在Ignite中的集群号称是无中心的，而且支持命令行启动和嵌入应用启动，所以按理说很简单。而且集群有自动发现机制感觉对于懒人开发来说太好了，抱着试一试的心态测试一下吧。
集群发现机制 在Ignite中的集群号称是无中心的，而且支持命令行启动和嵌入应用启动，所以按理说很简单。而且集群有自动发现机制感觉对于懒人开发来说太好了，抱着试一试的心态测试一下吧。 在Apache Ignite中有三种自有的发现机制：组播、静态IP、组播+静态IP。下面就这几种来试一试吧。 测试方法简述 测试的方法主要是通过搭建2台tomcat服务器，使用nginx来代理这2台tomcat，tomcat服务器里有一个web应用，此应用内通过Apache Ignite webSession cluster来
本文的部分内容摘自《使用 Apache Ignite 进行内存高性能计算 》一书。如果对此感兴趣，请查阅此书的其余部分以获取更多有用的信息。
Apache Spark 、 Apache Ignite 两个都是顶级开源软件，同属于内存计算框架与平台。在功能上有交集也有侧重点，一山不容二虎，但是在IgniteRDD的作用下，将两个内存计算平台无缝的连接了起来变成了一个新的完美的内存计算框架。
还有Oracle 的Timesten、SAP的HANA等，这些商业中间件不在我们研究的范围之内。
【编者按】飞速增长的数据需要大量存储，对这些数据的管理也不是一件容易的事。但相比于存储和管理，如何处理数据才是开发人员真正的挑战。对于TB级别数据的存储和处理通常会让开发人员陷入速度、可扩展性和开销的矛盾困境中。近日，Dmitriy Setrakyan在Dzone上撰文，为大家介绍了新一代数据库缓存系统Apache Ignite，由OneAPM工程师编译。 以下为译文 将数据存储在缓存中能够显著地提高应用的速度，因为缓存能够降低数据在应用和数据库中的传输频率。Apache Ignite允许用户将常用的热数据
对于oracle来说，在除了EM,Gridcontrol之外还有什么其它的监控工具呢，可能precise也是一个不错的选择，前几天在论坛中看到一个哥们简单回复了ignite,自己也是好奇，抽空看了看ignite,还有的人回复TOra(http://torasql.com/download),简单比较了下这几个工具。 1)EM可能是最直接的工具了，性能指标和功能都还是很丰富的。在10g，11g中还是有很大的差别，在12c开始，差别就更加明显，一方面是功能点在11g的增多和细化加强，一方面是在12c里面功能砍去
Apache Ignite是一个高性能、可扩展的分布式内存计算和数据存储平台，它允许开发者在内存中处理大规模数据集，实现高速的实时计算和事务处理。Ignite不仅仅是一个缓存系统，它还支持SQL查询、分布式计算、事件处理和机器学习等多种高级功能。本文将简明扼要地介绍Ignite的核心优势、常见问题、易错点及其避免策略，并辅以代码示例，帮助读者快速掌握Ignite的使用。
Apache Ignite初步认识 今年4月开始倒腾openfire，过程中经历了许多，更学到了许多。特别是在集群方面有了很多的认识，真正开始认识到集群的概念及应用方法。 在openfire中使用的集群解决方案是代理+分布式内存。所谓代理便是通过一个入口转发请求到多个服务实例。而分布式内存就是解决服务实例间数据共享问题。通过这两步就可以搭建出一套水平扩展的集群系统。 openfire使用的分布式内存计算框架是hazelcast，并不了解它，大概只知道它是分布式网格内存计算框架。听许多openfire开发者都
可靠的分布式计算系统和应用程序已成为杰出业务的基石，尤其是在自动化和管理关键任务业务流程以及向客户提供服务方面。作为这些系统和应用程序的开发人员和系统管理员，您应该提供各种信息技术（IT）解决方案，以确保您拥有最有效的系统。
一次维护人员在上完线后，发现在分布式内存数据网格apache Ignite集群上通过客户端执行加载数据任务时，出现客户端节点连不上服务节点的问题。
那有了Redis这样优秀的NoSql数据库，为啥还会用到Apache Ignite呢？
PyTorch-lightning是最近发布的库，它是PyTorch的一个类似Kera的ML库。它将核心训练和验证逻辑留给您，并自动完成其余的工作。（顺便说一句，Keras我指的是没有样板，没有过度简化）。
前一篇文章介绍了怎样安装和使用 Ignite 的缓存。今天说说 Ignite 的缓存事务。 在我们平时的开发中经常会有这么一种场景，两个或多个线程同时在操作一个缓存的数据，此时我们希望要么这一批操作都成功，要么都失败。这种场景在数关系型据库中很常见，就是通过数据库的事务处理来实现的。下面我们就看看 Ignite 怎样实现这种事务处理。 下面先看一个测试程序。 package my.ignitestudy.datagrid; import org.apache.ignite.Ignite; import o
https://github.com/lilihongjava/ignite_examples/tree/main/ignite-02
我们都知道安全分析师和黑客的关系像tom和jerry一样，一个人采取措施加强安全等级，另外一个人试图绕过它。这种类似的情况出现在我解决CTF挑战的时候，总是一个新类型的配置错误来帮我学习不当执行配置的保护。
https://github.com/lilihongjava/ignite_examples/tree/main/ignite-01
作者 ｜王娟 中国移动通信集团江苏有限公司（后文统一简称为江苏移动）是省内规模最大的通信运营商，公司计费用户数近 2 亿，日均话单量超 200 亿。其业务支撑系统包含话单计费、账务处理、服务开通等多个业务场景。 近期，江苏移动引入 Apache Pulsar 等流原生新技术，结合云原生技术体系，完成了基于流云一体化架构的新一代业务支撑系统全面升级，实现了支撑系统在云原生时代新的演进。面对 5G+ 时代的新挑战，新一代业务支撑系统打造了全新支撑架构，通过跨系统间的资源融合、能力融智、数据融通，实现规模化、敏
白银票证是针对特定服务的伪造服务或 TGS 票证，可用于在与 Active Directory 企业域连接的受感染系统上保持持久性。在攻击中，攻击者可以制作有效的 TGS 服务并使用相关的 NTLM 哈希可以进一步制作其他服务的票证。
简介 Apache Ignite 内存数据组织框架是一个高性能、集成化和分布式的内存计算和事务平台，用于大规模的数据集处理，比传统的基于磁盘或闪存的技术具有更高的性能，同时他还为应用和不同的数据源之间提供高性能、分布式内存中数据组织管理的功能。 安装 从 https://ignite.apache.org/download.cgi#binaries 下载最新的安装包，这里我下载的是 apache-ignite-fabric-2.3.0-bin.zip 包。下载后解压就可以直接使用了。 运行 进入到 ${IG
发现机制的主要目标是创建 Ignite 节点的拓扑结构，并在每个节点上构建并维护一致的内存视图。 例如，此视图包含集群中的节点数及节点顺序。
Ignite™是一个以内存为中心的分布式数据库，缓存和处理平台事务性，分析性和流式工作负载，以PB级的速度提供内存速度. 主要好处 Ignite 使用者包括 ING, Sberbank, HomeAw
当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致的时候，就需要消息队列，作为抽象层，弥合双方的差异。“ 消息 ”是在两台计算机间传送的数据单位。消息可以非常简单，例如只包含文本字符串；也可以更复杂，可能包含嵌入对象。消息被发送到队列中，“ 消息队列 ”是在消息的传输过程中保存消息的容器 。
这个面板是基于Docker的，SS/SSR服务都是用Docker的方式去跑。前端很漂亮，但目前只支持单节点，有点鸡肋。适合开给朋友用或者自用。嫌麻烦可以用官方的Docker方式部署，我这边是手动部署，只要还有一口气，我就要折腾。。。
节点顺序 - 每个节点的内部属性（对于TcpDiscoverySpi，它只是一个统一增加的数字）。
光子网络(Photon)作为光谱区块链上ERC20 token和ERC223 token链下支付网络，具有安全、快速、可扩展和低成本的优点，可以满足多种场景的链下支付需求。为更好的应用光子网络，本文对Photon具体使用场景进行描述，方便用户了解和使用。
在前面一节，我们梳理了实现 Feign 断路器以及线程隔离的思路，这一节，我们先不看如何源码实现（因为源码中会包含负载均衡算法的改进部分），先来讨论下如何优化目前的负载均衡算法。
最近，业务增长的很迅猛，对于我们后台这块也是一个不小的挑战，这次遇到的核心业务接口的性能瓶颈，并不是单独的一个问题导致的，而是几个问题揉在一起：我们解决一个之后，发上线，之后发现还有另一个的性能瓶颈问题。这也是我经验不足，导致没能一下子定位解决；而我又对我们后台整个团队有着固执的自尊，不想通过大量水平扩容这种方式挺过压力高峰，导致线上连续几晚都出现了不同程度的问题，肯定对于我们的业务增长是有影响的。这也是我不成熟和要反思的地方。这系列文章主要记录下我们针对这次业务增长，对于我们后台微服务系统做的通用技术优化，针对业务流程和缓存的优化由于只适用于我们的业务，这里就不再赘述了。本系列会分为如下几篇：
本文分析ignite 客户端加入集群过程中重要的源码内容，原理可查阅ignite节点发现原理及源码分析
分布式锁：分布式锁是在分布式的情况下实现互斥类型的一种锁 实现分布式锁需要满足的五个条件
scrap a car ：汽车报废 flagship：旗舰 rival：竞争 stunning：褒义词很漂亮，也可以中性词令人震惊的 setback：挫折 tech giant：科技巨头 share price：股票 quarterly：季度的 profit forecast：利润预测
Photon就是以前SmartMesh生态的SmartRaiden，Photon network是Spectrum的链下扩展解决方案，能够实现即时、低费用和可扩展的支付。Photon当前支持ERC20和ERC223兼容token,可在Windows，Linux，Android，iOS和macOS等多平台下运行。当前版本的Photon除支持打开通道、向通道存款、链下转账、通道关闭和结算等常规功能外，还增加了一些特色功能，如：合作关闭通道、不关闭通道取现、更完善支持第三方服务、引入惩罚机制、不会因为交易失败导致通道关闭等，更好的节约了成本并提高了转账效率。 为了保证智能设备在Spectrum生态中安全可靠的运行，photon在移动适配方面做了特殊设计。 一是将 photon 节点分为两种，移动节点和普通节点，其中移动节点不作为路由节点使用，不受路由节点需要长期在线的约束；二是尽量减少移动设备的数据存储以提高使用效率，存储的数据能够保证节点在意外场景下崩溃恢复后通道双方状态一致，不会丢失token以及通道仍可以继续使用，整体上保护交易安全；三是Photon为了提高移动设备的通信稳定性和更好的用户体验，使用Matrix消息框架作为传输层，Matrix在普通的硬件支持下可达每秒百万级别的吞吐量，可实时监控节点的状态并提供当前最优的路由及收费方案, 更有效的保证移动设备交易的成功率。
安装文件解压后，进入 config 目录，配置文件：default-config.xml
新接手的项目，偶尔会出现账不平的问题。之前的技术老大临走时给的解释是：排查了，没找到原因，之后太忙就没再解决，可能是框架的原因……
保证缓存和数据库数据一致性是一个复杂的问题，它涉及到缓存策略、数据更新机制、系统架构等多个方面。下面我将介绍一些常见的策略来确保缓存和数据库之间的数据一致性。
Java中一般可以使用 synchronized 语法和 ReentrantLock 去保证一个代码块在同一时间只能由一个线程访问，但是只在jvm中有效，是本地锁。 在分布式架构中，如何实现多个jvm拥有相同的锁，所以需要所有jvm都可以访问这个锁。因此，可以借助中间件redis来实现，将锁存入redis中，每个jvm访问redis来获取相同的锁。
他们必须在过程的顶部进入人体，在任何其他声明块（即input，output等），并具有以下语法：
本章分析ES写入单个和批量文档写请求的处理流程，仅限于ES内部实现，并不涉及Lucene内部处理。在ES中，写入单个文档的请求称为Index请求，批量写入的请求称为Bulk请求。写单个和多个文档使用相同的处理逻辑，请求被统一封装为BulkRequest。
Erlang代码具有较为良好的可读性, 其原因之一就在于语义简明. 大部分情况下, 每个操作的成本都清晰可辨, 没有隐式调用的对象构造函数和析构函数, 没有运算符重载(因此+运算符局部可能偷偷摸摸的复制整个对象), 没有虚函数表带来的间接调用, 没有临界区, 也没有阻塞式的消息发送原语. 当然, 函数调用几乎是“无所不能”的, 他们的行为并不是一目了然, 但通常每个函数都附有清晰的文档.
javap命令生成的字节码中包含 ** monitorenter ** 和 ** monitorexit **指令
在我们没有了解分布式锁前，使用最多的就是线程锁和进程锁，但他们仅能满足在单机jvm或者同一个操作系统下，才能有效。跨jvm系统，无法满足。因此就产生了分布式锁，完成锁的工作。
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本文来自涂鸦智能的刘筠松在 PingCAP DevCon 2021 上的分享，包括 TiDB 在 IoT 领域，特别是在智能家居行业的使用。
https://github.com/lilihongjava/ignite_examples/tree/main/ignite-03
27. ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap是线程安全的HashMap，内部采用分段锁来实现，默认初始容量为16，装载因子为0.75f，分段16，每个段的HashEntry<K,V>[]大小为2。键值都不能为null。每次扩容为原来容量的2倍，ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容，而只对某个segment进行扩容。在获取size操作的时候，不是直接把所有segment的count相加就可以可到整个ConcurrentHashMap大小，也不是在统计siz
在java中，我们进行多线程操作的时候，一般都会用到锁的机制。并且在锁中我们一般用到的是synchronized和ReentrantLock两种，当然还有更加细化的读写锁。我们这里api的使用不讲解。在学习锁机制之前，我们需要了解几个概念。 原子性：相关操作中，不会被其他线程干扰，安全的运行到结束。一般通过同步操作来实现。 可见性：当某个线程修改了共享变量。其状态可以立刻让其他线程了解到。通常解释为本地内存数据反映到主内存上。关键字volative字就是这么做的。 有序性： 保持线程内的串行语义，避免指令重
前文中曾经对比同步方法的内置锁相比和显式锁，来说明它们各自的优势，但是无论是内置说还是显式锁，其本质都是通过加锁来维护多线程安全。
现代微处理器是世界上最复杂的系统之一，但其核心是一个非常简单的，那就是我们认为非常美丽的装置——晶体管。今天在微处理器中有数十亿个晶体管，它们几乎完全相同。因此，提高这些晶体管的性能和密度是持续制造高性能微处理器最简单的方法，它们所支持的计算器也能更好地工作。
我从微软被称为微软之前就开始关注它了。这是因为在上世纪70年代，我曾受邀去这家公司工作，但我已经换了另一份工作，从未参加过面试。
https://www.vulnhub.com/entry/ha-joker,379/
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