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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spark-1.6.0 [原文地址]

在Mesos上运行Spark

Spark可以在由Apache Mesos 管理的硬件集群中运行。

在Mesos集群中使用Spark的主要优势有：

• 可以在Spark以及其他框架（frameworks）之间动态划分资源。
• 可以同时部署多个Spark实例，且各个实例间的资源分配可以调整。

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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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因为最近工作的关系，要把异步任务从应用服务器中拆分到专门的异步处理服务器中。

方案一

是采用MQ的方式将任务消息发出，在服务端进行处理，如下图所示：

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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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