互联网开发

HDFS、TFS、FastDFS 、mooseFS、Lustre和mogileFS。

hdfs: Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)

跨语言RPC框架:
hessian(Binary)，thrift，REST，protostuff， ice, httpInvoker, Burlap

(XML-RPC), Axis (SOAP)

RMI,socket,rpc,hessian,http,jms



json smart > Fastjson > Jackson(spring mvc) > Gson > Json-lib。

msgpack,protocal buffer,Kryo


Memcached（dbcached）, Redis, MongoDB


各种nosql数据库的比较Cassandra

(facebook),MongoDB,CouchDB,Redis,Riak,HBase

MQ：MetaQ, httpsqs, memcacheq, Activemq,  RabbitMQ, UCMQ

starling , amazonsqs , tokyocabinet ,kestrel


Java NIO（框架：Mina、Netty、Grizzly灰熊，yanf4j）

juc, guava(瓜哇）

前端：yoeman，grunt

分布式SOA框架：zookeeper，dubbo, hive(蜜蜂）,pig, hadoop（大象）


日志收集：flume、scribe、 flume+kafka+storm

监控系统：
Ganglia（RRDtool）、Nagios、Cacti
zabbix,ZoneMinder,MRTG,Tsar,HawtIO,Countly,Rmamona,Ziplin,Ganglia-

activemq


Thread,ThreadLocal


openAPI


YY: 们除了java框架，我们用的比较多的是nginx redis tfs hadoop,数据库

基本mysql


alibaba有好几个分布式框架，主要有：进行远程调用(类似于RMI的这种远程

调用)的(dubbo、hsf)，jms消息服务(napoli、notify)，KV数据库(tair)等。


hessian<pb <yu kryo



JMS（Java Messaging Service）是Java平台上有关面向消息中间件(MOM)的技

术规范，它便于消息系统中的Java应用程序进行消息交换,并且通过提供标准

的产生、发送、接收消息的接口简化企业应用的开发，翻译为Java消息服务。
JMS和MQ的关系：
JMS是一个用于提供消息服务的技术规范，它制定了在整个消息服务提供过程

中的所有数据结构和交互流程。而MQ则是消息队列服务，是面向消息中间件（

MOM）的最终实现，是真正的服务提供者；MQ的实现可以基于JMS，也可以基于

其他规范或标准。
支持JMS的开源MQ：
目前选择的最多的是ActiveMQ。
activeMQ 是一个jms 的实现, apache 出的.



protocol buffer：一种序列化协议

jsonsmart  json格式中的绝对王者 速度快，信息少
msgpack  二进制序列化的怪杰，号称比protocal buffer快四倍，比json快10

倍
protocal buffer GOOGLE出品，号称比XML快百倍


json是一种数据格式，便于数据传输、存储、交换
gson是一种组件库，可以把java对象数据转换成json数据格式


序列化： 将java对象转为JSON字符串
反序列化：将Json字符串转化为java对象



Memcached, Redis, MongoDB区别:
mongodb和memcached不是一个范畴内的东西。mongodb是文档型的非关系型数

据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据。mongodb和memcached

不存在谁替换谁的问题。

和memcached更为接近的是redis。它们都是内存型数据库，数据保存在内存中

，通过tcp直接存取，优势是速度快，并发高，缺点是数据类型有限，查询功

能不强，一般用作缓存。在我们团队的项目中，一开始用的是memcached，后

来用redis替代。

相比memcached：

1、redis具有持久化机制，可以定期将内存中的数据持久化到硬盘上。

2、redis具备binlog功能，可以将所有操作写入日志，当redis出现故障，可

依照binlog进行数据恢复。

3、redis支持virtual memory，可以限定内存使用大小，当数据超过阈值，则

通过类似LRU的算法把内存中的最不常用数据保存到硬盘的页面文件中。

4、redis原生支持的数据类型更多，使用的想象空间更大。

5、前面有位朋友所提及的一致性哈希，用在redis的sharding中，一般是在负

载非常高需要水平扩展时使用。我们还没有用到这方面的功能，一般的项目，

单机足够支撑并发了。redis 3.0将推出cluster，功能更加强大。

6、redis更多优点，请移步官方网站查询。

7. 性能

Redis作者的说法是平均到单个核上的性能，在单条数据不大的情况下Redis更

好。为什么这么说呢，理由就是Redis是单线程运行的。
因为是单线程运行，所以和Memcached的多线程相比，整体性能肯定会偏低。
因为是单线程运行，所以IO是串行化的，网络IO和内存IO，因此当单条数据太

大时，由于需要等待一个命令的所有IO完成才能进行后续的命令，所以性能会

受影响。

原子操作是不可分割的，在执行完毕之前不会被任何其它任务或事件中断。
"原子操作(atomic operation)是不需要synchronized"，这是Java多线程编程

的老生常谈了。所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作

一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另

一个线程）。

compareAndSet这个方法多见于并发控制中，简称CAS(Compare And Swap)，意

思是如果valueOffset位置包含的值与expect值相同，则更新valueOffset位置

的值为update，并返回true，否则不更新，返回false。
这里可以举个例子来说明compareAndSet的作用，如支持并发的计数器，在进

行计数的时候，首先读取当前的值，假设值为a，对当前值 + 1得到b，但是+1

操作完以后，并不能直接修改原值为b，因为在进行+1操作的过程中，可能会

有其它线程已经对原值进行了修改，所以在更新之前需要判断原值是不是等于

a，如果不等于a，说明有其它线程修改了，需要重新读取原值进行操作，如果

等于a，说明在+1的操作过程中，没有其它线程来修改值，我们就可以放心的

更新原值了。

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