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发布《Linux工具快速教程》
2015-01-14 11:03:03
发布《Linux工具快速教程》阶段性的完成了这本书开源书籍，发布出来给有需要的朋友，同时也欢迎更多的朋友加入进来，完善这本书； 本书Github地址：https://github.com/me115/linuxtools_rst在线阅读缘起Linux下有很多命令行工具供我们使用，每个工具总是提供了大量参数供我们选择； 实际工作中，我们用到的工具，最常用的总是那么几个参数组合； 为此，我写了这本相对实用的书； 这本书专注于Linux工具的最常用用法，以便读者能以最快时间掌握，并在工作中应用；总论全书分为三个部分：第一..
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原创

P2P小贷网站业务数据流程分享
2013-12-01 13:40:09
P2P小贷网站业务数据流程引言这是去年年底开发的一个项目，完成后和用户的衔接没有很好的做起来，所以项目就搁浅了。9月以来，看各路P2P风声水起，很是热闹；这里分享下我的设计文档，算是抛砖引玉，如能提供一些借鉴意义，也不枉分享一场；本文用于说明P2P小贷项目的程序设计，包括程序系统的基本处理流程，模块划分、功能分配及UI设计等。开发目标1． 开发P2P网上借贷系统；2． 合理规划整个系统的功能，使之符合网上交易的需要。3． 流程简单化，使得投资者及企业借贷者可轻松上手操作。4． 网站必须兼容主流浏览器（IE6及以上,fire..
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原创

比Redis更快：Berkeley DB面面观
2013-10-31 11:22:48
比Redis更快：Berkeley DB面面观Redis很火，最近大家用的多。从两年前开始，Memcached转向Redis逐渐成为潮流；而Berkeley DB可能很多朋友还很陌生，首先，我们简单的介绍一下。Berkeley DB介绍历史悠久。Berkeley DB1991年发行第一版， 2006年被Oracle收购；Berkeley DB是一个嵌入式数据库系统，将其归类到内存数据库范畴没有问题；使用Key-Value结构存储，本身不支持SQL，5.5版以后整合了SQLite，可使用sql进行查询；官方资料给出的评估是如果原生的bdb能让性能提升10倍，使用SqlLite之后，大概就只有2-3倍；sql的解析及底层的衔接耗..
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原创

学习Berkeley DB- 入门
2013-09-17 12:27:11
1 导言首先，我们要了解Berkeley DB的一些基本特性，在IBM的开发网站上有篇文章对其有比较清晰的介绍；这篇文章讲到了BDB的设计思想和核心数据结构、以及数据访问算法；并有常用函数使用范例；算是接触BDB的一个入门好材料；进入以下url阅读：http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-embdb/index.html我现在的问题是，我们需要使用BDB的话，有以下问题需要解决：如何使用各个常用操作？数据访问算法的选择？性能如何？需要做一个贴近实际的性能测试；BDB支持多索引，那么多索引是如何建立的？针对特定环境，如何建立合适的索引..
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原创

IO设计模式：Reactor和Proactor对比
2015-04-27 09:16:11
IO设计模式：Reactor和Proactor对比平时接触的开源产品如Redis、ACE，事件模型都使用的Reactor模式；而同样做事件处理的Proactor，由于操作系统的原因，相关的开源产品也少；这里学习下其模型结构，重点对比下两者的异同点；反应器ReactorReactor模式结构Reactor包含如下角色：Handle 句柄；用来标识socket连接或是打开文件；Synchronous Event Demultiplexer：同步事件多路分解器：由操作系统内核实现的一个函数；用于阻塞等待发生在句柄集合上的一个或多个事件；（如select/epoll；）Event Handler：事件处理接口Concrete Event Hand..
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原创

收集互联网博客
2014-09-03 11:10:42
收集互联网博客缘起中国的博客发展已有十余年历史；这些年诞生了不少高质量的博客，给大家带来了很多精品博文； 但是，人的精力和注意力是有限的，一旦博客不再更新后，它就渐渐的就淡出了互联网的舞台； 而这博客上的优秀作品也被历史潮水所淹没； 这样很遗憾，其实有不少博客的内容，都经得起时间的推敲。 我觉得有必要将这内容保存下来，供更多人阅读； 我喜欢阅读博客，也订阅了不少博客，对于同类精品文章，希望归集到一块；阅读载体对于短片文章，浏览器中阅读没有问题..
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原创

NoSQL数据库：数据的一致性
2014-07-02 09:59:59
NoSQL数据库：数据的一致性读取一致性强一致性 在任何时间访问集群中任一结点，得到的数据结果一致；用户一致性 对同一用户，访问集群期间得到的数据一致； 解决用户一致性：使用粘性会话，将会话绑定到特定结点来处理；