目录：

1. 一探究竟，我们写的java代码到底是如何运行起来的？
2. JVM类加载机制
3. JVM到底有哪些区域，分别有什么作用？
4. 垃圾回收的机制是用来干嘛的？为什么需要垃圾回收？
5. JVM整体运行图原理

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目录：

1. Java Collection架构图
2. Queue实现详解
3. Queue实现生产者消费者

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目录：

1. 线程池参数解析
2. 线程的生命周期
3. Synchorized错误&正确使用方式
4. Future使用
5. CountDownLatch使用

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前言

Wireshark解析剖析浏览器输入网址如何看到网页的过程。

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前言

生产环境上的几个由dubbo发布的微服务，支付，订单系统模块，当测试反馈或者用户反馈相应慢的时候，排查到底是在哪个节点服务出问题时，这可就麻烦了，这里牵涉到整个链路跟踪。当时也用过傻办法，每个方法出入口都有对应的消耗时间然后痛苦的去查看日志排查。这里记录下使用dubbo整合zipkin来跟踪整个服务链路消耗时间。

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前言

基于Hadoop平台的很多应用场景中，我们业务数据一般是需要进行实实时或离线分析，当时给某个大集团下面做数据分析，业务包含了实时数据统计（销售，入园，在园人数等），离线分析包含用户特性分析等场景。为了统一离线和实时计算，我们都希望把实时计算和离线计算的数据源统一起来一起输入，然后将它们分别流向实时分析系统与离线分析系统本别进行分析处理。这里我们使用的是Kafka作为数据接收（由于是交易数据），由后台直接把数据发送到Kafka作为收据收集中间层，然后通过不同的消费端来处理这些数据或实时分析或入库存储（HDFS）做离线分析。这里我们先介绍入库Hive，为后续做离线分析做数据准备。

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前言

HBase是Hadoop数据库，能够实现随机、实时读写你的Big Data，它是Google的Bigtable的开源实现，可以参考Bigtable的论文Bigtable: A Distributed Storage System for Structured。HBase的存储模型可以如下三个词来概括：distributed, versioned, column-oriented。HBase并非只能在HDFS文件系统上使用， 你可以应用在你的本地文件系统上部署HBase实例来存储数据。

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前言

通过一个WordCount来简单了解Spark Streaming执行过程。

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前言

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，以下记录Kafka集群的安装验证过程。

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前言

阿里云服务器一般都自带了Python2.7.5版本，由于写的程序是在Python3.7.0api之上完成的，这里记录下阿里云服务器安装Python3.7.0安装过程

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