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1、前言

1.1、Knife4j 简介

Knife4j 是为 Java MVC 框架集成 Swagger 生成 Api 文档的增强解决方案,前身是 swagger-bootstrap-ui,致力于 springfox-swagger 的增强 UI 实现。knife4j 为了契合微服务的架构发展,由于原来 swagger-bootstrap-ui 采用的是后端 Java 代码 + 前端 UI 混合打包的方式,在微服务架构下显的很臃肿,因此项目正式更名为 knife4j,更名后主要专注的方面如下:

  • 后端 Java 代码以及前端 UI 模块进行了分离,在微服务架构下使用更加灵活
  • 提供专注于 Swagger 的增强解决方案,不同于只是单纯增强前端 UI 部分

1.2、Knife4j 模块

模块名称说明
knife4j 为 Java MVC 框架集成 Swagger 的增强解决方案
knife4j-admin 云端 Swagger 接口文档注册管理中心,集成 gateway 网关对任意微服务文档进行组合集成
knife4j-extensionchrome 浏览器的增强 swagger 接口文档 ui, 快速渲染 swagger 资源
knife4j-service 为 swagger 服务的一系列接口服务程序
knife4j-frontknife4j-spring-ui 的纯前端静态版本,用于集成非 Java 语言使用
swagger-bootstrap-uiknife4j 的前身,最后发布版本是 1.9.6
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前言

本文主要介绍如何在 Linux 系统上安装和管理 Crontab 服务,适用于 Debian 9、CentOS 7 系统。

Crontab 服务安装(CentOS 7)

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# yum instal crontabs

Crontab 服务安装(Debian 9)

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# apt-get install cron
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前言

由于不蒜子统计不对普通用户提供后台管理的功能,当站点的域名更换后,网站以前的所有统计数据都会重置为零。下面将介绍如何使用抓包工具来分析不蒜子统计的 API,进而实现不蒜子统计数据的更改。

Fiddler 下载

本文使用了 Fiddler,它是一款流行的抓包工具,可以将网络传输发送与接受的数据包进行截获、重发、编辑、转存等操作。本质上,Fiddler 是通过改写 HTTP 代理,让数据从它那里通过,来监控并且截取到网络数据。

抓包分析

1)启动 Fiddler 后,打开本地的浏览器访问博客的 URL,此时在 Fiddler 的界面上可以看到有关不蒜子的请求

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https://busuanzi.ibruce.info/busuanzi?jsonpCallback=BusuanziCallback_195655659654
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前言

本文主要介绍如何在 Linux 系统里安装 RTL8812AU 无线 USB 网卡驱动,适用于 Debian、Ubuntu 18/19/20、Centos7/8,其中 Linux 的内核版本必须为大于等于 3.10。

检测系统是否正确识别 RTL8812AU 无线网卡

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# lsusb | grep RTL8812AU
Bus 003 Device 008: ID 0bda:8812 Realtek Semiconductor Corp. RTL8812AU 802.11a/b/g/n/ac 2T2R DB WLAN Adapter

Ubuntu 18/19/20 手动安装 RTL8812AU 无线网卡驱动

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# 系统环境
Linux Ubuntu-20 5.4.0-42-generic #46-Ubuntu SMP Fri Jul 10 00:24:02 UTC 2020 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
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# 安装工具软件
# apt-get install -y git make

# 克隆源码
# git clone https://github.com/gnab/rtl8812au.git

# 进入源码目录
# cd rtl8812au

# 编译驱动
# make

# 安装驱动
# cp 8812au.ko /lib/modules/$(uname -r)/kernel/drivers/net/wireless

# 更新模块依赖
# depmod

# 提示:执行完以上步骤后,正常情况下就可以在系统的设置面板里看到 RTL8812AU 无线 USB 网卡搜索到的 WiFi 列表;如果网卡驱动安装后不生效,可以尝试重启系统。
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前言

本文来源自《深入理解 Java 虚拟机》。

物理硬件和内存

首先,在单核电脑中处理的问题要简单得多,对内存和硬件的要求,各种方面的考虑没有在多核的情况下复杂。电脑中,CPU 的运行计算速度是非常快的,而其他硬件比如 IO,网络、内存读取等等,跟 CPU 的速度比起来是差几个数量级的。而不管任何操作,几乎是不可能都在 CPU 中完成而不借助于任何其他硬件操作。所以协调 CPU 和各个硬件之间的速度差异是非常重要的,要不然 CPU 就一直在等待,浪费资源。而在多核中,不仅面临如上问题,还有如果多个核用到了同一个数据,如何保证数据的一致性、正确性等问题,也是必须要解决的。目前基于高速缓存的存储交互很好的解决了 CPU 和内存等其他硬件之间的速度矛盾,多核情况下各个处理器(核)都要遵循一定的诸如 MSI、MESI 等协议来保证内存的各个处理器高速缓存和主内存的数据的一致性。

jmm-2

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JWT 签名与验签

公钥与私钥生成

使用 JDK 提供的 keytool 工具生成 JKS 密钥库 (Java Key Store),认证授权服务器会使用私钥对 Token 进行签名,一般将生成的 shop.jks 文件放在 resources 目录下

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keytool -genkey -alias shop -keyalg RSA -keypass 123456 -keystore shop.jks -storepass 123456

根据私钥生成公钥,将其保存在 public.crt 文件中,用于对 Token 进行验签,一般将其放 resources 目录下

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keytool -list -rfc --keystore shop.jks | openssl x509 -inform pem -pubkey -noout
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上篇 - 分布式唯一全局 ID 解决方案之一

1、UidGenerator 分布式 ID 生成器

1.1、概述

UidGenerator 是 Java 实现的,基于 Snowflake 算法的唯一 ID 生成器。UidGenerator 以组件形式工作在应用项目中, 支持自定义 workerId 位数和初始化策略, 从而适用于 Docker 等虚拟化环境下实例自动重启、漂移等场景。在实现上, UidGenerator 通过借用未来时间来解决 sequence 天然存在的并发限制;采用 RingBuffer 来缓存已生成的 UID, 并行化 UID 的生产和消费, 同时对 CacheLine 补齐,避免了由 RingBuffer 带来的硬件级「伪共享」问题。 最终单机 QPS 可达 600 万。依赖 Java8 及以上版本, MySQL (内置 WorkerID 分配器, 启动阶段通过数据库进行分配;如自定义实现,则数据库非必选依赖)。

1.2、结构

Snowflake 算法描述:指定机器 & 同一时刻 & 某一并发序列,是唯一的。据此可生成一个 64 bit 的唯一 ID(Long 型),默认采用下图字节分配方式:

uid-generate-1

  • sign(1bit):符号位,固定是 0,表示全部 ID 都是正整数
  • delta seconds (28 bits):当前时间,相对于时间基点 2016-05-20 的增量值,单位为秒,最多可支持约 8.7 年
  • worker id (22 bits):机器 ID,最多可支持约 420w 次机器启动。内置实现为在启动时由数据库分配,默认分配策略为用后即弃,后续可提供复用策略
  • sequence (13 bits):每秒下的并发序列,13 bits 可支持每秒 8192 个并发
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1、分布式 ID 简介

1.1、业务背景

在复杂的分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。比如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一 ID 来标识一条数据或消息。具体一点的如订单、骑手、优惠劵也都需要有唯一标识,此时一个能够生成全局唯一 ID 的系统是非常必要的。

1.2、ID 生成规则的硬性要求

  • 全局唯一:不能出现重复的 ID ,既然是唯一标识,这是最基本的要求
  • 单调递增:保证下一个 ID 大于上一个 ID,例如事务版本号、IM 增量信息、排序等特殊需求
  • 趋势递增:在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中使用的是聚集索引,由于多数 RDBMS 使用 BTree 的数据结构来存储索引数据,在主键的选择上面应该尽量使用有序的主键来保证写入性能
  • 信息安全:如果 ID 是连续的,恶意用户的爬取工作就非常容易做了,直接按照顺序下载指定 URL 即可 所以在一些应用场景下,需要 ID 无规则或者不规则,让竞争对手不好猜

上述的全局唯一、单调递增、趋势递增需求分别对应三类不同的业务场景,但单调递增和信息安全这两个需求是互斥的,无法使用同一个方案满足

1.3、ID 生成系统的可用性要求

  • 低延迟:发一个获取分布式 ID 的请求,服务器就要快,极速
  • 高可用:一个获取分布式 ID 的请求,服务器就要在保证 99.999% 成功率的情况下创建一个唯一分布式 ID
  • 高 QPS:假如并发一堆创建分布式 ID 的请求同时杀过来,服务器要顶得住且一下子成功创建 10 万个唯一分布式 ID
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系统级命令

获取符合规则的键名列表

KEYS 命令需要遍历 Redis 中的所有键,当键的数量较多时会严重影响性能,在生产环境中应该禁用该命令。

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KEYS pattern

示例:

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redis> KEYS *
1) "book"
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