大家好，我是明哥。今天给大家分享一下关于装饰器的知识点，内容非常干，全程高能，认真吸收看完，一定会对装饰器有更深的理解。Hello，装饰器装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰

Artifactory作为外网代理仓库时，用户有时候是否会有经常拉不到包最新版本的包？或者拉包失败后一段时间内始终是失败，找不到原因，过了一会自己又恢复了？这篇文档带你详细了解一下代理仓库一些策略配置，让你更好的了解仓库的机制。场景1：拉包失败后一直重复同样的错误有一种情况是当你去请求一个不再缓存中的包时候，由于当时可能不确定的原因出现了失败的情况，

1.服务器磁盘监控（1）总链接服务上开启所有链接服务器的RPC：总链接服务器上面，开启每个服务器的RPCexecsp_serveroption@server'S32',@optname'rpc',@optvalue'TRUE'

在现实业务中，Kafka经常会遇到的一个集成场景就是，从数据库获取数据，因为关系数据库是一个非常丰富的事件源。数据库中的现有数据以及对该数据的任何更改都可以流式传输到Kafka主题中，在这里这些事件可用于驱动应用，也可以流式传输到其它数据存储（比如搜索引擎或者缓存）用于分析等。实现这个需求有很多种做法，但是在本文中，会聚焦其中的一个解决方案，即Kafka

现在的网站用户量都很大，一台服务器包打天下的时代一去不复返了，多台服务器就存在一个问题，如何将访问用户转向不同的服务器，并且各个服务器接受的请求数大致相当呢？这就是一致性hash算法要解决的问题。一致性hash算法在负载服务器（ngnix、haproxy等）、K/V缓存系统memcache等就有相关的实现。这类的文章比较多，摘抄一篇供大家学习。jav

FourInOne（中文名字“四不像”）是一个四合一分布式计算框架，在写这个框架之前，我对分布式计算进行了长时间的思考，也看了老外写的其他开源框架,当我们把复杂的hadoop当作一门学科学习时，似乎忘记了我们想解决问题的初衷：我们仅仅是想写个程序把几台甚至更多的机器一起用起来计算，把更多的cpu和内存利用上，来解决我们数量大和计算复杂的问题，当然这个过程中要

绝大多数应用程序在运行过程中都会进行两种类型的计算：一种是占用CPU时间的计算，另外一种是与数据输入/输出（I/O）相关的计算。在这两种计算中，一般是与I/O相关的计算所花费的时间占较大的比重。这其中的主要原因是在进行I/O操作时，一般需要竞争操作系统中有限的资源，或是需要等待速度较慢的外部设备完成其操作，从而造成I/O相关的计算所等待的时间较长。从性能优化

前言提高系统性能首先考虑的是数据库的优化，之前一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》中有提到过开发中，针对数据库需要注意的事项。但是数据库因为历史原因，横向扩展是一件非常复杂的工程，所有我们一般会尽量把流量都挡在数据库之前。不管是无限的横向扩展服务器，还是纵向阻隔到达数据库的流量，都是这个思路。阻隔直达数据库的流量，缓存组件和消息组件是两大

一、装饰器是什么python的装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。简单的说装饰器就是一个用来返回函数的函数。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离

浅谈java内存模型 不同的平台，内存模型是不一样的，但是jvm的内存模型规范是统一的。其实java的多线程并发问题最终都会反映在java的内存模型上，所谓线程安全无非是要控制多个线程对某个资源的有序访问或修改。总结java的内存模型，要解决两个主要的问题：可见性和有序性。我们都知道计算机有高速缓存的存在，处理器并不是每次处理数据都是取内