Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理web服务器，Nginx是一款轻量级的Web服务器/反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器，在BSD-like 协议下发行。其主要特点如下：
之前有想过系统地来一番flink源码分析系列，谁曾想工作中需要完成的需求有些多，完整的flink源码分析系列只能一再往后拖了。之前公众号后台有想学习flink的朋友留言想看更多学习flink的资料，现在先发一些之前收藏的关于flink相关的文章，其中大多翻译自flink社区，希望能给大家带来一些帮助。本文[1]主要围绕flink任务的生命周期展开。
本文转载自链接：https://www.yuque.com/yahei/hey-yahei/condconv
Apache Flink提供了一个容错机制来持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使在出现故障的情况下，程序的状态也将最终反映每条记录来自数据流严格一次exactly once。 请注意，有一个开关可以降级为保证至少一次(least once)（如下所述）。
实时数据分析一直是个热门话题，需要实时数据分析的场景也越来越多，如金融支付中的风控，基础运维中的监控告警，实时大盘之外，AI模型也需要消费更为实时的聚合结果来达到很好的预测效果。
同时，浪尖也在知识星球里发了源码解析的文章。spark streaming的Checkpoint仅仅是针对driver的故障恢复做了数据和元数据的Checkpoint。而本文要讲的flink的checkpoint机制要复杂了很多，它采用的是轻量级的分布式快照，实现了每个操作符的快照，及循环流的在循环的数据的快照。详细的算法后面浪尖会给出文章。
数据科学家Vs机器学习工程师 原文: What are machine learning engineers来源: https://tech.co/12-ways-advantage-big-data-2017-05 品觉导读： 真正让“数据科学”发挥出了强大威力的，是在人们意识到，数据不仅止于精算统计、商业智能和数据仓库的时候。将数据人和其他部门（软件开发、营销、管理、人力资源）隔离开来的筒仓被打破后，数据科学才真正彰显出了自己的独特之处。这门学科的中心思想，便是数据适用于万事万物。 在任何应用中
Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。
Scaling a real-time streaming warehouse with Apache Flink, Parquet and Kubernetes--Aditi Verma (Branch Metrics) & Ramesh Shanmugam (Branch Metrics)
如果V值等于E值，则将V的值设为N。若V值和E值不同，则说明已经有其他线程做了更新，则当前线程什么都不做。通俗的理解就是CAS操作需要我们提供一个期望值，当期望值与当前线程的变量值相同时，说明还没线程修改该值，当前线程可以进行修改，也就是执行CAS操作，但如果期望值与当前线程不符，则说明该值已被其他线程修改，此时不执行更新操作，但可以选择重新读取该变量再尝试再次修改该变量，也可以放弃操作，原理图如下
我们花了很多时间来思考流处理。更酷的是：我们也花了很多时间帮助其他人思考流处理以及如何使用流应用解决他们的数据问题。这个过程的第一步是纠正对现代流处理的误解（作为一个快速变化的领域，这里有很多误见值得我们思考）。在这篇文章中，我们选择了其中的 6 个进行讲解，由于 Apache Flink 是我们最熟悉的开源流处理框架，所以我们会基于 Flink 来讲解这些例子。
最近参与了公司 API Gateway 的搭建工作，技术选型是 Netflix Zuul，主要聊一聊其中的一些心得和体会。
文章有点长，但是写的都挺直白的，慢慢看下来还是比较容易看懂，从Kafka的大体简介到Kafka的周边产品比较，再到Kafka与Zookeeper的关系，进一步理解Kafka的特性，包括Kafka的分区和副本以及消费组的特点及应用场景简介。
说到数据集成（Data Integration），简单地将所有数据倒入数据湖并不是解决办法。 在这篇文章中，我们将介绍如何轻松集成数据、链接不同来源的数据、将其置于合适的环境中，使其具有相关性并易于使用。
2023年11月6日，来自阿斯利康（瑞典）的Hannes Loeffler等人在ChemRxiv发表文章REINVENT4: Modern AI–Driven Generative Molecule Design。
有状态的计算作为容错以及数据一致性的保证，是当今实时计算必不可少的特性之一，流行的实时计算引擎包括 Google Dataflow、Flink、Spark (Structure) Streaming、Kafka Streams 都分别提供对内置 State 的支持。State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据，部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据，这让业界不禁思考: State 和 Database 是何种关系？有没有可能用 State 来代替数据库呢？
本文是对一个小众CMS（vaeThink v1.0.1）进行分析、代码执行漏洞挖掘和审计过程的记录，该CMS基于ThinkPHP5开发。作为一名代码审计的入门菜鸟，也希望能够将实践和学习的过程记录和分享，以期能够与大家共同交流进步。
设计一个数据结构，使得从该数据结构中查询一个数字时，能够以等概率返回该数字所在的任何下标。额外的要求是只要占用O(1)的额外的空间复杂度。
当使用 Visual Studio 调试的时候，如果我们的代码中出现了异常，那么 Visual Studio 会让我们的程序中断，然后我们就能知道程序中出现了异常。但是，如果这个异常已经被 catch 了，那么默认情况下 Visual Studio 是不会帮我们中断的。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Java Exception 是为处理异常应用程序行为而创建的类。在本文中，我将解释如何使用 Java Exception 类以及如何在考虑现有 Java Exceptions 设计的情况下创建异常结构。Java 异常概念是 Java 中的重要里程碑之一，每个开发人员都必须知道它。
当你使用 setState() 时，当前和之前的状态被合并。replaceState() 抛出当前的状态，只用你提供的内容来替换它。通常 setState() 会被使用，除非你真的因为某些原因需要删除所有之前的键。你也可以在 setState() 中把状态设置为 false/null，而不是使用 replaceState()。
简单的说明一下就是请求时间超过10s，不管有没有响应，这个连接都会被重置（中断响应）。
一、进程模型 众所周知，nginx性能高，而nginx的高性能与其架构是分不开的。那么nginx究竟是怎么样的呢？这一节我们先来初识一下nginx框架吧。
1.用vmware安装一台全新的CentOS7虚拟机，要求磁盘分50G，其中swap给2G，/boot给200M，剩余给/
我们现在从讨论编程模型和 API 转向实现它们的系统。模型和 API 允许用户描述他们想要计算的内容。在规模上准确地运行计算需要一个系统——通常是一个分布式系统。
原因1：面试的时候，被问到过，正常面试题是问介绍一下文件上传，但是如果问到上传过程中，网络中断怎么处理呢？
右键点击项目名，New--File，命名为：pubspec.yaml 并在文件里面输入下面内容 (因为在使用外部包时，首先你应该是一个包，所以下面这个内容是描述你的包是什么)
1.Replication Controller：用来部署、升级Pod 2.Replica Set：下一代的Replication Controller 3.Deployment：可以更加方便的管理Pod和Replica Set
在C语言中，volatile是一个关键字，用于告诉编译器不要优化某个变量或对象的存取，因为它可能会被程序之外的因素改变。这通常用于描述那些可能被中断服务程序、多线程或硬件修改的变量。以下是volatile关键字的一些重要方面：
当今我们的世界，信息技术存在于我们生活的方方面面。我们的食物、消费的产品，驾驶的汽车，我们的健康以及瞬息万变的即时新闻，信息和娱乐都是通过信息技术为我们提供支持。
TSINGSEE青犀视频平台设计中对流媒体的能力考虑的非常全面，既考虑了实时性、也考虑了服务器性能、网络带宽压力，同时也有考虑并发情况的兼顾，此节我们对按需和非按需拉流再做一次解释。
作为所有流式数据集成解决方案的起点，需要实时持续收集数据。 这被称为“流优先”方法，如果没有此初始步骤，流式数据集成和流分析解决方案都无法执行。实现此方法的方式因数据源不同而不同，但都具有一些共同的要求：
从历史发展的轨迹来看，中兴跟华为原本是并驾齐驱的国内通信设备巨头，但是华为的企业发展更胜一筹，二者差距不断被拉大，丝毫看不出中兴具有反超的迹象。单从手机行业来看，当年的国内智能手机第一阵营是“中华酷联”，中兴和华为都位列其中。但是几年过去了，中兴彻底掉队了，已经不再是主流手机生产商，而华为已经成长为世界第三的手机制造商。更加让中兴雪上加霜的是，由于中兴的运营不规范，被美国人抓住了小辫子，又是巨额罚款，又是技术封锁的，差点就要搞破产了。虽然最终死里逃生，但也元气大伤。而华为近年来发展势头强劲，企业经营蒸蒸日上。两相对比，中兴和华为的发展可以说是大相径庭。华为在不断成长，中兴则是发展受阻。这种情况下，很难相信中兴会有机会反超华为。
如果你看过了 C#中的委托和事件 一文，我想你对委托和事件已经有了一个基本的认识。但那些远不是委托和事件的全部内容，还有很多的地方没有涉及。本文将讨论委托和事件一些更为细节的问题，包括一些大家常问到的问题，以及事件访问器、异常处理、超时处理和异步方法调用等内容。
映射域名配置文件： vim /etc/httpd/conf.d/vhosts.conf
这篇论文提出了一种经过优化的加权式有限状态变换器（WFST/ weighted finite-state transducer）解码器，能够使用图像处理单元（GPU）实现对音频数据的在线流处理和离线批处理。这种解码器能高效利用内存、输入/输出带宽，并为最大化并行使用了一种全新的维特比（Viterbi）实现。内存节省让该解码器能比之前处理更大的图，同时还能支持更多数量的连续流。对 lattice 段进行 GPU 预处理能让中间 lattice 结果在流推理期间返回给请求者。
通过自动化日常安全事件的处理流程，您的组织将能够做出更快速的反应，减少人工操作中的失误，并显著提升产出效率。
PHP文件包含漏洞的产生原因是在通过PHP的函数引入文件时，由于传入的文件名没有经过合理的校验，从而操作了预想之外的文件，就可能导致意外的文件泄露甚至恶意的代码注入。 最常见的就属于本地文件包含（Local File Inclusion）漏洞了。 我们来看下面一段index.php代码:
当一个对象的值可能会在编译器的控制或监测之外被改变时，例如一个被系统时钟更新的变量，那么该对象应该声明成volatile。因此编译器执行的某些例行优化行为不能应用在已指定为volatile的对象上。 volatile修饰符的主要目的是提示编译器该对象的值可能在编译器未监测到的情况下被改变，因此编译器不能武断地对引用这些对象的代码做优化处理。 一个定义为volatile的变量是说这变量可能会被意想不到地改变，这样，编译器就不会去假设这个变量的值了。精确地说就是，优化器在用到这个变
我有 1tb 的一个大索引若干，要迁移到另外一个新集群去，有没有好办法？reindex好像会中断......
训练或者预测过程中经常会遇到训练损失值或者验证损失值不正常、无穷大、或者直接nan的情况：
为发送通知，需收集各种信息如移动设备令牌、email、phone和第三方通道信息。
为了在技术驱动的环境中保持相关性，使信息可以即时获得，并且可以跨越所有可能的渠道，B2C和B2B组织必须仔细检查其内容创建和交付基础设施。Web CMS没有提供数字团队需要的能力来赢得客户，扩展到新的渠道和快速发布数字产品。商业领袖和数字团队正在寻找传统CMS的替代品，包括无头内容管理系统和作为服务的CMS。
在生产环境的数据迁移中，发生误操作真是很不愿意看到，今天自己总结了一下，从个人的经验来看有以下的几种操作或者是失误导致的问题。有一些错误自己已经犯过。 外键 不管是使用imp/impdp,sqlldr还是使用Insert append的方式导入数据，如果存在外键的约束，在数据导入前最好都设置为disable,要不数据导入的时候很可能发生冲突，因为批量的数据导入很可能开启多个并发进程，如果你不能完全控制导入的先后顺序，最好还是disable掉。 触发器 触发器在数据导入前最好和开发组确认，如果忽略了这个
master 进程主要用来管理 worker 进程，包含：接收来自外界的信号，向各 worker 进程发送信号，监控 worker 进程的运行状态，当异常情况下 worker 进程退出后，会自动重新启动新的 worker 进程。 master 进程充当整个进程组与用户的交互接口，同时对进程进行监护。它不需要处理网络事件，不负责业务的执行，只会通过管理 worker 进程来实现重启服务、平滑升级、更换日志文件、配置文件实时生效等功能。 我们要控制 Nginx，只需要通过 kill 向 master 进程发送信号就行了。比如 kill -HUP pid，我们一般用这个信号来重启 Nginx，或重新加载配置。因为是从容地重启，因此服务是不中断的。master 进程在接收到 HUP 信号后是怎么做的呢？首先 master 进程在接到信号后，会先重新加载配置文件，然后再启动新的 worker 进程，并向所有老的 worker 进程发送信号，告诉他们可以光荣退休了。新的 worker 在启动后，就开始接收新的请求，而老的 worker 在收到来自 master 的信号后，就不再接收新的请求，并且在当前进程中的所有未处理完的请求处理完成后，再退出。
引言：前面一个系列文章介绍了认证鉴权与API权限控制在微服务架构中的设计与实现 ，好多同学询问有没有完整的demo项目，笔者回答肯定有的。由于之前系列文章侧重讲解了权限前置，所以近期补上完整的后置项目，但是这最好有一个完整的微服务调用。本文主要讲下API网关的设计与实现。netflix-zuul是由netflix开源的API网关，在微服务架构下，网关作为对外的门户，实现动态路由、监控、授权、安全、调度等功能。 1. 网关介绍 当使用单体应用程序架构时，客户端（web和移动端）通过向后端应用程序发起一次RES
最初，BIGO 的消息流平台主要采用开源 Kafka 作为数据支撑。随着数据规模日益增长，产品不断迭代，BIGO 消息流平台承载的数据规模出现了成倍增长，下游的在线模型训练、在线推荐、实时数据分析、实时数仓等业务对消息流平台的实时性和稳定性提出了更高的要求。开源的 Kafka 集群难以支撑海量数据处理场景，我们需要投入更多的人力去维护多个 Kafka 集群，这样成本会越来越高，主要体现在以下几个方面：
简单地将数据文件从一个节点复制到另一个节点通常不够。主要因为客户端仍不断向DB写新数据，数据总在变化，因此常规的文件拷贝方式会导致不同节点上呈现出不同时间点的数据，这显然非我所欲也。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
