文章列表
abstract class Component{
abstract public void printTicket();
}
class SalesTicket extends Component{
public void printTicket() {
System.out.println("打印出salesTicket的内容");
}
}
abstract class TicketDecorator extends Component{
private Component myTrailer;
public TicketDecorato ...
- 2009-01-13 21:43
- 浏览 784
- 评论(0)
TPS和事物的平均响应时间 怎么个关系，有关系吗
- 博客分类：
- 架构设计
问者：每秒处理的事物数和事物的平均响应时间 怎么个关系，有关系吗
kaku21：举个例子：一个高速路 有10个入口，每个入口每秒钟只能进1辆车，请问1秒钟最多能进几辆车？？
问者：10
kaku21：每辆车需要多长时间响应？？
问者：针对这个问题的话 那tps就是10 ，事物的响应时间是1
kaku21:好，那现在我有20辆车，那每秒能进几辆？？每辆响应时间是多少？？
问者：。。。思考中
kaku21:每秒还是进10辆车呗，每辆车还是1秒响应啊
问者：对呀
kaku21:继续，现在我把入口扩展到20个，那我问你，每秒最多进多少辆车？？每辆车响应多长时间？？
问者： ...
From various readings and conversations I had, my understanding of Facebook’s current architecture is:
* Web front-end written in PHP. Facebook’s HipHop [1] then converts it to C++ and compiles it using g++, thus providing a high performance templating and Web logic execution layer
* Business logic ...
位图作为一种简高效使用内存的数据结构，在很多场合都能够用最省的内存表达大量的数据。我对位图最早的印象来自于《编程珠玑》中用位图结构来存储电话号码。感叹其简单、方便。本质上，位图是一个存储单个位的数组， ...
大家都知道，目前BT应用的发展具有一个非常显著的趋势，那就是用来交换电影、游戏、ISO等大尺寸的数据文件。然而我们也能够观察到另一个事实，那就是：下载文件所对应的索引文件(.torrent)也越来越大，越来越难以下载；这 ...
对于构建高可用的系统而言，都希望尽可能的避免故障，但通常来说故障是不可避免的，要尽可能做到的应该是在故障出现时能快速的屏蔽故障对核心功能的影响或快速修复，在这篇blog中，来分析下该如何更好的面对程序故障（ ...
本文将逐一的介绍几个情境，顺序如下面的列表。
* 序列化 ID 的问题
* 静态变量序列化
* 父类的序列化与 Transient 关键字
* 对敏感字段加密
* 序列化存储规则
列表的每一部分讲述了一个单独的情境，读者可以分别查看。
序列化 ID 问题
情境：两个客户端 A 和 B 试图通过网络传递对象数据，A 端将对象 C 序列化为二进制数据再传给 B，B 反序列化得到 C。
问题：C 对象的全类路径假设为 com.inout.Test，在 A 和 B 端都有这么一个类文件，功能代码完全一致。也都实现了 Serializable 接口，但 ...
In the April 2009 issue of MSDN Magazine ("Persistence Patterns") I presented some common patterns that you will encounter when using some sort of Object/Relational Mapping (O/RM) technology to persist business entity objects. I think it's unlikely that you or your team will be writing your ...
1. 系统失败是很平常的事情：每年有1-5%的硬盘会报废，服务器每年会平均宕机两次，报废几率在2-4%几率。
2. 将一个大而复杂系统切分为多个服务：而且服务之间依赖尽可能的少，这样有助于测试，部署和小团队独立开发。例子：一个google的搜索会依赖100多个服务。ike：需要一套机制来确保服务的fault-tolerant，不能让一个服务的成败影响全局。
3. 需要有Protocol Description Language：比如protocol buffers。ike：这样能降低通信方面的代码量。
4. 有能力在开发之前 ...
Session s = factory.openSession();
Transaction tx = s.beginTransaction();
List auctions = s.createQuery("select ...").list();
tx.commit();
s.close();
如果你一次执行单条查询语句，则没有必要启用事务支持，数据库默认支持SQL执行期间的读一致性；
如果你一次执行多条查询语句，例如统计查询，报表查询，在这种场景下，多条查询SQL必须保证整体的读一致性，否则，在前条SQL查询之后，后条SQL查询之前，数据被其他用户改变，则 ...
http://info.52z.com/html/28855.html
由于数据量的巨大，大部分Web应用都需要部署很多个数据库实例。这样，有些用户操作就可能需要去修改多个数据库实例中的数据。传统的解决方法是使用分布式事务保证数据的全局一致性，经典的方法是使用两阶段提交协议。
长期以来，分布式事务提供的优雅的全局ACID保证麻醉了应用开发者的心灵，很多人都不敢越雷池一步，想像没有分布式事务的世界会是怎样。如今就如MySQL和PostgreSQL这类面向低端用户的开源数据库都支持分布式事务了，开发者更是沉醉其中，不去考虑分布式事务是否给系统带来了伤害。
事实上，有所得必有所失，分布式事务 ...
import java.util.Collection;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;
public class ConsistentHash<T> {
private final HashFunction hashFunction;
private final int numberOfReplicas;
private final SortedMap<Integer, T> circle = new TreeMap<Integer ...
1 CAP理论简介
10年前，Eric Brewer教授指出了著名的CAP理论，后来Seth Gilbert 和 Nancy lynch两人证明了CAP理论的正确性。CAP（Consistency,Availability,partition tolerance)理论告诉我们，一个分布式系统不可能满足一致性，可用性和分区容错性这 ...
云计算平台是非常巨大的分布式系统，需要处理庞大的处理请求，因此任何小概率事件在此平台中都必然发生。
DBMS强调ACID：原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性 (Durability)。其中的一致性强调当程序员定义的事务完成时，数据库处于一致的状态，如对于转帐来说，事务完成时必须是A少了多少钱B就多了多 少钱。而对于很多互联网应用来说，对于一致性和隔离性的要求可以降低，而可用性(Availability)的要求则更为明显。从而产生了两种弱一致性的 理论：BASE和CAP。
BASE：Basically Availble --基 ...
在一些投票之类的场合，我们往往因为公平的原则要求每人只能投一票，在一些WEB开发中也有类似的情况，这时候我们通常会使用COOKIE来实现，例如如下的代码：
< % cookie[]cookies = request.getCookies();
if (cookies.lenght == 0 || cookies == null)
doStuffForNewbie();
//没有访问过
}
else
{
doStuffForReturnVisitor(); //已经访问过了
}
% >
这是很浅显易懂的道理，检测COOKIE的存在，如果存在说明已经运行过写 ...