月度归档:七月 2014

网络基础:路由表、默认网关和掩码等

今天看到一个问题:B能否ping通A。这里完整描述一下问题:

如下图,服务器A的IP地址为192.168.26.129,掩码为255.255.255.0,服务器B的IP地址192.168.26.3,掩码被错误的设置为255.255.255.224。假设现在服务器B ping服务器A,请问能ping通吗?

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CAP 理论

CAP理论被很多人拿来作为分布式系统设计的金律,然而感觉大家对CAP这三个属性的认识却存在不少误区。从CAP的证明中可以看出来,这个理论的成立是需要很明确的对C、A、P三个概念进行界定的前提下的。在本文中笔者希望可以对论文和一些参考资料进行总结并附带一些思考。

一、什么是CAP理论

CAP原本是一个猜想,2000年PODC大会的时候大牛Brewer提出的,他认为在设计一个大规模可扩放的网络服务时候会遇到三个特性:一致性(consistency)、可用性(Availability)、分区容错(partition-tolerance)都需要的情景,然而这是不可能都实现的。之后在2003年的时候,Mit的Gilbert和Lynch就正式的证明了这三个特征确实是不可以兼得的。

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存储前沿趋势开讲

存储前沿趋势开讲啦第一季:为大数据再造存储

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观看地址:腾讯视频

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几道有趣的题目

1,A、B两人分别在两座岛上。B生病了,A有B所需要的药。C有一艘小船和一个可以上锁的箱子。C愿意在A和B之间运东西,但东西只能放在箱子里。只要箱子没被上锁,C都会偷走箱子里的东西,不管箱子里有什么。如果A和B各自有一把锁和只能开自己那把锁的钥匙,A应该如何把东西安全递交给B?

答案:A把药放进箱子,用自己的锁把箱子锁上。B拿到箱子后,再在箱子上加一把自己的锁。箱子运回A后,A取下自己的锁。箱子再运到B手中时,B取下自己的锁,获得药物。

2,有一个软件公司,1/2的人是系统分析员,2/5的人是软件工程师,有1/4的人两者都是,问有多少人两者都不是?

1 – 1/2 – 2/5 + 1/4= 0.35

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Java泛型:类型檫除、模板和泛型传递

Java泛型(generics)是JDK 5中引入的一个新特性,允许在定义类和接口的时候使用类型参数(type parameter)。声明的类型参数在使用时用具体的类型来替换。泛型最主要的应用是在JDK 5中的新集合类框架中。对于泛型概念的引入,开发社区的观点是褒贬不一。从好的方面来说,泛型的引入可以解决之前的集合类框架在使用过程中通常会出现的运行时刻类型错误,因为编译器可以在编译时刻就发现很多明显的错误。而从不好的地方来说,为了保证与旧有版本的兼容性,Java泛型的实现上存在着一些不够优雅的地方。当然这也是任何有历史的编程语言所需要承担的历史包袱。后续的版本更新会为早期的设计缺陷所累。 

开发人员在使用泛型的时候,很容易根据自己的直觉而犯一些错误。比如一个方法如果接收List<Object>作为形式参数,那么如果尝试将一个List<String>的对象作为实际参数传进去,却发现无法通过编译。虽然从直觉上来说,Object是String的父类,这种类型转换应该是合理的。但是实际上这会产生隐含的类型转换问题,因此编译器直接就禁止这样的行为。本文试图对Java泛型做一个概括性的说明。

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OpenStack与运维

via:InfoQ

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Google 网页爬虫报告无法连接站点解决办法

几次收到Google站长工具发来的Googlebot无法访问codefine.site的邮件,感觉很奇怪,空间是托管在香港的,不可能出现Google无法连接的问题。

2014-07-19-23-02-16-1 

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常用网络小工具集

之前发过一个cygwin编译出来的轻量级下载工具,这里想把自己平常开发和分析问题过程中常用的小工具发一下,在Linux下,这些工具很容易获取,但是Windows下却不是太好找,今天搜集了一些,集中介绍一下。

DNS类的:

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漫谈云上架构和运维的艺术

PPT演示文稿下载

via:InfoQ Club

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Jeff Dean谈如何在大型在线服务中做到快速响应

6月于硅谷举行的Velocity 2014大会上,Google首席科学家Jeff Dean做了一场题为《Achieving Rapid Response Times In Large Online Services》的主题演讲,分享了让大型系统运行更加流程以便改善用户体验的种种方法。

Jeff首先以Google的搜索服务为例,说明了何为大扇出服务(Large Fanout Service),即一个搜索请求需要有大量子系统(Web、新闻、图像、视频、博客等等)参与其中,以便提供更丰富的搜索结果。在Google,基本不会为特定的服务提供特定的机器,而是将服务都部署在一个机器池中,这被称为共享环境(Shared Environment),Google的共享环境大致会包含以下几个部分——Linux、调度系统、文件系统ChunkServer、多种其他系统服务、Bigtable Tablet Server、随机MapReduce任务、CPU密集型任务以及随机应用。它的好处是可以极大地提升利用率,但同时也会带来诸多无法预测的问题,比如网络拥塞等等。尤其是响应时间的长尾现象比较明显,一次请求的平均响应时间是10毫秒,但是却有99%ile的响应时间大于1秒,在大扇出服务中,如果需要调用100台服务器获得最终结果,那有63%的请求耗时会大于1秒。

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