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比较Web开发技术AngularJS、ReactJS与VueJS

作为重要的业务支柱,我们在选择使用Web开发技术时,往往需要考虑待选技术在各个方面的优缺点。目前,无论是创业公司、还是独立软件提供商(ISV),普遍都会从AngularJS、React JS、以及Vue.js三个常用技术中进行挑选,毕竟它们都有着优秀的社区支持。为了进一步让您全面了解这三者之间的区别与优缺点,下面我将详细为您介绍与比较AngularJS、React JS和Vue.js。

市场份额占有比较

根据如下图给出的谷歌(Google)趋势分析结果,Vue.js的市场占有份额最高,React JS次之,AngularJS最少。当然,这只能说明三者的普及与使用程度,而并不能直接体现到底哪一种技术绝对优秀。下面让我们进一步来讨论他们在技术应用上的不同特点

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手撕Java Agent实现“免费激活”

基础知识

Java Agent 算是JVM的一个插件,以一个Jar包的形式存在。可以做到在运行时期,修改你的字节码文件,从而达到增强、修改等效果,通过 JVM 提供的 Instrumentation API来实现。

第一个 Java Agent

一个Java Agent,由以下几个组件构成:

  • Agent Class – Agent的功能类
  • Packaging – 在MANIFEST.MF文件中定义Agent Class的位置和方式
  • “装载点”,比如-javaagent:<jarfile>[=arguments],指定加载的agent.jar文件

废话不多说,下面正式开始编写这个Agent。

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Skywalking 源码分析 – Agent启动分析

1. 简介

前2篇介绍了 agent 如何去修改我们的业务代码,以及如何去收集、发送 trace 数据,但是agent的作用不仅如此,那么他还对我们的代码做了一些什么事情,会对我们的程序造成什么样的性能影响,本文将为你揭晓。

2 . BootService 接口

方法 SkyWalkingAgent#premain 之前讲解过这是 agent 的入口方法,这个方法的 前半部分都是在 加载配置文件、加载插件以及拦截了类加载器以便后面去修改字节码,在此之外agent还有最后一个步骤,就是去加载所有BootService接口的实现类。
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Skywalking 源码分析 – Agent采集跟踪数据

1. 简介

本文源码解析使用的版本是 skywalking 7.0 , 不同版本实现上可能由一定差异,但是思想上大致相同

上篇文章介绍了skywalking-agent的整体架构以及插件的加载原理。

但是仅仅知道了他如何去加载插件,那至于在他使用agent去修改业务代码后如何去收集trace数据 那么请继续往下看

2. trace数据结构

在看源码之前,我们先来了解一下 在skywalkingtrace数据 是以什么样的数据结构去保存的,这里为了更清晰展示,这里选择从前端查看trace数据的结构

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Skywalking 源码解析 – Agent加载原理

1 . 简介

本文涉及到的源码取自版本 : apache-skywalking-apm-7.0.0 ,不同版本实现差异可能会有一些区别,但是大体框架上没有变化的 , 一些地方为了方便理解,我拆分了 lamda 表达式,或者把一些写在一起的代码给做了拆分,但是整体逻辑是不变的

2. javaAgent

skywalking 是一个 分布式追踪系统 , 他可以帮助我们看到一个请求经过了多少个微服务,中途调用了多少数据库,redis,mq 等中间件, 要实现这样的功能,其实很简单只要在设计系统的时候, 每经过一次请求,每调用一次中间件,都把对应的日志给存起来, 然后提供一个 ui 服务,也同样能实现对应的功能. 但是如果这样做的话, 对代码就有很强的侵入性 , 每一个业务系统都需要修改,在业务代码里去加上对应的日志,对于喜欢偷懒的程序员来说,这是非常不舒服的.

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流量回放与JVM SandBox

前言

做开发的人都知道自动化测试,自动化测试不需要人为去触发一个个行为,系统自动运行测试用例。价值不言而喻,但是如果自动化测试用例的缺失部分导致系统没完整测试回归可能会给系统带来风险。这里就是流量回放的价值:通过记录线上流量,在开发或者测试环境回放,来发现系统是否能够正常运行,降低代码变动整体系统带来的风险。

原理

通过AOP请求和响应的拦截,并且进行请求和响应的记录,在开发环境通过解析结果进行回放。

  • 什么是AOP

面向切面编程,spring的AOP就是一种实现。当然还可以很多其他实现,例如基于jvm的AOP,可以通过在通过装饰jvm中的class实现;例如其他语言也有对应的实现

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CAS和AQS底层原理

CAS(Compare And Swap)原理分析

字面意思是比较和交换,先看看下面场景(A 和 B 线程同时执行下面的代码):

int i = 10;  //代码 1
i = 20;      //代码 2

场景 1:A 线程执行代码 1 和代码 2,然后 B 线程执行代码 1 和代码 2,CAS 成功。

场景 2:A 线程执行代码 1,此时 B 线程执行代码 1 和代码 2,A 线程执行代码 2,CAS 不成功,为什么呢?

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垃圾回收器ZGC的探索与实践

ZGC(The Z Garbage Collector)是JDK 11中推出的一款低延迟垃圾回收器,它的设计目标包括:

  • 停顿时间不超过10ms;
  • 停顿时间不会随着堆的大小,或者活跃对象的大小而增加;
  • 支持8MB~4TB级别的堆(未来支持16TB)。

从设计目标来看,我们知道ZGC适用于大内存低延迟服务的内存管理和回收。本文主要介绍ZGC在低延时场景中的应用和卓越表现,文章内容主要分为四部分:

  • GC之痛:介绍实际业务中遇到的GC痛点,并分析CMS收集器和G1收集器停顿时间瓶颈;
  • ZGC原理:分析ZGC停顿时间比G1或CMS更短的本质原因,以及背后的技术原理;
  • ZGC调优实践:重点分享对ZGC调优的理解,并分析若干个实际调优案例;
  • 升级ZGC效果:展示在生产环境应用ZGC取得的效果。

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几种常见的延时队列实现方案

一、延时队列的应用

什么是延时队列?顾名思义:首先它要具有队列的特性,再给它附加一个延迟消费队列消息的功能,也就是说可以指定队列中的消息在哪个时间点被消费。

延时队列在项目中的应用还是比较多的,尤其像电商类平台:

  1. 订单成功后,在30分钟内没有支付,自动取消订单
  2. 外卖平台发送订餐通知,下单成功后60s给用户推送短信。
  3. 如果订单一直处于某一个未完结状态时,及时处理关单,并退还库存
  4. 淘宝新建商户一个月内还没上传商品信息,将冻结商铺等

上边的这些场景都可以应用延时队列解决。

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用ShardingSphere数据脱敏

安全控制一直是治理的重要环节,数据脱敏属于安全控制的范畴。对互联网公司、传统行业来说,数据安全一直是极为重视和敏感的话题。数据脱敏是指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形,实现敏感隐私数据的可靠保护。涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据,如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息按照相关部门规定,都需要进行数据脱敏。

在真实业务场景中,相关业务开发团队则往往需要针对公司安全部门需求,自行实行并维护一套加解密系统,而当脱敏场景发生改变时,自行维护的脱敏系统往往又面临着重构或修改风险。此外,对于已经上线的业务,如何在不修改业务逻辑、业务SQL的情况下,透明化、安全低风险地实现无缝进行脱敏改造呢?

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Java并发编程框架Disruptor那点事

Disruptor是一个高性能的异步处理框架,一个轻量级的JMS,和JDK中的BlockingQueue有相似处,但是它的处理速度非常快,获得2011年程序框架创新大奖,号称“一个线程一秒钟可以处理600W个订单”(这有点吓人吧),并且Disruptor不仅仅只有buffer,它提供的功能非常强大,比如它可以帮助我们轻松构建数据流处理(比如一个数据先交给A和B这2个消费者并行处理后再交给C处理,是不是有点想起storm这种流处理,实际上strom的底层就是应用了disruptor来实现worker内部threads的通信)。

本文将使用disruptor最新版3.3.6进行介绍,可以在
https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/releases 下载最新的JAR包开始disruptor之旅吧。

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Apache Ignite那点事

Ignite是什么?

Apache Ignite为开发人员提供了实时处理大数据和内存计算的方便易用的解决方案。主要有以下几点功能:

  1. Data grid 数据网格
  2. Compute grid 计算网格
  3. Service grid 服务网格
  4. Bigdata accelerator 大数据加数器
  5. Streaming grid 数据流网格

Apache Ignite核心技术特点如下:

  1. 开源
  2. 纯Java编写
  3. 基于Spring框架
  4. 支持.Net、C++和PHP语言

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线程上下文在全链路跟踪上的运用

ThreadLocal是JDK默认提供的本地线程变量,用来存储在整个调用链中都需要访问的数据,并且是线程安全的。由于本文的写作背景是笔者需要在公司落地全链路跟踪平台,一个基本并核心的功能需求是用户的每个操作动作需要在整个调用链中进行埋点传递,线程上下文环境成为解决这个问题最合适的技术。

ThreadLocal解决什么问题?

ThreadLocal是在Thread类之外实现的一个功能(java.lang.ThreadLocal), 但它会为每个线程分别存储一份唯一的数据。正如它的名字所说的,它为线程提供了本地存储,也就是说你所创建出来变量对每个线程实例来说都是唯一的。和线程 名,线程优先级类似,你可以自定义出一些属性,就好像它们是存储在Thread线程内部一样。

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gRPC原理

RPC 框架原理

RPC 框架的目标就是让远程服务调用更加简单、透明,RPC 框架负责屏蔽底层的传输方式(TCP 或者 UDP)、序列化方式(XML/Json/ 二进制)和通信细节。服务调用者可以像调用本地接口一样调用远程的服务提供者,而不需要关心底层通信细节和调用过程。

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Spring中BeanDefinition那点事(上)

常言道,温故而知新。

BeanDefinition是什么?

我们先看官网上是怎么解释的:

从上文中,我们可以得出以下几点结论:

  1. BeanDefinition包含了我们对bean做的配置,比如XML<bean/>标签的形式进行的配置
  2. 换而言之,Spring将我们对bean的定义信息进行了抽象,抽象后的实体就是BeanDefinition,并且Spring会以此作为标准来对Bean进行创建
  3. BeanDefinition包含以下元数据:一个全限定类名,通常来说,就是对应的bean的全限定类名。bean的行为配置元素,这些元素展示了这个bean在容器中是如何工作的包括scope(域,我们文末有简单介绍),lifecycle callbacks(生命周期回调,下篇文章介绍)等等这个bean的依赖信息一些其他配置信息,比如我们配置了一个连接池对象,那么我们还会配置它的池子大小,最大连接数等等

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Spring Boot+Redis+拦截器+自定义Annotation实现接口自动幂等

在实际的开发项目中,一个对外暴露的接口往往会面临很多次请求,我们来解释一下幂等的概念:任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。按照这个含义,最终的含义就是 对数据库的影响只能是一次性的,不能重复处理。如何保证其幂等性,通常有以下手段:

  1. 数据库建立唯一性索引,可以保证最终插入数据库的只有一条数据
  2. token机制,每次接口请求前先获取一个token,然后再下次请求的时候在请求的header体中加上这个token,后台进行验证,如果验证通过删除token,下次请求再次判断token
  3. 悲观锁或者乐观锁,悲观锁可以保证每次for update的时候其他sql无法update数据(在数据库引擎是innodb的时候,select的条件必须是唯一索引,防止锁全表)
  4. 先查询后判断,首先通过查询数据库是否存在数据,如果存在证明已经请求过了,直接拒绝该请求,如果没有存在,就证明是第一次进来,直接放行。

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GoCenter在Golang上的使用

一、背景

Go语言是Google开发的一种静态强类型、编译型、并发型,并具有垃圾回收功能的编程语言。为了方便搜索和识别,有时会将其称为Golang。自2009年11月Google正式宣布推出,成为开放源代码项目以来,Go语言已成为当今开发人员和DevOps领域最流行的语言之一, 它被用于设计和编写Kubernetes和Helm。但是,相比语言本身已经得到了广泛的普及和使用,Go语言的包管理方案却大大滞后了。

Go语言生态系统中缺少的是标准化——没有用于依赖关系管理的标准工具, 也没有标准的包格式或兼容的包仓库规范。这意味着开发人员无法使用Go语言创建可重现的构建, 这是一个相当大的问题。这些年来, 社区推出了诸如dep、godep、glide和govender等工具,试图用来处理Go语言的依赖管理, 但并未成功。2018年Google在Go1.11官方推出了Go modules,为Go语言提供了支持版本化的依赖管理方案。

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Nginx源码的全景分析

想要深入学习nginx,阅读源码一定是非常重要的一环,但nginx源码量毕竟还是不算少,一不小心就容易陷入某个细节,迷失在茫茫码海之中。

如果有一张地图,让我们开启上帝视角,总览全局,帮助我们快速学习整体框架结构,又能不至于迷失其中那就再好不过了!

全网第一张源码,分析全景图,揭秘Nginx

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Java集合源码那点事

什么是集合呢?

集合类是用来存放某类对象的。集合类有一个共同特点,就是它们只容纳对象(实际上是对象名,即指向地址的指针)。这一点和数组不同,数组可以容纳对象和简单数据。如果在集合类中既想使用简单数据类型,又想利用集合类的灵活性,就可以把简单数据类型数据变成该数据类型类的对象,然后放入集合中处理,但这样执行效率会降低。

集合类容纳的对象都是Object类的实例,一旦把一个对象置入集合类中,它的类信息将丢失,也就是说,集合类中容纳的都是指向Object类对象的指针。这样的设计是为了使集合类具有通用性,因为Object类是所有类的祖先,所以可以在这些集合中存放任何类而不受限制。当然这也带来了不便,这令使用集合成员之前必须对它重新造型。

集合类是Java数据结构的实现。在编写程序时,经常需要和各种数据打交道,为了处理这些数据而选用数据结构对于程序的运行效率是非常重要的。

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Java Agent那点事

1. Java agent介绍

1.1 什么是Java agent?

Java agent本质上可以理解为一个插件,该插件就是一个精心提供的jar包,这个jar包通过JVMTI(JVM Tool Interface)完成加载,最终借助JPLISAgent(Java Programming Language Instrumentation Services Agent)完成对目标代码的修改。

Java agent技术的主要功能如下:

  • 可以在加载java文件之前做拦截把字节码做修改
  • 可以在运行期将已经加载的类的字节码做变更
  • 还有其他的一些小众的功能:
    • 获取所有已经被加载过的类
    • 获取所有已经被初始化过了的类
    • 获取某个对象的大小
    • 将某个jar加入到bootstrapclasspath里作为高优先级被bootstrapClassloader加载
    • 将某个jar加入到classpath里供AppClassloard去加载
    • 设置某些native方法的前缀,主要在查找native方法的时候做规则匹配

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一些有用的Java Lib库

1,日志库

日志库是最常用的,毕竟在开发项目的过程中都需要使用日志来记录项目的运行信息,从而很快的定位项目的发生的问题。尽管JDK附带了自己的日志库,但是还有更好的选择,例如Log4jSLF4jLogBack。一般建议使用SLF4j。比如Alibaba开发手册上也是这样说的,毕竟SLF4J使您的代码独立于任何特定的日志API,就是在项目的其它框架中使用了其它的日志框架库也能够很好的集成。

2,JSON转换库

在当今的web服务、手机api接口开发和物联网世界中,JSON已经成为将信息从客户端传送到服务器的首选协议。它们已经取代了XML,成为以独立于平台的方式传输信息的首选方式。不幸的是,JDK没有JSON库。但是,有许多优秀的第三方库允许您解析和创建JSON消息,比如JacksonGson,FastJson。

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百度的分布式唯一ID生成器UidGenerator

UidGenerator是百度开源的Java语言实现,基于Snowflake算法的唯一ID生成器。而且,它非常适合虚拟环境,比如:Docker。另外,它通过消费未来时间克服了雪花算法的并发限制。UidGenerator提前生成ID并缓存在RingBuffer中。 压测结果显示,单个实例的QPS能超过6000,000。

依赖环境:

  • JDK8+
  • MySQL(用于分配WorkerId)

snowflake

由下图可知,雪花算法的几个核心组成部分:

  • 1位sign标识位;
  • 41位时间戳;
  • 10位workId(数据中心+工作机器,可以其他组成方式);
  • 12位自增序列;
百度开源的分布式唯一ID生成器UidGenerator,解决了时钟回拨问题

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