- 博客(1395)
- 资源 (6)
- 收藏
- 关注
RSS订阅
原创 合格程序员每天每周每月每年应该做的事
程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志，把自己今天完成了什么事情，遇见了什么问题都记录下来，日后翻看好处多多 2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来，并按照优先级排列，第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作 3、考虑自己一天工作中失误的地方，并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧，最重要的是不要重复犯相同的错误，那是愚蠢 4、考虑自
2009-11-18 12:45:00
2145
7
原创 科普文：软件架构设计之应用安全【身份验证(Authentication)：2FA双因素认证详解】
前面我们详细梳理了OTP一次性密码，这里再看看双因素认证（2FA）：2FA是结合两种不同的认证因素（如密码和OTP），增强安全性的身份验证方法。双因素认证，英文名称, 简称2FA。常规密码验证码使用2FA的主要目的是增强账户的安全性，提供额外的保护层，以防止未经授权的访问和潜在的安全威胁。降低了密码盗窃的风险弱密码尽管2FA并，但它是一种非常有效的方法，可以显著提高账户的安全性。通过多因素验证，即使密码泄露，攻击者也难以轻松进入您的账户。
2025-05-06 12:48:14
230
原创 科普文：软件架构设计之应用安全【身份验证(Authentication)：OTP一次性密码 TOTP详解】
一次性密码（OTP，One-Time Password）是一种用于身份验证的安全机制，通常用于提高用户账户的安全性。前面我们一步一步地分析一下OTP的工作原理。这种机制能有效防止重放攻击和钓鱼攻击，因为每个密码只使用一次且是短暂有效的。在这里我们再继续看看OTP的另一种方式RFC 6238（TOTP）。
2025-05-06 12:25:01
444
原创 科普文：软件架构设计之应用安全【身份验证(Authentication)：OTP一次性密码 HOTP详解】
动态口令（OTP）有一个同名确不同翻译的前辈，一次性密码（OTP， One-Time Pad），也叫密电本，是一种应用于军事领域的谍报技术，即对通信信息使用预先约定的一次性密电本进行加密和解密，使用后的密电本部分丢弃不再使用，能够做到一次一密。可以做到一次一个动态口令，使用后作废，口令长度通常为6-8个数字，使用方便，与通常的静态口令认证方式类似，使用方便与系统集成好，因此OTP动态口令技术的应用非常普遍，可以应用于多种系统渠道使用，如：Web应用、手机应用、电话应用、ATM自助终端等。
2025-05-06 11:38:18
308
原创 科普文：软件架构设计之应用安全【身份验证(Authentication)：OTP一次性密码 TOTP和HOTP小结】
OTP生成方式：通常基于算法生成，包括TOTP和HOTP两种方式。 生成过程不依赖外部网络，具有更高的独立性。TOTP（基于时间的 OTP，计时使用）：根据当前时间和共享密钥生成，基于RFC6238协议。HOTP（基于事件的 OTP，计次使用）：根据计数器值和共享密钥生成，基于RFC4266 协议。
2025-05-05 19:30:20
580
原创 科普文：软件架构设计之应用安全【身份验证(Authentication)：短信验证、图片验证、TOTP一次性密码、2FA双重身份验证等小结】
为了确保应用程序的安全性和保护用户数据的隐私，开发者需要使用一些必备的身份验证应用安全技术。身份验证(Authentication)是网络安全的核心组成部分，指的是确认用户或系统的身份是否有效的过程。通过身份验证，可以确保只有授权用户才能访问敏感数据或系统资源。随着网络攻击手段的不断演进，传统的身份验证方式面临越来越多的挑战，因此多种身份验证机制相继出现，以应对日益复杂的安全威胁。
2025-05-05 16:21:23
1049
原创 科普文：一文搞懂Spring中常用的注解【@EventListener 注解的原理、核心类、应用场景】
EventListener 标记方法作为事件监听器，用于处理应用程序事件。通过松耦合方式实现事件驱动编程，适用于多组件协作场景。需注意同步/异步控制及条件表达式优化，结合具体业务合理设计事件链。我们继续梳理@EventListener的原理、核心类、优缺点、应用场景和注意事项。
2025-05-04 18:16:55
420
原创 科普文：一文搞懂Spring中常用的注解【@Profile、@PropertySource/ @PropertySources、@ConfigurationProperties】
@Profile 多环境隔离 切换开发/生产环境数据源@PropertySource 自定义配置文件加载 加载独立模块配置（如 redis.properties）@ConfigurationProperties 结构化配置映射 封装数据库连接参数对象@ImportResource 传统 XML 配置迁移 整合遗留系统的 XML 配置文件注意事项总结配置优先级：@PropertySource 默认优先级低于 application.properties，可通过 @Order 调整加载顺序。
2025-05-04 14:52:47
652
原创 科普文：一文搞懂Spring中常用的注解【@PostConstruct、@DependsOn、@Order注解嵌套使用解决Bean加载优先级问题】
解决Bean加载优先级问题@PostConstruct、@DependsOn、@Order注解嵌套使用解决Bean加载优先级问题。注解作用域分析注解 作用层级 核心用途 生效阶段@DependsOn Bean 定义级别 显式声明依赖的 Bean，确保被依赖的 Bean 先初始化 Bean 实例化前 @Order Bean 注入/执行顺序 控制同类 Bean 在集合中的排列顺序或组件执行优先级（如拦截器链） Bean 注入时或组件调用时 @PostConstruct Bean 实例级别 标记初
2025-05-04 11:22:22
861
原创 科普文：一文搞懂Spring中常用的注解【@Component、@Order、@DependsOn 三个注解的原理、核心类、应用场景】
DependsOn和@Order是用来解决Bean加载顺序问题的。同时，@Component是用于将类标记为Spring容器的组件，让Spring能够自动扫描并注册为Bean。@Order的使用场景，比如拦截器、过滤器、监听器的执行顺序，以及集合排序的情况。
2025-05-04 11:00:36
528
原创 科普文：一文搞懂Spring中常用的注解【@lazy注解的原理、核心类、应用场景】
前面有对java注解、spring注解做过梳理，这里我们再看看Spring框架中@Lazy注解的原理、核心类、应用场景。
2025-05-04 10:26:31
964
原创 实战：软件架构设计之【Spring Boot 动态注册Controller：实现Mock Server】
例如，提供一个REST接口，允许用户发送一个POST请求来创建一个新的Mock端点，包括路径、方法、响应体等信息。或者使用配置文件，在启动时加载多个预定义的Mock接口。Mock Server在测试过程中快速创建临时的API端点，模拟各种响应，而不需要预先在代码中定义这些Controller。前面梳理了Spring Boot 动态注册Controller，这里我们来实现一个Mock Server，体验一下动态注册Controller。在单元测试或集成测试中动态创建接口，验证系统对不同响应的处理逻辑。
2025-04-29 15:41:41
1421
原创 科普文：软件架构设计之【Spring Boot 动态注册Controller】
Spring Boot 动态注册 Controller 的核心原理是 在运行时通过编程方式向 Spring 容器注册 Bean，并利用 Spring MVC 的 RequestMappingHandlerMapping 动态添加请求映射。传统静态注册：通过 @Controller/@RestController 注解在启动时扫描并注册 Bean。动态注册：绕过注解扫描，手动创建 Controller 的 Bean 定义，并 实现运行时灵活性，适用于插件化、多租户等动态场景。其核心依赖。
2025-04-29 14:48:08
847
原创 科普文：软件架构设计之【Spring MVC小结】
SpringMVC 注解通过简化配置和增强语义，显著提升了开发效率。在 Spring 的基本架构中， Spring Web MVC 也就是SpringMVC，它是属于Spring基本架构里面的一个组成部分，属于SpringFrameWork的后续产品，已经融合在Spring Web Flow里面，所以我们在后期和 Spring 进行整合的时候，几乎不需要别的什么配置。
2025-04-29 10:23:11
676
原创 科普文：HTTP协议【GET、DELETE一定没有请求体RequestBody吗？】
A payload within a GET request message has no defined semantics; sending a payload body on a GET request might cause some existing implementations to reject the request.可以看到，RFC7231规范并没有说明GET请求不能携带body（A payload within a GET request message has no
2025-04-29 09:18:42
752
原创 科普文：Java基础系列之【线程和线程池伪共享：ThreadLocal、InheritableThreadLocal、TransmittableThreadLocal小结】
ThreadLocal：单线程数据隔离（如 Spring 的 RequestContextHolder）。InheritableThreadLocal：简单父子线程数据传递（如单次任务拆分）。TransmittableThreadLocal：线程池、异步任务、分布式链路跟踪（如日志 traceId 透传）类别 优点 缺点ThreadLocal 轻量级、线程隔离性强、无锁性能高 父子线程无法传递数据、线程池场景失效、内存泄漏风险需手动清理InheritableThrea
2025-04-28 20:33:13
1092
1
原创 科普文：软件架构设计之【国内最好的Java 权限认证框架Sa-Token】
Sa-Token 是一个轻量级 Java 权限认证框架，主要解决：登录认证、权限认证、单点登录、OAuth2.0、分布式Session会话、微服务网关鉴权 等一系列权限相关问题。官方地址：Sa-Token最新版本：sa-token-doc/start/new-version.md · dromara/Sa-Token - Gitee.com
2025-04-28 13:11:19
1078
原创 科普文：OAuth 2.0认证框架小结
OAuth 2.0 是一种 ，也是一个开放标准，允许第三方应用在用户授权下访问其资源服务器的数据，而无需直接获取用户凭据（如密码）。例如：用户把照片、视频、联系人数据存储在内容托管云服务R（Resource）中的Picture、Video、Contact三个模块中；用户使用在线照片打印服务P（Printer），用户需要让P服务读取R服务中的照片进行打印，但不想让P服务读取R服务中的其他数据。
2025-04-28 12:51:00
911
原创 科普文： Java web应用性能分析【Java性能优化：Java高效NIO之IO模型和零拷贝】
传统IO模式，在处理数据流过程中，线程处于阻塞状态，直到流处理（读取后写入）完毕，所以一个线程只能处理一个IO任务，如果IO未准备就绪无数据（或不可写）线程只能一直等待，直到可以有数据（或可写）；NIO模式，采用IO多路复用技术，使用选择器（Selector）监控一组IO，虽然Selector线程也处于阻塞状态，但一个线程可以同时处理多个IO任务，当IO就绪时，Selector返回就绪的IO并由程序进行处理。
2025-04-26 14:32:18
752
原创 科普文： Java web应用性能分析【Java性能优化：Java高效NIO之直接内存映射】
通过用户缓存和Kernel缓存的共享，用户程序的操作直接作用到Kernel内存，无需进行内存拷贝。使用内存映射文件处理磁盘上的文件时，无需对文件执行IO操作，也不需要再为文件进行内存分配、加载和释放等管理工作，因此此模式在处理大量数据的文件时能起到高效的作用。例如，对于数据库服务等比较复杂的应用，程序根据业务更懂如何使用内存，为了提高性能，希望绕过内核缓存区，由自己在用户空间管理IO缓存，包括缓存机制和写延迟机制等，以支持事务、提高查询缓存命中率等。才是提供实际功能的其直接子类，他同时实现了。
2025-04-26 14:14:27
630
原创 科普文： Java web应用性能分析【Java性能优化：Undertow踩坑小结】
关于Undertow，前面已经做了梳理，这里整理一下用Undertow碰到的三个坑。1.spring.mvc.servlet.load-on-startup=1 对undertow 无效2.文件上传报错MultipartException3.静态资源报错404
2025-04-26 14:06:24
1258
原创 科普文： Java web应用性能分析【Java性能优化：Undertow性能调优小结】
性能调优效果对比优化项 默认配置 优化后配置 QPS提升Worker线程数 CPU*8 CPU*4 +15%~20%直接内存缓冲区 堆内存 直接内存 +30%HTTP/2支持 关闭 启用 +25%响应压缩阈值 无压缩 >10KB启用 带宽减少40%Undertow的优势：轻量级和高性能：Undertow基于非阻塞I/O模型，具有低资源消耗和高并发处理能力。支持HTTP/2和WebSockets：开箱即支持HTTP/2和WebSockets，无需重写启动类路径。可嵌入式：只
2025-04-26 13:12:34
540
原创 科普文： Java web应用性能分析【Java性能优化：传统IO、堆外内存 ByteBuffer.allocateDirect、MappedByteBuffe的io操作】
传统 IO、堆外内存 （直接内存 ByteBuffer.allocateDirect、内存映射MappedByteBuffer）的IO操作。如果你的应用主要涉及小文件处理或者需要频繁的随机访问，传统的IO可能就足够了。对于大文件或者需要高速数据传输的应用，直接内存的ByteBuffer或内存映射的MappedByteBuffer可能是更好的选择。直接内存更适合于需要频繁读写操作的场景，而内存映射更适合于大文件的随机访问。三种方式都有其独特的优势和适用场景。
2025-04-26 10:01:02
840
原创 科普文： Java web应用性能分析【Java性能优化：堆外内存 ByteBuffer.allocateDirect、MappedByteBuffe的io操作】
在Java中，内存管理主要通过垃圾回收器（Garbage Collector）进行，也就是jvm的运行时区Runtime Data Area。然而，有时我们需要直接管理内存，以实现更高效的性能或满足特定需求。这就是堆外内存的用武之地。堆外内存是Java堆内存之外的内存空间。与堆内存不同，堆外内存的分配和释放不由Java的垃圾回收器管理。这意味着，一旦你分配了堆外内存，就意味着你放弃了java自带的内存管理机制GC，所以需要你手动释放，否则可能会导致内存泄漏。
2025-04-26 09:34:24
1003
原创 科普文： Java web应用性能分析【Java性能优化：纯java编程的优化方法论小结】
switch 优化： 使用 switch 代替多个 if-else，提高分支预测效率。合理配置容器： 设置合适的初始容量，减少扩容带来的性能损耗。并行处理： 利用多线程和 Fork/Join 框架，充分利用多核 CPU。锁粒度优化： 使用细粒度锁和读写锁，减少线程竞争。池化资源： 使用线程池、数据库连接池、对象池，减少资源创建和释放的开销。直接内存： 使用 ByteBuffer.allocateDirect() 进行高效 I/O 操作。日志优化： 使用 isDebugEnabled 检查、占位符
2025-04-25 17:25:21
854
原创 实战： Java web应用性能分析之【springboot自定义Starter 】
前面我们梳理springboot自动装配的starter原理，并分析springboot如何支持tomcat、jetty、undertow三款内嵌web服务器。这里我们一起看看如何自定义一个starter。Starter 的核心目标是简化依赖管理和自动配置逻辑，我们可通过自定义 Starter 实现通用功能的模块化封装。当然其核心原理spi，这里就不再展开。我们这里还是以springboot2.X为例，构建一个自定义的starter，核心代码实现MyServiceAutoConfiguration
2025-04-25 13:11:51
968
原创 科普文： Java web应用性能分析之【springboot2.6、2.7、3.0的starter自动装配小结】
关于springboot2.6、2.7、3.0、3.5等的历史和特性，有兴趣的可以去看看前面的文章，这里我们做一个小结。即使2.6的支持已经到期，Spring Boot的自动装配主要通过@注解触发，其中是关键。稳定性与性能：Spring Boot 3.x版本因其对Java 17的支持和优化对Spring Framework 6的支持，被认为是当前最稳定的版本，适合需要高性能和长期维护的项目。社区支持：尽管2.x版本仍然有一定的市场占有率，但3.x版本因其最新的功能和性能优化，逐渐成为社区和企业
2025-04-25 11:33:25
870
原创 科普文： Java web应用性能分析之【java线程池中线程共享数据总结】
常见的并发问题竞态条件（Race Condition）：多个线程同时访问和修改同一数据，导致结果依赖于线程的执行顺序。内存一致性错误（Memory Consistency Errors）：一个线程写入的值可能在另一个线程中看不到，除非使用适当的同步机制。死锁：两个或多个线程相互等待对方释放资源，导致程序无法继续执行。java线程池中线程共享数据分类在分析并发问题前，我们有必要对java线程池中线程共享数据做一个分类，以便于更好的理解线程池和并发问题。下面从 “共享方式”（如显式同步
2025-04-24 22:26:15
725
原创 实战：Java web应用性能分析之【死扣代码性能：日志输出为什么要用isDebugEnabled() 】
当你在用Arthas、JPfofile等性能分析工具分析服务端应用性能时可以看到应用运行时的状态，耗时，从而及时发现性能瓶颈。以我们可以看到trace监控下，每个方法内部的耗时情况。可以明显的观察到：加了isDebugEnabled判断，在info级别时，只做了debug判断，并未执行日志拼接操作；而不加isDebugEnabled判断，info级别时，没有做debug判断，并执行日志拼接操作。至此我们再去看看开发手册，是不是就能理解为什么要这么规定。
2025-04-24 10:59:44
668
原创 实战：Java web应用性能分析之【为什么springboot的restful接口第一次访问很慢,第二次之后就快很多】
如题：为什么springboot的restful接口第一次访问很慢,第二次之后就快很多？如上日志所示：第一次访问耗时【763ms【528ms【329ms】】】第二次访问耗时【70ms【11ms【6ms】】】访问controller，第一次和第二次访问相差10-50倍，是哪里出了问题？当前环境：springboot2.6.8 + JDK11.0.2 同时用undertow替换了内置Tomcat。
2025-04-23 22:23:46
923
原创 实战：Java web应用性能分析之【spring boot 高性能日志：UDP+异步日志log4j2+logstash】
通过 Log4j2异步日志 + UDP传输 + Logstash聚合 的三层优化，可实现百万级TPS的日志处理能力，同时将主线程日志记录耗时控制在微秒级。Log4j2的异步日志机制，如AsyncAppender或AsyncLogger，能够减少日志记录对主线程的影响，提升应用性能。而UDP协议相比TCP，传输速度快，但不可靠，不过对于日志这种允许部分丢失的场景，UDP是合适的选择。Logstash作为日志收集工具，需要配置对应的输入插件来接收UDP传输的日志。
2025-04-23 18:34:49
718
原创 科普文：Java web应用性能分析之【UDP+异步日志log4j2，性能马上飞】
Log4j2 凭借无锁队列、零 GC 和动态异步策略，在吞吐量和稳定性上全面领先；Logback 适用于轻量级场景但需严格调优；Log4j (1.x) 已不推荐使用。选型需结合业务负载和运维成本综合考量。
2025-04-21 19:27:21
821
1
原创 实战：Java web应用性能分析之【springboot日志log4j2.xml中获取配置文件application.yaml中的配置】
继续前面的细节，springboot日志log4j2.xml中如何获取配置文件application.yaml中的配置？springboot都不是单点部署，那么在集群环境下如何区分同一个服务多点部署时，如何区分日志？其实这两个问题是一个问题，多点部署时，服务名、服务IP、服务端口这三要素是唯一的。如上面application.yaml配置示例，服务名=Ecommerce、服务IP=0.0.0.0、服务端口=8080。只要服务启动时将这些打印到日志中，即可完成服务多点部署时的日志区分。
2025-04-21 19:02:56
1178
1
原创 实战：Java web应用性能分析之【异步日志：性能优化的金钥匙】
前面提到了Log4j2的高可扩展性，同时Log4j2的性能也是极高的，下面是Log4j2官方的benchmark数据，仅供参考：Log4j2之所以性能如此之高，其中一个很重要的原因就是其基于Disrupter的环形缓冲区的无锁化结构Ringbuffer设计。Disruptor是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列，基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单。目前，包括Apache Strom、Log4j2在内的很多知名项目都应用了Disruptor来获取高性能。
2025-04-20 21:08:54
945
原创 实战：Java web应用性能分析之【VO/BO/DTO间的对象拷贝】
问题：BeanUtils.copyProperties()在getDetail中耗时51ms（16.95%），在add1中耗时4.7ms，反射拷贝效率低。优化方案：使用MapStruct（编译时生成代码）或BeanCopier（动态字节码）替代Spring的BeanUtils。手写get/set，效果最好最明显，只是维护时，代码量多一点。
2025-04-20 16:23:00
849
原创 科普文：Java基础之算法系列【链表之缓存：2Q（Two Queues）两队缓存替换算法详解】
2Q缓存实现：结合FIFO队列和LRU队列的缓存替换策略。* 适用场景：存在短期重复访问的数据（如Web请求路径缓存）* - 淘汰时优先淘汰FIFO队列中的旧数据。* - 二次命中后晋升到LRU队列。* - 新数据进入FIFO队列。FIFO、LRU实现方式。LRU实现方式二： 。对于高并发场景，可将。实现更细粒度的锁控制。
2025-04-20 15:27:56
1006
原创 科普文：Java基础之算法系列【链表之缓存：ARC（Adaptive Replacement Cache）自适应替换缓存算法详解】
结合 LFUCacheWithHeap（LFU） 和 DynamicLRUCacheWithSkipList（LRU） 实现 ARC（Adaptive Replacement Cache） 算法的完整代码。详细参见前面LRU和LFU的文章。即通过结合 跳表（LRU） 和 最小堆（LFU） 的优势，该实现能在保证并发安全性的同时，动态适应不同的数据访问模式，是 ARC 算法的高效工程实践。* ARC（自适应替换缓存）实现：* - T1（LRU列表）：用跳表维护最近访问数据*
2025-04-20 14:53:14
770
原创 科普文：Java基础之算法系列【链表之缓存：LFU（Least Frequently Used）最不经常使用算法详解】
LFU实现方式一： TreeMap + 哈希表+synchronizedLFU实现方式二： 最小堆 + 哈希表+ReentrantReadWriteLockLFU（Least Frequently Used）：概念：最不经常使用算法。原理：记录每个缓存项的使用频率，定期清除使用频率最低的项。优点：适用于那些有部分热点数据的场景，因为这些热点数据会被频繁访问，从而kromah地留在缓存中。缺点：实现相对复杂，需要维护频率计数器；对于一些突发性的高频访问，LFU可能会频繁地替换缓存项。
2025-04-20 13:41:48
887
原创 科普文：Java基础之算法系列【链表之缓存：LRU(Least Recently Used)：最近最少使用算法详解】
LRU实现方式一： 双向链表 + 哈希表+读写锁LRU实现方式二： 跳表 + 哈希表+分段锁最近最少使用算法（Least Recently used -LRU）：这个缓存算法将最近使用的条目存放到靠近缓存顶部的位置。当一个新条目被访问时，LRU将它放置到缓存的顶部。当缓存达到极限时，较早之前访问的条目将从缓存底部开始被移除。
2025-04-20 13:12:34
620
原创 科普文：Java基础之算法系列【链表之缓存：三种方式实现FIFO】
概念：先进先出算法。原理：按照缓存项的进入时间顺序进行替换，最早进入的项会被优先移出。优点：实现简单，不需要额外的记录结构。缺点：无法区分不同项的重要性，可能会导致热点数据被移出，影响缓存性能。记住它的核心原则：如果一个数据最先进入缓存，则应该最早淘汰掉。下面用三种方式来实现FIFO：实现方式 插入/淘汰时间复杂度 内存占用双向链表 + 哈希表 O(1) 较高队列 + 哈希表 O(1) 较低LinkedHashMap O(1) 最低
2025-04-20 11:29:41
935
El caso de las hojas de ruta seguras para la memoria
2024-11-03
jsp+servlet+javabean.ppt
2010-04-02
Devexpress学习篇（请大家多多指教）
2009-07-28
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人