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在上一个教程中，我们改进了我们的日志系统而不是使用只能进行广播的fanout交换类型，我们使用direct类型，能够选择性地接收日志。 虽然使用direct交换类型改进了我们的系统，但它仍然有限制 – 它不能基于多条件进行路由选择。 在我们的日志记录系统中，我们可能不仅要根据日志级别订阅日志，还可以基于日志源进行订阅。您可能会从syslog unix工具中了解过这个概念，该工具可以根据日志级别（info/warn/crit..）和设备（auth / cron / kern …）来路由日志。

这将给我们很大的灵活性 – 我们可能只想要监听来自“cron”的重要错误，但是想监听来自”kern“的所有日志。 要在我们的日志系统中实现这一点，我们需要了解一个更复杂的交换类型-Topic(主题)交换。

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关于nginScript

nginScript是允许在 http 和 stream 中实现位置和变量处理程序的JavaScript语言的子集 。nginScript创建符合 ECMAScript 5.1 和一些 ECMAScript 6 扩展名。合规性仍在不断发展。

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Routing

在上一节我们建立了一个简单的日志系统，已经能够传播日志信息给接收者了。

在这一节我们将给它增加一个特性-订阅部分消息。比如说，我们能够从控制台打印的所有日志信息中将至关重要的错误信息指向日志文件(保存在硬盘里)。

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远程过程调用

(RPC)

(Java 客户端版)

在第二章（工作队列  Work Queues）中，我们学习了如何使用工作队列在多用户之间分配耗时的任务。

但是如果我们需要在远程电脑上运行一个函数方法，并且还要等待一个返回结果该怎么办？好吧，这将会是一个不一样的故事。这种模式通常被我们称为远程过程调用或者RPC.

在本章教程中，我们将会学习使用RabbitMQ去搭建一个RPC系统：一个客户端和一个可以升级(扩展)的RPC服务器。由于我们没有任何的值得分配的耗时的任务，所以我们将创建一个返回斐波那契数列的虚拟的RPC服务。

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用DTrace pid提供程序调试nginx

本文假设读者对nginx内部和 DTrace 有一般的了解。

虽然使用 –with-debug 选项构建的nginx 已经提供了大量关于请求处理的信息，但是有时候更有必要更详细地跟踪代码路径的特定部分，同时省略其余的调试输出。DTrace pid提供程序（在Solaris，MacOS上可用）是浏览用户程序内部的有用工具，因为它不需要任何代码更改，并且可以帮助您完成任务。跟踪和打印nginx函数调用的简单DTrace脚本可能如下所示：

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转换重写规则

转换Mongrel规则

重定向到主站点

在他们共享的宿主生活中，人们仅仅使用Apache的.htaccess文件来配置一切，通常会翻译下列规则：

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WebSocket代理

要将客户机和服务器之间的连接从HTTP / 1.1转换为WebSocket，要使用HTTP / 1.1中可用的 协议切换 机制。

然而，有一个微妙的地方：由于“升级”是一个 逐跳 标题，它不会从客户端传递到代理的服务器。使用转发代理，客户端可以使用该CONNECT 方法来规避此问题。然而，这不适用于反向代理，因为客户端不知道任何代理服务器，并且需要在代理服务器上进行特殊处理。

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10月姗姗来迟，本月并发网组织大家翻译《RabbitMQ官方文档》，欢迎有兴趣的同学参与。 阅读全文

JAVA8 stream 中Spliterator的使用(一)给出了Spliterator的两种使用，但是遗憾的是，代码并不正确。这篇说明下原因，并对Spliterator进行更深入的分析。

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java8 stream大家用的比较多，但是发现，其实stream的底层构造函数中，还需要传入Spliterator。查了一下，竟然发现网上对这个类讲的几乎没有。唯一一篇文章写得Spliterator使用有问题的，其实他的并行流是没有用到的。因为

[code lang=”text”]
for (int pos = currentSize/2 + currentSize; pos < str.length(); pos++){
…..
[/code]

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原创出处  作者：泥瓦匠BYSocket 希望转载，保留摘要，谢谢！

Thymeleaf 是一种模板语言。那模板语言或模板引擎是什么？常见的模板语言都包含以下几个概念：数据（Data）、模板（Template）、模板引擎（Template Engine）和结果文档（Result Documents）。

• 数据 数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。数据和信息是不可分离的，数据是信息的表达，信息是数据的内涵。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。
• 模板 模板，是一个蓝图，即一个与类型无关的类。编译器在使用模板时，会根据模板实参对模板进行实例化，得到一个与类型相关的类。
• 模板引擎 模板引擎（这里特指用于Web开发的模板引擎）是为了使用户界面与业务数据（内容）分离而产生的，它可以生成特定格式的文档，用于网站的模板引擎就会生成一个标准的HTML文档。
• 结果文档 一种特定格式的文档，比如用于网站的模板引擎就会生成一个标准的HTML文档。

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一、事务传播性

1.1 什么是事务的传播性

事务的传播性一般在事务嵌套时候使用，比如在事务A里面调用了另外一个使用事务的方法，那么这俩个事务是各自作为独立的事务执行提交，还是内层的事务合并到外层的事务一块提交那，这就是事务传播性要确定的问题。下面一一介绍比较常用的事务传播性。

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nginx如何处理TCP / UDP会话

来自客户端的TCP / UDP会话在称为阶段的连续步骤中处理：

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配置HTTPS服务器

要配置HTTPS服务器，ssl必须在 服务器 块中的 监听套接字 上启用该参数 ，并且应指定 服务器证书 和 私钥 文件的位置 ：

server {
    listen              443 ssl;
    server_name         www.example.com;
    ssl_certificate     www.example.com.crt;
    ssl_certificate_key www.example.com.key;
    ssl_protocols       TLSv1 TLSv1.1 TLSv1.2;
    ssl_ciphers         HIGH:!aNULL:!MD5;
    ...
}

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原文链接

本指南指引你在TensorFlow上面编程。在使用本指南前，先安装TensorFlow。为了最有效使用该指南，你需要先了解一下内容：

• 怎样用Python来编程。
• 至少对数组有一点了解。
• 最好对机器学习有一些了解。但是如果你只是了解一点点甚至还没有了解过机器学习，这依然是你第一篇需要阅读的指南。

TensoFlow提供了多样API。 最低级别API –TensorFlow Core– 提供给你完整的编程控制。我们推荐机器学习研究者和其他需要对模型进行良好控制的人使用TensorFlow Core。较高级别的API构建在TensorFlow Core之上。这些更高级的API通常比TensorFlow Core更容易学习和使用。另外，较高级别的API使重复任务更容易，并且在不同用户之间更一致。像tf.estimator这样的高级API可以帮助你管理数据集，估计器，训练和推理。

本指南从TensorFlow Core教程开始。然后我们将演示如何在tf.estimator中实现相同的模型。了解TensorFlow Core原理,在你使用高级API时理解它们的内部工作会很有帮助。

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