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伸缩性。几年前看到 LMAX 架构，其中Disruptor后来开源了。LMAX让我产生了“应用级别共识”的想法，自从我们在2015年开始探索其潜力以来，我们获益良多，2016年，我们能够做到部署在

5 年前

驱动开发架构 MDD。 2011年Martin Fowler肯定了 LMAX架构的领域模型in-memory事件架构. JdonFramework原先Domain Events是使用JDK

10 年前

在Jdon看了LMAX架构的文章产生三个疑惑第一个in-memory的概念，这个是不是意味基本上所有的实体对象都要放置在内存当中？如果这样的话，那如资讯类网站和B2B类网站，文章和产品都是巨量的

10 年前

LMAX架构有input events, business logic processor（blp）, outputevents三个主要元素，当然disruptor不算，因为它是一种具体的实现技术

10 年前

LMAX Disruptor 是 Java 中最好的库之一，用于构建具有无锁队列的有界队列。Hubspot 撰写了有关 LMAX Disruptor 如何帮助构建快速、线程安全的跟踪库的文章

1 年前

LMAX 集团首席执行官戴维·默瑟 ( David Mercer)表示，这证明了系统的弹性：“就在 2020 年，我们的银行交易量翻了一番，其中大部分来自算法服务台——所以现在大约 85% 的银行交易量

2 年前

个人关注jdon有一年多了，在jdon网站上也学到了很多知识，同时也验证了一些自己的一些理论。jdon是一个不错的网站。在jdon论坛上学习和了解LMAX，rribbit(事件总线

10 年前

, Class.isAssingableFrom, 定制逻辑 Reactor Core内部封装了LMAX Disruptor的RingBuffer，再通过Reactor-Spring等支持支持各种

10 年前

LMAX 过名为 Disruptor 的无锁 Java 框架实现低延迟高吞吐量交易。 MAX的目标是成为世界上最快的交易平台。为了实现这一目标，他们需要优化数据在系统各阶段之间传递的方式

5 个月前

，然后在适当时候进行事件回放，或者需要时进行数据挖掘分析。这其中涉及多个重要技术环节：首先如何第一时间把用户操作事件截取下来，这可以参考 LMAX架构，使用disruptor对事件进行分发，也

10 年前

状态（开户余额），并以确定的顺序应用一组输入事件（转移），在首先安全地复制这些输入事件之后，到达最终状态（账户期末余额）。实际上，TigerBeetle 基于 LMAX Exchange

1 年前

事件（转账），在首先安全地复制这些输入事件后，到达最终状态（账户期末余额）。在实践中，TigerBeetle基于#LMAX架构并做了一些改进。我们采取相同的三个经典 LMAX 步骤

2 个月前

, etc. 14. Bittorrent Sync用于跨节点和数据中心同步关键数据。 15. 基于雅虎白皮书的预算控制定制的配额管理。最后，他们在提高改进部分提到了引入LMax的

8 年前

内存作为领域模型的状态空间呢？现在再想想LMAX就是我刚才的想法的一个实际例子。事件->模型->事件，这样的设计，理论上并不需要必须要求单线程来访问模型，因为领域模型不依赖于任何

10 年前

金融工程师的职业前景正在飙升。著名的金融工程硕士学位课程培养出新一代的技术专家，他们挥舞着编程工具，使交易算法大放异彩。我们也不要忘记2020年初大流行病导致的市场崩溃。伦敦 LMAX 集团的

2 年前

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