由于要把项目内的推送能力提供给别的业务接入，当前已经接入了FCM(谷歌推送)，HMS，小米，Vivo，OPPO，极光等好多平台的推送。但是业务接入可能只需要其中的几种而已，抛开SDK设计的一部分，光光从接入成本上来说其实就比较复杂了，下面是问题的汇总啊。
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为了统一检索和规范 API，B站内部建立了一个统一的 bapis 仓库，整合所有对内对外 API。
文章评论里后台有一些小伙伴，针对具体数据容错的场景，提出了具体的问题。今天就在这篇文章里统一解答，并且给出解决方案。
Gson是一个Java库，它不仅可以把Java对象转化为Json格式，它也能将一段Json格式的字符串转化为相对于的Java对象。 Gson适用于所有Java对象，即使是那些你不知道源代码的对象。
大家好，我是逐日，今天依然是不知道自己阳没阳的一天，不知道是感染了，还是昨晚睡觉的原因，嗓子有一点不舒服，希望还阴着吧。
相信很多人从学生时代，便开始被文件管理所苦恼。这一状态甚至延伸到了进入职场以后。在我们的笔记本桌面文件夹或者下载文件夹，经常可以看到各种堆积如山的文件十分混乱摆放在一起。我们看到的是一座文件堆积的垃圾山。在我们需要的时候，却经常找不到自己所需要的文件。我们的文件缺少秩序，是文件管理所遇到的第一个问题。究其原因，是因为我们懒，没有及时整理文件吗？或许是，但这不是全部原因，也不是主要原因。
分享一位同学快手Java后端一面的面经，全程1 小时都在问基础+八股文，没有问任何项目。有的公司公司，一面主要是看看同学的基础好不好，所以一面通常是重点问基础，二面就会多问项目了。
《ACM通信》有一篇论文《为什么 Google 要把几十亿行代码放在一个库？》，作者是谷歌基础设施小组的工程师。作者详细讲述了Google的代码为什么全部放在一个库里面。
google guava 本地缓存怎么查看 有没有像redis一样的客户端或者通过命令查看？ 本地缓存在jvm中 不会有客户端工具，除非自己暴露出去api出去。 没有持久化的话，磁盘文件是找不到的。
FastDFS是一款类Google FS的开源分布式文件系统，它用纯C语言实现，支持Linux、FreeBSD、AIX等UNIX系统。它只能通过专有API对文件进行存取访问，不支持POSIX接口方式，不能mount使用。准确地讲，Google FS以及FastDFS、mogileFS、HDFS、TFS等类Google FS都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
9、 XMLHttpRequest对象在IE和Firefox中创建方式有没有不同。
1，一致性哈希算法诞生的背景 技术和业务是相互推动，共同前进的。一致性哈希算法的产生也源于业务的需求。随着业务的增长，一台单机 已经不能满足业务的需要，分布式架构应运而生。分布式环境下，多台机器需要协同作业，如果保证数据在分布式 环境下的一致性，就成为了亟待解决的问题。一致性哈希算法，就是为了解决多台机器，在动态增删的情况下，能够 最大限度地保证信息的一致性。 一致性哈希算法是一种分布式哈希算法，设计目标是为了解决互联网中的热点(Hot spot)问题。一致性哈希算法 设计初衷和CARP十分类似。CARP，即Composition/Aggregation Principle，组合/聚合原则。CARP的目标之一，是为 了改善服务的可用性。在多台服务器环境下，进行故障转移，提高系统的可用性。一致性哈希修正了CARP使用的简单 哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。
本文引用了颜向群发表于高可用架构公众号上的文章《聊聊HTTPS环境DNS优化：美图App请求耗时节约近半案例》的部分内容，感谢原作者。
本文将进一步阐述在具体设计和落地过程中的一些细节， 希望对大家能够有所帮助。包括：
Session 是客户端与服务器通讯会话跟踪技术，服务器与客户端保持整个通讯的会话基本信息。
Web application servers are generally "stateless":
这次我们的目的是，在本地的 IDEA 中去 debug flink-clients 代码，然后远程提交给 flink standalone 集群上去执行，看一看 flink 客户端在提交代码之前都干了什么。
gRPC 中的负载平衡基于每个调用而不是每个连接发生。即使所有请求都来自单个客户端，我们仍然希望它们在所有服务器之间进行负载平衡。
集中化的版本控制系统，诸如 CVS，Subversion 等，都有一个单一的集中管理的服务器，保存所有文件的修订版本，而协同工作的人们都通过客户端连到这台服务器，取出最新的文件或者提交更新。
就是缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
1 功能简介 FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。 主页地址：https://github.com/happyfish100/fastdfs FastDFS从2008年7月发布至今，已推出31个版本，后续完善和优化工作正在持续进行中。目前已有多家公司在生产环境中使用FastDFS。 FastDFS是一款类Google FS的开源分布式文件系统，它用纯C语言实现，支持Linux、FreeBSD、AIX等UNIX系统。它只能通过专有API对文件进行存取访问，不支持POSIX接口方式，不能mount使用。准确地讲，Google FS以及FastDFS、mogileFS、HDFS、TFS等类Google FS都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
谷歌和 Facebook 都只有一个代码仓库，全公司的代码都放在这个库里。 我一直很困惑，为什么要这样做，不同语言的项目放在一个库有什么好处？ 最新一期的《ACM通信》（59卷第7期）有一篇论文《为什
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
在我们之前设计的一个供应链系统中，它包含了商品、销售订单、加盟商、门店运营、门店工单等服务，涉及了各种用户角色，比如总部商品管理、总部门店管理、加盟商员工、门店人员等，而且每个部门的角色还会进行细分。而且这个系统中还包含了两个客户端 App：一个面向客户，另一个面向公司员工和加盟商。
但是我觉得不够全，首先对于一般的HTTP和HTTPS协议，通过最基本的Fiddler和Charles就可以抓包，具体方法请Google。需要保证两点：App走代理，证书被信任。
Web服务器可以通过公网IP直接访问，那么别人的域名就可以解析到你的IP上进行访问。把一些非法域名解析到你的web服务器。造成上图出现mobile.12306.cn.
之前看过 《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》 ，这个系统设计还是挺有意思的，里面提及了Google的一整套系统都有论文，而且现在已经进化到下一代支持分布式跨行事务的关系型数据库系统了。所以一直很想抽时间看看Google的那套去中心化并且可以平行扩容的分布式系统和数据库的论文。之前一些计划中的我自己的项目的优化项都差不多完成了，这段时间就陆陆续续的看完了这三篇Paper，可怜我的渣渣英语，所以看得比较慢。
无论是 C/S 开发还是 B/S 开发，无论是前端开发还是后台开发，网络总是无法避免的，数据如何传输，如何保证正确性和可靠性，如何提高传输效率，如何解决会话管理问题，如何在网络拥堵环境下采取措施。这些都是需要了解的。
若显示vsftpd-2.2.2-11.el6_4.1.x86_64这样的信息，说明FTP服务器已安装，那为什么FTP命令不能用呢，那是FTP客户端没安装的缘故。
缓存是为了减少数据库和服务器压力而产生的，在应用层编程时需主要考虑以下几种情况： 客户端缓存 服务端缓存 网络缓存（CDN缓存） 客户端缓存负责减轻服务端的存储和频繁的数据请求等压力。 例如，在QQ初始阶段，只有“会员”才可以把QQ表情存储在“云端”之上，因为腾讯内部并没有庞大的存储系统存储大量的QQ表情。 虽然现在腾讯已经取消了只有“会员”才可以存储QQ表情的限制，但是大部分QQ表情仍然默认存储在本地客户端。 客户端缓存大致可分为以下几种： 客户端本地文件缓存，包括图片、.txt文件、.doc文件等。 客
首先,平时的时候咱做的TCP服务器都是,一个或者多个客户端连接咱做的TCP服务器,然后TCP服务器处理客户端的数据.
在说redis中的哈希（准确来说是一致性哈希）问题之前，先来看一个问题：为什么在分布式集群中一致性哈希会得到大量应用？
国外网友制作了一张 Git Cheat Sheet，总结很精炼，各位不妨收藏一下。
来源：https://www.cnblogs.com/SimpleWu/p/10118674.html
跨域，是指浏览器不能执行其他网站的脚本。它是由浏览器的同源策略造成的，是浏览器对JavaScript实施的安全限制。
解决办法： Set Focus To Element 关键字 Arguments: [ locator ] Locator：xpath，为要获取焦点的节点的xpath
1） Eclipse CDT介绍 Eclipse是开源的IDE中最流行的一个，它本身是一个JAVA程序，也就是说他可以运行在windows/linux/mac os上。由于Eclipse是采用一种叫OSGi的架构（其实是一种微核模型），所以它可以方便的被改造成编写各种语言的IDE。原生的Eclipse支持的是JAVA语言，但是只要增加一个叫CDT的插件（也是官方的），就可以直接编写C/C++程序。同样你也可以增加插件来编写LUA、PYTHON、FLASH AS3以及其他各种流行语言。现在Eclipse社
gRPC 是一款高性能、开源的 RPC 框架，产自 Google，基于 ProtoBuf 序列化协议进行开发，支持多种语言（C++、Golang、Python、Java等） gRPC 对 HTTP/2 协议的支持使其在 Android、IOS 等客户端后端服务的开发领域具有良好的前景。 gRPC 提供了一种简单的方法来定义服务，同时客户端可以充分利用 HTTP2 stream 的特性，从而有助于节省带宽、降低 TCP 的连接次数、节省CPU的使用等。
在 IT 的很多术语中，正向解释非常难，反向描述反而更容易懂。幂等性处理就是这类。
一、web-server的负载均衡 互联网架构中，web-server接入一般使用nginx来做反向代理，实施负载均衡。整个架构分三层： 上游调用层，一般是browser或者APP 中间反向代理层，n
Thrift是一种接口描述语言和二进制通讯协议，它被用来定义和创建跨语言的服务。它被当作一个远程过程调用（RPC）框架来使用，是由Facebook为“大规模跨语言服务开发”而开发的。它通过一个代码生成引擎联合了一个软件栈，来创建不同程度的、无缝的跨平台高效服务，可以使用C#、C++（基于POSIX兼容系统）、Cappuccino、Cocoa、Delphi、Erlang、Go、Haskell、Java、Node.js、OCaml、Perl、PHP、Python、Ruby和Smalltalk。虽然它以前是由Facebook开发的，但它现在是Apache软件基金会的开源项目了。
谷歌最早使用 CVS 进行代码管理，1999年改为 Perforce。那时是一台 Perforce 主机，加上各种缓存机。
目前，Web应用的核心数据通常存放在数据库中，比如说用户信息、订单信息、交易信息等，同时，数据库和编程语言是无关的，通过SQL交互，Java、Php等语言写的程序需要访问数据库，执行业务逻辑，展示结果给用户。但是数据库有一定的局限性，譬如：1.数据库连接是非常 "昂贵 "的资源，为了复用这些资源，目前采用连接池技术，2. 连接池的连接数是有限的，如果用户过多，势必要等待，3. 读写数据时需要加锁。
方案1、使用GCM服务（Google Cloud Messaging） 简介：Google推出的云消息服务，即第二代的C2DM。 优点：Google提供的服务、原生、简单，无需实现和部署服务端。 缺点：Android版本限制（必须大于2.2版本），该服务在国内不够稳定、需要用户绑定Google帐号，受限于Google。 方案2、使用XMPP协议（Openfire + Spark + Smack） 简介：基于XML协议的通讯协议，前身是Jabber，目前已由IETF国际标准化组织完成了标准化工作。 优点：协议
有过移动端开发经历的开发者都深有体会：移动端IM的开发，与传统PC端IM有很大的不同，尤其无线网络的不可靠性、移动端硬件设备资源的有限性等问题，导致一个完整的移动端IM架构设计和实现都充满着大量的挑战。本文将简述移动端IM最重要的架构设计和通信协议选择方面的坑点，希望为IM开发者同行带来些许启发。（本文同步发布于：http://www.52im.net/thread-289-1-1.html）
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