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[转]并行任务，线程池，工作窃取算法
记得在上个月，微博上有一则热议的新闻：小学数学老师布置作业，要求“数一亿粒米” 网友大多数是以吐槽的态度去看待这件事，也有人指出能用估算的方法，这是一道考察发散思维的题目。 一开始我也觉得这个题目很荒唐，似乎是不可能完成的任务。但这个细细想来值得玩味，我在思考一个问题：如果从计算机的角度去看，如何才能最快速地数一亿粒米呢？
Category: Java Architecture
[转]程序员如何 Get 分布式锁的正确姿势
在很多互联网产品应用中，有些场景需要加锁处理，比如秒杀、全局递增ID、楼层生成等等，大部分的解决方案是基于DB实现的，Redis也是较为常见的方案之一。 Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变成串行访问，且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系。其次Redis提供一些命令SETNX，GETSET，可以方便实现分布式锁机制。
[转]史上最全的select加锁分析(Mysql)
1. 引言 大家在面试中有没遇到面试官问你下面六句Sql的区别呢
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select * from table where id = ? select * from table where id < ? select * from table where id = ? lock in share mode select * from table where id < ? lock in share mode select * from table where id = ? for update select * from table where id < ? for update |
如果你能清楚的说出，这六句sql在不同的事务隔离级别下，是否加锁，加的是共享锁还是排它锁，是否存在间隙锁，那这篇文章就没有看的意义了。
[转]手把手教你从0到1写一个简单的缓存框架
目前市面上已经有很多开源的缓存框架，比如 Redis、Memcached、Ehcache 等，那为什么还要自己动手写缓存？本文将带领大家从 0 到 1 写一个简单的缓存框架，目的是让大家对缓存的类型、缓存的标准、缓存的实现以及原理方面有一个系统的了解，做到知其然，知其所以然。
[转]系统化全方位监控告警总结
Q1花了较大的篇幅，系统化讲述了监控与告警体系的建立，本文稍作总结。如果恰巧你正在搭建自动化监控与告警平台，或许，细读这一系列文章就够了。 一《监控告警，集群信息管理先行》 什么是集群信息管理 使用配置文件进行集群信息管理 使用服务进行集群信息管理 使用配置中心进行集群信息管理 二《监控告警，员工信息管理，分级告警策略》 使用配置文件进行员工信息管理 使用服务进行员工信息管理 常见分级告警策略：告警收敛，分时告警，逐层上报，黑白跳动 三《多维度立体化监控》 什么是多维度立体化监控 立体化监控有哪些维度 操作系统+进程+端口 http状态码 服务存活性 接口处理时间 http接口 log监控 用户视角 如何快速实施“1.操作系统+进程+端口”的监控 如何快速实施“2.http状态码”的监控 如何快速实施“3.服务存活性”的监控 如何快速实施“4.接口处理时间”的监控 四《一分钟搞定“http接口”监控框架》 常见http监控玩法 常见http监控的弊端 通用可扩展http监控平台架构 简版http监控框架架构 100行伪代码搞定http监控 五《一分钟搞定“log”监控框架》 什么是日志监控 日志分级，错误日志监控，正常日志监控 日志与目录规范...
[转]数据库不要用外键约束
1. 引言 其实这个话题是老生常谈，很多人在工作中确实也不会使用外键。包括在阿里的JAVA规范中也有下面这一条 【强制】不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。 但是呢，询问他们原因，大多是这么回答的 每次做DELETE 或者UPDATE都必须考虑外键约束，会导致开发的时候很痛苦,测试数据极为不方便。 坦白说，这么说也是对的。但是呢，不够全面，所以开一文来详细说明。
[转]Spring Cloud底层原理
毫无疑问，Spring Cloud 是目前微服务架构领域的翘楚，无数的书籍博客都在讲解这个技术。 不过大多数讲解还停留在对 Spring Cloud 功能使用的层面，其底层的很多原理，很多人可能并不知晓。 因此本文将通过大量的手绘图，给大家谈谈 Spring Cloud 微服务架构的底层原理。 实际上，Spring Cloud 是一个全家桶式的技术栈，它包含了很多组件。本文先从最核心的几个组件，也就是 Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix、Zuul 入手，来剖析其底层的工作原理。
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