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能力说明:
了解变量作用域、Java类的结构,能够创建带main方法可执行的java应用,从命令行运行java程序;能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。
阿里云技能认证
详细说明系统负载(System Load)是系统CPU繁忙程度的度量,即有多少进程在等待被CPU调度(进程等待队列的长度)。 平均负载(Load Average)是一段时间内系统的平均负载,这个一段时间一般取1分钟、5分钟、15分钟。
WOT(World Of Tech)2015,互联网运维与开发者大会将在北京举行,会上58同城将分享《大数据量下,58同城mysql实战》的主题,干货分享抢先看。
DTCC(Database Tech Conference China)2015,中国数据库技术大会举办在即,会上58同城将分享《数据库架构师做什么?58同城数据库架构设计思路(下)》,大会内容抢先看,一起来看看58同城怎么玩数据库架构设计的。
webim通过http长轮询可以保证消息的绝对实时性。这种实时性的保证不是通过增加轮询频率来保证的,而是通过夯住http消息连接来保证的,在大部分时间没有实时消息的情况下,这个http消息连接对于webserver的请求压力是90秒1次,能够大大节省了web服务器资源。
消息的可靠性,即消息的不丢失和不重复,也是im系统中的一个难点。
微博与im消息实现对比
linux下追查线上问题常用命令
文本只介绍了im协议选型,只是协议设计的上半部分,选型完之后,协议细节如何设计也没有展开讲,后续会撰文讨论《im协议设计细节(下)》。
无线时代,网络稳定性差,应用流量敏感,APP与server之间每次HTTP请求都需要DNS解析,有没有优化方法呢?
无线时代,APP流量敏感,为了统计APP内用户行为,或者需要收集某些产品数据,往往需要进行日志上报,日志上报往往又非常费流量,有没有一些好的节省流量的优化方法呢,这是本文将要讨论的问题。
Fischer Lynch Paterson定理是分布式理论中非常重要的一个定理,其结论相当悲观:在一个多进程异步系统中,由于没有全局绝对时钟,一定不存在一个一致的消息投递协议。
好的架构化是进化而来的,不是设计出来的----58沈剑
缘起:受@萧田国 萧总邀请,上周五晚上在“高效运维1号群”内分享了《58同城数据库软件架构设计与实践》(这个topic今年在数据库大会上分享过),应组织方要求,发出纪要。
在高并发的分布式环境下,对于数据的查询与修改容易引发一致性问题,本文将分享一种非常简单但有效的优化方法。
零基础,perl语言,10分钟入门
一分钟了解mongodb
本文说的是分布式事务的一种实现方式2PC。
可结合自己的业务场景,选择正确的join。
本文主要讨论这么几个问题:“缓存与数据库”需求缘起、“淘汰缓存”还是“更新缓存”、缓存和数据库的操作时序、缓存和数据库架构简析。
上一篇《缓存架构设计细节二三事》(点击查看)引起了广泛的讨论,其中有一个结论:当数据发生变化时,“先淘汰缓存,再修改数据库”这个点是大家讨论的最多的。
引发大家热烈讨论的点是“在主从同步,读写分离的数据库架构下,有可能出现脏数据入缓存的情况,此时串行化方案不再适用了”,这就是本文要讨论的主题。
“工作线程数”的设置依据是什么,到底设置为多少能够最大化CPU性能,是本文要讨论的问题。
本文曾在“架构师之路”上发布过,近期支援Qcon-AS大会,在微信群里分享了该话题,故对原文进行重新整理与发布。
2016Qcon北京,业务核心架构场,《58到家通用实时消息平台架构细节》。
本文内容:创业型公司如何快速搭建可扩展,可落地的立体化监控平台
大部分互联网的业务都是“读多写少”的场景,数据库层面,读性能往往成为瓶颈。如下图:业界通常采用“一主多从,读写分离,冗余多个读库”的数据库架构来提升数据库的读性能。
某并发量很大,数据量适中的业务线需要实现一个“标题检索”的功能
如何设计推荐系统的架构,是本文重点讨论的内容。
明明架构要求高可用,为何系统中还会存在单点?
我们经常使用事务来保证数据库层面数据的ACID特性。
近期参加一些业界的技术大会,“微服务架构”的话题非常之火,也在一些场合聊过服务化架构实践,最近几期文章期望用通俗易懂的语言聊聊了个人对服务化以及微服务架构的理解,希望能给大伙一些启示。
前情提要:互联网架构为什么要做服务化?
互联网公司,这样的场景是否似曾相识:
今天开始聊一些微服务的实践,第一块,RPC框架的原理及实践,为什么说要搞定微服务架构,先搞定RPC框架呢?
通过上篇文章的介绍,知道了要实施微服务,首先要搞定RPC框架,RPC框架分为客户端部分与服务端部分。
F-L线程模型,可以考虑使用哟?