由于最近使用云信添加短信接入功能，记录一下一些点避免时间久了忘记。

最近这段时间折腾了一下WebRTC，这两天终于是抽了时间把WebRTC搞定了，去年就想弄的，但是确实没时间。看了网上的https://apprtc.appspot.com/的例子（可能需要翻墙访问），这个例子是部署在Google App Engine上的应用程序，依赖与GAE的环境，后台的语言是python，而且还依赖Google App Engine Channel API，所以无法在本地运行，也无法扩展。费了一番功夫研读了例子的python端的源代码，决定用Java实现，Tomcat7之后开始支持WebSocket，打算用WebSocket代替Google App Engine Channel API实现前后台的通讯，在整个例子中Java+WebSocket起到的作用是负责客户端之间的通信，并不负责视频的传输，视频的传输依赖于WebRTC。

最近，买了本spring入门书：spring In Action 。大致浏览了下感觉还不错。就是入门了点。Manning的书还是不错的，我虽然不像哪些只看Manning书的人那样专注于Manning,但怀着崇敬的心情和激情通览了一遍。又一次接受了IOC 、DI、AOP等Spring核心概念。 先就IOC和DI谈一点我的看法。

1）Java 中能创建 Volatile 数组吗？

能，Java 中可以创建 volatile 类型数组，不过只是一个指向数组的引用，而不是整个数组。我的意思是，如果改变引用指向的数组，将会受到 volatile 的保护，但是如果多个线程同时改变数组的元素，volatile 标示符就不能起到之前的保护作用了。

在Java中long赋值不是原子操作，因为先写32位，再写后32位，分两步操作，而AtomicLong赋值是原子操作，为什么？为什么volatile能替代简单的锁，却不能保证原子性？这里面涉及volatile，是java中的一个我觉得这个词在Java规范中从未被解释清楚的神奇关键词，在Sun的JDK官方文档是这样形容volatile的：

网上有丰富的数据库优化方案，但是大多都是零零碎碎，系统地介绍数据库优化的很少。笔者根据自己的经验，以及参考了其他高手的优化文章，整理一份系统的优化方案。

数据库优化的目的是提高DB的工作效率，减少响应时间。基于此，笔者认为应该从如下四个层次来优化数据库性能。

希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。
希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的：

军规适用场景：并发量大、数据量大的互联网业务

军规：介绍内容

解读：讲解原因，解读比军规更重要

适用于word 2007 poi 版本 3.7

没有挤公交来上班过，就不知道生活的压力有多大。