<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[smarttally的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; smarttally]]></copyright><item><title><![CDATA[ElasticSearch笔记二-架构及底层原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/115465718</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/115465718</guid><author>smarttally</author><pubDate>Mon, 25 Oct 2021 09:47:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[架构介绍
先图为敬





序号
架构层
说明




1
Gateway
它是ES用来存储索引的文件系统，支持多种类型


2
Distributed Lucene Directory
它是一个分布式的lucene框架，位于Gateway的上层，内部包含Lucene-core


3
关键模块
（index Module、SearchModul、Mapping)等下面专门讲


4
Discovery
它是ES的节点发现模块，不同机器上的ES节点要组成集群需要进行消息通信，集群内部需要选举master节]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[通信协议篇---TLS（未完）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/118197207</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/118197207</guid><author>smarttally</author><pubDate>Thu, 24 Jun 2021 22:15:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[安全传输层协议（TLS）用于在两个通信应用程序之间提供保密性和数据完整性。
其属于IOS模型中的传输层协议。
其手段为：

身份认证通过证书来确认对方身份，防止中间人攻击；
数据私密性使用对称性密钥加密传输的数据，由于密钥只有客户端和服务端有，其他人无法窥探；
数据完整性使用摘要算法对报文进行计算，收到消息后校验该值防止数据被篡改或丢失；

TLS1.2和TLS1.3
两者区别在于握手阶段差异：
TLS1.2

客户端发一个ClientHello消息：客户端使用的TLS版本、所支持的密钥套件列表、随机数（服]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[spring源码（二)--AOP]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/115481446</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/115481446</guid><author>smarttally</author><pubDate>Thu, 27 May 2021 21:27:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[概述
SpringAOP设计的主要目的是将多个方法中的公用逻辑抽离出来，封装在一个Interctor拦截器中，然后使用该拦截器对这些方法的调用Invocation进行拦截，从而将这些公用逻辑添加回去，完成一次完整的方法调用。从而实现公用逻辑的复用，避免同一个公用功能的代码重复定义、实现，造成代码冗余。
从应用程序编码到应用程序执行的完整过程来看：
首先在应用代码的方法中定义业务逻辑，然后在xml文件中使用AOP相关的标签描述这个方法或者在这个方法中添加AOP相关的注解，此时应用程序编码层面的工作已经完成了；]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Mysql梳理二_schema与数据类型优化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/108563766</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/108563766</guid><author>smarttally</author><pubDate>Wed, 19 May 2021 23:11:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[选择优化的数据类型

更小的通常更好
简单就好
尽量避免null、
如果查询中包含可为null的列，对mysql来说更难优化，因为可为null的列使得索引、索引统计和值比较都更复杂；
可为null的列会消耗更多存储空间，在mysql里也需要特殊处理
当可为null的列被索引时，每个索引记录需要一个额外的字节，在myISAM里甚至还可能导致固定大小的索引变成可变大小的索引。

mysql的数据类型
整数类型

TINYINT,SMALLINT,MEDIUMINT,INT,BIGINT:分别使用8,16,24,]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Lettuce资料整理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/116533418</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/116533418</guid><author>smarttally</author><pubDate>Sat, 08 May 2021 16:42:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[仓库地址：https://github.com/lettuce-io

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TCP/IP网络通信笔记（一）---概念介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/115393468</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/115393468</guid><author>smarttally</author><pubDate>Fri, 02 Apr 2021 11:47:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[@TCP/IP详解
TCP/IP — 4层协议系统
随便网上找个图：

1）链路层：不详细说。通常包括OS中的设备驱动程序和计算机对应的网络接口卡，处理与电缆（或其他任何传输媒介)的物理接口细节。
2) 网络层：处理分组在网络中的活动。包含IP协议（网际协议)，ICMP（Internet
互联网控制报文协议),IGMP(Internet组管理协议).
3) 运输层：为2台主机提供端到端的通信。TCP(传输控制协议）UDP（用户数据报协议）。其中

TCP做的工作包括吧应用程序交给他的数据分成合适的小块交给下]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Mysql梳理三_left join和join的执行原理及效率]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/108635756</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/108635756</guid><author>smarttally</author><pubDate>Thu, 17 Sep 2020 10:26:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里写自定义目录标题join 主要有3种方式其他概念：对比了执行计划以及状态变量的变化，效率主要消耗在sending data步骤
遇到一个情况，left join 两表时，sending data步骤比join两表时慢了120倍（left join 6s，join 0.5秒）。想研究下为什么，以下是爬到的资料。
join 主要有3种方式

Nested loop —嵌套循环：栗子中tableA为10x1，tableB为10x1


simple nested-loop join：从A中依次取出每个值，从B]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Mysql梳理一___MVCC]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/108397286</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/108397286</guid><author>smarttally</author><pubDate>Fri, 04 Sep 2020 09:12:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[MVCC（multi-version concurrent control)
MVCC是行级锁的一个变种，但是在很多情况下避免了枷锁操作。各数据库的实现机制不同，但大都实现了非阻塞的读操作，写操作也只锁定必要的行。
MVCC的实现，是通过保存数据在某个时间点的快照来实现的。根据事务开始的时间不同，每个事务对同一张表，同一时刻看到的数据是不一样的。

Innodb的MVCC，通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现。列1保存了行的创建时间；列2保存了行的过期时间（删除时间）。存储的是系统版本号，每开始一个新的]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Dubbo学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/107576512</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/107576512</guid><author>smarttally</author><pubDate>Mon, 27 Jul 2020 15:11:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[Dubbo源码学习笔记Dubbo特性：dubbo的框架设计各层说明启动细节：Dubbo服务集群容错合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入
Dubbo特性：
1. Dubbo缺省协议采用单一长连接和NIO异步通讯，适合于小数据量大并发]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hadoop笔记一：简介+HDFS的基础]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/100789054</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/100789054</guid><author>smarttally</author><pubDate>Fri, 13 Sep 2019 12:06:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、简述：可靠性、可扩展、分布式计算框架
主要组件：Hadoop Common、Hadoop Distributed File System (HDFS™)、Hadoop YARN、Hadoop MapReduce
其他组件：Hadoop Ozone、Hadoop Submarine:（A machine learning engine for Hadoop）
可整合技术:
Ambari™: A ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HBase、Hive、Hdfs的关系]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/100302865</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/smarttally/article/details/100302865</guid><author>smarttally</author><pubDate>Mon, 02 Sep 2019 16:06:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[HBase、Hive、Hdfs的关系
初入大数据的坑，HBase和Hive搞得懵懵懂懂，此blog仅作为笔记，帮助自己理顺思路。
一. 一副简明扼要的说明：

二. Hive：

hive有3种搭建模式：

Hive不支持更改数据的操作，Hive基于数据仓库，文件只能追加，不能删除修改，可以获取到数据在各时点的状态。
提供静态数据的动态查询，使用类SQL语言，底层经过编译转为MapReduce程序...]]></description><category></category></item></channel></rss>