Zhu.Yang

commons-logging

commons-logging是apache提供的一个通用的日志接口，是为了避免和具体的日志方案直接耦合的一种实现。通过commons-logging用户可以自己选择log4j或者jdk自带的logging作为具体实现。

使用commons-logging的代码如下

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import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;


public class MyApplication {
  private Log log = LogFactory.getLog(this.getClass());
}

如果你的团队决定在github上管理项目代码,那么下面这些设置你一定要会。

首先进入到仓库的Settings页面,左边会有菜单选项

设置谁能提交代码

添加你的team成员账号,这样他们才能向这个仓库提交代码

老大喊我记录下API的操作日志,免得前端甩锅,主要记录新增,修改,删除等操作。我想了下就决定用AOP来实现这个功能。

由于使用的是SpringBoot，所以首先应该在依赖中引入AOP包。

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 <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>

一般引入了AOP之后，一般不用做其他特殊配置,也不用加上@EnableAspectJAutoProxy注解。但是它仍有两个属性需要我们注意

上一篇文章分析了HashMap的原理,有网友留言想看LinkedHashMap分析，今天它来了。

LinkedHashMap是HashMap的子类,在原有HashMap数据结构的基础上,它还维护着一个双向链表链接所有entry,这个链表定义了迭代顺序，通常是数据插入的顺序。

上一篇文章中提到了ThreadLocalMap是使用开放地址法来解决冲突问题的，而我们今天的主角HashMap是采用了链表法来处理冲突的,什么是链表法呢?

在散列表中，每个 “ 桶(bucket)” 或者 “ 槽(slot)” 会对应一条链表，所有散列值相同的元素我们都放到相同槽位对应的链表中。

jdk8和jdk7不一样，jdk7中没有红黑树,数组中只挂载链表。而jdk8中在桶容量大于等于64且链表节点数大于等于8的时候转换为红黑树。当红黑树节点数量小于6时又会转换为链表。

什么是散列

散列表(hash table)我们平时也叫它哈希表或者Hash表，它用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以散列表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。可以说，没有数组就没有散列表。

比如我们有100件商品,编号没有规律的4位数字,现在我们想要通过编号快速获取商品信息，如何做呢?我们可以将这100件商品信息放到数组里，通过 商品编号%100这样的方式得到一个值,值为1的商品放到数组中下标为1的位置，值为2的商品，我们放到数组中下标为2的位置。以此类推，编号为K的选手放到数组中下标为K的位置。因为商品编号通过散列函数(编号%100)跟数据下标一一对应，所以但我们需要查询编号为x的商品信息的时候,我们使用同样的方式，将编号转换为数组下标，就可以从对应的数组下标的位置取出数据。
这就是散列的典型思想。

从操作系统说起

计算机系统是由“硬件”和“软件”两大部分组成，计算机硬件包括一个或多个处理器(CPU)、内存、键盘、显示器、磁盘、I/O接口以及其他一些外围设备比如打印机，绘图仪等等。
总之，计算机硬件部分是一个由多种电子和机械设备组成的硬件系统。

为了让人方便正确使用这些设备，就需要编写若干程序来管理这些设备，正是这些程序组成了计算机的软件系统。软件也可以分为两大类：系统软件和应用软件。人们首先直接在硬件上加载一层程序，用它来管理整个计算机硬件设备以及一些软件信息资源，同时还为用户提供开发应用程序的环境，这就是操作系统软件和实用软件。应用软件是在操作系统支持下，为实现用户要求而编制的各种应用程序。

MongoDB中存在一种索引,叫做TTL索引(time-to-live index,具有生命周期的索引)，这种索引允许为每一个文档设置一个超时时间。一个文档达到预设置的老化程度后就会被删除。
数据到期对于某些类型的信息非常有用，例如机器生成的事件数据，日志和会话信息，这些信息只需要在数据库中保存有限的时间。

在createIndex中指定expireAfterSeconds选项就可以创建一个TTL索引：

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// 超时时间为24小时,默认是前台运行，可以通过background:true设置为后台模式
db.user_session.createIndex({"updated":1},{expireAfterSeconds:60*60*24});

MongoDB有4个粒度级别的锁

1. Global(MongoD 实例) – 所有的数据库上加锁
2. Database – 锁定某个数据库
3. Collection – 锁定某个集合
4. Document – 锁定某个文档

MongoDB本身只提供Global,Database,Collection三个级别的锁,Document级别的锁是由存储引擎提供的(Wired Tiger提供了Document级别的锁)

任何一种数据库都有各种各样的日志，MongoDB也不例外。MongoDB中有4种日志，分别是系统日志、Journal日志、oplog主从日志、慢查询日志等。这些日志记录着MongoDB数据库不同方面的踪迹。下面分别介绍这几种日志。