一.简述 spring cloud三步走,一导包,二依赖,三配置为我们简化了太多东西,以至于很多东西知其然不知其所以然,了解底层实现之后对于一些问题我们也可以快速的定位问题所在. spring cloud很多东西都是基于注解实现的,最开始接触的很迷,怎么一个注解就可以搞定这么多事情,那些配置是怎么加载到spring容器的? 了解springboot的都会知道在jar包里面一般都会都有一个spring.factories的配置文件,里面配置了很多配置类得路径,这里就是加载相关配置类得入口. 其次就

基于UNIMRCP1.5.0的代码走读 与 填坑记录 1. server启动配置加载 入口:unimrcp_server.c static apt_bool_t unimrcp_server_load(mrcp_server_t *mrcp_server, apt_dir_layout_t *dir_layout, apr_pool_t *pool); 通过root下的几个主要字节点分别进行处理,对应处理函数如下: unimrcp_server_properties_load : propert

转载注明出处http://blog.csdn.net/wanghorse ├── ./base //基础平台库,包括线程.锁.socket等 ├── ./build //编译脚本,gyp ├── ./common_audio //基础公共的音频处理 │ ├── ./common_audio/include //就一个类型转换头文件 │ ├── ./common_audio/resampler //音频重采样代码 │ ├── ./common_audio/signal_processing //音

Qt Creator有个很风骚的插件管理器PluginManager,还有个很骚包的插件说明PluginSpec.基本上,所有的Qt程序的入口都是传统的C程序一样,代码流程从main()函数开始.  在main()中,先初始化用于国际化的translator,然后获取程序配置settings,接着就在栈上创建了PluginManager对象,之后为PluginManager设置搜索用的文件扩展名pluginspec,设置配置,再设置插件搜索路径.  设置好插件搜索路径后,PluginManage

看过之前文章的朋友们,相信已经对Eureka的运行机制已经有了一定的了解.为了更深入的理解它的运作和配置,下面我们结合源码来分别看看服务端和客户端的通信行为是如何实现的.另外写这篇文章,还有一个目的,还是希望鼓励大家能够学会学习和研究的方法,由于目前Spring Cloud的中文资料并不多,并不是大部分的问题都能找到现成的答案,所以其实很多问题给出一个科学而慎重的解答也都是花费研究者不少精力的. 在看具体源码前,我们先回顾一下之前我们所实现的内容,从而找一个合适的切入口去分析.首先,服务注册中心

转载注明出处http://blog.csdn.net/wanghorse ├── ./base //基础平台库,包含线程.锁.socket等 ├── ./build //编译脚本.gyp ├── ./common_audio //基础公共的音频处理 │ ├── ./common_audio/include //就一个类型转换头文件 │ ├── ./common_audio/resampler //音频重採样代码 │ ├── ./common_audio/signal_processing //音

wpa_supplicant_add_iface wpa_supplicant_init_iface wpa_supplicant_set_driver wpa_config_read wpa_supplicant_init_iface2 wpa_supplicant_init_eapol wpa_drv_init wpa_drv_set_param wpa_supplicant_init_wpa wpa_supplicant_driver_init wpa_supplicant_req_sca

转自:http://www.bkjia.com/Androidjc/1020017.html 1. 对外提供的主要流程接口       收包的调用接口RtpReceiverImpl::IncomingRtpPacket 发包的调用接口ModuleRtpRtcpImpl::SendOutgoingData 收包处理之后的回调接口RtpData 2. 主要处理类   ModuleRtpRtcpImpl, 控制模块,是个Module,自己能够独立处理 RtpPacketizer/RtpPacketiz

src\webrtc\examples\peerconnection\client\conductor.ccbool Conductor::InitializePeerConnection()1 webrtc::CreatePeerConnectionFactory();src\talk\app\webrtc\peerconnectionfactory.cc1.1 new rtc::RefCountedObject<PeerConnectionFactory>()1.2 bool PeerCo

src\webrtc\examples\peerconnection\client\conductor.cc1.bool Conductor::InitializePeerConnection()1.1 webrtc::CreatePeerConnectionFactory(); src\talk\app\webrtc\peerconnectionfactory.cc2. bool PeerConnectionFactory::Initialize()2.1.1 cricket::MediaEn

int get_ndisks() {     HANDLE hDevice;               // handle to the drive to be examined     int ndisks = 0;     char path[20] = {"\\\\.\\PhysicalDrive0"};     do {         //TRACE("NDISKS %s", path);         hDevice = CreateFileA(pa

Spark是基于内存的计算模型,但是当compute chain非常长或者某个计算代价非常大时,能将某些计算的结果进行缓存就显得很方便了.Spark提供了两种缓存的方法 Cache 和 checkPoint.本章只关注 Cache (基于spark-core_2.10),在后续的章节中会提到 checkPoint. 主要从以下三方面来看 persist时发生什么 执行action时如何去缓存及读取缓存 如何释放缓存 定义缓存 spark的计算是lazy的,只有在执行action时才真正去计算每个

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 Hadoop2中的Yarn是一个分布式计算资源的管理平台,由于其有极好的模型抽象,非常有可能成为分布式计算资源管理的事实标准.其主要职责将是分布式计算集群的管理,集群中计算资源的管理与分配. Yarn为应用程序开发提供了比较好的实现标准,Spark支持Yarn部署,本文将就Spark如何实现在Yarn平台上的部署作比较详尽的分析. Spark Standalone部署模式回顾 上图是Spark Standalone Cluster中计算模块的简要示意,

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎,谢谢. 在流数据的处理过程中,为了保证处理结果的可信度(不能多算,也不能漏算),需要做到对所有的输入数据有且仅有一次处理.在Spark Streaming的处理机制中,不能多算,比较容易理解.那么它又是如何作到即使数据处理结点被重启,在重启之后这些数据也会被再次处理呢? 环境搭建 为了有一个感性的认识,先运行一下简单的Spark Streaming示例.首先确认已经安装了openbsd-netcat. 运行netcat nc -lk 9999 运行spark-

代码静态分析工具PC-LINT安装配置--step by step                             作者:ehui928                             2006-5-20 PC-Lint是C/C++软件代码静态分析工具,你可以把它看作是一种更加严格的编译器.它不仅可以检查出一般的语法错误,还可以检查出那些虽然符合语法要求但不易发现的潜在错误. C语言的灵活性带来了代码效率的提升,但相应带来了代码编写的随意性,另外C编译器不进行强制类型检查,也带来

前言 2017年2月9日,首次公布<阿里巴巴Java开发手册>; 2017年9月25日,阿里巴巴集团发布了<阿里巴巴Java开发手册>PDF终极版; 2017年10月14日,在2017杭州云栖大会上,规约插件全球首发. 阿里巴巴发布java开发手册对JAVA研发是一大福音,最近推出了IDEA的代码检查插件更是一神兵利器. 开发手册从意识上统一了研发团队代码风格,规范插件则是从行动上强制规范落地. 对测试来说也是非常有力的工具,代码走读需要一定代码基础,有门槛, 但规范可以通过工具扫

Spring Cloud Netflix技术栈中,Eureka作为服务注册中心对整个微服务架构起着最核心的整合作用,因此对Eureka还是有很大的必要进行深入研究. 本文主要分为四部分,一是对项目构建的简要说明:二是对程序入口点的定位,帮助大家找到阅读源码的起点:三是对Eureka实现机制的分析:四是与使用Zookeeper相比Eureka作为注册服务的区别. 1. 源码 1.1 源码获取.构建 我们需要分别下载 Eureka 官方源码和 Spring Cloud Netflix 适配 Eure

sofa-rpc是阿里开源的一款高性能的rpc框架,这篇文章主要是对sofa-rpc provider启动服务流程的一个代码走读,下面是我简单绘制的一个基本的关系流程图 下面我们根据sofa-rpc代码,对流程进行一个跟踪与走读.我们以BoltServer的为例 public static void main(String[] args) { ApplicationConfig application = new ApplicationConfig().setAppName("test-serv

编码规范 1 前言为确保系统源程序可读性,从而增强系统可维护性,java编程人员应具有基本类似的编程风格,兹制定下述Java编程规范,以规范系统Java部分编程.系统继承的其它资源中的源程序也应按此规范作相应修改. 2 适用范围本文档将作为java编程人员软件开发的编程格式规范.在项目Java部分的编码.测试及维护过程中,要求严格遵守. 3 命名规范定义这个规范的目的是让项目中所有的文档都看起来像一个人写的,增加可读性,减少项目组中因为换人而带来的损失. 3.1 Package 的命名Packa

最近负责的Android APP项目,由于团队成员变动.界面改版导致代码大幅修改等原因,产品发布后屡屡出现BUG导致的程序崩溃. 经过对异常统计和代码走读,BUG主要集中在空指针引起的NullPointerException和RuntimeException异常,这也是Android项目中最容易导致崩溃的根源. 导致这些BUG的原因主要是: 1.对项目架构不熟悉,缺乏整体思考: 2.写代码逻辑不周密,思考不全面: 3.对代码的BUG和程序的稳定性重视不足: 4.项目较为复杂,多界面跳转.数据结构

编码规范 1 前言为确保系统源程序可读性,从而增强系统可维护性,java编程人员应具有基本类似的编程风格,兹制定下述Java编程规范,以规范系统Java部分编程.系统继承的其它资源中的源程序也应按此规范作相应修改. 2 适用范围本文档将作为java编程人员软件开发的编程格式规范.在项目Java部分的编码.测试及维护过程中,要求严格遵守. 3 命名规范定义这个规范的目的是让项目中所有的文档都看起来像一个人写的,增加可读性,减少项目组中因为换人而带来的损失. 3.1 Package 的命名Packa