重大改版
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解决Caused by:java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
[TOC] 业务背景 一台服务器上部署3个tomcat，并且每个tomcat的server.xml配置如下，只是端口不一致
生产问题排查
查看日志 tail： 显示指定文件末尾内容 #动态读取文件内容（基本实时刷新） tail -f catalina.out # 读取文件最后100行 tail -n 100 catalina.out #动态读取包含指定内容的行 tail -f catalina.out |grep "actionKey" grep:文本搜索命令 #搜索指定文件catalina.out中的异常信息 grep "Exception" catalina.out #搜索异常信息，并上下5行显示 grep -C 5
基于redis的分布式锁
package com.doraemoney.core.utils; import java.util.Random; import java.util.concurrent.ConcurrentMap; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.locks.Condition; import java.util.concurrent.locks.Lock; import com.google.comm
java多线程Executor
在处理大批量数据的时候，我习惯性使用Executor,将一批数据按拆分到多个线程上，每个线程保证数据隔离,每个单元都是相互独立的，使用场景：工单处理、用户额度计算。 下面，我以求一批数据最大值为例写一个多线程处理. package com.yxkong.demo.executor; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.concurrent.Call
java多线程Fork/Join
Java在JDK7之后加入了并行计算的框架Fork/Join，可以解决我们系统中大数据计算的性能问题。Fork/Join采用的是分治法，Fork是将一个大任务拆分成若干个子任务，子任务分别去计算，而Join是获取到子任务的计算结果，然后合并，这个是递归的过程。子任务被分配到不同的核上执行时，效率最高。 Fork/Join框架的核心类是ForkJoinPool，它能够接收一个ForkJoinTask，并得到计算结果。ForkJoinTask有两个子类，RecursiveTask（有
25个常用的 Linux iptables 规则 转
1. 删除所有现有规则 iptables -F 2. 设置默认的 chain 策略 iptables -P INPUT DROP iptables -P FORWARD DROP iptables -P OUTPUT DROP 3. 阻止某个特定的 IP 地址 ` #BLOCK_THIS_IP="x.x.x.x" #iptables -A INPUT -s "$BLOCK_THIS_IP" -j DRO ` 4. 允许全部进来的（incoming）SSH iptables -A INPUT -i
项目中SQL优化及建议
根据导出的近半个月的慢sql和相关表索引的排查，大致有以下几种类型的问题： 一）索引相关 1）未建立索引 后已加 建议增加cutomer_id的索引 2）索引未充分利用 由于mysql检索是从左到右，建议查询时，将主索引放第一位；若时查询条件较多，建议创建组合索引 3）两张表关联字段类型不一致导致索引失效 二）语句相关 1）数据量大的表查询返回数量过大 全量查询返回数据行数过多： 条件区域过大，返回数据过多 2）分页查询不优 如果使用频繁，建议 where r
阿里云 免费ssl证书 nginx 配置
购买了阿里云的免费版SSL证书，配置了一下审核通过拿到了*.pem和*.key的文件。 在将文件上传到服务器上。 基本上和普通的80端口配置差不多，复制一份将端口改为443即可，具体如下。 #user nobody; worker_processes 1; #error_log logs/error.log; #error_log logs/error.log notice; #error_log logs/error.log info; pid /home/w
添加jar到本地仓库和私服
maven/setting.xml配置 （按步骤来不需要此操作）
分表数据迁移方案
有一个需求，一张表中有1亿条数据，现在要分表处理。数据分离是个麻烦事。以下为本人的解决方案。效率还行。 -- 创建测试表 CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; -- 测试数据 INSERT INTO `test`.`use
