如何設(shè)計(jì)高并發(fā)的服務(wù)器，如何提升服務(wù)器性能？您好樓主.我希望對您有幫助.高并發(fā)對后臺開發(fā)同學(xué)來說，既熟得不能再熟又并不陌生。清楚是是因?yàn)槊嬖嚭凸ぷ髂憬?jīng)常會提及它。很熟悉的原由是服務(wù)器因高并發(fā)導(dǎo)致出現(xiàn)各

如何設(shè)計(jì)高并發(fā)的服務(wù)器，如何提升服務(wù)器性能？

您好樓主.我希望對您有幫助.高并發(fā)對后臺開發(fā)同學(xué)來說，既熟得不能再熟又并不陌生。清楚是是因?yàn)槊嬖嚭凸ぷ髂憬?jīng)常會提及它。很熟悉的原由是服務(wù)器因高并發(fā)導(dǎo)致出現(xiàn)各位問題的情況更是少之又少。同時，想成功這方面的經(jīng)驗(yàn)也是

Apache Flink和Apache Spark有什么異同？它們的發(fā)展前景分別怎樣？

flink和spark也是apache軟件基金會（ASF）旗下宗師級項(xiàng)目，也是通用數(shù)據(jù)處理平臺。它們這個可以應(yīng)用形式在很多的大數(shù)據(jù)應(yīng)用和處理環(huán)境。兩者或在不依賴性太強(qiáng)于其他環(huán)境的情況下運(yùn)行于standalone模式，如果沒有運(yùn)行在基于條件hadoop（YARN,HDFS)之上，導(dǎo)致它們均是運(yùn)行程序于內(nèi)存，所以才他們表現(xiàn)出來的都比hadoop好些大部分。

二者的不同：

Flink在并且數(shù)學(xué)集合的迭代轉(zhuǎn)換的時這個可以是非循環(huán)或是迭代可以計(jì)算一次性處理。flink的流式全面處理的是完全的流處理。流式數(shù)據(jù)一但進(jìn)入到就動態(tài)實(shí)時參與處理，這就容許流數(shù)據(jù)靈活地在操作窗口。

Spark在再者是基于組件彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD），這（主要的）給于spark實(shí)現(xiàn)內(nèi)存內(nèi)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的函數(shù)式編程。它是可以固定設(shè)置的內(nèi)存給于批量的計(jì)算。

Apache兩個開源項(xiàng)目比較：FlinkvsSpark