jjrenwu003-优快云博客

原创 Spring Cloud Alibaba 2023.0.3.3及其组件使用

这里的 GetMapping注解和SpringMVC的注解一样，12.如果使用新版的spring cloud，则需要使用LoadBalancer，和Ribbon一样也需要添加注解，但是LoadBalancer是添加@LoadBalancerClient和配置类，同Ribbon一样，不要将配置类加到Application类能够扫描到的位置，否则将会作为全局配置，所有服务使用相同的负责均衡策略，当然如果想要所有服务都使用同一个策略，就可以放到Application能够扫描到的路径。

2025-09-25 19:55:26 713 1

原创 spring-boot-3.4.5自动装配原理梳理（从run方法开始到实例化的整个过程）

在该方法内部找到我们所有手动注册的beanDefinition,通过遍历找出含有configration注解的beanDefinition名字(也就是我们在run方法中传入的类，也就是含有@SpringBootApplication注解的类)，并将该beanDefinition包装成一个BeanDefinitionHolder对象。在这个context构造函数中，首先构造出我们的beanFactory(通过父类构造函数)，然后构造出reader,而在这个reader的构造函数中，看最后一行代码。

2025-09-18 12:35:04 631

原创 ThreadLocal弱引用和内存泄漏详解

综上所述，并不是弱引用导致了内存泄漏，而是我们没有移除数据导致的，相反这里使用弱引用反而帮我们降低了内存泄漏的风险，因为GC会清理掉已经没有被强引用的弱引用，所以在我们使用ThreadLocal,get和set等操作的时候触发了ThreadLocalMap的清理机制（清理掉失效的ThreadLocal的数据），从而降低内存泄漏的风险。从上面可以看出，remove方法会清理掉我们的ThreadLocal设置的数据，并且还帮我们清理掉，已经被GC干掉了的ThreadLocal保存的数据。

2025-07-21 16:53:49 826

原创 JVM垃圾收集器及参数调优示例

三色标记法即黑白灰三色标记法，就是从GC roots 根节点出发，其引用到的所有节点都标记为灰色，然后将所有灰色节点都放入集合中，然后再从遍历集合中元素所引用的对象，如果是白色都标记为灰色并放入集合，如果是黑色或者灰色就跳过，直到对象所引用的对象全部被遍历完成后，该对象就被标记为黑色，直到这个循环结束，到最后只剩下黑色和白色节点，所有黑色节点为非垃圾对象，所有白色节点为垃圾对象。1.初始标记，此时仅仅标记GC Roots包含的对象，这些对象所引用的对象不处理，所以这个STW时间非常短（对象很少）。

2025-07-18 16:19:18 1778

原创 JVM中关于对象内存分配和逃逸分析实战示例

2.当执行次数达到JIT的阈值（-XX:CompileThreshold，默认1500次，JDK21 默认使用Graal JIT 编译器，其热点探测机制更智能,此参数弃用），JIT编译器就认为这段代码为热点代码，并将这部分热点代码编译为机器码（JIT的编译是以函数为单位编译的，在这里就是doCal()函数，但其重点是优化整个循环），并且对User对象进行逃逸分析，判断出User对象未逃逸。标量替换的条件：除对象未逃逸外，还要求对象的字段可分解为标量（如基本类型或不可变引用）。

2025-07-17 13:45:02 781

原创 mysql8.0 innodb引擎学习部分笔记（一），简单问题无解答

如果用update来修改id=5的value为200，事务对自身修改的数据 “即时可见”，T1 在更新后再次执行 select 时，虽然仍是 “快照读”，但数据库会优先返回本事务修改后的最新版本（而非初始快照）（并且此时RU事务隔离的事务可以读取到改动）；事务提交时，redo log buffer会被写入操作系统缓存（page cache），但不会立即刷盘，而是每秒执行一次刷盘操作。13.limit使用时，如果查到的数据过多，可以使用覆盖索引先查ID，在通过id，join临时表查询数据可以提高效率。

2025-07-16 21:04:50 516

原创 Mysql索引优化

在执行第一个ID=1的，扫描全表扫描中间表（10条数据），获取主键id，这里显示rows=99697，实际是优化器预估值不准确。最后执行第二个ID=1的，通过主键匹配user_profile的主键找到与中间表中主键相等的数据。会分三段，其顺序为先执行Id最大的，id相同的从上到下执行。先执行ID=2的，查询10w数据，保留10条，生成中间表。将读取的排序字段和主键在内存中排序（若数据量超过。排序后的数据已包含所有需要的字段，直接返回结果，通过索引或全表扫描获取满足条件的记录，按排序后的主键顺序，

2025-07-15 01:04:11 1578

原创 mysql已解决问题合集

mysql的innodb引擎采用B+树结构存储索引，如果缓存区足够大，那么会将叶子节点和非叶子节点都存储到缓冲区，否则存储非叶子节点。主键索引叶子节点存储这一行的数据，二级索引存储索引，隐式添加主键在叶子节点，什么是覆盖索引。在Extra中有Using index,那么查询不会回表，如果是Using where回表查询。例如。

2025-07-13 07:53:40 695

原创 mysql的explain学习笔记

这里涉及到主键索引其叶子节点缓存的是整行数据，而用email做的二级索引，其隐式包含了userid，且二级索引包含了所有需要查询的字段，所以采用二级索引查询的数据更少，效率更高。索引B+树的非叶子节点是否存入缓冲区是由缓冲区大小决定的，如果大小足够，会直接将非叶子节点常驻内存，如果不够，会通过LRU变体算法来决策，所以合理配置缓冲池和优化查询模式，可以最大限度减少磁盘 IO，提升性能。其type 为ALL，这是全索引扫描，从b+树叶子节点从链表中扫描，其效率最低。

2025-07-13 00:26:51 685

原创 undolog、redolog、binlog 的作用与联系对比，补充上文信息，以及流程图

事务执行时，先写 undolog 和 redolog（内存缓冲），提交时 redolog 刷盘（prepare阶段），再写 binlog，最后 redolog 标记为commit，三者共同保证事务 ACID 特性与数据一致性。用于事务回滚，记录数据修改前的状态，支持MVCC（多版本并发控制），保证事务的原子性（Atomicity）。简言之：undolog 保证 “能回滚”，redolog 保证 “不丢失”，binlog 保证 “能复制 / 恢复”，三者在事务流程中分工协作，共同支撑数据库的可靠性与扩展性。

2025-07-11 22:55:38 417

原创 mysql日志，redo log、undo log、binlog 之间的存储和联系

此过程中，undo log 用于 “回滚失败的事务”（若 binlog 写入失败，可通过 undo log 回滚，避免 redo log 与 binlog 不一致），而 binlog 不记录 undo log 内容（因回滚操作无需同步到从库）。数据库崩溃恢复时，先通过 redo log 恢复所有已持久化的操作（包括 undo log 的修改），再通过 undo log 回滚未提交的事务（确保未提交事务不影响数据一致性）。再通过 SQL 线程执行 relay log 中的操作，最终与主库数据一致。

2025-07-11 21:50:13 1680

原创 mysql架构

在mysql8.0的时候移除了，命中率低而且缓存比较小，加锁的时候导致需要改缓存，会导致并发性能降低等。” 的模型（直到 8.0 引入线程池插件），连接器会为每个成功建立的连接分配一个独立的服务器线程，负责处理该连接的所有 SQL 请求（解析、执行、返回结果等）。客户端-》连接器-》分析器-》优化器-》执行器------操作存储引擎----》返回。，是否能访问特定数据库等），并将权限信息暂存到连接对应的线程中，后续该连接的所有操作都会基于这些权限进行校验。5.处理子查询和嵌套结构，将其转化为AST的节点。

2025-07-11 04:35:03 543

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原创 mysql日志，redo log、undo log、binlog 之间的存储和联系

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原创 docker安装mysql和redis

原创 centos8 docker安装

原创 Redis跟MemoryCache对比

原创 Jquery在不同的浏览器中出现乱码解决

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原创 html中padding和margin的区别

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