在一些用户选择页面中，可能一些用户选择的时间范围过大，造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。

org.springframework.boot.builder.SpringApplicationBuilder.run(SpringApplicationBuilder.java:134)

其实这就是非加密对称中公私钥的用处，虽然中间人可以得到证书，但私钥是无法获取的，一份公钥是不可能推算出其对应的私钥，中间人即使拿到证书也无法伪装成合法服务端，因为无法对客户端传入的加密数据进行解密。

这种设计表面上看起来是一个单体程序，它只有一个源代码存储仓库，一个数据库，一个部署，但在程序内部可以按照微服务的思想来进行设计。它可以分成多个模块，每个模块是一个微服务，可以由不同的团队管理。

透明性：使用分布式系统的用户并不关心系统是怎么实现的，也不关心读到的数据来自哪个节点，对用户而言，分布式系统的最高境界是用户根本感知不到这是一个分布式系统，在《Distributed

文件的作用：settings.xml是maven的全局配置文件。而pom.xml文件是所在项目的局部配置。Settings.xml中包含类似本地仓储位置、修改远程仓储服务器、认证信息等配置。

为了完成诸如“添加到购物车”，“登录”还有其它这样的请求，你也许要使用正则表达式，JSON路径提取器，XPath提取器，来提取诸如Token字符串，表单构建ID还有其它要素

我在每次脖子酸疼时按一下感觉马上会好不少。不过还没持续做，同时电脑前的姿势还有待改善，欢迎一起讨论，「一起为互联网健康奋斗五十年」。

使用Executors创建的CachedThreadPool，往线程池中无限添加线程在启动测试类之前先将JVM内存调整小一点，不然很容易将电脑跑出问题，在idea里：Run

从上面的介绍我们知道用户秒杀流量通过层层的负载均衡，均匀到了不同的服务器上，即使如此，集群中的单机所承受的QPS也是非常高的。如何将单机性能优化到极致呢？要解决这个问题，我们就要想明白一件事：

人下单成功的情况，因为下单时不会减库存，所以也就可能出现下单成功数远远超过真正库存数的情况，这尤其会发生在大促的热门商品上。如此一来就会导致很多买家下单成功后却付不了款，购物体验自然是比较差的。

这里需要搞清楚的是，中间件起到的是标准化的作用。中间件只是承载这些标准化想法的介质、工具，可以起到引导和约束的效果，以此起到大大降低系统复杂度和协作成本的作用。我们来分别看一下：

此时，我们可以将冗余的节点部署在一个独立的环境中。这个独立的环境，可能是处于同一个局域网内的不同主机，也可能是在不同的局域网，还可能是在不同的机房。很显然，它们能够应对的故障范围是逐步递增的。

多活数据中心设计：若系统需要极高的高可用，应考虑在多地实施数据中心进行多活，至少在一个机房断电的情况下系统依然可用；

用于指定协议，也可以传入相应的协议处理类，毕竟协议不是重点，将不同端口进来的连接对应不同处理类才是正道。典型地，我们可以指定以下几个协议处理类：

完全的确保顺序一致性需要很大的代价，不仅限制编译器的优化，也限制了CPU的执行效率。为了更好地挖掘硬件的并行能力，现代的CPU多半都是介于两者之间，即所谓的宽松的内存一致性模型（Relaxed

但是Paxos论文中只给出了单个提案的过程，并没有给出复制状态机中需要的MultiPaxos的相关细节描述。Zab协议被应用在Zookeeper中，业界使用广泛，但是没有抽象成通用library。

在用户量少的时候，还天天操心啥时候来个百万千万用户，等用户稍微一多起来才发现，原来的一个实例扛不住了。这个时候为了支持更多用户访问，又扩容出来了更多的实例。

假设第一个服务器接收到用户1的请求后，那么这个时候，他就不能只在自己的应用中去判断还有多少钱可以分了，而需要去外部请求专门负责管理这1亿红包的人（服务），问他：哎，我这里要分100块，给我100。

下一步将各个服务器使用H进行一个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，这里假设将上文中三台服务器使用ip地址哈希后在环空间的位置如下：

reactor.core.publisher.Operators$MultiSubscriptionSubscriber.onSubscribe(Operators.java:1752)at

比如：支付宝的资金账户，支付宝也有用户账户，每个用户只能有一个资金账户，怎么防止给用户创建资金账户多个，那么给资金账户表中的用户ID加唯一索引，所以一个用户新增成功一个资金账户记录

同步服务调用：客户端发起远程服务调用请求，用户线程完成消息序列化之后，将消息投递到通信框架，然后同步阻塞，等待通信线程发送请求并接收到应答之后，唤醒同步等待的用户线程，用户线程获取到应答之后返回。

Clientspring.boot.admin.client.url=http://localhost:8000management.endpoints.web.exposure.include=*

例如，192.168.43.1和192.168.43.2的子码掩码都为255.255.255.0，把IP与子码掩码相与，可以得到他们都为192.168.43.0，进而他们处于同一个子网中。

再比如对设计模式的崇拜。设计模式当然是好东西，但如果像强迫症一样使用它们，坚持用上它们才是正确的编程，就会导致按图索骥，强行让问题去适应设计模式，而不是让解决方案针对问题，这就本末倒置了。

所以，我们发现，一方面，借助这种更「聪明」的工具，我们的应用，也可以更加健壮，处理流量也更「得心应手」。另一方面，看似「古老」的技术内容，依然在给现代提供养分，让我们可以站的更高。

文件的形式独立部署时，可以在容器内再额外部署一些「监控」应用，来观察容器的情况，应用的请求情况等，这些内容在嵌入式的时候，就有些办不从心了。

这里的handlerMappings里包含一个了一个名为WebMvcEndpointHandlerMapping的类，其中注册了一系列启动时扫描到的「Endpoint」。

GitHub在开源世界的受欢迎程度自不必多言。再加上今天，GitHub官方又搞了个大新闻：私有仓库也改为免费使用，这在原来可是需要真金白银的买的。可见微软收购后，依然没有改变

org.springframework.boot.SpringApplication.getSpringFactoriesInstances(SpringApplication.java:429)

不同的虚拟主机之间，彼此互不影响。自己搭过网站的朋友可能了解。在这几年云服务器流行之前，几年前，我们可以通过「买空间」的方式，来搭网站。比如要建个

两个信号处理器（软件+硬件）结合在一起，形成信号处理复合体。在信号处理复合体中，两个信号处理复合体被并行放置，因为当信号处理器之一失效时，系统可以工作。

语句执行insert，这谁都会，执行之后，返回结果是影响行数。但是在我们应用开发场景中，有些表的主键采用自增生成。这个时候，你怎么能把这个自增的主键值拿到呢？

上的赞扬来看，我为自己的所为感到开心。当我在写这本书时，我才意识到写博客仅仅算热身，写一本书会更紧张和费时。然而，这也是聚合给定主题相关联知识的最佳方式。

等，每种请求简单描述如下。详细描述，可以查看RFC2616(https://www.w3.org/Protocols/rfc2616/rfc2616-sec9.html)

以上写的这些，主要用来共勉，咱要保持对新事物的热情。在平时的开发之外，看到开发相关的内容，可以「顺手」了解一下，如果有主力语言的新特性，可以尝鲜试试，丰富下生活。让自己跟上「潮流」，做个潮人。

欣喜的是，没想到我再次登录时，发现已翻译的条目增加了不少。有其他的朋友加入了进来，一起在翻译。这种感觉，大有一种，「同志，原来你也在这里」的感觉。可能这就是开源的一种精神，一种魅力。

最近有关Java收费的谣言不断，本不想对此发表评论，毕竟一些负责任的媒体早已经澄清了多次，我自己的立场也不中立，而且，仔细阅读那些文章，你会发现往往第一句话就是自相矛盾的呀。

另外，我之前提到的那个「坠儿」，挂灯管的，这是明基的一个设计专利，后来和他们客服了解到，他们在设计的时候，模拟了人们在爬墙的时候动作和受力情况，那个大大的块，就像个「屁股」能起到拉的作用。

认为这两种情况应该视情况而定。如果你的一个应用需要特别多的资源，这样尽量一个应用部署到一个Tomcat中以满足企业的要求。否则，倾向于多个应用共用同一个

SpringFactoriesLoader.loadFactories(AutoConfigurationImportFilter.class,

上面这几种对于知识的描述和展现形式，我比较喜欢，感觉这样的内容学习起来，才更易理解、更有趣，不至于死记。用户、读者在使用与阅读过程中，才能更快或者说真正Get到内容的精髓，做到深入理解与活学活用。

另外一点是，我上面的历史文章中，有一篇分析文章是2015年写的，网上之前也有不少类似分析源码的文章，好像也都是「仅」分析，「这么容易想到的思路」，为什么没人在分析的时候提个patch?

目前也有一些开源的TCC实现，可以直接在GitHub上获取到，例如下面这个https://github.com/changmingxie/tcc-transaction

如果不为空，则会将资源放回pool中，便于下次继续使用，为空则真正的进行close的操作，直接将Socket关闭了。而这两个if/else的逻辑是封装在一个方法中，不跟进来不会发现区别对待。

在业务开发中，我们常把数据持久化到数据库中。如果需要读取这些数据，除了直接从数据库中读取外，为了减轻数据库的访问压力以及提高访问速度，我们更多地引入缓存来对数据进行存取。读取数据的过程一般为：

过了一段时间，你的业务发展壮大，一个景区附近的导游们自动组队。在你请求到达时，这个景区的导游里自动根据上面的权重选一个人出来，这些导游组成的，就是一个「Cluster」

Labs）的高级研究员，主要负责研究如何通过程序分析技术以及动态编译技术让程序语言跑得更快。是全栈虚拟机Graal编译器的核心开发者之一，也在为HotSpot虚拟机项目添砖加瓦。