java8读书笔记：探究java8流收集数据原理
java8专栏目录：1.java8实战读书笔记：Lambda表达式语法与函数式编程接口(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzIzNzgyMjYxOQ%3D%3D%26mid%3D2247484246%
数据同步gossip协议原理与应用场景介绍
Gossip是一种p2p的分布式协议。它的核心是在去中心化结构下，通过将信息部分传递，达到全集群的状态信息传播，传播的时间收敛在O（Log（N））以内，其中N是节点的数量。基于gossip协议，可以构建出状态一致的各种解决方案。
PV、TPS、QPS是怎么计算出来的？
QPSreq/sec请求数/秒【QPS计算PV和机器的方式】QPS统计方式\一般使用http\_load进行统计\QPS总请求数/(进程总数\请求时间)QPS:单个进程每秒请求服务器的成功次数单台服务器每天PV计算公式1：每天总PVQPS\3600\6公式2：每天总PV
Spring Cloud Spring Boot mybatis 企业分布式微服务云（二）服务注册与发现（Consul）
SpringCloudConsulSpringCloudConsul项目是针对Consul的服务治理实现。Consul是一个分布式高可用的系统，它包含多个组件，但是作为一个整体，在微服务架构中为我们的基础设施提供服务发现和服务配置的工具。它包含了下面几个特性：服务发现健康检查Key/Value存储
MySQL在CentOS上的安装与使用
一主流数据库的对比1.SQLServerSQLServer是美国微软公司推出的一款关系型数据库管理系统，是一款可扩展的、高性能的、为分布式客户机/服务器计算所设计的数据库管理系统，实现了与WindowsNT的有机结合，提
Spark Streaming和Kafka集成深入浅出
写在前面本文主要介绍SparkStreaming基本概念、kafka集成、Offset管理本文主要介绍SparkStreaming基本概念、kafka集成、Offset管理一、概述Spark Streaming顾名思义是spark的流式处理框架，是面向海量数据实现高吞吐量、高可用的分布式实时计算。关于spark的安装可以参考Spa
Spark Streaming的优化之路——从Receiver到Direct模式
!(https://images.xiaozhuanlan.com/photo/2019/cafc8f4ba89da9b75bc4fb3aac6ff80d.jpg) _作者：个推数据研发工程师学长_1业务背景随着大数据的快速发展，业务场景越来越复杂，离线式的批处理框架MapReduce已经不能满足业务，大量的
Silverlight 版 C1OutlookBar 初体验
ComponentOne2011v3版本中新增了Silverlight版本和WPF版本的c1OutlookBar控件。它对应的是WinForms版本的C1NavBar。因为“OutlookBar”更贴切也更准确，所以我们在XAML平台下使用了这个名字。有Outlook2007和2010样式。!clip_image002(http://stati
Celery简单说明以及在Django中的配置
Celery1.什么是CleleryCelery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统专注于实时处理的异步任务队列同时也支持任务调度Celery架构Celery的架构由三部分组成，消息中间件（messagebroker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（taskresu
JavaScript图表库Highcharts发布最新版v8.2.2，修复了旧版Windows安装中的boost模块错误
Highcharts(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.evget.com%2Fproduct%2F3328)是一款纯JavaScript编写的图表库，为你的Web网站、Web应用程序提供直观、交互式图表。当前支持折线、曲线、区域、区域曲线图、柱形图、条形图