微服务架构的概念，现在对于大家应该都不陌生，无论使用 Apache Dubbo、还是 Spring Cloud，都可以去尝试微服务，把复杂而庞大的业务系统拆分成一些更小粒度且独立部署的 Rest 服务。但是这个过程，具体应该怎么做？现有的条件下到底要不要做微服务？服务拆分成什么粒度才是合适的？遗留的老系统需要如何考虑重构改造？有哪些坑需要我们注意？系统怎么在分布式服务下实现数据的一致性和...

微服务架构的概念，现在对于大家应该都不陌生，无论使用 Apache Dubbo、还是 Spring Cloud，都可以去尝试微服务，把复杂而庞大的业务系统拆分成一些更小粒度且独立部署的 Rest 服务。但是这个过程，具体应该怎么做？现有的条件下到底要不要做微服务？服务拆分成什么粒度才是合适的？遗留的老系统需要如何考虑重构改造？有哪些坑需要我们注意？系统怎么在分布式服务下实现数据的一致性和服务的高可

dubbox与swagger集成实现了dubbox与swagger集成，可以使用SwaggerUI在线测试rest接口，同时顺便升级了dubbox依赖的resteasy/jackson等库。环境准备git、jdk1.7+、maven4+、zookeeper、tomcat7+、Chrome浏览器获取源码源码在：https://github.com/kimmking/dubbo/tree/swagge

最近花了两周的空闲时间帮朋友把wso2esb的4.0.3、4.6.0、4.7.0三个版本从源码编译出来了。以下是大概的一些体会。 wso2esb是基于carbon的。carbon是个基于eclipse equinox的基础整合OSGi框架容器。所以，要编译wso2esb，需要先编译carbon，最后再编译esb。wso2esb 4.0.3的源码是基于carbon2.3.3的，比如i

zxing有个变态的地方qrcode有1-40个versionversion愈大，容错越高，像素愈多qrcode的api把version给屏蔽掉了。 它自己根据输入的文字量和容错级别，算出来需要多少bit来存数据。然后循环所有的version，看哪个能放下这么多字，就用哪个version。这样的话，优势是生成的qrcode一直最小。但是输入一个简单的url，

终于可以写kafka的文章了，Mina的相关文章我已经做了索引，在我的博客中置顶了，大家可以方便的找到。从这一篇开始分布式消息系统的入门。在我们大量使用分布式数据库、分布式计算集群的时候，是否会遇到这样的一些问题：l  我想分析一下用户行为（pageviews），以便我能设计出更好的广告位l  我想对用户的搜索关键词进行统计，分析出当前的流行趋势。这个很有意思，在经

快速入门快速入门第一步下载kafka第二步启动kafka服务端第三步创建主题第四步发送消息第五步启动消费者第六步启动一个多broker集群第七步使用Kafka连接器Kafka Connect导入导出数据第八步使用Kafka流Kafka Streams处理数据翻译者：kimmking@163.com原文：kafka.apache.org/quickstart本教程假设读者完全从零开

如果你第一次看kafka的文章，请先看《分布式消息系统kafka初步》之前有人问kafka和一般的MQ之间的区别，这个问题挺难回答，我觉得不如从kafka的实现原理来分析更为透彻，这篇将依据官网上给出的design来详细的分析，kafka是如何实现其高性能、高吞吐的。这一段应该会挺长的我想分两篇来写。今天这一篇主要从宏观上说kafka实现的细节，下一篇，在从具体的技术上去分析。

1、Kafka ： 基于scalakafka是一个发布订阅的消息系统，关注于海量数据、性能和吞吐量，不关注可靠性和事务。-------------------- 以下内容来自oschina的介绍kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，她有如下特性：通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。高吞吐量

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