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有赞移动如何做到并行灰度的复杂场景?

作者:时文涛 部门:电商移动 使用场景 作为移动开发的我们经常会遇到两种需求: 展示逻辑线上需要随时变更,例如登录注册页面用户协议链接的变更 新业务的灰度下发,如订单等核心业务的重构,如何去保证灰度到指定的商家或适当的灰度比例...在组件维护人员不多、项目并行场景少的情况下可以满足初期的大多数需求 缺点: 第一版上线时没有太多考虑扩展性及数据同步方面的问题,所以当后续想加入一些逻辑时难以扩展(例如灰度机制的引入,就是在原来的匹配机制上硬性加入了一层判断...,直到项目并行越来越多,发现配置中心由部分场景开始难以满足新的需求了。...所以经过了新一轮的需求的收集,我们决定对配置中心的组件进行一次升级,以满足多项目并行的灰度场景和A/B Test 的测试场景。...组件的每个下发 KV 单独控制 每个业务方再发布新的灰度 KEY 的时候,不再需要去检查是否与其他项目冲突,灰度粒度下沉到 KV 级别。 在下发的每个查询处理均加上了缓存,以提升查询效率。

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    深入并行:从生产者到消费者模型深度理解Oracle的并行

    Oracle 的并行执行 Oracle 的并行执行是一种分而治之的方法....DoP: Degree of Parallelism, 并行执行的并行度. QC: 并行查询的 Query Coordinator....其中 3 到 8 行的操作为并行处理, sql 的执行顺序为: 每个 PX 进程扫描维度表 customer(第 6 行),以数据块地址区间作为单位(第 7 行)扫描四分之一的事实表 lineorder...Oracle 并行执行设计时, 采用生产者和消费者模型,考虑到连接数的复杂度, 每个 DFO 最多只分配两组 PX 进程....每个 PX 进程消耗 8 对 hash 分区,可以预见, 当我们把并行度提高到 8/16/32, 每个 PX 进程处理的 hash 分区对数, 应该分别为 4/2/1, sql 执行时间会线性的下降。

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    从php到Golang系统的演变

    我想以之前我主导的go语言技术栈为线索,来陈述当时遇到的一些问题,以及分析问题和解决问题的思路。...主要目的是想陈述go技术体系在团队中落地的过程,分析我们在各个阶段中,遇到的一些问题,并将分析问题的思路和解决问题的方法记录下来,以便让后来的同学了解go语言在团队的演进过程,吸取相关的经验,以便在今后的系统设计和开发上少走弯路...◆ 用什么框架 之前团队有人仿造内部php框架开发过一个golang框架,有人提议将其直接拿过来用,有人说找个开源的如beego,gin,martini等这类流行的框架。...因此,借助go-kit这套工具集,我们就能很好的对transport协议,middleware进行扩展,且不会影响到业务本身的设计。...图3 go-kit架构图 ◆ 怎样將go-kit集成到现有的业务系统中 我们找到了心仪的开源工具后,那么我们怎样以较低的成本将其引入到我们业务系统中呢?

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    OCaml中的并行编程:从线程到协程

    图片OCaml是一种函数式编程语言,它支持多种并行编程的方式。本文将介绍OCaml中的几种并行编程的方法,以及它们的优缺点。...这意味着线程不能用来提高计算密集型任务的性能,而只能用来实现并发。事件循环在OCaml 5.0.0之前的版本中,要写并行代码,可以使用第三方库,如Lwt和Async。...事件循环的优点是简单、高效、可移植,但是缺点是需要使用特定的语法和风格来编写代码,以及难以与其他库或框架集成。子进程在OCaml中,可以使用Unix模块的fork函数创建子进程来实现并行。...每个子进程都有自己的独立的内存空间和解释器,因此可以在不受GIL限制的情况下并行执行代码。...let fibers = List.init n (fun _ -> Fiber.of_thunk create_client) in (* 并行地执行所有的Fiber,并返回一个列表,包含它们的结果

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    从c++到golang,golang中的对应C++的STL是哪些

    从c++到golang,golang中的对应C++的STL是哪些动态数组:Vector与Slice C++的std::vector是一个序列容器,它封装了动态大小数组的行为。...访问不存在的键时,std::set和std::unordered_set会返回一个迭代器到集合的末尾。Go:Go的映射是无序的,并且每次访问不存在的键时会返回零值和ok标志,而不是返回一个迭代器。...Go: size := len(queue)size := len(queue)C++中的std::deque构造和初始化C++: std::deque deque;添加元素到末尾(push...size = deque.size();Go中模拟的Deque构造和初始化Go: deque := []int{}deque = append(deque, 1) // push back添加元素到末尾...(push back)Go: deque = append(deque, value)deque = append(deque, 1)添加元素到前端(push front)Go: 需要更多的操作,例如先插入到切片的开始位置

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    用Rust实现一个内存安全的图形处理工具

    并行化图像处理:通过rayon库,我们可以将图像处理任务分解成多个独立的子任务,并在多核处理器上并行执行。例如,在图像灰度化过程中,我们可以并行地处理图像中的每个像素,从而显著提高图像处理的速度。...内存安全性:Rust的内存管理系统将确保我们在图像加载、处理和保存过程中避免任何内存管理错误。高效的图像操作:通过并行化和高效的算法,我们将实现高质量的图像操作,如缩放、灰度化和旋转。...图像灰度化我们可以通过将图像的RGB值转换为灰度值来实现图像的灰度化。image库提供了to_luma8方法,可以将图像转换为灰度图像。...Rust的并发特性使得我们可以轻松地将处理任务并行化,从而加速处理过程。我们将使用rayon库来并行处理图像中的每个像素。例如,在灰度化操作中,我们可以并行地处理每个像素的颜色值。...图像处理:实现了基本的图像操作,如缩放、灰度化和旋转。并发优化:使用rayon库对图像处理进行了并行化,提高了大图像处理的效率。

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    《Golang从入门到跑路》之map的初识

    第七章 map map是一种无序的,基于key-value 的数据结构。它是Go语言中的映射关系容器,其内部是使用散列表(hash) 实现的。...map的定义 map定义的基本语法如下: map[keyType]valueType 其中: keyType:是key的类型 valueType:是key对应的值的类型 map类型的初始值是nil,要使用需要使用...该参数虽然不是必须的,但是我们应该在初始化map的时候就为其指定一个合适的容量。...使用delete()内建函数从map中删除一组键值对,delete()函数的格式如下: delete(map, key) 其中: map:表示要删除键值对的map key:表示要删除的键值对的键 例如...我不是大佬,所以有些内容都来自互联网,而我仅仅是互联网的搬运工而已,我把一些系列文章都归纳到我的公众号和我的博客中,仅仅是为了方便,方便自己查阅,也方便有需要的人。

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    golang解析xml到结构体的时候无法解析

    这是一个很简单的问题,但是,简单的问题,如果由于格式不准确,那么就会变成很复杂的问题。...昨晚上在写完一天的工程之后,打开看自己的VPS,结果,solusvm面板打不开,慨叹一番GFW越来越变态的同时也萌生了自己写个solusvm客户端的想法。...所以自然而然的想到用go来实现以下API。 访问的时候遇到了一个小麻烦,官方文档上写着的是支持get和post,但是当我post的时候发现无法获取数据,原因是key错误,不是有效的key?...当换成get就能很好的解决,索性也就不管了,就这样把,毕竟post,get对我来说都无所谓。 但是当获取来的数据是xml的时候,让我一阵的蛋疼,TMD好古老的格式啊!!...好在golang 提供了xml包,能够帮你解析xml 最终我获取的xml数据是如下的: success online <vmstat

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    图片滤镜

    RGBA 值的范围 [0,1]; 什么叫灰度? 就是每个像素的亮度. 灰度值为1时,图片像素亮度最亮; 灰度值为 0 时,图片像素的亮度是最暗的....什么叫灰度滤镜 就是原本 RGB 三个通道中的颜色值退化成只有 0-1 的亮度值....常见灰度化的思想就是将 RGB 三颜色通道 最简单的做法就是将: RGB 三个通道上的颜色值都填充绿色值. 04 — 灰度滤镜算法 三种常见灰度滤镜算法 最大值法:即新的颜色值R=G=B=Max(R,...可以借鉴GPUImage 框架中灰度滤镜的权值: Wr = 21% , Wg = 71% , Wb = 7% 05 — OpenGL ES 灰度滤镜代码实现 顶点着色器代码: ?...06 — Metal 灰度滤镜代码实现 返回数据结构 ? 顶点函数 ? ? ? ? 片元函数 ? ? 并行计算函数 ? ? 著作权归作者所有,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

    1.1K20

    人像抠图 + OpenGL ES 还能这样玩?没想到吧

    今天本文介绍的人像留色其实就是三年前某 AI 巨头利用 video 分割技术展示的应用场景:人体区域保留彩色,人体区域之外灰度化。所以人像留色的关键技术在于高精度高性能的分割算法。 ?...OpenGL ES 利用抠图算法实现人像留色 首先利用分割算法获取到人像的 mask 图(灰度图),其中人像区域的灰度值大于 0 ,非人像区域的灰度值等于 0 。...但是要在移动端落地的话,性能将会是很大的瓶颈,需要进行大量的算法优化,这也是目前大部分 AI 算法面临的问题:如何将 AI 算法落地到低算力平台。...= 0) out vec4 outColor; uniform sampler2D u_texture0;//rgba uniform sampler2D u_texture1;//人像灰度图 uniform...{ float Y = 0.299 * rgba.r + 0.587 * rgba.g + 0.114 * rgba.b;//RGB 灰度化 vec4 grayColor

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    Android网页投屏控制从入门到放弃

    原始需求: 记录完成任务的每一步操作(点击、滑动、输入等) 记录操作前后的截图和布局xml 基于Adb的方案 最容易考虑到的方案是就是通过adb去实现,要获取到当前页面的xml、当前页面截图,所以只需要将每一步操作通过...screencap),agent通过ws发送到网页端 网页显示图片,监控鼠标点击事件,计算出点击位置 将相关操作通过adb发送到设备,模拟操作 循环步骤2-5 弄清楚流程,可以直接告诉编程LLM,代码秒成,考虑到golang...diff 用最简单的策略,相同的改为全透明,不同的保留原图像,计算diff图: // CalculateDifference 计算两个RGBA图像之间的差异, 并返回新的RGBA图像 // 如果两个图片完全一致...但是就如标题所说,从入门到放弃,上面的方案已经可以满足我们需求,没必要在这里投入更多的精力,所以这个方案放弃。...结语 本文主要记录投屏控制相关的实践过程,通过从adb方案开始,到uiautomator2,以及最后放弃scrpy方案,在这个热闹的周末,正好闲暇的时间,了解过去不曾接触的知识,也是一个有趣的过程。

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    人像抠图 + OpenGL ES 还能这样玩?没想到吧

    今天本文介绍的人像留色其实就是三年前某 AI 巨头利用 video 分割技术展示的应用场景:人体区域保留彩色,人体区域之外灰度化。所以人像留色的关键技术在于高精度高性能的分割算法。...[OpenGL ES 利用抠图算法实现人像留色] 首先利用分割算法获取到人像的 mask 图(灰度图),其中人像区域的灰度值大于 0 ,非人像区域的灰度值等于 0 。...但是要在移动端落地的话,性能将会是很大的瓶颈,需要进行大量的算法优化,这也是目前大部分 AI 算法面临的问题:如何将 AI 算法落地到低算力平台。...= 0) out vec4 outColor; uniform sampler2D u_texture0;//rgba uniform sampler2D u_texture1;//人像灰度图 uniform...{ float Y = 0.299 * rgba.r + 0.587 * rgba.g + 0.114 * rgba.b;//RGB 灰度化 vec4 grayColor

    2.2K30

    学习opencv之cvtColor

    ,则一般不能直接转换,需要首先将图像转换成灰度模式 灰度模式 灰度模式即使用单一色调来表示图像,与位图模式不同,不像位图只有0和1,使用256级的灰度来表示图像,一个像素相当于占用8为一个字节,每个像素值使用...0到255的亮度值代表,其中0为黑色,255为白色,相当于从黑->灰->白的过度,通常我们所说的黑白照片就是这种模式,与位图模式相比,能表现出一定的细节,占用空间也比位图模式较大 RGB模式 RGB模式为我们经常见到的...需要注意各个值的范围: CV_8U图像 其通道值范围为0到255 CV_16U时其值通道值范围为0到65535 CV_32F时,其通道值范围为0到1 在线性转换时,其范围没有较大关系,但是如果是非线性转换...,RGB图像需要做正确的归一化,以扩展到响应的范围。...例如TGB->L*U*V转换,如果32位的浮点图像之间是由8位的图像转换而来,那么将0到255的范围转换成0,1,那么转换之前首先需要需要所需其图像 img *= 1./255; cvtColor(img

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    回归并行!芯片到芯片的最新超高速通信方式:超短距(USR)接口

    台积电最近介绍了其IP开发团队采用的方法,该方法用于并行总线,时钟转发的USR接口,以优化功率/性能/区域,即“ LIPINCON”。...无论小芯片接口是在多个处理器(或SoC)之间,处理器到内存还是处理器到I / O控制器功能之间,都将应用这些关键设计措施。 ? ? ? 物理信号的实现方式会有所不同,具体取决于封装技术。...[2]通过调制输入到各级输入反相器(即“电流不足”的反相器)中的串联nFET和pFET器件的电压,可以动态调节各级的开关延迟。...使用适当的相位输出在接收器触发器中捕获并行数据,这是一种补偿接口上任何数据到时钟偏移的方法。 台积电IP团队针对SoC到内存接口的特定情况开发了一种创新方法。...而且,坦率地说,考虑到台积电能够提供的动力,该定义可能会有助于加速寻求捕获IP和小芯片设计市场机会的开发商中的“标准”电气定义。

    1.5K20

    Golang快速开发框架——增加静态地址目录、增加模板目录、404页面(五)

    Golang快速开发框架——增加静态地址目录、增加模板目录、404页面(五) 背景 知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录,将其整理出来以文章的形式分享给大家,...知识分享系列目前包含Java、Golang、Linux、Docker等等。...开发环境 系统:windows10 语言:Golang golang版本:1.17 代码仓库:FastDevelopGo 内容 日常我们使用golang开发项目时经常需要使用一些基础组件,每次新建较为繁琐...), rgba(0,0,0, 1)); background-image: -webkit-linear-gradient(top, rgba(85, 85, 85, 0.7), rgba(0,0,0,1...注: 这个框架我的初步想法时后续增加可视化页面、代码快速生成模块、项目框架快速生成模块等等,有其他需求想法的小伙伴欢迎在评论区留言或直接到代码仓库中提出宝贵的issue 欢迎大家积极start,大家的关注是我最大的动力

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    【XRT Vitis-Tutorials】视频处理加速(Kernel+VCU)

    文件并解码读出,一个用于编码后写入新的MP4文件 读取MP4文件并解码出图像 将解码出的图像进行conv计算 将conv输出的图像灰度化 将灰度化的图像写入MP4文件 2.1.4 固件编译 由于该实验是...MP4文件并解码读出,一个用于编码后写入新的MP4文件 读取MP4文件并解码出图像 将解码出的图像进行conv计算,使用OpenCL调用C++ Kernel实现 将conv输出的图像灰度化 将灰度化的图像写入...MP4文件 注:斜体加粗 部分是与上一个测试不同的地方 2.2.4 固件编译 按照例程中的设置,将Conv模块的CU数量设置为4,提高并行处理速度 2.2.5 测试验证 将固件复制到SD卡,然后运行命令进行测试...调用C++ Kernel实现 将灰度化的图像写入MP4文件,使用VCU编码器 注:斜体加粗 部分是与全部CPU运行测试不同的地方 2.4.4 固件编译 2.4.5 测试验证 将固件复制到SD卡,然后运行命令进行测试...gray或rgba到H264 encoder的格式匹配。

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