中间件

米斯特白帽培训讲义 漏洞篇 Web 中间件 讲师：gh0stkey 整理：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 简介 中间件是一种独立的系统软件或服务程序，分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。

淘宝根据自身业务需求研发了TDDL（Taobao Distributed Data Layer）框架，主要用于解决分库分表场景下的访问路由（持久层与数据访问层的配合）以及异构数据库之间的数据同步，它是一个基于集中式配置的JDBC DataSource实现，具有分库分表、Master/Salve、动态数据源配置等功能。

《MIT Technology Review》如何评价阿里云中间件技术？

本篇主要整理工作中遇到的一些消息中间件的相关知识，包括Kafka, RabbitMQ, RocketMQ, ActiveMQ等，不排除收录其他消息中间件的可能。 这里会持续收录相关知识，包括安装、部署、使用示例、监控、运维、原理等。

本篇主要整理工作中遇到的一些消息中间件的相关知识，包括Kafka, RabbitMQ, RocketMQ, ActiveMQ等，不排除收录其他消息中间件的可能。 这里会持续收录相关知识，包括安装、部署、使用示例、监控、运维、原理等。

中间件简介 django 中的中间件（middleware），在django中，中间件其实就是一个类，在请求到来和结束后，django会根据自己的规则在合适的时机执行中间件中相应的方法。 在django项目的settings模块中，有一个 MIDDLEWARE_CLASSES 变量，其中每一个...

阿里巴巴叕开源了!

由阿里巴巴集团主办，阿里云天池大数据平台承办的第二届“阿里中间件性能挑战赛”吸引了1946支队伍报名参加，不但有来自413所知名高校的学生和科研人员，还有来自40余家企业的社会选手，这表明，“阿里中间件性能挑战赛”已经成为影响力巨大的重要技术赛事。

生产者代码： package com.java1234.activemq; import javax.jms.Connection; import javax.jms.ConnectionFactory; import javax.jms.Destination; import javax.jms.JMSException; import javax.jms.MessageProdu

在内部系统不是非常的高并发，大流量的场景下，且有windows，Linux混合操作系统场景下，便于配置维护，可以使用HApoxy 替代 LVS一试。

本篇文章主要描述了如何配置Spring-JMS，至于为何这样配置及Spring-JMS相关介绍，请阅读这篇文章：Spring整合JMS(消息中间件)。我们这里的消息broker用的是ActiveMQ。 一、相关配置 本篇主要讲解如何在Spring中配置JMS，关于Spring本身的配置本文就不多做介绍了。 1.1 配置maven依赖 在使用Spring-JMS之前，先

本篇主要介绍了异步消息机制及Spring对JMS封装，本篇文章讲解较为详细，如果想直接看如何配置，可以参考： Spring整合JMS(消息中间件)实例，但还是建议大家先看完本篇文章。 一、消息异步处理 类似于RMI、Hessian、Burlap等远程方法调用，它们都是同步的，所谓同步调用就是客户端必须等待操作完成，如果远程服务没有返回任何响应，客户端会一直等待直到服务完成

［一］任务队列的好处 --->松耦合：生产者和消费者无需知道彼此实现的细节，只需要约定好任务的描述格式。这使得生产者和消费者可以由不同的团队使用不同的编程语言编写。 --->易于扩展：消费者可以有多个，而且可以分布在不同的机器。

由阿里中间件与天池平台联合举办的“阿里中间件性能挑战赛”，大赛不仅为选手们开放双十一实时交易真实场景，还提供了丰厚奖金、诱人激励，欢迎社会人才加入挑战。大赛主要考察选手的网络编程能力和性能调优能力。我们希望通过大赛吸引和沉淀优秀的编程高手，加强内外部技术人员的交流与碰撞，并让技术发声。

面向容器技术资源调度关键技术谁家强，Google、阿里还是Twitter，且看详细分析

Spark是一个由加州大学伯克利分校（UC Berkeley AMP）开发的一个分布式数据快速分析项目。它的核心技术是弹性分布式数据集(Resilient distributed datasets)，提供了比Hadoop更加丰富的MapReduce模型，可以快速在内存中对数据集进行多次迭代，来支持.

本来安装这件事情，不用单独开一篇谈的。但是Spark的安装实在是一件点蛋疼的事情，这和Spark的语言和框架两者有颇大的关系。 Spark是Scala语言写的，所以要先安装Java和Scala，而底层的调度框架是Mesos，Mesos是C++写的，所以又对机器的glibc和gcc环境有一定的要求。

最早lucene2.4以及以前，追溯到2008年前后，lucene刚刚引起大家的关注，到后来Nutch、solr的出现，lucene变得更加热。Nutch、Solr的发展，极大推动了lucene的升级。对于一些接触过搜索，使用过lucene、solr的人来说，一般都会感觉lucene、solr很牛.

受害人口述悲惨的遭遇—— 1、最近一段时间（更换了预发机器后）我负责的一个应用的预发环境(线上稳定得像个婴儿~)特别不稳定，最先是应用频频的过几天就发现提供的接口不工作了，但容器Jetty还在跑得欢，于是jstack/jmap看，发现没有一个线程在跑我的war包中的程序，但是容器里个中间件的sar

0. 亲，低级错误知多少 "" 写成了“” <br> true 写成了 ture <br> false写成了fasel <br> String 写成了 string <br> userId 写成了userid <br> user_id 写成了 user_Id <

简介： Apache MINA（Multipurpose Infrastructure for Network Applications） 是一个网络应用框架，有助于用户非常方便地开发高性能、高伸缩性的网络应用。它通过Java NIO提供了一个抽象的、事件驱动的、异步的位于各种传输协议（如TCP/

在分布式环境开发中经常会使用socket，或者使用rmi来对外提供服务，常用的办法是将写一个java代码，然后部署到服务器上，但是问题来了。如何将这个服务成为一个可靠的系统服务，不会应为风吹草动就挂了，那就不好了。 所以想到使用apache commons 下面的daemon框架来充当守护进程。首

单维度聚合分析，主要解决类似以下场景的问题 (1)同一个用户搜索输入关键词 (2)某个时间段内搜索词排行榜 (3)某些关键词联合出现情况 (4)IP位置 维度下的关键词聚合情况 (5)其他任何参与搜索的单维度搜索请求统计 (6)平均命中率、hits=0、查询平均响应时间 ......

本文主要记录配置安全的Impala集群集成Sentry的过程。Impala集群上配置了Kerberos认证，并且需要提前配置好Hive与Kerberos和Sentry的集成： 使用yum安装CDH Hadoop集群 Hive配置kerberos认证 Impala配置kerberos认证 配置

人们总觉得这个搜索领域很多秘密，门槛如此之高，如此神秘。其实不是那么回事。基本的原理、流程理解了。就可以做到心中不慌。先了解机制，细节和具体才是难点，不要被难在开始！下面就结合实际经验积累，给出参考信息。不针对任何排序模型，只描述粗略内容。具体场景具体怎么高，私下交流。 提示：排序规则务必公开，否

需求: 个性化得分排序：类似 Score= defaultTextScore*facetA + offlineValue*（1-factorA） 方案： 目前直接支持的排序、全部候选方案。推荐1  和2.  参见样例！ 1: sort by (score, offlin

尽管lucene、solr如此的频繁、如此的普遍被使用。仍然有许多人、需要开发者所见即所得的方式，将查询用起来。一方面为了迎合传统sql用户的习惯，另一方面提升通用搜索产品的可用性，也丰富solr的功能接口。有必要实现 类sql的 solr查询实现。   社区总是无比的强大，总是只要你能想到的

关于trieField的理解补充下3篇文档，相当的系统、全面！看相关文档连接，不解释。 http://lucene.apache.org/core/old_versioned_docs/versions/3_5_0/api/all/org/apache/lucene/search/NumericR

Solrflux 开源code google 地址 http://code.google.com/p/solrflux/ 1.Solrflux 概述    Solrflux 主要工作是完成 Sql 语法到solr语法的转换，并执行查询，保存结果。    当前solrflux已经停止更新了，

     在分布式环境当中使用erlang语言来构建底层应用，利用erlang的简洁的脚本语言可以简化代码的复杂度，并且还能很大程度地提高系统的容错性和稳定性。 erlang固然有他的优势，但是，它在开源社区开发人员的活跃性远远不及java社区，在java社区中，在分布式场景中使用的中间件，比如，

1. GC的选择  4core、8g memory 首选cms，cms的各参数的调节需要观察。 2. swap配置   性能优先，建议关掉。关掉的代价需要评估。关掉之后buffer/cache等变化需要观察！ 3. newSize maxnewsize 尽量小 并且值相同，PermSize

下面的内容包括概念都是个人想到的，不专业或者不规范请知晓。理解意义就行。   1.为什么是facet 搜索与推荐本来是不分家的，搜索没有推荐就是存储了，有推荐的搜索才是真正的搜索，才体现搜索的“情感”(query解析、排序、页面展示)、搜索引擎的“难点”（用户意图理解、最有价值信息、最友好交互

情况回放： 上周预发机器出了一个问题，CPU不定时会近100%满负载运行。重启以后就会恢复，之后又会到达100%，而且不会自恢复。 首先想到的是程序出现了死循环，于是用jstack把栈打印出来，发现业务线程都停在了regex相关的代码上，有死循环的样子。 查看栈，发现一切都是由ClientFi

简单介绍下 在较早版本的 Lucene 中对一定范围内的查询RanageQuery 。该Query 继承于 MulitTermQuery，在重写（rewrite ）Query 树的时候将会遵从一个原则： 根据起始区间值获取term, 然后遍历，根据满足条件的term 的数目来决定重写Query 的

solr调优步骤参考这篇blog主要以实践出发，从顶到底，从大到细的思路来进一步描述，solr优化，并且是基于横向发展来说的（管理更多core），对于纵向的（core内部、搜索核心技术）。 例如分词、queryparse、分词、实时、分布式的优化、排序等偏轻！ 文章有不合理，或者错误的请及时反馈

很久木有和大家见面了，因为博主也需要时间来沉淀。。博主也需要学习和思考。。 好吧，不多废话，进入正题，今天我们谈的东西是一致性和安全性。 一致性这个问题，非常绕，想用语言表述，难度很大，我给别人去讲的时候，一般都是白板，因为白板有类似“动画”的效果，能够帮助别人理解，但使用文字，就没有办法了，只

-------三段提交改----------- 回顾上文，我们已经提到了，在两段提交协议里面有个“死等”的过程，那么我们来看看三段提交协议是怎么解决这个问题的，需要注意的是，3pc只是解决了死等问题，对脑裂没有贡献。用的也不多，我们只把它当做路边的小石头，理解了作为模型的一种，参考一下就行了。

我们已经在上面的分析中，我们已经看到observer模型在多机场景下的问题，所以，paxos模型的目标就是解决这个问题，他解决这个问题的方法就是quorum模型。 我的目标是让大家能弄明白，掌握这些复杂的概念，所以我也会将以前我在淘宝java中间件团队内分享时候，大家经常犯的一些错误，也写到【】里

(一) 数据层产品 ——TL沈询 1) TDDL/Cobar/malanda/TDDLSequence 分布式数据层 对应cobar 特性是无server. 多层结构 支持直接简单主备Mysql 直连。 也支持分库分表。 还有sequence 。 都是这套组件上的东东啦。 相关文档:

自从NoSQL概念横空出世，关系数据库似乎就成了众矢之的，似乎一夜之间，关系数据库和SQL就成了低效，高成本，速度慢的数据处理模式的代名词。 在很多地方都能看到类似："我的项目初创，应该选择什么NoSQL产品才能快速的开发？" 这样的问题。    正因有人提出这样的问题，才坚定了我把这篇文章放在

DSS中间件采用HTTP协议，终端可以是任何的支持Http协议的设备，开发工具和语言均不受限制     DSS消息服务， 采用WebSocket协议   DSS-API介绍(持续更新) http://www.diocp.org/dss/doc/DSS-API.pdf

Django 文档协作翻译小组人手紧缺，有兴趣的朋友可以加入我们，完全公益性质。 交流群：467338606 网站：http://python.usyiyi.cn/django/index.html 中间件 中间件是一个介入Django的请求和响应的处理过程中的钩子框架。

版权声明：本文为半吊子子全栈工匠（wireless_com，同公众号)原创文章，未经允许不得转载。

一、前言      AgileEAS.NET SOA 中间件平台是一款基于基于敏捷并行开发思想和Microsoft .Net构件(组件)开发技术而构建的一个快速开发应用平台。用于帮助中小型软件企业建立一条适合市场快速变化的开发团队，以达到节省开发成本、缩短开发时间，快速适应市场变化的目的。