资源池

Java线程笔记 1. 线程的介绍： 　　Java中每一个对象都可以作为锁，这是synchronized实现同步的基础； 普通同步方法（实例方法），锁是当前实例对象 ，进入同步代码前要获得当前实例的锁； 静态同步方法，锁是当前类的class对象 ，进入同步代码前要获得当前类对象的锁； 同步方法块，锁是括号里面的对象，对给定对象加锁，进入同步代码库前要获得给定对象的锁； 2. synchronized 关键字； 　　关键字synchronized可以保证在同一时刻，只有一个线程可以执行某个方法或某个代码块;用于解决多线程共同操作共享数据的问题。 3. 方法介绍； wait() ：当前线程进入等待状态，释放锁，停止执行wait() 方法后面的语句； notify() ： notifyAll() ： 通知所有等待相同资源的线程，不会立即释放锁，当前线程执行完后释放锁，即，notifyAll()通知发出后，需当前线程执行完后释放锁，其他等待的线程才能抢到资源； 4. 生产者-消费者实现方式一 （synchronized、wait和notify） 4.1 先定义一个资源池，用于存放线程共享资源，并提供生产、消费资源的方法 1 //定义一个资源池的类Resource 2 3 class Resource { 4 private int num = 0; 5 private int size =

　　后摩尔定律时代的计算力破局！ 　　万物互联、人工智能等技术的成熟正在重构我们的生活方式，数据将以前所未有的速度累积增长，今后的智能设备数量会越来越多，体积越来越小，重量越来越轻。相应的，通过物联网，这些设备会把各式各样的数据源源不断地传输到后端的数据中心，数据来源的多样性、格式的复杂性和语义的不确定性，都将导致后端的计算量越来越大，对计算力的要求也越来越高。 　　当摩尔定律逐渐失效 　　过去的半个世纪，得益于半导体芯片产业飞速发展，在摩尔定律的驱动下，计算力一直保持着大跨度的发展。1956年，英特尔创始人戈登·摩尔提出，集成电路的集成度每两年会翻一番，后这个周期缩短到18个月，微处理器的性能每隔18个月提高1倍。 　　然而，硅芯片已逼近物理和经济成本上的极限，各界纷纷预测，摩尔定律在不久的将来面临失效，半导体工艺升级带来的计算性能的提升不能再像以前那么快了，每一代制程工艺的研发和成熟需要的时间将越来越长。制程发展减缓，新的替代材料和计算方式还未成熟，想要追求更高的计算力，可以从两个方向发展。 　　一个方向是向内，借助服务器系统架构的优化，打破数据读取瓶颈，从而提升单机计算力。当前，服务器普遍采用的是冯诺依曼架构，即计算和存储分离，而CPU的处理速度和数据的读取速度却无法匹配。纵观整个计算史，处理最缓慢的一部分就是从硬盘获取数据，很多处理性能都浪费在了等待数据到达上

简介 jedis用于创建和管理连接，并提供了对redis数据库的操作方法。Jedis相当于JDBC中的Connection,JedisPool相当于DBCP或者C3P0，而JedisCluster更像是Spring中的JDBCTemplate(将连接池和连接都给封装起来了，只提供给我们直接操作redis的api)。 JedisPool和JedisCluster在构造连接池对象的时候，需要传入JedisPoolConfig，host，port等。这些配置信息我们可以统一地定义在jedis.properties文件中，方便后续维护。但 jedis有个不足，就是不能读取properties文件，需要我们手动取值设置。 使用例子 需求 使用jedis连接池对redis进行String、Set、Sorted Set、List、Hash和Key的操作。（这里仅测试单机版，集群不涉及） 工程环境 JDK：1.8.0_201 maven：3.6.1 IDE：Spring Tool Suites4 for Eclipse redis：3.2.100(windows64) 主要步骤 读取jedis.properties文件，创建并设置JedisPoolConfig； 根据配置参数构造JedisPool； 调用JedisPool的getResource方法获取Jedis对象；

云数据中心架构 最近一次更新博客是去年5月份，到现在已经8个月了，不找借口了就是懒。我一直认为只有 能够分享出来的知识才真正属于自己，分享出去的才是自己的。最近在学华为数据中心认证课程 ，之前也有拜读过《银行信息系统架构》和《商业银行私有云设计与实现》系列丛书， 对于现代 云数据中心架构有了一些自己的想法，每个人在这个世界上都在不断探索，学习的过程就是在不 断刷新自己的认知域，也许在某一天或豁然开朗，也希望这次分享能够对学习感兴趣的兄产生一 些启发。 数据中心分为传统数据中心IDC和现代数据中心CDC（云数据中心）,现在绝大多数数据中心 已经由IDC向CDC转变。这些转变在底层的基础设施部分并没有太多体现，不同的是CDC是将底 层的计算、网络、存储等各类资源用软件纳管起来，之后纳入同一个云资源池。说白了把各类资 源聚集到一起从而形成了云。（目前纳管CDC各类资源的系统软件是openstack，由于代码开源 故各个厂商都在openstack的基础上更新优化出符合自家产品特性的云管软件，如华为的“Fusion Sphere OpenStack”。） 传统数据中心遇到了很多问题，如“资源利用率下降、设备种类多且分 散各地难以管理、业务上线速度慢等特点。而云数据中心引入了“资源池化“和”自动化”2个概念， 将各类资源先资源池化，再在次基础上做资源自动化。自动化从本质上提升了新业务上线速度

《赋能故事》编者按：从云计算到边缘计算，九州云始终相信“开源·赋能变革”。7年时间里，九州云不断突破和超越，用开源技术创造了一个又一个精彩的赋能故事。2019年10月，九州云《赋能故事》系列正式推出，我们将用一个个经典的客户案例故事，为您展现不一样的九州云产品、不一样的九州云服务。*** 曾几何时，股票是人们发财和一夜暴富的手段，那时的人们用拷克箱来装实物股票，数目大的股民需要用麻袋装实物股票到交易所办理转让过户手续…… 曾几何时，办理交易的人们需要到窗口排队，远远望去像极了一条条“长龙”，场面十分壮观，那时的交易工作需要大量的人力来完成…… 曾几何时，中国的证券行业正处于熊市，那时电话委托、网上交易取代了传统的交易方式，券商的IT工程师们“马不停蹄”地奔走于各大城市，调研自己所在券商公司各地营业厅的交易以及系统运行情况，一轮又一轮扩容相应的IT系统…… 而今，对于跃然云上的华金证券来说，那样的日子已经一去不复返了。 华金证券股份有限公司（以下简称：“华金证券”）前身是设立于2000年9月的上海久联证券经纪有限责任公司，而后经历引进战投、增资扩股、股份改制等一系列事宜，2016年12月正式更名为华金证券。作为一家拥有全牌照的综合性证券公司，华金证券业务范围涵盖证券承销与保荐、证券资产管理、证券经纪、证券自营、另类投资等诸多领域。 目前，华金证券业务主要依托股票期权、沪港通、期货

一，了解公有云管理系统诞生的背景 作为互联网的基础服务行业，IDC行业一直为网站提供存储、运维、安全相关的各项服务，是互联网能够有效运行、高效发展的中流砥柱。而随着云计算概念的引入并发展成熟，以大规模存储和分布式计算为特色的云计算也给IDC产业带来了新的挑战和机遇。 市场创新型云计算业务对自有核心IDC业务的冲击，导致营收不涨反降；内部管理体系不完善导致人员与业务管理无法闭环，间接造成客户流失；IDC的业务以销售为主，综合云服务能力弱成业务增长的阻碍。应对这种情况，业界纷纷探索中小IDC云化转型的最佳方式。 二，现阶段IDC企业转型所面临的困境 1.管理能力较弱 2.缺少技术能力，创新力不足 3.产品，资源，资金相对匮乏 4.抗风险能力弱 三，IDC企业如何选择合适的公有云管理系统 ZKEYS系统+资源池，打造云计算共享生态圈 ZKEYS系统拥有核心稀缺资源的集采存储能力，并支持本地化资源的导入与调用，中小IDC加入系统后，支持互相调用资源，最终形成你中有我，我中有你的生态局面，共享ZKEYS云计算生态圈。 ZKEYS自2002年创立以来，已经过了数次更新迭代，是目前国内最大的IDC业务管理系统之一。在商用领域，ZKEYS已获得了上千家企业的高度认可，其完善的行业解决方案及云计算生态为中小型IDC企业云化打造了一条可复制的新模式。 全面支持无限制资源池API

生产者和消费者模型 1. 什么是生产者和消费者模型 生产者消费者模型具体来讲，就是在一个系统中，存在生产者和消费者两种角色，他们通过内存缓冲区进行通信，生产者生产消费者需要的资料，消费者把资料做成产品。 再具体一点： 生产者生产数据到缓冲区中，消费者从缓冲区中取数据。 如果缓冲区已经满了，则生产者线程阻塞。 如果缓冲区为空，那么消费者线程阻塞。 2. 如何实现 实现生产者消费者模型有两种方式： 采用 wait—notify 方式实现生产者消费者模型（注意这里需要加同步锁 synchronized） 采用 阻塞队列 方式实现生产者消费者模式 3. wait-notify 方式 实现过程并不复杂，直接上代码： 这里设置了生产者生产速度大于消费者消费速度（通过 sleep() 方法实现）。 缓冲区 BufferArea.java ： public class BufferArea { // 当前资源数量的计数值 private int currNum = 0; // 资源池中允许存放的资源数目 private int maxSize = 10; /** * 从资源池中取走资源 */ public synchronized void get() { if (currNum > 0) { currNum--; System.out.println("Cosumer_" + Thread

解决 JDK1.7 不支持 VCenter 6.7 的问题 问题描述 原项目工程是使用JDK 1.7，可以连接 5.X版本和 6.0版本的 VCenter资源池。 但是，现在VCenter已经升到 6.7版本，原程序对于高版本的 VCenter 6.7 不再试用。 连接 VCenter 6.7 版本的资源池的时候，一直报 SSLHandshakeException 的异常错误。 报错信息如下： 问题处理 1、背景介绍 JDK1.7 默认是 TSLv1， 但是可以支持 TSLv1.1，TSLv1.2； JDK1.8 默认是 TSLv1.2 2、解决方案 1）如果是 脚本访问 ，可以在连接参数里增加 -Dhttps.protocols=TLSv1.2 2）如果是 Java程序处理 ，想使用 JDK 1.7 访问 VCenter 6.7 资源池，需要对VCenter 6.7版本单独处理 a）根据资源池类型，设置不同的 https.protocols if (type.equals("VC67")){ java.lang.System.setProperty("https.protocols", "TLSv1.2"); }else{ java.lang.System.setProperty("https.protocols", "TLSv1"); } b）对于连接VC的认证处理如下： if

redis的规范与运维 Key设计 1.可读性和可管理性 - 以业务名（或数据库名）为前缀（防止key冲突），用冒号分割分割，例如 业务名:表名:id，如 ugc:video:1 2.简洁性 保证语义的情况下，控制key的长度，当key较多时，内存占用也不容忽视 例如 user:{uid}:friends:messages:{mid} 可以简化为 u:{uid}:fri:mes:{mid} 3.不要包含特殊字符 反例：包含空格、换行、单双引号以及其他转义字符 Value设计 1.避免bigkey string类型控制在10KB以内 hash、list、set、zset元素个数不要超过5000个 反例：一个包含几百万个元素的list、hash等，一个巨大的json字符串 2.bigkey的危害 网络阻塞 Redis阻塞 会形成慢查询阻塞其他命令 集群节点数据不均衡 频繁序列化：应用服务器CPU消耗 Redis客户端本身不负责序列化 应用频繁序列化和反序列化bigkey：本地缓存或Redis缓存 发现bigkey的方法 使用应用的监控异常对其发现 JedisConnectionException：Read timed out Could not get a resource from the pool 在从节点上执行 redis-cli --bigkeys scan + debug

一、mysql库 文档： https://github.com/mysqljs/mysql mysql有三种创建连接方式 1.createConnection 使用时需要对连接的创建、断开进行管理 2.createPool 创建资源池，使用时不需要对连接的创建、断开进行管理，每次使用完调用一次release进行释放连接到资源池，至于连接是否断开交给资源池去管理。每次建立连接时非常消耗资源的，影响性能，因此对连接创建合理的管理，有利于提高性能。 3.createPoolCluster 创建连接池集群，允许与多个host连接 二、sequelize库 中文文档： https://github.com/demopark/sequelize-docs-Zh-CN 此库依赖mysql2 与mysql库相比，不需要写sql语句，增删查改都封装成对应的方法。 mysql库入门比较简单，有利于学习sql语句 sequelize封装了一些简单sql语句，掌握封装的方法及对应的参数即可，但学习成本稍微高一些，需要创建模式，模式需要与数据库中的表对应起来。在项目实际开发过程中，使用sequelize开发效率更高，代码可以更加简短。也有query方法，支持使用sql语句。 sequelize提供了一个方法sequelize.sync({ force: true });强制数据库中的表与模式定义的表进行同步