网上看到的类型强转的引起了慢查询，自己建表试了一下果真如此。 ...

哈希一致性在很多地方都有出现，Redis、MC、Hadoop里都有它的身影。 ...

特么登录状态老是丢失。。。 ...

这是一个无符号数引发的bug ...

jdk8的HashMap源码阅读的时候，发现一个tableSizeFor()方法是一串位运算，这个方法第一次出现是在HashMap指定容量的构造函数里出现 ...

编码 B encode 在说明网络流程之前，先简单介绍下B encode，因为在BitTorrent协议中的数据几乎都是用B encode进行编码的。它是一种作用类似于XML和JSON的数据组织格式，可以表达字符串、整数两种基本类型，列表、字典两种数据结构，它的语法规则十分简单。 字节串按如下方式编码： <以十进制ASCII编码的串长度>：<串数据> 例：“4:spam”表示字节串“spam” 整数按如下方式编码： i<以十进制ASCII编码的整数>e 例：“i3e”表示整数“3” 列表按如下方式编码： l<内容>e 开始的“l”与结尾的“e”分别是开始和结束分隔符。lists可以包含任何B编码的类型，包括整数、串、dictionaries和其他的lists。 例：l4:spam4:eggse 表示含有两个串的lists:[“spam”、“eggs”] 字典按如下方式编码： d<内容>e 开始的“d”与结尾的“e”分别是开始和结束分隔符。注意键（key）必须被B编码为串。值可以是任何B编码的类型，包括整数、串、lists和其他的dictionaries。键（key）必须是串，并且以排序的顺序出现（以原始串排列，而不是以字母数字顺序）。 例1：d3:cow3:moo4:spam4:eggse 表示dictionary { “cow” => “moo”, “spam” => “eggs” } 元信息文件 .torrent 作为发布者，首先需要有一个域名，一台作为Tracker的服务器，一台发布.torrent文件的服务器，一台保存资源的服务器，当然这些可以共用一台服务器。使用BitTorrent工具选择“海贼王712集.mkv”文件，指定Tracker服务器的URL，会生成一个.torrent文件。 .torrent文件使用B encode表示，整个是一个字典数据结构，它有多个key值，包括一些是可选的，这里介绍最关键的几个键值对。 info：存储资源文件的元信息 piece length pieces name/path announce：描述tracker服务器的URL info键对应的值又是一个字典结构，BT协议将一个文件分成若干片，便于客户端从各个主机下载各个片。其中的piece length键值对表示一个片的长度，通畅情况下是2的n次方，根据文件大小有所权衡，通长越大的文件piece length越大以减少piece的数量，降低数量一方面降低了.torrent保存piece信息的大小，一方面也减少了下载需要对片做的确认操作，加快下载速度。目前通常是256kB,512kB或者1MB。 pieces则是每个piece的正确性验证信息，每一片均对应一个唯一的SHA1散列值，该键对应的值是所有的20字节SHA1散列值连接而成的字符串。 name/path比较笼统的说，就是具体文件的信息。因为BitTorrent协议允许将数个文件和文件夹作为一个BitTorrent下载进行发布，因此下载方可以根据需要勾选某一些下载文件。注意，这里将数个文件也砍成一个数据流，因此一个piece如果在文件边界上，可能包含不同文件的信息。 announce保存的是tracker服务器的URL，也就是客户端拿到.torrent文件首先要访问的服务器，在一些扩展协议中，announce可以保存多个tracker服务器作为备选。 生成好.torrent文件之后，发布者需要先作为下载者一样根据.torrent文件进行下载，这样就会连接到tracker服务器。由于发布者已经有了完整的资源文件，tracker服务器会得知这是一个完全下载完成的用户，会把发布者的信息保存在tracker服务器中，这之间的协议在后面讲客户端和tracker服务器的通信协议的时候再说。 发布者还要做的最后一件事就是将.torrent文件放在服务器上，可以通过HTTP或者FTP协议供用户下载这个.torrent文件。相比于直接将整个资源文件提供给用户下载，只传输一个.torrent文件大大降低了服务器的负荷。 这样，发布者的任务就完成了，只需要在资源传播开前保证资源服务器，也就是保存了“海贼王712集.mkv”文件的服务器在开启状态，能够持续上传直到资源传播开来。 客户端和Tracker服务器 现在我是一个动漫爱好者，我发现了漫游上有新的“海贼王712集.mkv”的BT资源，我需要怎样才能下载到这个视频呢？ 首先，可以通过HTTP或者FTP协议直接从服务器上得到.torrent文件。然后使用BitTorrent软件客户端打开.torrent文件，软件会根据.torrent的name/path元信息告诉我这个.torrent文件可以下载到一个.mkv文件，一个字幕文件，在这个阶段我可以进行一些勾选，选择下载某些而不是全部的资源。 资源选择确定后，BitTorrent软件客户端就开始了下载。客户端的第一步任务根据.torrent上的URL使用HTTP GET请求，这个请求包含了很多参数，这里只介绍从客户端发送到Tracker的请求最关键的几个参数。 info_hash peer_id ip port info_hash是元信息.torrent文件中info键所对应的值的SHA1散列，可以被Tracker服务器用来索引唯一的对应资源。 peer_id是20byte的串，没有任何要求，被Tracker服务器用于记录客户端的名字。 ip可以从HTTP GET请求中直接获取，放在参数中可以解决使用代理进行HTTP GET的情况，Tracker服务器可以记录客户端的IP地址。 port客户端监听的端口号，用于接收response。一般情况下为BitTorrent协议保留的端口号是6881-6889，Tracker服务器会记录下端口号用于通知其他客户端。 在Tracker服务器收到客户端的HTTP GET请求后，会返回B encode形式的text/plain文本，同样是一个字典数据结构，其中最关键的一个键值对是peers，它的值是个字典列表结构，列表中的每一项都是如下的字典结构。 peers peer_id ip port 这些信息在每个客户端连接Tracker服务器的时候都发送过，并且被Tracker服务器保存了下来。新来的客户端自然要获取到这些下载中或者已下载完的客户端的ip，port等信息，有了这些信息，客户端就不需要像FTP或者HTTP协议一样持续找服务器获取资源，可以从这些其他客户端上请求获取资源。...

Hystrix是Netflix开源的一款容错系统，能帮助使用者码出具备强大的容错能力和鲁棒性的程序。 前言 考虑到一种需求场景，我们需要统计系统qps、每秒平均错误率等。qps表示每秒的请求数目，能想到的最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间，所以计数是其中最核心的部分。通常我们的额系统是工作在多线程的环境下，所以计数我们可以考虑使用AtomicInteger/AtomicLong系列，AtomXXX中没有使用锁，使用的是循环+CAS，在多线程的条件下可以在一定程度上减少锁带来的性能损失。但是在竞争特别激烈的情况，会大量出现cas不成功的情况带来性能上的开销。为了更进一步分散线程写的压力，JDK8中引入了LongAdder，LongAdder会分成多个桶，将每个线程绑定到固定的桶空间中进行读写，计数可以对所有的桶中的值求总数。前面提到求qps最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间，这样的方法虽然简单但是对有一定的问题，比如说统计出的qps跳跃性会比较大，不够平滑等。在本文中将介绍HystrixRollingNumber，这是Hystrix的一个工具类，这个数据结构在统计qps等类似的求和统计的场景下非常有用。 要我自己写的话。。要么粒度太大，不够平滑，要么粒度小了，一堆锁竞争。 基本原理 如前所说，HystrixRollingNumber中利用了LongAdder，也借鉴了LongAdder分段的思想。HystrixRollingNumber基本思想就是分段统计，比如说要统计qps，即1秒内的请求总数。如下图所示，我们可以将1s的时间分成10段，每段100ms。在第一个100ms内，写入第一个段中进行计数，在第二个100ms内，写入第二个段中进行计数，这样如果要统计当前时间的qps，我们总是可以通过统计当前时间前1s（共10段）的计数总和值。让我们来看看HystrixRollingNumber中具体是怎么做的。 Bucket HystrixRollingNumber中对Bucket的描述是“Counters for a given ‘bucket’ of time”，即“给定时间桶内的计数器”，也即是我们上面所说的“段”。Bucket中有三个重要的属性值 final long windowStart; final LongAdder[] adderForCounterType; final LongMaxUpdater[] updaterForCounterType; windowStart记录了该Bucket所属的时间段的开始时间，adderForCounterType是一个LongAdder数组，每个元素代表了一种事件类型的计数值。updaterForCounterType同理。 adderForCounterType数组的长度等于事件类型的个数，具体的事件类型可以参考HystrixRollingNumberEvent枚举类。相关的方法介绍如下(以下代码去掉了LongMaxUpdater相关，LongMaxUpdater用来统计最大值，和LongAdder类似可类比)： long get(HystrixRollingNumberEvent type):获取事件对应的LongAdder的总和 LongAdder getAdder(HystrixRollingNumberEvent type):获取事件对应的LongAdder对象 ListState HystrixRollingNumber中对ListState的描述是“Immutable object that is atomically set every time the state of the BucketCircularArray changes，This handles the compound operations”，即“ListState是个不可变类，每次BucketCircularArray状态改变的时候，会新建一个并且会原子地设置到BucketCircularArray中，它用来处理复合操作”。ListState中比较重要的的属性值介绍如下： private final AtomicReferenceArray data:官方的说明是“this is an AtomicReferenceArray and not a normal Array because we’re copying the reference between ListState objects and multiple threads could maintain references across these compound operations so I want the visibility/concurrency guarantees”，意思是说“ListState持有Bucket数组对象，但是这个数组不是普通的数组而是AtomicReferenceArray，这是因为我们会在ListState对象之间拷贝reference，多个线程之间会通过复合操作持有引用，我们想要保证可见性/并发性”（AtomicXXX是原子操作）...