原文地址

调用方法o.a.commons.logging.impl.SLF4FLogFactory.release

已给出的公用日志API（common-logging API）,实际上是由SLF4J实现的，o.a.commons.logging.impl.SLF4FLogFactory.release方法永远不会被调用。然而，取决于commons-logging.jar在服务器小程序容器的部署，release()方法可能意外地通过commons-logging.jar装载的org.apache.commons.logging.LogFactoryl类被调用。

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作者：Angela Caicedo

用Java开发下一代嵌入式产品

在我10年的Java布道师生涯里，没有哪次Java新版本发布能让我如此兴奋。Java 8的发布不仅在语言本身加入了些不错的新特性，还在嵌入式开发上加入了很棒的功能，进行了优化，还有简洁的开发文档。如果你是一名Java程序员，并且准备好和我一同加入机器间技术的潮流，或者说开发下一代改变世界的设备，那么就让我们开始学习物联网（IoT）把。

在你开始嵌入式开发之前，你需要知道你具体想要开发出什么，以及你打算在哪运行你的程序。这十分重要，因为得根据目的选择不同版本的Embedded Java。

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原文链接: SLF4J extensions   译者：D瓜哥

SLF4J 扩展被打包在 slf4j-ext.jar里，它随着 SLF4J 一起发布。

主要内容包含如下几部分：

• 性能分析器（Profiler）
• MDCStrLookup
• 扩展日志（Extended logger）
• 事件日志（Event Logging）
• 通过Java 代理（agent）来添加日志

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原文地址  译者：司余

InetAddress是ip地址的java表示方式。这个类的实例也可以用在UDP DatagramSockets、普通Socket类和ServerSocket类。

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原文链接

Java的JarURLConnection类用来连接Java Jar文件。一旦连接上，你可以获取Jar文件的信息。一个简单的例子如下：

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原文地址

如果设计一个客户端到服务器的系统，那么同时也需要设计客户端和服务器之间的通信协议。当然，有时候协议已经为你决定好了，比如HTTP、XML_RPC（http response 的 body 使用xml）、或者SOAP(也是http response 的 body 使用xml)。设计客户端到服务端协议的时候，一旦协议决定开启一会儿，来看一些你必须考虑的地方：

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原文链接  译者：zivyu

Java的简单日志门面（ Simple Logging Facade for Java  SLF4J）作为一个简单的门面或抽象，用来服务于各种各样的日志框架，比如java.util.logging、logback和log4j。SLF4J允许最终用户在部署时集成自己想要的日志框架。
需要注意的是，你的应用启用SLF4J意味着需要一个额外的依赖：slf4j-api-1.7.19.jar。
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作者：王成瑞 南京华泰证券信息技术部架构师 2837796568@@qq.com
MariaDB 源码编译
[root@jg-72 source]# pwd
/data/source
[root@jg-72 source]# ls
mariadb-10.1.11.tar.gz

先将源码压缩包解压缩
tar -zxvf mariadb-10.1.11.tar.gz

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原文链接  译者：zivyu

简介

对于想要利用ZooKeeper的协调服务来创建一个分布式应用的开发人员来说，这篇文章提供了指导。包含了一些概念和实际性操作的信息。

这篇文章的前四个章节介绍了各种ZooKeeper的概念，这对理解ZooKeeper是怎么工作的是必须的。没有包含源代码，但是它假设你对分布式处理有关的问题比较熟悉。这四个章节是：

• ZooKeeper数据模型
• ZooKeeper 会话
• ZooKeeper Watches
• 一致性保证

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每月一次的并发网翻译邀请又来了，本周翻译比较基础，也是用的比较多的SL4J的官方文档，有兴趣的同学可以通过评论领取，翻译完成之后再并发网直接提交审核。

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图解服务化架构演进

前言

来自dubbo的用户手册中的一句话：
随着互联网的发展，网站应用的规模不断扩大，常规的垂直应用架构已无法应对，分布式服务架构以及流动计算架构势在必行，亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进。

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作者：小程

我们的kafka源码分享已经进行过很多期了，主要的内容也都分享的差不多了，那么在今后的分享中，主要集中在kafka性能优化和使用。

Kafka集群中的其中一个Broker会被选举为Controller，主要负责Partition管理和副本状态管理，也会执行类似于重分配Partition之类的管理任务。如果当前的Controller失败，会从其他正常的Broker中重新选举Controller。

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很久没有做技术方面的分享了，今天闲来有空写一篇关于Kafka通信方面的文章与大家共同学习。

一、Kafka通信机制的整体结构

这个图采用的就是我们之前提到的SEDA多线程模型，链接如下：
http://www.jianshu.com/p/e184fdc0ade4
1、对于broker来说，客户端连接数量有限，不会频繁新建大量连接。因此一个Acceptor thread线程处理新建连接绰绰有余。
2、Kafka高吐吞量，则要求broker接收和发送数据必须快速，因此用proccssor thread线程池处理，并把读取客户端数据转交给缓冲区，不会导致客户端请求大量堆积。
3、Kafka磁盘操作比较频繁会且有io阻塞或等待，IO Thread线程数量一般设置为proccssor thread num两倍，可以根据运行环境需要进行调节。

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1.基本语法

注解定义看起来很像接口的定义。事实上，与其他任何接口一样，注解也将会编译成class文件。

@Target(ElementType.Method)

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)

public @interface Test {}

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原文链接  译者：andy huang

 Yahoo的流计算引擎对比测试

（雅虎Storm团队排名不分先后） Sanket Chintapalli, Derek Dagit, Bobby Evans, Reza Farivar, Tom Graves, Mark Holderbaugh, Zhuo Liu, Kyle Nusbaum, Kishorkumar Patil, Boyang Jerry Peng and Paul Poulosky。

免责声明：2015年12月17日的数据，数据团队已经给我们指出，我们不小心在Flink基准测试中留下的一些调试代码。 所以Flink基准测试应该不能直接与Storm和Spark比较。 我们在重新运行和重新发布报告时已经解决了这个问题。

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