<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[dimly113的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; dimly113]]></copyright><item><title><![CDATA[memcache java客户端优化历程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6619448</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6619448</guid><author>dimly113</author><pubDate>Wed, 20 Jul 2011 11:45:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[http://www.infoq.com/cn/articles/memcached-java]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[新工作几天有感]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6586557</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6586557</guid><author>dimly113</author><pubDate>Tue, 05 Jul 2011 20:54:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[不知不觉来新公司10天了，巧遇新公司组织变更，再加上明天有新人入职企业文化培训，在此正好写点东西感慨感慨下。话说这些时间是我新同事们宣扬的他们入职以来最轻松的几天，不过再轻松，也看他们在下班后都会在那学习或者讨论一些生活呀，技术呀之类的话题，一般没什么事的话都]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[google分布式三篇论文地址]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6549674</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6549674</guid><author>dimly113</author><pubDate>Thu, 16 Jun 2011 23:31:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[Google的三大核心技术MapReduce、GFS和BigTable的论文MapReduce： http://blog.youkuaiyun.com/active1001/archive/2007/07/02/1675920.aspxGFS: http://blog.youkuaiyun.com/xuleicsu/archive/2005/11/10/526386.aspxBigTa]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[淘宝面试记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6541686</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6541686</guid><author>dimly113</author><pubDate>Mon, 13 Jun 2011 16:38:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[	最过三个星期的面试，人生的第一次转折终于尘埃落定，虽然过程很平坦，但还是颇有感慨。	有喜就有悲，其中拒了四个公司的offer,其中有一家实在是不情愿，而且自己还有些失落，不过为了自己的目标，选择去杭州淘宝。人生就是这样，很多东西是缘分注定了的。	先说下我自己的情况，本人毕业三流二本大学，非计算机专业，因个人兴趣而走向java这条路，其中也经历过培训机构，但个人感觉培训机构教的太浅，而且更]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[BASE]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6532174</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6532174</guid><author>dimly113</author><pubDate>Wed, 08 Jun 2011 16:41:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.  http://www.infoq.com/cn/news/2008/03/ebaybase 很好的以ebay为例子的BASE介绍2.  http://www.ccs.neu.edu/groups/IEEE/ind-acad/brewer/index.htm 专门介绍BASE的PPT哦，呵呵3.  http://www.infoq.com/cn/articles/ebay-scalabili]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[IO性能提升]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6529142</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6529142</guid><author>dimly113</author><pubDate>Tue, 07 Jun 2011 11:14:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[目前磁盘都是机械方式运作的，主要体现在磁盘读写前寻找磁道的过程。磁盘自带的读写缓存大小，对于磁盘读写速度至关重要。读写速度快的磁盘，通常都带有较大的读写缓存。磁盘的寻道过程是机械方式，决定了其随机读写速度将明显低于顺序读写。在我们做系统设计和实现时，需要考虑到磁盘的这一特性。　　FastDFS是一个开源的高效分布式文件系统，它最初的实现，文件是按hash方式随机分布到多个目录中的，后来增加了顺]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[tomcat6 nio]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6525598</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6525598</guid><author>dimly113</author><pubDate>Fri, 03 Jun 2011 23:47:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[　首先，何谓nio？ 　　 　　如果读者有socket的编程基础，应该会接触过堵塞socket和非堵塞socket，堵塞socket就是在accept、read、write等IO操作的的时候，如果没有可用符合条件的资源，不马上返回，一直等待直到有资源为止。而非堵塞socket则是在执行select的时候，当没有资源的时候堵塞，当有符合资源的时候，返回一个信号，然后程序就可以执行accept、rea]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[tomcat6 classloader]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6525580</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6525580</guid><author>dimly113</author><pubDate>Fri, 03 Jun 2011 23:38:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[tomcat6.0.18与Tomcat5的类加载机制有所不同，在5版本时，如下图：Bootstrap           |        System           |        Common       /      / Catalina   Shared              /   /         Webapp1  Webapp2在Tomcat5.5/se]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[java线程及ComcurrentHashMap]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6461120</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6461120</guid><author>dimly113</author><pubDate>Thu, 02 Jun 2011 13:38:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[ 一.Java并发基础当一个对象或变量可以被多个线程共享的时候，就有可能使得程序的逻辑出现问题。在一个对象中有一个变量i=0，有两个线程A，B都想对i加1，这个时候便有问题显现出来，关键就是对i加1的这个过程不是原子操作。要想对i进行递增，第一步就是获取i的值，当A获取i的值为0，在A将新的值写入A之前，B也获取了A的值0，然后A写入，i变成1，然后B也写入i，i这个时候依然是1.当然java的内存模型没有上面这么简单，在Java Memory Model中，Memory分为两类，main memory和w]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[JVM垃圾回收GC原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6461081</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6461081</guid><author>dimly113</author><pubDate>Thu, 02 Jun 2011 13:16:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、相关概念 基本回收算法 1. 引用计数（Reference
Counting） 比较古老的回收算法。原理是此对象有一个引用，即增加一个计数，删除一个引用则减少一个计数。垃圾回收时，只用收集计数为0的对象。此算法最致命的是无法处理循环引用的问题。 2. 标记-清除（Mark-Sweep） 此算法执行分两阶段。第一阶段从引用根节点开始标记所有被引用的对象，第二阶段遍历整个堆，把未标记的对象清除。此算法需要暂停整个应用，同时，会产生内存碎片。 3. 复制（Copying） 此算法把内存空间划为两个相等的区域]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据库索引]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6453888</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6453888</guid><author>dimly113</author><pubDate>Mon, 30 May 2011 01:05:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br />1.什么是索引？<br />我想这个用过数据库的人都应该知道了，索引类似于书的目录，主要用于提高查询效率，也就是按条件查询的时候，先查询索引，再通过索引找到相关的数据，索引相当于记录了对某个关键词，指定到不同的文件，或者文件里的不同位置，当然索引自身也是通过文件来保存的。<br />2.索引的类型<br />有两种基本的索引结构，也就是索引文件的保存方式，一个是顺序索引，就是根据值的顺序排序的（这个文件里面的值，也就是为其建索引的字段值，是顺序的放在索引文件里面），另外一个是散列索引，就是将值平]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[网站一些优化经验]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6438728</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6438728</guid><author>dimly113</author><pubDate>Mon, 23 May 2011 00:42:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br />一、前端优化<br /><br />网站性能优化是一个很综合的话题，涉及到服务器的配置和网站前后端程序等各个方面，我只是从实际经历出发，分享一下自己所尝试过的网站性能优化方法。之所以在标题上挂一个web2.0，是因为本文更偏重于中小网站的性能优化，我所使用的系统也是典型web2.0的LAMP架构。<br /><br />首先讲讲前端的优化，用户访问网页的等待时间，有80%是发生在浏览器前端，特别是页面和页面中各种元素（图片、CSS、Javascript、 flash…）的下载之上。因此在很多情况]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Varnish+ESI实现静态页面的局部缓存]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6438675</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6438675</guid><author>dimly113</author><pubDate>Sun, 22 May 2011 23:47:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br />页面静态化是搭建高性能网站必用的招式之一，页面静态化可以有效提升系统响应速度，同时也有利于搜索引擎优化。但在页面静态化后，静态页面之间包含（例如所有的静态页面包含页头、页脚）以及静态页面中的局部信息的动态更新又成为新的问题。<br />    静态页面之间的包含一般有如下一些方案：<br />   1、Client Side Includes(CSI)：通过frame、iframe、javascript、javacript+ajax等方式将另外一个页面的内容动态包含进来。像现在流行的jquery]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Web2.0各大网站架购]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6430447</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6430447</guid><author>dimly113</author><pubDate>Wed, 18 May 2011 20:01:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br /><br />记得在大学里不止一次关注网站架构方面的东西了，但每次都是泛泛了解，也没有着重记录，一段时间后对各种架构的思想也就模糊了。这几天不知怎么的又心血来潮（可能是快毕业了冲动了）想深入了解一下网站架构方面的知识，并想通过这次来总结一下网站架构，记录一点东西供自己以后翻阅，也给那些希望了解这方面知识的朋友提供一点点有用的信息，下面是我这次学习的总结笔记，有什么写得不妥的地方还请大家指出，还有希望这篇随笔能抛砖引玉，大家各抒己见。<br />1、MySpace架构<br />回顾了MySpace]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Cache]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6394079</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6394079</guid><author>dimly113</author><pubDate>Wed, 04 May 2011 15:11:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br /> 概述<br />    Cache有从前到后有很多个层次，越靠近客户，缓存的效果越明显：数据库自身的缓存Data Access对数据对象及查询结果的二级缓存，典型如Hibernate。业务级缓存，包括Spring用AOP实现的方法级缓存。页面片段与页面内容的缓存。<br />   缓存是对获取代价较为昂贵资源的cache，意思是cache是可丢失的，因此通常会限制总量大小，然后采用先进先出，最近访问等算法在溢出时丢失部分缓 存，或者采用max_idle_time，max_live_time时主]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Memcached深度分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6393679</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6393679</guid><author>dimly113</author><pubDate>Wed, 04 May 2011 12:58:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br /><br />Memcached是danga.com（运营LiveJournal的技术团队）开发的一套分布式内存对象缓存系统，用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能。关于这个东西，相信很多人都用过，本文意在通过对memcached的实现及代码分析，获得对这个出色的开源软件更深入的了解，并可以根据我们的需要对其进行更进一步的优化。末了将通过对BSM_Memcache扩展的分析，加深对memcached的使用方式理解。<br />本文的部分内容可能需要比较好的数学基础作为辅助。<br />◎Memc]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SNA架构的几种实现方式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6366739</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6366739</guid><author>dimly113</author><pubDate>Wed, 27 Apr 2011 14:15:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br />以往集群架构都采用Session共享模式进行设计，而后PHP等方面提出了SNA架构，主张Session不共享。SNA架构思想，无论对企业应用还是大型互联网站，极大提高了web应用的吞吐量和性能。 : O" g5 Z% P( [  ^<br />   一般SNA架构以集成分布式Cache例如 memcached 的方案居多，此处姑且称为 Cache模式。 <br /> <br />1 u7 U6 c! o. x. A( `<br />   我结合公司电信项目的情况，以及思考，总结另一种方案，供参考]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Cassandra data model]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6364140</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dimly113/article/details/6364140</guid><author>dimly113</author><pubDate>Tue, 26 Apr 2011 14:23:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br />Cassandra 数据模型概述<br />关于数据模型的基本概念先参考 http://wiki.apache.org/cassandra/DataModel 。 注意：这篇文章中关于 Column Families 和 Rows 的描述是不准确的，而且缺少 column family store (CFS) 这一重要概念。 下面对 Column Families 做进一步的说明。Column-family 数据模型<br />为了简化，我们先忽略 SuperColumn。<br />在 Cas]]></description><category></category></item></channel></rss>