天使的镇魂歌_个人页

dubbo+zk+kafka 服务框架、服务注册、消息中间件先来一套

1.继承Thread类，重写run方法（其实Thread类本身也实现了Runnable接口）
2.实现Runnable接口，重写run方法
3.实现Callable接口，重写call方法（有返回值）
4.使用线程池（有返回值）
https://www.cnblogs.com/shoshana-kong/p/9071602.html

一个是分布式事务解决方案框架，一个是消息中间件，没有可比性

第一、高防cdn帮助网站防御攻击需要网站服务器ip地址没有被黑客知道，黑客攻击过网站服务器那么就说明ip已经被黑客记录了，那么使用高防cdn就需要网站服务器更换一个新ip再来使用高防cdn
第二、高防cdn可以隐藏网站服务器的ip地址，所以使用高防cdn后不用担心网站服务器会遭受到针对性的攻击。
第三、高防cdn的防御机制是可以根据不同的攻击类型进行调整高防防护策略，以此更有效的拦截清洗攻击，把攻击对网站的影响降到最低。
第四、cdn缓存技术减少访客访问网站服务器，以此降低网站服务器所要承受的压力，有效提高网站稳定性。

Cgroup
Cgroup是control group，又称为控制组，它主要是做资源控制。原理是将一组进程放在放在一个控制组里，通过给这个控制组分配指定的可用资源，达到控制这一组进程可用资源的目的。

Namespace
Namespace又称为命名空间，它主要做访问隔离。其原理是针对一类资源进行抽象，并将其封装在一起提供给一个容器使用，对于这类资源，因为每个容器都有自己的抽象，而他们彼此之间是不可见的，所以就可以做到访问隔离。

分布式session的管理可以参考以下文章：http://www.primeton.com/read.php?id=2310&his=1

将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示
具体可以参考这篇文章：https://www.cnblogs.com/jenkinschan/p/6426694.html

外网IP或者内网穿透，外网IP的问题可以咨询你的网络提供商，
内网穿透比较折腾，非专业人士建议考虑前一种方案，专业人士可以看下这篇文章：
https://www.v2ex.com/t/539197?p=1

这种级别的数据量两种数据库都可以，但是考虑到整体解决方案的复杂程度，以及后继数据量继续增长，建议mysql

这篇文章值得一看
https://blog.csdn.net/cd344549214/article/details/52141808

Docker 提供轻量的虚拟化，你能够从Docker获得一个额外抽象层，你能够在单台机器上运行多个Docker微容器，而每个微容器里都有一个微服务或独立应用，例如你可以将Tomcat运行在一个Docker，而MySQL运行在另外一个Docker，两者可以运行在同一个服务器，或多个服务器上。未来可能每个应用都要Docker化。
容器的启动和关系是非常快速的。Docker目前能够有以下八种用途：
1.简化配置
这是Docker初始目的，虚拟机VM最大的好处是基于你的应用配置能够无缝运行在任何平台上。Docker提供同样类似VM的能力，但是没有任何副作用，它能让你将环境和配置放入代码然后部署，同样的Docker配置能够在各种环境中使用，这实际是将应用环境和底层环境实现了解耦。
2.代码管道化管理
能够对代码以流式pipeline管道化进行管理，从开发者的机器到生产环境机器这个流程中都能有效管理。因为在这个流程中会有各种不同的环境，每个都可能有微小的区别，Docker提供了跨越这些异构环境以一致性的微环境，从开发到部署实现流畅发布。
3.开发人员的生产化
在一个开发环境，我们希望我们的开发环境能更加接近于生产环境，我们会让每个服务运行在自己的VM中，这样能模拟生产环境，比如有时我们并不总是需要跨越网络连接，这样我们可以将多个Docker装载一系列服务运行在单机上最大程度模拟生产分布式部署的环境。
4.应用隔离
有很多理由你需要在一台机器上运行多个应用，这就需要将原来铁板一块monolithic的应用切分为很多微服务。实现应用之间的解耦，将多个应用服务部署在多个Docker中能轻松达到这个目的。
5.服务合并
使用Docker也能合并多个服务以降低费用，不多的操作系统内存占用，跨实例共享多个空闲的内存，这些技术Docker能以更加紧密资源提供更有效的服务合并。
6.多租户
Docker能够作为云计算的多租户容器，使用Docker能容易为每个租户创建运行应该多个实例，这得益其灵活的快速环境以及有效diff命令。
7.快速部署
Docker通过创建流程的容器，不必重新启动操作系统，几秒内能关闭，你可以在数据中心创建或销毁资源，不用担心额外消耗。典型的数据中心利用率是30%，通过更积极的资源分配，以低成本方式对一个新的实例实现一个更聚合的资源分配，我们很容易超过这个利用率，大大提高数据中心的利用效率。