更新于:10-11 15:31

有关[博客]分类推荐

为什么 K8s 在阿里能成功?| 问底中国 IT 技术演进 - 阿里巴巴云原生 - 博客园

于01-24 08:13 - -
曾凡松 阿里云云原生应用平台高级技术专家. 张振 阿里云云原生应用平台高级技术专家. 导读:本文描述了阿里巴巴在容器管理领域的技术演进历程,解读了为什么 K8s 最终能够大获成功的原因,以及到今年 双11 阿里巴巴内部的 K8s 应用情况. 内容着重描述了阿里巴巴基于 K8s 的云原生改造实践过程的三大能力升级,在对应能力升级过程中沉淀的技术解决方案,以及通过这些能力升级所取得的业务价值.

LSM-tree 基本原理及应用_LSM数,lsm,lsm-tire_永生只是一场幻梦-CSDN博客

于01-11 09:45 - -
LSM-tree 在 NoSQL 系统里非常常见,基本已经成为必选方案了. 今天介绍一下 LSM-tree 的主要思想,再举一个 LevelDB 的例子. 正文 3056 字,预计阅读时间 8 分钟. 起源于 1996 年的一篇论文《The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)》,这篇论文 32 页,我一直没读,对 LSM 的学习基本都来自顶会论文的背景知识以及开源系统文档.

研发环境容器化实施过程(docker + docker-compose + jenkins) - 陈晨_软件五千言 - 博客园

于12-28 22:24 - -
目前公司内部系统(代号GMS)研发团队,项目整体微服务规模大概是4+9+3的规模,4个内部业务微服务,9个是外部平台或者基础服务(文件资源/用户中心/网关/加密等),3个中间件服务(数据库/Redis/Nacos). 需求和排期都是会有交叉,会保证每周都有迭代内容交付,另外技术部门也在进行性能优化以及代码规约的重构.

ASP.NET Core Web API 最佳实践指南 - hippieZhou - 博客园

于12-19 21:38 - -
当我们编写一个项目的时候,我们的主要目标是使它能如期运行,并尽可能地满足所有用户需求. 但是,你难道不认为创建一个能正常工作的项目还不够吗. 同时这个项目不应该也是可维护和可读的吗. 事实证明,我们需要把更多的关注点放到我们项目的可读性和可维护性上. 这背后的主要原因是我们或许不是这个项目的唯一编写者.

Oracle大规模数据快速导出文本文件 - 王亨 - 博客园

于12-17 12:19 - -
哈喽,前几久,和大家分享过如何把文本数据快速导入数据库(点击即可打开),今天再和大家分享一个小技能,将Oracle数据库中的数据按照指定分割符、指定字段导出至文本文件. 首先来张图,看看导出的数据是什么样子. 用到的就是Oracle的spool命令,可以将数据库数据导出一个文本文件,而且也可以指定数据分隔符,其中!^是数据之间的分隔符.

JMeter非GUI模式执行测试-10999785-51CTO博客

于12-14 11:59 - -
实际压测时,强烈建议使用命令行模式,即非GUI模式,消耗压力机资源较低,可以支持较大并发. 注意:如有必要,使用管理员权限打开命令提示符.           如有必要,重启master机或者slave机.           如有必要,重启jmeter.           windows可以直接在脚本目录,打开命令行:按住Shift键,鼠标右键选择“在此处打开命令窗口”.

性能测试流程 - 十八岁 - 博客园

于12-11 21:33 - -
前段时间做了一个压测项目,对压测过程中学到的知识进行了总结,在此和大家分享下:. 通过不断加压,得到服务器峰值,找出系统瓶颈. 确定系统各项指标是否满足上线预估目标. 压测时,要隔离线上环境,以免影响线上其他业务,主要关注以下三点:. 如果只有线上环境,要确保线上环境没有其他业务. 要压测的环境所接入的第三方接口也要确定做到隔离线上环境.

微服务架构~BFF和网关是如何演化出来的 - 大大的橙子 - 博客园

于12-08 21:17 - -
BFF(Backend for Frontend)和网关Gateway是微服务架构中的两个重要概念,这两个概念相对比较新,有些开发人员甚至是架构师都不甚理解. 本文用假想的公司案例+图示的方式,解释BFF和网关是什么,它们是怎么演化出来的. 希望对架构师设计和落地微服务架构有所启发. 我们先把时间推回到大致2011年左右.

微服务的脚手架Jhipster使用(一) - 陆陆起飞啦 - 博客园

于12-08 09:58 - -
随着微服务的普及以及docker容器的广泛应用,有传统的soa服务衍生出微服务的概念,微服务强调的是服务的独立性,屏蔽底层物理平台的差异,此时你会发现微服务跟容器技术完美契合. 在此基础上衍生出的云原生以及DevOps的概念,废话不多说介绍一个非常牛叉的springCloud脚手架- -jhipster.

VisualVM分析与HelloWorld、springBoot项目 - metabolism - 博客园

于12-08 07:46 - -
VisualVM分析与HelloWorld、springBoot项目. 自从1995年第一个JDK版本JDKBeta发布,至今已经快25年,这些年来Java的框架日新月异,从最开始的Servlet阶段,到SSH,SSI,SSM,springboot等,还有一些其他方向的框架微服务SpringCloud、响应式编程Spring Reactor.

终于有人把“TCC分布式事务”实现原理讲明白了! - JaJian - 博客园

于11-29 00:22 - -
之前网上看到很多写分布式事务的文章,不过大多都是将分布式事务各种技术方案简单介绍一下. 很多朋友看了还是不知道分布式事务到底怎么回事,在项目里到底如何使用. 所以这篇文章,就用大白话+手工绘图,并结合一个电商系统的案例实践,来给大家讲清楚到底什么是 TCC 分布式事务. 首先说一下,这里可能会牵扯到一些 Spring Cloud 的原理,如果有不太清楚的同学,可以参考之前的文章:.

微服务的4个设计原则和19个解决方案 - 晓晨Master - 博客园

于11-28 09:01 - -
微服务架构现在是谈到企业应用架构时必聊的话题,微服务之所以火热也是因为相对之前的应用开发方式有很多优点,如更灵活、更能适应现在需求快速变更的大环境. 本文将介绍微服务架构的演进、优缺点和微服务应用的设计原则,然后着重介绍作为一个“微服务应用平台”需要提供哪些能力、解决哪些问题才能更好的支撑企业应用架构.

Kafka幂等性原理及实现剖析 - 哥不是小萝莉 - 博客园

于11-24 19:25 - -
最近和一些同学交流的时候反馈说,在面试Kafka时,被问到Kafka组件组成部分、API使用、Consumer和Producer原理及作用等问题都能详细作答. 但是,问到一个平时不注意的问题,就是Kafka的幂等性,被卡主了. 那么,今天笔者就为大家来剖析一下Kafka的幂等性原理及实现. 2.1 Kafka为啥需要幂等性.

到底是否应该使用“微服务架构”? - LinkinStar - 博客园

于11-24 17:38 - -
经过当前服务端的洗礼之后,市场出现了一波微服务的热潮. 然后就出现了很大的一个问题,无论什么项目,很多人想都不想,都直接开始说我们使用微服务架构来完成吧,用这个、这个组件很简单就能实现. 而且,现在市场上很多学习教程都直接教授微服务的架构使用. 很多学习的人看到这样的趋势就会随大流,就导致了当前的问题,炒作这样概念的人很多,很少人知其所以然.

Redis cluster集群模式的原理 - __Meng - 博客园

于11-23 22:34 - -
  redis cluster是Redis的分布式解决方案,在3.0版本推出后有效地解决了redis分布式方面的需求.   自动将数据进行分片,每个master上放一部分数据.   提供内置的高可用支持,部分master不可用时,还是可以继续工作的.   支撑N个redis master node,每个master node都可以挂载多个slave node.

微服务SpringCloud之GateWay熔断、限流、重试 - 社会主义接班人 - 博客园

于11-18 07:58 - -
纯洁的微笑的Spring Cloud系列博客终于学完了,也对Spring Cloud有了初步的了解. StripPrefix Filter 是一个请求路径截取的功能,我们可以利用这个功能来做特殊业务的转发. StripPrefix是当请求路径匹配到/name/**会将包含name和后边的字符串接去掉转发, StripPrefix=2就代表截取路径的个数,当访问.

如何从 0 到 1 构建个性化推荐? - DataFunTalk - 博客园

于11-16 08:25 - -
文章作者:曾钦榜 58同城 高级技术经理. 注:欢迎转载,转载请在留言区内留言. 导读:随着科学技术的飞速发展,互联网被广泛应用于各个领域,而以互联网为基础的招聘模式也越来越受到企业的青睐. 互联网招聘具有不受地域限制、覆盖面广、招聘成本低、针对性强、方便快捷、时效性强等优点,现已得到广泛应用,其中,58招聘是互联网招聘行业中规模最大的平台.

提高首屏页面加载速度,解决vue-cli打包后单个文件过大的问题 - 请叫我宋某某 - 博客园

于11-07 07:40 - -
本教程是针对vue-cli3以上的版本,其实原理都大同小异,这个demo为vue-cli直接创建的项目,并在main.js中引入了. 首先看demo打包后生成的文件大小,这个demo里面什么业务都没写、仅仅引入了几个包,chunk-vendors.js就达到了1.6M之多,如果是写入了庞大的业务后没做任何优化处理,那么这个文件可能会达到10M之多,这发生在我真实的项目经历中.

数据库用什么样的密码HASH算法才是最安全的? - andylau00j的专栏 - CSDN博客

于10-25 17:41 - -
以下是在公司内部技术分享时总结的,希望对你有用:. 我们数据库的权限管理十分严格,敏感信息开发工程师都看不到,密码明文存储不行吗. 存储在数据库的数据面临很多威胁,有应用程序层面、数据库层面的、操作系统层面的、机房层面的、员工层面的,想做到百分百不被黑客窃取,非常困难. 如果密码是加密之后再存储,那么即便被拖库,黑客也难以获取用户的明文密码.

基于Spring Boot的统一异常处理设计 - Grey Zeng - 博客园

于10-24 22:50 - -
基于Spring Boot的统一异常处理设计. Spring Boot中,支持RestControllerAdvice统一处理异常,在一个请求响应周期当中,如果Controller,Service,Repository出现任何异常,都会被RestControllerAdvice机制所捕获,进行统一处理.

HBase RowKey与索引设计 - 牧梦者 - 博客园

于10-17 23:54 - -
hbase的内部使用KeyValue的形式存储,其key时rowKey:family:column:logTime,value是其存储的内容. 其在region内大多以升序的形式排列,唯一的时logTime是以降序的形式进行排列. 所以,rowKey里越靠近左边的信息越容易被检索到. 其设计时,要考虑把重要的信息放左边,不重要的信息放到右边.

Kylin构建Cube过程详解 - XIAO的博客 - 博客园

于10-17 04:23 - -
下面开始分析cube的build过程. 以手机销售为例,表SALE记录各手机品牌在各个国家,每年的销售情况. 表PHONE是手机品牌,表COUNTRY是国家列表,两表通过外键与SALE表相关联. 这三张表就构成星型模型,其中SALE是事实表,PHONE、COUNTRY是维度表. 现在需要知道各品牌手机于2010-2012年,在中国的总销量,那么查询sql为:.

分库分表(5) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分库分表 - 雨点的名字 - 博客园

于10-15 08:13 - -
分库分表(5)--- ShardingSphere实现分库分表. 有关分库分表前面写了四篇博客:. 分库分表(1) --- 理论. 分库分表(2) --- ShardingSphere(理论). 分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离. 分库分表(4) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分表.

网络安全系列 之 密钥安全管理 - eaglediao - 博客园

于10-11 15:53 - -
最近涉及到安全相关的知识,这里对安全秘钥管理要点做简单记录:. 加密技术 是最常用的安全保密手段,利用技术手段把重要的数据变为乱码(加密)传送,到达目的地后再用相同或不同的手段还原(解密). 一个加密算法是将消息与密钥(一串数字)结合,产生不可理解的密文的步骤. 密钥是结合密码算法一起使用的参数,拥有它的实体可以加密或恢复数据.

利用kibana学习 elasticsearch restful api (DSL) - Ruthless - 博客园

于10-02 09:53 - -
利用kibana学习 elasticsearch restful api (DSL). 1、了解elasticsearch基本概念. PUT 创建索引,eg:PUT /movie_index 新建movie_index索引. GET 用于检索数据,eg:GET movie_index/movie/1.

保证分布式系统数据一致性的6种方案 - 左正 - 博客园

于09-20 07:12 - -
编者按:本文由「高可用架构后花园」群讨论整理而成. 在电商等业务中,系统一般由多个独立的服务组成,如何解决分布式调用时候数据的一致性. 具体业务场景如下,比如一个业务操作,如果同时调用服务 A、B、C,需要满足要么同时成功;要么同时失败. A、B、C 可能是多个不同部门开发、部署在不同服务器上的远程服务.

kafka消费者客户端 - sowhat1943 - 博客园

于09-18 19:57 - -
消费者与消费者组之间的关系. 每一个消费者都隶属于某一个消费者组,一个消费者组可以包含一个或多个消费者,每一条消息只会被消费者组中的某一个消费者所消费. 不同消费者组之间消息的消费是互不干扰的. 消费者组出现主要是出于两个目的:. (1) 使整体的消费能力具备横向的伸缩性. 可以适当增加消费者组中消费者的数量,来提高整体的消费能力.

Java面试通关要点汇总集 - luozhiyun - 博客园

于09-14 10:43 - -
final, finally, finalize 的区别. int 和 Integer 有什么区别. 说说自定义注解的场景及实现. HTTP 请求的 GET 与 POST 方式的区别. session 与 cookie 区别. session 分布式处理. equals 与 == 的区别. List 和 Map 区别.

Spring Cloud Alibaba | 微服务分布式事务之Seata - 极客挖掘机 - 博客园

于09-11 14:04 - -
Spring Cloud Alibaba | 微服务分布式事务之Seata. 本篇实战所使用Spring有关版本:. 在构建微服务的过程中,不管是使用什么框架、组件来构建,都绕不开一个问题,跨服务的业务操作如何保持数据一致性. 首先,设想一个传统的单体应用,无论多少内部调用,最后终归是在同一个数据库上进行操作来完成一向业务操作,如图:.

Kafka笔记—可靠性、幂等性和事务 - luozhiyun - 博客园

于09-07 10:03 - -
这几天很忙,但是我现在给我的要求是一周至少要出一篇文章,所以先拿这篇笔记来做开胃菜,源码分析估计明后两天应该能写一篇. Kafka只对“已提交”的消息(committed message)做有限度的持久化保证. 当Kafka的若干个Broker成功地接收到一条消息并写入到日志文件后,它们会告诉生产者程序这条消息已成功提交.