死磕 java集合之ConcurrentHashMap源码分析（二）——扩容
ConcurrentHashMap扩容门槛是多少？怎么计算得来？
ConcurrentHashMap装载因子是多少？
ConcurrentHashMap扩容规则是怎么样的？
ConcurrentHashMap扩容怎么保证多线程安全？
ConcurrentHashMap元素个数是怎么存储的？
ConcurrentHashMap是不是强一致性的？
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编程语言 时间：
2019-04-11 01:14:15
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死磕 java集合之ConcurrentHashMap源码分析（一） 它的存储结构是什么样的？ 它使用了哪些锁？ 它是怎么扩容的？ 它是否是强一致性的？ 它不能解决哪些问题？ 它的源码中使用了哪些不常见的技术？ ...
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编程语言 时间：
2019-04-09 00:49:19
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Eureka VS Consul Eureka是java编写的，运行在servlet容器中 Consul则是go编写而成。 Eureka保证高可用(A)，服务注册速度快，即使节点数据不同步，集群也能正常提供服务，但从服务获取到的数据并不具备实时性 Consul保证强一致性(C)，服务注册相比Eure ...
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编程语言 时间：
2019-03-26 13:44:55
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什么是ETCD 随着CoreOS和Kubernetes等项目在开源社区日益火热，它们项目中都用到的etcd组件作为一个高可用、强一致性的服务发现存储仓库，渐渐为开发人员所关注。 在云计算时代，如何让服务快速透明地接入到计算集群中，如何让共享配置信息快速被集群中的所有机器发现， 更为重要的是，如何构建 ...
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Web程序 时间：
2019-03-10 09:39:25
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搞懂分布式技术6：Zookeeper典型应用场景及实践 一.ZooKeeper典型应用场景实践 ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基于这样的特性，使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对Z ...
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2019-02-08 21:45:36
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170
CAP理论:c 强一致性 a 可用性 p 分区容错性 ZooKeeper遵循的是CP, Eureka 则是AP。 Zookeeper保证CP 当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但不能接受服务直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求要高于一 ...
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2019-01-14 00:21:45
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本文旨在讲述如何使用 Java 语言实现基于 Raft 算法的，分布式的，KV 结构的存储项目。该项目的背景是为了深入理解 Raft 算法，从而深刻理解分布式环境下数据强一致性该如何实现；该项目的目标是：在复杂的分布式环境中，多个存储节点能够保证数据强一致性。 ...
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编程语言 时间：
2019-01-12 14:18:52
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187
虽然微服务现在如火如荼，但对其实践其实仍处于初级阶段。即使互联网巨头的实践也大多是试验层面，鲜有核心业务系统微服务化的案例。GTS是目前业界第一款，也是唯一的一款通用的解决微服务分布式事务问题的中间件，而且可以保证数据的强一致性。本文将对GTS做出深入解读。 微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功 ...
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2019-01-11 21:18:51
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244
Mysql的使用非常普遍，跟mysql有关的话题也非常多，如性能优化、高可用性、强一致性、安全、备份、集群、横向扩展、纵向扩展、负载均衡、读写分离等。要想掌握其中的精髓，可得花费不少功力，虽然目前流行的mysql替代方案有很多，可是从最小成本最容易维护的角度而言，mysql还是首选。下面从应用场景的 ...
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数据库 时间：
2018-12-29 01:06:36
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228
一、概述etcd是一个高可用的键值存储系统，主要用于共享配置和服务发现。etcd是由CoreOS开发并维护的，灵感来自于 ZooKeeper 和 Doozer，它使用Go语言编写，并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性。Raft是一个新的一致性算法，适用于分布式系统的日志复制，Raft通 ...
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2018-12-27 22:50:51
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174
