引？
日常环境数据太少，如何模拟SQL在生产环境下运行的真实情况？
性能怎么样，最大TPS可以达到多少？数量大时是否会存在慢SQL？
TP99/TP90、最大RT/平均RT、平均TPS是多少呢？
对于使用Mybatis的开发者还会存在这些问题：
Mapper接口方法和XML标签不对应，修改完要重启(又几分钟过去了)
XML中多写了一个逗号或者分号，又没有错误提示，接口测试调用时才发现，修改完又又要重启(好多个几分钟过去了)
这个Mapper接口对应的是哪个XML文件？找找十几秒过去了
这个XMl文件对应的是哪个Mapper接口？找找十几秒又过去了
这个项目中有多少个XML文件？有多少SQL语句？里面是否存在慢SQL？是否都符合开发规范？
SQL的编写需要细心，写错了SQL字段或者表名称，修改完要重启(几分钟过去了)
SQL编写好后进行测试时，造数据也好麻烦，特别是还存在表关联的情况，数据内容不真实，还容易超出字段长度，让人抓狂
SQL好不容易能跑了，又会有以下的疑问
符不符合SQL开发规范？
是否能命中索引？又可能命中哪个索引？
日常环境数据太少，如何模拟SQL在生产环境下运行的真实情况？
性能怎么样，最大TPS可以达到多少？数量大时是否会存在慢SQL？
TP99/TP90、最大RT/平均RT、平均TPS是多少呢？
对于使用Mybatis的开发者还会存在这些问题：
Mapper接口方法和XML标签不对应，修改完要重启(又几分钟过去了)
XML中多写了一个逗号或者分号，又没有错误提示，接口测试调用时才发现，修改完又又要重启(好多个几分钟过去了)
这个Mapper接口对应的是哪个XML文件？找找十几秒过去了
这个XMl文件对应的是哪个Mapper接口？找找十几秒又过去了
这个项目中有多少个XML文件？有多少SQL语句？里面是否存在慢SQL？是否都符合开发规范？
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