2019

【70】Netty 4.1.6源码分析———Netty线程模型之NioEventLoop
【69】Netty 4.1.6源码分析———Netty线程模型之初探
【68】Netty 4.1.6源码分析———服务端启动过程
【67】Dubbo 2.5源码分析———provider与consumer之间的心跳检测
【66】Dubbo 2.5源码分析———编解码及两个疑问的解答
【65 有错误】Dubbo 2.5源码分析——远程服务引用(向Netty Server发送请求)
【64 有错误】Dubbo 2.5源码分析———Netty在provider和consumer中的应用
【63】Dubbo 2.5源码分析——远程服务引用(本地伪装_服务降级)
【62】Dubbo 2.5源码分析——远程服务引用(容错_路由_负载均衡)

2018

【61】TCC-Transaction源码——核心流程
【60】Eureka中令牌桶算法的实现
【59】zookeeper与Redis解决分布式锁问题
【58】分布式事务(5)——独立消息服务
【57】分布式事务(4)——本地消息表
【56】分布式事务(3)——关于纯消息中间件解决方案的遐想
【55】分布式事务(2)——Basic Paxos算法
【54】分布式事务(1)——基础理论与2PC、3PC
【53】Quartz 2.2.1源码分析——线程池与工作线程
【52】Quartz 2.2.1源码分析——QuartzSchedulerThread(Quartz引擎)运转过程
【51】Quartz 2.2.1源码分析——JobDetail和Trigger的注册
【50】Dubbo 2.5源码分析——远程服务引用
【49】Dubbo 2.5源码分析——本地服务引用
【48】Dubbo 2.5源码分析——远程服务暴露(服务注册与订阅)
【47】Dubbo 2.5源码分析——远程服务暴露(连接注册中心)
【46】Dubbo 2.5源码分析——远程服务暴露
【45】Dubbo 2.5源码分析——本地服务暴露(服务发布)
【44】Dubbo 2.5源码分析——Spring启动与Dubbo自定义标签的处理
【43】Dubbo 2.5源码分析——简单IOC与AOP功能
【42】Dubbo 2.5源码分析——SPI机制实现
【41】Java中的SPI机制
【40】Java7 ConcurrentHashMap 源码分析
【39】Java7 读写锁 ReentrantReadWriteLock 源码分析
【37】使用TensorFlow slim 训练 mobilenet-v1 网络
【38】小米Mace Android demo加载自己训练的 mobilenet-v1 模型
【36】Java并发——中断/ThreadLocal/Thread.join
【35】Synchronized底层锁优化——轻量级锁偏向锁重量级锁
【34】Java NIO 学习笔记(基础)
【33】小米AI框架 Mace 文档翻译
【32】由分布式锁引发的总结(3)——MySQL InnoDB引擎中的索引-内容补充
【31】常见IO模型浅析
【30】由分布式锁引发的总结(2)——MySQL InnoDB引擎中的索引
【29】由分布式锁引发的总结(1)——MySQL InnoDB引擎中的锁
【28】基于数据库的(MySQL)分布式锁实现
【26】Nginx 的反向代理与负载均衡策略
【25】说说Redis的非阻塞IO多路复用技术
【24】原生方式搭建 Redis cluster 集群
【23】Redis 过期数据处理策略和内存淘汰策略
【22】哈希分区技术之间的对比(一致性哈希、Redis cluster虚拟槽)
【21】MySQL事务与Redis事务
【20】Redis持久化方式——AOF与RDB使用总结
【19】Redis主从复制——全量复制与增量复制总结
【18】用Redis sentinel(哨兵)解决master节点故障转移问题
【17】Web项目架构演变过程总结
【16】spring cloud微服务架构(八):分布式配置中心Cloud Config——配置刷新与加解密
【15】spring cloud微服务架构(七):分布式配置中心Cloud Config——Git方式
【14】RabbitMQ学习(四):生产者消息确认机制——事务和Confirm
【13】RabbitMQ学习(三):Routing,Topics
【12】RabbitMQ学习(二):hello world,work queue,PS
【11】RabbitMQ学习(一):消息队列协议AMQP的设计原理
【10】spring cloud微服务架构(六):API 网关Zuul的基本使用
【9】spring cloud微服务架构(五):spring cloud整合Hystrix与Hystrix监控
【8】spring cloud微服务架构(四):Hystrix的使用之熔断与隔离机制
【7】spring cloud微服务架构(三):Hystrix的使用之小试牛刀
【6】spring cloud微服务架构(二):雪崩效应与Hystrix基本原理
【5】spring cloud微服务架构(一):服务的注册与相互调用
【4】Mask-RCNN 训练自己的数据集
【3】Mask-RCNN 网络的理解
【2】Faster-RCNN 网络的理解
【1】深度学习:神经网络中的前向传播和反向传播算法推导