原创 spring4.2.2整合webflow2.4,真是項目中的實戰經驗

最近由於集團項目架構太老了,然後全國都在調用,沒辦法,老的流程還得保留,經商量,決定吧框架新搭建一套,老框架採用spring2,0webflow是1.0 新框架採用的springmvc+mybais架構.spring採用的4.2.2版本w

原创 基於canal client 自實現canal同步es(增量,全量)

        canal是阿里開源的一款純java語言的mysql增量訂閱工具,主要是僞裝成slave節點,向mysql發送 dump協議官方原理圖如下:                                         

原创 logstash之ruby模塊

      最近二期開始上線了,一直沒顧上寫博客,今天忙裏偷閒寫一篇關於logstash的,項目引入elk有半年多了,由於日誌記錄的錯綜複雜.之前解析都是通過ruby進行字符串分割實現,但是這個月對日誌記錄這塊做了調整,全部採用json方

原创 shiro框架之擴展增加短信隨機碼認證

        閒暇功夫想起來2年前的一場面試,當時對shiro算是剛剛入門,大佬問道怎麼在shiro基礎上增加短信隨機碼認證?當時確實不知道在怎麼做,今天給大家說下如何擴展shiro.         默認大家對shiro的應用是熟悉的

原创 spring整合redis

採用的一主兩從,並通過哨兵進行代理.其redis與spring整合如下 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org

原创 redis的哨兵集羣鏈接池

redis的sentinel哨兵機制早已出世許久,之前也一直沒 用過,怎奈項目需要融入redis,但是項目是2,0的spring公司領導還不讓升spring,所以無法用配置文件融入,孤兒手寫的鏈接池,當時配的是一主兩從,於是打開jedis

原创 手工實現AOP核心源碼之aop1.0版

目錄 環境準備 核心代碼實現 測試 總結 環境準備 spring源碼版本5.0.2 jdk 1.8 ide  idea 在源碼中創建子模塊   友情提示:              我們1.0版本只需要實現

原创 聊聊mysql中的鎖

                           今天我們聊聊mysql中innodb存儲引擎中支持的鎖以及鎖算法    先看下innodb對事物的隔離級別支持的程度:                          應對這些隔離級

原创 mysql中索引的掃盲揭祕

實際生產中我們大多都採用的innodb存儲引擎,並且使用的是B+tree索引,那麼爲什麼是B+tree索引知道麼.今天來分析下 長見的樹有如下:                          二叉樹          binary 

原创 spring源碼分析一之環境準備

           好長一段是時間不知道學什麼好,起初看過些開源框架源碼,幾乎全是一掃而過,根本看不進去,spring源碼我記得還是今年初開始看的,是死磕spring的系列博客,公衆號是java驛站,開始的看的雲裏霧裏的,後續也放棄了.

原创 spring源碼分析二之IOC初始化大致流程掃盲

              個人感覺先帶大家理清下主要線路在回頭深入分析各個細節可能更好,之前看其他人的博客都是先分析細節最後在做的總結,容易讓人云裏霧裏的不知道在跟什麼,反正我是這樣的,當理清楚大致流程後在回過去分析各個細節,相對來說好

原创 ES生產優化建議

      直接進入主題 生產環境中首先進行節點角色的劃分,當集羣出現問題時可以快速進行數據恢復                                      master node , Data node  ,coordin

原创 Elasticsearch 底層存儲原理解密

        好久沒寫博客了,今天閒來無事,剖析下Elasticsearch,es最近這幾年異常的火爆,其開箱即用,天然支持分佈式的特性越來越受到歡迎,目前筆者所在的公司主要用es存儲日誌類型的信息.          閒話不多說,默認

原创 zookeeper之分佈式鎖以及分佈式計數器(通過curator框架實現)

有人可能會問zookeeper我知道,但是curator是什麼呢? 其實curator是apachede針對zookeeper開發的一個api框架是apache的頂級項目 他與zookeeper原生api相比更加簡潔方便使用 特別就是註冊

原创 初識 storm 分佈式流計算

       在2011年Storm開源之前,由於Hadoop的火紅,整個業界都在喋喋不休地談論大數據。Hadoop的高吞吐,海量數據處理的能力使得人們可以方便地地處理海量數據。但是,Hadoop的缺點也和它的優點同樣鮮明——延遲大,響應