Session 的原理及最佳实践】的更多相关文章

Http协议是基于请求和响应的一种无状态的协议,而通过session可以使得Http应用变得有状态,即可以"记住"客户端的信息.今天就来说说这个session和cookie. Session 的原理 session是在服务器端保持用户会话数据的一种方法,对应的cookie是在客户端保持用户数据.为了在客户端(比如浏览器)可以跨页面交流数据,Netscape将cookie引入浏览器.所以,cookie是保存在浏览器端的. 那么服务器是如何获取这些浏览器的cookie的呢?是通过超全局变量…
对性能消耗的原理详解 在分布式系统中,数据分布在不同的节点上,每一个节点计算一部份数据,如果不对各个节点上独立的部份进行汇聚的话,我们计算不到最终的结果.我们需要利用分布式来发挥Spark本身并行计算的能力,而后续又需要计算各节点上最终的结果,所以需要把数据汇聚集中,这就会导致Shuffle,这也是说为什么Shuffle 是分布式不可避免的命运.因为Shuffle 的过程中会产生大量的磁盘 IO.网络 IO.以及压缩.解压缩.序列化和反序列化的操作,这一系列的操作对性能都是一个很大的负担. 调优…
分布式TensorFlow由高性能gRPC库底层技术支持.Martin Abadi.Ashish Agarwal.Paul Barham论文<TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems>. 分布式原理.分布式集群 由多个服务器进程.客户端进程组成.部署方式,单机多卡.分布式(多机多卡).多机多卡TensorFlow分布式. 单机多卡,单台服务器多块GPU.训练过程:在单机单GPU训练,…
转自:http://blog.csdn.net/e3002/article/details/21469437 使用svn几年了,一直对分支和合并敬而远之,一来是因为分支的管理不该我操心,二来即使涉及到分支的管理,也不敢贸然使用合并功能,生怕合并出了问题对团队造成不良影响,最主要的原因是,自己对分支的目的和合并的方法不甚了解,这才是硬伤. 最近由于适配机型的需要(本人从事手机客户端的开发),需要经常接触分支和合并两项工作,突然发现这玩意整不明白很难开展工作,遂这两天着重研究了 一下,有点收获,怕以…
先说说什么是branch.按照Subversion的说法,一个branch是某个development line(通常是主线也即trunk)的一个拷贝,见下图: branch存在的意义在于,在不干扰trunk的情况下,和trunk并行开发,待开发结束后合并回trunk中,在branch和trunk各自开发的过程中,他们都可以不断地提交自己的修改,从而使得每次修改在repository中都有记录. 设想以下场景,如果你的项目需要开发一个新功能,而该功能可能会修改项目中的绝大多数文件,而与此同时,你…
https://yq.aliyun.com/articles/68477 https://yq.aliyun.com/articles/57126  DockerCon 2016 深度解读: Docker安全…
在网络层,互联网提供所有应用程序都要使用的两种类型的服务,尽管目前理解这些服务的细节并不重要,但在所有TCP/IP概述中,都不能忽略他们: 无连接分组交付服务(Connectionless Packet Delivery Service) 无连接交付抽象地表示大多数分组交换网络都能提供的一种服务.简单地讲,指的是TCP/IP灰暗网按照报文上携带的地址信息把短报文从一台机器传递到另一台机制.因为无连接服务单独传递每个分组,所以不能保证可靠.有序地传递.而且,由于无连接服务通常直接映射到底层的硬件上…
前言 在上一篇文章Spring Boot 学习笔记1——初体验之3分钟启动你的Web应用已经对Spring Boot的基本体系与基本使用进行了学习,本文主要目的是更加进一步的来说明对于Spring Boot使用上的具体的细节以及使用上的最佳实践, 经过了几天的文档阅读和实验,将自己这几天的学习心得在这里记录下来.如果有不对的地方,请指正! 1.依赖管理的配置 1.1 依赖管理的原理及最佳实践 我们在使用Spring Boot时,通常最好的方式是继承spring-boot-starter-pare…
写在前面的话 一提到分布式ID自动生成方案,大家肯定都非常熟悉,并且立即能说出自家拿手的几种方案,确实,ID作为系统数据的重要标识,重要性不言而喻,而各种方案也是历经多代优化,请允许我用这个视角对分布式ID自动生成方案进行分类: 实现方式 完全依赖数据源方式 ID的生成规则,读取控制完全由数据源控制,常见的如数据库的自增长ID,序列号等,或Redis的INCR/INCRBY原子操作产生顺序号等. 半依赖数据源方式 ID的生成规则,有部分生成因子需要由数据源(或配置信息)控制,如snowflake…
写在前面的话 一提到分布式ID自动生成方案,大家肯定都非常熟悉,并且立即能说出自家拿手的几种方案,确实,ID作为系统数据的重要标识,重要性不言而喻,而各种方案也是历经多代优化,请允许我用这个视角对分布式ID自动生成方案进行分类: 实现方式 完全依赖数据源方式 ID的生成规则,读取控制完全由数据源控制,常见的如数据库的自增长ID,序列号等,或Redis的INCR/INCRBY原子操作产生顺序号等. 半依赖数据源方式 ID的生成规则,有部分生成因子需要由数据源(或配置信息)控制,如snowflake…