Lvshen's Blog

什么是跨域？

跨域是指一个域下的文档或脚本试图去请求另一个域下的资源，这里跨域是广义的。

广义的跨域：

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1.) 资源跳转： A链接、重定向、表单提交
2.) 资源嵌入： <link>、<script>、<img>、<frame>等dom标签，还有样式中background:url()、@font-face()等文件外链
3.) 脚本请求： js发起的ajax请求、dom和js对象的跨域操作等

其实我们通常所说的跨域是狭义的，是由浏览器同源策略限制的一类请求场景。

转载：图解分布式一致性协议Paxos - loop in codes

Paxos协议/算法是分布式系统中比较重要的协议，它有多重要呢？

<分布式系统的事务处理>：

Google Chubby的作者Mike Burrows说过这个世界上只有一种一致性算法，那就是Paxos，其它的算法都是残次品。

<大规模分布式存储系统>：

理解了这两个分布式协议之后(Paxos/2PC)，学习其他分布式协议会变得相当容易。

学习Paxos算法有两部分：a) 算法的原理/证明；b) 算法的理解/运作。

理解这个算法的运作过程其实基本就可以用于工程实践。而且理解这个过程相对来说也容易得多。

网上我觉得讲Paxos讲的好的属于这篇：paxos图解及Paxos算法详解，我这里就结合wiki上的实例进一步阐述。一些paxos基础通过这里提到的两篇文章，以及wiki上的内容基本可以理解。

转：大数据时代：Kafka 如何做到 1 秒发布百万条消息

说起 Kafka 的第一个突出特定就是“快”，而且是那种变态的“快”。据最新的数据：每天利用 Kafka 处理的消息超过1万亿条，在峰值时每秒钟会发布超过百万条消息，就算是在内存和 CPU 都不高的情况下，Kafka 的速度最高可以达到每秒十万条数据，并且还能持久化存储。那么，Kafka 是如何做到的呢？

分布式消息系统 Kafka

授权协议：Apache

开发语言：Scala

操作系统：跨平台

开发厂商：Apache

Github：https://github.com/apache/kafka ★6120

本次做了一个关于Wade5+Tapertry3的快速开发，开发环境为Eclipse+Windows10，功能为一个部门管理的增删改查。下面是一个关于本项目的数据传输结构图。

目录结构

下图为本项目的目录结构。

英文原文：NoSQL Options for Java Developers

因为了解和喜欢 Java 社区，所以尽管很少有人将 NoSQL 与某种语言绑在一起，我也要为全世界的 Java 开发者写下这篇文章。文中，我将为你展示几种 NoSQL 数据库。之后，我将根据实际在 Github stars 和 Stack Overflow tags 的项目中的使用情况，选出最常用的五个。并且我会让你知道它们是否支持 Spring Data 和 SpringBoot。

为什么使用 NoSQL?

NoSQL 数据库帮助许多互联网公司通过最终一致性实现高可拓展性。因为 NoSQL 数据库通常分布在多台机器上，而且有一些延迟，所以它只保证所有的实例最终都是一致的。最终一致性服务通常被称为 BASE（基本可用，软状态，最终一致性）服务，这点与传统的 ACID 正好相反。

选择 NoSQL 的候选项

定义前五名可能很困难。最近许多人都在尝试这个。请参考本文结尾处的研究和注释部分。

八月中旬，我在推特上告诉我的粉丝，我正在写这篇文章。我询问了关于 NoSQL 数据库的正面或负面的评述，收到了人们的反馈，其中有希望我涵盖的一些选项。

我收到许多建议，以下按字母顺序列出：

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什么是TreeMap

首先我们来先说说HashMap与LinkedHashMap，它们保证了以$O(1)$的时间复杂度进行增、删、改、查，从存储角度考虑，这两种数据结构是非常优秀的。另外，LinkedHashMap还额外地保证了Map的遍历顺序可以与put顺序一致，解决了HashMap本身无序的问题。

尽管如此，HashMap与LinkedHashMap还是有自己的局限性—-它们不具备统计性能，或者说它们的统计性能时间复杂度并不是很好才更准确，所有的统计必须遍历所有Entry，因此时间复杂度为$O(N)$。比如Map的Key有1、2、3、4、5、6、7，我现在要统计：

1. 所有Key比3大的键值对有哪些
2. Key最小的和Key最大的是哪两个

计算机的世界每天都在发生着深刻的变化。新操作系统的发布、CPU性能的提升、智能手机和平板电脑的流行、存储介质的变化、云的普及……这样的变化数不胜数。

在这样日新月异的时代中，“算法”是不变的重要基石。要编写高效率的程序，就需要优化算法。无论开发工具如何进化，熟识并能灵活运用算法仍然是对程序员的基本要求。

本文为那些已经学习过排序、搜索等知名算法，并想要学习更多有趣的算法，进一步提升编程技巧的工程师准备了四道数学谜题形式的问题。这四道趣题分入门、初级、中级、高级，四种级别。

程序员都想挑战这四道算法趣题！通过挑战你也可以看到自己大体处于哪个级别。

转载至： 【算法】字符串是否包含问题 | iTimeTraveler

在网上看到这篇文章：一次谷歌面试趣事。觉得其中的算法题以及作者的解决思路很有趣，就拿来分享一下吧。

问题

假设这有一个各种字母组成的字符串，假设这还有另外一个字符串，而且这个字符串里的字母数相对少一些。从算法是讲，什么方法能最快的查出所有小字符串里的字母在大字符串里都有？

比如，如果是下面两个字符串：

String 1: ABCDEFGHLMNOPQRS
String 2: DCGSRQPO

1.分布式

小明的公司有3个系统： 系统A、系统B和系统C ，这三个系统所做的业务不同，被部署在3个独立的机器上运行， 他们之间互相调用（当然是跨域网络的）， 通力合作完成公司的业务流程。

将不同的业务分布在不同的地方， 这就构成了一个分布式的系统，现在问题来了， 系统A是整个分布式系统的“脸面”， 用户直接访问，用户量访问大的时候要么是速度巨慢，要么直接挂掉， 怎么办？

由于系统A只有一份， 所以会引起单点失败。

作者：阮一峰 原文地址：http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/08/elasticsearch.html

全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。

它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。

Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。

本文从零开始，讲解如何使用 Elastic 搭建自己的全文搜索引擎。每一步都有详细的说明，大家跟着做就能学会。