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开源社区的激励模型

| 作者:庄表伟 |编辑:刘雪洁 | 设计:宋传琪 | 责编:王玥敏 缘起 开源社区里的激励模型,其实是一个经久不衰的老话题。4年多以前,我还写过一篇《区块链技术是否会终结开源时代?》,也是在讨论如何基于区块链技术,来进行社区激励的事情。 上周与OpenTEKr的 Dean 和明艾吃饭聊天,又一次聊到这个话题,于是我想,还是应该更加系统性的,整理一下这方面的思考。 更巧的是,正好昨天还有一位朋友在微信上问我,也是关于激励模式的话题。这就让我意识到,必须得在这个周末写出来了。☺ 总纲 还是得回到《大教堂与集市》,Eric Raymond 在书中指出:要研究开源“集市”开发模式的社会动力学,应该参考一下人类学家所称的礼物文化,这种文化下,其成员通过送出礼物而竞争社会地位。 为什么将这段话称之为总纲?因为在开源社区,大家都默认,贡献最大的人,应该获得最高的社会地位。但是,这样的总纲,在实际运用过程中,会遇到很多困难。 关于贡献的问题: 如何判断谁的贡献最大? 贡献第二,贡献第三的人,是否可以依次排序? 贡献是否可以量化,一个人是100,另一个人是98.5? 所谓比较,能否跨项目,跨社区的比较...

请求合并与拆分在并发场景中应用

一、序言 在并发场景中,当热点缓存Key失效时,流量瞬间打到数据库中,此所谓缓存击穿现象;当大范围的缓存Key失效时,流量也会打到数据库中,此所谓缓存雪崩现象。 当使用分布式行锁时,能够有效解决缓存击穿问题;当使用分布式表锁时,能够解决缓存雪崩问题。实际操作中,分布式表锁不在考虑范围,理由是降低并发量。 本文将从另一个角度出发,将请求流量合并和拆分,以提高系统的并发量。 二、理论基础 流量的合并与拆分原理是将多条请求合并成一条请求,执行后再将结果拆分。在数据库与缓存架构中,缓存Key失效的瞬间,大量重复请求打到数据库中。实际上除了第一条请求为有效请求,随后的请求为无效请求,浪费数据库连接资源。 流量的合并与拆分实践是额外唤醒一个线程,每隔固定时间(比如200毫秒)发送合并后的请求,执行完成后将查询结果进行拆分,分发到原始请求中,原始请求响应用户请求。 从应用到数据库之间连接资源需求显著下降,从而提高数据库连接资源利用率。 三、应用实践 (一)编码与使用 基于MybatisPlus提供一个内置封装的服务类QueueServiceImpl,透明的实现查询详情流量的合并与拆分,使用者可屏蔽内...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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