具有一到五年开发经验，需要学习内容很多,JVM/分布式/高并发/性能优化/Spring MVC/Spring Boot/Spring Cloud/MyBatis/Netty源码分析等. 01、透彻理解Tomcat原理手写动静态资源的实现 02、分享能源领域的分布式监测系统架构 03、分布式系统关键技术Rpc框架详解与实现 04、自己写一个SpringMVC框架 05、使用Jsoup实现网页爬虫功能 06、JAVA高级进阶之NIO通信架构原理详解 07、高手必过之路透彻理解Spring容器IOC的原理分析
01 高可用 负载均衡（负载均衡算法） 反向代理 服务隔离 服务限流 服务降级（自动优雅降级） 失效转移 超时重试（代理超时、容器超时、前端超时、中间件超时、数据库超时、NoSql超时） 回滚机制（上
给大家推荐一个程序员学习交流群：863621962。群里有分享的视频，还有思维导图
时下流行的两款IDE工具多为idea，Eclipse等产品，相比之下，idea更便捷，以页面样式，快捷性赢得了市场大部分开发者的喜爱。
在一个完整的项目中，不仅仅是要完成正常的业务开发。同时为了提高一些开发效率、系统异常的追踪、系统功能的扩展等等因素，往往会用到系统在开发、运行过程中所产生的日志。这就需要我们有一个完善的日志系统来存储这些数据。本文将分享如何设计一个高可用、可扩展的分布式日志系统。
工作1-5年，当我们向老板提出加薪的时候，或者跳槽去“捡”offer的时候，我们底气够吗？
高可用SpringCloud微服务与docker集成实现动态扩容实战
MongoDB 4.2已经发布，我们来看看它增加了哪些新特性？分布式事务？数据库加密？通配符索引？
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 学习前后端开发的小伙伴们，你们是否在上手学习的时候充满迷茫，不知道依循怎样的学习路径去学习？有哪些靠谱的学习资料可以帮助自己进一步提升？ 所以，博文菌结合近期出版的口碑好书，为大家规划了一份前后端开发的学习提升路径书单，针对前后端开发过程中涉及的以下几个板块，分别挑选了一些被小伙伴们成系列地“买买买”的好书，希望可以帮助大家系统地构建前后端学习的知识体系！ 下面快来看看这些书吧~~ 01 ▊《Vue.js 3.0企业级管理后台开发实战：基于El
在6月份召开的MongoDB全球用户大会上，MongoDB官宣了MongoDB Server 4.2，在经过100,000多个运行实例的测试后，MongoDB 4.2表现强劲。现在4.2版本正式上线，并为生产环境的部署做好了准备。
导语 | 腾讯云MongoDB目前广泛应用于游戏、电商、ugc、物联网等场景，为了更好地为客户提供服务，腾讯数据库团队对MongoDB进行升级，诞生了青胜于蓝的腾讯云MongoDB 4.2版本，并且已经正式在腾讯云发布啦，让我们一起来看看新版有哪些亮点吧~ 一、 CMongo 介绍 MongoDB作为时下最流行的nosql数据库，是一款集高性能、分布式、易扩展等特性为一身的文档型数据库，同时其易用性和功能丰富程度是其他同类产品所不能比拟的。 CMongo是腾讯云数据库联合团队基于开源Mongo
mongod --dbpath=d://path/mongodb_ds/mongodb_config --port 1234
MongoDB是一款功能完善的分布式文档数据库，在高性能、动态扩缩容、高可用、易部署、易使用、海量数据存储等方面拥有天然优势。虽然MongoDB有很多优势，但是在国内缺存在不少的误解，影响力有待提升。
副本（Replica）是分布式系统最常见的概念之一，指分布式系统对数据和服务提供的一种冗余方式。在常见的分布式系统中，为了对外提供高可用的服务，我们往往会对数据和服务进行副本处理。有副本的概念，就会关联到副本数据一致性问题。
接下来，我们会利用Scrapy-Redis来实现分布式的对接。 一、准备工作 请确保已经成功实现了Scrapy新浪微博爬虫，Scrapy-Redis库已经正确安装。 二、搭建Redis服务器 要实现分布式部署，多台主机需要共享爬取队列和去重集合，而这两部分内容都是存于Redis数据库中的，我们需要搭建一个可公网访问的Redis服务器。 推荐使用Linux服务器，可以购买阿里云、腾讯云、Azure等提供的云主机，一般都会配有公网IP，具体的搭建方式可以参考第1章中Redis数据库的安装方式。 Redi
这个工程是对垂直搜索引擎中分布式网络爬虫的探索实现，它包含一个针对http://www.woaidu.org/ 网站的spider， 将其网站的书名，作者，书籍封面图片，书籍概要，原始网址链接，书籍下载信息和书籍爬取到本地： 分布式使用redis实现，redis中存储了工程的request，stats信息，能够对各个机器上的爬虫实现集中管理，这样可以解决爬虫的性能瓶颈，利用redis的高效和易于扩展能够轻松实现高效率下载：当redis存储或者访问速度遇到瓶颈时，可以通过增大r
相信大家看过我的文章或者视频的，都应该知道什么是分布式系统，分布式系统就是一个系统由多个组成部分共同构成，用户的一个请求可能会经过多个不同的计算机节点之后，通过运算才会把结果响应给用户，那么这个请求所经过的不同的几个系统就是分布式系统。对于用户来讲，你是不是分布式系统，对他来讲是透明的。参考如下图：
这里翻译一篇关于 mongodb 数据一致性的白皮书，这是一份有10页的文档。基于数据一致性的部分内容，在其他的传统数据库，缓存数据库都不存在，也是一个让传统DBA 想不明白的部分，所以进行翻译。
在当今互联网时代，数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据，数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库，但MongoDB比MySQL更为高效，这是为什么呢？
【编者的话】微服务是一个软件架构模式，对微服务的讨论大多集中在容器或其他技术是否能很好的实施微服务，而本文将从以下几个角度来和大家分享在微服务架构下进行数据设计需要关注的地方，旨在帮助大家在构建微服务架构时，提供一个从数据方面的视角： 微服务定义 微服务的优势及架构特点 微服务架构下的数据设计 选择一个合适的数据库 什么是微服务？ 按照 Martin Fowler 的定义，微服务是一个软件架构模式，通过开发一系列的小型服务的方式来实现一个应用。每一个这样的小服务通常都是运行在自己的进程里面，并且通过轻量级的
MongoDB World 2019 上发布新版本 MongoDB 4.2 Beta，包含多项数据库新特性，本文尝试从技术角度解读。
本文将描述如何利用Apache Kafka(消息中间件)，Apache Nifi(数据流转服务)两个组件，通过Nifi的可视化界面配置，快速构建异步持久化MongoDB架构。
性能调优 性能优化本质 JVM调优 深入Tomcat的调优 mysql调优那些事 怎么写优雅的java代码 Spring源码分析 Spring Framework体系结构 spring源码环境搭建 Spring容器实现与组成 Java Bean的前世今生 BeanFactory源码分析 Spring的依赖实现 Spring AOP全解析 Spring Transaction源码解读 Spring Cache源码解读 Spring 5.0新特性分析 Spring MVC源码分析 Spring MVC的使用与
CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。 对于分布式数据系统，分区容忍性是基本要求，否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统，就是在一致性和可用性之间取一个取舍平衡。
腾讯云上有许多种数据库产品，本文简单介绍每种产品的介绍，特性，应用场景等，帮助各位根据业务需要选择最适合的数据库。
数据库的分布式存储分为前端的分布式和后端服务的分布式数据存储。Javaweb的开发领域中使用后端的数据分布式和集群数据微服务处理模式。数据用户的请求在前端会承接一部分，数据的请求方式分为前端的限流操作。用户在客户端的请求事件就是数据请求流，数据存储在数组中是字节。数据通过传输协议控制数据请求的传输方式，后端服务和前端服务解耦分离。很多的数据在前端轻量级的数据库中进行动态存储，数据库mongodb轻量级。轻量级和重量级的区别方式是存储数据的数据量大小。
分布式采用主从结构设置一个Master服务器和多个Slave服务器，Master端管理Redis数据库和分发下载任务，Slave部署Scrapy爬虫提取网页和解析提取数据，最后将解析的数据存储在同一个MongoDb数据库中。分布式爬虫架构如图所示。
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简单来讲，锁是用来控制多线程执行对资源的并发访问的。比如当一个资源只允许在任意时刻只有一个执行线程对其进行写操作，那当其他线程要访问资源时，就必须要检查该该资源上是否存在写操作锁，如果存在，必须要等待锁的释放并获得锁之后才能对资源进行访问。
为了更好的了解到游戏运行时的状态，对相关的功能和数据进行分析是很重要的，设计了本系统。
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他们的共同特点是：10 年以上的工作经验，在大公司当过螺丝钉，也在创业公司做过技术 leader，有过一两段不算成功的创业经历。
腾讯云MongoDB数据库，稳定、弹性、安全、高性能的文档型数据库，兼容 DynamoDB 协议，满足您多样的业务需求
在MongoDB的引领下，大量新的文档型数据库在过去的十年里相继面世，传统数据库也都纷纷增加了文档功能。2017年，微软在 Cosmos 数据库(曾经被命名为“DocumentDB”)的基础上添加了MongoDB API 层，最近亚马逊又推出了DocumentDB，在其 Aurora 技术的基础上提供了MongoDB 查询语言的一个子集。文档模型，尤其是 MongoDB API，正在蓬勃迅猛发展。
使用降采样器，单个时间序列在一个时间范围内的多个数据点在一个对齐的时间戳中与数学函数一起聚合成单个值。这样我们可以将数量从604,800减少到168。
说明：大致方向不会变，中间细节部分之后可能会修改，欢迎关注公众号「Nodejs技术栈」回复 “思维导图” 查看最新版学习指南
服务化、分布式已成为当下系统开发的首选，高并发操作在数据存储时，需要一套id生成器服务，来保证分布式情况下全局唯一性，以确保系统的订单创建、交易支付等场景下数据的唯一性，否则将造成不可估量的损失。
> 一个三方的基于redis的分布式爬虫框架，配合scrapy使用，让爬虫具有了分布式爬取的功能。
之前我们阅读了OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年分享干货-万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践合辑（上），本次我们分享来自答疑内容核心18问，包括内容如下：
Meteor默认使用MongoDB作为数据库，虽然它正对Mongo进行了封装，但当应用扩大后，对于MongoDB性能调优的了解也是必不可少的。本文来自OneAPM，教给你使用MongoDB所需要了解的8个方面。 应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。 本文针对实时监控 MongoD
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动优秀应用案例：MongoDB在京东的应用，作者王勇。
网站的架构通常都是逐渐演化完善的，下面就是一个常规的成长过程 （1）初识阶段 一台服务器 最初的架构，应用程序、数据库、文件都部署在一台服务器上 （2）应用服务和数据服务分离 随着业务的扩展，一台
传统关系型数据库在诞生之时并未考虑到如今如火如荼的移动、社交以及大数据负载类型，同时也并不适合处理极端规模处理任务。不过大家不必担心，十六家专业企业已经为我们带来他们各自的次世代NoSQL与NewSQL选项。
关系型数据库指的是使用关系模型（二维表格模型）来组织数据的数据库，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
Node.js 技术栈 是由作者 “五月君” 于 2019 年 4 月梳理之后最早开源于 Github，同时注册了微信公众号「Nodejs技术栈」。本文档包含了作者从事 Node.js Developer 以来的学习历程，旨在为大家提供一个较详细的学习教程，侧重点更倾向于 Node.js 服务端所涉及的技术栈。
本文共11000字，阅读全文约需30分钟。 本文为大家解析非关系型数据库（NoSQL）。[ 在数据派THU后台（非留言区）回复"综述"即可获取资源。] 前言 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。 现代计算系统每天在网络上都会产生庞大的数据量。这些数据有很大一部分是由关系型数据库管理系统（RDBMSs）来处理，其严谨成熟的数学理论基础使得数据建模和应用程序编程更加简单。 但随着信息化的浪潮和互联网的兴起，传统的RDBMS在一些业务上开始出现问题。首先，对数
一文读懂非关系型数据库（NoSQL） 本文共11000字****，阅读全文约需30分钟****。本文为大家解析非关系型数据库（NoSQL）。 前言 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL
本期有 HBase、MySQL、Spark、Kylin、MongoDB、分布式。 希望大家会喜欢！
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