一叶不知秋

使用 Dubbo 开发的微服务原生具备相互之间的远程地址发现与通信能力， 利用 Dubbo 提供的丰富服务治理特性，可以实现诸如服务发现、负载均衡、流量调度等服务治理诉求。看国内的一些项目时 Dubbo 这个词经常闪现，一直也不以为然，未作搜索，当然也不知道它是做什么用的。Dubbo 是国内企业贡献的，所以官方有原生的中文文档，它某些时候与 Spring Cloud 齐名，又有些像 AWS 的 ECS Service Discovery, Service Connect 加上 ELB 的功能。

HDFS 沿袭了传统的 Master/Slave 系统架构，但因目前像传统的计算机名词 PC, CRT 被恶意使用的当下，Master/Slave 相应的更名为 NameNode 和 DataNode。在通常的系统中, Master 兼具协调与数据存储的功能，而 Slave 只存储数据，而 HDFS 的 NameNode 仅保管文件的元信息，数据块存储在 DataNode 中。由于数据块从多个节上存取，也就能突破单点的网络带宽和硬件资源的限制而获得更好的性能;能处理更大的数据，和克服单点故障的问题。

HTTP/1.1 的 Pipeling 像 Redis 那样的 pipeline, 通过一个连接传递多个 HTTP 请求，再依次返回结果，但这种方案并未得到支持与应用。显示了使用 HTTP/2 的趋势，和其他数据，如 HTTP/3 的应用趋势。随着互联网的发展，展示一个网页请求的资源越来越多，传输的总字节数在变大，平均近几M -HTTP/1.1 效率较低下，只能同步发送处理请求，即请求，得到响应后才能发下一个请求，一个网会加载许多的资源，如图片, js, css 等。要开始步入 HTTP/2 的，

在 Mac OS X 或各个 Linux 发行版都有自己的软件包管理工具，如Mac OS X: brew, MacPorts已鲜有人使用了 Debian 系列: apt, 或 apt-get, 还有用 snap的 RedHat 系列: yum, 或 dnf Arch 系: pacman SUSE 系: YaST 或 Zypper Alpine 系: apk, 如 apk add openssh基于现代的远程服务器管理，还总是用 RDP(远程桌面)来连接就显得有点那个了，效率上与命令行...

之前工作中用过 JMS 的 IBM MQSeries, 自己试玩过 ActiveMQ, 再就是 Kafka, 再到 AWS 上的 SQS 等消息队列。打算调教一下 Python 的 Celery，它首推用 RabbitMQ 作为它的消息，当然也可选择 Redis 或 AWS 的 SQS，首先感觉有必要体验一下 RabbitMQ。RabbitMQ 是一个 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol) 的开源实现, 相关的实现产品还有OpenAMQ,StormMQ,A...

通常我们都会配置 Web 服务端对响应数据进行压缩，如用 Apache 的 mod_deflate 模块，或配置 Tomcat connector 启用压缩，又或者是在 Java Web 项目中加 Web Filter 来压缩特定的响应数据。这样客户端发送 HTTP 请求时在头中声明如 Accept-Encoding: gzip，服务端就可能会对响应数据进行压缩，同时带上 Content-Encoding: gzip 响应头。有时候 HTTP Post 的数据太大同样会要求客户端在传输数据之前对请求数据

做企业应用的也不时要与 LDAP 打交道的，例如组织架构、人员的管理，权限的分级控制等。以前管理 LDAP 都是用客户端工具 LDAP Browser 什么的，有时不甚方便。幸运的是，网上有一个现成的、功能完备的 LDAP Web 管理工具，那就是赫赫有名的 phpMyAdmin 的姊妹 phpLDAPadmin。Web 方式的 phpLDAPadmin 利于发布，随处使用，基本上它有 LDAP

本文基本参考自 轻松实现Apache,Tomcat集群和负载均衡,经由实操经历记录而成，碰到些出入，以及个别地方依据个人的习惯，所以在一定程度上未能保持原文的完整性，还望原著者海涵。 因原文中有较多的贴图，如若各位读者一时不想亲自动手而直想看到配置效果，可查看原文。一：软件环境   1. Apache: apache 2.0.55 (由http://httpd.apache.org/进入下

Kafka 消息的 Producer 在调用 producer.send() 方法发送消息时会先把消息放到本地缓冲中，然后由  Kafka 网络线程从缓冲中提取消息再送到 Kafka 代理上去。本地缓冲区大小由 buffer.memory 来配置，默认为 32M(32 * 1024 * 1024L)。如果发消息到网络慢于提交消息到缓冲区的话，缓冲区就可能会满就无法接受新的消息，这时候就要依照 bl...