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2017年6月14日

摘要: 感觉微服务都差不多概念,最近稍微看了下springcloud,感觉入门还是很简单的,框架用用就那么回事,深入的话需要很多时间投入了 学一个东西,我推荐首先从概念上了解到他是做什么的,什么时候需要,基本模块是什么,然后可以自己写一些小的例子,后续根据需要深入到探寻源码 某位热心同学写的入门例子,我下载 阅读全文
posted @ 2017-06-14 17:24 it_worker365 阅读(418) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 什么是微服务: 由于业务发展迅速,为了减少代码和功能重复,方便扩展,部署,维护等因素,将系统业务组件化和服务化拆分,拆分为一个个独立的服务,由服务治理系统统一管理,每个微服务为一个进程,之间的通讯方式可以通过各种消息队列,也可以通过rest/rpc。 微服务治理框架需要实现那些功能: 以Dubbo为 阅读全文
posted @ 2017-06-14 15:09 it_worker365 阅读(3971) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年6月13日

摘要: 分布式系统海量日志,如何获取并进行各种分析得出实时或者非实时的分析结果 活动流数据:页面访问量(Page View)、被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容。这种数据通常的处理方式是先把各种活动以日志的形式写入某种文件,然后周期性地对这些文件进行统计分析。 运营数据指的是服务器的性能数据(CPU、I 阅读全文
posted @ 2017-06-13 16:21 it_worker365 阅读(2517) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 参考: http://ginobefunny.com/post/learning_distributed_systems_tracing/ http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/p/55solution2.html Dapper,大规模分布式系统的跟踪系统: ht 阅读全文
posted @ 2017-06-13 14:00 it_worker365 阅读(3782) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年6月8日

摘要: public static boolean hasCycle(ListNode head) { if (head == null || head.next == null) { return false; } ListNode slow = head; ListNode fast = head.nex... 阅读全文
posted @ 2017-06-08 12:31 it_worker365 阅读(311) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年6月7日

摘要: import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.HashSet; public class BinarySearch { public static void main(String[] args) { int[] a = { 11, 27, 28, 33 }; ... 阅读全文
posted @ 2017-06-07 17:54 it_worker365 阅读(231) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 用了下CyclicBarrier,注意线程池中的线程数量设置,还有就是DB连接的时候,需要考虑单个DB能承受的最大连接数目和每个连接上能同时打开的cursor等限制,需要时可以通过jstack查看堆栈中关于等待锁的信息,同时注意在线程数/连接池中连接数以及任务数中找到性能平衡点 阅读全文
posted @ 2017-06-07 15:16 it_worker365 阅读(169) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 打印,反转之类 阅读全文
posted @ 2017-06-07 13:54 it_worker365 阅读(140) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年6月2日

摘要: Queue主要方法的区别: Queue既可以是FIFO,也可以是按照一定优先级顺序排列,BlockingQueue区别在于对于空队列获取等待,满队列加入等待,适用于生产者消费者模型: ArrayBlockingQueue: 主要方法学习 包含一个object数组存放元素,takeIndex和putI 阅读全文
posted @ 2017-06-02 15:26 it_worker365 阅读(443) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年5月31日

摘要: 唯一 && 趋势有序 数据库auto_increment,多个写库时,每个写库不同的初始值和相同的步长(A(0,2)B(1,2)) 缺点:非绝对递增,写库压力大 DB只保存序列最大值,由ID生成器批量派发,防止单点,增加一个影子服务,vip + keepalive 缺点:可能出现空洞不连续,无法水平 阅读全文
posted @ 2017-05-31 18:30 it_worker365 阅读(224) 评论(0) 推荐(0) 编辑