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多视角看区块链

前言

像很多新技术一样,区块链开始火起来的时候评价是两级分化的,有人觉得区块链会成为下一代的互联网的基础设施,有人觉得区块链没有任何价值。很多时候观点的不同是因为看的角度不一样,如果能从多个角度看区块链,或许能得到更客观的观点,因此本文会分别从技术和业务的视角来分析区块链。

分布式系统:CAP 理论的前世今生

CAP 理论是分布式系统设计中的一个重要理论,虽然它为系统设计提供了非常有用的依据,但是也带来了很多误解。本文将从 CAP 诞生的背景说起,然后对理论进行解释,最后对 CAP 在当前背景下的一些新理解进行分析,澄清一些对 CAP 的误解。

分布式系统:持续一致性

在分布式系统中,数据复制一般是为了增强系统的可用性或提高性能,但是数据一致性跟系统性能往往是矛盾的,对于数据复制的一致性问题没有最好的解决方法。除非放宽对一致性的要求才能获取特定场景下面的有效解决方法。那么放宽一致性的标准是什么?为此,Yu 和 Vahdat 提出了一种用于衡量不一致性以及表述系统中能够容忍哪些不一致性的模型:持续一致性。

分布式系统:一致性协议

一致性模型本质上是进程与数据存储的约定,通过一致性模型我们可以理解和推理在分布式系统中数据复制需要考虑的问题和基本假设。那么,一致性模型的具体实现有一些呢?本文会介绍一致性协议实现的主要思想和方法。

分布式系统:一致性模型

分布式系统中一个重要的问题就是数据复制,数据复制一般是为了增强系统的可用性或提高性能。而实现数据复制的一个主要难题就是保持各个副本的一致性。本文首先讨论数据复制的场景中一致性模型如此重要的原因,然后讨论一致性模型的含义,最后分析常用的一致性模型。

IDEA 插件开发入门教程

IntelliJ IDEA 是目前最好用的 JAVA 开发 IDE,它本身的功能已经非常强大了,但是每个人的需求不一样,有些需求 IDEA 本身无法满足,于是我们就需要自己开发插件来解决。工欲善其事,必先利其器,想要提高开发效率,我们可以借助 IDEA 提供的插件功能来满足我们的需求。如果没有我需要的功能怎么办?很简单,我们自己造一个!

分布式系统:向量时钟

在上一篇文章分布式系统:Lamport 逻辑时钟中我们知道Lamport 逻辑时钟帮助我们得到了分布式系统中的事件全序关系,但是对于同时发生的关系却不能很好的描述,导致无法描述事件的因果关系。向量时钟是在 Lamport 时间戳基础上演进的另一种逻辑时钟方法,它通过向量结构不但记录本节点的 Lamport 时间戳,同时也记录了其他节点的 Lamport 时间戳,因此能够很好描述同时发生关系以及事件的因果关系。

分布式系统:Lamport 逻辑时钟

分布式系统解决了传统单体架构的单点问题和性能容量问题,另一方面也带来了很多的问题,其中一个问题就是多节点的时间同步问题:不同机器上的物理时钟难以同步,导致无法区分在分布式系统中多个节点的事件时序。1978年Lamport在《Time, Clocks and the Ordering of Events in a Distributed System》中提出了逻辑时钟的概念,来解决分布式系统中区分事件发生的时序问题。

编写高质量代码的思考

前言

最近在看《代码大全》,可以说是一本软件开发的百科全书,特别厚,但是干货也很多。平时写代码,代码规范是一个最低的要求(很多老代码连最低要求都达不到),为什么要这样规定代码要这么写,而不是那么写?这是一个值得深究的问题。而不是说我照着代码规范写代码就算完了,高质量的代码是一个专业工程师的追求。要知其然知其所以然,最近写发票解析的代码,因为涉及带解析PDF的算法,复杂度比较高,所以花了很多时间在重构,学以致用的时候积累了一些心得。

【Getty】Java NIO框架设计与实现

前言

Getty是我为了学习 Java NIO 所写的一个 NIO 框架,实现过程中参考了 Netty 的设计,同时使用 Groovy 来实现。虽然只是玩具,但是麻雀虽小,五脏俱全,在实现过程中,不仅熟悉了 NIO 的使用,还借鉴了很多 Netty 的设计思想,提升了自己的编码和设计能力。

至于为什么用 Groovy 来写,因为我刚学了 Groovy,正好拿来练手,加上 Groovy 是兼容 Java 的,所以只是语法上的差别,底层实现还是基于 Java API的。

Getty 的核心代码行数不超过 500 行,一方面得益于 Groovy 简洁的语法,另一方面是因为我只实现了核心的逻辑,最复杂的其实是解码器实现。脚手架容易搭,摩天大楼哪有那么容易盖,但用来学习 NIO 足以。