分布式架构是互联网应用的基础架构，很多新人入职以来就开始负责编写和调用阿里的各种远程接口。但如同结婚一般，用对一个正确的接口就如同嫁一个正确的人一样，往往难以那么顺利的实现，或多或少大家都会在这个上边吃亏。
通过前面两篇我们探索了如何在creator中使用protobuf，并且让其能正常工作在浏览器、JSB上，最后聊到protobuf在js项目中使用上的一些痛点。这篇博文我要把这些痛点一条一条地扳开，分析为什么它让我痛，以及我的治疗方案。
对于undefined、任意的函数以及symbol三个特殊的值分别作为对象属性的值、数组元素、单独的值时JSON.stringify()将返回不同的结果。
JSON.stringify是我们经常用到的的一个方法，它主要作用是将 JavaScript 值和对象转换为字符串。如：
之前讲过 next.js 中的 getServerSideProps，今天来讲一讲另一个很类似的 API：getStaticProps，以及和 getStaticProps 紧密相关的 getStaticPaths。
Redis客户端在执行命令时，首先与Redis服务器建立连接，然后创建、序列化并发送命令给服务器。服务器执行命令后，将执行结果序列化后返回给客户端。客户端接收到响应后，对响应进行解析并返回结果给调用者。这个过程涉及到网络通信和数据序列化与反序列化等操作。
写在前面：2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上，内容详细，图文并茂，有需要学习的朋友可以Star一下！ GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
上一篇讲到在AFHTTPSessionManager中，在初始化NSMutableURLRequest对象时的流程分析。接下来继续分析在生成request之后AFN创建task任务的流程 在NSMutableURLRequest对象初始化之后，创建了一个NSURLSessionDataTask任务类对象，并将request传入。
Dubbo的序列化框架有四种：Hessian2、Kryo、Java自带的序列化和FST序列化。其中，Kryo是效率最高的序列化框架，但不支持所有Java类的序列化，Hessian2和Java自带的序列化具有较好的兼容性，FST序列化是目前Dubbo默认的序列化方式。
其实有很多有用的东西，当时学习了，也记住了，但是时间久了就是记不住，所以导致在日常开发中总是想不起来原来这个东西可以这么用，而去选择了更加复杂和麻烦的方式。其实我们日常学习的知识就是拿来用的，即使你今天把知识点背下来了，没有去思考这个知识点我们可以用来干嘛，不需要几天就会慢慢地忘掉。所以今天我们来了解一下在日常学习时你遗漏掉或者忘掉或者没有思考过的你不知道的 JSON.stringify() 的威力。
无论你将kafka当作一个队列、消息总线或者数据存储平台，你都需要通过一个生产者向kafka写入数据，通过一个消费者从kafka读取数据。或者开发一个同时具备生产者和消费者功能的程序来使用kafka。 例如，在信用卡交易处理系统中，有一个客户端的应用程序（可能是一个在线商店）在支付事物发生之后将每个事物信息发送到kafka。另外一个应用程序负责根据规则引擎去检查该事物，确定该事物是否被批准还是被拒绝。然后将批准/拒绝的响应写回kafka。之后kafka将这个事物的响应回传。第三个应用程序可以从kafka中读取事物信息和其审批状态，并将他们存储在数据库中，以便分析人员桑后能对决策进行检查并改进审批规则引擎。 apache kafka提供了内置的客户端API，开发者在开发与kafka交互的应用程序时可以使用这些API。 在本章中，我们将学习如何使用kafka的生产者。首先对其设计理念和组件进行概述。我们将说明如何创建kafkaProducer和ProducerRecord对象。如何发送信息到kafka，以及如何处理kafak可能返回的错误。之后，我们将回顾用于控制生产者行为的重要配置选项。最后，我们将深入理解如何使用不同的分区方法和序列化。以及如何编写自己的序列化器和分区器。 在第四章我们将对kafka消费者客户端和消费kafka数据进行阐述。
在第一篇博客我们了解到一个kafka系统，通常是生产者Producer 将消息发送到 Broker，然后消费者 Consumer 去 Broker 获取，那么本篇博客我们来介绍什么是生产者Producer。
在C语言中我们使用最频繁的输入输出方式是 scanf () 与 printf()：
大概已经有差不多一年没写技术文章了，原因是今年投入了一些具体游戏项目的开发。这些新的游戏项目，比较接近独立游戏的开发方式。我觉得公司的“祖传”服务器框架技术不太适合，所以从头写了一个游戏服务器端的框架，以便获得更好的开发效率和灵活性。现在项目将近上线，有时间就想总结一下，这样一个游戏服务器框架的设计和实现过程。
上一篇文章我们主要介绍了什么是 Kafka，Kafka 的基本概念是什么，Kafka 单机和集群版的搭建，以及对基本的配置文件进行了大致的介绍，还对 Kafka 的几个主要角色进行了描述，我们知道，不管是把 Kafka 用作消息队列、消息总线还是数据存储平台来使用，最终是绕不过消息这个词的，这也是 Kafka 最最核心的内容，Kafka 的消息从哪里来？到哪里去？都干什么了？别着急，一步一步来，先说说 Kafka 的消息从哪来。
上篇聊了Kafka概况，包含了Kafka的基本概念、设计原理，以及设计核心。本篇单独聊聊Kafka的生产者，包括如下内容：
jdk8u20原生反序列化漏洞是一个非常经典的漏洞，也是我分析过最复杂的漏洞之一。
jQuery.get() 使用一个HTTP GET 请求从服务器加载数据。 jQuery.get(url [,data] [,success(data,textStatus,jqXHR)] [dtaType]) url 一个包含发送请求的URL data 发送给服务器的字符串后键值对 success() 当请求成功时回调的函数 dataType 从服务器返回的预期数据。 用法： $.get("test.cgi", { n
携程当初为什么要引入 Dubbo 呢？实际上从 2013 年底起，携程内主要使用的就是基于 HTTP 协议的 SOA 微服务框架。这个框架是携程内部自行研发的，整体架构在这近6年中没有进行大的重构。受到当初设计的限制，框架本身的扩展性不是很好，使得用户要想自己扩展一些功能就会比较困难。另外，由于 HTTP 协议一个连接同时只能处理一个请求。在高并发的情况下，服务端的连接数和线程池等资源都会比较紧张，影响到请求处理的性能。而 Dubbo 作为一个高性能的 RPC 框架，不仅是一款业界知名的开源产品，它整体优秀的架构设计和数据传输方式也可以解决上面提到的这些问题。正好在 2017 年下半年，阿里宣布重启维护 Dubbo 。基于这些原因，我们团队决定把 Dubbo 引入携程。
携程当初为什么要引入 Dubbo 呢？实际上从 2013 年底起，携程内主要使用的就是基于 HTTP 协议的 SOA 微服务框架。这个框架是携程内部自行研发的，整体架构在这近6年中没有进行大的重构。
实际上从 2013 年底起，携程内主要使用的就是基于 HTTP 协议的 SOA 微服务框架。这个框架是携程内部自行研发的，整体架构在这近6年中没有进行大的重构。受到当初设计的限制，框架本身的扩展性不是很好，使得用户要想自己扩展一些功能就会比较困难。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
1. 为了让我们的代码更规范化，所以搞出了日志等级分类，常见的日志输出等级有DEBUG NORMAL WARNING ERROR FATAL等，再配合上程序运行的时间，输出的内容等，公司中就是使用日志分类的方式来记录程序的输出，方便程序员找bug。 实际上在系统目录/var/log/messages文件中也记录了Linux系统自己的日志输出，可以看到我的Linux系统中之前在使用时产生了很多的error和warning，我们的代码也可以搞出来这样的输出日志信息到文件的功能。
在学校期间大家都写过不少程序，比如写个hello world服务类，然后本地调用下，如下所示。这些程序的特点是服务消费方和服务提供方是本地调用关系。
服务是一个构造，它公开一个或多个终结点，其中每个终结点都公开一个或多个服务操作。
• CORS： 跨域资源共享是一种放宽同源策略的机制，它允许浏览器向跨源服务器，发出 XMLHttpRequest 请求，从而克服了 AJAX 只能同源使用的限制，以使不同的网站可以跨域获取数据。
通过打包的方式，将结构体message发送给对方 对方收到后就会报告给上层QQ客户端
不同的项目复杂度以及用例都不同，对于一些较小的项目或者类似原型的的应用，使用代码生成可能有些大材小用，而对于有很多不同json模型的应用程序，使用手动序列化则除了无聊之外，有可能会产生不必要的问题和麻烦。
1. 多路转接接口select poll epoll所做的工作其实都是事件通知，只向上层通知事件到来，处理就绪事件的工作并不由这些API来完成，这些接口在进行事件通知时，有没有自己的策略呢？ 其实是有的，在网络编程中，select poll 只支持LT工作模式，而epoll除了LT工作模式外，还支持ET工作模式，不同的工作模式对应着不同的就绪事件通知策略，LT模式是这些IO接口的默认工作模式，ET模式是epoll的高效工作模式。
客户端无法连接服务端，查看服务器的端口开启状况，服务端口并没有开启。于是启动服务端，启动几秒后，服务端崩溃，重复启动，服务端依旧在启动几秒后崩溃。
Shiro 是 Apache 旗下的一个用于权限管理的开源框架，提供开箱即用的身份验证、授权、密码套件和会话管理等功能。该框架在 2016 年报出了一个著名的漏洞——Shiro-550，即 RememberMe 反序列化漏洞。4年过去了，该漏洞不但没有沉没在漏洞的洪流中，反而凭借其天然过 WAF 的特性从去年开始逐渐升温，恐将在今年的 HW 演练中成为后起之秀。面对这样一个炙手可热的漏洞，这篇文章我们就来讲下，我是如何从 0 到 1 的将该漏洞的自动化检测做到极致的。
tuple，str都可以看做是一种list，都可以进行切片操作。 利用切片操作，去掉一个字符串的前后空格。要注意是是前后空格是不止一个的，可能有很多个。
在Web Worker与主线程之间进行通信时，使用postMessage是一种常见的方式。然而，在某些业务场景中，postMessage可能会显得不够简洁，因为它涉及到手动序列化和反序列化数据，以及通过事件监听器处理消息。以下是一些常见问题和解决方案，以简化在Web Worker与主线程之间的通信场景中使用postMessage的问题。
在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的，现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘，所以，读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象（通常称为文件描述符），然后，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据（读文件），或者把数据写入这个文件对象（写文件）。
本文是在别人的文章上加上了LZ很多的示例代码和思路写成的，并且在GitHub上写了相应的代码，本文说的思路都有体现，点击最下面原文链接里面有LZ的GitHub地址。
Warning: 文章有点长，我主要是想在一篇文章中把相关的重点内容都讲完、讲透彻，请见谅。
原文链接：http://keeganlee.me/post/architecture/20160303 版权声明：本文刊载在《程序员》杂志2016年3期，版权归《程序员》所有，未经许可不得转载
在我们的实际项目中，我们通常会有两个txt文件，一个是train.txt一个是test.txt，我们会读取这两个txt文件的内容，来找到训练数据以及测试数据。
本文章部分内容摘自 朱忠华老师的《深入理解Kafka：核心设计与实践原理》，也特别推荐广大读者购买阅读。
如果文件不存在，open()函数就会抛出一个IOError的错误，并且给出错误码和详细的信息告诉你文件不存在：
来记录下学习（踩坑）的过程，这篇文章的代码都在https://github.com/Maricaya/nextjs-blog-1啦。
「产品同学」在诉苦：线上用户不能提交表单了，带来了好多客诉，估计会是p0故障，希望尽快解决。
使用NHibernate实现一对多，多对一的关联很是简单，可如果要用复合主键实现确实让人有些淡淡的疼。虽然很淡疼但还是要去抹平这个坑，在下不才，愿意尝试。 以示例进入正文，源码下载地址： 一、数据表关系图 很明显，他是一个自引用数表，实现无限级树结构的存储。 二、关键步骤 注解如何实现复合主键 根据官方文档说明，联合主键最好是一个独立的类，需要重载Equals和GetHashCode方法，且标记为可序列化。代码如下： [Serializable] public class BaseInfo { p
4）如果要被序列化的是包含多条数据的查询集QuerySet，可以通过添加many=True参数补充说明
Go标准库中的encoding/json包提供了对JSON操作支持，本节将介绍使用encoding/json序列化和反序列数据时常见的三个问题。
当浏览器输入一个URL地址时，浏览器会向服务器发出请求，在浏览器接收和显示响应内容之前，服务器会返回一个包含HTTP状态码的响应头，响应浏览器的请求。动态码是一个标识，标识当前响应的状态成功或者失败或者需要进行进行其他操作。
RPC 即远程过程调用（Remote Procedure Call Protocol，简称RPC），像调用本地服务(方法)一样调用服务器的服务(方法)。通常的实现有 XML-RPC , JSON-RPC , 通信方式基本相同, 所不同的只是传输数据的格式.
1 简介 RPC 的主要功能目标是让构建分布式计算（应用）更容易，在提供强大的远程调用能力时不损失本地调用的语义简洁性。为实现该目标，RPC 框架需提供一种透明调用机制让使用者不必显式的区分本地调用和远程调用。 2 调用分类 RPC 调用分以下两种： 同步调用 客户方等待调用执行完成并返回结果。 异步调用 客户方调用后不用等待执行结果返回，但依然可以通过回调通知等方式获取返回结果。 若客户方不关心调用返回结果，则变成单向异步调用，单向调用不用返回结果。 异步和同步的区分在于是否等待服务端执行完成并返回结果。
介绍 OpenFlow协议库是OpenDaylight的一个组件，调解OpenDaylight controller和支持OpenFlow协议的硬件设备之间通信。主要目标是提供用户(或上层OpenDaylight)通信通道,可用于管理网络硬件设备。 功能概览 Openflowjava内部的三个特性: 1)odl-openflowjava-protocol提供全部的openflowjava bundles, 需要与openflow设备通信. 它可以确保消息的转换和处理网络的连接. 它还提供了openf
安全性是软件开发中最复杂，最广泛和最重要的考量之一。Java是具有许多内置安全性功能的开发平台，java在长期的发展过程中，已经经过了很多高强度的安全测试，并经常更新安全漏洞。并且Java生态系统还包括用于分析和报告安全性问题的各种工具。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
