Mallet :統計學自然語言處理、文檔分類、聚類、主題建模等。 網絡 網絡編程函數庫。 Netty :構建高性能網絡應用程序開發框架。 OkHttp :一個 Android 和 Java 應用的
webkit內核。 游戲開發相關 MINA:使用Java開發手游和頁游服務器(對了還有Netty,也很猛的,都是基于NIO的) HP-Socket:見有有些頁游服務器使用這個構建的 云風的技術博客:
代碼創建 Java類的實例、調用Java對象的實例方法或者Java類的靜態方法。JVM后端基于Netty實現,和R解釋器之間用TCP?socket連接,用 自定義的簡單高效的二進制協議通信。 R?Worker
Finagle,Meetup 也在用 Scala。 應用接口與 Thrift 類似,性能極佳。 團隊本來很喜歡 Netty (Java 異步網絡應用框架,2月 4 日剛剛發布3.3.1最終版),但不想用 Java,Scala
4. 容錯性,重視失敗。 Let it crash ! 5. 遠程透明性,底層可以使用 NETTY 或是 THRIFT 來通訊 6. 集群管理能力, Cluster 機制是 AKKA20 后提供的新功能
Mallet :統計學自然語言處理、文檔分類、聚類、主題建模等。 網絡 網絡編程函數庫。 Netty :構建高性能網絡應用程序開發框架。 OkHttp :一個Android和Java應用的HTTP+SPDY客戶端。
java的框架和庫以及ide非常多,善用成熟的庫和框架。 感興趣可以看看一些框架的源碼,比如netty,能學習到許多東西,很多設計模式等都運用在其中,個人感覺比較值得學習。 java由于基于虛擬機JVM,所以跨平臺支持的非常好。
select/poll/epoll BIO/NIO/AIO NIO(python twisted, java netty,java mina) AIO(Linux epoll, windows IOCP) Network
類 10,與已知容器的很好結合,如Spring、PicoContainer等 11,Netty平滑的遷移(netty是minia 的前身) 3.3. 下載mina 打開下載頁面,下載最新的mina穩定發布版本http://mina
90個高質量的 Java 問答 [譯] JAVA 多線程和并發基礎面試問答(鄭旭東) [PDF] Netty 5.0 架構剖析和源碼解讀(@李林鋒hw) [譯] Google Java 編程風格指南(@Hawstein)
0以前的版本中默認使用ZeroMQ作為數據流的傳輸(Storm從0.9版本開始同時支持ZeroMQ和Netty作為傳輸模塊)。 ActiveMQ ActiveMQ是Apache下的一個子項目。 類似
使用NIO做網絡編程構建事件驅動模型并不容易,陷阱重重。 推薦大家使用成熟的NIO框架,如Netty,MINA等。解決了很多NIO的陷阱,并屏蔽了操作系統的差異,有較好的性能和編程模型。 總結
多讀開源代碼和身邊優秀同學的代碼 感謝開源社區,為我們提供了這么好的學習機會。無論是JDK的源碼,還是經典的Netty、Spring、Jetty,還是一些小工具如Guava等,都是clean code的典范。多多學習,多多反思和總結,必有收益。
Finagle,Meetup 也在用 Scala。 · 應用接口與 Thrift 類似,性能極佳。 · 團隊本來很喜歡?Netty(Java 異步網絡應用框架,2月 4 日剛剛發布3.3.1最終版),但不想用 Java,Scala
Web開發和APP后端開發工作的人群。《tcp/ip詳解 卷一、二、三》比較適合做網絡編程的人群,比如你使用netty去開發的話,那么就要對TCP/IP有更深入的了解。而《數據結構與算法》這本書,則比較適合做計算研
0以前的版本中默認使用ZeroMQ作為數據流的傳輸(Storm從0.9版本開始同時支持ZeroMQ和Netty作為傳輸模塊)。 ActiveMQ ActiveMQ是Apache下的一個子項目。 類似于Z
登錄服務器返回消息服務器ip port / 文件服務器 鏈接消息服務器(socketThread 通過netty) 鏈接成功或失敗都發送事件通知 (可能是在loginactivity 處理,也可能在chatfragment處理,你懂滴)
更友好的 hessian2 進行序列化。 Transport:用來進行遠程通信,默認使用 Netty nio 的 TCP 長鏈接方式。 Cluster: Client 端使用的模塊,cluster
concurrent包、Akka Streams框架、CompletableFuture類以及Netty框架。響應式編程近來大受歡迎,這要得益于它強大的功能和健壯的工具包。 響應式編程是一種處理異
30%來源于平臺埋點數據的采集: 渠道有PC、Wap、安卓和IOS,通過客戶端產生請求,經過Netty服務器處理,再進Kafka接受數據并解碼,最后到Spark Streaming劃分為離線和實時清洗。