Druid的segment
一个datasource的每个维度（列）会单独创建索引——倒排索引，每个维度有自己独立的倒排索引；指标维度不需要创建倒排索引，只需要保存起来，由于不需要进行聚合，所以保存的时候可以进行压缩。在最终保存的时候，所有的维度和指标对应的数据会组织在一个segment中，segment是按照时间段进行创建的
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Flink的checkpoint学习笔记
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flink
学习官方文档
数据流中消费到barrier n（第n个快照对应的barrier）的时候，flink会做一次checkpoin，生成一个snapshot。当出现故障之后，集群进入恢复阶段，会从最近的snapshot恢复出最新的快照。从当前快照的执行进度继续执行。
快照中需要记录消费的source的位置
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Spring依赖注入的bean装载
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spring
关于父类
通过spring装配的两个bean（A和B），都继承了一个父类，父类也是通过spring进行装配，spring容器初始化的时候，会装配这两个bean（A和B），这两个子类装配的时候，会分别初始化一次父类，也就是父类会初始化两次。再加上父类本身被装载，所以还有一次，总共三次。
java类
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zookeeper的数据与存储
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zookeeper
内存数据
zookeeper的数据结构是一颗树，类似于linux的文件系统，但是更加简单轻量。zookeeper在内存中存储了整个树的内容，DataTree包括所有节点的路径、节点数据以及ACL信息等。
DataTree底层是一个典型的ConcurrentHashMap：
key: 节点路径（p
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mybatis+springboot配置多数据源
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mybatis
遇到的问题
无法使用类型别名的包扫描按照文档中的说明，只需要在sprinboot的配置文件中添加：mybatis.type-aliases-package=com.example.domain.model即可，但是自己的项目中的配置就不是不起作用。
问题分析官方文档中说的配置是针对mybatis自
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spring aop与动态代理
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spring
aspectj
AspectJ是静态代理的增强，所谓的静态代理就是AOP框架会在编译阶段生成AOP代理类，因此也称为编译时增强。
相比于动态代理，aspectJ有更好的性能，但是需要特定的编译器，编译之后生成的class相比于java的编译器生成的class，会添加代理相关的逻辑。
java的动
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zookeeper的通信协调
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zookeeper
observer服务器
observer不需要将事务持久化到磁盘，一旦observer被重启，需要从leader重新同步整个名字空间。
依据Observer的特点。我们能够使用Observer做跨数据中心部署。假设把Leader和Follower分散到多个数据中心的话，由于数据中心之间的网络的延迟
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