[转]微服务化很难？一文简单理解服务拆分与服务发现
说到微服务，服务拆分是绕不过去的话题，但是微服务不是说拆就能拆的，有很多的前提条件 1. 服务拆分的前提 服务拆分的前提，首先要有一个持续集成的平台，使得服务在拆分的过程中，保持功能的一致性。 这种一致性不能通过人的经验来，而是需要经过大量的回归测试集，并且持续的拆分，持续的演进，持续的集成，从而保证系统时刻处于可以验证交付的状态。 而非闭门拆分一段时间，最终谁也不知道功能最终究竟有没有 Bug，因而需要另外一个月的时间专门修改 Bug。
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[转]如何通过深度学习轻松实现自动化监控？
监控包含安全和巡逻。在多数情况下，这项工作需要长时间进行，才能发现不希望发生的事。这项工作固然很重要，但同时也是一项平淡无奇的任务。 如果说，有什么东西能够为我们“观察和等待”，那生活不就简单多了吗？嗯，你很幸运。过去几年，随着技术的进步，我们可以为上述任务编写一些脚本来实现自动化，要做到这点非常容易。但是，在深入探讨之前，让我们先扪心自问： 1. 机器是否做得跟人类一样好？ 任何熟悉深度学习的人，都知道图像分类器的准确率超过了人类。
[转]详细的 Spring Boot 知识清单
在过去两三年的Spring生态圈，最让人兴奋的莫过于Spring Boot框架。或许从命名上就能看出这个框架的设计初衷：快速的启动Spring应用。因而Spring Boot应用本质上就是一个基于Spring框架的应用，它是Spring对“约定优先于配置”理念的最佳实践产物，它能够帮助开发者更快速高效地构建基于Spring生态圈的应用。 那Spring Boot有何魔法？自动配置、起步依赖、Actuator、命令行界面(CLI) 是Spring Boot最重要的4大核心特性，其中CLI是Spring Boot的可选特性，虽然它功能强大，但也引入了一套不太常规的开发模型，因而这个系列的文章仅关注其它3种特性。如文章标题，本文是这个系列的第一部分，将为你打开Spring Boot的大门，重点为你剖析其启动流程以及自动配置实现原理。要掌握这部分核心内容，理解一些Spring框架的基础知识，将会让你事半功倍。
[转]多线程高并发场景下使用Caffeine
互联网软件神速发展，用户的体验度是判断一个软件好坏的重要原因，所以缓存就是必不可少的一个神器。在多线程高并发场景中往往是离不开cache的，需要根据不同的应用场景来需要选择不同的cache，比如分布式缓存如redis、memcached，还有本地（进程内）缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine。 说起Guava Cache，很多人都不会陌生，它是Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现，基于LRU算法实现，支持多种缓存过期策略。由于Guava的大量使用，Guava Cache也得到了大量的应用。但是，Guava Cache的性能一定是最好的吗？也许，曾经，它的性能是非常不错的。但所谓长江后浪推前浪，总会有更加优秀的技术出现。今天，我就来介绍一个比Guava Cache性能更高的缓存框架：Caffeine。 官方性能比较 Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现，基于LRU算法实现，支持多种缓存过期策略。 EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。 Caffeine是使用Java8对Guava缓存的重写版本，在Spring Boot 2.0中将取代，基于LRU算法实现，支持多种缓存过期策略。 场景1：8个线程读，100%的读操作。 场景二：6个线程读，2个线程写，也就是75%的读操作，25%的写操作。 场景三：8个线程写，100%的写操作。 可以清楚地看到Caffeine效率明显高于其他缓存。 如何使用？
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<span class=""> 1</span> public <span class="">static</span> <span class="">void</span> main(<span class="">String</span>[] args) { <span class=""> 2</span> LoadingCache<<span class="">String</span>, <span class="">String</span>> build = CacheBuilder.newBuilder().initialCapacity(<span class="">1</span>).maximumSize(<span class="">100</span>).expireAfterWrite(<span class="">1</span>, TimeUnit.DAYS) <span class=""> 3</span> .build(<span class="">new</span> CacheLoader<<span class="">String</span>, <span class="">String</span>>() { <span class=""> 4</span> <span class="">//默认的数据加载实现，当调用get取值的时候，如果key没有对应的值，就调用这个方法进行加载</span> <span class=""> 5</span> <span class="">@Override</span> <span class=""> 6</span> public <span class="">String</span> load(<span class="">String</span> key) { <span class=""> 7</span> <span class="">return</span> <span class="">""</span>; <span class=""> 8</span> } <span class=""> 9</span> }); <span class="">10</span> } <span class="">11</span> } |
参数方法： initialCapacity(1) 初始缓存长度为1； maximumSize(100) 最大长度为100； expireAfterWrite(1, TimeUnit.DAYS) 设置缓存策略在1天未写入过期缓存（后面讲缓存策略）。 过期策略 在Caffeine中分为两种缓存，一个是有界缓存，一个是无界缓存，无界缓存不需要过期并且没有界限。 在有界缓存中提供了三个过期API： expireAfterWrite：代表着写了之后多久过期。（上面列子就是这种方式）...
[转]单点登录原理与实现
1. 一、单系统登录机制 1-1. 1、http无状态协议 web应用采用browser/server架构，http作为通信协议。http是无状态协议，浏览器的每一次请求，服务器会独立处理，不与之前或之后的请求产生关联，这个过程用下图说明，三次请求/响应对之间没有任何联系
[转]让你的App对破解无懈可击，多管齐下达到银行保险箱水准
经过几个月甚至上几十个版本迭代了出来的app，积累毕生经验开发出来的项目。结果别人快速的反编译就复制你的成果，你是否透露出心酸与无奈。安全是一个不可忽视的问题，所以接下来给大家分享如何让你的app更加安全的干货。
[转]做个“懒”运维：京东数据库智能运维平台建设之路
运维自动化来源于工作中的痛点，京东数据库团队面对的是商城成千上万的研发工程师，这种压力推动我们不断变革。 然而变革不是一蹴而就，也经历过从手工到脚本化、自动化、平台化、智能化的艰难转变。 所以说是需求在驱动运维体系的建设，而运维自动化的真谛在于解放运维人员，促进人率提升，减少人为故障，要学会培养自己“懒”这个好习惯。
[总结]为什么分布式一定要有Redis？
考虑到绝大部分写业务的程序员，在实际开发中使用 Redis 的时候，只会 Set Value 和 Get Value 两个操作，对 Redis 整体缺乏一个认知。 所以我斗胆以 Redis 为题材，对 Redis 常见问题做一个总结，希望能够弥补大家的知识盲点。 本文围绕以下几点进行阐述： 为什么使用 Redis 使用 Redis 有什么缺点 单线程的 Redis 为什么这么快 Redis 的数据类型，以及每种数据类型的使用场景 Redis 的过期策略以及内存淘汰机制 Redis 持久化机制 Redis 事务 Redis 和数据库双写一致性问题 如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题 如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题 1. 为什么使用 Redis 我觉得在项目中使用 Redis，主要是从两个角度去考虑：性能和并发。 当然，Redis 还具备可以做分布式锁等其他功能，但是如果只是为了分布式锁这些其他功能，完全还有其他中间件，如...
[转]Redis高可用技术解决方案总结
本文主要针对 Redis 常见的几种使用方式及其优缺点展开分析。 1. 一、常见使用方式 Redis 的几种常见使用方式包括： Redis 单副本； Redis 多副本（主从）； Redis Sentinel（哨兵）； Redis Cluster； Redis 自研。
[转]业务出海过程中，你有遇到过跨域RPC调用的问题吗？
在微服务架构中，一般都是通过 API 网关统一向外部系统提供 API 服务。熟悉 Spring Cloud 的同学知道，Zuul 在 Spring Cloud 中就起到了 API 网关的作用。同理，在菜鸟微服务架构中，菜鸟 API 网关作为对外暴露服务的网关。 菜鸟在面向全球 CP（Cainiao Partner）提供服务的时候，遇到了传统 API 网关在跨国网络上传输数据的瓶颈，如下图，Partner C（国外的 CP）调用 API Gateway 走了跨国的公网，该段网络的质量非常不稳定，严重影响了 Partner C 的服务体验。我们把这种由于网络延迟高、抖动严重而引起的网络质量问题称为 网络桎梏。
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