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如何在ECS上部署Hexo博客，实现git提交markdown文档，静态博客自动刷新

要学Netty，得先从IO模型入手，一点点来。从Unix系统的5个IO模型，JDK的3种IO模型，Reactor模式的3种实现，最后到Netty事件模型的3种实现。

补完课，终于到Netty的IO模型这一章，(╥﹏╥)，这一章主要从大颗粒度的了解下Netty的IO模型，Netty包含的组件，以及用Netty手写一个简单的RPC协议；

要学Netty，得先从IO模型入手，一点点来。从Unix系统的5个IO模型，JDK的3种IO模型，Reactor模式的3种实现，最后到Netty事件模型的3种实现。

本文主要搞清楚什么是Reactor模式？为什么要有Reactor模式？以及Reactor模式具体的3种实现方式是什么样的？

一个使用传统阻塞I/O的系统，如果使用一个请求对应一个线程这种模式，一旦有高并发的大量请求，就会有如下问题：

1. 线程不够用, 就算使用了线程池复用线程也无济于事;
2. 阻塞I/O模式下,会有大量的线程被阻塞，一直在等待数据,这个时候的线程被挂起，只能干等，CPU利用率很低，换句话说，系统的吞吐量低;
3. 如果网络I/O堵塞或者有网络抖动或者网络故障等，线程的阻塞时间可能很长，整个系统也变的不可靠;

怎么办？NIO闪亮登场！

学Netty之前，得先了解Unix的5种IO模型，Java的3种IO模型；本文主要介绍Java中的3种IO模型（BIO,NIO,AIO）；

• BIO的优化版（线程池实现异步）适用于1000以内的并发场景；
• NIO多路复用适用于高并发网络场景（Netty基于NIO实现）；
• AIO暂时用的较少；

学Netty之前，得先了解Uinux中的5种I/O模型，Java的3种I/O模型；

本文主要介绍《UNIX网络编程.卷1#6.2节》一书中提到的Unix中的5种IO模型：

1. 阻塞式I/O（blocking I/O）
2. 非阻塞式I/O（non-blocking I/O）
3. I/O复用（I/O multiplexing）
4. 信号驱动式I/O（signal driven I/O）
5. 异步I/O（asynchronous I/O）

通常一个 socket 上的输入操作包含2个阶段：

1. 等待数据准备好：通常涉及等待数据从网络中到达，当所等待分组到达时，它被复制到内核中的某个缓冲区；
2. 从内核向进程复制数据：数据从内核缓冲区复制到应用进程缓冲区。

上述5种IO模型就是在这2个阶段上各有不同的情况。

通过本文，搞清楚什么是同步I/O，异步I/O，阻塞I/O，非阻塞I/O，他们之间有什么区别和联系？

GOF的设计模式，大话设计模式，Head First设计模式3本书之前都看过，但一聊起来总觉得描述不成体系，归根到底就是没彻底搞明白，书本上的看了只是当时明白，不实践，或是实践了但没回头和书本上的理论对照总结，那终归不是自己的知识；

模式就是方法论/工具 ，一定要牢记在心，工具箱里有各种趁手的武器，设计时才能有比较和选择，站在巨人的肩膀上，可以看的更远；

这次我再重新学一遍，不仅是要知道每个设计模式的分类/定义，更要结合JDK和开源框架中的应用来深入理解。本篇是第一篇，列举所有模式和应用场景，后续会对每个模式写一篇，包含的模式的概念，解决问题，适用场景，实现类图和示例代码；

一个数据处理过程一般可划分为3个大的阶段：获取数据源，执行数据预处理，执行指标计算，输出处理结果；

那Spark的一个离线计算的作业执行流程是什么样的呢？

在搞清楚JVM运行时数据区里面的堆/栈/GC这些原理之前，得先搞清楚JVM是如何把class文件加载到内存中的，这是一切开始的原点。

本文就主要说明JVM如何把Bytecode加载到Method Area的全过程。

之前写笔记也有意识的遵循一些规范/套路，比如WWW（What-是什么问题，When-什么情况发生，Why-为什么会这样），但都是些零碎，不成系统的经验之谈；

偶然了解到《金字塔原理》，和当初第一次阅读《高效能认识的七个习惯》一样的感觉，相见恨晚！
金字塔思维里阐述的表达技巧有别于文学创作，更注重的是信息传播的效率，以最少的语言，最简洁的形式让读者get到作者想表达的内容，写技术笔记真是再适合不过了；

本文主要记录如何运用金字塔思维来写技术笔记，持续更新写笔记的方法论。

注意一篇文章关注解决1个问题

现如今程序大多运行在核多线程的硬件环境下，为了保证资源的读写安全，于是出现了各种各样的锁，那么锁是什么？为什么要有锁？有哪些锁？不同锁的实现原理、优缺点、适用场景是什么？有哪些使用案例？

本文主要介绍Java中的锁，涉及到下面几种分类：

• 乐观锁/悲观锁；
• 共享锁/互斥锁；
• 读锁/写锁；
• 轻量级锁/重量级锁；
• 偏向锁/可重入锁；
• 非公平锁/公平锁；

持久化是Redis HA的一种，主要实现数据备份，与主从复制相比强调的是由内存到硬盘的备份。

本文总结Redis的持久化策略(RDB和AOF)，各自的文件格式、控制参数、触发机制、实现方式、实现原理、执行流程、优缺点。

介绍Hbase出场背景、解决问题、应用场景

Hbase是山寨Google的Bigtable的开源、分布式、列数据库，可以解决海量数据的存储问题，适用于需要随机、实时读/写的场景；

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安卓开发中的异常监控方案-Bugly

记录性能测试的相关知识与实践：测试指标，测试工具，性能调优点

在某些场景，没有资源独立部署消息队列集群，但是有异步任务又需要快速处理完成，这时候就需要并行计算来解决了，

参考MQ的生产者消费者工作模式，将任务生产者与消费者通过队列的实现解耦；

1个生产者生成一批任务后，阻塞等待多个消费者并行执行完成，然后释放消费者线程和生产者线程；

记录一次线上MySQL数据库的死锁问题和相关知识：

• MySQL数据库事务的4要素，
• 事务隔离的4种级别，
• 事务隔离导致的3类问题，
• 死锁的4个必要条件，
• 死锁的解决方案…

记录一次系统重构升级时涉及数据迁移的注意事项；