分享Spring Cloud分布式微服务架构图
分布式、微服务、云架构
JAVA语言开发、跨平台、高性能、高可用、安全、服务化、模块化、组件化、驱动式开发模式
从现在开始,我这边会将近期研发的springcloud微服务云架构的搭建过程和精髓记录下来,帮助更多有兴趣研发spring cloud框架的朋友,希望可以帮助更多的好学者。大家来一起探讨spring cloud架构的搭建过程及如何运用于业项目。
完整项目的源码来源 技术支持1791743380
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[雪峰磁针石博客]python库介绍-collections:高性能容器数据类型
简介 2.4新增 源代码:Lib/collections.py and Lib/_abcoll.py 提供了替换dict, list, set和tuple的数据类型。 主要类型如下: namedtuple(): 命名元组,创建有名字域的元组子类的工厂函数。python 2.6新增。 deque:双端队列,类似于列表,两端进栈和出栈都比较快速。python 2.4新增。 Counter:字典的子类,用于统计哈希对象。python 2.7新增。 OrderedDict:有序字典,字典的子类,记录了添加顺序。python 2.7新增。 defaultdict:dict的子类,调用一个工厂函数支持不存在的值。python 2.5新增。 还提供了抽象基类,用来测试类是否提供了特殊接口,不管是哈希或者映射。 Counter 计数器(Counter)是一个容器,用来跟踪值出现了多少次。和其他语言中的bag或multiset类似。 计数器支持三种形式的初始化。构造函数可以调用序列,包含key和计数的字典,或使用关键字参数。 import collections print(collections.Co...
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线程安全(上)--彻底搞懂volatile关键字
对于volatile这个关键字,相信很多朋友都听说过,甚至使用过,这个关键字虽然字面上理解起来比较简单,但是要用好起来却不是一件容易的事。这篇文章将从多个方面来讲解volatile,让你对它更加理解。 计算机中为什么会出现线程不安全的问题 volatile既然是与线程安全有关的问题,那我们先来了解一下计算机在处理数据的过程中为什么会出现线程不安全的问题。大家都知道,计算机在执行程序时,每条指令都是在CPU中执行的,而执行指令过程中会涉及到数据的读取和写入。由于程序运行过程中的临时数据是存放在主存(物理内存)当中的,这时就存在一个问题,由于CPU执行速度很快,而从内存读取数据和向内存写入数据的过程跟CPU执行指令的速度比起来要慢的多,因此如果任何时候对数据的操作都要通过和内存的交互来进行,会大大降低指令执行的速度。为了处理这个问题,在CPU里面就有了高速缓存(Cache)的概念。当程序在运行过程中,会将运算需要的数据从主存复制一份到CPU的高速缓存当中,那么CPU进行计算时就可以直接从它的高速缓存读取数据和向其中写入数据,当运算结束之后,再将高速缓存中的数据刷新到主存当中。我举个简单的例...
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