这是Ketan Parmar发表的Microservice Architecture - A Quick Guide。

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本文是我在阅读O'Reilly免费的电子书 Software Architecture Patterns过程中做的笔记。
首先这本书非常新，2015年3月30号订正后发布。其次将目前流行的几种架构详细进行了剖析和比较，除了传统的N层架构外，其它架构相当的前沿。并且，这篇小书连带封面才55页，短小精悍，值得一读。这本书的作者是 Mark Richards，有30多年行业经验，19年软件集成，企业级架构的经验，大部分是Java平台，也出版了多本书和论文。

如果你没有时间去阅读这本书，那么不妨看一下本篇文章。 我在笔记中将书中的主要知识点都记录下来。

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原文: Minor GC vs Major GC vs Full GC

在Plumbr进行GC暂停检测功能的工作时， 我不得不阅读大量与此相关的文章，书籍和报告。在研究过程中, 对于Minor, Major和Full GC时间我一再的困惑，这也就导致本博文的产生， 希望我能理清我的一些困惑。
本文期望读者熟悉JVM内建的垃圾回收的基本原理。JVM的内存堆对 Eden, Survivor 和 Tenured/Old区划分, 代假设和不同的GC算法不在本文的讨论之列。

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最近异步编程非常流行， 主要是它能够在多核系统上提高吞吐率。异步编程是一种编程方式，可以提高对UI的快速响应。 Java中的异步编程模型提供了一致性的编程模型， 可以用来在程序中支持异步。 本文讨论了在使用Java执行异步操作应该遵循的最佳实践。

原文：Best Practices of Asynchronous Programming With Java

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本文主要介绍了Kafka High level的代码架构和主要的类。

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现在谈起大数据几乎等价于谈论Hadoop及其它的生态圈产品。但是现在一个下一代的计算框架已经长大，而且声名显赫。那就是Spark。你或许已经听说过它以及它的诸多好处。
自从发布之日起，Hadoop就被认为是Google大数据工具的等价实现。它帮助很多公司处理先前不可想象的大数据。围绕着它的两个主要部件(HDFS,分布式一致性的文件系统，和MapReduce, 分布式的计算框架), 一堆相关的工具涌现， 补充并提高它的功能。

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Kafka官方提供了Producer和Consumer的例子。 尽管Kafka是由Scala开发的，但是却没有提供使用Scala编写Producer和Consumer的例子。

本文介绍了使用Scala开发producer和consumer的例子。

项目代码可以在github上浏览下载： kafka-example-in-scala 。

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Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。

Apache Kafka与传统消息系统相比，有以下不同：

• 它被设计为一个分布式系统，易于向外扩展；
• 它同时为发布和订阅提供高吞吐量；
• 它支持多订阅者，当失败时能自动平衡消费者；
• 它将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。

我们将通过几个case学习Kafka的功能。

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Kafka为broker,producer和consumer提供了很多的配置参数。 了解并理解这些配置参数对于我们使用kafka是非常重要的。
本文列出了一些重要的配置参数。

官方的文档 Configuration比较老了，很多参数有所变动， 有些名字也有所改变。我在整理的过程中根据0.8.2的代码也做了修正。

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英语原文: The 30 CSS Selectors you Must Memorize
中文翻译 by Yimin Zhou： 30个你必须熟记的CSS选择器

另外一个关于CSS slector的资源是: MDN CSS Selectors

你学会了基本的id，class类选择器和descendant后代选择器，然后就觉得完事了吗？如果这样，你就会错过许多灵活运用CSS的机会。虽然本文提到的许多选择器都属于CSS3，并且只能在现代的浏览器中使用，但学会这些是大有好处的。

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