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分布式事务中间件Seata的设计原理

在微服务架构体系下,我们可以按照业务模块分层设计,单独部署,减轻了服务部署压力,也解耦了业务的耦合,避免了应用逐渐变成一个庞然怪物,从而可以轻松扩展,在某些服务出现故障时也不会影响其它服务的正常运行。总之,微服务在业务的高速发展中带给我们越来越多的优势,但是微服务并不是十全十美,因此不能盲目过度滥用,它有很多不足,而且会给系统带来一定的复杂度,其中伴随而来的分布式事务问题,是微服务架构体系下必然需要处理的一个痛点,也是业界一直关注的一个领域,因此也出现了诸如 CAP 和 BASE 等理论。 在今年年初,阿里开源了一个分布式事务中间件,起初起名为 Fescar,后改名为 Seata,在它开源之初,我就知道它肯定要火,因为这是一个解决痛点的开源项目,Seata 一开始就是冲着对业务无侵入与高性能方向走,这正是我们对解决分布式事务问题迫切的需求。因为待过的几家公司,用的都是微服务架构,但是在解决分布式事务的问题上都不太优雅,所以我也在一直关注 Seata 的发展,今天就简要说说它的一些设计上的原理,后续我将会对它的各个模块进行深入源码分析,感兴趣的可以持续关注我的公众号或者博客 分布式事务解...

Flink 源码解析 —— 深度解析 Flink 是如何管理好内存的?

前言如今,许多用于分析大型数据集的开源系统都是用 Java 或者是基于 JVM 的编程语言实现的。最着名的例子是 Apache Hadoop,还有较新的框架,如 Apache Spark、Apache Drill、Apache Flink。基于 JVM 的数据分析引擎面临的一个常见挑战就是如何在内存中存储大量的数据(包括缓存和高效处理)。合理的管理好 JVM 内存可以将 难以配置且不可预测的系统 与 少量配置且稳定运行的系统区分开来。在这篇文章中,我们将讨论 Apache Flink 如何管理内存,讨论其自定义序列化与反序列化机制,以及它是如何操作二进制数据的。数据对象直接放在堆内存中在 JVM 中处理大量数据最直接的方式就是将这些数据做为对象存储在堆内存中,然后直接在内存中操作这些数据,如果想进行排序则就是对对象列表进行排序。然而这种方法有一些明显的缺点,首先,在频繁的创建和销毁大量对象的时候,监视和控制堆内存的使用并不是一件很简单的事情。如果对象分配过多的话,那么会导致内存过度使用,从而触发 OutOfMemoryError,导致 JVM 进程直接被杀死。 另一个方面就是因为这些对...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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。

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