众所周知,单体应用程序,由于其种种不足,几乎不支持敏捷方法。如果你想为一个大型或复杂的业务创建一个软件项目,最好从微服务架构开始。
首先服务提供者(用户、商品等微服务子模块)按照指定格式的服务接口描述,向注册中心注册服务,声明自己能够提供哪些服务以及服务的地址是什么,完成服务发布。
Spark 是最活跃的 Apache 项目之一。Spark 的开源社区一度达到上千的活跃贡献者。最主要推动者是 Databricks,由最初的 Spark 创造者们成立的公司。Spark 因为在引擎方面比 MapReduce 全面占优,经过几年发展和 Hadoop 生态结合较好,已经被广泛视为 Hadoop MapReduce 引擎的取代者。
《分享几个便利的工具软件》介绍了几个实用的工具软件,包括clover、Listary、Zeal、GitKraken和Visual Studio Code。这些软件具有强大的搜索功能、标签页管理、书签栏快捷访问、离线API文档支持和Git可视化工具等特性,可以帮助用户提高工作效率和编程技能。
要掌握功能强大,操作简单的标签页,只需记住Ctrl+T新开页面,Ctrl+W关闭页面,Ctrl+Tab切换页面,工作效率提高何止一倍!
对于技术的选型,往往是没有规定死是要用哪一项技术的,而是需要结合业务的需求、运维场景、自身对某项技术的掌握程度、以及其它更多的考量因素来共同决定的:
API版本管理的重要性不言而喻,对于API的设计者和使用者而言,版本管理都有着非常重要的意义。 首先,对于API的设计和实现者而言,需要考虑向后兼容性,但是随着业务的发展或需求的变更往往会导致兼容性实现非常复杂,因此引入API版本管理将能解决这个尴尬。此时可以提供多个版本的API实现,不需要再为了向后兼容性而绞尽脑汁。 其次,对于API的使用者而言,也可以灵活选择使用不同版本API,而不用担心API的兼容性问题。
最近有人问浪尖,想读一个比较大的spark项目源码,问浪尖要,浪尖只能告诉你业务相关的是基本上不会有人开源,平台相关的源码就比较多了,浪尖比较推荐的是Spark JobServer相关的源码。改源码量比较小,而且是关于Spark API的非常适合大家去阅读,以便于帮助大家更加深刻的理解spark API的使用及运行原理相关的内容。
如上,这个只是简单的例子,后续还可以添加case关联、header、method等信息
之前我有提过文档的事,标题是《文档!文档!文档!重要的事情说三遍!》,其中提到的文档工具是使用wiki来管理文档,当然也能配合jira来分发任务,以及管理bug,查看每个任务的工作流状态等等 今天来讲讲另外一个文档工具,swagger+spring,这个插件比较好用,非常适合那种敏捷开发的小团队,不像wiki那么繁琐,更没有word或者excel那么难以管理,使用这个工具,你只需要在代码中配置好相应的注解,在spring容器加载的时候就自动扫描进去了,使用非常方便,那么先来简单看看吧 首先需要配置pom,
假设我们希望给某个用户限制调用某个 API 的总 QPS 为 50,但机器数可能很多(比如有 100 台)。这时候我们很自然地就想到,找一个 server 专门用来统计总的调用量,其它的实例都与这台 server 通信以判断是否可以调用。这就是最基础的集群流控的方式。
分布式配置中心主要是针对分布式技术而出现的,目前的网络大环境是分布式网络环境,使用分布式配置中心能够在最大程度上提高工作效率,并对文件进行实时更新和统一管理的操作。目前市面上的分布式配置中心数量有很多,各种分布式配置中心的具体情况和优缺点也不一样,那么分布式配置中心哪几种比较好?哪款分布式配置中心更合适?
年前抽了点时间写了个波哥的第一个C端产品,一个电商小程序。前端语言跟vue差不多,就是封装js的时候有些自定义的函数和比较特殊调用方法注意一下就好了。后台波哥用django写的API。在这里给大家献丑啦!
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意图:将对象组合成树形结构以表示 “部分 - 整体” 的层次结构。Composite 使得用户对单个对象和组合对象的使用具有一致性。
如果对网络配置文件有所了解的话,那么就应该知道服务配置中心和分布式配置中心两种概念,这两个配置中心拥有不同的功能和性能,那么服务配置中心和分布式配置中心哪个比较好呢?分布式配置中心有哪些优点?
第一个是IT架构,其实就是计算,网络,存储。这是云架构师的基本功,也是最传统的云架构师应该首先掌握的部分,良好设计的IT架构,可以降低CAPEX和OPEX,减轻运维的负担。数据中心,虚拟化,云平台,容器平台都属于IT架构的范畴。
YApi 是高效、易用、功能强大的 api 管理平台,旨在为开发、产品、测试人员提供更优雅的接口管理服务。可以帮助开发者轻松创建、发布、维护 API,YApi 还为用户提供了优秀的交互体验,开发人员只需利用平台提供的接口数据写入工具以及简单的点击操作就可以实现接口的管理。
最近需要开发一些内核模块,进行探究linux内核的一些特征,现在把一些遇到的比较好的文章和知识点,进行简要记录和备忘;
针对 API 的管理,非常重要的一点就是做 API 监控。前段时间看了 Nginx 社区发布的一本关于 API 流量管理的书,感觉书中的内容还不错,结合我在实际应用中的经验,今天就来梳理一下 API 的监控的一些方法。
这篇文章对soap和webService有一个比较好的讲解: https://blog.csdn.net/Pautcher_0/article/details/6798351
启动 msfconsole 启动PostgreSQL systemctl start postgresql 设置PostgreSQL开机自启动 systemctl enable postgresql
最近想跳槽,翻了翻招聘,发现一个对咱们Go语言比较好的现象。越来越多的企业把Go作为招聘条件,Java和Go在这些招聘启事里往往作为同等要求出现。 Go的确在很多场景越来越能发挥作用,很多项目基于Go来开发,如Kubernetes、DocKer、Etcd、Beego、martini、Codis、delve等,并且云计算、微服务、区块链等领域到处可见Go的身影。 并且很多技术的兴起都离不开大厂的身先士卒,Go为越来越多的企业使用,自然离不开大厂的助推。基于此,Go基本上可以说是语言层面上进入大厂的通行证。
kudu 2015年9月28号出现第一个测试版本0.5.0,2016年2月26第一个正式版0.7.发布。clickhouse 2018年3月开源正式版出现。两者都是列式存储,都可以针对数据进行实时OLAP分析,两者的区别如下:
在前面我们成功的使用了Spring Boot Web程序和微信对接。但是这仅仅是一个开始,我们还需要获取access_token,也就是凭据,才能进行之后的工作。微信开发文档有如下介绍。
基于Spring Boot 2.3、 Spring Cloud Hoxton & Alibaba、 OAuth2 的RBAC 权限管理系统。
最近在找一些文件分享工具,可以直接上传到服务器,然后分享给别人链接直接下载。尤其是对于通过服务器分享大文件而言,或者和很多人分享文件,这种功能还是比较好用的。当然也可以通过网盘分享。
容器这个概念是指用一种更为清亮的方式来虚拟化应用技术,这种方式可以减少资源和时间的浪费,目前容器技术得到了飞速发展,出现了很多种类型的容器,和普通的虚拟机相比,容器所需要的体积更小,而且操作也较为简单,下面再来为大家简单介绍容器化应用性能监控的相关内容。
导读:兵法有云:三军未动粮草先行。对于程序员来说,粮草莫过于一干好用的工具了。下面推荐几款比较好用的辅助工具。特别对于初学者来说,学习编程之初就了解这些工具,会让你的学习事半功倍。
微博平台监控技术负责人,负责微博平台、PC微博大规模监控系统的建设,主要关注实时大数据、运维自动化、智能化方向,2014年加入微博,之前曾在新浪、搜狐等公司从事运维监控方面的工作。
基于Vue + ElementUI 的web项目工程框架,专注于中台系统快速搭建,框架已在多个项目实战检验。特色:搭配代码生成器,可生成api调用、vuex管理、模拟数据代码;内置常用超过70个组件、扩展;子模块支持前端微服务,可以批量编译打包;独立开发、运行、部署;支持更新升级。
分享资料之前,先给大家分享一个Google发布的 TensorFlow 游乐场,想要了解神经网络的可以去玩玩,从视觉上体验一下神经网络。
Cloud-Platform是国内首个基于Spring Cloud微服务化开发平台,具有统一授权、认证后台管理系统,其中包含具备用户管理、资源权限管理、网关API 管理等多个模块,支持多业务系统并行开发,可以作为后端服务的开发脚手架。代码简洁,架构清晰,适合学习和直接项目中使用。核心技术采用Spring Boot 2.1.2以及Spring Cloud (Greenwich.RELEASE) 相关核心组件,采用Nacos注册和配置中心,集成流量卫兵Sentinel,前端采用vue-element-admin组件。
ZooKeeper、Consul、Eureka和新生的Nacos 都实现了注册中心的功能。那么从哪些方面进行对比,进而选型呢?
对于一家必须领先于黑客、欺诈者和网络犯罪趋势的全球网络安全公司来说,构建、测试和发布软件的繁琐遗留流程是一个巨大的挑战。
当单块架构被划分成微服务之后,随着微服务数量的增多,毫无疑问,将会面临比单块架构更复杂的问题。
比如我们常用的支付宝,接入支付宝 SDK,就可以实现支付功能,在线交易;比如现在直播视频比较火,接入直播的SDK,就可以实现在线直播的功能。 但是,据说这两个词总会让程序猿悲喜交加。因为,不论是销售还
随着互联网的发展,API变的至关重要。根据统计,目前市面上有上千万的开发者,互联网项目超过10亿,保守统计涉及的 API 数量大约有 100 亿。这么大基数的API,只要解决某些共有的痛点,将会是非常有意义的事情。我们总结了API管理方面的问题,发现与API相关的文档,调试,测试和数据Mock 在工作中效率是非常低下的。
这部分主要是了解与Java相关的动态以及信息,能够拓展我们的视野以及寻找一些好的idea。每天早晚都可以刷一刷,可以说是每日必逛。下面列出我采取的几种方式。
12月15日,由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题,汇聚了超40位技术专家,共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果,吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容,稍作整理,分享给大家。
面包屑是基于el-breadcrumb UI不是问题,element-plus封装的比较好。数据源来源简单说下。
微服务模式下,我们的系统中往往需要集成进各种各样的 SDK,这些 SDK 部分来自于非功能性的业务需求,例如 bool 表达式解析,http router,日期时间解析;一部分来自于对公司内基础设施的绑定,如 MQ Client,配置下发 Client,其它服务的调用 SDK 等等。
不是我自身的,却是我需要的,都是我所依赖的。一切需要外部提供的,都是需要进行依赖注入的。
本次NANO Hackathon活动主要向用户推广在JetsonNANO平台上利用TensorRT,TransferLearning Toolkit(TLT)这两个开发工具,在实际应用中解决深度学习推理和训练上的问题。本次活动以口罩检测为主题,学生利用TransferLearning Toolkit训练ssd_mobilenet_v2等目标检测模型,并把训练好的模型利用TensorRT部署在Jetson NANO平台上来对视频进行人脸口罩检测。以下是从活动的微信群,webex会议等渠道收集概括的学生提出的问题。主要帮助学生解决了环境部署,API调用,代码调优等方面产生的问题。
阅读本文之前,您也可以到Asp.Net Web API 2 系列导航进行查看 http://www.cnblogs.com/aehyok/p/3446289.html
看到了这个问题,就想起了我在大学自学的时候有同样的问题,现在工作了,来写写自己的看法,希望对广大的初学者有所帮助。
这篇文章主要以Tomcat为例子记录了一些关于Java内存Webshell利用与检测以及相关的思考。
最近清明节家里蹲了3天,回归英雄联盟,玩了一会,能看到很多上等马下等马的快速喊话,比较好奇是怎么来的,所以有了这篇记录
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