因为前几天和朋友聊天,谈到可信数据空间方面的事情,所以今天刚好谈下自己对这个概念的理解。在这之前我们可以先看下AI基础的几个关键理解。具体的核心要点如下:
1. 用户A关注用户B,不需要用户B同意,此时用户A与用户B为弱好友关系,对A而言,暂且理解为“关注”;
继《MySQL如何不停服平滑迁移?(第104讲)》之后,有童鞋问我说,切换MQ,从一个旧的服务商升级为新的服务商,能否平滑迁移?今天和大家聊聊这个问题。
服务化分层架构的好处是,服务层屏蔽下游数据层的复杂性,例如缓存、分库分表、存储引擎等存储细节不需要向调用方暴露,而只向上游提供方便的RPC访问接口,当有一些数据...
如上图所述,服务层通过uid取模将数据分布到两个库上去之后,每个数据库都失去了全局视野,数据按照time局部排序之后,不管哪个分库的第3页数据,都不一定是全局排...
数据库上层都有一个微服务,服务层记录“业务库”与“数据库实例配置”的映射关系,通过数据库连接池向数据库路由sql语句。
文章写了很长,最后做一个简单总结,面对100亿数据量,1万列属性,10万吞吐量的业务需求,可以采用了元数据服务、属性服务、搜索服务来解决:
Istio的特性,对于国外很多通过RESTful提供内网服务的公司,很有吸引力,但相对于国内微服务架构,未必达到了很好的拉拢效果:
互联网公司,经常使用的是微服务分层架构。随着数据量不断增大,吞吐量不断增加,业务越来越复杂,服务的个数会越来越多,分层会越来越细,除了数据服务层,还会衍生出业务...
服务化的一个好处就是,不限定服务的提供方使用什么技术选型,能够实现大公司跨团队的技术解耦,如下图所示:
站点层到服务层的高可用,是通过服务层的冗余来实现的。“服务连接池”会建立与下游服务多个连接,每次请求会“随机”选取连接来访问下游服务。
互联公司,以“子业务”作为微服务粒度是最常用,订单服务,用户服务,支付服务等等。
上一篇万字长文细说了MapReduce架构设计,为什么有人说,MapReduce系统架构,颠覆了互联网分层架构的本质?
无需重启服务,实时更新配置! 本文将深入探索Spring Boot中@RefreshScope的神奇力量,让你的应用配置在运行时动态刷新,彻底告别服务重启的烦恼...
这依托于gRPC服务反射协议:注册了一个服务(列出服务器上注册的grpc服务和方法)。btw既然网关做grpc反向代理,以上可换成网关服务地址。
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