apache shiro非常易于使用，如果是在标准java web环境下使用，你没有必要去了解内部的工作流程。如果需要在非标准java web环境使用，就必须深入到它的整个对象图中去。我希望在clojure

Squid 服务日志分析 Apache 和 Squid 是两种著名的代理缓存软件，但Squid 较 Apache 而言是专门的代理缓存服务器软件，其代理缓存的功能强大，支持 HTTP/1.1 协议，其缓存对象也较多；并且

索日志，监控日志等等” 2  "对于这些日志的离线分析（Hadoop），wget&rsync虽然人力维护成本较高，但可以满足功能行需求。但对于这些日志的实时分析需求（例如实时推荐，监控系统），则往往必须要引入一些“高大上”的系统"

EventHub是一个开源事件分析平台。EventHub 能够进行跨设备的事件跟踪，事件通过所关联的用户在服务器聚合在一起。该服务器还带有一个内置的仪表盘，可以用来回答以下常见业务问题： 什么是我的渠道转化率

lic的put和get等方法进行key-value形式的缓存你想要缓存的数据类型。这里选取其中一种分析： public void put(String key, String value, int saveTime)

tes是其中最具代表性的一员，它是 Google多年大规模容器管理技术的开源版本。本系列文章将逐一分析Kubernetes， 本文主要讲解如何开启DNS支持，以及其原理和使用方式。 1.开启DNS

tes是其中最具代表性的一员，它是 Google多年大规模容器管理技术的开源版本。本系列文章将逐一分析Kubernetes，本文详细介绍如何使用Kubernetes支持的几种 Volume。 Kubernetes存储

行的任务，任务执行完后会将结果分发到UI线程。 先简介一下三个类的作用： Volley.java：Volley对外暴露的主类，通过 newRequestQueue(…) 函数新建并启动一个请求队列RequestQueue。

是这样，现如今，几乎在微软创造的所有新产品都使用 了某种程度的机器学习技术来分析语音、数据或文本。本文我们将着眼于文本分析。 随着计算机能够更好地理解自然语言，开拓的新领域无处不在——优化的应用程

Android-Universal-Image-Loader ，分析的版本： eb794c3 ，Demo 地址： UIL Demo 分析者： huxian99 ，校对者： Grumoon 、 Trinea

net/wenniuwuren/article/details/50760259 零. 简介 《Java 性能优化权威指南》介绍了一款分析 GC 日志的离线分析工具， 不过官网上没有下载的地方， 需要自己从 SVN 上拉下来编译。

lic的put和get等方法进行key-value形式的缓存你想要缓存的数据类型。这里选取其中一种分析： public void put(String key, String value, int saveTime)

Queue数据结构的极致使用 Zero-Copy 实际的原理，大家还是去Google下。这篇文章重点会分析这项技术是怎么被嵌入到Kafa里的。包含两部分： Kafka在什么场景下用了这个技术 Zero-Copy

了，知道程序怎么跑了，source code的精华你已经读了60%了，之后根据需要再对具体函数深入分析，到这里整个代码已经被你扒光了，没什么神秘了。 阅读代码有两种模式：top-down 和 bottom-up。Top-down

并行度的作用： 上述代码会在nimbus进行任务分配时调用： 线程模型及消息系统 基本关系如下所示： worker启动时，除了启动多个executor线程，还会启动多个工作线程来负责消息传递。

将项目从greenDAO从2.x版本升级到最新的3.2版本，最大变化是可以用注解代替以前的java生成器。实现这点，需要引入相应的gradle插件，具体配置参考官网。 图1 图1是从官网盗

分析目标 通过阅读源码，对 Vue2 的基础运行机制有所了解，主要是： Vue2 中数据绑定的实现方式 Vue2 中对 Virtual DOM 机制的使用方式 源码初见 项目构建配置文件为 build/config

1、数据跟踪员 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师， 这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，

考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。

pool的不足而导致undo page被淘汰到disk上的情况，purge操作就会被受限IO情况， 而导致跟不上。 问题分析 我们来看下出现transaction history增长最常见的两种场景： 大查询