案例介绍 本案例初步实现运行时数据区里；线程、Java虚拟机栈、帧、操作数栈、局部变量表。
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如果你看过github当中一些大牛的代码，你会发现很多大牛经常在类的顶部加上__slots__关键字。如果你足够好奇，你可能会试着把这个关键字去掉再运行试试，你会发现去掉了之后什么也没有发生，一切依然运行得很好。
Redis集群对客户端通信协议做了比较大的修改，为了追求性能最大化，并没有采用代理的方式而是采用客户端直连节点的方式。因此从单机切换到集群环境的应用，需要修改客户端代码。
上篇Redis Sentinel安装与部署，实现redis的高可用实现了redis的高可用，针对的主要是master宕机的情况，我们发现所有节点的数据都是一样的，那么一旦数据量过大，redi也会效率下降的问题。redis3.0版本正式推出后，有效地解决了Redis分布式方面的需求，当遇到单机内存、并发、流量等瓶颈时，可以采用Cluster架构方法达到负载均衡的目的。
我最早了解到 sigslot 大概是在 2007年 左右，当时在QT中大量使用了 sigslot 的概念。 现在 WebRTC 中也大量使用了 sigslot 这种机制来处理底层的事件。它对我们阅读WebRTC代码至关重要。本篇文章就详细介绍一下 sigslot。
在项目中我们经常使用spring-data-redis来操作Redis，它封装了Jedis客户端来与Redis服务器进行各种命令操作。由于最近用到了Redis Cluster集群功能，这里就分析总结一下Jedis cluster集群初始化主要过程及源码。
参与度算法是用在计算多个节点之间的参与情况的算法，也就是说在多个已经确认的节点个数之间的一种算法。
Flink的Slot概念大家应该都听说过，但是可能很多朋友还不甚了解其中细节，比如具体Slot究竟代表什么？在代码中如何实现？Slot在生成执行图、调度、分配资源、部署、执行阶段分别起到什么作用？本文和下文将带领大家一起分析源码，为你揭开Slot背后的机理。
flink-release-1.7.2/flink-core/src/main/java/org/apache/flink/configuration/JobManagerOptions.java
在上一篇《走进C#并发队列ConcurrentQueue的内部世界》中解析了Framework下的ConcurrentQueue实现原理，经过抛砖引玉，得到了一众大佬的指点，找到了.NET Core版本下的ConcurrentQueue源码，位于以下地址：
QT 是一个跨平台的 C++ GUI 应用构架，它提供了丰富的窗口部件集，具有面向对象、易于扩展、真正的组件编程等特点，更为引人注目的是目前 Linux 上最为流行的 KDE 桌面环境就是建立在 QT 库的基础之上。QT 支持下列平台：MS/WINDOWS-95、98、NT 和 2000；UNIX/X11-Linux、Sun Solaris、HP-UX、Digital Unix、IBM AIX、SGI IRIX；EMBEDDED- 支持 framebuffer 的 Linux 平台。伴随着 KDE 的快速发展和普及，QT 很可能成为 Linux 窗口平台上进行软件开发时的 GUI 首选。
flink-streaming-java_2.11-1.6.2-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/functions/source/ParallelSourceFunction.java
在发送参数的界面中定义一个信号，然后在接收参数的界面中定义一个相应的槽函数。当需要传递参数时，发送界面通过emit关键字发送信号，并将参数作为信号的参数传递。接收界面通过连接（connect）函数将信号与槽函数绑定，在槽函数中可以获取到传递的参数。
#include <iostream> #include <string> #include <boost\bind.hpp> using namespace std; using namespace boost; int func(int x, int y) { return x + y; } struct struct_func { int func(int x, int y) { return x*y; } }; int main(int argc, char *argv[]) {
前一篇【使用Nacos存储Sentinel的限流规则】讲了基于Nacos的Push模式持久化，这里讲下基于本地文件的Pull模式持久化。在网上看到一篇讲这个讲得不错的：
这个算法是在分布式场景下，计算不同节点之前的参与度，也就是有多少节点还存活，并参与到正常的业务处理当中。
在分布式环境下，数据分布也即是将数据拆分，存放到不同节点上，是分布式系统中的基本问题之一。不同的数据分布方式需要权衡诸如伸缩性、数据倾斜（负载的均衡）、元数据维护等问题。没有一种万能的方案能够解决所有的问题，不能脱离应用场景谈优劣，应该要针对不同的应用场景选择合适的方案。
分别是：1.继承QThread实现多线程2.继承QObject实现多线程(由于继承QObject的多线程实现方法更加灵活，Qt官方推荐使用该方法实现多线程)。这里将采用第二种方式实现多线程
com/alibaba/csp/sentinel/slots/block/flow/FlowSlot.java
本案例通过java代码实现jvm规范中指令集和解释器，完成后就可以开始执行1到100的加和计算。
storm-2.0.0/storm-server/src/main/java/org/apache/storm/daemon/nimbus/Nimbus.java
截至2016/5/16最新版本的redis-3.2.0仍然非强一致性，基于性能考虑master和它的slaves间数据是异步复制的。另外，一个确定的key总是只会落到确定的master，除非使用redis-trib.rb等工具修改slots和master间的绑定关系，目前的redis cluste不支持自动从一个master迁移一个slot到另一个master（slaves对slots来说，可以认为和对应的master相同）。
案例介绍 本案例通过java代码实现jvm规范中指令集和解释器，完成后就可以开始执行1到100的加和计算。
In computing, the Win32 Thread Information Block (TIB) is a data structure in Win32 on x86 that stores information about the currently running thread. This structure is also known as the Thread Environment Block (TEB).[1]
com/alibaba/csp/sentinel/slots/statistic/metric/ArrayMetric.java
本文主要研究一下flink的NetworkEnvironmentConfiguration
例如：一天数据一换，今天查的 A 开头的 key ，明天查 B 开头的 key ，后天又查 A 开头的 key 。今天查完后，明天更新 B 开头的 key ，但是 A 开头的 key 暂时不动，后天再查的时候，A开头的 key 要进行更新，先删再更新。
记录一下QTableView添加进度条 例子很小，仅供学习 使用QItemDelegate做的实现 有自动更新进度 要在.pro文件里添加 CONFIG += c++11 ProgressBar
Qt单元测试框架除了提供单元测试框架的基本功能外还提供了针对GUI测试的扩展功能。一般单元测试意义上是指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证，其中最小测试单元可以为某个功能点，某个类，某个函数，甚至是某个行为等等。
前几天公司生产环境一个服务由于流量上升触发了 Sentinel 的流控机制，然后用户反馈访问慢，定位发现是 task 定时任务导致，后面 task 优化之后发布，流量恢复正常。
com/alibaba/csp/sentinel/slots/block/degrade/DegradeSlot.java
执行命令的过程简单来说，就是通过CRC16计算出key的槽，根据节点映射直接访问目标节点，如果出错，就随机挑选一个节点，通过moved重定向访问目标节点，并且重新初始化节点映射。
在 Qt 中，⽤⼾和控件的每次交互过程称为⼀个事件。⽐如 “⽤⼾点击按钮” 是⼀个事件，“用户关闭窗⼝” 也是⼀个事件。每个事件都会发出⼀个信号，例如⽤⼾点击按钮会发出 “按钮被点击” 的信号，⽤⼾关闭窗⼝会发出 “窗⼝被关闭” 的信号。在 Qt 中，对信号做出的响应动作就称之为槽。
2.redis介绍 2.1.什么是redis Redis是用C语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库。它通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求，目前为止Redis支持的键值数据类型如 下： 字符串类型 散列类型 列表类型 集合类型 有序集合类型。 2.2.redis的应用场景 缓存（数据查询、短连接、新闻内容、商品内容等等）。（最多使用） 分布式集群架构中的session分离。 聊天室的在线好友列表。 任务队列。（秒杀、抢购、12306等等） 应用排行榜。 网站访问统计。 数据过期处理（可以精确到毫秒）
QThread官方文档在描述线程内容时，提供了一个线程操作的方法，该方法用在大部分场景下都可以适用，但使用起来略有繁琐，需要创建一个线程执行类Worker和控制类Controller，如下代码：
spring-boot-actuator-2.0.4.RELEASE-sources.jar!/org/springframework/boot/actuate/redis/RedisHealthIndicator.java
信号和槽机制是Qt的重要基础，通过将信号与槽连接起来，可以实现不同操作之间的逻辑连接、参数传递和及时反馈等。有时候程序编译成功了，但是connect并没有将信号和槽连接起来，这是为什么呢？
hmset等批量操作命令与pipeline最大的区别是，前者是原子性命令，比如hmset，如果一次插入的field过多，会导致命令耗时增加；后者非原子性，只是批量的传输要执行命令，减少网络耗时。pipeline提升性能的关键，一是RTT，节省往返时间，二是I/O系统调用，read系统调用，需要从用户态，切换到内核态。
com/alibaba/csp/sentinel/slots/statistic/StatisticSlot.java
信号和槽机制是 QT 的核心机制，要精通 QT 编程就必须对信号和槽有所了解。信号和槽是一种高级接口，应用于对象之间的通信，它是 QT 的核心特性，也是 QT 区别于其它工具包的重要地方。信号和槽是 QT 自行定义的一种通信机制，它独立于标准的 C/C++ 语言，因此要正确的处理信号和槽，必须借助一个称为 moc（Meta Object Compiler）的 QT 工具，该工具是一个 C++ 预处理程序，它为高层次的事件处理自动生成所需要的附加代码
topology是对storm进行程序开发的主要组件，一个topology通常由spout和bolt组成，通过数据流，构成一张有向无环图。
https://www.cnblogs.com/wurenzhong/p/8030220.html
最近正准备用Sentinel，发现RESTful接口支持的不是很好。有些童鞋可能对Sentinel不是很了解，我们先简单介绍一下。
最近在看陈硕大大 的《Linux 多线程服务端编程：使用 muduo C++ 网络库》 ，看到里面用variadic template 和boost智能指针 实现了一个 signal/slot，现在C++11 已经把 boost的智能指针引入到标准库里边了。就想利用纯C++11 实现一遍。
flink-java-1.6.2-sources.jar!/org/apache/flink/api/java/DataSet.java
最近写的关于dubbo内存泄露稍微复杂了一点，很多人表示看不明白，想到之前遇到的比较简单的内存泄露问题，更容易入门，于是拿出来分享一下。
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