snowFlake算法在生成ID时特别高效,可参考:https://segmentfault.com/a/1190000011282426 SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数,它的结构如下图: 1位,不用.二进制中最高位为1的都是负数,但是我们生成的id一般都使用整数,所以这个最高位固定是0 41位,用来记录时间戳(毫秒). 41位可以表示241−1个数字, 如果只用来表示正整数(计算机中正数包含0),可以表示的数值范围是:0 至 241−1,减1是因为可表示的数值范

Twitter Bootstrap 3.0 终于正式发布了.这是一个圆滑的,直观的和强大的移动优先的前端框架,用于更快,更容易的 Web 开发.几乎一切都已经被重新设计和重建,更好的支持移动端设备. 最新的 Twitter Booststrap 包含四层网格类​​——手机,平板电脑,台式机,和大型桌面,你可以做一些超级疯狂的布局.定制器进行了重新设计,现在在浏览器中编译,而不是 Heroku 上,有更好的依赖性支持,甚至有内置的错误处理.更妙的是,可以把你的定制保存在一个匿名 Gist 中,以方

摘要:我们的服务器又出入侵事故了.有客户的 html 网页底部被插入了一段 js 脚本,导致访客打开网页时被杀毒软件警告网站上有恶意代码.在黑链 SEO 中这是常见的手法,但奇特的地方就在于我们这次捕获到的代码,会根据当前的时间戳生成一个(伪)随机域名,然后定... 我们的服务器又出入侵事故了.有客户的 html 网页底部被插入了一段 js 脚本,导致访客打开网页时被杀毒软件警告网站上有恶意代码.在黑链 SEO 中这是常见的手法,但奇特的地方就在于我们这次捕获到的代码,会根据当前的时间戳生成一个

Yoshua Bengio最新演讲:Attention 让深度学习取得巨大成功(46ppt) Yoshua Bengio,电脑科学家,毕业于麦吉尔大学,在MIT和AT&T贝尔实验室做过博士后研究员,自1993年之后就在蒙特利尔大学任教,与 Yann LeCun. Geoffrey Hinton并称为“深度学习三巨头”,也是神经网络复兴的主要的三个发起人之一,在预训练问题.为自动编码器降噪等自动编码器的结构问题和生成式模型等等领域做出重大贡献.他早先的一篇关于语言概率模型的论文开创了神经网络做语言

本文是整理的关于优酷.YouTube.Twitter及JustinTV几个视频网站的架构或笔记,对于不管是视频网站.门户网站或者其它的网站,在架构上都有一定的参考意义,毕竟成功者的背后总有值得学习的地方,虽然有些文章的发表时间有点久了,但是看看对开阔视野还是有帮助的. 优酷视频网站架构 一.网站基本数据概览据2010年统计,优酷网日均独立访问人数(uv)达到了8900万,日均访问量(pv)更是达到了17亿,优酷凭借这一数据成为google榜单中国内视频网站排名最高的厂商.硬件方面,优酷网引进的戴

原文位于Redis官网http://redis.io/topics/twitter-clone Redis是NoSQL数据库中一个知名数据库,在新浪微博中亦有部署,适合固定数据量的热数据的访问. 作为入门,这是一篇很好的教材,简单描述了如何使用KV数据库进行数据库的设计.新的项目www.xiayucha.com亦采用Redis + MySQL进行开发,考虑Redis文档比较少,故翻译了此文. 其他参考资料: Redis命令参考中文版(Redis Command Reference) Try Re

storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理.这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点. 一个tuple被”完全处理”是什么意思? 就如同蝴蝶效应一样,从spout发射的一个tuple可以引起其它成千上万个tuple因它而产生, 想想那个计算一篇文章中每个单词出现次数的topology. 帮助 1 2 3 4 5 6 7 8 9 TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder()

简述,摘要:在实际应用场景中,几乎都会有随机获取数据记录的需求.而这个需求在Mongodb却不是很好实现,就目前而言,大致上有三种解决方案:1. 先计算出一个从0到记录总数之间的随机数,然后采用skip(yourRandomNumber)方法.2. 为每一条记录增设random字段,插入数据时赋值为Math.random(),查询时采用$gte和$lte.3. 借助Mongodb对地理空间索引(geospatial indexes)的支持,从而可以在第二种方法的基础上来实现随机记录的获取. 因为

转自:http://blog.csdn.net/yangjian8915/article/details/11816669 官方的流程图如下: 下面开始一步步讲解,如何获取最终的access_token与access_token_secret,注:认证的全过程都是通过发送http GET/POST进行的: 1.    首先通过第三方应用,获取其应用的oauth_consumer_key与oauth_consumer_secret,这一对是由第三方应用提供的,当然,自己也可以通过twitter账户

  优酷视频网站架构 一.网站基本数据概览据2010年统计,优酷网日均独立访问人数(uv)达到了8900万,日均访问量(pv)更是达到了17亿,优酷凭借这一数据成为google榜单中国内视频网站排名最高的厂商.硬件方面,优酷网引进的戴尔服务器主要以 PowerEdge 1950与PowerEdge 860为主,存储阵列以戴尔MD1000为主,2007的数据表明,优酷网已有1000多台服务器遍布在全国各大省市,现在应该更多了吧.二.网站前端框架从一开始,优酷网就自建了一套CMS来解决前端的页面显示

转载自http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-twitterstorm/ 流式处理大数据简介 Storm 是一个开源的.大数据处理系统,与其他系统不同,它旨在用于分布式实时处理且与语言无关.了解 Twitter Storm.它的架构,以及批处理和流式处理解决方案的发展形势. Hadoop(大数据分析领域无可争辩的王者)专注于批处理.这种模型对许多情形(比如为网页建立索引)已经足够,但还存在其他一些使用模型,它们需要来自高度动态的来源的

转自:http://xumingming.sinaapp.com/127/twitter-storm如何保证消息不丢失/ storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理.这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点. 一个tuple被”完全处理”是什么意思? 就如同蝴蝶效应一样,从spout发射的一个tuple可以引起其它成千上万个tuple因它而产生, 想想那个计算一篇文章中每个单词出现次数的topology. Topolog

Twitter Storm如何保证消息不丢失 发表于 2011 年 09 月 30 日 由 xumingming 作者: xumingming | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://xumingming.sinaapp.com/127/twitter-storm如何保证消息不丢失/ 本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Guaranteeing-message-processing s

OAuth有什么用?为什么要使用OAuth? twitter或豆瓣用户一定会发现,有时候,在别的网站,点登录后转到 twitter登录,之后转回原网站,你会发现你已经登录此网站了,这种网站就是这个效果.其实这都是拜 OAuth所赐. OAuth(开放授权)是一个开放标准,允许用户让第三方应用访问该用户在某一网站上存储的私密的资源(如照片,视频,联系人列表),而无需将用户名和密码提供给第三方应用. OAuth 协议为用户资源的授权提供了一个安全的.开放而又简易的标准.与以往的授权方式不同之处是OA

1. Diffy是什么 Diffy是一个开源的自动化测试工具,是一种Diff测试技术.它能够自动检测基于Apache Thrift或者基于HTTP的服务.通过同时运行新/老代码,对比运行结果,发现潜在bug.使用Diffy,只需要进行简单的配置,之后不需要再编写测试代码. 2. Diffy主要为了解决什么问题 一个项目,从第一个版本发布到形成一个相对完善的版本,再到后面的重大更新甚至重构,需要经过许多版本的迭代. 而随着项目的迭代,产品功能不断增加,项目会变得越来越复杂.在后期,每修改增加的功能

背景 第一次接触代码生成器用的是动软代码生成器,数据库设计好之后,一键生成后端 curd代码.之后也用过 CodeSmith , T4.目前市面上也有很多优秀的代码生成器,而且大部分都提供可视化界面操作. 自己写一个的原因是因为要集成到自己写的一个小工具中,而且使用 Node.js 这种动态脚本语言进行编写更加灵活. 原理 代码生成器的原理就是:数据 + 模板 => 文件. 数据一般为数据库的表字段结构. 模板的语法与使用的模板引擎有关. 使用模板引擎将数据和模板进行编译,编译后的内容输出到文件

详解Twitter开源分布式自增ID算法snowflake,附演算验证过程 2017年01月22日 14:44:40 url: http://blog.csdn.net/li396864285/article/details/54668031 1.snowflake简介 互联网快速发展的今天,分布式应用系统已经见怪不怪,在分布式系统中,我们需要各种各样的ID,既然是ID那么必然是要保证全局唯一,除此之外,不同当业务还需要不同的特性,比如像并发巨大的业务要求ID生成效率高,吞吐大:比如某些银行类业

57节介绍了字节流, 58节介绍了字符流,它们都是以流的方式读写文件,流的方式有几个限制: 要么读,要么写,不能同时读和写 不能随机读写,只能从头读到尾,且不能重复读,虽然通过缓冲可以实现部分重读,但是有限制 Java中还有一个类RandomAccessFile,它没有这两个限制,既可以读,也可以写,还可以随机读写,它是一个更接近于操作系统API的封装类. 本节,我们介绍就来介绍这个类,同时,我们介绍它的一个应用,实现一个简单的键值对数据库,怎么实现数据库呢?我们先来看RandomAccessF

前言 上午处理个需求需要从一个总数组中随机取出不同的元素.共使用两个方法.第一种方法较常规,经测试有bug,数据量大以后随机几次返回的对象直接是function而不是object. 当然简单数据类型应该没有这个问题.第二种是使用洗牌算法,亲测有效. 一.常规算法 /** 从数组中随机抽取数据 2016-09-09 **/ function getArrItem(arr, num) { var temp_array = new Array(); for (var index in arr) { t

前言 上传文件的时候发现总是失败,查看top发现有个进程一直cpu占用80%以上,而且名称还是随机数.kill之后,一会儿又重新生成了.突然发现居然没有在服务端杀毒的经历.在此处补齐. 安装clamav http://www.linuxdiyf.com/linux/18635.html http://www.linuxidc.com/Linux/2013-09/90021.htm http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88981.htm 扫描 clamsca

 RandomAccessFile类可以随机读取文件,但是在测试中并不好用;File类可以测试文件存不存在,不存在可以创建文件;FileWriter类可以对文件进行重写或者追加内容;FileReader类可以读取顺序文件内容.一般用的时候都是用处理流(Scanner.BufferedReader等)包装;BufferedReader/BufferedWriter类,适合于读写文本文件;BufferedInputStream/BufferedOutputStream类,适合于包容二进制数据的文件;