本文描述了 Java7 中 keytool 工具的使用方法，并结合具体代码片段，向读者阐述如何使用 JSSE 提供的 API 进行安全套接字编程，以及如何进行 SSL/TSL 程序调试等技巧，让读者可以学以致用。

原文地址： Java 安全套接字编程以及 keytool 使用最佳实践。 作者: 赵映洁

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PartialFunction是Scala另一个有趣的函数，也非常的有用。
一个PartialFunction[A, B]类型的函数是一个一元函数，接收一个类型为A的参数，返回类型为B的值。但是X的值域可以不覆盖A的整个值域，可以只覆盖部分的值域。其中isDefinedAt可以测试是否一个值是否落在了定义的参数值域上。

如果用简单的白话来讲，就是一个PartialFunction只处理参数的一个子集。

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Futures 和 Promises是Scala的语言的功能加强： SIP-14。官方文档很好的介绍了这个功能。
Future提供了一个漂亮的方式提供并行执行代码的能力，高效且非阻塞。Future可以并发地执行，可以提供更快，异步，非阻塞的并发代码。
通常，future和promise都是非阻塞的执行，可以通过回调函数来获得结果。但是，你也可以通过阻塞的方式串行的执行Future。
本文主要编译于官方文档，以及参考了其它一些网上公开的资料。

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Scala中的Either是一个有趣的类，它代表两个可能的类型的其中一个类型的值。这两个值之间没有交集。
Either是抽象类，有两个具体的实现类: Left和Right。
Either可以作为scala.Option的替换，可以用scala.util.Left替换scala.None,用scala.Right替换scala.Some。
一般在时实践中使用scala.util.Left作为Failure,而scala.util.Right作为成功的值。
另一个类似的类是scala.util.Try

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最近Nginx发布了1.9.1版，其中一个新的特性就是支持socket的SO_REUSEPORT选项。这个socket的SO_REUSEPORT选项已经有许多现实世界的应用。对NGINX而言，它通过将连接均衡的分给多个进程以提升性能。SO_REUSEPORT已经在一些操作系统上实现了支持。这个选项允许多个socket监听同一个IP地址+端口。内核负载均衡这些进来的sockets连接，将这些socket有效的分片。
尽管Java很早就有一个特性请求：JDK-6432031，但是时至今日，Oracle JDK依然不支持这个选项，因此我们只能通过hack的方式在Java中使用此特性。

Google已经在内部服务器中开启了这个特性： SO_REUSEPORT
Scaling Techniques for Servers with High Connection Rates

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最近在调研Scala web框架的性能时遇到一些问题， 比如生成巨多的Actor，GC时间过长，CPU使用率太高， 执行Actor的Receive是遇到耗时操作的问题等。怀疑Akka的调度器有些问题，特意整理了一些Akka调度器的背景知识，以及从源代码分析一下Actor是怎么执行地。

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事实上，最近我又增加了几个框架，现在包括 Netty, Undertow, Jetty, Spray, Vert.x, Grizzly 和 Node.js七种框架。
测试数据可以看下一篇文章: 七种WebSocket框架的性能比较

著名的 C10K 问题提出的时候, 正是 2001 年。这篇文章可以说是高性能服务器开发的一个标志性文档，它讨论的就是单机为1万个连接提供服务这个问题，当时因为硬件和软件的限制，单机1万还是一个非常值得挑战的目标。但是时光荏苒，随着硬件和软件的飞速发展，单机1万的目标已经变成了最简单不过的事情。现在用任何一种主流语言都能提供单机1万的并发处理的能力。所以现在目标早已提高了100倍，变成C1000k，也就是一台服务器为100万连接提供服务。在2010年,2011年已经看到一些实现C1000K的文章了，所以在2015年，实现C1000K应该不是一件困难的事情。

本文是我在实践过程中的记录，我的目标是使用spran-websocket，netty, undertow和node.js四种框架分别实现C1000K的服务器，看看这几个框架实现的难以程度，性能如何。开发语言为Scala和Javascript。

当然，谈起性能，我们还必须谈到每秒每个连接有多少个请求，也就是RPS数，还要考虑每条消息的大小。
一般来说，我们会选取一个百分比，比如每秒20%的连接会收发消息。我的需求是服务器只是push,客户端不会主动发送消息。 一般每一分钟会为这一百万群发一条消息。
所以实现的测试工具每个client建立60000个websocket连接，一共二十个client。实际不可能使用20台机器，我使用了两台AWS C3.2xlarge(8核16G)服务器作为客户端机。每台机器10个客户端。
服务器每1分钟群发一条消息。消息内容很简单，只是服务器的当天时间。

最近看到360用Go实现的消息推送系统，下面是他们的数据：

目前360消息推送系统服务于50+内部产品，万款开发平台App，实时长连接数亿量级，日独数十亿量级，1分钟内可以实现亿量级广播，日下发峰值百亿量级，400台物理机，3000多个实例分布在9个独立集群中，每个集群跨国内外近10个IDC。

四个服务器的代码和Client测试工具代码可以在github上下载。 (其实不止四种框架了，现在包括Netty, Undertow, Jetty, Spray-websocket, Vert.x, Grizzly 和 Node.js 七种框架的实现)

测试下来可以看到每种服务器都能轻松达到同时120万的websocket活动连接，只是资源占用和事务处理时间有差别。120万只是保守数据，在这么多连接情况下服务器依然很轻松，下一步我会进行C2000K的测试。

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最近在使用Metrics测试服务器性能的时候，Histogram类型会统计下面的数据：

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Message latency for eb810c24-8565-43ea-bc27-9a0b2c910ca4
             count = 693831
               min = 627
               max = 735
              mean = 633.06
            stddev = 9.61
            median = 631.00
              75% <= 633.00
              95% <= 640.00
              98% <= 651.00
              99% <= 670.00
            99.9% <= 735.00

特地整理一下几个统计指标(平均值，众数，中值和标准差)的含义。

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CQRS全称为Command Query Responsibility Segregation。 CQRS并不是一个完整的架构，而是一个小的模式。这个模式首先由Greg Young 和 Udi Dahan提出，Martin Flower有一篇文章专门介绍这个模式，微软也有一个专门教程介绍CQRS。
CQRS描述起来很简单，就是命令和查询职责分离。

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Scala中的协变逆变和Java中的协变逆变不一样，看起来更复杂。 本文对Scala中的这些概念做一总结。
首先看几个概念：

• covariant 协变。使你能够使用比原始指定的类型的子类
• Contravariance 逆变。使你能够使用比原始指定的类型的父类。
• Invariance 不变。你只能使用原始指定的类型，不能协变和逆变
• Upper bounds 上界。
• Lower bounds 下界。

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