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安全经验

  • RPC原理与实现

    RPC原理与实现

    1 简介 RPC 的主要功能目标是让构建分布式计算（应用）更容易 ，在提供强大的远程调用能力时不损失本地调用的语义简洁性。为实现该目标，RPC 框架需提供一种透明调用机制让使用者不必显式的区分本地调用和远程调用 。 2 调用分类 RPC 调用分以下两种： 1 同步调用 客户方等待调用执行完成并返回结果。 2 异步调用 客户方调用后不用等待执行结果返回，但依然可以通过回调通知等方式获取返回结果。 若…
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  • Dubbo实现RPC调用使用入门

    Dubbo实现RPC调用使用入门

    使用Dubbo进行远程调用实现服务交互，它支持多种协议，如Hessian、HTTP、RMI、Memcached、Redis、Thrift等等。由于Dubbo将这些协议的实现进行了封装了，无论是服务端（开发服务）还是客户端（调用服务），都不需要关心协议的细节，只需要在配置中指定使用的协议即可，从而保证了服务提供方与服务消费方之间的透明。 另外，如果我们使用Dubbo的服务注册中心组件，这样服务提供方…
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  • hadoop性能调优

    hadoop性能调优

    目 录 12 性能调优 12.1 配置原则 12.2 Manager 12.2.1 提升Manager配置服务参数的效率 12.2.2 根据集群节点数优化Manager配置 12.3 HBase 12.3.1 提升BulkLoad效率 12.3.2 提升连续put场景性能 12.3.3 Put和Scan性能综合调优 12.3.4 提升实时写数据效率 12.3.5 提升实时读数据效率 12.3.6 …
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  • spark性能调优

    spark性能调优

    park性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。 指定脚本： /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit –class com.atguigu.spark.Analysis –num-executors 80 –driver-memory …
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  • Android性能优化

    Android性能优化

    Android作为移动设备，不管是内存还是cpu性能都受到一定限制。无法向pc那样具有超大的内存和高性能的cpu。意味着Android过多的使用内存会oom，过多的使用cpu资源（一般是大量耗时任务）会造成手机卡顿，甚至ANR。因此Android的性能优化及其重要。 性能优化中还有个重要的问题就是内存泄漏，内存泄漏并不会导致程序功能异常，但是他会导致Android程序内存占用过大。这回提高oom的…
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  • Spring-cloud 微服务架构搭建 04 – Hystrix 监控配合turbine的配置使用

    Spring-cloud 微服务架构搭建 04 – Hystrix 监控配合turbine的配置使用

    文章目录 Hystrix仪表盘和Turbine集群监控简介 hystrix-dashboard-turbine 模块快速搭建 1. Hystrix仪表盘和Turbine集群监控简介 Hystrix仪表盘主要监控hystrix中的各项指标信息，以“桶”和“滚动时间窗的形式”，进行记录保存供外部调用。Hystrix仪表盘可以对单个服务进行监控，暴露hystrix.stream接口，Turbine整合所…
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  • RPC服务和HTTP服务对比

    RPC服务和HTTP服务对比

    很长时间以来都没有怎么好好搞清楚RPC（即Remote Procedure Call，远程过程调用）和HTTP调用的区别，不都是写一个服务然后在客户端调用么？这里请允许我迷之一笑~Naive！本文简单地介绍一下两种形式的C/S架构，先说一下他们最本质的区别，就是RPC主要是基于TCP/IP协议的，而HTTP服务主要是基于HTTP协议的，我们都知道HTTP协议是在传输层协议TCP之上的，所以效率来看…
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  • SpringCloud微服务知识整理十一：分布式服务跟踪：Spring Cloud Sleuth

    SpringCloud微服务知识整理十一：分布式服务跟踪：Spring Cloud Sleuth

    什么是Spring Cloud Sleuth 随着业务的发展，我们的系统规模也会变得越来越大，各微服务间的调用关系也变得越来越错综复杂。这时候对于每个请求全链路调用的跟踪就变得越来越重要，通过实现对请求调用的跟踪可以帮助我们快速的发现错误根源以及监控分析每条请求链路上的性能瓶颈等好处。 针对上面所述的分布式服务跟踪问题，Spring Cloud Sleuth提供了一套完整的解决方案。 快速入门 准…
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  • 今日头条Go语言构建日请求千亿级微服务的最佳实践

    今日头条Go语言构建日请求千亿级微服务的最佳实践

    编者按 作者介绍：项超，2015 年加入今日头条，负责研发微服务框架，实施微服务落地。在头条推广 Go 语言在 Web 后端服务的使用，逐渐经历了核心服务从 Python 到 Go 的演变过程，为爆发式的流量增长提供了持续的动力。从 Go1.1 版本开始使用 Go 语言，喜欢 Go 语言的工程性，并且认为 Go 语言非常适合开发大规模分布式系统。 Go 在 2016 年获得了年度编程语言的称号，或…
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  • ASP.NET Core微服务之基于Polly+AspectCore实现熔断与降级机制

    ASP.NET Core微服务之基于Polly+AspectCore实现熔断与降级机制

    Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一、熔断、降级与AOP 1.1 啥是熔断？ 在广义的解释中，熔断主要是指为控制股票、期货或其他金融衍生产品的交易风险，为其单日价格波动幅度规定区间限制，一旦成交价触及区间上下限，交易则自动中断一段时间(“熔即断”)，或就此“躺平”而不得超过上限或下限(“熔而不断”)。 而对于微服务来说，熔断就是我们常说的“保险丝”，意为当服务出现某些状…
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  • ASP.NET Core微服务之基于Steeltoe使用Hystrix熔断保护与监控

    ASP.NET Core微服务之基于Steeltoe使用Hystrix熔断保护与监控

    Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 =>  Steeltoe目录快速导航： 基于Steeltoe使用Spring Cloud Eureka 基于Steeltoe使用Spring Cloud Zuul 基于Steeltoe使用Spring Cloud Hystrix 一、关于Spring Cloud Hystrix 在微服务架构中，我们将系统拆分为很多个服务，各个服务…
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  • Spring Cloud构建微服务架构：服务网关（过滤器）【Dalston版】

    Spring Cloud构建微服务架构：服务网关（过滤器）【Dalston版】

    在前两篇文章：服务网关（基础）、服务网关（路由配置）中，我们了解了Spring Cloud Zuul作为网关所具备的最基本功能：路由。本文我们将具体介绍一下Spring Cloud Zuul的另一项核心功能：过滤器。 过滤器的作用 通过上面所述的两篇我们，我们已经能够实现请求的路由功能，所以我们的微服务应用提供的接口就可以通过统一的API网关入口被客户端访问到了。但是，每个客户端用户请求微服务应用…
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  • Spring Cloud构建微服务架构：服务容错保护（Hystrix依赖隔离）【Dalston版】

    Spring Cloud构建微服务架构：服务容错保护（Hystrix依赖隔离）【Dalston版】

    前言 在上一篇《Spring Cloud构建微服务架构：服务容错保护（Hystrix服务降级）》中，我们已经体验了如何使用@HystrixCommand来为一个依赖资源定义服务降级逻辑。实现方式非常简单，同时对于降级逻辑还能实现一些更加复杂的级联降级等策略。之前对于使用Hystrix来实现服务容错保护时，除了服务降级之外，我们还提到过线程隔离、断路器等功能。那么在本篇中我们就来具体说说线程隔离。 …
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  • 架构设计：负载均衡层设计方案（2）——Nginx安装

    架构设计：负载均衡层设计方案（2）——Nginx安装

    前一篇文章《架构设计：负载均衡层设计方案（1）——负载场景和解决方式》中我们描述了要搭设负载均衡层的业务场景和负载均衡层搭建和扩展思路。从这篇文章开始的后几篇文章，我们将详细介绍Nginx、LVS和Nginx+Keepalived、LVS+Keepalived和LVS+Nginx+Keepalived的安装细节，以及它们的性能优化方式。 Nginx和LVS都是可以独立工作的，Keepalived作…
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  • 负载均衡(DNS、F5、反向代理、LVS)

    负载均衡(DNS、F5、反向代理、LVS)

    1.负载均衡 负载均衡：将负载(大量请求)均匀的、平衡的分摊到多个服务节点上进行处理。 实现负载均衡有很多种手段，例如：DNS、硬件负载均衡设备、Nginx反向代理、LVS。 1.1.DNS DNS：Domain Name System，域名系统，更加专业的名字为域名解析系统。 域名解析系统部署在DNS服务器上，提供域名解析服务。 简单来说，域名解析就是将一个域名解析成多个ip地址。 如下图是通过…
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  • 架构设计：负载均衡层设计方案（8）——负载均衡层总结上篇

    架构设计：负载均衡层设计方案（8）——负载均衡层总结上篇

    1、概述 很明显通过前面的八篇文章的介绍，并不能覆盖负载均衡层的所有技术，但是可以作为一个引子，告诉各位读者一个学习和使用负载均衡技术的思路。虽然后面我们将转向“业务层”和“业务通信”层的介绍，但是对负载均衡层的介绍也不会停止。在后续的时间我们将穿插进行负载均衡层的新文章的发布，包括Nginx技术的再介绍、HaProxy、LVS新的使用场景等等。 这篇文章我们对前面的知识点进行总结，并有意进行一些…
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  • 使用Redis存储Nginx+Tomcat负载均衡集群的Session

    使用Redis存储Nginx+Tomcat负载均衡集群的Session

    tomcat-redis-session-manager开源项目的使用 1、开源项目地址：https://github.com/jcoleman/tomcat-redis-session-manager 2、下载代码之后需要进行重新编译，生成所需要的jar，任意创建maven项目，将src下的代码拷贝到具体位置，如下： maven的pom.xml文件如下： 1<?xml version=&q…
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  • Redis+Keepalived高可用方案详细分析

    Redis+Keepalived高可用方案详细分析

    实验环境     ubuntu12.04  10.20.112.26 默认的master                  10.20.112.27 默认的slave     VIP          10.20.112.29     redis-server 2.6.16     keepalived默认只能做到对网络故障和keepalived本身的监控，即当出现网络故障或者keepalived…
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  • Nginx的负载均衡方案详解

    Nginx的负载均衡方案详解

    Nginx的负载均衡方案详解 Nginx的负载均衡方案有： 1、轮询 轮询即Round Robin，根据Nginx配置文件中的顺序，依次把客户端的Web请求分发到不同的后端服务器。 配置的例子如下： http{     upstream sampleapp {         server <<dns entry or IP Address(optional with port)>…
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  • 决策树之CART算法

    决策树之CART算法

    在之前介绍过决策树的ID3算法实现，今天主要来介绍决策树的另一种实现，即CART算法。   Contents   **   1. CART算法的认识** **   2. CART算法的原理** **   3. CART算法的实现**     1. CART算法的认识       Classification And Regression Tree，即分类回归树算法，简称CART算法，它是决策树的一…
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  • 层次聚类算法

    层次聚类算法

    首先介绍聚类中的层次聚类算法。层次法又分为凝聚的层次聚类和分裂的层次聚类。   凝聚的方法：也称自底向上的方法，首先将每个对象作为单独的一个聚类，然后根据性质和规则相继地合并相近的类，直到所有的对象都合并为一个聚类中，或者满足一定的终止条件。经典的层次凝聚算法以AGNES算法为代表，改进的层次凝聚算法主要以BIRCH,CURE,ROCK,CHAMELEON为代表。（后面详细介绍）   分裂的方法：…
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  • TF-IDF算法

    TF-IDF算法

    计算机提取一篇文章关键词涉及文字处理、信息检索、数据挖掘等很多计算机领域。从词频角度统计出现次数最多的“的”、“是”、“在”这一类最常用的词称为停用词(表示对找到结果毫无帮助，必须过滤掉的词) 衡量一个词是不是常用词，如果某个词比较少见，但是在文章中多次出现，那么这个词很可能反映文章特性，故需要在词频统计基础上引入重要性调整系数(逆文档概率IDF，大小与一个词的常见程度成反比)。有了词频和逆文档频…
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  • nginx+nginx-rtmp-module+ffmpeg搭建流媒体服务器

    nginx+nginx-rtmp-module+ffmpeg搭建流媒体服务器

    博客已搬至CSDN 最新内容请访问: http://blog.csdn.net/redstarofsleep/article/details/45092147   Nginx本身是一个非常出色的HTTP服务器,FFMPEG是非常好的音视频解决方案.这两个东西通过一个nginx的模块nginx-rtmp-module,组合在一起即可以搭建一个功能相对比较完善的流媒体服务器. 这个流媒体服务器可以支持…
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  • 算法的时间复杂度

    算法的时间复杂度

    **      ** 通常，对于一个给定的算法，我们要做两项分析。第一是从数学上证明算法的正确性，这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式，如循环不变式、数学归纳法等。而在证明算法是正确的基础上，第二部就是分析算法的时间复杂度。算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级，在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否。因此，作为程序员，掌握基本的算法时间复杂度分析方法是很有必要的。 …
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