Ehlxr's Blog

「闲言碎语」

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原文地址 动态代理是 Java 语言中非常经典的一种设计模式，也是所有设计模式中最难理解的一种。本文将通过一个简单的例子模拟 JDK 动态代理实现，让你彻底明白

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又一年即将结束，时间过得真的很快，快到不敢静下来细细回忆。小时候觉得二十多岁的人年纪好大，再后来觉得三十岁应该离自己很远吧，没想到自己的三十

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Rust 中字符串和 Java 和 Go 中的表示有很大的区别，刚开始接触的时候有点儿懵，今天花点时间总结备忘一下。

Rust 字符串有两种形式：str 和 String，str 是内置的原始数据类型，通常是以借用的形式（&str 字符串 slice）使用，而 String 是标准库提供的一种结构体，内部存储一个 u8 类型的 Vec：

pub struct String {
    vec: Vec<u8>,
}

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网关做灰度的时候，要控制流量的比例，比如 3:7 的分发流量到两个不同版本的服务上去。刚开始的想法是每次流量过来生成 100 以内的随机数，随机数落在那个区间就转到那个版本的服务上去，但是发现这样无法较精准的保证 3:7 的比例，因为有可能某段时间内生成的随机数大范围的落在某个区间内，比如请求了 100 次，每次生成的随机数都是大于 30 的，这样 70% 比例的服务就承受了 100% 的流量。

接下来想到了第二种解决方案，能够保证 10（基数） 倍的流量比例正好是 3:7，思路如下：

1、生成 0 - 99 的数组（集合） 2、打乱数组（集合）的顺序，为了防止出现某比例的流量集中出现 3、全局的计数器，要考虑原子性 4、从数组（集合）中取出计数器和 100 取余后位置的值 5、判断取到的值落在那个区间

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天气暖和了，19 年的跑步计划已经在心中盘算好久了，本打算昨天生日的时候去开始的，结果天公不作美，一直在下小雨。 关于跑步，一开始为了减肥，现在

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提到分布式应用，就不得不考虑分布式事务。在分布式事务中，常见的有 CAP，BASE 理论，解决方案也有很多种，比如：2PC、TCC 、最终一致性等。

2PC（两阶段提交）比较适合单块应用，跨多个库的分布式事务。因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，绝对不适合高并发的场景，而且，对于微服务而言，不推荐一个服务出现跨多个数据库操作， 如果需要操作其它数据库数据，推荐通过调用别的服务接口来实现。

TCC 属于强一致性事务的方案，适用资金流转业务相关业务，比如：支付、交易等场景。根据 CAP 理论，这种实现需要牺牲可用性。

如果是一般的分布式事务场景，比如：订单插入之后要调用库存服务更新库存，库存数据没有资金那么的敏感，可以用可靠消息最终一致性方案。

下面是一种可靠消息最终一致性事务方案的实现流程：

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通俗的理解，事务是一组原子操作单元。我们希望一些列的操作能够全部正确执行，如果这一组操作中的任意一个步骤发生错误，那么就需要回滚之前已经完成的操作。也就是同一个事务中的所有操作，要么全都正确执行，要么全都不要执行。

传统的单机应用系统一般使用一个关系型数据库，利用数据库事务来保证数据的一致性，下面先了解一下本地数据库事务的一些特性。

一、本地数据库事务

事务从数据库角度说，就是一组 SQL 指令，要么全部执行成功，若因为某个原因其中一条指令执行有错误，则撤销先前执行过的所有指令。

关系型数据库（例如：MySQL、SQL Server、Oracle 等）事务都有以下几个特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性或独立性（Isolation）和持久性（Durabilily），简称就是 ACID。

  • 原子性：表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。
  • 一致性：表示当事务执行失败时，所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状态。
  • 隔离性：表示在事务执行过程中对数据的修改，在事务提交之前对其他事务不可见。
  • 持久性：表示已提交的数据在事务执行失败时，数据的状态都应该正确。

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再强大的内心，估计也抵抗不住岁月的流逝吧…那天和媳妇聊天，说起十年前，觉得十年好遥远，现在觉得十年前就想是在昨天。

今天是 2018 年的最后一天，像去年的今天一样，仿佛就像是在昨天，想着总结一下过去的一年，发现啥都写不出来。

今年为了西安房子的装修，从 6 月份后几乎每隔一月就在西安和北京奔波一回。装修房子的过程是痛苦的，什么都不懂，多花了不少冤枉钱，效果也不太满意，如果还会有第二套房子装修，我想应该会好很多吧！

工作上马马虎虎，个人能力感觉也没什么长进。又一波互联网大寒冬来袭，倒了一大批创业公司，各大公司也纷纷传出裁员的新闻，瑟瑟发抖，越来越焦虑了！

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接着上次 JVM 中 GC 机制的总结，这次主要复习一下垃圾收集的常用算法和 Minor GC、Full GC 相关的一些知识点。

一、垃圾收集算法

1.1 标记 - 清除（Mark-Sweep）

算法分成 “标记”、“清除” 两个阶段：首先标记出所有需要回收的对象（两次标记），在标记完成后统一回收所有被标记的对象。如下图所示：