而在开始进行自动化运维落地的时候，往往会面临一个选择：到底是先做规划再逐步建设，还是先取价值度高的场景再持续建设？...我们先来看看这两种方式的优缺点： 先做规划再逐步建设 先规划出未来的自动化运维蓝图，包括自身具备的功能模块、与周边系统的关联、数据流等，再逐步累加进行堆积。...这种方式的好处是当前做的自动化运维建设是具备实际价值的，便于价值呈现后的后续建设，缺点是缺乏理论指导，需要后续持续构思适合自己的运维蓝图。 那我们在做自动化运维的时候，到底应该选择先做规划呢？...还是选择先建场景呢？ 我们两种都不选。 来看看一种新的建设思路：1+N 基于1+N的自动化运维建设思路 ? 1+N模式，1是指基础技术平台，N是指运维SaaS应用。...在我们做的案例里面，可以覆盖的例如F5、防火墙、网络设备、第三方系统等各类对象，做到真正意义上的跨系统调度与编排，用户只需要考虑场景和流程，而不用再关心技术上是否可行。
新尝试，视频号聊技术，欢迎双击爱心 新尝试，60s分享一个正能量。 “架构师之路”视频号，学技术，学管理，闯职场 如果大家喜欢，我尽量坚持下去。 推荐阅读：...
现在我们面临了两种选择： 先操作Redis的数据，再操作数据库的数据 先操作数据库的数据，再操作Redis的数据 如论选择哪种方法，最理想的情况下，两个操作要么同时成功，要么同时失败，否则就会出现Redis...是删除缓存还是更新缓存？ 当数据库数据发生变化的时候，Redis的数据也需要进行相应的操作，那么这个「操作」到底是用「更新」还是用「删除」呢？...因为使用「更新」操作的话，你会面临两种选择 先更新缓存，再更新数据库 先更新数据库，再更新缓存 第1种不用考虑了，下面讨论一下「先更新数据库，再更新缓存」这种方案。...明确这个问题之后，摆在我们面前的就只有两个选择了： 先更新数据库，再删除缓存 先删除缓存，再更新数据库 2.2....无论是重试还是异步删除，都是最终一致性的思想。 2.3.
对于低SNR微弱信号采集，很多同学会有这样一个疑问：应该先放大还是先滤波呢？这是一个问题！ 我喜欢以实际波形举例说明，更清晰容易理解。...对于一个信噪比非常低的信号，噪声幅值是很大的，如果此时先直接用放大器放大，放大后的噪声非常容易导致放大器进入非线性区域（饱和），进而影响其性能，见上图第三行。...因此在微弱信号处理时，先滤波、再放大，是一个选择，以保障后续电路的要求，这可以满足大部分应用需求。有的场合是第一级放大倍数很低，经过多级滤波后，通过一个高倍数的主放大器对信号进行放大。
转录组等表达量数据处理大家都是蛮熟悉的了，无论是传统的芯片还是转录组测序，最后都是得到一些样品在几万个基因的表达量矩阵。...根据变化情况把几万个基因排序后，进行gsea分析来确定上下调通路功能 方案3：针对每个样品的基因表达量排序进行ssGSEA分析，然后对ssGSEA打分矩阵根据分组进行差异分析 我们一直以来都是给大家前面的两个方案，就是一定要先根据表达量矩阵做不同分组的差异.../data/Step01-airwayData.Rdata") 大家可以先自行理解这个airway数据集，它的转录组测序数据也是公开可以获取的， 可以看我们的数据分析实战系列教程，目录如下所示： （...gsea分析来确定上下调通路功能 方案3：针对每个样品的基因表达量排序进行ssGSEA分析，然后对ssGSEA打分矩阵根据分组进行差异分析 前面的两个方案都需要做差异分析，接下来我们就走转录组差异分析 先差异后.../data/Step03-DESeq2_nrDEG.Rdata") 有了差异分析结果，我们先走方案2：分组做一个差异分析，根据变化情况把几万个基因排序后，进行gsea分析来确定上下调通路功能： rm
大家好，我是邓飞，星球内有老师问了一个问题： 做基因型数据分析时，是先质控还是基因型填充？两者顺序不一样差距大吗？...因为填充都有准确率，如果缺失比较大，填充错误就比较多，所以，先删除缺失率大的位点或者样本，剩下的进行填充，就能保证填充准确性了。
很多小伙伴最近都在问我，在系统中引入缓存后，当向数据库中写入数据时，是先写数据库还是先写缓存呢？先写数据库和先写缓存有什么区别吗？今天，我们就一起来聊聊这个话题。...而引入缓存后，我们在向数据库插入数据时，到底是先更新数据库还是先更新缓存呢？ 缓存的一般使用 缓存，从本质上讲，是为了更好的协调两个速度差异比较大的组件而引入的一种中间缓存层。...但是在后续更新数据的操作中，是更新完数据库，接下来更新缓存还是删除缓存？又或者是先删除缓存，再更新数据库？ 缓存更新策略 从理论上来说，给缓存设置过期时间，其实是一种最终一致性的表现。...先更新数据库再删除缓存 首先，这种方式也有极小的概率发生数据库数据和缓存数据不一致的情况，例如，线程A做查询操作，线程B执行更新操作，其执行的顺序如下所示。...这样说来，貌似三种方案都不安全呀，那我们该如何做呢？最重要的就是需要引入重试机制。 推荐使用 在实际的生产环境中，推荐 使用先更新数据库再删除缓存 的操作。那么，我们该如何解决这种策略下的问题呢？
从本质上讲，无论是先写数据库还是先写缓存，都是为了保证数据库和缓存的数据一致，也就是我们常说的数据一致性。 随着互联网的高速发展，当今时代已然从IT时代进入到DT时代。...而引入缓存后，我们在向数据库插入数据时，到底是先更新数据库还是先更新缓存呢？ 缓存的一般使用 缓存，从本质上讲，是为了更好的协调两个速度差异比较大的组件而引入的一种中间缓存层。...但是在后续更新数据的操作中，是更新完数据库，接下来更新缓存还是删除缓存？又或者是先删除缓存，再更新数据库？ 缓存更新策略 从理论上来说，给缓存设置过期时间，其实是一中最终一致性的表现。...先更新数据库再删除缓存 首先，这种方式也有极小的概率发生数据库数据和缓存数据不一致的情况，例如，线程A做查询操作，线程B执行更新操作，其执行的顺序如下所示。...这样说来，貌似三种方案都不安全呀，那我们该如何做呢？最终要的就是需要引入重试机制。 推荐使用 在实际的生产环境中，推荐 使用先更新数据库再删除缓存 的操作。那么，我们该如何解决这种策略下的问题呢？
IT运维的标准化与自动化之争 IT运维升级建设到底应该先进行标准化建设，还是应该先进行自动化建设，这个争议由来已久。...但究竟应该先进行IT标准化的梳理和建设，还是应该先着手IT自动化的研究和部署，往往会引发企业内部的争议。...我们直接回到出发点：无论我们首先要实现自动化、还是要实现标准化，根本目的是什么？这个目的在两种情况下是不是在大方向上是一致的？...如果是一致的，我们是否应该抛弃非此即彼的想法，专注于我们的根本目的，从而来研究和判断，到底应该先自动化还是标准化，或者有无第三条路可以走？ 何为标准化？ 企业IT运维管理不标准，带来的问题有目共睹。...我个人的理解是：先自动化，再标准化；边自动化，边标准化；既自动化，又标准化。
简单总结下，其实不用太纠结先洗菜还是先热油，因为要实现自动化这两步都是需要的，自动化技术可以将测试的执行实现，而编程技术可以推动自动化技术更好的扩展。...一般从入门角度来说先模仿写点自动化，再去学编程会更有目的性些。 附上一个WebDriver入门视频希望给初学者一个学习自动化的方向。
踩坑一：先更新数据库，再更新缓存 如果同时有两个写请求需要更新数据，每个写请求都先更新数据库再更新缓存，在并发场景可能会出现数据不一致的情况。...踩坑二：先删缓存，再更新数据库 如果写请求的处理流程是先删缓存再更新数据库，在一个读请求和一个写请求并发场景下可能会出现数据不一致情况。...踩坑三：先更新数据库，再删除缓存 在实际的系统中针对写请求还是推荐先更新数据库再删除缓存，但是在理论上还是存在问题，以下面这个例子说明。...Read-Through流程 如上图，应用程序只需要与Cache Provider交互，不用关心是从缓存取还是数据库。...Read/Write through 一般是由一个 Cache Provider 对外提供读写操作，应用程序不用感知操作的是缓存还是数据库。
先学会游泳然后再下水么？ 看到这句话，大家是不是都是反对这个观点的？对的，这个观点是错误的，但是这个错误的观点，在我们生活中却时时上演着。...这时候做项目这个事情就会被拖的遥遥无期，因为没有项目支撑，那些技术书不可能吃透。...所以说，先学会游泳还是先下水？在我们生活中还是要思考一下的。有些道理很简单却被大众所忽略。多思考，才能有所发现，多质疑才能有所进步。
踩坑一：先更新数据库，再更新缓存 如果同时有两个写请求需要更新数据，每个写请求都先更新数据库再更新缓存，在并发场景可能会出现数据不一致的情况。 ?...踩坑二：先删缓存，再更新数据库 如果写请求的处理流程是先删缓存再更新数据库，在一个读请求和一个写请求并发场景下可能会出现数据不一致情况。 ?...踩坑三：先更新数据库，再删除缓存 在实际的系统中针对写请求还是推荐先更新数据库再删除缓存，但是在理论上还是存在问题，以下面这个例子说明。 ?...Read-Through流程 如上图，应用程序只需要与Cache Provider交互，不用关心是从缓存取还是数据库。...Read/Write through 一般是由一个 Cache Provider 对外提供读写操作，应用程序不用感知操作的是缓存还是数据库。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/2ZvPScfbpl85ZGCDbifY1w 前言 在分布式系统中，缓存和数据库同时存在时，如果有写操作，先操作数据库还是先操作缓存呢？...缓存维护方案二 上个方案是一读一写，如果是双写操作，「先操作缓存，在操作数据库」，会怎么样呢？ ?...缓存维护方案三 一写（线程A）一读（线程B）操作，「先操作数据库，再操作缓存」。 ?...这种方案「没有明显的并发问题」，但是呢，「步骤二删除缓存失败」，还是个问题。不过概率比较小，「优于方案一和方案二」，平时工作中也是使用方案三。...缓存维护方案四 这个是方案三的改进方案，都是先操作数据库再操作缓存，我们来看一下流程图： ?
大家所在公司都属于互联网公司，最大的特点就是快——产品需要不停的迭代，迭代时间基本在15天左右。
如此看来，无论是通过调整投入还是增加产出来提高人效，最核心的都是薪酬管理。 提升人效除了优化投入和产出，过程中自然也离不开人才管理和发展。...所以薪酬管理不管是从人才管理的角度，还是企业发展的角度来说，都扮演着不可替代的重要角色。...02以薪为领，做难而有用的事 1. 薪酬之难 假如将HR SaaS比作一辆行驶中的车，核心人事（CoreHR）是车的底座，那么薪酬管理（payroll）无疑就是最复杂且核心的引擎。...无论从技术还是合规化层面，薪酬的复杂性体现于每个国家、每个行业、每个企业、每个部门中的每个人在每个不同的时间区间，其薪资体系都有可能是不同的。...但不同的是，Workday面临的是充分竞争和细分的市场，相互有充分的合作, 国外企业都能接受公有云，而中国市场主流需求还是混合部署的模式。
前言 在分布式系统中，缓存和数据库同时存在时，如果有写操作的时候，先操作数据库还是先操作缓存呢？先思考一下，可能会存在哪些问题，再往下看。下面我分几种方案阐述。...缓存维护方案一 假设有一写（线程A）一读（线程B）操作，先操作缓存，在操作数据库。，如下流程图所示： ?...缓存维护方案二 双写操作，先操作缓存，在操作数据库。 ?...缓存维护方案三 一写（线程A）一读（线程B）操作，先操作数据库，再操作缓存。 ?...缓存维护方案四 这个是方案三的改进方案，都是先操作数据库再操作缓存，我们来看一下流程图： ?
一、先操作数据库，再操作缓存 ?...二、先操作缓存，再操作数据库 ?...最终，先操作缓存，还是先操作数据库？...，还是修改？》...也提到了，淘汰缓存还是修改缓存的建议。 希望大家有收获，有不同方案欢迎讨论。 末了，挖个坑： ?
201905081557328021806617.png 那么，做SEO笨鸟先飞，是否合理？...三.思维 其实工作中的效率低下，主要还是取决于思维上的固化，你没有去思考如何提高效率而只是行动上做出来笨鸟先飞，势必达不到，勤能补拙的效果。...1.多思考 多思考才可以让自己的思维更敏捷，做SEO的过程中才可以出奇招，让自己网站SEO是与众不同的，可以获得搜索引擎的青睐，其实SEO本身是不变的，但思路改变就会出现千变万化的结果，比如你思考移动端如何优化...2.多参照 当然多思考也不就意味着要比别人多用功而发现新策略，有时我们通过借鉴也是可以拓展我们思路的，比如通过高排名网站的SEO策略，来启发我们对我们自己网站的策略调整，都是可以的，以这种笨鸟先飞的思路来...总结：做SEO笨鸟先飞，是否合理的问题，我们就讨论到这里，以上内容，仅供参考。 蝙蝠侠IT https://www.batmanit.com/h/1570.html 转载需授权！
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