<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[lldouble的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; lldouble]]></copyright><item><title><![CDATA[消息队列]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/88775414</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/88775414</guid><author>lldouble</author><pubDate>Thu, 28 Mar 2019 09:35:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[消息队列

用过哪些 MQ，和其他 mq 比较有什么优缺点，MQ 的连接是线程安全的吗，你们公司的MQ 服务架构怎样的。

根据实际情况说明
我们公司用activeMQ 因为业务比较简单 只有转码功能，而amq比较简单
如果是分布式的建议用kafkahttp://blog.youkuaiyun.com/sunxinhere/article/details/7968886

MQ 系统的数据如何保证不丢失...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[操作系统-linux]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/88775264</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/88775264</guid><author>lldouble</author><pubDate>Thu, 28 Mar 2019 09:32:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[操作系统

Linux 系统下你关注过哪些内核参数，说说你知道的。


Tcp/ip io cpu memory
net.ipv4.tcp_syncookies = 1
#启用syncookies
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 8192
#SYN队列长度
net.ipv4.tcp_synack_retries=2
#SYN ACK重试次数
net.i...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[java 基础-集合篇]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/88775133</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/88775133</guid><author>lldouble</author><pubDate>Thu, 28 Mar 2019 09:29:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[简述 ConcurrentLinkedQueue LinkedBlockingQueue 的用处和不同之处。

LinkedBlockingQueue 是一个基于单向链表的、范围任意的（其实是有界的）、FIFO 阻塞队列。
ConcurrentLinkedQueue是一个基于链接节点的无界线程安全队列，它采用先进先出的规则对节点进行排序，当我们添加一个元素的时候，它会添加到队列的尾部，当我们获取...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[less 命令]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/83276696</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/83276696</guid><author>lldouble</author><pubDate>Mon, 22 Oct 2018 18:13:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[less 工具也是对文件或其它输出进行分页显示的工具，应该说是linux正统查看文件内容的工具，功能极其强大。less 的用法比起 more 更加的有弹性。在 more 的时候，我们并没有办法向前面翻， 只能往后面看，但若使用了 less 时，就可以使用 [pageup] [pagedown] 等按键的功能来往前往后翻看文件，更容易用来查看一个文件的内容！除此之外，在 less 里头可以拥有更多的...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[配置别名]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/82993117</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/82993117</guid><author>lldouble</author><pubDate>Wed, 10 Oct 2018 10:28:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[有没有经常敲错命令？比如git status？status这个单词真心不好记。

如果敲git st就表示git status那就简单多了，当然这种偷懒的办法我们是极力赞成的。

我们只需要敲一行命令，告诉Git，以后st就表示status：


$ git config --global alias.st status


好了，现在敲git st看看效果。

当然还有别的命令可以简写，很多人都...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[程序员必知的六种隔离技术]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/82349290</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/82349290</guid><author>lldouble</author><pubDate>Mon, 03 Sep 2018 15:26:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[为了将我们的应用部署到服务器上，我们需要为其配置一个运行环境。从底层到顶层有这样的运行环境及容器：


	隔离硬件：虚拟机
	
	
	隔离操作系统：容器虚拟化
	
	
	隔离底层：Servlet容器
	
	
	隔离依赖版本：虚拟环境
	
	
	隔离运行环境：语言虚拟机
	
	
	隔离语言：DSL
	
实现上这是一个请求的处理过程，一个HTTP请求会先到达你的主机。如果你的主机上运行着多个虚拟机实例...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[网站转化率与漏斗模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/82313263</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/82313263</guid><author>lldouble</author><pubDate>Sun, 02 Sep 2018 10:21:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[
摘要：漏斗模型适用于网站中某些关键路径的转化率的分析，以确定整个流程的设计是否合理，各步骤的优劣，是否存在优化的空间等。试着去了解用户来你的网站的真正目的，为他们提供合理的访问路径或操作流程，而不是一味地去提高转化率。




前段时间刚完成了一个分析网站流程的每个步骤的流失率，并用漏斗模型进行展示的需求，这里跟大家来分享一下。分析过程可以从以下三步展开：确定需要分析的访问路径或操作流程，收集数...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大型网站架构系列：20本技术书籍推荐]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/82216667</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/82216667</guid><author>lldouble</author><pubDate>Thu, 30 Aug 2018 09:58:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[学习是技术人员成长的基础，本次分享20本技术方面的书籍，这些书不是每一本都是经典，但是每一本都有其特点。以下20本大部分本人都看过，因此推荐给大家。（本次推荐的20本只是一个参考，比如像Head First，Java编程思想等经典书籍是大家都知道，因此不在推荐之列）

本次分享大纲

大型网站架构系列
	分布式系统系列
	BAT技术文学系列
	架构设计系列
	本次分享总结
一、大型网站架构系列

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[聚集索引和非聚集索引]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/82216160</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/82216160</guid><author>lldouble</author><pubDate>Thu, 30 Aug 2018 09:33:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[聚集索引

　　一种索引，该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。 
　　聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。 
　　　　 
　　　　 聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NSQ研究与实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/82023172</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/82023172</guid><author>lldouble</author><pubDate>Fri, 24 Aug 2018 17:44:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[介绍

最近在研究一些消息中间件，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等。NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布，由bitly公司开源出来的一款简单易用的消息中间件。

官方和第三方还为NSQ开发了众多客户端功能库，如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客户端go-nsq、Python客户端pynsq、基于Node.js的JavaScript...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NSQ基本概念]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/82023125</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/82023125</guid><author>lldouble</author><pubDate>Fri, 24 Aug 2018 17:42:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[核心概念

在讨论NSQ如何在实践中使用前，先理解NSQ队列的架构原理是非常值得的。它的设计很简单，可以通过几个核心概念来理解。

Topic ——一个topic就是程序发布消息的一个逻辑键，当程序第一次发布消息时就会创建topic。

Channels ——channel组与消费者相关，是消费者之间的负载均衡，channel在某种意义上来说是一个“队列”。每当一个发布者发送一条消息到一个topi...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[nsq 优秀的消息队列]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/82021861</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/82021861</guid><author>lldouble</author><pubDate>Fri, 24 Aug 2018 17:39:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文目录 [隐藏]

1 nsqd  ：
	2 nsqlookupd：
	3 nsqadmin：
	4 Topic 和  Channel
	5 这里提下延时消息：
	6 php和go的客户端的使用
	7 php-nsq 延时pub
简介

NSQ是Go语言编写的，开源的分布式消息队列中间件，其设计的目的是用来大规模地处理每天数以十亿计级别的消息。NSQ 具有分布式和去中心化拓扑结构，该结构具有无单...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[RocketMq事务消息]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/81983839</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/81983839</guid><author>lldouble</author><pubDate>Thu, 23 Aug 2018 16:50:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[分布式事务

微服务倡导将复杂的系统拆分为若干个简单、职责单一、松耦合的服务，可以降低开发难度，便于敏捷开发。而对大多数中小型公司来说，实施微服务架构面临以下困难：

单体应用拆分为分布式系统后，应用间的通讯和故障处理机制变得复杂
	微服务化后，一个简单的功能需要调用多个服务并操作多个数据库实现，数据一致性难以保障
	大量的微服务，导致其测试、维护、部署变得困难
为了保障微服务架构下数据的一致性，...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分布式消息中间件-Rocketmq]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/81983062</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/81983062</guid><author>lldouble</author><pubDate>Thu, 23 Aug 2018 16:37:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[简述        

        今天要给大家分享的是分布式消息中间件。消息中间件主要是实现分布式系统中解耦、异步消息、流量销锋、日志处理等场景，后面我也会结合一些场景进行探讨。现在生产中用的最多的消息队列有Activemq，rabbitmq，kafka，rocketmq等。

        不过这个题目写的有点大。为什么这样说呢，因为虽然这样写，但实际上我这边是以Jms规范和rocket...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Elasticsearch常用操作和核心原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/81948287</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/81948287</guid><author>lldouble</author><pubDate>Wed, 22 Aug 2018 17:48:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近有朋友问到Elasticsearch的一些问题，所以我这边重新总结了一些关于搜索引擎的底层原理、分布式文档系统、ES的并发控制。

一、背景知识

1、搜索的分类

我们想要寻找某些信息的时候，一般会直接去百度、谷歌、搜歌、360搜索等，搜索分为垂直搜索、互联网搜索、IT系统的搜索。搜索，就是在任何场景下，找寻你想要的信息，这个时候，会输入一段你要搜索的关键字，然后就期望找到这个关键字相关的有...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ElasticSearch入门  第三篇 索引]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/81946201</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/81946201</guid><author>lldouble</author><pubDate>Wed, 22 Aug 2018 16:19:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[这是ElasticSearch 2.4 版本系列的第三篇：

ElasticSearch入门 第一篇：Windows下安装ElasticSearch
	ElasticSearch入门 第二篇：集群配置
	ElasticSearch入门 第三篇：索引
	ElasticSearch入门 第四篇：使用C#添加和更新文档
	ElasticSearch入门 第五篇：使用C#查询文档
	ElasticSear...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hbase系统架构及数据结构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/81945123</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/81945123</guid><author>lldouble</author><pubDate>Wed, 22 Aug 2018 15:34:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[HBase中的表一般有这样的特点：

1 大：一个表可以有上亿行，上百万列

2 面向列:面向列(族)的存储和权限控制，列(族)独立检索。

3 稀疏:对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。

下面一幅图是Hbase在Hadoop Ecosystem中的位置。



二、逻辑视图

HBase以表的形式存储数据。表有行和列组成。列划分为若干个列族(row fami...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HBase 的表结构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/81944450</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/81944450</guid><author>lldouble</author><pubDate>Wed, 22 Aug 2018 15:06:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[HBase 的表结构

HBase 是一个NoSQL数据库，用于处理海量数据，可以支持10亿行百万列的大表，下面就了解一下数据是如何存放在HBase表中的

关系型数据库的表结构

为了更好的理解HBase表的思路，先回顾一下关系数据库中表的处理方式

例如有一个用户表user_info，有字段：id、name、tel，表名和字段需要在建表时指定

create table user_info (...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hystrix 使用与分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/81939854</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/81939854</guid><author>lldouble</author><pubDate>Wed, 22 Aug 2018 10:42:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[一:为什么需要Hystrix?

在大中型分布式系统中，通常系统很多依赖(HTTP,hession,Netty,Dubbo等)，如下图:



 

在高并发访问下,这些依赖的稳定性与否对系统的影响非常大,但是依赖有很多不可控问题:如网络连接缓慢，资源繁忙，暂时不可用，服务脱机等.

如下图：QPS为50的依赖 I 出现不可用，但是其他依赖仍然可用.



 

当依赖I 阻塞时,大多数服务器的线...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hystrix原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/81900769</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lldouble/article/details/81900769</guid><author>lldouble</author><pubDate>Tue, 21 Aug 2018 07:07:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、hystrix 产生背景

微服务是解决复杂服务的一个方案，在功能不变的情况下，对一个复杂的单体服务分解为多个可管理的分支。每个服务作为轻量的子服务，通过RPC实现服务间的关联，将服务简单化。每个服务根据自己的需要选择技术栈，互不影响，方便开发、维护。例如S划分为a,b,c。微服务的好处是有效的拆分应用，实现敏捷开发和部署。
微服务一系列优势下，也给微服务的管理和稳定性带来挑战，比如一个服务依...]]></description><category></category></item></channel></rss>