在本文中，我们将探讨Node.js中的流概念，了解可用的不同类型的流（可读流、可写流、双工流和转换流），并讨论有效处理流的最佳实践。
所有的 prop 都使得其父子 prop 之间形成了一个单向下行绑定：父级 prop 的更新会向下流动到子组件中，但是反过来则不行。这样会防止从子组件意外改变父级组件的状态，从而导致你的应用的数据流向难以理解。
Redux 相信大家或多或少都接触过，关于 Redux 的基础知识，第 05 讲已经有过铺垫。从本讲开始，我们将在此基础上，针对 Redux 进行更加系统和深入的学习。
Glossary of Modern JavaScript Concepts: Part 1
HTTP/2 诞生于 8 年前 Google 一封 SPDY 协议白皮书。5 年前，RFC7540 和 RFC7541 的发布正式确立了 HTTP/2。5 年过去了，支持 HTTP/2 的浏览器的市场占有率达到了 96.88%，HTTP/3 已经从 QUIC 中诞生，然而回过头来看看国内各大网站，HTTP/2 仍然没有发挥它应该有的作用。不过，HTTP/2 究竟能做什么呢？
Node.js，一个在开发者中口碑相传的JavaScript运行环境，以其单线程事件循环而著称。但你知道吗？在这个简单的架构之下，隐藏着强大的功能等待被发掘。今天，就让我们一起探索Node.js的五大特性，它们能极大地丰富你的开发体验，包括：
以上程序使用 fs.readFileSync 从源路径读取文件内容，并使用 fs.writeFileSync 将文件内容写入目标路径。
1.const、let关键字：let块级作用域，const常量（如果是引用类型，那么可以修改它的属性）
现在我们使用的是Http1.1，互联网发展迅速，http这个基础协议也要升级了，http2.0就要来了 http2.0 的核心优势 （1）采用二进制格式传输数据，而非 http1.1 的文本格式，二进制格式在协议的解析和优化扩展上带来更多的优势和可能 （2）对消息头采用 HPACK 进行压缩传输，能够节省消息头占用的网络的流量，而 http1.1 每次请求，都会携带大量冗余头信息，浪费了很多带宽资源，头压缩能够很好的解决该问题 （3）多路复用，就是多个请求都是通过一个 TCP 连接并发完成，http
介绍完了SparkSQL，接下来让我们推开SparkStreaming的大门，接收新知识的洗礼。跟刚入坑SparkSQL时一样，让我们来回顾一下Spark的内置模块。
本系列分三部曲：《框架实现》 《框架使用》 与 《跳出框架看哲学》，这三篇是我对数据流阶段性的总结，正好补充之前过时的文章。
HTTP/0.9 是于 1991 年提出的，主要用于学术交流，需求很简单——用来在网络之间传递 HTML 超文本的内容，所以被称为超文本传输协议。整体来看，它的实现也很简单，采用了基于请求响应的模式，从客户端发出请求，服务器返回数据。
在强调组件化的React中，我们需要以高内聚、低耦合的原则设计高可复用性的组件。因此渲染组件的数据由两部分组成，一个是由父组件传入的Props参数、一个是组件的内部状态State。Props参数可以是任何的Javascript对象，作为组件本身可以通过使用propTypes限制必须输入的参数和输入参数的类型以保证组件的可用性。State负责维护组件内部的状态，组件内部必要时可以通过触发父组件传递的回调函数传递信息给父组件或者将State以Props的形式传递给子组件。
在 Web 应用中实现实时通信是一个常见需求。WebSocket 和 Server-Sent Events (SSE) 是实现这一目标的两种关键技术。本文将更深入地探讨这两种技术，并提供一些实际的使用示例。
Stream 在 Node.js 中是一个被广泛应用的模块，流的两端可读流、可写流之间通过管道链接，通常写入磁盘速度是低于读取磁盘速度的，这样管道的两端就会产生压力差，就需要一种平衡的机制，使得平滑顺畅的从一个端流向另一个端。
数据流组 设计一个拓扑时，你要做的最重要的事情之一就是定义如何在各组件之间交换数据（数据流是如何被bolts消费的）。一个数据流组指定了每个bolt会消费哪些数据流，以及如何消费它们。 NOTE：一个节点能够发布一个以上的数据流，一个数据流组允许我们选择接收哪个。 数据流组在定义拓扑时设置 ··· builder.setBolt("word-normalizer", new WordNormalizer()) .shuffleGrouping("word-reader"
2) 步骤6）中网络测试仪测试口2无法收到数据，测试口3接收到数据且不丢失数据帧。
Rxjs英文官网域名已经变为 https://rxjs-dev.firebaseapp.com/
在Node.js中，流（Stream）是一种用于处理数据的抽象接口。它提供了一种有效的方式来读取或写入大量数据，而无需一次性将整个数据加载到内存中。
今天是 520，这是本系列最后一篇文章，主要涵盖 React 状态管理的相关方案。
这里就不打开这个writeMe2.txt文件了，内容有点多，截图了你们看着也没什么意思。你们自己运行一下就可以了。
本文介绍如何使用 Rx 的响应式编程思维来对业务逻辑进行建模, 你会了解到响应式编程的优势和业务抽象能力, 学会将现有的业务流程以数据流的方式表达出来. 你的工具库中不能少了 Rx 这件利器.
BufferBlock是C#中的一个数据流块（Dataflow Block），它提供了一个有界或无界的缓冲区，用于存储数据。类似于BlockingCollection，你可以使用Post方法往BufferBlock中添加数据，也可以通过Receive方法阻塞或异步地读取数据。在高性能方面，BufferBlock是C#中一种常用的选择。
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）。
React默认是通过比较引用的方式（diff）进行的，如果不优化可能导致大量不必要的VDOM的重新渲染。为什么React不精确监听数据变化呢？这是因为Vue和React设计理念上的区别，Vue使用的是可变数据，而React更强调数据的不可变，两者没有好坏之分，Vue更加简单，而React构建大型应用的时候更加鲁棒。
HTTP的全称是Hypertext Transfer Protocol，是在1989年World Wide Web发展起来之后出现的标准协议，用来在WWW上传输数据。HTTP/1.1是1997年在原始的HTTP协议基础上进行的补充和优化。
W3C和IETF在2021年1月26日宣布，Web实时通信WebRTC现已成为官方标准。这意味着WebRTC可在Web上的任何地方实现丰富，交互式，实时的语音和视频通信，从而促进全球互联。当面对全球流行的新冠病毒时，WebRTC使数十亿人在新冠状病毒流行期间能够相互联系和互动，无论使用的设备或地理位置如何。而WebRTC对现实世界的积极及时影响还在不同场景中被应用来解决新用途。比如：医疗保健和国防等领域使用WebRTC进行培训；学校已经转向虚拟学习平台；以及云游戏和社交网络使用实时流媒体和交互式广播。而W3C和IETF更关心的是WebRTC的未来发展，并共同定义了WebRTC未来的6大应用方向：文件共享、物联网、有趣的帽子、机器学习、虚拟现实游戏和视频会议。
对网站资源进行优化，并使用不同浏览器测试并不是网站设计过程中最有意思的部分，但是这个过程中的很多重复的任务能够使用正确的工具自动完成，从而使效率大大提高，这是让很多开发者觉得有趣的地方。
在 Android 应用程序的开发中，处理异步数据流是一个常见的需求。为了更好地应对这些需求，Kotlin 协程引入了 Channel 和 Flow，它们提供了强大的工具来处理数据流，实现生产者-消费者模式，以及构建响应式应用程序。
关于IM(InstantMessaging)即时通信类软件（如微信，QQ），大多数都是桌面应用程序或者native应用较为流行，而网上关于原生IM或桌面IM软件类的通信原理介绍也较多，此处不再赘述。而web端的IM应用，由于浏览器的兼容性以及其固有的“客户端请求服务器处理并响应”的通信模型，造成了要在浏览器中实现一个兼容性较好的IM应用，其通信过程必然是诸多技术的组合，本文的目的就是要详细探讨这些技术并分析其原理和过程。 1.基于web的固有通信方式 浏览器本身作为一个瘦客户端，不具备直接通过系统调用来达
webrtc的优势在于超低延时的直播，在网页直播方面有很高的可用性和发展性。TSINGSEE青犀视频基于webrtc编译的网页播放项目webrtc-client已经完成且后续也在不断优化中。
作者：datumhu，腾讯 IEG 后开开发工程师 在广告系统实践中，精排服务基于 gRPC 协议调用 TF-Serving 在线推理服务。相信很多业务已经使用过 gRPC 相关语言的框架进行服务调用，尤其是基于谷歌云的出海业务的服务调用更绕不开 gRPC，所以很有必要理解 gRPC 的原理。本文通过简要介绍抓包分析一次 gRPC 的调用过程，逐步认识 gRPC。 概述 gRPC 是谷歌推出的一个开源、高性能的 RPC 框架。默认情况下使用 protoBuf 进行序列化和反序列化，并基于 HTTP/2 传输
Refs提供了一种方式，允许我们访问DOM节点或在render方法中创建的React元素。
源码下载地址： https://github.com/bitly/nsq NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布，代码托管在GitHub，其当前最新版本是0.3.1版。NSQ可用于大规模系统中的实时消息服务，并且每天能够处理数亿级别的消息，其设计目标是为在分布式环境下运行的去中心化服务提供一个强大的基础架构。NSQ具有分布式、去中心化的拓扑结构，该结构具有无单点故障、故障容错、高可用性以及能够保证消息的可靠传递的特征。NSQ非常容易配置和部署，且具有最大的灵活性，支持众多消息
这篇文章记录我在使用Vue和React的时候，对他们的不同之处的一些思考，不仅局限于他们本身，也会包括比如 Vuex/Redux 等经常搭配使用的工具。因为涉及到的内容很多，可能下面的每一个点都能写成一篇文章，这次先简单做一个概要，等我有空做一个详细的专题出来。
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。
本文介绍了如何利用Apache Spark技术栈进行实时数据流分析，并通过可视化技术将分析结果实时展示。我们将使用Spark Streaming进行数据流处理，结合常见的数据处理和可视化库，实现实时的数据流分析和可视化展示。本文包括了数据流处理、实时计算、可视化展示三个主要步骤，并提供相应的代码示例和技术细节。
T C P提供了“紧急方式 ( u rgent mode)”，它使一端可以告诉另一端有些具有某种方式的“紧急数据”已经放置在普通的数据流中。另一端被通知这个紧急数据已被放置在普通数据流中，由接收方决定如何处理。
一个页面， 可以拆分成一个个组件，一个组件就是一个整体, 每个组件可以有自己独立的 结构 样式 和 行为
在线订餐：己注册客户通过网络在线选择快餐店所提供的餐品种类和数量后提交订单，系统显示订单费用供客户确认，客户确认后支付订单所列各项费用。 (2)厨房备餐：厨房接收到客户已付款订单后按照订单餐品列表选择各类食材进行餐品加工。 (3)食材采购：当快餐店某类食材低于特定数量时自动向供应商发起采购信息，包括食材类型和数量，供应商接收到采购信息后按照要求将食材送至快餐店并提交己采购的食材信息，系统自动更新食材库存。 (4)生成报表：每个周末和月末，快餐店经理会自动收到系统生成的统计报表，报表中详细列出了本周或本月订单的统计信息以及库存食材的统计信息。
原标题：OMAF4CLOUD: STANDARDS-ENABLED 360° VIDEO CREATION AS A SERVICE
git clone git://github.com/tsingsee/EasyPlayer.js.git
流的英文stream，流（Stream）是一个抽象的数据接口，Node.js中很多对象都实现了流，流是EventEmitter对象的一个实例，总之它是会冒数据（以 Buffer 为单位），或者能够吸收数据的东西，它的本质就是让数据流动起来。可能看一张图会更直观：
要完整去学习spark源码是一件非常不容易的事情，但是咱可以积少成多嘛~那么，Spark Streaming是怎么搞的呢？
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