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    2010年12月3日

    博客做了遷移,新的地址:觀云的BLOG https://yeas.fun/
    新博課主要用于記錄一些系列的技術文章,今年的一個目標就是深入研究JVM底層,我會把一些學習心得記錄下來,也歡迎大家一起討論~

    posted @ 2020-04-18 10:12 楊羅羅 閱讀(218) | 評論 (0)編輯 收藏

    現在網絡那么發達,我們上網的每個人勢必會在各個網站上登陸,那勢必會有一堆密碼需要管理,那怎么能記住那么多網站的密碼呢?我之前的做法是設置幾個常用的密碼,好多不重要的網站用一個,重要的網站用一個,然后...CSDN密碼泄露之后,只得吭哧吭哧的改一堆密碼。那種痛苦真的是呵呵呵

    那有沒有什么方式可以方便的管理密碼呢?

    那就是LastPass的工作,它是一款跨平臺密碼管理軟件。你在每個網站上都可以隨機生成一個密碼,然后軟件會自動記住,你只需要記住這個軟件的主密碼就可以了。超方便!

    為什么要用LastPass?

    我用LastPass,是因為它可以安裝瀏覽器插件,之后你在網站的注冊,它會自動提醒你要不要加入它的密碼庫,你在網站的登陸它會自動幫你填寫賬號密碼,甚至于一些常用的表單(比如說身份證、公司地址、銀行卡等)你可以提前設置好,它也會自動幫你填寫,我再也不用記那么多密碼了,一切都是自動化。
    如果你經常有國外的帳號,比如說google等大公司,LastPass甚至提供了一鍵改密碼的功能,好方便!

    支持智能手機么?

    當然!現在智能機那么流行,不能在智能機上用,簡直不能忍。當你安裝了IOS軟件之后,在打開網站登錄界面,點擊下方的向上小箭頭,選擇LassPass軟件,點擊Touch ID,好了,密碼自動完成,世界頓時清凈了,想想以前在手機上輸入超長的密碼,跪了!

    真的安全嗎?

    有的人擔心密碼泄露問題,其實對于LastPass沒啥必要,因為LastPass存儲的都是加密文件,只要你的主密碼不泄露,別人即使拿到你的網上的密碼,也是加密的,沒法用。

    它收費嗎?

    好東西都要收費,價格也還可以,幾十塊一年,其實收費版和免費版對于普通用戶,最重要的區別就是:免費版帳號密碼不能云同步

    免費獲得一個月的高級賬戶權限

    https://lastpass.com/f?18430702  通過這個地址注冊,則會免費獲得一個月高級賬戶權限

    最后也是最重要的:

    點擊這個鏈接,輸入剛剛你注冊的郵箱,則會送半年的高級賬戶,記住一個密碼,就記住了所有密碼,就是那么簡單!

    posted @ 2016-01-13 14:19 楊羅羅 閱讀(349) | 評論 (0)編輯 收藏

    一. 應用場景

    在大型分布式應用中,我們經常碰到在多數據庫之間的數據同步問題,比如說一款游戲,在玩家注冊后,可以馬上登陸進入服務器,數據在一個IDC更新,其它IDC立即可見。為了簡化思路,我們這里稱玩家注冊的數據庫(數據來源庫)為中心庫,同步目的地的數據庫為分站庫。

    在分布式領域有個CAP理論,是說Consistency(一致性), Availability(可用性), Partition tolerance(分區和容錯) 三部分在系統實現只可同時滿足二點,法三者兼顧。

    能做的

    · 數據快速搬運到指定的IDC節點

    · 數據傳遞過程中失敗時,重新傳遞

    · 監控數據傳遞流程

    · 故障轉移

    · 數據版本控制

    · 分配全局唯一的ID

    不能做的

    · 不參與業務行為,業務操作只能通過注冊的方式集成

    · 不保存業務數據,不提供傳遞的業務的查詢

    二.系統要求

    1.數據快速同步:除去網絡原因,正常情況下從來源庫同步到接收庫的時間不超過300m2.高并發:單個應用每秒同步2000條記錄
    3.可伸縮性,在資源達到上限時能通過增加應用分散處理后期增長的壓力
    4.數據完整性要求,在數據同步過程中保證數據不丟失和數據安全
    5.故障轉移和數據恢復功能

    三.設計思路

    系統優化,最常用的就是進行業務切割,將總任務切割為許多子任務,分區塊分析系統中可能存在的性能瓶頸并有針對性地進行優化,在本系統中,主要業務包含以下內容:
    1.Syncer:外部接口,接收同步數據請求,初始化同步系統的一些必要數據
    2.Delivery:將同步數據按照業務或優先級進行分發,并記錄分發結果
    3.Batch:分站庫收到同步數據后,根據不同的業務類型調用相應的業務邏輯處理數據
    基于以上三塊業務功能,我們可以把整個數據同步流程切割為3個應用,具體如下圖顯示。在Syncer端應用中,我們需要將原始同步數據和分發的分站進行存儲,以備失敗恢復,此時如果采用數據庫進行存儲,勢必會受限于數據庫性能影響,因此我們采用了高效的key-value風格存儲的redis服務來記錄數據,同時在不同應用之間采用隊列(Httpsqs服務)的方式來進行通訊,同時也保證的數據通訊的順序性,為之后的順序同步做好基礎。
    Httpsqs提供了http風格的數據操作模式,業務編碼非常簡單,同時也提供了web形式的隊列處理情況查詢,這是選擇它做隊列服務很大一部分原因:方便業務操作和性能監控。

    四.數據流轉 

    綠色-正常流程、紅色-異常流程

    隊列處理

    根據業務劃分隊列名稱,每個隊列再劃分為三個關聯隊列:正常隊列(Normal)、重試隊列(Retry)、死亡隊列(Death),處理流程為:

    【進程A】把數據先放入正常隊列,如果放置失敗寫恢復日志

    【進程B】監聽正常隊列,獲取隊列數據并進行業務處理,處理失敗放入重試隊列

    【進程C】監聽重試隊列,過幾秒獲取隊列數據并重新進行業務處理,處理失敗放入死亡隊列

    【進程D】監聽死亡隊列,獲取隊列數據并重新進行業務處理,處理失敗重新放入死亡隊列尾部,等待下一次輪回

    業務處理失敗如果無法再次放入隊列,記錄恢復日志

    數據同步流程

    1發送數據,支持Http POST:curl -d "經過URL編碼的文本消息",如"http://host:port/sync_all/register"
    或者Http GET:curl "http://host:port/sync_all/register?data=經過URL編碼的文本消息"

    sync-syncer接收到同步數據請求,創建sid并分解出需要同步的節點個數,把原始數據和子任務寫入redis中,sid寫入httpsqs中

    sync-delivery監聽中心httpsqs隊列,根據sid從redis獲取到原始數據和需要同步的節點地址,往其他節點發送數據,流程如按"隊列處理流程"進行

    sync-batch監聽分節點的httpsqs隊列,調用已經注冊的處理器處理隊列數據,流程如按"隊列處理流程"進行

    三. 恢復和監控

    恢復數據源

    · httpsqs中的死亡隊列 - 業務處理暫時處理不了的數據

    · recovery日志文件 - 其它異常情況下的數據,例如網絡無法連接、內部服務不可用

    數據恢復

    獨立的應用來處理正常流程中沒有完成的任務,主要功能有:

    · 監聽死亡隊列,進行業務重做,再次執行失敗時將執行次數+1,最大執行次數為5(默認),超出上限則記錄到恢復日志中

    · 讀取恢復日志,重新放入死亡隊列

    應用監控

    · 使用scribe日志框架服務業務日志的采集和監控

    · 收集重要的業務操作日志

    · 動態的開啟/關閉某類業務日志

    · 對redis進行監控

    · 對httpsps,監控隊列個數,每個隊列的狀態

    四. 數據結構

    {"sid":111,"type":"reg","v":1,"data":"hello world","ctime":65711321800,"exec":1}

    · sid(sync id) - 全局唯一id

    · v(version) - 版本號

    · data - 業務數據

    · ctime(create time) - 創建時間(毫秒)

    · exec - 可選,執行次數

    類別

    key格式

    value格式

    備注

    redis原始數據

    sync:<業務類型>:<sid>

    {"ctime":65711321800,"v":1,"data":"hello world"}

    分站沒有此項

    redis業務附加任務

    sync:<業務類型>:<sid>:sub

    set類型,保存需要同步的節點id,例如[1,3,5]

    分發確認Set數據結構 

    httpsqs隊列

    sync:<業務類型> 
    sync:<業務類型>:retry 
    sync:<業務類型>:death

    {"sid":111,"type":"pp_register","exec":1} 

    中心隊列內容,key中<業務類型>是可選項 

    httpsqs隊列

    sync:<業務類型> 
    sync:<業務類型>:retry 
    sync:<業務類型>:death

    {"sid":111,"v":1,"data":"hello world","ctime":65711321800,"exec":1} 

    分站隊列內容,包含業務數據 

    所有的key都小寫,以 ':' 作為分隔符

    五.編碼及測試結果

    經過編碼和測試,在內網環境下,在無數據庫限制的情況下,單應用可以傳遞1500條/秒,基本滿足業務需求。如果需進一步擴展,采用集群式布署可使得吞吐量成倍的增長。

    posted @ 2011-04-06 15:50 楊羅羅 閱讀(3634) | 評論 (3)編輯 收藏

         摘要: java.util.concurrent 包含許多線程安全、測試良好、高性能的并發構建塊。不客氣地說,創建 java.util.concurrent 的目的就是要實現 Collection 框架對數據結構所執行的并發操作。通過提供一組可靠的、高性能并發構建塊,開發人員可以提高并發類的線程安全、可伸縮性、性能、可讀性和可靠性。 如果一些類名看起來相似,可能是因為 java.util.concurr...  閱讀全文

    posted @ 2010-12-08 17:40 楊羅羅 閱讀(818) | 評論 (0)編輯 收藏

    AQS中有一個state字段(int類型,32位)用來描述有多少線程獲持有鎖。在獨占鎖的時代這個值通常是0或者1(如果是重入的就是重入的次數),在共享鎖的時代就是持有鎖的數量。
    自旋等待適合于比較短的等待,而掛起線程比較適合那些比較耗時的等待。

    鎖競爭

    影響鎖競爭性的條件有兩個:鎖被請求的頻率和每次持有鎖的時間。顯然當而這二者都很小的時候,鎖競爭不會成為主要的瓶頸。但是如果鎖使用不當,導致二者都比較大,那么很有可能CPU不能有效的處理任務,任務被大量堆積。

    所以減少鎖競爭的方式有下面三種:

    1. 減少鎖持有的時間
    2. 減少鎖請求的頻率
    3. 采用共享鎖取代獨占鎖

    死鎖

    1.一種情況是線程A永遠不釋放鎖,結果B一直拿不到鎖,所以線程B就“死掉”了
    2.第二種情況下,線程A擁有線程B需要的鎖Y,同時線程B擁有線程A需要的鎖X,那么這時候線程A/B互相依賴對方釋放鎖,于是二者都“死掉”了。
    3.如果一個線程總是不能被調度,那么等待此線程結果的線程可能就死鎖了。這種情況叫做線程饑餓死鎖。比如說非公平鎖中,如果某些線程非常活躍,在高并發情況下這類線程可能總是拿到鎖,那么那些活躍度低的線程可能就一直拿不到鎖,這樣就發生了“饑餓死”。

    避免死鎖的解決方案是:
    1.盡可能的按照鎖的使用規范請求鎖,另外鎖的請求粒度要小(不要在不需要鎖的地方占用鎖,鎖不用了盡快釋放);
    2.在高級鎖里面總是使用tryLock或者定時機制(就是指定獲取鎖超時的時間,如果時間到了還沒有獲取到鎖那么就放棄)。高級鎖(Lock)里面的這兩種方式可以有效的避免死鎖。

    posted @ 2010-12-03 10:11 楊羅羅 閱讀(1841) | 評論 (0)編輯 收藏

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