各自努力,顶峰相见

  1. Redis

    Redis缓存设计之令人兴奋的OOM

    先来个自我介绍,博主是Synnex WEBOP OE的Sales部门的一枚Java程序员。 再来介绍下具体情况,Sales部门有3个母系统,它们的年龄和博主相差不多。这半年来,一直在做通过微服务技术重构以及改写旧系统,而博主主要负责的就是大数据量订单查询以及审批,异常状态矫正的所有功能。 其中有这么一种情况,有个子模块需要能够实时查看到所有Open状态以及通过DashBoard进行划分种类的订单。但是鉴于每分钟Open的订单数据量在5W左右,如果每次查询检测都需要直逼DB进行查询,那么就可能会给数据库造成无形的压力(虽然已经采用了读写分离以及分库分表技术,但是每个订单所包含的Detail商品信息就可能上万,所以并不是看到5W个订单,就可以认为数据量很少。更何况,在微服务架构的基础上,我们不能直接进行跨库做表Join操作,而且只能通过网络传输数据)。

    2018/05/15

  2. Java

    由一段Java代码渗析原因

    前段时间,看到了一段如下代码: ```Java package com.jangz.syntax.scary;

    2018/04/23

  3. Java

    你真的懂得Java-OOP吗?

    众所周知,Java是纯面向对象编程的一门语言,然而这就造成很多Java Programmer自以为自己随随便便写出来的代码就是面向对象编程的结晶。

    2018/04/21

  4. Java

    Java 8 Stream槽点之toMap引发的NullPointerException异常

    众所周知,Java 8 Stream,是我们Java程序员的福音,可以简洁、高效的编写代码,可变通性的帮助我们开发项目,实现业务。然而,现实是,提供具体快捷方式的同时,也存在着潜在的危险,就比如说Stream中的toMap操作,就让博主掉入坑中而不能自拔。

    2018/01/19

  5. 年度总结规划

    New Year, New Me

    2017年,是我的毕业年,也是我开始参加工作的一年,这一年,很忙碌,很充实,却也很累,但也在一一实现着17年的计划,直到今日,十之八九得到了一个圆满的结果。在2018即将到来之际,又在睡梦中爬起来,惯例,总结与规划。

    2018/01/01

  6. Hadoop

    MapJoin和ReduceJoin区别及优化

    1 Map-side Join(Broadcast join) 思想: 小表复制到各个节点上,并加载到内存中;大表分片,与小表完成连接操作。

    2017/11/18

  7. 数据结构与算法

    数据结构与算法整理

    1. 数据结构整理

    2017/11/15

  8. Spark

    从RDD角度来剖析Spark内部原理

    1 Spark的核心 — RDD? 1.1 RDD的5个属性

    2017/11/11

  9. Spark

    Spark Streaming中,增大任务并发度的方法有哪些?

    0 准备阶段

    2017/11/09

  10. Spark

    从Spark组件来剖析Spark的执行流程

    0 从对比的视角来看Spark 0.1 Hadoop VS Spark

    2017/11/03

  • 58
    文章
  • 49
    标签