一.HTTP概述 1.WEB客户端和服务器. 2.资源:资源可以是各种格式的静态文件,也可以是应用程序. 3.媒体类型 4.URI:统一资源标识符 URL:统一资源定位符. URL的第一部分称为方案:说明访问资源所使用的协议类型.通常就是HTTP协议. URL的第二部分给出了服务器的因特网地址. 其他部分指定了服务器上的资源路径.目前,几乎所有的URI都是URL. URN:统一资源名. 5.事物:由客户端的请求命令和服务器的响应结果组成. 6.连接:基于TCP/IP协议. 7.代理 8.缓存 9…

HTTP权威指南笔记 读书有两种境界,第一种境界是将书读薄,另一种是读厚.本篇文章就是HTTP权威指南的读书笔记,算是读书的第一重境界,将厚书读薄.文章对HTTP的一些关键概念做了比较详细的概述,通读一遍之后,会对HTTP有个总体认识.然后你可以根据文章中的关键点,去查找更详细的细节.这就是读书的第二重境界,将书读厚. HTTP(hypertext transfer protocol,超文本传输协议)是万维网进行通信时所使用的协议方案.HTTP有很多应用,但最著名的是用于Web浏览器和Web服务…

今天翻手机,翻到了许久之前看css权威指南时的笔记,遂移到博客中来. 1.属性选择器p.one class名为one的p元素p[class][name] 含有class和name属性的p元素p[class="one"][name="two"] class属性为one且name属性为two的p元素p[class~="one"] class属性包含one的p元素p[class^="one"] class属性以one开头p[clas…

web性能权威指南 page 203 经典的性能优化最佳实践 无论什么网络,也不管所用网络协议是什么版本,所有应用都应该致力于消除或减 少不必要的网络延迟,将需要传输的数据压缩至最少.这两条标准是经典的性能优 化最佳实践,是其他数十条性能准则的出发点. 减少DNS查找 每一次主机名解析都需要一次网络往返,从而增加请求的延迟时间,同时还会阻 塞后续请求. 重用TCP连接 尽可能使用持久连接,以消除 TCP 握手和慢启动延迟;参见 2.2.2 节“慢启动”. 减少HTTP重定向 HTTP 重定向极费…

这一章看了之后真是豁然开朗,之前虽然写了圣杯布局和双飞翼布局,有些地方也是模糊的,现在打算总结之后再写一遍. 以下都是从<css权威指南>中摘抄的我认为很有用的说明. 浮动元素 一个元素浮动时,其他内容会环绕该元素.浮动元素会生成一个块级框,不论这个元素本身是什么.并且浮动元素周围的外边距不会合并.如果要浮动一个非替换元素,必须显式声明width. 浮动元素的几条规则: 1)      浮动元素的左(右)外边界不能超出其包含块(包含快是其最近的块级祖先元素)的左(右)边界.但是负外边距或者浮动…

概述:JVM性能调优没有一个非常固定的设置,比如堆大小设置多少,老年代设置多少.而是要根据实际的应用程序的系统需求,实际的活跃内存等确定.正文: JVM调优工作流程 整个调优过程是不断重复的一个迭代,后面的步骤有可能影响前面的配置,可能需要重新调优. 应用程序的系统需求 确定应用程序的系统需求是性能调优的基础,后面的调优都会依赖这个要求.一个应用不会无休止地调优下去. 1.可用性 2.可管理性 3.启动时间 4.吞吐量 TPS: 每秒多少次事务 QPS: 每秒多少次查询 5.延迟 比如关键请求必…

1.HTTP(Hypertext Transfer Protocol,超文本传输协议)是在万维网上进行通信时所使用的协议方案,HTTP是应用层协议,无需关心网络通信的细节,细节交给了传输层协议TCP/IP,HTTP协议位于TCP的上层,HTTP使用TCP来传输其报文数据 2.在客户端向服务器发送报文前,需要用网际协议(Internet Protocol, IP)地址和端口号在客户端和服务器之间建立一条TCP/IP连接,所以需要知道服务器的IP地址及在服务器上运行的特定软件相关的TCP端口号.所以…

cassandra是一个开源的.分布式.去中心化.弹性可扩展.高可用.容错.可调一致性.面向行数据库,分布式设计基于Amazon Dynamo,数据模型基于Google BigTable.cassandra由facebook创建.AP数据库去中心化,P2P(peer to peer,对等网络)协议,使用Gossip来维护和同步一个存活或者死亡列表.弹性可扩展,水平扩展简单,自动数据迁移,几乎不影响现有访问.高可用.容错:不存在单点故障问题.扩容缩容更简单.防灾,天然支持多AZ(area zone…

1. 概述 kylin 是 OLAP 引擎,采用多维立方体预计算技术,可将大数据的 SQL 查询速度提升到亚秒级别. 需求: 虽然像 spark,hive 等使用 MPP 大规模并行处理和列式存储的方式,可以将 Hadoop 的 SQL查询提高到了分钟级别, 但是仍然不能满足数据分析师的要求.在面对超大规模的数据集时,分析师不要讲更多的精力花在等待查询结果上, 而不是更加重要的建立领域模型上. kylin 就是要打破查询时间随着数据量成线性增长的规律,采用的思路就是 “预计算” 它会尽量的预先计…

本书中提到的Hadoop项目简述 Common:一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口(序列化.javaRPC和持久化数据结构). Avro:一种支持高效.跨语言的RPC以及永久存储数据的序列化系统. MapReduce:分布式数据处理模型和执行环境,执行于大型商业集群. HDFS:分布式文件系统,执行于大型商用机集群. Pig:一种数据流语言和执行环境,用以检索很大的数据集. Pig执行在MapReduce和HDFS的集群上. Hive:一个分布式.按列存储的数据仓库.Hive管理HDFS…