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个�h博客�q�移

Sun, 22 Mar 2015 08:27:00 GMT

今天无聊在google中搜索了自己的名字，发现排名�W�一的居然是自己在blogjava上的博客�?br />说明blogjava在google引擎中的排名��实非常高，不过�q�个博客中一些文章资料也��实很好�Q�是个�h见过最好的�?br />不过自己已经��博客地址�q�移到自己新的个人地址上了�Q?inter12.org

薛�n�?/a> 2015-03-22 16:27 发表评论

一�ơ线上jboss僉|��问题分析

Mon, 17 Sep 2012 13:09:00 GMT

问题再现�Q?/div>

个�h中心在上周四上线(2012.9.13)�W�一�ơ上�U�，�׃��U�种�~�由�Q�遗留了部分低��别的BUG�Q�后于次日修复，下午4时再�ơ上�Uѝ�?/div>

当日晚上8点，�q�维发现user-web 五台服务器中四台jboss僉|��Q�无法响应用戯��求�?/div>

问题分析�Q?/div>

问题发生当日�Q�运�l�截留了当时的日志信息�ƈdump 了JVM内存信息�Q�关键信息如下：

java.lang.NullPointerException

Message 2012-09-15 02:47:56,992 - com.dianping.userweb.service.processor.MyInfoFavouriteModuleProcessor -235970 [myInfoThreadPoolTaskExecutor-1] ERROR - com.dianping.userweb.service.processor.MyInfoFavouriteModuleProcessor process module exception.

......

"http-0.0.0.0-8080-271" daemon prio=10 tid=0x00002b6ef4211000 nid=0x292a waiting on condition [0x00002b6eac592000]

java.lang.Thread.State: WAITING (parking)

at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)

- parking to wait for <0x00000007c4a3f0f0> (a java.util.concurrent.CountDownLatch$Sync)

at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:158)

at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.parkAndCheckInterrupt(AbstractQueuedSynchronizer.java:811)

at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.doAcquireSharedInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:969)

at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.acquireSharedInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:1281)

at java.util.concurrent.CountDownLatch.await(CountDownLatch.java:207)

at com.dianping.userweb.framework.concurrent.ConcurrentSidebarManager.execute(ConcurrentSidebarManager.java:46)

at com.dianping.userweb.action.page.myinfo.MyInfoIndexAction.sideBarManagerExecute(MyInfoIndexAction.java:39)

......

从以上日志中我们可以得到两个信息

1.一�?process报了�I�指针异常，

2.一个线�E�一直处在waiting状态�?/div>

�Ҏ��日志扑ֈ�对应的代码：

@Override

public void execute(final UCActionContext context) throws ProjectException {

final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(getHeadSize() + getLeftSize() + getRightSize());

barHandleExecute(context, countDownLatch, sideBar);

try {

countDownLatch.await(); --- A

} catch (InterruptedException e) {

logger.error("current handle error!", e);

throw new ProjectException("current handle error!");

}

�q�段是处理�ƈ行的核心代码�Q�通过CountDownLatch来处理�ƈ行的执行�Q�主�U�程通过 countDownLatch.await();�{�待子线�E�的完成。这个方法会抛除InterruptedException异常�Q�这个异常包含三个含义：

1.�q�是一个异常，需要业务根据时间情况处理，当然有些废话

2.�q�是一个等待方法，�{�待的时间不�Ҏ��CPU或是内存的情况，而是依赖于定时器或是��盘IO的返回，本案是根据子�U�程的执行情�?/div>

3.�q�个�{�待�U�程是可以中断的

所以当一个请求过来时�Q�主�U�程会在�q�个A处等待，直到所有子�U�程告诉我，所有子�U�程已经执行完成了�?/div>

再看barHandleExecute�Ҏ��的处理：

protected void barHandleExecute(final UCActionContext context, final CountDownLatch countDownLatch, SideBar sideBar) {

.......

threadPoolTaskExecutor.execute(new Runnable() {

@Override

public void run() {

Transaction t = Cat.getProducer().newTransaction("Modules",

moduleProcessor.getClass().getName());// 接入cat

try {

moduleProcessor.execute(context);

countDownLatch.countDown();

t.setStatus(Transaction.SUCCESS);

} catch (Throwable e) {

Cat.getProducer().logError(e);// 用log4j记录�pȝ��异常�Q�以便在Logview中看到此信息

t.setStatus(e);

} finally {

t.complete();

}

});

.......

}

对于多个�U�程�Q�通过�U�程池来处理�Q�每个线�E�也��是moduleProcessor处理完成后， countDownLatch.countDown();告诉�ȝ��E�我已经执行完成了，当主�U�程收到所有子�U�程的答复后�Q��l�往下执行，�q�行��面的渲染�?/div>

以上都是正常��程的流转过�E�，但是�Q�若我们其中的一个moduleProcessor抛出异常后，会出��C��么情况呢�Q�这个异�怼�被接入CAT监控的代码会吃掉�Q�告诉CAT一个日志信息，然后��׃��么都不做了。那countDownLatch.countDown();�q�段代码��永�q�不会被执行�Q�而主�U�程又依赖于子线�E�通过countDownLatch.countDown();来告知是否执行完了。这个时候就悲剧了，�ȝ��E�一直在�{�待子线�E�的消息�Q�无法渲染页面返回结果，�q�个时候用��L��W�一反应会是是不是网�l�原因导致没有加载数据，不停的F5�Q�每�ơ都会��生一个新的请求进来，若是��h��的�h��多�Q�这些进�E�就永远僉|��在那边，不释攑ֆ�存，造成�pȝ��雪崩�?/div>

一个合理的介入CAT方式是：

Transaction t = Cat.getProducer().newTransaction("Modules",

moduleProcessor.getClass().getName());// 接入cat

try {

// 业务处理

t.setStatus(Transaction.SUCCESS);

} catch (Throwable e) {

Cat.getProducer().logError(e);

t.setStatus(e);

throw new ProjectException(); //�q�里必须抛出异常�Q�有业务�pȝ��军_��如何处理异常

} finally {

t.complete();

}

几个疑问�Q?/div>

1.��Z��么processor会抛出异常？

当时在porcessor�~�写的时候，�U�定各个processor需要cacth自己的异常，不能因�ؓ自己的失败导致请求的其他模块加蝲��p�|。我们看看报�I�指针的地方�Q?/div>

.....

context.getParam(DefaultActionContext.Contant.MEMBER_ID.name)

.....

try

...

报错的是从上下文获取memberID的代码，�q�个操作�q�没有放在try catch块中。由于个��Z��心的所有页面都必须依赖于memberID�q�个字段�Q�所以编码时��忽略了memberId为空的这�U�情况，而且在我们的action层也对memberID为空的情况作了处理，具体代码如下�Q?/div>

......

private void initMemberInfo(UCActionContext context) throws ProjectException {

// 验证会员存在

if (memberId == null) {

throwException(MemberUtil.MEMBERID_INVALID_TITLE, MemberUtil.MEMBERID_INVALID_MSG);

}

......

所以理��Z��来说�Q�对于memberId为空的情况不会进入后端处理的processor�Q�所以后端也��没有考虑��C��context获取memberID会�ؓ�I�，但是实际情况�q�是发生了，�q�段代码也做了拦截，�q�抛��Z��异常�Q�不�q?在initMemberInfo�q�个�Ҏ��的外层，又catch住了�q�个异常�Q?/div>

try

....

initMemberInfo(context);

catch(){

....

}

所以说ACTION做的处理�q�没有�v到拦截作用，��D��q�个null的memberid传递到了后端，后端出错后被接入CAT的代码抓住，��D��ȝ��E�一直得不到�q�回�?/div>

2.��Z��么在压力��试�q�程中没有发生这个问题？

压力��试�q�程�Ӟ��当时扚w��处理�Ҏ��barHandleExecute的源代码如下所�C�，�q�没有介入CAT监控代码

protected void barHandleExecute(final UCActionContext context, final CountDownLatch countDownLatch, SideBar sideBar) {

.......

threadPoolTaskExecutor.execute(new Runnable() {

@Override

public void run() {

moduleProcessor.execute(context);

countDownLatch.countDown();

}

});

.......

}

�q�个地方��Z��么没有做try catch�Q�是考虑到我们一些�ƈ行的processor存在一些依赖关�p�，processorA出异常的话，processorB��q��不出问题�Q�也不渲染页面。所以这里就不cacth异常�Q�由具体的processor来决定是否cacth异常。所以在压力��试�q�程�Q�就��其中processor抛出异常�Q�框架就认�ؓ�q�是某个依赖processor抛出的异常，��将�q�个异常抛到WEB�Q�由最外层做控�Ӟ��跌��{到统一的错误页面。所以这�ȝ��E�僵�ȝ��情况��׃��会出现�?/div>

3.周四上线的时候�ؓ什么没有让jboss僉|��Q?/div>

个�h中心周四晚上9点多上线�Q�当时访问量也不是很大，��q��到会导致一些无效的memberID的请求进入，也不会立刻让JBOSS僉|��。同时我们在周五下午又对个�h中心做了一�ơ上�U�，重启了应用了�Q�所以没报出�q�个问题�Q�但是在周五晚上�Q�请求增大，各种复杂情况的请求进入后�Q�就触发了我们代码中的缺��P��最�l�导致JBOSS僉|��?/div>

�ȝ��Q?/div>

1.前段action拦截不合理，攑օ�了memberId为NULL的请求，打开了系�l�出错的门�?/div>

2.后端processor信�Q前段�q�来的数据，�q�没有做防�M式处理，��D��I�指针异常，同时又没有将�q�段获取数据的代码纳入try中，�q�一步将�pȝ��推向奔溃边缘�?/div>

3.上线前接入CAT代码�Q�没有考虑全面�Q�这�D�代码在自己本分(记录�pȝ��执行开销及异�?外干了不是它的事�Q�cacth住了我们的系�l�异常，�q�个才是压垮�pȝ��的最后一根稻草，��D��pȝ��雪崩�?/div>

4.框架本��n考虑不够全面�Q�用一�U�靠扩展对自�w�的�U�束来处理异常情况，没有分开的去处理�Q�多个无关porcessor和多个存在关联processor的两�U�情��c�?/div>

以上四步�Q�只要不走错一步，��׃��会出现周五晚上的JBOSS僉|��问题。可见一个重大错误大多是�׃��p�d��的错误连锁导致的�?/div>

薛�n�?/a> 2012-09-17 21:09 发表评论

一�ơ性能调优�W�记(�U�程�?

Wed, 12 Sep 2012 13:17:00 GMT

普通的性能调优主要从四个方面入�?/p>

�|�络�Q�磁盘IO�Q�内存，CPU四个斚w��入手�Q�下面案例就是从�q�四个角度来看�?/p>

我们的页面每天PV�?0W �Q�主要是分布在两个主要页面：个�h主页�Q�展�C�Z��c��假设每个页面各自承�?0%的PV�Q�假设访问时间集中在白天8��时�Q��^均下来每�U�的��h��数是 5.2个，考虑到高峰情况，那么我们��׃��以系�?0, ��当100个处理，我们最大的一个请求会产生13个processor ,也就是说最大��生的�U�程回事 13*100 = 1300。也��是说高峰时��M��?300个线�E�需要被处理�Q�我们将队列讄��?000�Q�对于高峰情况就抛弃�Q�因��是�ؓ了满��高峰情�늚�需要，��׃��使得部分��h��处在队列中，不能充分的利用CPU的资源�?/p>

在做压力��试时候，自��n应用内部做了��的多线�E�处理的框架�Q�内部采用的�U�程池是 SPRING�?ThreadPoolTaskExecutor 的类�Q�通过自��n的一个监控框架我们发玎ͼ�所有的�U�程单元执行的很快，但是在最后组装processor的时候，��p��了时��_��在过�E�中观察CPU的利用率�q�不是很高�?/p>

所以预估是在等待所有线�E�执行完成时�Q�也��是说有大量的processor在线�E�池的等待队列中�Q��ؓ了验证是否由于该原因造成的，所以做如下��试�Q?/p>

因�ؓ前面提到每秒的��^均请求是5.2 考虑��C��般的情况�Q�就讄��为压��的�q�发��Cؓ 3*5 = 15.

��试案例一�Q?/span>

15�U�程

循环100��?/p>

�U�程池：

corePoolSize �Q?CPU = 4

maxPoolSize �Q?2 * corePoolSize = 8

queueCapacity �Q?1000

压测��面�Q?/xxx/22933

---------------------------------------------- �q�个是分割线 ----------------------------------------------

�E�_��情况下的�U�程敎ͼ�

[root@host_77-69 ~]# ps -eLf | grep java | wc -l

229

主要是观察，是否充分利用了CPU核数�Q�达到我们预期的效果。现在的服务�l�承很多框架或是模块后，会启动很多你不知道的�U�程�Q�在那跑着�Q�时不时跛_��来干��C��下，所以一定要�{�系�l�运行稳定后观察�q�个数倹{�?/p>

---------------------------------------------- �q�个是分割线 ----------------------------------------------

CPU的一些信息：

[root@host_77-69 ~]# vmstat -ns 3  
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu-----
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
 0  0   2056 723528 392024 1330728    0    0     0     1    1    2  0  0 100  0  0	
 0  0   2056 723404 392024 1330728    0    0     0     0  467  806  0  0 100  0  0	
 0  0   2056 723404 392028 1330728    0    0     0    17  462  807  0  0 100  0  0	
 0  0   2056 723404 392028 1330728    0    0     0     0  457  814  0  0 100  0  0

主要是关�?in �Q?cs �q�两个参�?/p>

in�Q�每�U��Y中断�ơ数

cs: 每秒上下文切换的�ơ数

因�ؓ操作�pȝ��本��n会有一些操作，在未压测前的数值基本在 460 .800 左右�?/p>

---------------------------------------------- �q�个是分割线 ----------------------------------------------

[root@host_77-69 ~]#  mpstat -P ALL 5 
Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (host_77-69) 	09/12/2012 	_x86_64_	(4 CPU)

02:04:21 PM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest   %idle
02:04:26 PM  all    0.10    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.90
02:04:26 PM    0    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.80

��x��soft �q�个参数 �q�个代表当前CPU在所有时间中�Q�用于切换上下所化时间比,若是��p��的越多，代表当前的线�E�切换过于频�J�，没有充分利用CPU�Q�徏议减��线�E�数或是增加CPU�?/p>

user �?nice、sys主要是观察系�l�中是否存在大量计算�Q�或是死循环的情况，来消耗大量的CPU�?/p>

�q�个命��o是对于vmstat的补充，更直观的观察CPU的上下文切换及��Y中断情况�?/p>

---------------------------------------------- 下面是内存的初始情况�?----------------------------------------------

JVM自��n的内存情况：

[root@host_77-69 ~]# jstat -gcutil `jps | grep -i main | awk '{print $1}'` 3000 1000 
  S0     S1     E      O      P     YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
  0.00   0.00  90.91  13.56  60.25     26    0.877     2    0.802    1.679
  0.00   0.00  91.17  13.56  60.25     26    0.877     2    0.802    1.679
  0.00   0.00  91.27  13.56  60.25     26    0.877     2    0.802    1.679
  0.00   0.00  91.28  13.56  60.25     26    0.877     2    0.802    1.679

fugcc�ơ数基本不变�Q�而且各个代内存变化基本不大�?/p>

操作�pȝ��的内存情况：

[root@host_77-69 releases]# for i in {1..10};do  free;sleep 3  ; done;
             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:       3925596    3223996     701600          0     392352    1330896
-/+ buffers/cache:    1500748    2424848
Swap:      4194296       2056    4192240
             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:       3925596    3223996     701600          0     392352    1330896
-/+ buffers/cache:    1500748    2424848
Swap:      4194296       2056    4192240
             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:       3925596    3223996     701600          0     392352    1330896
-/+ buffers/cache:    1500748    2424848
Swap:      4194296       2056    4192240

数��g��基本保持不变�?/p>

---------------------------------------------- 下面是磁盘IO的初始情况了 ----------------------------------------------

[root@host_77-69 ~]# for i in {1..10};do  iostat ; sleep 3 ; done ;
Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (host_77-69) 	09/12/2012 	_x86_64_	(4 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.10    0.00    0.02    0.00    0.00   99.88

Device:            tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s   Blk_read   Blk_wrtn
sda               0.31         0.33         5.93    1751462   31740872

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (host_77-69) 	09/12/2012 	_x86_64_	(4 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.10    0.00    0.02    0.00    0.00   99.88

Device:            tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s   Blk_read   Blk_wrtn
sda               0.31         0.33         5.93    1751462   31740960

主要观察

Blk_read/s 每秒中读取的块数

Blk_wrtn/s 每秒中写的块�?/p>

%iowait 当前在等待磁盘IO的情�?/p>

---------------------------------------------- 说了�q�么多终于要开始了 ----------------------------------------------

开始压��后�Q�得��C��面的数据�Q?/p>

[root@host_77-69 ~]# vmstat -ns 3  
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu-----
0  0   2056 698224 393212 1331344    0    0     0     3  536  867  0  0 100  0  0	
 3  0   2056 694796 393212 1332248    0    0     0    19 7170 7515 55  4 40  0  0	
 1  0   2056 694796 393212 1333132    0    0     0     4 7121 7627 50  5 45  0  0	
 4  0   2056 692936 393216 1334376    0    0     0    17 6478 8738 54  5 42  0  0	
 2  0   2056 691548 393232 1335620    0    0     0    25 6497 7663 48  4 48  0  0	
 5  0   2056 689936 393232 1337052    0    0     0     3 7597 7174 47  5 48  0  0	
 3  0   2056 688704 393232 1338496    0    0     0    12 7369 8774 49  5 45  0  0	
 3  0   2056 686348 393232 1341528    0    0     0   819 12298 16011 50  5 45  0  0	
 4  0   2056 684976 393236 1343020    0    0     0    12 6034 6951 48  4 48  0  0	
 3  0   2056 664268 393240 1344508    0    0     0     1 6731 9584 52  5 42  0  0	
 1  0   2056 659360 393240 1346284    0    0     0    12 7797 8431 54  5 41  0  0	
 2  0   2056 657624 393240 1347564    0    0     0  2684 6908 7656 50  5 45  0  0

在压��的�q�个�q�程中，CPU大量上下文切换动作明昑֢�加了很多�?/p>

[root@host_77-69 ~]#  mpstat -P ALL 5 
 04:01:32 PM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest   %idle
04:01:37 PM  all    0.15    0.00    0.10    0.00    0.00    0.05    0.00    0.00   99.70
04:01:37 PM    0    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.20    0.00    0.00   99.60
04:01:37 PM    1    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.80
04:01:37 PM    2    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.80
04:01:37 PM    3    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00

�q�个数据上看出其中一个CPU��p��在切换的旉��比是0.2%�Q�也不是很高�?/p>

 [root@host_77-69 ~]# ps -eLf | grep java  | wc -l 
229
[root@host_77-69 ~]# ps -eLf | grep java  | wc -l 
236
[root@host_77-69 ~]# ps -eLf | grep java  | wc -l 
236
[root@host_77-69 ~]# ps -eLf | grep java  | wc -l 
235
[root@host_77-69 ~]# ps -eLf | grep java  | wc -l 
229
[root@host_77-69 ~]# ps -eLf | grep java  | wc -l 
229

java的线�E�数增加��C��236�Q�也��是说增加了7个，我们最初设�|�是4个，队列1000 �Q�在队列满了后，增加�?个，也就是说�Q�这�U�情况，扩容�?个线�E�，��p��满��我们的压��条�Ӟ��那说明core�?�Q�存在大量的队列�U�压情况�Q�同�Ӟ��上面的数据表明，用于上下文切换的比例也不是很高，如此我们��可以增加线�E�池的corePoolSize。那么下个案例就可以讄��?个试试看�?/p>

[root@host_77-69 ~]# jstat -gcutil `jps | grep -i main | awk '{print $1}'` 3000 1000 
  S0     S1     E      O      P     YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
 0.00  27.46  76.94  19.37  60.86     31    1.139     3    1.497    2.636
  0.00  23.34  85.64  19.37  60.90     33    1.150     3    1.497    2.647
  0.00  36.14  38.44  19.37  60.91     35    1.167     3    1.497    2.665
  0.00  63.19  37.87  19.37  60.92     37    1.191     3    1.497    2.688
 59.29   0.00   1.61  19.48  60.92     40    1.226     3    1.497    2.723
  0.00  50.63  58.22  19.50  60.93     41    1.236     3    1.497    2.733
  0.00  51.09  70.36  19.58  60.94     43    1.265     3    1.497    2.762
 44.05   0.00   2.09  19.67  60.95     46    1.298     3    1.497    2.795
  0.00  83.74  75.70  19.68  60.96     47    1.316     3    1.497    2.813
  0.00  89.57  77.32  20.21  60.96     49    1.350     3    1.497    2.847
 46.02   0.00  36.83  22.12  60.97     52    1.399     3    1.497    2.896
 36.69   0.00  37.78  22.12  60.98     54    1.417     3    1.497    2.914
 59.51   0.00  23.47  22.12  61.00     56    1.435     3    1.497    2.932
 64.53   0.00  36.51  22.29  61.03     58    1.461     3    1.497    2.959
 73.19   0.00  78.00  23.01  61.05     60    1.497     3    1.497    2.995
 54.24   0.00  36.10  23.01  61.06     62    1.521     3    1.497    3.018
 79.36   0.00  82.65  23.01  61.08     64    1.547     3    1.497    3.044
  0.00  68.75  48.34  26.61  61.10     67    1.606     3    1.497    3.103
 29.33   0.00  93.75  26.61  61.12     68    1.613     3    1.497    3.110
  0.00  45.32  23.68  26.61  61.12     71    1.640     3    1.497    3.138
 34.93   0.00  19.75  29.84  61.13     74    1.697     3    1.497    3.194
 22.59   0.00  27.47  29.84  61.14     76    1.711     3    1.497    3.208
 54.40   0.00  74.16  30.45  61.15     78    1.734     3    1.497    3.231
 25.23   0.00  77.50  30.45  61.15     80    1.747     3    1.497    3.245
 25.23   0.00  98.39  30.45  61.15     80    1.747     3    1.497    3.245
 25.23   0.00  99.94  30.45  61.15     80    1.747     3    1.497    3.245
  0.00  14.32   1.42  30.45  61.15     81    1.752     3    1.497    3.250
  0.00  14.32   2.15  30.45  61.15     81    1.752     3    1.497    3.250
  0.00  14.32   2.27  30.45  61.15     81    1.752     3    1.497    3.250
  0.00  14.32   2.48  30.45  61.15     81    1.752     3    1.497    3.250

�q�个是查看JVM的GC情况的，数据表明�Q�压��期��_��ygc�q�是蛮频�J�，但是每次ygc后进入old区的数据�q�不是很多，说明我们的应用大部分是朝生夕死，�q�不会发生频�J�fgc的情况，之后��׃��用把重心攑֜�JVM的GC上�?/p>

[root@host_77-69 releases]# for i in {1..10};do  free;sleep 3  ; done;
             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:       3925596    3370968     554628          0     395584    1369572
-/+ buffers/cache:    1605812    2319784
Swap:      4194296       2056    4192240

操作�pȝ��跟之心前相比�Q�基本没有发生�Q何的改变�?/p>

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.10    0.00    0.02    0.00    0.00   99.88

Device:            tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s   Blk_read   Blk_wrtn
sda               0.31         0.33         5.95    1751462   31823032

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (host_77-69) 	09/12/2012 	_x86_64_	(4 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.10    0.00    0.02    0.00    0.00   99.88

Device:            tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s   Blk_read   Blk_wrtn
sda               0.31         0.33         5.95    1751462   31823032

�q�个是当前应用对于磁盘的消耗情况，�Ҏ��初始��|��基本没什么变化，可以看出我们�q�个应用没有��盘IO的消耗，�q�说明本应用�q�没有大量的操作本地��盘IO情况�?/p>

�q�个也不是导致我们系�l�慢的原因，也可以排除�?/p>

xxxModuleProcessor 33 最慢的processor�?3毫秒

我们的processor最大的消耗是33毫秒�Q�外部调�?.9ms �Q�但是最后看到的消耗时间是557ms�Q�且上面的情况说明了�Q�存在大量队列积压，我们的数据处理processor都在�{�待队列�?/p>

下面是我们通过

Avg(ms):

�W�一�ơ： 662.5 毫秒

�W�二�ơ： 680 毫秒

�W�三�ơ： 690 毫秒

通过上面的分析，�q�_��响应旉��是：680ms,基本可以��定问题在于�U�程池corePoolSize�q�小,��D��了一定的数据在队列中�U�压�?/p>

--------------------------------------------- �q�是一条伟大的分割�U? ---------------------------------------------

��试案例二：

改动�Q�增加一倍的corePoolSize

15�U�程

循环100��?/p>

�U�程池：

corePoolSize �Q? * CPU = 8

maxPoolSize �Q? * corePoolSize = 16

queueCapacity �Q?1000

压测��面�Q?/member/22933

--------------------------------------------- 我又出现�? ---------------------------------------------

再次启动�E�_��后：

[root@host_77-69 ~]# for i in {1..10000};do ps -eLf | grep java | wc -l; echo "-------" ; sleep 2 ; done;

215

-------

215

-------

215

-------

java的线�E�数�l�持�?15个，跟上面有点不同，当然不管了，�q�个不是重点�?/p>

[root@host_77-69 ~]# vmstat -ns 3  
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu-----
 0  0   2056 933420 395768 1341376    0    0     0     8  579  875  0  0 100  0  0	
 0  0   2056 933420 395768 1341376    0    0     0     3  579  860  0  0 100  0  0	
 0  0   2056 933420 395776 1341372    0    0     0     9  568  867  0  0 100  0  0

初始情况CPU�q�行都很正常

[root@host_77-69 ~]#  mpstat -P ALL 5 
Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (host_77-69) 	09/12/2012 	_x86_64_	(4 CPU)

05:43:34 PM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest   %idle
05:43:39 PM  all    0.40    0.00    0.10    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.50
05:43:39 PM    0    0.80    0.00    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.00

基本没有软中�?/p>

压测后得到如下数据：

[root@host_77-69 ~]# for i in {1..10000};do ps -eLf | grep java | wc -l; echo "-------" ; sleep 2 ; done;

214

-------

214

-------

214

-------

217

-------

219

-------

219

-------

。。。。。�?/p>

221

-------

219

-------

。。。。。�?/p>

218

-------

218

-------

214

-------

�q�个java�U�程数的变化情况�Q�从 214-- 221 -- 214�?初始化了8个，然后增加�?个，也就是说�U�程池中��d��启用�?5个线�E��?/p>

------------------------------------------------------

[root@host_77-69 ~]#  mpstat -P ALL 5 
05:59:00 PM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest   %idle
05:59:05 PM  all   51.46    0.00    4.58    0.00    0.29    2.00    0.00    0.00   41.67
05:59:05 PM    0   50.98    0.00    4.71    0.00    0.98    7.25    0.00    0.00   36.08
05:59:05 PM    1   51.07    0.00    4.29    0.00    0.00    0.39    0.00    0.00   44.25
05:59:05 PM    2   50.49    0.00    4.87    0.00    0.00    0.19    0.00    0.00   44.44
05:59:05 PM    3   53.29    0.00    4.46    0.00    0.00    0.19    0.00    0.00   42.05

05:59:05 PM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest   %idle
05:59:10 PM  all   49.56    0.00    4.25    0.00    0.29    2.00    0.00    0.00   43.89
05:59:10 PM    0   46.56    0.00    3.73    0.00    1.18    7.07    0.00    0.00   41.45
05:59:10 PM    1   58.12    0.00    4.31    0.00    0.00    0.39    0.00    0.00   37.18
05:59:10 PM    2   45.72    0.00    4.67    0.00    0.00    0.39    0.00    0.00   49.22
05:59:10 PM    3   47.95    0.00    4.29    0.00    0.00    0.39    0.00    0.00   47.37

05:59:10 PM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest   %idle
05:59:15 PM  all   50.54    0.00    4.19    0.00    0.29    1.75    0.00    0.00   43.23
05:59:15 PM    0   55.36    0.00    3.70    0.00    1.17    5.85    0.00    0.00   33.92
05:59:15 PM    1   53.62    0.00    4.70    0.00    0.00    0.59    0.00    0.00   41.10
05:59:15 PM    2   46.98    0.00    4.29    0.00    0.00    0.19    0.00    0.00   48.54
05:59:15 PM    3   46.21    0.00    4.27    0.00    0.00    0.19    0.00    0.00   49.32

05:59:15 PM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest   %idle
05:59:20 PM  all   52.78    0.00    4.48    0.05    0.39    2.14    0.00    0.00   40.17
05:59:20 PM    0   52.17    0.00    3.94    0.00    1.57    7.68    0.00    0.00   34.65
05:59:20 PM    1   52.35    0.00    4.90    0.00    0.00    0.39    0.00    0.00   42.35
05:59:20 PM    2   57.09    0.00    4.85    0.00    0.00    0.19    0.00    0.00   37.86
05:59:20 PM    3   49.42    0.00    4.23    0.00    0.00    0.38    0.00    0.00   45.96

05:59:20 PM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest   %idle
05:59:25 PM  all   46.90    0.00    3.85    0.00    0.34    1.76    0.00    0.00   47.15
05:59:25 PM    0   48.34    0.00    3.70    0.00    1.56    6.43    0.00    0.00   39.96
05:59:25 PM    1   43.30    0.00    4.47    0.00    0.00    0.39    0.00    0.00   51.84
05:59:25 PM    2   50.59    0.00    3.52    0.00    0.00    0.39    0.00    0.00   45.51
05:59:25 PM    3   45.14    0.00    3.70    0.00    0.00    0.19    0.00    0.00   50.97

上面的数据表明，中断占CPU的比例确大大增加了。单�怸�断最高达��C��7.25% 如此��D��了什么结果呢?

Min(ms) Max(ms) Avg(ms) 95Line(ms) Std(ms) TPS

161.2 8877.4 731.7 1000.0 65.3 1.2

��x��较corePoolSize:4 max:8 性能反而下降了。��^均响应时间从662.5降到�?31.7�?/p>

最慢的processor的消耗时间是�Q?span style="white-space: pre;"> 187.9

期间也猜��可能是其中一个服务被我们压坏了，��重启了那个服务�Q�再�ơ压��的�l�果�?/p>

Min(ms) Max(ms) Avg(ms) 95Line(ms) Std(ms) TPS

102.9 9188.9 762.5 1095.0 657.8 3.0

�q�_��响应旉��是：750毫秒左右�?/p>

也就是说�Q�基本可以确认是�׃��我们增加�?coreSize和maxSize��D��性能变慢了。慢了近80毫秒。说明过多的CPU�q�不会加快我们的处理速度�?/span>

如此��有了下面的�Ҏ��?/p>

��试�Ҏ��三：

corePoolSize : cpu数量 + 1 = 5

maxPoolSzie : 2 *　corePoolSize　 = 10

我们看下具体情况吧：

[root@host_77-69 ~]#  mpstat -P ALL 5 
06:57:36 PM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest   %idle
06:57:41 PM  all   58.27    0.00    5.38    0.00    0.49    2.30    0.00    0.00   33.56
06:57:41 PM    0   61.66    0.00    4.74    0.00    1.98    8.10    0.00    0.00   23.52
06:57:41 PM    1   55.75    0.00    5.65    0.00    0.00    0.58    0.00    0.00   38.01
06:57:41 PM    2   57.81    0.00    5.47    0.00    0.00    0.20    0.00    0.00   36.52

CPU的上下文切换�q�是很厉実뀂达��C��8.10%

[root@host_77-69 ~]# for i in {1..10000};do ps -eLf | grep java | wc -l; echo "-------" ; sleep 2 ; done;

214

-------

214

-------

219

-------

219

-------

217

-------

215

-------

214

214--219

原来�U�程池core�?�Q�我们最大是10个，�U�程数确实增加到�?0个，��是�?0个线�E�对应到4个CPU上，两者的比例�?:2.25

�l�果�Q?/p>

�W�一�ơ压��是�Q?48毫秒

�W�二�ơ压��是�Q?22毫秒

�W�三�ơ压��是�Q?03毫秒

��取中间值吧�Q?22毫秒

性能��x��?core�Q? max:16的话�Q�有0.060毫秒的提升。说明一定cpu和进�E�数保持�?:2.25的比例上�Q�效率上�q�是有提高的�Q�但是上下文切换的还是很厉害�?/span>

��Z��不让它切换的�q�么厉害�Q�就��max讄��的小点吧�?/p>

��试�Ҏ��?/span>

�U�程�Q?5

循环�Q?00��?/p>

corePoolSize : cpu数量 + 1 = 5

maxPoolSzie : 2 * cpu = 8

08:13:13 PM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest   %idle
08:13:18 PM  all   52.45    0.00    4.60    0.00    0.10    1.27    0.00    0.00   41.58
08:13:18 PM    0   60.00    0.00    3.96    0.00    0.59    3.96    0.00    0.00   31.49
08:13:18 PM    1   50.29    0.00    5.48    0.00    0.00    0.20    0.00    0.00   44.03
08:13:18 PM    2   50.78    0.00    4.86    0.00    0.00    0.58    0.00    0.00   43.77
08:13:18 PM    3   48.83    0.00    4.28    0.00    0.00    0.19    0.00    0.00   46.69

08:13:18 PM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest   %idle
08:13:23 PM  all   50.05    0.00    4.29    0.00    0.10    1.22    0.00    0.00   44.34
08:13:23 PM    0   57.54    0.00    4.56    0.00    0.20    3.97    0.00    0.00   33.73
08:13:23 PM    1   49.81    0.00    4.28    0.00    0.00    0.39    0.00    0.00   45.53
08:13:23 PM    2   48.16    0.00    3.88    0.00    0.00    0.39    0.00    0.00   47.57
08:13:23 PM    3   45.07    0.00    4.45    0.00    0.00    0.19    0.00    0.00   50.29

08:13:23 PM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest   %idle
08:13:28 PM  all   51.34    0.00    4.69    0.00    0.10    1.27    0.00    0.00   42.60
08:13:28 PM    0   60.08    0.00    4.15    0.00    0.40    3.95    0.00    0.00   31.42
08:13:28 PM    1   47.75    0.00    6.07    0.00    0.00    0.39    0.00    0.00   45.79
08:13:28 PM    2   47.48    0.00    4.26    0.00    0.00    0.39    0.00    0.00   47.87
08:13:28 PM    3   50.19    0.00    4.28    0.00    0.00    0.39    0.00    0.00   45.14

中断旉��实�?%下降��C��4%左右�?/p>

[root@host_77-69 ~]# for i in {1..10000};do ps -eLf | grep java | wc -l; echo "-------" ; sleep 2 ; done;

215

-------

217

-------

217

-------

219

-------

219

-------

218

-------

�U�程池基本处于饱和状态�?/p>

�l�果�Q?/p>

�W�一�ơ压��结果：629毫秒

�W�二�ơ压��结果：618毫秒

�W�三�ơ压��结果：586毫秒

�q�次CPU:�U�程��Cؓ1:2

相比较CPU和线�E�数1.2.25的结果有�E�微的提升，因�ؓCPU中断旉��比下降了�?/p>

最�l�的�l�论�Q�JVM的垃圑֛��Ӟ��本地��盘IO�Q�操作系�l�内存都不会�Ҏ��应用产生影响�Q�唯一的元素就是线�E�池大小的设�|��?span style="color: #ff0000;">目前��试出来的最佳策略是�Q?/span>

corePoolSize = cpu + 1

maxPoolSize = 2 *　 cpu 　

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薛�n�?/a> 2012-09-12 21:17 发表评论

Sat, 08 Sep 2012 10:01:00 GMT

AOP 的简单入�?/span>

自己也算是从业多�q�_��对于AOP的概念应该算是听的烂的不能再烂了�Q�这斚w��的书也看的不��，但是自己一直没有机会去实践下�?/p>

乘在�q�个�E�微有点�I�闲的下午，��随手玩玩SPRING的AOP�Q�也谈谈自己对于AOP的理解及其衍生的一些东�ѝ�?/p>

1.一切术语都是纸老虎

基本概念�Q�也可以说是基本术语。�Q何一个��Y件概忉|��出时候，都少不了�q�个东西。CRM,AOP,SOA�{�等�Q�伴随这些东西的都会有相应体�p�d��的术语�?/p>

我个人的看法是一切术语的出现不是�q�不是向大众解释清楚�q��g事到底是怎么一回事�Q�其主要是基于两个方面考虑�Q?/p>

1.让自己提��Ҏ��得系�l�化�Q�更��h��说服力�?/p>

2.�q�h��大众�Q�或是迷�p�那些刚�q�入�q�个领域的初学者�?/p>

两个看似矛盾的因素，其实归结到本质就是将一个简单的东西复杂化�ƈ�q�L��那些辨别能力的一般的人，大家对于抽象��C��定程度的东西但是心怀敬畏之心的，然后带着膜拜的心理去接受�Q�生怕一不小心亵渎了内心的女��。扯开来讲现在�C�会�Q�官员的道�d沦��Q�其中的一个诱因就是对于敬畏之心的�~�失�Q�当一个�h无所畏时�Q�才是最可怕的�Q�因��个时候已�l�没有�Q何约束能�U�束他的行�ؓ�?/p>

回归正题�Q�既然提到术语，那么我们��将AOP中的那些术语列出来看看�?/p>

切面�Q�Aspect�Q�、连接点�Q�Joinpoint�Q�、通知�Q�Advice�Q�、切入点�Q�Pointcut�Q?、目标对象（Target Object�Q�、AOP代理�Q�AOP Proxy�Q��?/p>

通知又分为几�U�：前置通知�Q�Before advice�Q�、后通知�Q�After advice�Q�、返回后通知�Q�After return advice�Q�、环�l�通知�Q�Around advice�Q�、抛出异常后通知�Q�After throwing advice�Q?�{��?/p>

好了�Q�现在我们来看看�q�些术语�Q�谁能一眼就明白�q�些东西能告诉我们什么？谁能通畅的理清楚它们之间的关�p�R��开始解释之前，我们看看�l�基癄��上对AOP的定义是什么：

面向侧面的程序设计（aspect-oriented programming�Q�AOP�Q�又译作面向斚w��的程序设计、觀點導向編�E�）是计���机�U�学中的一个术语，指一�U�程序设计范型。该范型以一�U�称��Z��面（aspect�Q�又译作斚w���Q�的语言构造�ؓ基础�Q�侧面是一�U�新的模块化机制�Q�用来描�q�分散在对象、类或函��C��的横切关注点�Q�crosscutting concern�Q��?/pre>
 
 
多么���单的解释�Q�就是对于那些在�ȝ��序业务之外的事情�Q�我们该怎么设计�Q�看清楚�Q�是�E�序设计�Q�而不是程序编码，很多地方都将AOP理解成面向切面的�~�码�Q�那是错误，AOP�U�定的是一�U�设计范型，具体到java上的实现例如aspectJ,例如spring的AOP。再具体到实现技术就是JDK自带的动态代理，cglib的字节码修改�{�等�?span style="color: #ff6600;">AOP != spring AOP ,AOP != cglib 。一个是设计范型�Q�一个是实现�?/span>

 
(�q�里扯开点说�Q�一些所谓的架构师喜�Ƣ谈概念�Q�还有�h提出架构师更��x��抽象的东西，普通的码农更关注具象的东西。这些东西本�w�没错，在大量的实践之后�Q�我们确实应该去在这大量的实践中归纳�Q��ȝ�������律，�q�就是进行抽象。但是，但是�Q�那些只跟你扯抽象而不落地的架构师�Q�还是远���M���Q�因��Z��们不是基于大量的兯���后，�q�行抽象�Q�他们不�q�是邯郸学步的抄袭那些真正的架构师的��x���Q��ƈ转变�������q��观点�Q�TMD���是个大忽悠)
 
2.那些�ȝ��序之外的杂事


我们知道�Q�一个程序是会被�~�译成计���机能识别的机器码，交给机器��L��行，那么我们想知道机器在执行我们的代码时候，发生的一些事�Q�例如：
 

一个输入是否得到我们想要的输出呢？
一个函数执行的旉���开销是多���呢�Q?/li>
若是一个良好的�E�序遇到无法处理的异常我们该怎么办呢�Q?/li>
存在多个数据源，我们需要在多个数据源的更新都完成后�Q�再提交该怎么处理呢？
我们惛_��一些我们不认可的请求拒�l�，那又该怎么处理呢？

 
当以上的�q�些杂事出现�Ӟ��我们该怎么做呢�Q�一�U�很���单粗暴的方式���是���编码的���这些杂事写入到我们的主要业务程序中�Q�我惌����U�方式大家在日常的开发经常能看到�Q�包括你�ȝ��一些所谓��^台��别的产品也是采用�q�种方式�Q�笔者现在所在单位的部分产品也是如此。不���你爽不爽，老子爽了���可以了�?/p>
 
 
3.上吧�Q�骚�q?/span>
用个不恰当的比喻来说�Q�你是个开饭店的，来了很多��֮��Q�当你女服务员在招待��֮��Ӟ��你突然发现XX院长来了�Q�想来OOXX下。你���定了一个流�E�，来XX院长�Q�可OOXX�Q�硬�~�码的方式就是：
1.你女服务员在招待
2.XX院长跟她OOXX
3.你女服务员在招待
4.屌丝来了�Q�无视之
......
�q�个�q�程中你不管你女服务员是否来例假�Q�你不关心你��x��务员是否今天心情不好。嗯�Q�院长爽了，若是你得��C��某种回报�Q�也�q�好�Q�爽了；若是什么都得不刎ͼ�那可���欲哭无泪�?/p>
如果你��够幸���的话，有另一个口味美��x��务员�Q�她会隐藏技�?--�z�脚。恰巧经���学院院长也来了�Q�这个家伙还喜欢�z�脚�Q�那怎么办，那就上吧�Q?/p>
1.你女服务员在招待
2.XX院长跟她OOXX+�z�脚
3.你女服务员在招待
4.屌丝来了�Q�无视之
......
如果你生意��够好�Q�恰好XX院长又很多，好吧�Q�你的美女们一直处在XXOO状态中..... 很high�Q�很happy。但是，我们回到最开始，你�ؓ什么要招女服务员？扑֥�们来�Q�是因�ؓ你需要她们去招待��֮��Q�一个屌丝在�{�吃饭没关系�Q�若是一���的屌丝在等吃饭�Q�你���悲剧，没�h招待屌丝们了�Q�因��Z��的那些服务员都在跟院长们OOXX中，因�ؓ命��o已经固化到流�E�中�Q�你改不了，臛_��在你修改���程之前。通过我们软�g术语来说�Q�就是不能及时、灵�zȝ��应对自��n内部(你的���女们��n体、心�?和外�?屌丝数量)的变化。当�Ӟ�� 你若是铁道部�q�样的共和国长子�Q�那是没关系的，让那���屌丝们�{�去吧，因�ؓ方圆960万��^方公里就此一�Ӟ��别无分号�?/p>
 
若你不是�Q�哪天觉得自己有点生意有�Ҏ��不住或是那点生殖器破事被某个黑心�Q�吃不到葡萄的院长小弟揭发了�Q�扛不住随之而来的社会舆论压力，不能跟院长们OOXX了，只准对他们笑个，�q�个时候你得通知那些��x��务员�Q�说不准OOXX了，只能看了。若是你只有一家店�Q�还好，自己喊一壎ͼ�重新打印���程规章表，若是全国�q�锁的话...... 一桌的杯具摆在你茶几上�?/p>
  
4.正义化��n的出�?/span>


好了�Q�扯了这么多�Q�终于要该AOP兄弟出场了，再不��Z��计戏都散��Z���?/p>
针对以上的种�U�问题，我们该怎么处理�q�些我们店主要生意之外的杂事�?OOXX),有什么更好的方式来随时应对种�U�变化。这个就是我们AOP兄弟惛_��的事情，从主业中剥离�����些杂事，�q�行单独处理的设计。主业务只关注于自己的领域，对于�Ҏ��领域的处�?OOXX),通过侧面来封装维护，�q�样使得散落在不同口味美女的�Ҏ��操作可以很好的管理�v来。来�D�专业点的说明吧�Q?/p>
 
从主��x��点中分离出横切关注点是面向侧面的�E�序设计的核心概��c��分���d��注点使得解决特定领域问题的代码从业务逻辑中独立出来，业务逻辑的代码中不再含有针对特定领域问题代码的调用，业务逻辑同特定领域问题的关系通过侧面来封装、维护，�q�样原本分散在在整个应用�E�序中的变动���可以很好的���理��h���?/pre>
 
 
好了�Q�AOP的就是个�q�么���单的东西�Q�别��L��那些�J�杂的spring配置和概忉|��语。它只是一�U�设计范型�?/p>
 
 
�l�了�q�么久，让我们来打倒那些纸老虎吧�?/p>
我开饭店�Q�屌丝、院长来吃饭�Q�美女们招待��֮� �Q�这个是我们的主业�? ========  目标对象�Q�Target Object�Q?���是店主我，我开了两个店�Q�戏院和饭店
哦，北大院长来饭店吃饭了                                                            ========  切入点（Pointcut�Q?他们来我戏院看戏的话�Q�不���，直管饭店的事
院长开始吃饭，喝酒了�?                                                              ========  �q�接点（Joinpoint�Q?�Q�就是我们的一些行为，院长如果来围观的话，无视之，哥是开饭店的�?/p>
院长惌������女们OOXX�?                                                              ========  通知�Q�Advice�Q�院长来了，也吃了饭了，那接下来�q�什么呢�Q�通知���是军_���q�什�?OOXX或是�z�脚
院长除了想OOXX之外�Q�还��x��脚，那么怎么办呢�Q?                          ========  切面�Q�Aspect�Q?�Q�规定院长来了可以干什么，���是军_��可以有多���个通知�Q�OOXX||�z�脚 或是 OOXX &&　�z�脚
----------------------------------------------------------------------------------------------------
院长惛_��饭后�z�脚                                                                ======== 后通知�Q�After advice�Q��?/p>
院长惛_��饭前�z�脚                                                                ======== 前置通知�Q�Before advice�Q?/p>
院长��x��据吃饭后的心情决定是OOXX�q�是�z�脚                         ======== �q�回后通知�Q�After return advice�Q?/p>
院长吃饭吃出脑中风了                                                          ======== 抛出异常后通知�Q�After throwing advice�Q�这个时候有个通知跛_��来：�?20�Q�送医院！
院长想饭前洗脚，饭后OOXX                                                 ======== 环绕通知�Q�Around advice�Q?/p>
 
作�ؓ老板的我�Q�应该怎么更好的切入这些洗脚啊�Q�OOXX服务�?   ======== AOP代理�Q�AOP Proxy�Q�怎么在干好招待顾客这件事上切�?�z�脚||OOXX
 
若是上面的这些你�q�是看不明白的话�Q�那么我们就兯���到spring上，看看到底是�g上面事吧。spring中Aspect叫Advisor。Joinpoint叫Weaving。很操蛋�Q�也很让人无语的术语�?/p>
 
 
切面�Q?
package com.zhaming.aop.advice;

import java.lang.reflect.Method;

import org.springframework.aop.AfterReturningAdvice;

/**
 * 后置通知
 * @author inter12
 *
 */
public class AfterAdvice implements AfterReturningAdvice {

    @Override
    public void afterReturning(Object returnValue, Method method, Object[] args, Object target) throws Throwable {
        System.out.println("拦截�?" + method.getName() + "�Ҏ��");
        System.out.println("�z�脚");
    }

}


package com.zhaming.aop.advice;

import java.lang.reflect.Method;

import org.springframework.aop.MethodBeforeAdvice;

/**
 * 前置通知
 * 
 * @author inter12
 */
public class BeforeAdvice implements MethodBeforeAdvice {

    @Override
    public void before(Method method, Object[] args, Object target) throws Throwable {

        System.out.println("拦截�?" + method.getName() + "�Ҏ��");
        System.out.println("OOXX");
    }

}


package com.zhaming.aop.advice;

import org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor;
import org.aopalliance.intercept.MethodInvocation;

/**
 * 环绕通知
 * 
 * @author inter12
 */
public class CompareAdvice implements MethodInterceptor {

    @Override
    public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
        Object result = null;
        String userName = invocation.getArguments()[0].toString();
        if (null != userName && userName.equals("yuanzhang")) {
            System.out.println("院长通过---------------");
            result = invocation.proceed();
        } else {
            System.out.println("屌丝拒绝---------------");
        }
        return result;
    }

}

目标对象�Q?
package com.zhaming.aop.restaurant;

public interface RestaurantService {

    public void zhaodaiguke(String userName);

    public void weiguan(String userName);
}

package com.zhaming.aop.restaurant;

/**
 * 目标对象
 * 
 * @author inter12
 */
public class RestaurantServiceImpl implements RestaurantService {

    @Override
    public void zhaodaiguke(String userName) {
        System.out.println("--------- 姑娘们在招待��֮�:" + userName);
    }

    @Override
    public void weiguan(String userName) {
        System.out.println(userName + ":在围�?);

    }

}

客户端：
package com.zhaming.aop;

import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.support.FileSystemXmlApplicationContext;

import com.zhaming.aop.restaurant.RestaurantService;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        ApplicationContext applicationContext = new FileSystemXmlApplicationContext(
                                                                                    "http://home/inter12/workspace/Light/src/main/java/appcontext-aop.xml");

        RestaurantService bean = (RestaurantService) applicationContext.getBean("restaurantService");
        bean.zhaodaiguke("yuanzhang");
        bean.zhaodaiguke("diaosi");
    }
}

配置文�g�Q?



	
	
	
	

	
	

	

		
		
			
				
				compareAdvice
			
		

		
			
		
	


 
 
 
5.AOP能干什么？


现在回头看看最初问的五个问题，那些杂事�Q�是不是可以对应到��Y件中的几个概念：日志记录�Q�性能�l�计�Q�安全控�Ӟ��事务处理�Q�异常处理，更衍生的提还有缓存，持久化，同步�{?/p>
              
              


              
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薛�n�?/a> 2012-09-08 18:01 发表评论

redis 学习�W�记4--sortset

Thu, 26 Jul 2012 07:01:00 GMT

redis学习�W�记3--sortSet

�l�于到最后一个数据结构了�Q�加油！�Q?/p>

整体�l�构图：

http://dl.iteye.com/upload/picture/pic/115995/0ee3789f-33e1-35ca-ac65-cbd6b4e4e147.jpg

1.ZADD

语法�Q?ZADD key score value

释义�Q�添加执行分数的value�Q?score必须是double�c�d��的数�?/p>

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> zadd z1 1 a

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> zadd z1 2 b

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> zadd z1 20 bb

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> zadd z1 10 ff

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> zrange z1 0 -1

1) "a"

2) "b"

3) "ff"

4) "bb"

2.ZREM

语法:ZREM key value

释义�Q�删除指定value的�?/p>

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> ZREM z1 b // 删除�Q�指定value

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> zrange z1 0 -1

1) "a"

2) "ff"

3) "bb"

3.ZCARD

语法�Q�ZCARD key

释义�Q�获取集合��L��

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> zrange z1 0 -1

1) "a"

2) "ff"

3) "bb"

redis 127.0.0.1:6379> zcard z1

(integer) 3

4.ZCOUNT

语法:zcount key min max

释义�Q�计��在指定范围内的元素数目

(1 6 ==== 1 < x <= 6 // 括号代表开区间

1 6 ==== 1 <= x <= 6

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> zrange z1 0 -1 withscores

1) "a"

2) "1"

3) "ff"

4) "10"

5) "bb"

6) "20"

redis 127.0.0.1:6379> zcount z1 5 10 // 闭区��_��能取�?0

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> zcount z1 5 (10 //开区间�Q�无法得�?0

(integer) 0

5.ZSCORE

语法�Q�ZSCORE key value

释义�Q�获取指定key的分�?/p>

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> zrange z1 0 -1 withscores

1) "a"

2) "1"

3) "ff"

4) "10"

5) "bb"

6) "20"

redis 127.0.0.1:6379> zscore z1 a // 获取a的分�?/p>

"1"

6.ZINCRBY

语法�Q�ZINCRBY key score value

释义�Q�对于指定的value�q�行加法操作

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> zrange z1 0 -1 withscores

1) "a"

2) "1"

3) "ff"

4) "10"

5) "bb"

6) "20"

redis 127.0.0.1:6379> zincrby z1 10 a // 对于a+10

"11"

redis 127.0.0.1:6379> zrange z1 0 -1 withscores

1) "ff"

2) "10"

3) "a"

4) "11"

5) "bb"

6) "20"

redis 127.0.0.1:6379> zincrby z1 -3 a // 对于a-3

"8"

redis 127.0.0.1:6379> zrange z1 0 -1 withscores

1) "a"

2) "8"

3) "ff"

4) "10"

5) "bb"

6) "20"

7.ZRANGE|ZREVRANGE

语法�Q�ZRANGE|ZREVRANGE key

释义�Q�显�C�所有列�?/p>

redis 127.0.0.1:6379> zrange z1 0 -1

1) "a"

2) "ff"

3) "bb"

redis 127.0.0.1:6379> zrevrange z1 0 -1

1) "bb"

2) "ff"

3) "a"

8.ZRANGEBYSCORE|ZREVRANGEBYSCORE

语法�Q�ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]

释义�Q�获取指定范围内的数�?/p>

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> zrange z1 0 -1 withscores

1) "a"

2) "8"

3) "ff"

4) "10"

5) "bb"

6) "20"

redis 127.0.0.1:6379> zrangebyscore z1 -inf +inf // 在不清楚最大最��范围的旉��Q�可以采用这�?-inf +inf

1) "a"

2) "ff"

3) "bb"

redis 127.0.0.1:6379> zrangebyscore z1 8 10 // 闭区�?/p>

1) "a"

2) "ff"

redis 127.0.0.1:6379> zrangebyscore z1 (8 10 // 开区间

1) "ff"

9.ZRANK|ZREVRANK

语法�Q�zrank|zremrank key member

释义�Q�获取指定值在集合中的排名�Q�以�Q�代表第一位　。（��序或是逆序�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> zrange z1 0 -1 withscores

1) "a"

2) "8"

3) "ff"

4) "10"

5) "bb"

6) "20"

redis 127.0.0.1:6379> zrank z1 a

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> zrank z1 ff　　　　　//��序位置

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> zrevrank z1 a //逆序位置

(integer) 2

10.ZREMRANGEBYRANK

语法 :ZREMRANGEBYRANK key min max

释义�Q�删除指定下标的数据

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> zrange z1 0 -1

1) "a"

2) "ff"

3) "bb"

redis 127.0.0.1:6379> zremrangebyrank z1 0 1

(integer) 2

redis 127.0.0.1:6379> zrange z1 0 -1

1) "bb"

11.ZREMRANGEBYSCORE

语法 :ZREMRANGEBYSCORE key min max

释义�Q�根据指定分数删除数�?/p>

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> zrange z1 0 -1 withscores

1) "bb"

2) "20"

redis 127.0.0.1:6379> ZREMRANGEBYSCORE z1 -inf +inf // 删除所有的数据 �{�同�? del z1

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> zrange z1 0 -1

(empty list or set)

12.ZINTERSTORE

语法�Q�ZINTERSTORE destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight [weight ...]] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX]

释义�Q?/p>

计算�l�定的一个或多个有序集的交集�Q�其中给�?key 的数量必��M�� numkeys 参数指定�Q��ƈ��该交集(�l�果�?储存�?destination �?/p>

默认情况下，�l�果集中某个成员�?score 值是所有给定集下该成员 score ��g��?

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> zrange s1 0 -1

1) "a"

2) "b"

3) "c"

redis 127.0.0.1:6379> zrange s2 0 -1

1) "a"

2) "c"

3) "d"

redis 127.0.0.1:6379> zinterstore s3 2 s1 s2

(integer) 2

redis 127.0.0.1:6379> zrange s3 0 -1

1) "a"

2) "c"

redis 127.0.0.1:6379>

13.ZUNIONSTORE

语法�Q�ZUNIONSTORE destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight [weight ...]] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX]

释义�Q�计��给定的一个或多个有序集的�q��Q�其中给�?key 的数量必��M�� numkeys 参数指定�Q��ƈ��该�q��(�l�果�?储存�?destination �?/p>

默认情况下，�l�果集中某个成员�?score 值是所有给定集下该成员 score ��g�� ?�?/p>

WEIGHTS

使用 WEIGHTS 选项�Q�你可以�?每个 �l�定有序�?分别指定一个乘法因�?multiplication factor)�Q�每个给定有序集的所有成员的 score 值在传递给聚合函数(aggregation function)之前都要先乘以该有序集的因子�?/p>

如果没有指定 WEIGHTS 选项�Q�乘法因子默认设�|��ؓ 1 �?/p>

AGGREGATE

使用 AGGREGATE 选项�Q�你可以指定�q��的结果集的聚合方式�?/p>

默认使用的参�?SUM �Q�可以将所有集合中某个成员�?score ��g�� ?作�ؓ�l�果集中该成员的 score ��|��使用参数 MIN �Q�可以将所有集合中某个成员�?最��?score ��g��为结果集中该成员�?score ��|��而参�?MAX 则是��所有集合中某个成员�?最�?score ��g��为结果集中该成员�?score 倹{�?/p>

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> zunionstore s3 2 s1 s2

(integer) 4

redis 127.0.0.1:6379> zrange s3 0 -1

1) "b"

2) "a"

3) "c"

4) "d"

redis 127.0.0.1:6379>

已有 0 人发表留�a��Q�猛�?>>�q�里<<-参与讨论

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薛�n�?/a> 2012-07-26 15:01 发表评论

redis 学习�W�记3--set

Wed, 25 Jul 2012 10:36:00 GMT

redis学习�W�记3--set

list:有序且，允许重复数据的链�?存在POP PUSH的概�?/p>

set: 无需序，不能重复的集�?主要是ADD

sortSet�Q�有序，不能重复的集合�?/p>

整体�l�构图：

http://dl.iteye.com/upload/picture/pic/115943/f6e6971a-0216-3fe3-b89c-4ec5b53b762a.jpg

1.SADD 新增元素

语法�Q?sadd key value

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> sadd s1 1

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> sadd s1 2

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> sadd s2 3

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> sadd s1 1 // 重复数据不会被添�?/p>

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379>

2.SREM 删除元素

语法�Q�srem key value

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> smembers s1

1) "1"

2) "2"

redis 127.0.0.1:6379> srem s1 1 // 删除s1中的1元素

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> smembers s1

1) "2"

redis 127.0.0.1:6379>

3.SMEMBERS 列出所有信�?�c�M��list�?lrange

语法�Q�smembers key

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> smembers s1

1) "2"

redis 127.0.0.1:6379>

4.SISMEMBER 判断是否存在该元�?/p>

语法�Q�sismember key value

1:存在该元�?/p>

0:不存�?/p>

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> sismember s1 1 存在的元素返�?

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> sismember s1 3 不存在的元素�q�回0

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379>

5.SCARD 计算集合中元素��L�� size

语法�Q�scard key

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> scard s1 // �q�回集合中元素个�?/p>

(integer) 2

redis 127.0.0.1:6379>

6.SMOVE ��集合中一个元素�{�U�d��另一个集合中

语法: smove source destination value

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> smembers s1

1) "1"

2) "2"

redis 127.0.0.1:6379> smembers s2

(empty list or set)

redis 127.0.0.1:6379> smove s1 s2 1 // ��S1中的1�U�d��C��S2�?/p>

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> smembers s1

1) "2"

redis 127.0.0.1:6379> smembers s2

1) "1"

redis 127.0.0.1:6379>

7.SPOP 随机弹出一个元�?/p>

语法�Q?spop key

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> smembers s1

1) "1"

2) "2"

3) "3"

4) "4"

redis 127.0.0.1:6379> spop s1 // 随机弹出一个元�?/p>

"3"

redis 127.0.0.1:6379> smembers s1

1) "1"

2) "2"

3) "4"

redis 127.0.0.1:6379>

8.SRANDMEMBER 随机获取一个元素，但是不弹出集�?�q�个是跟SPOP唯一的区�?/p>

语法: SRANDMEMBER

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> smembers s1

1) "1"

2) "2"

3) "4"

redis 127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER s1 // 随机取得一个数据，但是元素不会丢失

"4"

redis 127.0.0.1:6379> smembers s1

1) "1"

2) "2"

3) "4"

redis 127.0.0.1:6379>

9.SINTER 取两个集合的交集

语法�Q�SINTER key1 key2

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> smembers s2

1) "1"

2) "10"

redis 127.0.0.1:6379> smembers s1

1) "1"

2) "2"

3) "4"

redis 127.0.0.1:6379> sinter s1 s2 // 两个集合共同的元素是 1

1) "1"

redis 127.0.0.1:6379>

10.SINTERSTORE 取两个集合的交集�q�保存到另一个集合中

语法�Q�SINTERSTORE destination key1 key2

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> smembers s1

1) "1"

2) "2"

3) "3"

redis 127.0.0.1:6379> smembers s2

1) "1"

2) "10"

redis 127.0.0.1:6379> smembers s3 //�q�个时候S3是空�?/p>

(empty list or set)

redis 127.0.0.1:6379> sinterstore s3 s1 s2 //取两个的交集�q�保存到s3 �?/p>

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> smembers s3

1) "1"

redis 127.0.0.1:6379>

11.SUNION 取两个集合的�q��

语法�Q�SUNION key1 key2

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> smembers s1

1) "1"

2) "2"

3) "3"

redis 127.0.0.1:6379> smembers s2

1) "1"

2) "10"

redis 127.0.0.1:6379> sunion s1 s2 // 取得两个集合的�ƈ�?/p>

1) "1"

2) "2"

3) "3"

4) "10"

redis 127.0.0.1:6379>

12.SUNIONSTORE 取两个集合的�q��q�保存到另一个集合中

语法: SUNIONSTORE destination key1 key2

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> smembers s1

1) "1"

2) "2"

3) "3"

redis 127.0.0.1:6379> smembers s2

1) "1"

2) "10"

redis 127.0.0.1:6379> sunionstore s4 s1 s2

(integer) 4

redis 127.0.0.1:6379> smembers s4

1) "1"

2) "2"

3) "3"

4) "10"

redis 127.0.0.1:6379>

13.SDIFF 取两个集合的差集

语法�Q�SDIFF key1 key2

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> smembers s1

1) "1"

2) "2"

3) "3"

redis 127.0.0.1:6379> smembers s2

1) "1"

2) "10"

redis 127.0.0.1:6379> sdiff s1 s2 // 获取的是两个之间的差�?/p>

1) "2"

2) "3"

redis 127.0.0.1:6379>

14.SDIFFSTORE 取两个集合的差集 �q�保存到�W�三个集合中

语法:SDIFFSTORE key1 key2 diffSet

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> smembers s1

1) "1"

2) "2"

3) "3"

redis 127.0.0.1:6379> smembers s2

1) "1"

2) "10"

redis 127.0.0.1:6379> sdiffstore s5 s1 s2 // ��差集的数据保存到s5中�?/p>

(integer) 2

redis 127.0.0.1:6379> smembers s5

1) "2"

2) "3"

已有 0 人发表留�a��Q�猛�?>>�q�里<<-参与讨论

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—��Y件�h才免语言低担�?赴美带薪�ȝ��Q��?

薛�n�?/a> 2012-07-25 18:36 发表评论

redis 学习�W�记2--List

Wed, 25 Jul 2012 08:15:00 GMT

LIST 整体�l�构�?/p>

囄��的太大了�Q�只能放地址�Q?/p>

http://dl.iteye.com/upload/picture/pic/115935/8e96f42d-3a7b-3cea-85ae-997496aa9521.jpg

LIST列表的操作，可想而知�Q�对于列表我们需要的具备的功能列�?/p>

加入列表�Q?/p>

从头部加�? LPUSH

从底部加�? RPUSH

弹出列表

从头部弹�? LPOP

从底部弹�? RPOP

截取子列�? LRANGE

计算列表的长�?LLEN

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> rpush l2 1 // 从底部添加一个元�?/p>

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> rpush l2 2

(integer) 2

redis 127.0.0.1:6379> lrange l2 0 -1 // 展示所有的元素 -1 代表所�?/p>

1) "1"

2) "2"

redis 127.0.0.1:6379> lpush l2 3

(integer) 3

redis 127.0.0.1:6379> lrange l2 0 -1

1) "3"

2) "1"

3) "2"

redis 127.0.0.1:6379> lpop l2 // 从头部弹��Z��个元�?/p>

"3"

redis 127.0.0.1:6379> rpop l2 // 从尾部弹��Z��个元�?/p>

"2"

redis 127.0.0.1:6379> llen l2 // 计算队列的长�?/p>

(integer) 1

扩展

1.1 LPUSHX 当且队列存在的情况下在头部插入数据�?/p>

LPUSHX key value

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> LLEN empty1

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> lpushx empty1 hh // ��数据推入一个空的队列，�l�果��p�|

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> lpush l3 hh

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> lpushx l3 hh2 // ��数据推入一个存在的队列头部�Q�成�?/p>

(integer) 2

redis 127.0.0.1:6379> lrange l3 0 -1

1) "hh2"

2) "hh"

1.2 RPUSHX 当且队列存在的情况下在尾部插入数�? 基本同LPUSHX

redis 127.0.0.1:6379> rpushx empty1 hh3 // ��试��数据推入不存在队列的尾部，��p�|�?/p>

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> rpushx l3 hh3 // ��数据推入存在队列的��ַ��Q�成功�?/p>

(integer) 3

redis 127.0.0.1:6379> lrange l3 0 -1

1) "hh2"

2) "hh"

3) "hh3"

1.3 BLPOP 对于LPOP的扩�?�Q�阻塞式的获取数�?/p>

BLPOP key [key ...] timeout

它是 LPOP 命��o的阻塞版本，当给定列表内没有��M��元素可供弹出的时候，�q�接��被 BLPOP 命��o��d��Q�直到等待超时或发现可弹出元素�ؓ止�?/p>

当给定多�?key 参数�Ӟ��按参�?key 的先后顺序依�ơ检查各个列表，弹出�W�一个非�I�列表的头元素�?/p>

假设现在有三个队�?job 为空 �Q?command request 不�ؓ�I?。那么就开始轮训所有的key �Q�若是空�Q�则跌�� 。执行顺序�ؓ job ==> command ==> request

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> del job

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> lpush command hh

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> lpush request kk

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> blpop job command kk

(error) ERR timeout is not an integer or out of range

redis 127.0.0.1:6379> blpop job command kk 100

1) "command"

2) "hh"

redis 127.0.0.1:6379>

查看其是如何��d��?/p>

在第一个图片中�Q�上面那个终端一直阻塞着�?/p>

在第二个�l�端中输入数据后�Q�上面终端取得数据�ƈ�q�回�?

1.4 BRPOP 对于rpop的扩展，原理基本同BLPOP

2.LREM

语法�Q�LREM key count value

释义�Q�根据参�?count 的��|��U�除列表中与参数 value 相等的元素�?/p>

count 的值可以是以下几种�Q?/p>

count > 0 : 从表头开始向表尾搜烦�Q�移除与 value 相等的元素，数量�?count �?/p>

count < 0 : 从表��ּ�始向表头搜烦�Q�移除与 value 相等的元素，数量�?count 的绝对倹{�?/p>

count = 0 : �U�除表中所有与 value 相等的倹{�?/p>

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> lpush l1 hello

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> lpush l1 world

(integer) 2

redis 127.0.0.1:6379> lpush l1 hello

(integer) 3

redis 127.0.0.1:6379> lpush l1 world

(integer) 4

redis 127.0.0.1:6379> lpush l1 hello

(integer) 5

redis 127.0.0.1:6379> lrange l1 0 -1

1) "hello"

2) "world"

3) "hello"

4) "world"

5) "hello"

redis 127.0.0.1:6379> // 数据准备完成

redis 127.0.0.1:6379> lrem l1 2 hello // 从头部开始扫描，�U�除了两个hello

(integer) 2

redis 127.0.0.1:6379> lrem l1 -1 hello // 从尾部开始扫描，�U�除了一个hello

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> lrange l1 0 -1 // 现在只剩�?world�?/p>

1) "world"

2) "world"

redis 127.0.0.1:6379> lrem l1 0 world // �U�除队中所有的world

(integer) 2

redis 127.0.0.1:6379> lrange l1 0 -1 // 已经被清�I�Z��?/p>

(empty list or set)

redis 127.0.0.1:6379>

3.LSET

语法�Q�LSET key index value

释义�Q�将列表 key 下标�?index 的元素的��D��|��ؓ value �?/p>

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> lpush l1 hello

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> lpush l1 world

(integer) 2

redis 127.0.0.1:6379> lset l1 1 --- // 下标�?的数据被替换�?--- �?/p>

redis 127.0.0.1:6379> lrange l1 0 -1

1) "world"

2) "---"

redis 127.0.0.1:6379> lset l1 3 hh // ��出下标�q�行讄��的话�Q�报�?/p>

(error) ERR index out of range

redis 127.0.0.1:6379> exist l2

(error) ERR unknown command 'exist'

redis 127.0.0.1:6379> exists l2 // 对不存在的队列进行设�|�的话，报错

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> lset l2 0 hh

(error) ERR no such key

redis 127.0.0.1:6379>

4 LTRIM

语法�Q�LTRIM key start stop

释义�Q�对一个列表进行修�?trim)�Q�就是说�Q�让列表只保留指定区间内的元素，不在指定区间之内的元素都��被删除�?/p>

��出范围的下标��g��会引起错误�?/p>

如果 start 下标比列表的最大下�?end ( LLEN list 减去 1 )�q�要大，或�?start > stop �Q?LTRIM �q�回一个空列表(因�ؓ LTRIM 已经��整个列表清�I?�?/p>

如果 stop 下标�?end 下标�q�要大，Redis��?stop 的��D��|��ؓ end

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> lrange l1 0 -1 // 新徏一个队列�?/p>

1) "h"

2) "e"

3) "l"

4) "l"

5) "o"

redis 127.0.0.1:6379> ltrim l1 0 3 // 只截取前四个

redis 127.0.0.1:6379> lrange l1 0 -1

1) "h"

2) "e"

3) "l"

4) "l"

redis 127.0.0.1:6379> ltrim l1 0 10 // stop下标大于队列长度 �?stop=队列长度

redis 127.0.0.1:6379> lrange l1 0 -1

1) "h"

2) "e"

3) "l"

4) "l"

redis 127.0.0.1:6379> lset l1 10 20 // start stop 都大�?队列长度 �?start <　stop 清空队列

(empty list or set)

redis 127.0.0.1:6379> ltrim l1 3 1 // start <　stop 清空队列

redis 127.0.0.1:6379> lrange l1 10 20

(empty list or set)

5.LINDEX

语法�Q�LINDEX key index

释义�Q�返回列�?key 中，下标�?index 的元素�?/p>

下标(index)参数 start �?stop 都以 0 为底�Q�也��是��_��?0 表示列表的第一个元素，�?1 表示列表的第二个元素�Q�以此类推�?/p>

你也可以使用负数下标�Q�以 -1 表示列表的最后一个元素， -2 表示列表的倒数�W�二个元素，以此�c�L��?/p>

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> lpush l1 1

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> lpush l1 2

(integer) 2

redis 127.0.0.1:6379> lpush l1 3

(integer) 3

redis 127.0.0.1:6379> lindex l1 0 // 取下标�ؓ0的数�?/p>

"3"

redis 127.0.0.1:6379> lrange l1 0 -1

1) "3"

2) "2"

3) "1"

redis 127.0.0.1:6379> lindex l1 -1 // 取最后一个数�?/p>

"1"

redis 127.0.0.1:6379>

6. LINSERT �c�M��于LSET,一个是�Ҏ��下标来插入，一个是�Ҏ��pivot来插入数据�?/p>

语法�Q�LINSERT key BEFORE|AFTER pivot value

释义�Q�将�?value 插入到列�?key 当中�Q�位于�?pivot 之前或之后�?/p>

�?pivot 不存在于列表 key �Ӟ��不执行�Q何操作�?/p>

�?key 不存在时�Q?key 被视为空列表�Q�不执行��M��操作�?/p>

如果 key 不是列表�c�d��Q�返回一个错误�?/p>

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> lrange l1 0 -1

1) "redis"

2) "hello"

3) "world"

4) "hello"

redis 127.0.0.1:6379> linsert l1 after hello after-insert // 在第一个找到的hello后面插入了一个数据�?/p>

(integer) 5

redis 127.0.0.1:6379> lrange l1 0 -1

1) "redis"

2) "hello"

3) "after-insert"

4) "world"

5) "hello"

redis 127.0.0.1:6379> linsert l1 before hello before-insert // 在第一个找到的hello前面插入了一个数据�?/p>

(integer) 6

redis 127.0.0.1:6379> lrange l1 0 -1

1) "redis"

2) "before-insert"

3) "hello"

4) "after-insert"

5) "world"

6) "hello"

redis 127.0.0.1:6379> linsert l1 before hoho before-insert // 对于 pivot 不存在的列表�Q�插入失�?/p>

(integer) -1

redis 127.0.0.1:6379> lrange l1 0 -1

1) "redis"

2) "before-insert"

3) "hello"

4) "after-insert"

5) "world"

6) "hello"

redis 127.0.0.1:6379> linsert l2 before hoho before-insert // 插入一个空列表�Q�直接报�?/p>

(integer) 0

7. RPOPLPUSH

语法�Q�RPOPLPUSH source destination

释义�Q?/p>

命��o RPOPLPUSH 在一个原子时间内�Q�执行以下两个动作：

��列�?source 中的最后一个元�?��օ��?弹出�Q��ƈ�q�回�l�客��L��?/p>

��?source 弹出的元素插入到列表 destination �Q�作�?destination 列表的的头元素�?/p>

举个例子�Q�你有两个列�?source �?destination �Q?source 列表有元�?a, b, c �Q?destination 列表有元�?x, y, z �Q�执�?RPOPLPUSH source destination 之后�Q?source 列表包含元素 a, b �Q?destination 列表包含元素 c, x, y, z �Q��ƈ且元�?c 会被�q�回�l�客��L��?/p>

如果 source 不存在，�?nil 被返回，�q�且不执行其他动作�?/p>

如果 source �?destination 相同�Q�则列表中的表尾元素被移动到表头�Q��ƈ�q�回该元素，可以把这�U�特�D�情况视作列表的旋�{(rotation)操作�?/p>

实践�Q?/p>

redis 127.0.0.1:6379> lrange l1 0 -1

1) "c"

2) "b"

3) "a"

redis 127.0.0.1:6379> lrange l2 0 -1

1) "3"

2) "2"

3) "1"

redis 127.0.0.1:6379> rpoplpush l1 l2 //��l1��N��的数据弹��入l2的头�?�q�将�q�个弹出的数据返�?/p>

"a"

redis 127.0.0.1:6379> lrange l1 0 -1

1) "c"

2) "b"

redis 127.0.0.1:6379> lrange l2 0 -1

1) "a"

2) "3"

3) "2"

4) "1"

redis 127.0.0.1:6379>

8. BRPOPLPUSH

语法�Q�BRPOPLPUSH source destination timeout

释义�Q�BRPOPLPUSH �?RPOPLPUSH 的阻塞版本，当给定列�?source 不�ؓ�I�时�Q?BRPOPLPUSH 的表现和 RPOPLPUSH 一栗��?/p>

当列�?source 为空�Ӟ�� BRPOPLPUSH 命��o��阻塞连接，直到�{�待��时�Q�或有另一个客��L��?source 执行 LPUSH �?RPUSH 命��o为止�?/p>

��时参数 timeout 接受一个以�U��ؓ单位的数字作为倹{��超时参数设�?0 表示��d��旉��可以无限期�g�?block indefinitely) �?/p>

实践�Q?/p>

我们讄��{�超时时间�ؓ1000

在另一个客��L��d��数据后，��p�{�U�M��数据

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薛�n�?/a> 2012-07-25 16:15 发表评论

redis学习�W�记1--string

Tue, 24 Jul 2012 09:29:00 GMT

NOSQL的学习笔讎ͼ�

1.最基本的命�?/p>

�怿�所有的NOSQL都会提供了命令：GET SET DEL

--------------------------------------

redis 127.0.0.1:6379> set ee 10

redis 127.0.0.1:6379> get ee

"10"

redis 127.0.0.1:6379> del ee // �q�回�?1:代表正确 0�Q�代表错�?/p>

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> get ee

(nil)

redis 127.0.0.1:6379>

--------------------------------------

del key1 key2 key3 //可删除多个key

扩展�Q?/p>

1.1 SETNX:讄��一个��|��如果不存在的�?已经存在则不新增.对于SET的扩展�?/p>

--------------------------------------

redis 127.0.0.1:6379> set ee 10

redis 127.0.0.1:6379> setnx ee 20

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> get ee // 因�ؓ之前存在ee 所以ee的值�ƈ没有发生变化�?/p>

"10"

redis 127.0.0.1:6379> setnx aa 20 // aa 之前不存在，所以设�|�成功！

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> get aa

"20"

redis 127.0.0.1:6379>

--------------------------------------

1.2 SETEX 讄��q�期旉��Q�对于SET的扩展。若是已�l�存在，会覆盖原来的倹{�?/p>

语法:

SETEX key seconds value

要求版本�Q?gt;= 2.0.0

实践�Q?/p>

--------------------------------------

redis 127.0.0.1:6379> setex ee 10 20

redis 127.0.0.1:6379> get ee

"20"

redis 127.0.0.1:6379> ttl ee

(integer) 4

redis 127.0.0.1:6379> ttl ee

(integer) 2

redis 127.0.0.1:6379> ttl ee

(integer) -1

redis 127.0.0.1:6379> get ee

(nil)

redis 127.0.0.1:6379>

--------------------------------------

限制�Q?/p>

�{�同于一下语句，不过是一个原子性的操作�Q�很适合做缓存��用�?/p>

SET key value

EXPIRE key seconds # 讄��生存旉��

1.3 PSETEX 对于 SETEX的再�ơ扩展，唯一的区别是以毫�U��ؓ单位�Q�不是以�U��ؓ单位

语法�Q?/p>

PSETEX key milliseconds value

要求版本�Q?gt;= 2.6.0

实践�Q?/p>

--------------------------------------

redis 127.0.0.1:6379> setex ee 10 20

redis 127.0.0.1:6379> get ee

"20"

redis 127.0.0.1:6379> ttl ee

(integer) 4

redis 127.0.0.1:6379> ttl ee

(integer) 2

redis 127.0.0.1:6379> ttl ee

(integer) -1

redis 127.0.0.1:6379> get ee

(nil)

redis 127.0.0.1:6379>

--------------------------------------

1.4 MGET , MSET

获取多个值或是设�|�多个倹{�?/p>

MSET �Q�替换旧��|��原子操作�?/p>

实践�Q?/p>

--------------------------------------

redis 127.0.0.1:6379> mset key1 haha key2 hehe

redis 127.0.0.1:6379> mget key1 key2

1) "haha"

2) "hehe"

redis 127.0.0.1:6379>

--------------------------------------

1.5 MSETNX �Q�设�|�多个key value,仅当key存在�?

MSETNX key value [key value ...]

既然有setnx ��׃��?�q�个命��o

实践�Q?/p>

--------------------------------------

redis 127.0.0.1:6379> msetnx key1 hehe key3 hoho //因�ؓ�q�是一个原子的操作�Q�所以key1已经存在�Q�所以整体失败了�Q?/p>

(integer) 0

redis 127.0.0.1:6379> mget key1 key2 key3 // 找不到所要的key3

1) "haha"

2) "hehe"

3) (nil)

redis 127.0.0.1:6379>

--------------------------------------

1.6 GETSET

GETSET key value 讄��一个key的value�Q��ƈ获取讄��前的�?。相当于重置功能�?/p>

实践�Q?/p>

--------------------------------------

redis 127.0.0.1:6379> incrby count 10

(integer) 10

redis 127.0.0.1:6379> getset count "5" // �q�个时候返回的�?0�Q�不�?

"10"

redis 127.0.0.1:6379> get count

"5"

redis 127.0.0.1:6379>

--------------------------------------

有时我们需要获取计数器的��|��q�且自动��其重置�?

1.7 GETRANGE 获取存储在一个关键的一个子字符�?/p>

实践�Q?/p>

--------------------------------------

redis 127.0.0.1:6379> set longworld "hello world!"

redis 127.0.0.1:6379> getrange longworld 0 5

"hello "

redis 127.0.0.1:6379> getrange longworld -6 -1

"world!"

redis 127.0.0.1:6379>

redis 127.0.0.1:6379> getrange longworld 5 100 // ��出范围的数据只取最后位

" world!"

--------------------------------------

1.8 SETRANGE �c�M��于GETRANGE 覆盖在指定的偏移量开始的关键字符串的一部分

实践�Q?/p>

--------------------------------------

redis 127.0.0.1:6379> setrange longworld 6 "redis"

(integer) 12

redis 127.0.0.1:6379> get longworld

"hello redis!"

redis 127.0.0.1:6379>

--------------------------------------

1.9 STRLEN 计算长度

语法�Q?/p>

STRLEN key

实践�Q?/p>

--------------------------------------

redis 127.0.0.1:6379> strlen longworld

(integer) 12

--------------------------------------

1.10 append �q�加数据 �Q�setrange是截取字�W?/p>

语法�Q?/p>

append key str

实践�Q?/p>

--------------------------------------

redis 127.0.0.1:6379> append longworld "!!!"

(integer) 15

redis 127.0.0.1:6379> get longworld

"hello redis!!!!"

--------------------------------------

3.INCR :对于一个数值做递增�Q�步伐是1�?/p>

限制�Q?/p>

只允许对于数值类型做操作�Q�若是字�W�串�c�d��则报错�?/p>

是否�U�程安全�Q�是的，是一个原子操作，不用担心多线�E��ƈ发修改同一个值得问题�?/p>

即不会出��C��下情况：

--------------------------------------

Client A reads count as 10.

Client B reads count as 10.

Client A increments 10 and sets count to 11.

Client B increments 10 and sets count to 11.

--------------------------------------

若是希望递增的频率不�?呢，那么使用INCRBY

--------------------------------------

redis 127.0.0.1:6379> set ee 10

redis 127.0.0.1:6379> incrby ee 2 // �W�三个参数是步频

(integer) 12

redis 127.0.0.1:6379> get ee

"12"

--------------------------------------

扩展�Q?/p>

INCR &&INCRBY 对应的命令是 DECR �Q�DECRBY

4.如何讄��一个key的过期时间呢�Q?/p>

��单，通过 EXPIRE来设�|�，通过TTL命��o查看�?/p>

--------------------------------------

redis 127.0.0.1:6379> set ee 10

redis 127.0.0.1:6379> expire ee 10 // 讄��q�期旉��?0�U?/p>

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> ttl ee

(integer) 8

redis 127.0.0.1:6379> ttl ee

(integer) 3

redis 127.0.0.1:6379> ttl ee // 已经�q�期了�?/p>

(integer) -1

redis 127.0.0.1:6379> get ee // 已经取不到��g��

(nil)

redis 127.0.0.1:6379>

--------------------------------------

若是不设�|�expire �Q�只是set 一个值后�Q�再通过ttl 查看 �q�回�l�果�?-1 �Q�代表永�q�不�q�期�?/p>

--------------------------------------

redis 127.0.0.1:6379> set ee 10

redis 127.0.0.1:6379> ttl ee

(integer) -1

redis 127.0.0.1:6379> get ee

"10"

--------------------------------------

一个整体结构图�Q?/p>

囑֤��?�q�是自己贴地址吧：

http://dl.iteye.com/upload/picture/pic/115893/840bfd7b-765e-3884-8253-0c7b3ec9db4c.jpg

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薛�n�?/a> 2012-07-24 17:29 发表评论

redis 安装�W�记

Tue, 24 Jul 2012 09:26:00 GMT

1.redis的安�?/strong>

wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz

tar xvzf redis-stable.tar.gz

cd redis-stable

make

如此��已�l�安装完成了�Q�当然也可以采用make test来看看安装是否正��?/p>

基本常用命��o�Q?/p>
redis-server �Q�运行一个redisserver

redis-cli :redis命��o行版本的客户端，同本地或是远�E�redis服务�q�行交互

redis-benchmark : ��查redis服务性能的命�?/p>
redis-check-aof and redis-check-dump are useful in the rare event of corrupted data files.

若是在make的时候没有将redis-server�Q�redis-cli拯��?usr/local/bin目录下，那么手工拯��下�?/p>

sudo cp redis-server /usr/local/bin/

sudo cp redis-cli /usr/local/bin/

2.启动redis

inter12@inter12-VirtualBox:~$ redis-server

[2233] 27 Jun 09:23:04 # Warning: no config file specified, using the default config. In order to specify a config file use 'redis-server /path/to/redis.conf'

[2233] 27 Jun 09:23:04 * Server started, Redis version 2.4.15

[2233] 27 Jun 09:23:04 # WARNING overcommit_memory is set to 0! Background save may fail under low memory condition. To fix this issue add 'vm.overcommit_memory = 1' to /etc/sysctl.conf and then reboot or run the command 'sysctl vm.overcommit_memory=1' for this to take effect.

[2233] 27 Jun 09:23:04 * DB loaded from disk: 0 seconds

[2233] 27 Jun 09:23:04 * The server is now ready to accept connections on port 6379

[2233] 27 Jun 09:23:04 - DB 0: 1 keys (0 volatile) in 4 slots HT.

[2233] 27 Jun 09:23:04 - 0 clients connected (0 slaves), 717624 bytes in use

不带��M��参数的情况，采用的是默认的配�|�文件。这个只适用于开发环境，生成环境需要自己制定一个配�|�文件。具体命令是�Q?redis-server /etc/redis.conf

3.��查redis是否正常工作

inter12@inter12-VirtualBox:~$ redis-cli ping

PONG

�q�回PONG��׃��表是OK的�?/p>

4.redis的常用命�?/strong>

redis 127.0.0.1:6379> set haha 'zhaoming'

OK

redis 127.0.0.1:6379> get haha

"zhaoming"

所有完整的命��o可见:

http://redis.readthedocs.org/en/latest/

�q�有所有可用客��L��Q?/p>
http://redis.io/clients

5.redis的持久化

因�ؓ是内存型的NOSQL�Q�有两种方式�?.使用save命��o�Q�会��数据刷新到文�g中�?.采用redis-cli shutdown 会将内存中数据刷新到文�g�?/p>
更详�l�的可见�Q?/p>
http://redis.io/topics/persistence

6.正确的部�|�redis

1.采用界面部��v

2.在linux上，采用一个初始化脚本部��v(更推荐这�U?

如何采用�W�二�U�进行部�|�呢�?/p>
s1)建立配置文�g及数据文件目�?/p>
mkdir /etc/redis

mkdir /var/redis

s2)��初始化脚本攑ֈ�/etc/init.d目录�?�q�徏议根据端口号�q�行文�g命名

cp /home/inter12/install/soft/redis/redis-stable/utils/redis_init_script /etc/init.d/redis_6379

�~�辑 /etc/init.d/redis_6379 �Q�确保端口是你想讄��的�?/p>

s3)拯��redis.conf�?/etc/redis目录�?/p>
sudo cp /home/inter12/install/soft/redis/redis-stable/redis.conf /etc/redis/6379.conf

s4)�?var/redis目录下徏立一个redis实例对应的目�?/p>
mkdir /var/redis/6379

s5)修改配置文�g

讄��daemonize 为yes(默认是no)

讄��pidfile �?/var/run/redis_6379.pid(可以改变端口)

讄��日志�U�别loglevel

讄��logfile �?/var/log/redis_6379.log

讄�� dir �?/var/redis/6379 (�q�个是最重要�?

s6)最后添加初始化配置文�g到所有运行��别下

sudo update-rc.d redis_6379 defaults // 告诉�pȝ��启动时候，自动执行redis_6379�q�个脚本�?/p>

如此��搞定了所有配�|�修改工作，��可以如此启动了�Q?/p>
/etc/init.d/redis_6379 start

通过以下方式��保�q�行成功�Q?/p>
通过 redis-cli ��试�q�接

�q�行 redis-cli �Q�然�?save ��查是否生成一个数据文件到 /var/redis/6379/目录下�?(应该能找��C��?dump.rdb文�g).

��查是否在 /var/redis/6379/目录下生成文�?/p>
重启后，再次��查以上步骤�?/p>

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薛�n�?/a> 2012-07-24 17:26 发表评论

AMQP--rabbitmq--1

Tue, 17 Jul 2012 09:39:00 GMT

1.基本安装

分�ؓ server + client

server的安装：

1.��d�� deb http://www.rabbitmq.com/debian/ testing main �?/etc/apt/sources.list

2.apt-get update.

3.sudo apt-get install rabbitmq-server

�q�个步骤会自动启动 rabbitmq-server 服务�?/p>

常用命��o�Q?/p>

rabbitmqctl -h

rabbitmqctl status

rabbitmqctl stop

rabbitmqctl start_app

客户端安装：

maven:

com.rabbitmq

amqp-client

2.8.4

或是下蝲链接�Q?/p>
wget http://www.rabbitmq.com/releases/rabbitmq-java-client/v2.8.4/rabbitmq-java-client-bin-2.8.4.tar.gz

客户端编�?--发送者：

package com.jieting.mq.rabbit.send; import java.io.IOException; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory; public class MessageSend { private static final String QUENE_NAME = "hello"; public static void main(String[] args) throws IOException { ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory(); connectionFactory.setHost("localhost"); Connection newConnection = connectionFactory.newConnection(); Channel createChannel = newConnection.createChannel(); createChannel.queueDeclare(QUENE_NAME, true, false, false, null); String message = "hello rabbitmq world!"; createChannel.basicPublish("", QUENE_NAME, null, message.getBytes()); System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'"); createChannel.close(); newConnection.close(); } }

消费者代码：

package com.jieting.mq.rabbit.receive; import java.io.IOException; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory; import com.rabbitmq.client.ConsumerCancelledException; import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer; import com.rabbitmq.client.ShutdownSignalException; public class MessageReceive { private static final String QUENE_NAME = "hello"; public static void main(String[] args) throws IOException, ShutdownSignalException, ConsumerCancelledException, InterruptedException { ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory(); Connection newConnection = connectionFactory.newConnection(); Channel createChannel = newConnection.createChannel(); createChannel.queueDeclare(QUENE_NAME, true, false, false, null); System.out.println(" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C"); QueueingConsumer queueingConsumer = new QueueingConsumer(createChannel); createChannel.basicConsume(QUENE_NAME, true, queueingConsumer); while (true) { QueueingConsumer.Delivery delivery = queueingConsumer.nextDelivery(); String message = new String(delivery.getBody()); System.out.println(" [x] Received '" + message + "'"); } } }

以上资料都可�?一下地址扑ֈ��Q?/p>
http://www.rabbitmq.com/java-client.html

http://www.rabbitmq.com/getstarted.html

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薛�n�?/a> 2012-07-17 17:39 发表评论