源码分析

这是一个基于hash算法的负载均衡，首先根据每个节点的ip或者其他信息为节点生成一个hash，并将这个hash投射到[0, 2³² - 1] 的圆环上。当有请求过来时，为该请求生成一个hash值。然后查找第一个大于或者等于该hash的缓存节点，并使用该节点的服务。如果该节点挂了，则在下一次查询或写入缓存时，为缓存项查找另一个大于其 hash 值的缓存节点即可。大致效果如下图所示，每个缓存节点在圆环上占据一个位置。如果缓存项的 key 的 hash 值小于缓存节点 hash 值，则到该缓存节点中存储或读取缓存项。比如下面绿色点对应的缓存项将会被存储到 cache-2 节点中。由于 cache-3 挂了，原本应该存到该节点中的缓存项最终会存储到 cache-4 节点中。

概述

继RandomLoadBalance加权随机算法之后，我们继续分析LeastActiveLoadBalance最小活跃数负载均衡

前言

之前在面试中被问及dubbo的负载均衡，当时没有系统的回答出来，今天查阅了一下官方文档，于是出现了这篇文章。dubbo主要有4种负载均衡方式，分别是：基于权重随机算法的RandomLoadBalance、基于最少活跃调用数算法的LeastActiveLoadBalance、基于Hash一致性的ConsistentHashLoadBalance、以及基于加权轮询算法的RoundRobinLoadBalance。

Spring Boot工具类实现

前言

CountDownLatch：CountDown英文解释为倒数，Latch是锁上，门闩的意思。在开发时，当我们有三个并发任务同时去执行，然后在下一步需要等待它们都执行完成才能继续执行，实现这个现在想想大概有几种方式，Thread.join等待线程，使用wait()notify()，Executor.invokeAll、然后对各个Future调用get等。而我们的CountDownLatch类就是专门用来控制这种情况的。初始化的时候创建一个倒计时次数count，通过调用countDown()方法对count的次数进行减1，当count次数为0的时候，调用await()的等待的线程会被释放。

1. 查看防火状态

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   systemctl status firewalld service iptables status

背景

1. 星巴兹是以扩张速度最快而闻名的咖啡连锁店。因为扩张速度实在太快，他们准备更新订单系统，以合乎他们的饮料供应需求。他们原先的类设计是这样的：Beverage(饮料)是一个抽象类，店内所提供的饮料必须继承自此类，例如深焙，综合，低咖啡因，浓缩等咖啡。抽象类包含cost抽象方法，用于子类实现；包含description属性，用于描述各饮料名称。

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定义

观察者模式定义了对象之间的一对多依赖，这样一来，当一个对象改变状态时，它的所有依赖者都会收到通知并自动更新。

简介

Joe上班的公司设计一个非常成功的游戏，游戏中国王和女王可以使用武器进行攻击

简介

最近写web项目比较多，发现一个比较好用的表单校验的js，遂记录之。