一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(转)
本文主要介绍一下海量IM架构的设计,文章转载自一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享,主要是为了进一步从更高层次理解IM;另一方面也方便自己的后续查找,防止文章丢失。
本文主要介绍一下海量IM架构的设计,文章转载自一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享,主要是为了进一步从更高层次理解IM;另一方面也方便自己的后续查找,防止文章丢失。
网关接入层负责维护与客户端之间的长连接,由于它是唯一一个与客户端进行直接通信的服务入口,维护着大量的客户端连接,其设计原则应该满足:
这部分专门讲述IM消息存储的设计。消息存储的难度在于,要考虑以下场景:
IM作为非常经典的服务器系统,其设计时候的考量具备代表性,所以这一次花几个篇幅讨论其相关设计。
本文讲述一下C++对象内存模型及虚函数实现原理。本文参考网上很多文章并经过亲自试验, 修正了其中的一些错误。实验操作系统环境为64bit Centos7.3:
本文主要参考《Using the GNU Compiler Collection》, 介绍一下GNU C的一些特性。
PS: 做了多年的后台开发,近来又想再学习一下人工智能方面的内容。虽然在18年初人工智能正火时,由于当时公司要做人工智能方面的规划,因此也看了一些人工智能方面的书籍(注:主要是数学理论方面)。但由于部门本身并不涉及人工智能方向,也没有牛人指引,所看的人工智能理论方面的书籍因难度较大也是似懂非懂,所以一直感觉没有真正入门。另外,由于后续自身本职工作繁忙,以及生活身体方面的一些问题,也没有真正再投入过多的时间来了解人工智能。
直至最近,在自身后台开发技术栈方面逐渐完备,为顺应时代及个人发展,又一次想要自学一下人工智能。回顾以前学习路径,总感觉自己不得要领,于是在网上查找了大量关于
人工智能学习路线
方面的文章,觉得浅析人工智能入门简易学习路线(附资料和数据一文较好,一方面是因为作者本身系计算机博士;另一方面是在众多的学习路径上,作者也给出了指引,在自学的实际操作层面也对新人较为友好。因此,把文章转载于此,防止原文丢失,并期望自己按此路径也能真正入门人工智能。注: 下文中“我”均为黄海广博士,并非鄙人。除文章格式略有调整之外,其他均为黄海广博士原文内容
在OLTP系统领域,我们在很多业务场景下都会面临事务一致性方面的需求,例如最经典的Bob给Smith转账的案例。传统的企业开发,系统往往是以单体应用形式存在的,也没有横跨多个数据库。我们通常只需借助开发平台中特有数据访问技术和框架(例如Spring、JDBC、ADO.NET),结合关系型数据库自带的事务管理机制来实现事务性的需求。关系型数据库通常具有ACID特性:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。
本章介绍一下分布式事务方面的一些内容。
本章我们介绍一下系统设计当中经常遇到的乐观锁(Optimistic Lock)与悲观锁(Pessimistic Lock)。
本文介绍一下CAP理论中分区容错性相关内容(转)。
本文重点介绍一下分布式系统设计中的CAP原理。
本节主要讲述一下nginx对静态文件的缓存相关操作。
本节主要讲述一下nginx对静态文件的缓存相关操作。
本节主要讲述一下nginx对静态文件的缓存相关操作。
本文重点介绍kafka的两类常见数据迁移方式:
本节主要讲述一下nginx中实现的murmurhash算法。murmurhash算法具有高运算性能、低碰撞率的特征。由Austin Appleby创建于2008年,现已应用到Hadoop、libstdc++、nginx、libmemcached等开源系统。2011年Appleby被Google雇佣,随后Google推出其变种的CityHash算法。
本章我们主要会介绍如下方面的内容:
前面我们对于kafka的介绍主要还是偏向于使用操作层面,这里作为kafka进阶的第一篇,我们讲述一下kafka若干方面的设计原理。