摘要：
与高人沟通，是最好的成长，解我那心中对长连接的惧！ 一直以来，我对长连接都是怀着深深地恐惧。因为在我的印象中，如果每个用户都保持长连接，那么，假设有稀稀松松有几个用户来到你的服务面前，那么你的并发瞬间就飚高了，那么你的服务能力一下就下去了。所以，我害怕，害怕啥事没干，服务就被干垮了！ 长连接与短连接 阅读全文
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并发是个长久问题，很多时间里，我们喜欢说，应该是这样，可能是。但是，不够肯定，要肯定还得从书本上去肛答案。以下聊以藉慰。 Syncronized 修饰方法时，同一个类中的所有syncronized 方法只能有一个方法被访问 syncronized修复对象时，则只能影响到对象，不会阻止其他方法被访问 阅读全文
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运维本身是弹性较大的东西，但不管怎么样，他的地位越来越重要了。 我不是专业运维，我是专业看运维成长的。 发布方向： 最原始，硬写代码，没有版本。上线使用ftp，谁误改代码完全不知道。 然后，svn，git版本管理，提交记录有处查。继续使用ftp上线。 然后，接入jenkins打包工具，使用yum源安 阅读全文
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hbase是一种nosql数据库。是一个高可靠，高性能，面向列，可伸缩，实时读取的分布式数据库。 hbase一般由行键，时间戳，列族，列，表格单元，行组成。 行一般由一个行键和一个或多个具有关联关系值的列组成，存储时根据行键按字典序排列。行键命名很重要。 行键是用来检索的主键，一行只能有一个行键，h 阅读全文
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看过好多本hadoop的书，对整个过程始终存在一些疑问，今天终于搞清楚了。立个low-flag。 整体架构好复杂的感觉？其实不复杂 整体架构，namenode/metanode负责维护所有的元数据，datanode负责实际的物理存储，同一份数据datanode上必定多个副本，从而保证高可用。 hdf 阅读全文
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不知道从什么时候开始，咱们的面试问题清单里，就明明白白写了，如何处理大流量高并发问题，如何实现高可用？所以，我也经常会去考虑这些问题（哈哈，当然不是为了面试）。 大流量，高并发问题，好像已经成了教科书类的问题，无非就是集群，分布式，缓存，读写分离，分库分表，主备，活动预热…… 如果自己仅停留在这些教 阅读全文
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使用本地缓存快还是使用redis缓存好？ Redis早已家喻户晓，其性能自不必多说。 但是总有些时候，我们想把性能再提升一点，想着redis是个远程服务，性能也许不够，于是想用本地缓存试试！想法是不错的。那么就让我们来比较下二者的差别吧！ 个人感觉就是，框架是尽量选择最优的方式进行处理，本地缓存胜。 阅读全文
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mysql 作为常用数据库，操作贼六是必须的，对于数字操作相关的东西，那是相当方便，本节就来拎几个统计案例出来供参考！ order订单表,样例如下： 1. 按天统计进单量，date_format 2. 按小时统计进单量 3. 同比昨天进单量对比，order by h, date 4. 环比上周同小时 阅读全文
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全局变量就是不管你在哪里，都能够直接引用的变量，还不用担心各种问题。每个语言都有自己的全局变量，我想！ 一般地，面向过程的语言当中，可能就是一个声明在最前面的变量，后面的代码直接引用，就成了全局变量！（最经典的C就是这样的） 如：js 中： 但是也有的语言是不允许直接引用的，如PHP：（以下代码是会 阅读全文
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由于一次功能上线后，导致某数据量急剧下滑，给我们紧张的呢！排查过程也是个学习过程！抛开结果，方法论可供参考～ 1. 确认问题的真实性？ 被数据部门告知，某数据量下滑严重，当时即知道问题的严重性。且该问题是在我的功能上线后产生，第一反应就是，我代码哪里写错了？ 但是，还得按流程来，通过各种维度数据对比 阅读全文