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[WebKit内核] JavaScript引擎深度解析--基础篇(一)字节码生成及语法树的构建详情分析 标签: webkit内核JavaScriptCore 2015-03-26 23:26 2285人阅读 评论(1) 收藏 举报  分类: Webkit(34)  JavascriptCore/JIT(3)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 看到HorkeyChen写的文章<[WebKit] JavaScriptCore解析--基础篇(三)从脚本代码到JIT编译的代码实现>…
本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息…
我们在SpringMVC开发项目中,有的用注解和XML配置Bean,这两种都各有自己的优势,数据源配置比較经经常使用XML配置.控制层依赖的service比較经经常使用注解等(在部署时比較不会改变的),我们经常比較经常使用的注解有@Component是通用标注,@Controller标注web控制器,@Service标注Servicec层的服务.@Respository标注DAO层的数据訪问.SpringMVC启动时怎么被自己主动扫描然后解析并注冊到Bean工厂中去(放到DefaultLista…
参考:https://www.cnblogs.com/breezey/p/6582082.html 我们知道,在几乎所有的应用开发中,都会涉及到配置文件的变更,比如说在web的程序中,需要连接数据库,缓存甚至是队列等等.而我们的一个应用程序从写第一行代码开始,要经历开发环境.测试环境.预发布环境只到最终的线上环境.而每一个环境都要定义其独立的各种配置.如果我们不能很好的管理这些配置文件,你的运维工作将顿时变的无比的繁琐.为此业内的一些大公司专门开发了自己的一套配置管理中心,如360的Qcon,百…
深度解析 Vue 响应式原理 该文章内容节选自团队的开源项目 InterviewMap.项目目前内容包含了 JS.网络.浏览器相关.性能优化.安全.框架.Git.数据结构.算法等内容,无论是基础还是进阶,亦或是源码解读,你都能在本图谱中得到满意的答案,希望这个面试图谱能够帮助到大家更好的准备面试. Vue 初始化 在 Vue 的初始化中,会先对 props 和 data 进行初始化 Vue.prototype._init = function(options?: Object) { // ...…
VueRouter 源码深度解析 该文章内容节选自团队的开源项目 InterviewMap.项目目前内容包含了 JS.网络.浏览器相关.性能优化.安全.框架.Git.数据结构.算法等内容,无论是基础还是进阶,亦或是源码解读,你都能在本图谱中得到满意的答案,希望这个面试图谱能够帮助到大家更好的准备面试. 路由原理 在解析源码前,先来了解下前端路由的实现原理. 前端路由实现起来其实很简单,本质就是监听 URL 的变化,然后匹配路由规则,显示相应的页面,并且无须刷新.目前单页面使用的路由就只有两种实现…
Spark RDD深度解析-RDD计算流程 摘要  RDD(Resilient Distributed Datasets)是Spark的核心数据结构,所有数据计算操作均基于该结构进行,包括Spark sql .Spark Streaming.理解RDD有助于了解分布式计算引擎的基本架构,更好地使用Spark进行批处理与流计算.本文以Spark2.0源代码为主,对RDD的生成.计算流程.加载顺序等作深入的解析. RDD印象 直观上,RDD可理解为下图所示结构,即RDD包含多个Partition(分…
原文链接:Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处理 为什么要用消息系统 解耦在项目启动之初来预测将来项目会碰到…
程序员收藏必看系列:深度解析MySQL优化(一) 性能优化建议 下面会从3个不同方面给出一些优化建议.但请等等,还有一句忠告要先送给你:不要听信你看到的关于优化的“绝对真理”,包括本文所讨论的内容,而应该是在实际的业务场景下通过测试来验证你关于执行计划以及响应时间的假设. scheme设计与数据型优化选择数据类型只要遵循小而简单的原则就好,越小的数据类型通常会更快,占用更少的磁盘.内存,处理时需要的CPU周期也更少.越简单的数据类型在计算时需要更少的CPU周期,比如,整型就比字符操作代价低,因而…