本篇文章我们重点讨论关于分布式事务的一些相关知识点。这是学习分布式系统的一个必不可少的技术。我们最常见的案例就是银行转账问题，A账户向B账户转100元，那么A账户余额要减少100，B账户上要增加100。两个步骤必须都要成功才算成功，只成功一个的话应当回滚掉。如果A和B不在同一个环境或者系统上，这个事务就是分布式事务了，那么在这种情况下，如何保证事务的正确执行，有哪些执行方案呢？ CAP理论和BASE理论 在将分布式事务的开始，我们先从几个分布式系统方面的基础知识点说起，首先是大名鼎鼎的CAP理论，CAP三个字母代表…
在上一篇Spring源码分析中，我们跳过了一部分关于Spring解决循环依赖部分的代码，为了填上这个坑，我这里另开一文来好好讨论下这个问题。 首先解释下什么是循环依赖，其实很简单，就是有两个类它们互相都依赖了对方，如下所示: @Component public class AService { @Autowired private BService bService; } @Component public class BService { @Autowired private AService aService;…
Spring Bean的生命周期真的是面试的时候关于Spring的最高频的考点之一了，笔者曾经被这个问题问懵了不止一次，一直记不住那一大串的步骤，但实际上尝试去死记硬背那些步骤的我是错误的，表面上看只是背诵一个流程，实际上，这个流程牵扯到的知识点可是很多而且很有意思的。 下面这个图我想很多人应该都看过相同的或者相似的： 看起来还是挺长的对吧，但是我们其实可以把它划分成下面四个大的步骤： 实例化Bean 设置对象属性，依赖注入 初始化 destroy：bean的销毁 接下来，我会根据这个步骤，一步步的讲解相关的知识点…
各位Javaer都对锁应该都是不陌生的，无论工作还是面试的时候，都是很常见的。不过对于大部分的小型的项目，也就是单机应用，基本都是使用Java的juc即可应对，但是随着应用规模的扩大，在分布式系统中，依靠着诸如syncronized，lock这些就无法应对了。那么本文就是来给大家唠嗑唠嗑在分布式系统中常见的几种实现分布式锁的方式。 数据库方式实现分布式锁 首先从大家最最熟悉的数据库来说，这里使用的是MySQL数据库，其他数据库可能有所区别但大致的思想是差不多的。这里我就默认大家对事务的ACID以及隔离机制都是了解的…
关联规则挖掘是数据挖掘中常用的手段，一般指的是从交易数据库、关系数据库以及其他的数据集中发现项或对象的频繁的模式(frequent patterns)、关联(association)的过程。此方法一般用于在购物篮分析(market basket analysis)中。最早是用于发现超市销售数据库中不同商品之间的关联关系，最经典的莫过于啤酒与尿布的这个段子。 观察发现很多顾客在买尿布的时候同时也购买啤酒，这样超市把尿布和啤酒放在一起就可以提高销售额，如果把土豆片摆在它们中间，则会同时提高这三者的销售额。 那么这个现象…
本文继续讲一个强化学习的算法，叫做Thompson抽样算法。这个算法的数学理论基础要用到的是贝叶斯推断(Bayesian Inference)。我们先谈谈这个算法的基本原理。 Thompson抽样算法基本原理 我们依然使用之前的多臂老虎机的问题。如图所示，横轴代表奖励，越往右边表示奖励越多。三条竖线代表三个不同的老虎机它们的平均奖励。 在算法开始前，我们是什么都不知道的，因此需要得到一些基础数据。图中有四个蓝色的数据，表示按下蓝色老虎机得到的奖励，根据这几个得到的奖励，可以得到一个数学分布。同样绿色的老虎机也能得到…
本文将要开始介绍机器学习中的强化学习， 这里首先应用一个多臂老虎机(The Multi-Armed Bandit Problem)问题来给大家解释什么是强化学习。 多臂老虎机问题 如图所示，我们有几个单臂老虎机，组成一起我们就称作多臂老虎机，那么我们需要制定什么样的策略才能最大化得到的奖励。这里假设每个老虎机奖励的随机分布是不一样的。 比如第一个分布，D1这个老虎机的分布大概率落在中间这部分，很小概率在两头的地方。假设用户是知道这些分布的，那么用户应当怎么选择？答案很简单，我们应当选择D5这个老虎机，因为它的平均值…
本文将会讲述关联规则学习中的一个基本算法，叫做先验算法。所谓先验算法，就是找出不同事件之间的联系。比如一个人在超市买了产品A，他可能会买货物B。这里我们看一个例子。 这里有七笔交易，那么根据这些数据我们可以得出一些猜测，当有货物A时可能有货物B。比如有汉堡的时候可能有薯条，如果有蔬菜可能就有水果等等。当我们的商店越来越大，交易记录越来越多，那么通过人为观察来看出这些商品之间的联系就很难了，这时就需要用到先验算法。 概念 先验算法当中有三个核心概念，support(支持度), confidence(信心水准), li…
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