开放API接口安全设计
开放API接口安全校验的背景：
在未进行安全处理的开放API接口存在诸多的风险问题，如以下三种常见场景：
1、场景一
A公司开发的开放API未对接口进行安全控制，有黑客通过爬虫程序调用开放API查询客户信息的接口，由于没有安全验证，A公司的客户数据通过客户信息查询API流出，竞争公司拥有了这批客户数据，对A公司造成损失。
2、场景二
消息队列中间件的技术选型分析
题外话：这里我们可以先思考个小问题“Web应用中为什么会需要消息队列服务？”
在高并发环境下，由于来不及同步处理，请求往往会发生堵塞(主要原因)，比如说，大量的insert，update之类的请求同时到达mysql，直接导致无数的行锁表锁，甚至最后请求会堆积过多，从而触发too many connections错误。通过使用消息队列，我们可以异步处理请求，从而缓解系统的压力。
RabbitMQ
是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正是如此，使的它变的非常重量级，更适合于企业级的开发。是AMQP协议领先的一个实现，它实现了代理(Broker)架构，意味着消息在发送到客户端之前可以在中央节点上排队。对路由(Routing)，负载均衡(Load balance)或者数据持久化都有很好的支持。此特性使得RabbitMQ易于使用和部署，适宜于很多场景如路由、负载均衡或消息持久化等，用消息队列只需几行代码即可搞定。但是，这使得它的可扩展性差，速度较慢，因为中央节点增加了延迟，消息封装后也比较大。如需配置RabbitMQ则需要在目标机器上安装Erlang环境。
ØMQ(ZeroMQ)
号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景。是一个非常轻量级的消息系统，专门为高吞吐量/低延迟的场景开发，在金融界的应用中经常可以发现它。与RabbitMQ相比，ZeroMQ支持许多高级消息场景，但是你必须实现ZeroMQ框架中的各个块（比如Socket或Device等）。
ØMQ(ZeroMQ)能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列，但是开发人员需要自己组合多种技术框架，技术上的复杂度是对这MQ能够应用成功的挑战。ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式，你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件，因为你的应用程序将扮演了这个服务角色。你只需要简单的引用ZeroMQ程序库，可以使用NuGet安装，然后你就可以愉快的在应用程序之间发送消息了。但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列，也就是说如果down机，数据将会丢失。其中，Twitter的Storm中使用ZeroMQ作为数据流的传输。ZeroMQ非常灵活，但是你必须学习它的80页的手册（如果你要写一个分布式系统，一定要阅读它）。
ZeroMQ没有中间件架构，不需要任何服务进程和运行。事实上，你的应用程序端点扮演了这个服务角色。这让部署起来非常简单，但担心的是，你没有地方可以观察它是否有问题出现。就目前了解到的，ZeroMQ仅提供非持久性的队列。你可以在需要的地方实现自己的审计和数据恢复功能。
MSMQ
这是微软的产品里唯一被认为有价值的东西。如果MSMQ能证明可以应对这种任务，他们将选择使用它。关键是这个东西并不复杂，除了接收和发送，没有别的；它有一些硬性限制，比如最大消息体积是4MB。然而，通过和一些像MassTransit 或 NServiceBus这样的软件的连接，它完全可以解决这些问题。
Jafka/Kafka
kafka（能将消息分散到不同的节点上）是LinkedIn于2010年12月开发并开源的一个分布式MQ系统，现在是Apache的一个孵化项目，是一个高性能跨语言分布式Publish/Subscribe消息队列系统，而Jafka是在Kafka之上孵化而来的，即Kafka的一个升级版。具有以下特性：快速持久化，可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化；高吞吐，在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率；完全的分布式系统，Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式，自动实现复杂均衡；支持Hadoop数据并行加载，对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka通过Hadoop的并行加载机制来统一了在线和离线的消息处理，这一点也是本课题所研究系统所看重的。Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统，除了性能非常好之外，还是一个工作良好的分布式系统。
Apache ActiveMQ
ActiveMQ居于两者(RabbitMQ & ZeroMQ)之间，类似于ZemoMQ，它可以部署于代理模式和P2P模式。类似于RabbitMQ，它易于实现高级场景，而且只需付出低消耗。
ActiveMQ被誉为Java世界的中坚力量。它有很长的历史，而且被广泛的使用。它还是跨平台的，给那些非微软平台的产品提供了一个天然的集成接入点。然而，它只有跑过了MSMQ才有可能被考虑。如需配置ActiveMQ则需要在目标机器上安装Java环境。
Apollo的特性如下：
支持Stomp 1.0和Stomp 1.1协议
主题和队列
队列浏览器
主题持久订阅
镜像队列
可靠的消息传递
消息过期和交换
消息选择器
JAAS验证
基于ACL的授权
支持SSL/TLS，证书验证
REST Management API
Redis
是一个Key-Value的NoSQL数据库，开发维护很活跃，虽然它是一个Key-Value数据库存储系统，但它本身支持MQ功能，所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作，各执行100万次，每10万次记录一次执行时间。测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。实验表明：入队时，当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ，而如果数据大小超过了10K，Redis则慢的无法忍受；出队时，无论数据大小，Redis都表现出非常好的性能，而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。
MemcacheQ
持久化消息队列memcacheq(简称mcq)是一个轻量级的消息队列，MemcacheQ的特性：
1 简单易用
2 处理速度快
3 多条队列
4 并发性能好
5 与memcache的协议兼容。这就意味着只要装了memcache的extension就可以了，不需要额外的插件。
6 在zend framework中使用也很方便。
最终，这几个产品：
全文检索:sphinx_elasticsearch_xunsearch选型分析
全文检索:sphinx_elasticsearch_xunsearch选型分析
开发语言：
Sphinx和Xunsearch是基于C/C++开发、Elasticsearch基于java开发
MySQL数据导入及索引生成：
Sphinx > Elasticsearch > Xunsearch
Sphinx跟RDBMS(特别是MYSQL)绑定的特别紧密，在导入MySQL数据生成索引时，从易用性、可靠性、速度上来看，Sphinx优于ElasticSearch。Sphinx真的很快。ElasticSearch官方文档上，数据都是使用RESTful接口一条一条插入的，也就是增量更新。有个bulk接口，可以批量导入、大幅加快速度
增量更新支持：
开放API接口安全设计
开放API接口安全校验的背景：
在未进行安全处理的开放API接口存在诸多的风险问题，如以下三种常见场景：
1、场景一
A公司开发的开放API未对接口进行安全控制，有黑客通过爬虫程序调用开放API查询客户信息的接口，由于没有安全验证，A公司的客户数据通过客户信息查询API流出，竞争公司拥有了这批客户数据，对A公司造成损失。
2、场景二
安居客网站系统架构案例分享简报
CDN（内容分发网络）架构 技术原理
Internet的高速发展，给人们的工作和生活带来了极大的便利，对Internet的服务品质和访问速度要求越来越高，虽然带宽不断增加，用户数量也在不断增加，受Web服务器的负荷和传输距离等因数的影响，响应速度慢还是经常抱怨和困扰。解决方案就是在网络传输上利用缓存技术使得Web服务数据流能就近访问，是优化网络数据传输非常有效的技术，从而获得高速的体验和品质保证。
......