1人30天44587行代码,分享舍得网开发经验

舍得网高效数据库缓存 NULL 博文链接:https://woairenyunli.iteye.com/blog/408838 立即下载

舍得网(shedewang.com)的开发暂时告一段落,一个人用时不到1个月,java底层代码16902行,jsp代码27685行,共计44587行。整个开发过程遇到过许多问题,但最后都解决了。下面把我在开发中遇到的所有问题和解决办法列出,供参考。

系统构架:redhat AS4/apache2.0.59/resin2.1.17/jdk6.0 u2/hibernate3.0/lucene2.2/urlrewrite3.0.4,数据库用得是mysql4.1.15,数据库缓存是构架在hibernate之上的,是一个只有794行的java类,但这个java类却做了数据库对象缓存、列表缓存、update缓冲、自动删除列表缓存,还提供了数据库查询、更新、插入的所有操作,它节省了我一半以上的开发时间。一个获取含有五个查询条件获取列表的方法只用不到10行代码就可以了。【增加:现在我已经把这个数据库操作工具改成分布式了,可以随便增加java应用服务器实现负载均衡,并且各服务器之间可以实现缓存同步,这样,即使每日用户达到百万级别,我的构架也是可以支持的,我将在下面详细说明我的构架,仅供参考。许多人要求我开源,我觉得现在系统还没有经过大规模用户的并发验证,还不是时候,以后我会考虑开源的,我的代码没有太多高深的算法和设计模式,主要用到了模板模式,但全是用心写出来的。

问题一:做数据库缓存时遇到的问题。HashMap在并发遍历时会报ConcurrentModificationException,即使使用Collections.synchronizedList把Map包起来还是会报这个异常,这个问题很简单,解决办法也简单。第一种解决办法是不要用Map的iterator来遍历,而是用Set(Map.keySet方法)的toArray方法来遍历,这种办法虽然会损耗一定的性能和内存,但比在方法前加synchronized好得多;第二种解决办法用jdk5.0以后的ConcurrentHashMap来实现。【修正:经过测试和验证,第一种方法不行,也就是并发操作MAP而且要求遍历的时候只能用ConcruuentHashMap,在此要感谢写ConcurrentHashMap的专家们。】【增加:数据库的缓存有很多种办法,对于单个对象的缓存比较容易,直接用HashMap都可以,但是对于列表的缓存就比较复杂了,网上说到的memcachedb+memcache_engine或者berkeleydb应该都是做不到列表自动缓存,因为增加一条记录后会影响许多列表的排序,所以什么时候删除列表缓存是个比较头痛的问题,我的解决办法是列表的缓存的key便包含了查询条件信息。如一个表T有字段A,B,C,对应T.java有域A,B,C,那么查询一个A=1 and B=2 and C>0 的组合条件的列表的key就是A=1#B=2#C>0,这样,如果增加了一个对象T,其中T.A=1,T.B=3,T.C=0,显然上面列表查询条件包含了条件B=2,而增加的对象B=3,那么无论如何这个新增加的对象T都不可能在这个列表中,也就是说不用删除这个列表,只有增加的对象T满足T.A=1、T.B=2、T.C>0时该列表才需要重新从数据库中获取,以此可以推出更新、删除一个T对象时什么时候需要删除什么列表。】【增加:至于分布式,我用到了memcached来做远程缓存,利用UDP报文来保持各服务器之间的缓存同步。如获取一个对象:首先在本机缓存中获取,如果没有再去远程memcached server中获取,如果还没有才从数据库中获取并同时放入memcached server 和本机缓存,这样,不管有多少台服务器在做负载均衡,对于一个对象T,只需要在数据库中读取一次,其他所有服务器都可以共享了,数据库查询的压力几乎没有,当然如果插入和修改的次数达到每秒几千次,我可能会用到mysql-proxy,但目前看来,几十万的用户/天的量都用不着,用个好点的数据库服务器即可】【不谦虚的说,我的这套分布式缓存方案是比较强大的,都是用心写出来的,虽然代码只有2874行。实例:如要获取一个id为6789的用户,只要用User u =UserManager.getInstance().getById("6789");一句话即可,所有缓存逻辑都已经包含在里面了。】


问题二:jfreecharts在Linux上不能显示中文,这个问题没有费多长时间就解决了,上网一搜就搞定,解决方法如下:
到网上下载一个linux下的ttf字体,本例用的是zysong.ttf
1.确认%JavaHome%/jre/lib/fonts目录下存在zysong.ttf
2.在%JavaHome%/jre/lib/fonts目录下执行"ttmkfdir -o fonts.dir"命令,重新生成fonts.dir文件
3.确认/usr/share/fonts/zh_CN/TrueType目录存在,如果不存在则mkdir创建
4.确认/usr/share/fonts/zh_CN/TrueType目录下存在zysong.ttf
5.在%JavaHome%/jre/lib目录下,执行 cp fontconfig.RedHat.3.properties.src fontconfig.properties
6.重起resin,OK。

问题三:linux下的too many open files错误,这个问题比较严重,AS4默认打开文件数是1024,如果超过这个数,resin就自动down掉了,非常恶心。解决办法如下:
echo 65536 > /proc/sys/fs/file-max
编辑/etc/sysctl.conf 文件,编辑行 fs.file-max = 65536
编辑文件/etc/security/limits.conf,增加行 * - nofile 65536
用ulimit -a 查看,如果看到行open files (-n) 65536就说明对了

问题四:内存泄露,表现出来的特征是CPU占到99.9%,内存由10%左右经过几个小时后慢慢涨到50%,最后死掉。做java的人知道,这个问题非常痛苦,而且没有很好的解决办法,因为直接看代码很难看出来。我原来一直以为问题会出现在缓存上,但仔细想想apache的LRUMap不至于产生内存泄露,尤其我设置了LRUMap最大长度只有10000,10000个内存对象能有多大,后来发现是SmartUpload的问题,改成apache的FileUpload子项目就可以了。另外,我在设置jvm参数时增加了-Xmx2048m -Xms2048m -Xmn768m -Xss512k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=4 -XX:+UseParallelOldGC -XX:+UseAdaptiveSizePolicy这些参数,可以回收年老区的内存,现在比较稳定,一般内存占到27%左右就不会再涨了,可能这些参数还不是最优的,有待探索。另外查找内存泄露的软件JProbe我也玩了玩,的确看出其他代码没有明显内存泄露。【修正:上面的参数配置狗P用都没有,内存总是一直在涨。我还尝试了用其他不同方法去回收内存,结果都不太好使,直接用jvm默认的回收方式是最好的,也就是只配置两个参数-Xmx768M -Xms768M效果最好,这样java才真的可以一次性回收几百兆的内存。】

问题五:搜索分词。一个用户在用舍得网时反映,看到有“啤酒”和“茅台酒”,为什么搜“酒”搜不出来,原因很简单,“啤酒”和“茅台酒”是单独一个词,lucene写入的时候没有再把它拆开,所以必须要搜“啤酒”或“茅台酒”才能搜出来,这在技术上合理,但是用户觉得不合理。所以我改进了搜索算法,把中国3万多个汉字也加到词库中,而且在写入和搜索时用不同的分词算法,如“我喜欢喝啤酒”在写入时会分成“我+喜欢+喝+啤酒+喜+欢+啤+酒”,而在搜索时这句话会被分词为“我+喜欢+喝+啤酒”,这样,用户搜“啤酒”能搜到,搜“酒”也能搜到,而对应另外一句话“这人啤气不好,总喝酒”搜“啤”和“酒”都能搜到,但搜“啤酒”却搜不到,似乎有点意思。但是这么分词也会有点小问题,就是搜索的结果不太人性化。(我的中文词库加成语加汉字共50多万个,比起一般网上十来二十万要丰富得多,不过这没什么大用)

问题六:URL链接“静态化”。本想直接用apache的URL Rewrite来实现,发现不太可能,于是改用urlrewirte实现,配置没什么难度,但是要注意resin的web-app里须增加一行配置<servlet-mapping url-pattern='*.htm' servlet-name='plugin_match'/>,这样apache才会把htm结尾的请求转交给resin,否则apache报404错误,这在一般structs项目中都会提到。现在看到的舍得网http://shedewang.com/pg_5_c_2_index.htm,其实就是http://shedewang.com/index.jsp?pg=5&c=2,呵呵,没什么特别的。

问题七:IE6/IE7/FF的适配,这体现在许多细节上,如FF的回车事件捕获,IE7的href=#页面会移动等等问题上,多测几次,多上网找找也就都解决了。很多人开发网站似乎不太会管FF能不能看,但好歹我也在SP混过几年,做WAP的时候要适配10来款手机,做web适配三五个浏览器不算什么。

问题八:linux自身的bug。远程连接mysql时有时mysql似乎会重起,这个问题似乎是linux自身的bug,好像和解析有点关系导致mysql崩溃。解决办法:启动mysql增加一个参数,如下:/usr/local/mysql/bin/mysqld_safe --user=mysql --skip-name-resolve &

问题九:hiberate配置文件的问题,配置不好的话总是会报NESTED Exception,或者多用户并发的时候报错。我想一般人都遇到过了,增加一个c3p0的配置段,尤其注意max_statements设置稍微大一点,原来我设置为100的时候10个用户同时创建记录就会出错。
<property name="hibernate.connection.provider_class">org.hibernate.connection.C3P0ConnectionProvider</property>
  <property name="hibernate.c3p0.max_size">200</property>
  <property name="hibernate.c3p0.min_size">20</property>
  <property name="hibernate.c3p0.timeout">3600</property>
  <property name="hibernate.c3p0.max_statements">1000</property>
  <property name="hibernate.c3p0.idle_test_period">300</property>
  <property name="hibernate.c3p0.acquire_increment">5</property>
  <property name="hibernate.c3p0.validate">false</property>

问题十:ajax的运用问题。提交大文本时似乎不能用prototype提供的Ajax.Updater,要自己创建一个AJAX对象,然后把内容send过去,具体js代码可以参考舍得网的comm.js,另外用jsp获取Ajax提交的内容如果是乱码,把jsp改成UTF-8编码即可。AJAX运用好了的确可以增加用户感受,而且可以让代码的松散耦合性更好,可以把一大段逻辑写在一个小的jsp里面。

问题十一:网上似乎还有很多人在为自己选择应用服务器的事发愁,我只相信自己的眼睛,就拿tomcat6最新版和resin2.1.17做测试,50个用户并发的情况下tomcat慢4-5倍,我还能指望tomcat在更多的用户并发下发挥作用吗?我用resin2.1.17,很快!resin3 和resin Pro只有在配置好缓存和native的时候可能才有用,但对于我这种情况,用resin3和resin Pro不一定会更快。

做技术、做管理、做事都是在做人,有很多刚入门的新手,好多人都问我到底用struts还是spring还是什么MVC构架,其实这些都不是问题,只要养成自己的一套开发方式即可,但做技术要有深厚的基本功。像一个武林高手,就拿李小龙来说,他懂空手道、跆拳道、刀枪钯棍都研究过,但真正打架的时候就那么几招,但他有力量、脚步和无与伦比的速度,这些都是基本功;对于篮球高手来说,他甚至不需要懂街球那些花骚的玩法,但实战的时候他也就用几招而已,像科比,他最常用的就是远程投篮和突破,真正打球时没必要在地上一边打滚一边运球,当然,科比也是非常有力量的一个球员。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

1人30天44587行代码,分享舍得网开发经验(修改版)

  原地址:http://topic.youkuaiyun.com/u/20080315/11/14e7a35b-585b-496e-a206-59735528bada.html舍得网(shedewang.com)的开发暂时告一段落,一个人用时不到1个月,java底层代码16902行,jsp代码27685行,共计44587行。整个开发过程遇到过许多问题,但最后都解决了。下面把我在开发中遇到的所有问

bean_lin的专栏 568

(转自Java中文网) 1人30天44587行代码,分享舍得网开发经验(修订版)

我用心写这么高水准的帖子,应该置顶才对。该帖在原来的基础上做了修正和增加。 舍得网(shedewang.com)的开发暂时告一段落,一个人用时不到1个月,java底层代码16902行,jsp代码27685行,共计44587行。整个开发过程遇到过许多问题,但最后都解决了。下面把我在开发中遇到的所有问题和解决办法列出,供参考。 系统构架:redhat AS4/apache2.0.59/re...

zhangzcz1999的专栏 179

1人30天44587行代码,分享舍得网开发过程

1人30天44587行代码,分享舍得网开发过程 舍得网(shedewang.com)的开发暂时告一段落,一个人用时不到1个月,java底层代码16902行,jsp代码27685行,共计 44587行。整个开发过程遇到过许多问题,但最后都解决了。下面把我在开发中遇到的所有问题和解决办法列出,本人水平一般,仅供同僚们参考。 系统构架: redhat AS4/apache2.0.59/res

phphot 1967
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