語言技術：Scala Gossip

最新推荐文章于 2025-12-25 19:59:27 发布
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#Scala #.net

博客提供了一个Scala相关的资源链接，可能包含Scala的技术知识、代码示例等内容，与信息技术领域的Scala开发相关。
http://caterpillar.onlyfun.net/Gossip/Scala/
用Scala实现高并发Actor模型：Akka快速上手与深入探究
s13166803785的博客
05-29 142
用Scala实现高并发Actor模型：Akka快速上手与深入探究
【企业架构设计实战】技术架构设计指南
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02-08 1万+
提到非功能性，技术架构可能涉及多个方面，如稳定性、可扩展性、一致性、可移植性、兼容性、可配置性、可降级性、可部署性、可发现性、故障透明性、容错性、可检验性、可安装性、完整性、可维护性、可管理性、模块性、可操作性、可恢复性、可靠性、重现性、弹性、可复用性、稳健性、安全性、可服务性、合规性、可持续性、可测试性、可追溯性等。很多企业在发展初期，在技术方面的投入并不大，主要以外采系统为主，包括CRM、MES、ERP、HR、PLM、SCM等系统，各个系统各自独立，各自有单独的数据库及权限管理。
Akka：Scala与Java的高性能并发框架
weixin_42515842的博客
10-12 2603
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Akka是一个高性能、容错的并行计算框架，使用Scala编写，通过Actor模型实现分布式计算。其核心概念包括轻量级线程Actor，通过消息传递实现并发，监督和监控机制提供强大的容错能力，Cluster支持真正的分布式计算，而持久化特性确保了数据在系统崩溃后的可恢复性。Akka Streams提供声明式数据流处理，配合Play Fra...
Akka Scala编程实践，轻松开发多线程、分布式以及集群式程序
赵英超的博客
04-19 4856
Akka基础 参照： http://www.importnew.com/16479.html  Akka笔记之Actor简介 　　  Akka中的Actor遵循Actor模型。你可以把Actor当作是人。这些人不会亲自去和别人交谈。他们只通过邮件来交流。 　　  1. 消息传递 2. 并发 3. 异常处理 4. 多任务 5. 消息链 Akka笔记之消息传递
大数据入门：各种大数据技术介绍
大数据基础入门教程
12-27 1003
大数据我们都知道hadoop，可是还会各种各样的技术进入我们的视野：Spark，Storm，impala，让我们都反映不过来。为了能够更好的架构大数据项目，这里整理一下，供技术人员，项目经理，架构师选择合适的技术，了解大数据各种技术之间的关系，选择合适的语言。 我们可以带着下面问题来阅读本文章： 1.hadoop都包含什么技术 2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么，都...
用Scala语言轻松开发多线程、分布式以及集群式程序
shenlanzifa的专栏
01-30 1590
原文：http://blog.csdn.net/pengyanhong/article/details/17112177 Akka framework现在已经是Scala语言的一部分了，用它编写分布式程序是相当简单的，本文将一步一步地讲解如何做到scale up & scale out。 简单的单线程程序     先从一个简单的单线程程序PerfectNumber
从线程地狱到演员宇宙：Java高并发编程的Akka实践指南
yue_yun_的博客
07-16 622
线程管理复杂：Java的ThreadRunnable需要手动管理线程生命周期，线程数过多易导致OOM（如10万并发连接需要10万线程）共享状态风险Lock虽能保证互斥，但会引发死锁、性能下降（锁竞争）分布式协作困难：传统RPC框架（如Dubbo）需手动处理节点发现、故障重试、负载均衡弹性扩展乏力：水平扩展时，状态同步和负载均衡需复杂的业务逻辑支持// 订单消息（不可变，用final类+final字段）// 处理成功的响应消息// 处理失败的异常消息。
大数据入门：各种大数据技术的介绍
Magician的博客
02-11 661
大数据我们都知道hadoop，可是还会各种各样的技术进入我们的视野：Spark，Storm，impala，让我们都反映不过来。为了能够更好的架构大数据项目，这里整理一下，供技术人员，项目经理，架构师选择合适的技术，了解大数据各种技术之间的关系，选择合适的语言。 我们可以带着下面问题来阅读本文章： 1.hadoop都包含什么技术 2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么，都有什么产品
微服务架构系列一：关键技术与原理研究
腾讯技术工程
08-15 4540
导语：人不为己，天诛地灭这个成语中的“为”念作wéi，阳平二声，是“修养，修为”的意思。成语的意思是：如果人不修身，那么就会为天地所不容。本意并不是经常被很多人曲解的人如...
精选资源
gossip-girl:实时同步服务器，使用 Akka & Redis
06-30
本文将深入探讨一个名为“Gossip-Girl”的项目，该项目利用Scala编程语言、Akka框架和Redis数据库，构建了一个实时同步服务器。通过对该项目的分析，我们将揭示Akka与Redis如何协同工作，以实现高效、可靠的分布式...
传感器网络拓扑仿真：Gossip与Push-Sum算法的应用研究
首先需要使用终端进入到特定目录MayankProject2/project2/，然后通过输入“sbt”启动Scala构建工具，Scala是一种运行在Java平台上的高级编程语言。之后执行“运行24次完整八卦”的命令来启动仿真。如果需要调整节点...
Scala轻量级封装：Java Serf客户端的Scala包装器
Scala社区对各种技术的实现总是充满了活力，其中不乏对现有的工具和库进行封装以提供更简洁、易用的Scala接口。 该资源提到的scala-serf-client正是这样一个例子，它是一个围绕Java Serf客户端的最小Scala包装器。...
深度解析.NET中属性（Property）的幕后机制：优化数据访问与封装
dotnethello的博客
12-22 553
NET中的属性通过访问器方法实现了数据的封装和安全访问，其在编译期和运行期的机制决定了数据访问的效率和代码的可维护性。合理使用属性，尤其是注意在访问器中避免性能问题，能够提高代码质量。属性适用于各种需要数据封装和访问控制的场景，但在复杂业务逻辑和多线程环境下需谨慎设计。未来，随着语言和框架的发展，属性可能会在功能和性能上进一步优化，开发者应持续关注并利用这些改进。
深度解析.NET中HttpClient的连接管理机制：优化网络请求性能
最新发布
dotnethello的博客
12-25 524
NET中HttpClient的连接管理机制通过连接池和连接复用，显著提升了网络请求的性能和资源利用率。正确理解和使用这一机制，能够避免连接泄漏等问题，确保应用程序在高并发网络场景下的稳定运行。然而，在使用过程中需要注意复用HttpClient实例、合理设置连接池参数以及妥善处理连接异常。该机制适用于各类网络应用开发场景，但在大规模高并发应用中需要更精细的优化。未来，随着网络技术的发展，HttpClient的连接管理机制有望更加智能和高效，开发者应持续关注并利用这些改进来提升应用程序的网络性能。
深度剖析.NET中WeakReference的内存管理机制：优化资源使用与避免内存泄漏
dotnethello的博客
12-24 737
NET中的提供了一种独特的内存管理方式，通过允许对象在无强引用时被垃圾回收，有效避免了内存泄漏问题。它在缓存、事件处理等场景中发挥着重要作用，但使用时需注意检查对象状态以避免空引用异常，并留意潜在的性能开销。适用于对内存使用敏感，且对象生命周期复杂的应用场景。未来，随着应用程序对内存管理要求的提高，的机制可能会进一步优化，开发者应持续关注并合理运用这一特性来提升应用程序的内存管理效率。
使用 Windows 客户端的 RabbitMQ Messaging for .NET 8 Web API 第 1 部分
csdn_aspnet的专栏，请点击博客主页右上角三个点中的私信联系
12-25 1394
本文介绍了如何在C#应用中使用RabbitMQ实现消息通信。主要内容包括：RabbitMQ作为开源消息代理的功能（解耦应用、异步通信、负载均衡等）；在Windows环境下安装RabbitMQ；使用.NET 8创建WebAPI项目并集成RabbitMQ，实现产品数据的增删改查操作；通过RabbitMQProducer发送消息到"ProductQueue"队列；使用EF Core进行数据库操作并实现产品服务接口；最后通过ProductController处理HTTP请求并发送消息。文章还提到
深度解析.NET中LINQ查询的延迟执行与缓存机制：优化数据查询性能
dotnethello的博客
12-20 598
NET中LINQ查询的延迟执行与缓存机制是提升数据查询性能的重要手段。延迟执行通过避免过早计算提高了灵活性，缓存机制则减少了重复查询的开销。适用于各种数据查询场景，但需注意延迟执行可能带来的意外结果以及合理利用缓存。未来，随着数据量和查询复杂度的增加，LINQ有望在延迟执行和缓存机制上进一步优化，开发者应持续关注并利用这些特性编写高效的数据查询代码。
.NET 中常见的内存泄漏场景及解决方案
guigenyi的专栏
12-19 555
摘要： 尽管 .NET 具备自动垃圾回收（GC），内存泄漏仍可能发生。常见场景包括： 事件未注销：订阅者未取消事件导致引用滞留，应实现 IDisposable 或使用弱事件模式。 静态集合无限增长：静态集合长期持有对象，可用 WeakReference 或 MemoryCache 限制生命周期。 非托管资源未释放：需实现 IDisposable 和析构函数，确保资源释放。 线程泄漏：如 Timer 持有对象引用，应主动停止或改用 CancellationToken。 WPF绑定泄漏：视图卸载时需清理绑定，或
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