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spartan1
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有时我们会遇到这种情况:一堆jar文件看着麻烦,要做成一个可执行jar文件(java -jar myjar.jar xxx方式执行的jar)时,希望把所有依赖的jar包打包到可执行jar文件中,可是如何将jar文件中的jar自动加到classpath中呢?   第一反应,最直接的方法有两个: 1. 将外层的jar文件解压到一个临时目录中,通过URLClassloader加载解压出的jar文件中的类。     这种方法需要一个外部临时目录,占用了外部空间,有了外部依赖,并且解压需要耗费一定时间,对于需要快速执行的程序并不适合。因此这种方法虽然一定可行,但有很多局限性。 2. 通过Clas ...

rrdtool

rrdtool是Round Robin Database Tool的缩写,提供了一种固定空间大小的循环存储,用来存储时间序列分布的数据。   rrdtool可以生成一个rrd文件,将一些数据源(DS)保存在这个文件中,同时可以保存数据源经聚合后生成的归档数据。   rrdtool在把数据保存到文件中后,可以将数据从中取出来,也可以根据某些数据进行绘图。

openstack

openstack分为三部分,第一部分叫nova,提供了虚拟计算服务,类似亚马逊的EC2,第二部分叫swift,提供分布式对象存储服务,类似亚马逊的S3,第三部分叫glance,提供镜像服务,这个在亚马逊中没有一个对应的单独服务。   其中glance可以使用swift作为后台存储,也可以使用其他存储作为后台存储。

知音体

刚才看张小花同学的《史上第一混搭》,学到一个词:知音体。   知音体指的是用煽情的标题来吸引读者的标题。名称源于《知音》杂志,其创始人胡勋壁先生提出要提倡“人情美、人性美”。   题外话,史上第一混搭延续张小花一贯幽默诙谐风格,让人合不上嘴  
OpenStack的对象存储叫swift,其作用和地位类似于amazon的S3,提供大容量、大型文件的存储,适合虚拟机镜像、图片、视频、备份数据等比较静态的数据的存储,但不是文件系统,也不适合存放实时访问的数据。   swift使用普通计算机硬盘,通过软件实现数据的复制、信息的备份。swift没有中心控制点,所以也就不存在单点故障,同时可以大量水平扩展。   上述这些是从别人文档上看到的,后续看openstack的文档,使用openstack试验。

CloudBurst

IBM CloudBurst是一套云计算解决方案,从底层硬件到上层软件全部提供。   CloudBurst底层采用IBM的刀片服务器,提供四种配置,从四块单板的小型配置,到几十块单板的x-large配置,最多支持2000个虚拟机。   CloudBurst是一整套解决方案,因此部署很快。

feed

feed:网站提供的,通过feed阅读器订阅的信息源。feed信息不是通过网站推送过来的,而是通过feed阅读器主动拉过来的。并且订阅信息是记录在feed阅读器这种客户端的,而非服务端的,退订就是在feed阅读器上删除订阅的网站就ok了,无需登录服务器。 feed和email list比起来,无需使用email地址,安全可靠。 feed数据是xml格式,一般有RSS和ATOM两种格式

CAP(2)

继续上次话题。   CAP的P,是partition tolerance,更准确说,是tolerance of network partition。google了一些资料,network partition的意思是网络断开,联网的两部分或多部分被分开,从一侧发给另一侧的消息会丢失。Partition Tolerance的意思是,在网络中断,消息丢失的情况下,系统照样能够工作。   根据一些专家的分析,CAP并不是一个严谨的定律,并不是牺牲了Consistency,就一定能同时获得Availability和Partition Tolerance。还有一个很重要的因素是Latency,在CA ...

CAP定律

CAP定律(Consistency,Availability,Partition Tolerance theorem),说的是在一个分布式计算机系统中,一致性,可用性和分区容错性这三种保证无法同时得到满足,做多满足两个。 该定律作为猜想在2000年提出,2002年被证实。 其中,一致性说的是分布式系统中,所有节点在同一时刻看到同一个值。 可用性说的是每个请求都会收到一个应答,无论该应答是成功还是失败。 分区容错性指的是无论任何消息丢失,系统都可用。   最后的分区容错性有待加强理解。

要坚持

我是一个没追求的人。小时候身体瘦弱,笨嘴笨舌,不会与人交往,不知别人想法,反应迟钝,有时做一些没常识,很可笑的事,被别人笑话。结果做什么事都有点瞻前顾后,唯唯诺诺,对自己没有信心,不敢坚持。久而久之, ...

网络虚拟化

互联网数据中心就是一台大电脑,有大量的计算资源,存储资源和网络资源。   每台服务器都有cpu、内存、I/O设备,I/O设备包括SATA连接的硬盘,PCIe连接的网卡,infiniband连接的其他服务器。PCIe和infiniband的目标都是用同一种超高速的连接,统一当前各种不同I/O设备的连接:连接网卡,连接光纤,连接内置磁盘。。。。而这种超高速连接,在外部设备接口不同的情况下,就需要做虚拟化,把自己分成多份,每份连接一类设备,这就是I/O虚拟化。网络虚拟化就是I/O虚拟化的一种主要形态。   网络虚拟化会让互联网数据中心内部走线大大简化,向一台大电脑的方向迈进。
memcached的客户端用了一致性hash来定位每个服务器所在位置。 以libmemcached库为例,在memcached_server_by_key函数中,首先根据hashkit中指定的哈希算法从key中计算出一个哈希值来,然后根据如下算法,从所有的节点中找到一个离自己最近的节点: 如果哈希值在最后一个节点上,或在最后一个节点和倒数第二个节点之间的话,则返回第一个节点 否则返回哈希值后面里自己最近的一个节点。 代码: while (left < right) { middle= left + (right - left) / 2; ...
分布式哈希表(DHT,Distributed Hash Table)用来在一群节点中实现(key, value)的关系映射。在类似Cassandra、bitcomet等分布式系统中使用了DHT。 DHT是一个不存在中心点的、提供key->value查询功能的分布式系统,关于key到value的映射信息分布式地保存在多个节点上,数据的变化和节点的变化只会影响到部分节点,不会对所有节点产生影响。 作为一种基础架构,DHT可以用来构建更多复杂应用,比如分布式文件系统,域名服务,即时消息,p2p文件共享和内容分发平台。 DHT定义一个关键字空间,比如所有160位的位串集合,然后通过某种算法, ...
学习要持之以恒才见成效,坚持每天学习,每天必有一篇博文,只记录当天新学到的内容,以“日知”为分类。以此为记,希望我能做到。   学习内容包括:分布式存储和监控,NoSQL,关系数据库,所有其他每天学到的新东西   2011-09-05~2011-10学习计划,分布式存储和监控
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