平台—新白名单

一、背景

平台，基于白名单制，原有流程：

1. 运营后台导入用户pin列表,把这一批用户分配给产品（一个或多个）;
2. 现有pin列表，根据id范围分配给产品（一个或多个）;

原有白名单分配流程，操作较简单，但由于用户质量参差不齐，运营同学无法精准的通过增减白名单，来控制产品的进件人数，同时，用户在风控侧有大量的风控数据，根据用户风险的变化情况，来给产品增减白名单，从而达到精准运营和风险控制。

在这样的背景下，新白名单的基本诉求：

1. 根据风控指标筛选，并支持按风控规则比例分配名单
2. 支持实时进行本产品或不同产品间，进行用户的排斥筛选
3. 能按照指定的方式，全量或部分删减已经配置的白名单列表

目前这些功能已经全部实现。

当你使用一台电脑超过一年，会越发觉得目录管理的重要性。

本文内容：

1. protobuf介绍
2. protobuf简单示例（真的不用像网上说的那样，各种编译安装的）

起因

每周五（六）下午都会有人吼一声：“又要写周报了，我这周都干什么了啊？！！”，写周报的确是一件令人痛苦的事情。以前，作为一个兢兢业业的后端接口搬砖的，工作比较单一，基本都是：某某模块接口设计，表设计，接口编写，接口测试…现在工作内容多而杂，到周五下午写周报基本抓狂状态。
突然想起来，以前学习js时，老师的一个小demo，一个小巧的待办事项列表工具，抓过来用了一段时间，自己又改造了下代码，感觉挺好使的，不光解决周五周报的问题，同时，对于梳理每天的工作也很有帮助，慢慢发现工作任务分配，工作思路等都清晰了不少。
这个小工具，对于和我有同样需求的人可能有点价值，本着“独乐了不如众乐乐”的精神，这里提供源代码和一个在线的页面。
源代码：https://github.com/kevinlsui/TodoList.git
网页：https://kevinlsui.github.io/TodoList/

《深入理解Java虚拟机》是一本能让java开发者废寝忘食的书。
最初拿到这本书，自己还是一个完全懵懂、“知其然而不知其所以然”的java菜鸟，现在可能好一点了，这本书也来来回回翻了好几遍，对jvm有了一定的认识。最近要找工作，又重新学习了下，总结一下一些基本的知识点。
本文主要总结一下jvm的运行时数据区域。

前言

学好JS,走遍天下都不怕

JS，全称JavaScript。在我印象中，它就是一个弱语言，各种语法诡异难懂，各种用法千奇百怪，全靠背，没有规律可循（可能也是我学艺不精，大神勿喷）。但是，随着前端的大热，NodeJs的火爆情形，真的是“学好JS,走遍天下都不怕”。
最近，工作中需要去接触公司封装的一个js类库，以及前端工作做的越来越多，需要阅读优秀框架的源码，js面向对象是时候拿出来梳理一下了。

《深入理解Java虚拟机》是一本能让java开发者废寝忘食的书。
最初拿到这本书，自己还是一个完全懵懂、“知其然而不知其所以然”的java菜鸟，现在可能好一点了，这本书也来来回回翻了好几遍，对jvm有了一定的认识。最近要找工作，又重新学习了下，总结一下一些基本的知识点。
本文主要总结一下jvm的垃圾回收相关内容。

注：以下工具均为jdk自带，本文测试使用的jdk1.7

简单的命令行工具

查看某一jvm进程中，各个线程的状态

1. cmd → jps，显示当前机器所有的jvm进程，选择要查看进程对应的ID
2. cmd → jstack 100000(对应进程id),然后观察各个线程的状态，关于线程的几种状态，可查看总结的文章

界面工具

jdk自带的命令行工具很多，上面只是两个比较常用的。
而jdk对应的JAVA_HOME/bin中的jvisualvm.exe，综合了各个命令行工具的功能，并且提供了图像化界面，是我们使用最多的调休工具。
具体使用，双击exe文件打开，里面的各项内容，只要具备虚拟机的基本知识都能看懂的。

常用的插件：
1.Visual GC : 统计垃圾回收

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题目：1亿（10亿，100亿？）个垃圾邮件地址，建立一个黑名单库，使得所用空间最小，查询速度快，准许一点误差。
思路：

1. 常规方法，把这1亿个地址放入数组，每次来一个url,去循环数组，去判断是否属于黑名单；（对于这种大数据量的，基本不可能，占空间大，查询速度慢）
2. 哈希表，每一个地址通过哈希函数，放入类似hashmap结构中，每次来url,快速定位到该键值对，可知是否属于黑名单；（占据空间还是太大，但是速度应该可以，仍然不可取）
3. 布隆过滤器。（专门为这种大数据操作而生，人类智慧真是令人感叹！！！）

前言

java.util.concurrent包的实现，大大提高了并发编程的效率。
相对于传统的synchronized类似悲观锁的实现（jdk1.6后优化，效率也大幅提升，后续总结），并发包concurrent依赖CAS提供了乐观锁的解决方案，使得效率的大幅提升。