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DK8从2019年1月开始就要收费了,怎么办呢?其实这个问题本身就是有问题的,因为收费的并不是JDK8 , 而是JDK8后续的update (更新) 。什么是update? 如果你下载过JDK, 就会看到那些8u191, 8u192这样的东西,191,192就是update 的编号。这些update中通常会包含对JDK bug的fix ,或者一些功能的改变,增强, 拿update 172为例:这个update 修改了下面两个方法的文档,让文档描述和方法的实现一致:java.awt.Toolkit.getImage(URL u)java.awt.Toolkit.createimage(URL u)增加了在Windows8 及以上版中,对Swing/AWT 文本组件自动显示触摸键盘的功能36个Bug Fix假设JDK 8u192是2018年的最后一个update , 你下载并且安装了,那可以继续免费使用下去,没有任何问题。但是从2019年1月开始,如果你还想获取JDK的update , 对不起,你需要付费订阅。这个订阅服务的价格是这样的:对于PC, 每用户每月是2.5美元,对于服务器/云部署,每个processor 每月是25美元, 当然,数量多的话可以打折。Oracle 为什么要这么干呢?我推测有两个原因, 第一个原因可以理解: Oracle JDK8 2014年3月发布, 到2019年1月正式进入“End of Public Updates”, 这个版本Oracle支持了将近5年时间,一个版本的软件不可能无限期地支持下去,那样维护成本太高。第二个原因可能是没有多少人购买它的Java SE Advanced, Java SE Advanced Desktop 或者Java SE Suite, 这三个家伙是什么东西? 我们稍后解释。你也许注意到了, 我刚才再说JDK的时候,特别加上了Oracle 这个词,这是因为Java虚拟机的规范是开放的,任何人都可以去实现。老刘在2017年编程提高群第一季中,不就和大家一起实现了一个极为简单的版本吗? 当然那不能称为JVM ,只实现了对Class文件的解析,和一个能实现顺序,分支,循环,多态的简单执行引擎。其实现在的JDK提供者非常多,不像微软的.NET,独此一家,别无分号。Open JDK这个不多说,免费的开源实现,以GPL License发布,很多Linux发行版中都会包含这个Open JDK 。参与开发的大佬们有Oracle, RedHat (已被IBM收购), Azul System, IBM , Apple , SAP。Oracle JDK就是我们常说的Java JDK , 也是最常用的一个,是Oracle公司(收购了开发Java的Sun公司)对Java SE的实现。如果更详细分的话,可以分为Oracle JDK和 Oracle JRE。比如你想玩Minecraft 这样需要Java的游戏, 那只需要从java.com下载一个JRE就够了。如果你想基于Java做开发,那就需要从Oracle Technology Network(OTN)网站上下载JDK了。其他公司提供的JDK有实力的大公司,都有可能开发自己的JDK , 比如IBM ,肯定要为自家的操作系统AIX,还有z/OS开发SDK。我在IBM工作的时候,根本就没有用过Oracle JDK,公司也不让用啊。HP,SAP也有自己的JDK , 可以为自己的硬件和软件做定制。Oracle Java SE Advanced, Java SE Advanced Desktop, Java SE Suite这名字老长了,也有点费解,简单来说,这是个收费的服务, 是Oracle 为企业级用户提供的高级工具和功能,可以监控、部署、管理企业级的Java程序,与此同时,你还可以下载那些老版本的JDK及其update。换句话说,如果你购买了这个服务,自然就不用担心什么JDK update 收费的问题。但是问题在于,到底有多少公司再使用这个服务? 如果你的公司在使用,欢迎告知。所以我猜测Oracle耍了一点小手段, 以后不要这个收费的服务了,把这些高级的功能加上JDK update 打包,统一成一个新的服务,就是之前说的订阅服务。总结一下如果你的公司已经买了这个Java SE Advanced (或者 Advanced Desktop), Java SE Suite的License, 什么都不用担心,你很安全。如果你的公司正在使用Oracle JDK 8 并且还想在2019年1月之后获得那些更新和支持,你需要购买Orace 的订阅服务。如果你的公司一直在在升级你的Oracle JDK ,比如说已经升级到JDK9了,你什么服务都不用购买, 因为那个订阅服务主要解决的是老版本的Update 的问题。或者可以选择一个没有public update的Oracle JDK , 这也很常见,很多JDK已经非常稳定了, 比如Oracle JDK 7 发布日期是2011年7月, “End of Public Updates” 是2015年4月, 我估计现在还有不少公司还在使用JDK7这个已经没有public update的版本吧!如果真的出现了巨大的安全漏洞,你又没法升级JDK ,那只好去购买订阅服务去Fix了。当然,你的公司也可以选择纯开源OpenJDK。注意,我这里说的都是公司,都是商业用途,如果只是个人学习Java的话,没什么影响!

wangccsy 2019-12-02 01:47:21 0 浏览量 回答数 0

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【Java学习全家桶】1460道Java热门问题,阿里百位技术专家答疑解惑

管理贝贝 2019-12-01 20:07:15 27612 浏览量 回答数 19

问题

【精品问答】Java技术1000问(1)

问问小秘 2019-12-01 21:57:43 39155 浏览量 回答数 15

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【徐寅-南京大学- 阿里实习心得】 现在的心情非常复杂,因为小姐姐说看中了我的研究成果才让我参加这个实习心得分享的,但是我环顾四周只有我一个人的成果还没有发表出来!有一种青铜误入王者局的错乱感,不过在小姐姐大大的“不准退出”四个字面前,还得强撑着分享一点我的搬砖经历。 技术落地 来到菜鸟实习给了我在学校科研完全不一样的体验。这点感觉大家应该都深有体会。在学校是设计一个漂亮的齿轮,而在公司需要把这个齿轮安装到巨大的机器上,还要保证能够正常运行。结果就是来了菜鸟以后我花了很多时间在算法无关的事情上,比如说上线代码的编写和调试,比如说符合rtp接口的模型的训练和装载,比如和仓库运维人员的沟(扯)通(皮),争取更多的流量给我们的算法测试等等。在仓库这种大规模的现实复杂环境进行落地,为了数据的准确,只有到仓库实地考察测算以后你才能安下心来。 快乐工作 在我来阿里之前,关于阿里只听过马老师的“福报论”,因此以为可能会是一个从黑夜干到黑夜的血汗工厂。不过没想到实际上是10-6-5的八小时工作制,马老师的“福报论”只是鼓励大家要多奋斗而已。虽然大家都习惯了自愿加班到9点,不过有学长借的工牌,能够每天吃20块的夜宵。不过要是夜宵的种类能更丰富一点就好了,那种精致的小蛋糕总是可遇不可求。 回想一下,在杭州已经去过不少次西湖了,不过都是团建的活动。菜鸟ai部的团建应该是我最喜欢的团建类型了。在西湖的茶园美景边上,享受着清风和茶香,大家悠闲地玩着桌游或者聊天,让我这个ktv残疾人终于享受到了团建的快乐。 希望成果没事 半年多的实习一共攒出来两个工作,一个是偏理论的强化学习多目标环境自动分解技术,另一个是强化学习应用在仓库进行拣选单全局优化的工作,目前即将投稿Neurips20和NMI,希望能有一个好结果吧! 【杨亚涛-中山大学- 我的RI实习经历和感受】 现在回想还能非常清晰的记得当初实习第一天的那个场景,经过一系列入职流程之后,在杭州那高温的鬼天气下,我和师兄搬着台式机从四号楼走到了七号楼。由于我属于那种营养过剩的体型,机器搬到七号楼时,我的整个上衣都感觉被汗打湿了。进入大厅中,好不容易从被高温天气折磨的懵逼的状态下解脱出来。我又进入到了一个新的懵逼阶段。师兄带着我掠过了无数个工位之后转身进入了最角落的一个小房间。嗯,没错,我在实习的第一天就被拉进阿里特色的双十一项目室了。环顾着周围的大佬,心中还是有些胆怯。懵逼的在各位大佬面前做完自我介绍。 之后,在师兄的帮助下装完各种实验环境。师兄带着我到了走廊并在玻璃上描绘着大家做的事情以及我要做的事情。呃。。。懵逼过后的我开始接触了一个全新的令我再次懵逼的研究内容-Query改写。简单来说就是淘宝的用户常常输入的Query和商品标题描述之间会存在GAP。如何消除这个GAP是需要Query改写来做的。举个例子,用户搜索“大容量冰箱”,很多相关的商品标题不会用“大容量”来描述。会用多少升来写。单用用户输入的Query进行商品召回,会有很多相关产品会被忽略,并且还有可能面临不相关产品被召回展示。为了增加相关商品召回以及准确度,就需要对用户输入的原始Query进行改写。呃。。。听完师兄的介绍之后,师兄说希望能在双十一检验下效果。那个时候的感觉就是,哪有时间懵逼啊,抓紧做吧。 接下来,每天就在师兄发资料、阅读资料、实验、分析数据中度过。实验结果逐渐从坏变成了好。不过最后还是很遗憾没有在双十一时候检测模型效果。不过,在双十一之后师兄上线测试效果。还是有明显的改进的。在看到师兄周报中线上指标的提升之后,我的内心不由的升起了些许成就感。之后就开始了写论文投论文。经过一轮SIGIR的Reject之后,该工作被CIKM接收。总体谈下实习的感受。在来到阿里做RI实习之前,在实验室都是做一些偏向于研究性质的工作。呃。。。简单来说就是做了很多脱离应用场景的的工作。就是为了发论文而发论文。在阿里做的都是实用的、能够迅速看到实际效果的工作。既能够发论文,自己每次打开淘宝搜索时又能获得满满的成就感。 【张心怡-北京大学- 在阿里数据库科研团队实习是种怎样的体验?】 作者简介: 张心怡,北京大学前沿交叉研究院研究生,中国人民大学信息学院本科生。从18年底开始在POLARDB-X团队智能数据库组的实习,现已在阿里度过了一年多的时光。 心怡说,对于有志于数据库领域研究的小伙伴,这里是最好的学习和工作平台。 优秀的同行人,助我成长 我所在组的研究方向是智能数据库,目标是利用机器学习和统计优化等技术,实现数据库系统各个组件的自动优化,如存储引擎,并发控制,SQL优化器等,以减少系统成本,提升系统性能,以实现一个self-driving的数据库系统。 这是一个很有前景的方向。大四上学期,初来实习的我内心其实颇为忐忑,面对组里的同事前辈,“跟不上进度”成了我最担心的事情。然而,进入到工作状态之后,我心里的石头落了地:mentor给实习生安排的任务是循序渐进的,一次次讨论与指导,使我能够快速上手。经过和mentor的讨论,我选择把“智能查询优化”作为第一个研究项目,并且与大四学期的毕设结合,基于阿里线上平台的实际问题,展开研究。查询优化属于数据库比较底层的部分,之前我没有很深的了解。在开展研究的过程中,除了自己阅读文献,同事成为了我的“知识宝库”。遇到场景落地问题时,我会请教PolarDB-X优化器开发的同事,他们往往能够一针见血地指出实际问题。 我的成长离不开组里各位老师的帮助与分享,组内还会定期或不定期组织reading group,讲解工作成果与学界进展。在这里,你会发现身边的同事大多对深耕于某一领域,实力扎实,与他们交流会收获很多! 快乐工作,认真生活 “快乐工作,认真生活”,记得我刚刚入职时HR提到了这个观点,入职之后我发现这是阿里人身体力行的一句话。 在工作上,身边的人都很努力。在这种氛围的感召下,遇到难题,我也会情不自禁地在工位上多坐一会。暑期实习的时候,时常9点之后结束工作,打车回宿舍。生活上,团队里组织了丰富多彩的活动。聚餐已经成为了常规项目。工作间隙还可以去健身房锻炼一波,园区的按摩椅也成为了养生女孩的午休项目。印象最深的是团队组织的运动会,女子项目是平板支撑。听到这个消息之后,我基本每天都进行练习。运动会那天,杭州base、北京base、硅谷base进行了三地PK,在同事的加油下,我坚持了平板支持7分25秒,最后拿到了女子组冠军。 大家的工作与生活模式都很健康充实。在阿里,我见识到了工作发展的可持续性与优秀的团队交互模式。 阿里实习,带我打开科研大门 来到阿里之前,我是一个对科研比较懵懂的门外汉。特别幸运的是,在这里我遇到了很棒的mentor们指导我进行研究工作。不论是基础的代码风格还是研究思路、遇到的问题,mentor都会事无巨细地进行引导。以前我写代码,能跑起来、自己看得懂就行。 我在阿里提交的第一次merge request,有不少随意的空行和一些tricky且难以维护的逻辑。印象很深的是,当时mentor逐行写了comment指出问题。我认识到了代码的规范性和可维护性,以及别人是否能够理解自己的代码都是要考虑的问题。 2019年我从中国人民大学毕业,来到北京大学攻读数据科学研究生,感谢我的研究生导师崔斌老师对我在阿里实习的支持。当时,我在阿里研究的第一个课题,也画上了圆满的句号:我在NDBC(CCF National Database Conference)进行了课题报告,投稿论文并被评为best student paper。 我在阿里参与研究的第二个课题是数据库的智能调参。传统的数据库调参中DBA基于经验与尝试推荐参数值,而我们要做的是基于机器学习算法自动高效给出推荐。这个课题在进行过程中遇到了不少困难,算法的适用性与有效性是我们重点考虑的。在进行了很久的实验之后,会发现一些坑和问题,挫败感是有的,但是会马上被新的尝试与期待替代。 我发现,在这里的研究并不是为了学术灌水而做,有意义研究是问题导向的。mentor时常强调要找到可复现的场景和实际问题,这样才有实际意义。我的mentor base在硅谷,因为时差我时不时在早上收到消息和反馈,这成为了我起床开启新的一天的最大动力。mentor是我科研路上的引路人,也是并肩作战的战友,大家一起为了攻克问题而努力! 阿里的实习经历,帮我找到了打开科研大门的钥匙,让我从对科研的懵懵懂懂,到爱上了这一发现问题、攻克问题的过程。我希望将来能继续数据库领域的研究工作,在玉洁冰清的逻辑世界继续追寻。 【张亚斌-华南理工大学- 搬砖有感之研究吐槽】 首先声明这是一份任务性报告,大家如果赶去吃饭就可以先撤了。大家如果正在排队,可以一起吐槽一下。 作为一名即将硕士毕业&博士入学的研究生,我的研究经验有限,所以以下感悟吐槽仅供大家茶余饭后一笑,偶有雷同,纯属巧合~ 选题 提到学术研究,首当其冲的就是选题啦。选题并不仅仅是选择自己喜欢的热点题目,要综合考虑很多其他因素: - Supervisor or coauthor的研究背景。该项涉及到可预期的帮助 - 可使用的硬件资源。对于cv和ml来说,有的课题需要占用很大的计算资源,如 - -ImageNet based NAS。硬件资源基本决定了试错的时间成本。 - 研究课题的研究价值。当时火的课题,有些做1-2年之后可能就过时了,有些1-2年之后可能更加火。决定性因素很大程度是其潜在应用空间。 该研究课题在工业界的价值。在阿里工作实习的我们的研究课题当然和公司项目有千丝万缕的联系。 自己的兴趣。 除了上述的热点课题或潜在热点课题,还有如下的选择: 自创新的课题,俗称挖坑。该方面需要对整个研究领域比较全面和比较深入的理解,然后对整个研究领域的研究方向进行建设性的预测。一般都是大佬在挖坑。 方法 选好课题之后,得到对应的解决问题的方法一般经由如下步骤: 1. 发现问题的能力:一般来说,对于新问题会有一个或几个直接的处理方法,此时就是比手速的时候了;不过很多时候这里真正较量的是发现问题的能力。 2.发现问题的能力again:后续像我这样的大多数研究人员都是在该框架上修修改改,当然也会有大牛直接开辟新的basic pipelines。如果我们聚焦在对现有框架的修改,首先第一步要做的是分析现有框架有什么遗留问题,然后针对该问题设计改进方法。 3.Naïve idea:我们一般会发现其实做出少量改进并发表论文是相对容易的,因为simple idea是比较容易获得的:如 https://mp.weixin.qq.com/s/vnyra_xcg9D6NUNVpKtP0Q所调侃,单纯的做方法A+方法B,或者A方法用于B领域就可以实现(或许这就是多看论文的巨大优势?调侃脸)。不过对于非入门同学来说,该method combine的方式形同饮鸩止渴。 4.Mature idea:相对于直接将其他论文中的方法“借”为己用,借鉴其他论文方法提出过程中的研究思路是一个更加合理的选择。也就是要分析出:该作者发现了哪些问题?对该问题提出了怎样的思考?如何从思考过渡到实际算法改进?甚至对于算法改进过程中碰到的问题的处理方法。这个分析过程是重要的也是必要的,我觉得这个过程是研究人员提升的过程,即发现问题,解决问题能力的全面提升。 5.Advanced idea: 特指原创性很强的,从无到有的idea。和上面说的大牛的basic pipelines应该基本重叠吧。 写作 基本方法验证之后,接下来论文写作了。 英文写作约等于逻辑+英文本身,其中逻辑占绝大比重。逻辑就是讲故事,如何条理分明将自己的工作讲给别人听,并让听者觉得该工作在整个研究的领域是重要的,有意义的。写作能力很重要,例如即使naive的idea 如果写作很好也是很有机会发表的。那么如何练习呢?我导师给的朴素建议是:多练习,每天把自己的工作进展和想法用英文formal 的写出来。 最后,也是最重要的,祝各位同学抱紧大腿,大腿紧抱。

问问小秘 2020-05-19 13:01:37 0 浏览量 回答数 0

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你好,这里有208份资料,详情请参考:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《Distributed porgramming liboratory》介绍:分布式编程实验室,他们发表的很多的paper,其中不仅仅是学术研究,还有一些工业界应用的论文. 《MIT Theory of Distributed Systems》介绍:麻省理工的分布式系统理论主页,作者南希·林奇在2002年证明了CAP理论,并且著《分布式算法》一书. 《Notes on Distributed Systems for Young Bloods》介绍:分布式系统搭建初期的一些建议 《Principles of Distributed Computing》介绍:分布式计算原理课程 《Google's Globally-Distributed Database》介绍:Google全球分布式数据介绍,中文版 《The Architecture Of Algolia’s Distributed Search Network》介绍:Algolia的分布式搜索网络的体系架构介绍 《Build up a High Availability Distributed Key-Value Store》介绍:构建高可用分布式Key-Value存储系统 《Distributed Search Engine with Nanomsg and Bond》介绍:Nanomsg和Bond的分布式搜索引擎 《Distributed Processing With MongoDB And Mongothon》介绍:使用MongoDB和Mongothon进行分布式处理 《Salt: Combining ACID and BASE in a Distributed Database》介绍:分布式数据库中把ACID与BASE结合使用. 《Makes it easy to understand Paxos for Distributed Systems》介绍:理解的Paxos的分布式系统,参考阅读:关于Paxos的历史 《There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems》介绍:There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems 《Distributed Systems》介绍:伦敦大学学院分布式系统课程课件. 《Distributed systems for fun and profit》介绍:分布式系统电子书籍. 《Distributed Systems Spring 2015》介绍:卡内基梅隆大学春季分布式课程主页 《Distributed Systems: Concepts and Design (5th Edition)》介绍: 电子书,分布式系统概念与设计(第五版) 《走向分布式》介绍:这是一位台湾网友 ccshih 的文字,短短的篇幅介绍了分布式系统的若干要点。pdf 《Introduction to Distributed Systems Spring 2013》介绍:清华大学分布式系统课程主页,里面的schedule栏目有很多宝贵的资源 《Distributed systems》介绍:免费的在线分布式系统书籍 《Some good resources for learning about distributed computing》介绍:Quora上面的一篇关于学习分布式计算的资源. 《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》介绍:这个是第一个全球意义上的分布式数据库,也是Google的作品。其中介绍了很多一致性方面的设计考虑,为了简单的逻辑设计,还采用了原子钟,同样在分布式系统方面具有很强的借鉴意义. 《The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems》介绍:Google的统面向松散耦合的分布式系统的锁服务,这篇论文详细介绍了Google的分布式锁实现机制Chubby。Chubby是一个基于文件实现的分布式锁,Google的Bigtable、Mapreduce和Spanner服务都是在这个基础上构建的,所以Chubby实际上是Google分布式事务的基础,具有非常高的参考价值。另外,著名的zookeeper就是基于Chubby的开源实现.推荐The google stack,Youtube:The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems 《Sinfonia: a new paradigm for building scalable distributed systems》介绍:这篇论文是SOSP2007的Best Paper,阐述了一种构建分布式文件系统的范式方法,个人感觉非常有用。淘宝在构建TFS、OceanBase和Tair这些系统时都充分参考了这篇论文. 《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》介绍:Ebook:Data-Intensive Text Processing with MapReduce. 《Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System》介绍:Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System. 《Distributed Query Processing》介绍:分布式查询入门. 《Distributed Systems and the End of the API》介绍:分布式系统和api总结. 《Distributed Query Reading》介绍:分布式系统阅读论文,此外还推荐github上面的一个论文列表The Distributed Reader。 《Replication, atomicity and order in distributed systems》介绍:Replication, atomicity and order in distributed systems 《MIT course:Distributed Systems》介绍:2015年MIT分布式系统课程主页,这次用Golang作为授课语言。6.824 Distributed Systems课程主页 《Distributed systems for fun and profit》介绍:免费分布式系统电子书。 《Ori:A Secure Distributed File System》介绍:斯坦福开源的分布式文件系统。 《Availability in Globally Distributed Storage Systems》介绍:Google论文:设计一个高可用的全球分布式存储系统。 《Calvin: Fast Distributed Transactions For Partitioned Database Systems》介绍:对于分区数据库的分布式事务处理。 《Distributed Systems Building Block: Flake Ids》介绍:Distributed Systems Building Block: Flake Ids. 《Introduction to Distributed System Design》介绍:Google Code University课程,如何设计一个分布式系统。 《Sheepdog: Distributed Storage System for KVM》介绍:KVM的分布式存储系统. 《Readings in Distributed Systems Systems》介绍:分布式系统课程列表,包括数据库、算法等. 《Tera》介绍:来自百度的分布式表格系统. 《Distributed systems: for fun and profit》介绍:分布式系统的在线电子书. 《Distributed Systems Reading List》介绍:分布式系统资料,此外还推荐Various articles about distributed systems. 《Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems》介绍:Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems. 《Testing a Distributed System》介绍:Testing a distributed system can be trying even under the best of circumstances. 《The Google File System》介绍: 基于普通服务器构建超大规模文件系统的典型案例,主要面向大文件和批处理系统, 设计简单而实用。 GFS是google的重要基础设施, 大数据的基石, 也是Hadoop HDFS的参考对象。 主要技术特点包括: 假设硬件故障是常态(容错能力强), 64MB大块, 单Master设计,Lease/链式复制, 支持追加写不支持随机写. 《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》介绍:支持PB数据量级的多维非关系型大表, 在google内部应用广泛,大数据的奠基作品之一 , Hbase就是参考BigTable设计。 Bigtable的主要技术特点包括: 基于GFS实现数据高可靠, 使用非原地更新技术(LSM树)实现数据修改, 通过range分区并实现自动伸缩等.中文版 《PacificA: Replication in Log-Based Distributed Storage Systems》介绍:面向log-based存储的强一致的主从复制协议, 具有较强实用性。 这篇文章系统地讲述了主从复制系统应该考虑的问题, 能加深对主从强一致复制的理解程度。 技术特点: 支持强一致主从复制协议, 允许多种存储实现, 分布式的故障检测/Lease/集群成员管理方法. 《Object Storage on CRAQ, High-throughput chain replication for read-mostly workloads》介绍:分布式存储论文:支持强一直的链式复制方法, 支持从多个副本读取数据,实现code. 《Finding a needle in Haystack: Facebook’s photo storage》介绍:Facebook分布式Blob存储,主要用于存储图片. 主要技术特色:小文件合并成大文件,小文件元数据放在内存因此读写只需一次IO. 《Windows Azure Storage: A Highly Available Cloud Storage Service with Strong Consistency》介绍: 微软的分布式存储平台, 除了支持类S3对象存储,还支持表格、队列等数据模型. 主要技术特点:采用Stream/Partition两层设计(类似BigTable);写错(写满)就封存Extent,使得副本字节一致, 简化了选主和恢复操作; 将S3对象存储、表格、队列、块设备等融入到统一的底层存储架构中. 《Paxos Made Live – An Engineering Perspective》介绍:从工程实现角度说明了Paxo在chubby系统的应用, 是理解Paxo协议及其应用场景的必备论文。 主要技术特点: paxo协议, replicated log, multi-paxo.参考阅读:关于Paxos的历史 《Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-Value Store》介绍:Amazon设计的高可用的kv系统,主要技术特点:综和运用一致性哈希,vector clock,最终一致性构建一个高可用的kv系统, 可应用于amazon购物车场景.新内容来自分布式存储必读论文 《Efficient Replica Maintenance for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统中的副本存储问题. 《PADS: A Policy Architecture for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统架构. 《The Chirp Distributed Filesystem》介绍:开源分布式文件系统Chirp,对于想深入研究的开发者可以阅读文章的相关Papers. 《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》介绍:经典论文分布式时钟顺序的实现原理. 《Making reliable distributed systems in the presence of sodware errors》介绍:面向软件错误构建可靠的分布式系统,中文笔记. 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》介绍:MapReduce:超大集群的简单数据处理. 《Distributed Computer Systems Engineering》介绍:麻省理工的分布式计算课程主页,里面的ppt和阅读列表很多干货. 《The Styx Architecture for Distributed Systems》介绍:分布式系统Styx的架构剖析. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上面的一个问答:有哪些关于分布式计算学习的好资源. 《RebornDB: The Next Generation Distributed Key-Value Store》介绍:下一代分布式k-v存储数据库. 《Operating System Concepts Ninth Edition》介绍:分布式系统归根结底还是需要操作系统的知识,这是耶鲁大学的操作系统概念书籍首页,里面有提供了第8版的在线电子版和最新的学习操作系统指南,学习分布式最好先学习操作系统. 《The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction》介绍:分布式系统Log剖析,非常的详细与精彩. 中文翻译 | 中文版笔记. 《Operating Systems Study Guide》介绍:分布式系统基础之操作系统学习指南. 《分布式系统领域经典论文翻译集》介绍:分布式系统领域经典论文翻译集. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能维护. 《Computer Science from the Bottom Up》介绍:计算机科学,自底向上,小到机器码,大到操作系统内部体系架构,学习操作系统的另一个在线好材料. 《Operating Systems: Three Easy Pieces》介绍:<操作系统:三部曲>在线电子书,虚拟、并发、持续. 《Database Systems: reading list》介绍:数据库系统经典论文阅读列,此外推送github上面的db reading. 《Unix System Administration》介绍:Unix System Administration ebook. 《The Amoeba Distributed Operating System》介绍:分布式系统经典论文. 《Principles of Computer Systems》介绍:计算机系统概念,以分布式为主.此外推荐Introduction to Operating Systems笔记 《Person page of EMİN GÜN SİRER》介绍:推荐康奈尔大学的教授EMİN GÜN SİRER的主页,他的研究项目有分布式,数据存储。例如HyperDex数据库就是他的其中一个项目之一. 《Scalable, Secure, and Highly Available Distributed File Access》介绍:来自卡内基梅隆如何构建可扩展的、安全、高可用性的分布式文件系统,其他papers. 《Distributed (Deep) Machine Learning Common》介绍:分布式机器学习常用库. 《The Datacenter as a Computer》介绍:介绍了如何构建仓储式数据中心,尤其是对于现在的云计算,分布式学习来说很有帮助.本书是Synthesis Lectures on Computer Architecture系列的书籍之一,这套丛书还有 《The Memory System》,《Automatic Parallelization》,《Computer Architecture Techniques for Power Efficiency》,《Performance Analysis and Tuning for General Purpose Graphics Processing Units》,《Introduction to Reconfigurable Supercomputing》,Memory Systems Cache, DRAM, Disk 等 《helsinki:Distributed Systems Course slider》介绍:来自芬兰赫尔辛基的分布式系统课程课件:什么是分布式,复制,一致性,容错,同步,通信. 《TiDB is a distributed SQL database》介绍:分布式数据库TiDB,Golang开发. 《S897: Large-Scale Systems》介绍:课程资料:大规模系统. 《Large-scale L-BFGS using MapReduce》介绍:使用MapReduce进行大规模分布式集群环境下并行L-BFGS. 《Twitter是如何构建高性能分布式日志的》介绍:Twitter是如何构建高性能分布式日志的. 《Distributed Systems: When Limping Hardware Is Worse Than Dead Hardware》介绍:在分布式系统中某个组件彻底死了影响很小,但半死不活(网络/磁盘),对整个系统却是毁灭性的. 《Tera - 高性能、可伸缩的结构化数据库》介绍:来自百度的分布式数据库. 《SequoiaDB is a distributed document-oriented NoSQL Database》介绍:SequoiaDB分布式文档数据库开源. 《Readings in distributed systems》介绍:这个网址里收集了一堆各TOP大学分布式相关的课程. 《Paxos vs Raft》介绍:这个网站是Raft算法的作者为教授Paxos和Raft算法做的,其中有两个视频链接,分别讲上述两个算法.参考阅读:关于Paxos的历史 《A Scalable Content-Addressable Network》介绍:A Scalable Content-Addressable Network. 《500 Lines or Less》介绍:这个项目其实是一本书( The Architecture of Open Source Applications)的源代码附录,是一堆大牛合写的. 《MIT 6.824 Distributed System》介绍:这只是一个课程主页,没有上课的视频,但是并不影响你跟着它上课:每一周读两篇课程指定的论文,读完之后看lecture-notes里对该论文内容的讨论,回答里面的问题来加深理解,最后在课程lab里把所看的论文实现。当你把这门课的作业刷完后,你会发现自己实现了一个分布式数据库. 《HDFS-alike in Go》介绍:使用go开发的分布式文件系统. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上关于学习分布式的资源问答. 《SeaweedFS is a simple and highly scalable distributed file system》介绍:SeaweedFS是使用go开发的分布式文件系统项目,代码简单,逻辑清晰. 《Codis - yet another fast distributed solution for Redis》介绍:Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 《Paper: Coordination Avoidance In Distributed Databases By Peter Bailis》介绍:Coordination Avoidance In Distributed Databases. 《从零开始写分布式数据库》介绍:本文以TiDB 源码为例. 《what we talk about when we talk about distributed systems》介绍:分布式系统概念梳理,为分布式系统涉及的主要概念进行了梳理. 《Distributed locks with Redis》介绍:使用Redis实现分布式锁. 《CS244b: Distributed Systems》介绍: 斯坦福2014年秋季分布式课程. 《RAMP Made Easy》介绍: 分布式的“读原子性”. 《Strategies and Principles of Distributed Machine Learning on Big Data》介绍: 大数据分布式机器学习的策略与原理. 《Distributed Systems: What is the CAP theorem?》介绍: 分布式CAP法则. 《How should I start to learn distributed storage system as a beginner?》介绍: 新手如何步入分布式存储系统. 《Cassandra - A Decentralized Structured Storage System》介绍: 分布式存储系统Cassandra剖析,推荐白皮书Introduction to Apache Cassandra. 《What is the best resource to learn about distributed systems?》介绍: 分布式系统学习资源. 《What are some high performance TCP hacks?》介绍: 一些高性能TCP黑客技巧. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能提升. 《A simple totally ordered broadcast protocol》介绍:Benjamin Reed 和 Flavio P.Junqueira 所著论文,对Zab算法进行了介绍,zab算法是Zookeeper保持数据一致性的核心,在国内有很多公司都使用zookeeper做为分布式的解决方案.推荐与此相关的一篇文章ZooKeeper’s atomic broadcast protocol: Theory and practice. 《zFS - A Scalable Distributed File System Using Object Disk》介绍:可扩展的分布式文件系统ZFS,The Zettabyte File System,End-to-end Data Integrity for File Systems: A ZFS Case Study. 《A Distributed Haskell for the Modern Web》介绍:分布式Haskell在当前web中的应用. 《Reasoning about Consistency Choices in Distributed Systems》介绍:POPL2016的论文,关于分布式系统一致性选择的论述,POPL所接受的论文,github上已经有人整理. 《Paxos Made Simple》介绍:Paxos让分布式更简单.译文.参考阅读:关于Paxos的历史,understanding Paxos part1,Understanding Paxos – Part 2.Quora: What is a simple explanation of the Paxos algorithm?,Tutorial Summary: Paxos Explained from Scratch,Paxos algorithm explained, part 1: The essentials,Paxos algorithm explained, part 2: Insights 《Consensus Protocols: Paxos》介绍:分布式系统一致性协议:Paxos.参考阅读:关于Paxos的历史 《Consensus on Transaction Commit》介绍:事务提交的一致性探讨. 《The Part-Time Parliaments》介绍:在《The Part-Time Parliament》中描述了基本协议的交互过程。在基本协议的基础上完善各种问题得到了最终的议会协议。 为了让人更容易理解《The Part-Time Parliament》中描述的Paxos算法,Lamport在2001发表了《Paxos Made Simple》,以更平直的口头语言描述了Paxos,而没有包含正式的证明和数学术语。《Paxos Made Simple》中,将算法的参与者更细致的划分成了几个角色:Proposer、Acceptor、Learner。另外还有Leader和Client.参考阅读:关于Paxos的历史 《Paxos Made Practical》介绍:看这篇论文时可以先看看理解Paxos Made Practical. 《PaxosLease: Diskless Paxos for Leases》介绍:PaxosLease:实现租约的无盘Paxos算法,译文. 《Paxos Made Moderately Complex》介绍:Paxos算法实现,译文,同时推荐42 Paxos Made Moderately Complex. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《2010 NoSQL Summer Reading List》介绍:NoSQL知识清单,里面不仅仅包含了数据库阅读清单还包含了分布式系统资料. 《Raft: Understandable Distributed Consensus》介绍:Raft可视化图帮助理解分布式一致性 《Etcd:Distributed reliable key-value store for the most critical data of a distributed system》介绍:Etcd分布式Key-Value存储引擎 《Understanding Availability》介绍:理解peer-to-peer系统中的可用性究竟是指什么.同时推荐基于 Peer-to-Peer 的分布式存储系统的设计 《Process structuring, synchronization, and recovery using atomic actions》介绍:经典论文 《Programming Languages for Parallel Processing》介绍:并行处理的编程语音 《Analysis of Six Distributed File Systems》介绍:此篇论文对HDFS,MooseFS,iRODS,Ceph,GlusterFS,Lustre六个存储系统做了详细分析.如果是自己研发对应的存储系统推荐先阅读此篇论文 《A Survey of Distributed File Systems》介绍:分布式文件系统综述 《Concepts of Concurrent Programming》介绍:并行编程的概念,同时推荐卡内基梅隆FTP 《Concurrency Control Performance Modeling:Alternatives and Implications》介绍:并发控制性能建模:选择与意义 《Distributed Systems - 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suonayi 2019-12-02 03:17:27 0 浏览量 回答数 0

问题

【技术干货】原来阿里云自助实验室的系统架构是这样的啊

驻云科技 2019-12-01 21:07:14 9011 浏览量 回答数 1
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