健康资讯 直接路径读是指SQL语句绕过缓冲区，从数据文件中直接读到PGA中。11g中的一个新特性，即全表扫描可以通过直接路径读的方式来执行。这是一个合理的变化，因为它的前提假设是全表扫描的大量数据读取是偶发性的，使用直接路径读可以避免大量数据对于缓冲区的冲击。这种处理方式的优点有：
减少对缓冲区的栓锁使用，避免了可能带来的争用情况。
物理I/O的大小不再取决于缓冲区所在的块，因为这种方式不会考虑数据块是否缓存在缓冲区中，直接物理读取。设想一下，某一8个块的extent中1、3、5、7号块在高速缓存中，而2、4、6、8块没有被缓存，传统的方式在读取该extent时将会是对2、4、6、8块进行4次db file sequential read，这是一种十分可怕的状况，其效率往往要比单次读取这个区间的所有8个块还要低得多。虽然Oracle为了避免这种情况总是尽可能地不缓存大表的块（读入后总是放在队列最冷的一端），而direct path read则可以完全避免这类问题，尽可能地单次读入更多的物理块。
当然这种方式也有缺点：
在直接路径读某个段之前需要对该对象进行一次段级检查点操作。原因很容易理解，不做检查点数据就不会落盘，而直接路径读是不读缓冲区的。
可能导致重复的延迟块擦除操作。所谓延迟块擦除是指如果提交事务时，修改过的数据块已经被写回到数据文件中（或大量修改超出10%的部分），再次读出该数据块进行修改，显然成本过高。此时，Oracle选择延迟块清除，等到下一次访问该块时再来清除ITL锁定信息。Oracle通过延迟块清除来提高数据库的性能，加快提交操作。
强大的解析器生成器，使用Java、C#等语言编写，用于读取、处理、执行和转换结构化文本或二进制文件。ANTLR在语言、工具和框架的构建中得到广泛应用。在语法上，它生成一个可以构建解析树的解析器和一个可以轻松响应感兴趣短语的监听器接口。
项目地址：https://github.com/antlr/antlr4
开源协议：BSD-3-Clause license
读取配置文件
Java码农之路SpringBoot(二) - 核心配置文件
今天使用策略模式很快完成文件写入kafka，顺便把kafka原理看了，kafka没有使用Java对象，而是使用ByteBuffer，因为java使用内存还会在page cache也存一份浪费资源。kafka使用顺序读写加快写入速度。kafka写入充分利用page cache，在调优较好的情况，kafka消费都是直接从page cache中获取，很少从磁盘读取。再就是kafka的零拷贝技术。不用在内核和应用程序中进行内存拷贝，加快写入速度。
马上毕业了，去单位笔试和不知道考什么？编程题不知道怎么做？下面提供IT名企必考笔试题编程题8：排序都有哪几种方法？请列举。从类似如下的文本文件中读取出所有的姓名，并打印出重复的姓名和重复的次数，并按重复次数排序： 用 JAVA 实现一个快速排序。有数组 a[n]，用 java 代码将数组元素顺序颠倒。递归算法题#Java##大学生就业##大学生#
公司新招了一个资深java工程师，工作经验很丰富，又是大公司出来的。大家都以为来了个大神，以后有啥技术方面的疑难杂症都不用担心了。
今天领导安排了一个小任务给这个资深工程师，就是统计分析一个文件里的一些数据。他对领导说那都是小事，一个小时就给领导结果。
大家都给他投去了崇拜的眼光，过了一会儿，我起身去卫生间，路过他的座位瞟了一眼他的电脑屏幕，发现他正在百度，再仔细一看，满屏都是“java，读取文件内容”之类的。
难道大神做这个也需要百度？我瞬间觉得技术问题以后还是得靠自己啊！实在不行我也还可以谷歌或者百度。
我每天都提醒我自己：人的脑子容量是有限的，有些东西是没必要记的，但有些比较基础的东西是必须能信手拈来的，尽量避免完全成为“百度”程序员或者“搜索引擎”程序员。
分库分表
java小悠SpringBoot + Sharding JDBC，一文搞定分库分表、读写分离
#35岁码农#
在面试高级Java程序猿的时候，经常会问起这么一个问题：
什么是OOM？怎么会造成OOM？面对OOM如何解决？
一、什么是OOM？
OOM： Out Of Memory，即内存溢出，是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多，最终使得程序运行要用到的内存大于能提供的最大内存。
二、怎么会造成OOM？
1、内存泄漏
由于长期保持某些资源的引用，垃圾回收器无法回收它，从而使该资源不能够及时释放，也称为内存泄露。因而尽量不要将所有引用都使用为强引用，可以在合适的地方使用弱引用和软引用。
2、超大对象
保存多个消耗内存过大或当加载单个超大的对象时，该对象的大小超过了当前剩余的可用内存空间。比如查询数据库中的数据，一次查询过多，直接导致内存溢出了。因此查询数据库如果数据过多尽量使用分页查询。（之前DBA嘱咐过我们，一次性拿数据最多是200-300，所以在数据入仓的时候，我一般会设置一个maxSize=200，关于分页，曾经专门写过，可以参考：网页链接）
在生产上，读取一个大文件进入数据库，抛出了OOM。
因为最初预定是100W条数据一个文件，由于对方程序出问题，导致1000W条一个文件，当时我们自己程序也是读取整个文件后再入库的，没想到读完就OOM了？然后修改了-Xmx，就可以读取了。
3、其他各种原因
比如是否存在死循环，大循环重复产生的对象，是否有集合对象使用完之后，依然被引用着，导致无法清除，是否使用了不恰当的数据结构，导致占用空间过大等等。
三、如何解决OOM？
遇到问题不要紧张，先拍个照发个朋友圈。
呸！呸！呸！
遇到问题不要紧张，网管一般都会告诉你，先重启电脑！
当然咯，我们是程序猿，怎么能随便重启服务器呢？
但是，我们可以重启应用啊。
重启之前，先修改一下JVM启动参数
1、修改JVM启动参数，直接增加内存
JVM默认可以使用的内存为64M，Tomcat默认可以使用的内存为128MB。配置-Xms，-Xmx参数一定不要忘记加。
2、找出可能发生内存溢出的位置，并解决
检查代码中是否有死循环或递归调用；
检查是否有大循环重复产生新对象实体；
检查对数据库查询中，是否有一次获得全部数据的查询；
检查List、Map等集合对象是否有使用完后，未清除的问题；
使用内存查看工具动态查看内存使用情况；（常用工具：jmap，jstat，jstack，jconsole，jvisualvm等等）
关于JVM启动参数的含义，请听下回详细分解。
关注我，每天学一点，进步快一点。
JavaBean实体类上经常要实现序列化Serializable接口，那什么是序列化，序列化为什么又必须定义serialVersionUID属性？
数据落盘，落库或者网络传输过程中，需要把数据转换成字节码（byte[]），从磁盘读取或者服务器接收数据时，会把字节码转换成我们可以识别的JavaBean对象，这个过程就是序列化和反序列化。
反序列化的时候需要验证版本号：jvm会从字节流中拿到serialVersionUID，与本地的JavaBean中的serialVersionUID进行比对，如果一致就进行序列化，否则抛出异常InvalidCastException。
如果不写serialVersionUID，jvm会根据类情况自动生成一个默认的参数，但是最好自己定义，否则可能还是会出现异常。
但是有时候发现JavaBean上没有实现Serializable接口也能落库，这是因为MySQL数据库里有对应的数据类型和Java对象类型对应，本身已实现了序列化，但是如果存储nosql库，比如MongoDB就需要JavaBean实现Serializable接口了。
Java
运行时数据区域
线程共享：堆(Heap)、方法区
线程私有：虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器
直接内存
程序计数器--字节码解释器通过程序计数器依次读取指令，实现代码流程控制；记录当前线程执行的位置。
虚拟机栈--方法在执行的同时，建立一个栈帧存储局部变量表、操作数栈、常量池引用，线程私有保证局部变量安全。
堆--存放新创建的对象
方法区--存放已被加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等
JiveJdon中的仓储有两种持久方式：一种是dao代表的关系数据库，另一种是search代表的全文文本搜索技术。这两种持久技术都被掩盖在统一的仓储接口下。当然仓储是聚合对象的存储地，聚合对象需要从仓储中构建出来，那么可以使用Builder或工厂模式将具体的数据表实体数据转换、组装成聚合的树形模型。
JiveJdon论坛的聚合根会有两个，一个是容器性质的ForumThread，另一个是首（根）帖RootMessage（或称为TopicMessage），这里看一下重要的MessageRepository仓储接口。
在该接口中主要是对帖子进行新增、修改、删除操作，createTopicMessage()是创建首帖的方法，其背后委托给DAO接口进行关系数据库的新增SQL操作。
获取帖子的操作并没有放在这个仓储中，这也是为了实现读写分离，写操作使用专门的仓储实现变更保存，读取操作由于涉及聚合结构的构建，通过专门的Builder或工厂接口实现，这里是通过ForumFactory接口实现。
这里取名为Forum（论坛）的工厂，而不是使用聚合根Thread或Message命名，主要是考虑业务。一个论坛类似一个更大的容器，里面装着很多Thread讨论帖，每个讨论帖有首帖和回帖，这样的组成关系比较明显。但是聚合根并不是Forum，这是因为在发帖这样的上下文中，发一个首帖，然后在这个首帖后面发表回帖，这些是发帖上下文中的重要活动。
但是对于仓储来说，它的范围会更大，如同一个产品仓库可以容纳所有车间生产的产品，每个聚合可以视为一个车间，仓库是一个总体存储，那么显然这里使用Forum这个大容器概念比较合适，这也体现了仓储模式和聚合模型的区别所在。
当然，这里的论坛系统中，Forum的主要存在价值是所有帖子的容器或仓储，围绕Forum发生的活动主要是发帖和浏览帖，如果Forum下有更多重要活动发生，不只是一个有界上下文，那么仓储可能就只能以聚合根的名称命名，如同订单有界上下文中聚合根是Order，仓储也是OrderRespository。
全表扫描是一种“万能”的查询方式。任何对数据的访问需求，都可以通过全表扫描的方式解决。在逻辑上，这种方式会读取表中的所有行，然后检查每一行是否满足语句的限制条件。物理上，这种方式会批量读取高水位线下的每个数据块。这里注意两点，一是批量读取，二是高水位线。批量读取的目的是为了减少I/O次数，提高系统的吞吐能力。一个多块读操作可以使一次I/O能读取多块数据块（db_block_multiblock_read_count参数设定），而不是只读取一个数据块，这极大地减少了I/O总次数，提高了系统的吞吐量。所以利用多块读的方法可以十分高效地实现全表扫描，而且只有在全表扫描的情况下才能使用多块读操作。
常见的DELETE操作不会影响高水位线，只有使用TRUNCATE才会将高水位置为零。在10g以后的版本，可以通过shrink命令人工收缩高水位线。
互联网的大部分业务特点是读多写少，因此使用读写分离架构可以有效降低数据库的负载，提升系统容量和稳定性。核心思路是由主库承担写流量，从库承担读流量，且在读写分离架构中一般都是 1 主多从的配置，通过多个从库来分担高并发的查询流量。比如现在有 1 万 QPS 的以及 1K 的 TPS，假设在 1 主 5 从的配置下，主库只承担 1K 的 TPS，每个从库承担 2K 的 QPS，这种量级对 DB 来说是完全可接受的，相比读写分离改造前，DB 的压力明显小了许多。
无论c语言，还是java语言，golang语言，你觉得最重要的value是哪一个？
这样的感悟来自于今天读取的一本PPT经典书籍《设计之禅》。我并非要做ppt专家，只是想着够用就行。然而这本书还是超出我的预期，非常好的一本书，我觉得它更多教的是一种“道”层面的东西，而非“术”层面的东西。
它讲到了“留白”。
一页PPT从诞生而来就是全白，你居然跟我谈“留白”？不可思议！
然而，想一想，我们就理解了，白色不代表没有！事实上我们每个人都在消费ppt上的白色，只是我们太习以为常了，所以很少考虑它的存在。但是，当我们把“留白”当成一个元素来看待的时候，你会发现它无处不在，一页漂亮的ppt，与其说是素材好看，不如说是“留白”点缀得当；如果把素材跟“留白”反过来，你会发现，调整“留白”一如调整素材般的有效。
“留白”太重要了！
再回到开篇的问题，无论c语言，还是java语言，golang语言，你觉得最重要的value是哪一个？大家心里有答案了吗？
欢迎你们在评论区留言告诉我！
