阿里Java架构师精通资料:性能优化+亿级并发架构汇总+架构选型

阿里Java架构师精通资料:性能优化+亿级并发架构汇总+架构选型

分布式并发架构

阿里Java架构师精通资料:性能优化+亿级并发架构汇总+架构选型
  1. 微服务、Docker容器的基本原理、架构设计,以及应用场景。
  2. 缓存:Redis、Memcached、CDN、本地缓存
  3. 搜索引擎的选型:Lucene、Solr等选型与比较
  4. 应用服务器雪崩:长事务、SQL超时、同步接口引起的雪崩场景,如何防止。
  5. 亿级高并发网站的监控策略,重点监控指标是什么等

性能优化方案汇总

阿里Java架构师精通资料:性能优化+亿级并发架构汇总+架构选型
  1. JVM性能优化
  2. MySQL慢查询优化
  3. MySQL索引优化
  4. 表优化
  5. 代码优化
  6. Web前端优化
  7. 应用服务器优化

还有更多架构设计:应用程序如何拆分、数据库架构设计等,我就不一一列出了,全部的架构设计都在下面文章里。

最全分布式架构设计详细资料

阿里Java架构师精通资料:性能优化+亿级并发架构汇总+架构选型


money.jpg

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/479776.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Google Cloud TPUs支持Pytorch框架啦!

文 | Sherry在2019年PyTorch开发者大会上,Facebook,Google和Salesforce Research联合宣布启动PyTorch-TPU项目。项目的目标是在保持PyTorch的灵活性的同时让社区尽可能容易地利用云TPU提供的高性能计算。团队创建了PyTorch/XLA这个repo,它可以…

LeetCode 231. 2的幂 LeetCode 338. 比特位计数(2进制1的个数)

文章目录1. 题目信息2. 解题拓展:求一个数n的2进制有多少个1?LeetCode 3381. 题目信息 给定一个整数,编写一个函数来判断它是否是 2 的幂次方。 示例 1:输入: 1 输出: true 解释: 20 1 示例 2:输入: 16 输出: true 解释: 24 16 示例 3:输…

最全阿里架构师P系列解读:P5-P8的技能要求和薪资结构

2018年持续一整年的架构设计分享,2019年我希望持续分享的同时,能真正意义上帮助到部分读者成为一名架构师。 学习的同时请千万别:只见树木,不见森林。 所以我会让大家先俯瞰完整的森林,我们再从树木开始,…

NeurIPS’20 | 长尾问题太严重?半监督和自监督就可以有效缓解!

文 | Yuzhe Yang源 | 知乎来给大家介绍一下我们的最新工作,目前已被NeurIPS 2020接收:Rethinking the Value of Labels for Improving Class-Imbalanced Learning。这项工作主要研究一个经典而又非常实际且常见的问题:数据类别不平衡&#xf…

论文浅尝 | 知识图谱中的链接预测:一种基于层次约束的方法

论文笔记整理:张良,东南大学博士生,研究方向为知识图谱,自然语言处理。链接:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp&arnumber8450054本文主要关注KG上的 Link prediction 问题,以往的方法在…

阿里P8架构师谈:架构设计经验汇总

架构设计更多的是实践经验总结,以下架构设计经验,我会陆续补充完整。 一:数据库拆分原则 阿里P8架构师谈:架构设计之数据库拆分六大原则 二:缓存选择原则 阿里P8架构师谈:分布式缓存的应用场景、选型比较…

陈丹琦“简单到令人沮丧”的屠榜之作:关系抽取新SOTA!

文 | JayLou娄杰大家好,我是卖萌屋的JayJay,好久不见啦~最近在「夕小瑶知识图谱与信息抽取」群里和群友交流时,JayJay发现了来自陈丹琦大佬(女神)的一篇最新的关系抽取SOTA《A Frustratingly Easy Approach…

肖仰华 | 知识图谱落地的基本原则与最佳实践

本文转载在公众号:知识工场。肖仰华博士,复旦大学计算机科学与技术学院教授,博士生导师,知识工场实验室负责人。此文内容取自肖仰华教授在华为、CCF等场合所做报告,完整内容见书籍《知识图谱:概念与技术》的…

预训练模型应用工具 PaddleHub情感分析、对话情绪识别文本相似度

文章目录1. 预训练模型的应用背景1.1 多任务学习与迁移学习1.2 自监督学习2. 快速使用PaddleHub2.1 通过Python代码调用方式 使用PaddleHub2.1.1 CV任务原图展示人像扣图人体部位分割人脸检测关键点检测2.1.2 NLP 任务2.2 通过命令行调用方式 使用PaddleHub3. PaddleHub提供的预…

NIPS’20 Spotlight | 精准建模用户兴趣,广告CTR预估准确率大幅提升!

源 | 京东零售技术在以人工智能技术为支持的推荐、搜索、广告等业务中,点击率预估(CTR)一直是技术攻坚的核心,同时也是人工智能技术在业务落地中最难实现的技术方向之一。第一期介绍了视觉信息使用帮助提高点击率预估的准确度&…

史上最强大型分布式架构详解:高并发+数据库+缓存+分布式+微服务+秒杀

分布式架构设计是成长为架构师的必备技能,涵盖的内容很广,今天一次打包分享,文末有:最全分布式架构设计资料获取方式~ 负载均衡 负载均衡的原理和分类 负载均衡架构和应用场景 分布式缓存 常见分布式缓存比较:memcac…

论文浅尝 | 面向多语言语义解析的神经网络框架

论文笔记整理:杜昕昱,东南大学本科生。来源:ACL2017链接:https://aclweb.org/anthology/P17-2007论文训练了一个多语言模型,将现有的Seq2Tree模型扩展到一个多任务学习框架,该框架共享用于生成语义表示的解…

LeetCode 46. 全排列(回溯)

文章目录1. 题目信息2. 解题2.1 利用hash map解决2.2 改用bool数组判断是否出现过1. 题目信息 给定一个没有重复数字的序列,返回其所有可能的全排列。 示例:输入: [1,2,3] 输出: [[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1] ]来源:力扣&#xf…

谷歌师兄的刷题笔记分享!

高畅现在是谷歌无人车部门(Waymo)的工程师,从事计算机视觉和机器学习方向。他在美国卡内基梅隆大学攻读硕士学位时,为了准备实习秋招,他从夏天开始整理某 code 上的题目,几个月的时间,刷了几百道…

【深度揭秘】百度、阿里、腾讯内部岗位级别和薪资结构,附带求职建议!

“ 最近很忙,文章没有及时更新。。 最近被问得最多就是想进入BAT等一线互联网公司,应该怎么办? 我先从BAT等这样的公司看看他们的招聘需求谈起,再结合这样的公司需要对技术的要求是什么,最后结合我的建议&#xff0…

LeetCode 47. 全排列 II(回溯+搜索剪枝)

文章目录1. 题目信息2. 解题1. 题目信息 给定一个可包含重复数字的序列,返回所有不重复的全排列。 示例:输入: [1,1,2] 输出: [[1,1,2],[1,2,1],[2,1,1] ]来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problem…

会议 | 2019 全国知识图谱与语义大会 (CCKS 2019)

会议注册:http://www.ccks2019.cn/?page_id53会议地址与住宿:http://www.ccks2019.cn/?page_id366OpenKG开放知识图谱(简称 OpenKG)旨在促进中文知识图谱数据的开放与互联,促进知识图谱和语义技术的普及和广泛应用。点击阅读原文…

jieba分词太慢,怎么办?找jieba_fast

原文链接:https://www.rtnzero.com/archives/272.html 有时候感觉处理一个几十M的文本,要一分钟才能好,然后调试时各种心焦! 下面举个例子: 归零有一个11.9M的文本文件,是一些抓取到的Python长尾关键词&am…

DGL_图的打印

首先要安装 networkx import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx import dgl import numpy as np def build_karate_club_graph():src np.array([1, 2, 2, 3, 3])dst np.array([0, 0, 1, 0, 1])u np.concatenate([src, dst])v np.concatenate([dst, src])ret…

闲鱼账号被封怎么办?解封看这里!

怎样避免宝贝被屏蔽、限流解封账号?首先我们要学会规避封号的风险 不要频繁的更改账号,不要多账号单手机操作,一机一号才是正确。 不要连续给人商品点赞或是我想要,连续的操作容易被封 不要发布违禁品,违禁品具体可…