wsmajunfeng
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最新评论
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herofighter2008：
图呢？图呢？图呢？图呢？
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zy13608089849：
请问一下博主，文中几处提到的图，怎么都没有？是我这显示不出来还 ...
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swift911：
在短信的场景下很好用，感谢分享
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tony_0529：
学习了~谢谢分享。
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Master-Gao：
...
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文章列表
1、分布式的基本概念：http://blog.jobbole.com/95588/2、分布式系统的一致性探讨：http://blog.jobbole.com/95618/3、关于分布式事务、两阶段提交协议、三阶提交协议：http://blog.jobbole.com/95632/
通过文章3能够明白两阶段提交协议、三阶提交协议是解决什么问题（分布式事务是避免数据不一致，两阶段/三阶段提交协议/paxos为分布式事务提供了解决方案的技术理论），以及三阶段跟二阶段的区别（三阶段就是把二阶段的第一阶段拆分了2个阶段，这样解决了二阶段的单点故障与同步阻塞问题）和二三阶段的问题。
分布 ...
参考资料：
http://www.fallhunter.com/p/10628
http://cloud.51cto.com/art/201107/278903_all.htm
http://blog.csdn.net/mashangyou/article/details/23459511
http://www.zhihu.com/question/32326748
个人的理解备忘：
SAAS基于PASS，PASS基于IASS
IASS是硬件层面的服务提供；
PASS是运行时环境的服务提供，包括各种中间件服务，比如存储、缓存、中间件、技术框架，需要用户基于PASS再去 ...
一、消息摘要
消息摘要（Message Digest)：它是一个唯一对应一个消息或文本的固定长度的值。
消息摘要算法（MD5 SHA MAC）用于校验两份数据文件是否是同一个，内容是否有发生改变。
消息摘要算法的特点：
① 无论输入的消息有多长，计算出来的消息摘要的长度总是固定的。
② 消息摘要看起来是“随机的”。这些比特看上去是胡乱的杂凑在一起的。
③ 一般地，只要输入的消息不同，对其进行摘要以后产生的摘要消息也必不相同；但相同的输入必会产生相同的输出。
④ 消息摘要函数是无陷门的单向函数，即只能进行正向的信息摘要，而无法从摘要中恢复出任何的消息，甚至根本就找不到任何与 ...
Spring事务配置的五种方式见http://www.blogjava.net/robbie/archive/2009/04/05/264003.html
Spring事务传播特性实例解析http://blog.csdn.net/liovey/article/details/14149137
Spring 事务管理全解析http://www.cnblogs.com/kelin1314/archive/2009/11/25/1609993.html
ibm:https://www.ibm.com/developerworks/cn/education/opensource/os-cn-s ...
首先有三个概念：
物理CPU、逻辑CPU、CPU核数
一个物理CPU上有多个CPU核，如果采用了intel的超线程技术(HT), 就会再多出一倍的cpu核出来
一般情况下，逻辑cpu数=物理CPU*cpu核数
如果采用了超线程技术，则正常逻辑cpu数=物理CPU*cpu核数*2
top然后1看到的cpu个数以及java中的Runtime.getRuntime().availableProcessors()获得到的都是逻辑cpu数。查看物理CPU的个数#cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"|sort |uniq|wc -l ...
一、例子
如果想统计下过去10年计算机论文出现最多的几个单词，看看大家都在研究些什么，那收集好论文后，该怎么办呢？方法一：我可以写一个小程序，把所有论文按顺序遍历一遍，统计每一个遇到的单词的出现次数，最 ...
长连接应该翻译为keep-alive connection，或者是 persistent connection，而不是我们直译为Long Connection，否则你在英文文档中不好查到这方面的资料的，以下是维基百科针对长连接的说明： http://en.wikipedia.org/wiki/HTTP_persistent_connection 以下是我的部分翻译： HTTP长连接（持久化连接） 以下是一张连接与接连接的区别 HTTP长连接，英文的说话有这么几种：HTTP persistent connection、HTTP k ...
转http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393
consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 Consistent hashing and random trees 中被提出，目前在 cache 系统中应用越来越广泛；
1 基本场景
比如你有 N 个 cache 服务器（后面简称 cache ），那么如何将一个对象 object 映射到 N 个 cache 上呢，你很可能会采用类似下面的通用方法计算 object 的 hash 值，然后均匀的映射到到 N 个 cache ；
hash( ...
编写自定义appender 的 步骤
1. 扩展 AppenderSkeleton 抽象类。如果是通过流方式实现读写数据的话，自定一定appender可以从WriterAppender继承，这样只需要把我们自己的 OutputStream连接到WriterAppender.qw上就可以了。更方便快捷。
2. 指定您的 appender 是否需要 layout。这个由requiresLayout()方法确定。
3. 如果某些属性必须同时激活，则应该在 activateOptions() 方法内完成。该方法上在Appender的构造函数之后被调用的。
4. 实现 close() 方法。它 ...
性能测试的主要概念和计算公式
- 博客分类：
- 性能
原文见http://www.ha97.com/5095.html
本人的理解;
性能测试首先要设置一个并发数（U_concurrent），其代表了实际请求服务器时有多少个用户在同时访问。这些并发用户是这样子访问的：
用户之间是相互独立，没有关系的
每个用户 ...
1、手工编写例子：http://blog.csdn.net/qyongkang/article/details/6090497
eclipse引入btrace jar包
2、btrace例子：http://inter12.iteye.com/blog/1759882
输出方法参数值、方法返回值
方法执行时间
期望的到一个method哪几行被执行了
3、BTrace实现原理的初步分析：http://www.iteye.com/topic/483964
4、btrace用户手册翻译：http://www.blogjava.net/conans/articles/365924 ...
org.apache.log4j Class MDC
java.lang.Object
org.apache.log4j.MDC
public class MDC
extends java.lang.Object
The MDC class is similar to the NDC class except that it is based on a map instead of a stack. It provides mapped diagnostic contexts . A Mapped Diagnostic Contex ...
log4j MDC NDC应用场景
- 博客分类：
- log4j
NDC （ Nested Diagnostic Context ）和 MDC （ Mapped Diagnostic Context ）是 log4j 种非常有用的两个类，它们用于存储应用程序的上下文信息（ context infomation ），从而便于在 log 中使用这些上下文信息。
NDC的实现是用hashtable来存储每个线程的stack信息，这个stack是每个线程可以设置当前线程的request的相关信息，然后当前线 程在处理过程中只要在log4j配置打印出%x的信息，那么当前线程的整个stack信息就会在log4j打印日志的时候也会都打印出来，这样可以很好的 跟踪当 ...
在平时开发中，我们经常采用HashMap来作为本地缓存的一种实现方式，将一些如系统变量等数据量比较少的参数保存在HashMap中，并将其作 为单例类的一个属性。在系统运行中，使用到这些缓存数据，都可以直接从该单例中获取该属性集合。但是，最近发现，HashMap并不是线程安全的，如果你 的单例类没有做代码同步或对象锁的控制，就可能出现异常。 首先看下在多线程的访问下，非现场安全的HashMap的表现如何，在网上看了一些资料，自己也做了一下测试：
1 public class MainClass { 2 3 public static final ...
1) 二八法
若80%的访问量集中在20%的时间里，可用此分析方法，其图形就是一个正态分布图，如下。
具体计算公式为：
tps = (24小时的PV值*80%)/（24*3600*20%）
举例有，假如中文站每日的访问量为500万，其中19:00-23：40，访问量为400万，其余时间段的访问量很平坦，而且其余时间段的总访问量为100万，那么就可以用二八法，其计算公式为 tps = (500万*0.8)/(24*3600*0.2)。
2）简单峰值法
若在每天的某一时段里有很大的访问量，其他时间相对较少，可以用简单峰值法，其实二八法只是简单峰值法的一个特例。 ...