04 2016 档案
摘要：除了加锁外，其实还有一种方式可以防止并发修改异常，这就是将读写分离技术（不是数据库上的）。 先回顾一下一个常识： 1、JAVA中“=”操作只是将引用和某个对象关联，假如同时有一个线程将引用指向另外一个对象，一个线程获取这个引用指向的对象，那么他们之间不会发生ConcurrentModificatio
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摘要：最近看完了杨传辉老师写的《大规模分布式存储系统》一书，发现里面很多知识点和之前看的《大型网站系统与Java中间件》有很多相通之处，也渐渐加 深了我对分布式技术的兴趣。但无奈分布式涵盖范围太广了，分布式存储、分布式计算、CAP理论、Paxos算法、什么GFS、Hadoop、 Dynamo、BigTab
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摘要：引言：以前只是看过介绍volatile的文章，对其的理解也只是停留在理论的层面上，由于最近在项目当中用到了关于并发方面的技术，所以下定决心深入研究一下java并发方面的知识。网上关于volatile的文章非常多，但是并没有讲解非常详细的文章。（哪位要是有好的资料麻烦共享一份给我！）多数的都是一些理论
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摘要：JVM采用分代的垃圾回收策略：不同的对象的生命周期是不一样的。因此，不同生命周期的对象可以采取不同的收集方式，以便提高回收效率。 从垃圾回收角度看内存分配 从JVM垃圾回收的角度来看，Java内存分为三个区：新生代（Young Generation）、老年代（Old Generation）和持久代（
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摘要：摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持 也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是 平常使用
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摘要：Java 并发工具包 java.util.concurrent 用户指南 标签： 多线程并发异步java.util.concurrentJava多线程 2015-03-03 09:40 16042人阅读 评论(5) 收藏 举报 标签： 多线程并发异步java.util.concurrentJava多
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摘要：Golden Gate（简称OGG）提供异构环境下交易数据的实时捕捉、变换、投递。 OGG支持的异构环境有： OGG的特性： 对生产系统影响小：实时读取交易日志，以低资源占用实现大交易量数据实时复制 以交易为单位复制，保证交易一致性：只同步已提交的数据 高性能 智能的交易重组和操作合并 使用数据库本
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摘要：HashTable和HashMap区别 第一，继承不同。 第二 Hashtable 中的方法是同步的，而HashMap中的方法在缺省情况下是非同步的。在多线程并发的环境下，可以直接使用Hashtable，但是要使用HashMap的话就要自己增加同步处理了。 第三 Hashtable中，key和val
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摘要：void preOrder2(BinTree *root) //非递归前序遍历 { stack<BinTree*> s; BinTree *p=root; while(p!=NULL||!s.empty()) { while(p!=NULL) { cout<<p->data<<" "; s.push
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摘要：关于JVM 的垃圾回收机制，我们一般都没过多深入，因为JAVA 和 C++ 的一个很大区别就是，JAVA 帮我们做了垃圾回收，而不用像C++ 那么样手动进行回收，当然任何自动的东西都存在一定弊端，比如机器人，即使自动程度很高，但是在处理某些感情问题上，肯定处理上就会有遗漏，开个玩笑啦， 下面我们先来
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摘要：目录[-] 一：Solr 二：Solandra 三：SolrCloud 四：Solr+Katta 五（终篇）：Elasticsearch 一：Solr 二：Solandra 三：SolrCloud 四：Solr+Katta 五（终篇）：Elasticsearch 一：Solr 我第一个了解到的分布式
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摘要：在大型互联网应用中，随着用户数的增加，为了提高应用的性能，我们经常需要对数据库进行分库分表操作。在单表时代，我们可以完全依赖于数据库的自增 ID来唯一标识一个用户或数据对象。但是当我们对数据库进行了分库分表后，就不能依赖于每个表的自增ID来全局唯一标识这些数据了。因此，我们需要提供一 个全局唯一的I
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摘要：什么是机器码 机器码 机器码(machine code)，学名机器语言指令，有时也被称为原生码（Native Code），是电脑的CPU可直接解读的数据。 通常意义上来理解的话，机器码就是计算机可以直接执行，并且执行速度最快的代码。 用机器语言编写程序，编程人员要首先熟记所用计算机的全部指令代码和代
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摘要：Java整个编译以及运行的过程相当繁琐，本文通过一个简单的程序来简单的说明整个流程。 如下图，Java程序从源文件创建到程序运行要经过两大步骤：1、源文件由编译器编译成字节码（ByteCode） 2、字节码由java虚拟机解释运行。因为java程序既要编译同时也要经过JVM的解释运行，所以说Java
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摘要：在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的 Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均 值能代表的价值降低。Hiv
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摘要：1.图解MapReduceMapReduce整体流程图 并行读取文本中的内容，然后进行MapReduce操作 Map过程：并行读取三行，对读取的单词进行map操作，每个词都以<key,value>形式生成 reduce操作是对map的结果进行排序，合并，最后得出词频。 2.简单过程： Input:
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摘要：当你使用synchronized关键字的时候，是通过互斥器来保障线程安全以及对共享资源的同步访问。线程间也经常需要更进一步的协调执行，来完成复杂的并发任务，比如wait/notify模式就是一种在多线程环境下的协调执行机制。 通过API来获取和释放锁（使用互斥器）或者调用wait/notify等方法
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摘要：tomcat的运行模式有3种.修改他们的运行模式.3种模式的运行是否成功,可以看他的启动控制台,或者启动日志.或者登录他们的默认页面http://localhost:8080/查看其中的服务器状态。 1)bio 默认的模式,性能非常低下,没有经过任何优化处理和支持. 2)nio 利用java的异步i
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摘要：此文是rocketmq作者vintage.wang所写，对于每项对比，后面都增加了我的观点，有不对的地方，请各位指出。 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件，使用Mysql作为消息存储媒介，可完全水平扩容，为了进一步降低成本，我们认为存储部分可以进一步优化，2011年初，Li
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摘要：前言 今天是个开心的日子，又是周末，可以轻轻松松的写写文章了。去年，我写了ENode 1.0版本，那时我也写了一个分析系列。经过了大半年的时间，我对第一个版本做了很多架构上的改进，最重要的就是让ENode实现了分布式，通过新增一个分布式消息队列EQueue来 实现。之所以要设计一个分布式的消息队列是
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摘要：今天在统计页面上发现有个节点丢失了，经过仔细分析后，发现同一个节点上的二个应用(同时监控zk)其中一个丢失了一个event，检查zk cluster没有发现异常。。。 通过网络搜寻，出现miss event的情况说的都是监听前已经有node，删除后才register，所以这属于正常现象。 排除网络问
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摘要：上一篇介绍了基于ZK的ActiveMQ HA方案，虽然理解起来比较容易，但是有二个不足： 1) 占用的节点数过多，1个zk集群至少3个节点，1个activemq集群也至少得3个节点，但其实正常运行时，只有一个master节点在对外响应，换句话说，花6个节点的成本只为了保证1个activemq mas
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摘要：分布式任务调度是非常常见的一种应用场景，一般对可用性和性能要求不高的任务，采用单点即可，例如linux的crontab，spring的quarz，但是如果要求部署多个节点，达到高可用的效果，上面的方案就不适用了。 实际上任务调度的实现有两种情况，第一种是通过mq来实现，mq做好了数据切分，负载均衡的
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摘要：java.lang.ClassCastException: org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter cannot be cast to javax.servlet.Filter at org.apache.catalina.cor
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摘要：现象:小于1.3.0版本如1.2.6的spring boot, 当指定profile进行参数打入的时候,发现没有问题,但是比如改用1.3.0,1.3.1及其以上版本的时候,发现参数打不进去,经过比对spring-boot-starter-parent的1.2系列与1.3系列的pom.xml,发现在1
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摘要：linux下比较好用的可视化文件比对工具
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