Clay 的技术空间

用进废退 | 艺不压身

估算算法

第一种估算算法

先来一个天真的估算算法:假设要求一个系统的 TPS(Transaction Per Second 或者 Task Per Second)至少为 20,然后假设每个 Transaction 由一个线程完成,继续假设平均每个线程处理一个 Transaction 的时间为 4s。那么问题可以转化为:如何设计线程池大小,使得可以在 1s 内处理完 20 个 Transaction?这里计算过程可以很简单,每个线程的处理能力为 0.25TPS,那么要达到 20TPS,显然需要 20/0.25=80 个线程。

很显然这个估算算法很天真,因为它没有考虑到 CPU 数目。一般服务器的 CPU 核数为 16 或者 32,如果有 80 个线程,那么肯定会带来太多不必要的线程上下文切换开销。

第二种估算算法

第二种估算算法比较简单,但不知是否可行(N 为 CPU 总核数):

  • 如果是 CPU 密集型应用,则线程池大小设置为 N+1
  • 如果是 IO 密集型应用,则线程池大小设置为 2N+1

如果一台服务器上只部署这一个应用并且只有一个线程池,那么这种估算或许合理,具体还需自行测试验证。

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前言

本文主要介绍如何检测 Java 代码规范与格式化 Java 代码,包括 IDEA 插件与 Maven 插件的使用。

代码规范检测插件

IDEA 代码规范检测插件

IDEA 可以使用 CheckStyle-IDEA 插件来检测 Java 代码的规范,它可以保证每位提交者的代码规范都保持一致。值得一提的是,CheckStyle-IDEA 插件只能检测代码的规范,并不能格式化代码。

创建规则文件

在项目中创建 checkstyle.xml 规则文件,例如路径为 config/checkstyle/checkstyle.xml

提示

  • 1、CheckStyle 的版本与 checkstyle.xml 规则文件的内容必须互相匹配,否则会影响代码规范检测插件 CheckStyle-IDEA 的正常运行。
  • 2、Alibaba Nacos 项目的 CheckStyle 规则文件可以从 GitHub 获取,详细的使用说明请看 官方文档
  • 3、Google 的 CheckStyle 规则文件可以从 GitHub 获取。
  • 4、Spring 的 CheckStyle 规则文件可以从 GitHub 获取。
  • Alibaba Nacos 的 CheckStyle 规则文件如下,要求 CheckStyle 的版本至少为 8.30
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前言

本文将介绍 VuePress 如何渲染 Mermaid 绘图,适用于 VuePress 1.x 与 VuePress 2.x。

VuePress 1.x

VuePress 1.x 可以直接安装第三方插件 vuepress-plugin-mermaidjs 来渲染 Mermaid 绘图,插件的详细文档可看 这里

安装插件

安装插件时必须指定具体的版本号,否则默认会安装最新版本的插件,最新版本不兼容 VuePres 1.x。

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$ npm install vuepress-plugin-mermaidjs@1.9.1 -D

配置插件

编辑 VuePress 1.x 的 .vuepress/config.js 配置文件,新增 mermaidjs 插件,如下所示:

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module.exports = {
plugins: [
'vuepress-plugin-mermaidjs'
]
}
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前言

Docker 镜像说明

本文使用了 DockerHub 平台上的 Oracle 11g 镜像,基于 Ubuntu 18.04 LTS 系统,数据库版本是 Oracle Express Edition 11g Release 2 (11.2.0.2.0)。

Oracle 各版本介绍

在 Oracle 数据库的发展中,数据库一直处于不断升级状态,一共有以下几个版本:

  • Oracle 8i:Oracle 8i 表示 Oracle 正式向 Internet 上发展,其中 i 表示就是 internet。
  • Oracle 9i:Oracle 8i 是一个过渡版本,Oracle 9i 是一个更加完善的数据库版本。
  • Oracle 10g:g 表示 grid,代表网格的意思,即这种数据库采用网格计算的方式进行操作。
  • Oracle 11g:是 Oracle 10g 的稳定版本,Oracle 11g 是目前使用最广泛的版本。
  • Oracle 12c:是 Oracle 2013 年推出的数据库版本,c 代表 Cloud,代表云计算的意思,同时 Oracle 12c 支持大数据的处理能力。
  • Oracle 18c、Oracle 19c 是对 12c 版本的完善和发展。
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大纲

算法

算法的基本概念

算法的简介

函数库对数据类型的选择对其可重用性起着至关重要的作用。举例来说,一个求方根的函数,在使用浮点数作为其参数类型的情况下的可重用性肯定比使用整型作为它的参数类性要高。而 C++ 通过模板的机制允许推迟对某些类型的选择,直到真正想使用模板或者说对模板进行特化的时候,STL 就利用了这一点提供了相当多的算法。它是在一个有效的框架中完成这些算法的 —— 可以将所有的类型划分为少数的几类,然后就可以在模板的参数中使用一种类型替换掉同一种类中的其他类型。

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大纲

前言

官方文档

学习路线

Kafka 生产者

生产者消息发送流程

生产者消息发送原理

Kafka 的 Producer 发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中,涉及到了两个线程 — main 线程和 Sender 线程。在 main 线程中,会创建一个双端队列 RecordAccumulator。值得一提的是,main 线程将消息发送给 RecordAccumulator 时,Sender 线程会不断从 RecordAccumulator 中拉取消息并发送到 Kafka Broker。

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大纲

函数对象

函数对象的概念

尽管函数指针被广泛用于实现函数回调,但 C++ 还提供了一个重要的实现回调函数的方法,那就是函数对象。重载函数调用操作符 () 的类,其对象常称为函数对象(Function Object),即它们是行为类似函数的对象。一个类对象,表现出一个函数的特征,就是通过 对象名 + (参数列表) 的方式使用一个类对象,如果没有上下文,完全可以把它看作一个函数对待,这是通过重载类的 () 操作符来实现的。在 C++ 标准库中,函数对象被广泛地使用以获得弹性,并且标准库中的很多算法都可以使用函数对象或者函数来作为自定义的回调行为。值得一提的是,函数对象的别名是 仿函数,或者是 伪函数

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大纲

前言

官方文档

学习路线

消息队列

目前企业中比较常见的消息队列产品主要有 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ 等。在大数据场景主要采用 Kafka 作为消息队列,而在 JavaEE 开发中主要采用 RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ。

消息队列的优势

  • 解耦 - 允许独立地扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束

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前言

本文适用于在 Centos/Debian/Ubuntu 等 Linux 发行版系统上,使用多台物理机器(至少三台)搭建 Kafka 集群。

Zookeeper 集群搭建

本文的 Kafka 集群搭建依赖于 Zookeeper,因此生产环境需要将 Zookeeper 集群提前搭建起来。值得一提的是,从 Kafka 2.8.0 版本开始,Kafka 自身实现了 Raft 分布式一致性机制,这意味着 Kafka 集群是可以脱离 ZooKeeper 独立运行的。

集群规划

节点 IP 地址端口版本号
Zookeeper 节点 1192.168.1.121813.4.10
Zookeeper 节点 2192.168.1.221813.4.10
Zookeeper 节点 3192.168.1.321813.4.10
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前言

本文适用于在 Centos/Debian/Ubuntu 等 Linux 发行版系统上,使用单机搭建 Kafka 集群。

Zookeeper 集群搭建

本文的 Kafka 集群搭建依赖于 Zookeeper,因此需要将 Zookeeper 单机集群提前搭建起来。值得一提的是,从 Kafka 2.8.0 版本开始,Kafka 自身实现了 Raft 分布式一致性机制,这意味着 Kafka 集群是可以脱离 ZooKeeper 独立运行的。

集群规划

节点 IP 地址端口版本号
Zookeeper 节点 1127.0.0.121813.4.10
Zookeeper 节点 2127.0.0.121823.4.10
Zookeeper 节点 3127.0.0.121833.4.10
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