songbin0201
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最新评论
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styl_007：
fuzhuo233 写道Hi.比较疑惑的是这些历史如reflo ...
git引发的血案（cherry-pick找回丢失的commit） -
樊明涛：
qinyushuang 写道1和2 明明是一样的好吧，都是 l ...
Nginx配置proxy_pass -
qinyushuang：
1和2 明明是一样的好吧，都是 location /test/ ...
Nginx配置proxy_pass -
ljw8822：
...
浅析ibatis的cache实现 -
MyTiny：
没用过freemarker，刚接了个二手项目，正愁没找到标签怎 ...
freemaker 自定义标签的实现
文章列表
jvm内存设置及总结
- 博客分类：
- java相关
Application情况：
大量使用了内存缓存，应用负载量较大，900w/d-1000w/d，对响应速度要求较高，因此gc造成的应用中断现象需要尽量控制在最小范围内。
系统情况：
2个8核的cpu，共2*8=16的处理器（processor），总大小为16G的内存。
调优方式：
1、-Xms -Xmx
设置初始堆最大和最小内存；经过测试，目前tomcat容器可以设置的最大内存为3G
-Xms3072M -Xmx3072M，避免gc后jvm重新分配内存，影响性能
2、-Xmn
设置年轻带Young Gen的内存大小，sun官方推荐Young Gen为整个堆内存的3/8，设置过小的Young ...
从JDK1.4（merlin）开始，java提供了NIO的方式读写文件，处理线程调度。使用NIO主要有以下两个方面的好处
1、用fileChannel+buffer的方式，提高了文件的读写速度
简单对比了一下90+M文件，buffer预分配大小为1024的时候，速度提升大概比传统io提升了3-4倍；而且buffer预分配空间越大，速度提升越高；因为nio按照连续的字节块读写文件，buffer越设置的越大，文件读写越快。
public void copyfileBIO() throws IOException{
BufferedReader br = new BufferedR ...
ubuntu 下安装调试 thrift
- 博客分类：
- 开源框架
http://thrift.apache.org/download/
下载thrift的最新版本，然后解压，安装
tar -xzvf thrift-0.7.0.tar.gz
chmod +x configure
./configure
./make
make install
但是thrift的安装编译，还需要依赖一些安装包，因此执行上述命令可能尚无法安装，需要等依赖包安装好后，进入解压后的thrift目录，重新执行配置和编译过程
依赖包如下或者参考http://wiki.apache.org/thrift/ThriftRequirements
GNU build tools ...
ibatis的文档中，关于动态SQL的举例如下：
<statement id="someName" parameterClass="Account" resultMap="account-result" >
select * from ACCOUNT
<dynamic prepend="where">
<isGreaterThan prepend="and" property="id" compareValue=" ...
浅析ibatis的cache实现
- 博客分类：
- ibatis
ibatis提供四种缓存方案，LRU、FIFO、MEMORY、EHCACHE，通过定义不同的cacheModel，将数据缓存在cache中。
具体写法参考如下
<cacheModel id="cache-name" type="LRU" readOnly="true" serialize="false">
<property name="cache-size" value="1000" />
</cacheModel>
...
谨慎使用ibatis的缓存
- 博客分类：
- ibatis
周五调试线上环境的应用，发现某个服务响应时间非常慢，以正常情况衡量，一般每个请求处理时间大概在500ms以内，但是该请求处理时间长达3~5秒
线上应用的大致情况为：该应用为一个运营支撑系统，主要处理运营数据的推送和查询，ORM 采用ibatis框架，日志使用log4j。
针对响应时间较长的请求进行调试（还好日志跟踪比较全面），该请求包含多个业务处理，在某个日志区间，发现处理时间跨度竟然在3-5秒，应该就是这个区间的处理时间长，导致请求响应速度下降。
大致分析了下该区间的处理，基本排除业务处理代码的性能瓶颈，定位是某个数据库查询SQL操作耗时长。但是ibatis在该 ...
当我写下这篇饱含我的经历和磨难所体会到的文章后，势必要得罪很多人，但是就事论事，不是要争个你死我活，只是想单纯的分享个人体会，并与大家讨论进步、吸取更多的想法。
首先，运营主导型的研发，缺乏统一的目的性
其次，运营主导型的研发，工作结果缺乏成就感，容易沦为工具
最后，运营主导型的研发，工作过程容易陷入不断的尝试和修改，对于需求的把握，无法从实际的情况和整体权衡，往往大的需求得做，小的需求得做，最后缺乏突出性和主题感，忽视了用户真正的想法；在需求不断细化的过程中，容易陷入细节，无法把握整理，对研发提出的需求改进意见，无法权衡利弊，最后导致不该做的也做了，效果不好，产生挫折感，提升不信任度。
DateFormat 与 TimeZone
- 博客分类：
- java相关
DateFormat 是日期/时间格式化子类的抽象类，它的实现类提供了很多种日期格式化的方法对日期解析和格式化。
TimeZone 表示时区偏移量，接受时区ID，例如：Asia/Shanghai或者GMT+8，根据时区ID获取时区偏移量
DateFormat提供一个方法，setTimeZone(TimeZone zone)，接受时区偏移量作为传入参数，为DateFormat日历设置时区，默认情况使用Locale.getDefault()中的本地时区。
SimpleDateFormat timeZoneFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-d ...
First：下载安装 cx_Oracle
http://cx-oracle.sourceforge.net/
注意对应你的oracle客户端版本和python版本
Second：拷贝文件
从{oracleInstall}/BIN目录下拷贝OCI.DLL文件到{pythonInstall}\Lib\site-packages目录下
Third：调试代码
打开python编译器，输入如下代码，测试oracle是否能正常连接
import cx_Oracle
db = cx_Oracle.connect('username', 'pwd', 'TNS_NAME')
如果没有 ...
1、GWT - Google Web Toolkit
参考：http://code.google.com/intl/zh-CN/webtoolkit/overview.html
2、安装 eclipse gwt 插件
http://code.google.com/intl/zh-CN/webtoolkit/tools/download-gwtdesigner.html
按照页面的提示，安装Plugin for Eclipse、Speed Tracer(option)、GWT Designer、GWT SDK
安装完成之后，按照get started 介绍开始gwt之旅
ibatis在进行对象关系映射时，我们往往习惯这么定义
<resultMap id="userPush"
class="com.util.ibatis.test.UserPush">
<result property="uid" column="USPU_UID_FK" />
<result property="pushDate" column="USPU_PUSHDATE" jdbcType="DATE" ...
移动白名单
白名单是一个服务器列表，待遇如同梦网wap网站可以得到用户的ua和手机号
通常情况下，通过cmwap访问wap网站，移动不会传送手机号码和ua，如果wap网站在白名单里，移动会给这个wap网站加上用户手机号码和ua等信息。
cmwap 和 cmnet的区别：
1、cmwap和cmnet是移动人为的对GPRS的接入方式划分的两个接入点APN
2、cmwap主要是为手机浏览wap网站服务，cmnet为PC、笔记本电脑、PDA等利用GPRS上网服务
3、cmwap是通过移动的wap网关（10.0.0.172）代理访问服务，只能访问GPRS网络内的IP（10.*.*.*）
c ...
一、根据余数计算分布 Hash() mod n
就是“根据服务器台数的余数进行分散”。求得键的整数哈希值，再除以服务器台数，根据其余数来选择服务器。
根据余数计算分散的缺点
余数计算的方法简单，数据的分散性也相当优秀，但也有其缺点。那就是当添加或移除服务器时，缓存重组的代价相当巨大。添加服务器后，余数就会产生巨变，这样就无法获取与保存时相同的服务器，从而影响缓存的命中率。
二、一致性哈希算法
把每台server分成v个虚拟节点，再把所有虚拟节点(n*v)随机分配到一致性哈希的圆环上，这样所有的用户从自己圆环上的位置顺时针往下取到第一个vnode就是自己所属节点。当此节点存在 ...
redis支持master-slave模式，可以设置一个master，多个slave；采用读写分离的策略，master负责写数据，多个slave负责读数据，slave的数据是复制master上的，所以多个slave之间的数据是可以保持一致的，即便down了之后，也会通过加载dump数据的方式，重新加载会原来的缓存数据。
Fail-Tolerance
当前项目需要保证一个client连接到slave服务上读取数据，如果slave down 了之后，可以在不影响应用的情况下，自动切换到另外一个可用的slave
因为jredis不支持设置多个slave服务器，所以写了一个小工具类，目的是为了探测如 ...
1、redis-benchmark
redis基准信息，redis服务器性能检测
redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 100000
100个并发连接，100000个请求，检测host为localhost 端口为6379的redis服务器性能
[root@Architect redis-1.2.6]# redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 100000
====== PING ======
10001 requests completed in 0.41 seconds
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