sync.WaitGroup是Golang中常用的并发措施，我们可以用它来等待一批Goroutine结束。WaitGroup的源码也非常简短，抛去注释外也就100行左右的代码。但即使是这100行代码，里面也有着关乎内存优化、并发安全考虑等各种性能优化手段。本文将基于go1.13的源码进行分析，将会涉及以下知识点:1

在分析Java并发包java.util.concurrent源码的时候，少不了需要了解AbstractQueuedSynchronizer（以下简写AQS）这个抽象类，因为它是Java并发包的基础工具类，是实现ReentrantLock、CountDownLatch、Semaphore、FutureTask等类的基础。Google一下A

mapPartitions(func)Similartomap,butrunsseparatelyoneachpartition(block)oftheRDD,sofuncmustbeoftypeIterator<TIterator<UwhenrunningonanRDDoftypeT.

Spark1.6推出了RPCEnv，RPCEndpoint，RPCEndpointRef为核心的新型架构下的RPC通信方式。早期版本当中，有netty和Akka两种实现方式。但是从最新的2.11代码来看，Akka已经找不到了。关于netty的更多知识，可以查看之前的文章。RpcEndpoint和RpcEndpointRef有一个管理者：RpcEnv。

一、总体分析  主流的JavaWeb服务器，如Tomcat、Jetty、WebLogic、WebSphere等都实现了自己定义的类加载器（一般都不止一个）。因为一个功能健全的Web服务器，需要解决如下的几个问题：1.部署在同一个服务器上的两个Web应用程序使用的Java类库可以实现相互隔离,这是最基本的要求.两个不同应用程序

SpringCloud源码分析（四）Zuul：核心过滤器博客分类：微服务通过之前发布的《SpringCloud构建微服务架构（五）服务网关》(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fblog.didispace.com%2Fspringcloud5%2F)一文，相信大家

Hadoop，Spark和Storm博客分类：分布式计算大数据我们都知道hadoop，可是还会各种各样的技术进入我们的视野：Spark，Storm，impala，让我们都反映不过来。为了能够更好的架构大数据项目，这里整理一下，供技术人员，项目经理，架构师选择合适的技术，了解大数据各种技术之间的关系，选择合适的语言。我们可以带着下面问题来阅读

\简介上次我们通过分析KafkaProducer的源码了解了生产端的主要流程，今天学习下服务端的网络层主要做了什么，先看下KafkaServer的整体架构图!\file\(https://img2018.cnblogs.com/blog/1803159/201909/180315920190915190751890431077904.

前几天接触到SpringDataJPA访问数据库的项目，看源代码时发现有的Repository上面的部分接口没有实现类，但是系统却可以正常运行，这引起了我的好奇心，决定花点时间研究下，于是便有了此文。先来看看是哪些接口可以不用实现：XxxfindByXxxAndXxOrderByXxDesc(Stringarg1,Stringarg2