前言一大早测试部的老大就召集我们开了个会——原因是我们组负责的业务除了个线上漏测，用户的投诉跟雪花似的纷至杳来。公司门口那个巨大的显示屏就在那轮播着用户反馈，好几屏都是用户在吐槽这个bug。没啥可说的，该背的锅还是要背的，那个漏测也不算冤，测试同事造不出那个异常场景，心中侥幸，觉得不至于异常会导致客户端出现啥问题。偏偏它就出了问题！后来组里开会复盘了下，决定

在我们填报报表时，有的单元格的数据是需要通过自动计算直接获得，但是不是所有的函数都支持填报自动计算，这是为什么呢？报表是纯java的，其函数是后台程序，是在服务器中完成计算的。而填报中的自动计算是在客户端完成的，这个怎么实现呢？实际上是做了一个函数转换，把后台java函数转换成了适合前端计算的js函数。也就是说能够进行填报自动计算的函数有两套代码，java代

博主小菜鸡一只，目前研二上学期，之前对rpc框架了解不多，想课余时间丰富一下自己的java知识，通过该系列博客勉励自己，内容对大佬来说可能过于简单，还请轻喷，谢谢。初步理解：RPC是指远程过程调用，通过网络从远程计算机程序上请求服务，此框架需要做到的是——使得客户端直接调用服务端的方法就像调用本地方法一样简单，所以一般不涉及到解析和封装HTTP请求和相应的

SIP是一个对等的协议，类似P2P。它和HTTP不一样，其不是客户端服务器结构的；也不像传统电话那样必须有一个中心的交换机，它可以在不需要服务器的情况下进行通信，只要通信双方都彼此知道对方地址（或者只有一方知道另一方的地址）即可，这种情况称为点对点通信。Bob给Alice发送一个INVITE请求，说“Hi,一起吃饭吧…”，Alice说“好的，OK”，电话

偶然的一天，发现百度出了一个云推送包，想想百度的服务器还是比较靠谱的说，怎么着也比我们自己搭建的服务器要稳定，于是乎，我就花了几天时间，写了一个小小的聊天工具，权当是练手。主要思路是：客户端的聊天内容通过json格式封装(包含聊天内容、发送人信息)之后，HTTP请求百度服务器，即请求把该消息发送到指定id的用户，请求成功之后，百度服务器就把我们的信息转发给指

分布式系统的CAP理论：理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳：●一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）●可用性（A）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）●分区容错性（P）：以实际效果而言，分区相当于对

背景分析互联网视频直播越来越成为当前大势；对于传统的安防监控，一般都是局限于内网，无法成批量上云台。传统的海康和大华的平台虽然可以通过自身私有协议上云平台集总管控，但是往往只是支持自身的私有协议接入，对于市面其他安防摄像头没有很好的接入。对于播放的客户端方面，往往是需要集成自身的插件才可以完成是视频的直播。种种限制都是我们限制安防上面的一个个痛

随着业务的发展，系统规模也会变得越来越大，各微服务间的调用关系也变得越来越错综复杂。通常一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的微服务调用来协同产生最后的请求结果，在复杂的微服务架构系统中，几乎每一个前端请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路，在每条链路中任何一个依赖服务出现延迟过高或错误的时候都有可能引起请求最后的失败。这时

　在最初开始构建微服务系统的时候可能服务并不多，我们可以通过做一些静态配置来完成服务的调用。比如，有两个服务A和B，其中服务A需要调用服务B来完成一个业务操作时，为了实现服务B的高可用，不论采用服务端负载均衡还是客户端负载均衡，都需要手工维护服务B的具体实例清单。但是随着业务的发展，系统功能越来越复杂，相应的微服务应用也不断增加，我们的静态配置会变得越来越

云主机开通后在进行应用部署时面临的第一个问题是如何将应用软件安装包、应用数据上传至云主机。利用几个很简单的工具就可以将本地文件上传至云主机。先说Windows云主机。Windows远程桌面支持远程驱动器映射，通过配置将本地硬盘映射为云主机的一个磁盘，就可以将本地磁盘的文件拷到云主机上。配置方法为运行远程桌面客户端，点击本地资源，找到本地设备和资源部分，点击详