分布式  Java 

图解Raft之日志复制

　　日志复制可以说是Raft集群的核心之一，保证了Raft数据的一致性，下面通过几张图片介绍Raft集群中日志复制的逻辑与流程； 　　在一个Raft集群中只有Leader节点能够接受客户端的请求，由Leader向其他Follower转发所有请求日志，并且有那么两条规则：Leader不删除任何日志、
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分布式  Java 

图解Raft之领导者选举

　　图解Raft领导者选举，这里通过五张图来解答Raft选举的全过程； 　　Raft集群各个节点之间是通过RPC通讯传递消息的，每个节点都包含一个RPC服务端与客户端，初始时启动RPC服务端、状态设置为Follower、启动选举定时器，每个Raft节点的选举定时器超时时间都在100-500毫秒之间
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kafka  Java 

Kafka监控工具kafka-monitor v0.1简要介绍

　　Kafka Monitor为Kafka的可视化管理与监控工具，为Kafka的稳定运维提供高效、可靠、稳定的保障，这里主要简单介绍Kafka Monitor的相关功能与页面的介绍； 　　Kafka Monitor v0.1 主要功能有：Kafka基本信息仪表盘、broker列表、topic列表、当
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Scala  kafka  Java 

Kafka中时间轮分析与Java实现

　　在Kafka中应用了大量的延迟操作但在Kafka中 并没用使用JDK自带的Timer或是DelayQueue用于延迟操作，而是使用自己开发的DelayedOperationPurgatory组件用于管理延迟操作，Kafka这类分布式框架有大量延迟操作并且对性能要求及其高，而java.util.T
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Java 

Java中的RASP实现

RSAP 　　RASP是Gartner公司提出的一个概念，称：程序不应该依赖于外部组件进行运行时保护，而应该自身拥有运行时环境保护机制； 　　RASP就是运行时应用自我保护（Runtime application self-protection）的缩写，正如RASP字面意思一样，这是运行在运行时的一
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Java  Spark 

Spark——SparkContext简单分析

　　本篇文章就要根据源码分析SparkContext所做的一些事情，用过Spark的开发者都知道SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类，足以说明SparkContext的重要性；这里先摘抄SparkContext源码注释来 简单介绍介绍SparkContext，注释的第一句话就是
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Scala  Java  Spark 

Spark——共享变量

　　Spark执行不少操作时都依赖于闭包函数的调用，此时如果闭包函数使用到了外部变量驱动程序在使用行动操作时传递到集群中各worker节点任务时就会进行一系列操作： 　　1、驱动程序使将闭包中使用变量封装成对象，驱动程序序列化对象，传给worker节点任务； 　　2、worker节点任务接收到对象，
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Java 

Java—Lambda基础

　　虽然JVM有着Scala 、Groovy 、Clojure 等依赖于JVM的函数语式语言，但直到Java8才算是java正式支持函数式编程； 　　Java8中加入了Lambda的支持标志着Java正式加入了混合式编程语言（支持命令式编程与函数式编程）的行列；像C#、Python都是同时支持两种编
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Java 

透过byte数组简单分析Java序列化、Kryo、ProtoBuf序列化

　　序列化在高性能网络编程、分布式系统开发中是举足轻重的之前有用过Java序列化、ProtocolBuffer等，在这篇文章这里中简单分析序列化后的byte数组观察各种序列化的差异与性能，这里主要分析Java序列化、Kryo、ProtocolBuffer序列化； Java序列化为jdk自带的序列化
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Java 

并发模型—共享内存模型（线程与锁）示例篇

　　共享内存模型，顾名思义就是通过共享内存来实现并发的模型，当多个线程在并发执行中使用共享资源时如不对所共享的资源进行约定或特殊处理时就会出现读到脏数据、无效数据等问题；而为了决解共享资源所引起的这些问题，Java中引入了同步、锁、原子类型等这些用于处理共享资源的操作; 　　在本篇文章中，将通过几个
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