前言工作中遇到三方闭源的中间件运行起来某项特性不符合需求，但是镜像提供方偏偏又没有将配置文件挂载出来以供修改，这就导致要使软件符合需求地运行只能进入到容器内部修改配置文件后重启，可谓非常之蛋疼。笔者平时对Docker接触不多，好在有同事提到Docker支持将运行中的容器重新打包为镜像，于是网上搜索资料，大致整理出以下步骤解决上面的问题，故有本文聊作记

背景在像微服务这样的分布式架构中，经常会有一些需求需要你调用多个服务，但是还需要确保服务的安全性、统一化每次的请求日志或者追踪用户完整的行为等等。你可能需要一个框架来帮助你实现这些功能。比如说帮你在一些关键路径的请求上配置必要的鉴权或超时策略。那样服务间的调用会被多层中间件所过滤并检查，确保整体服务的稳定性。设计目标

近年来，AI场景发展得如火如荼，同时其计算规模也越来越大。这也让专注于数据处理的Flink有了较大的发展空间。Flink作为在大数据生态里实时处理的一个新框架，在一定程度上也有一定的难度。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/88055ce26e954c86ac75a83feb1e391d.pn

社会数字化、智能化的发展进程中，海量的数据带来巨大挑战，各行各业都在加速数字化转型，越来越多的企业意识到数据基础设施是成功的关键。然而，作为数据基础设施的核心，传统数据库例如MySQL面临性能和容量瓶颈，通过中间件实现的分库分表方案复杂度高，同时带来高昂的运维成本。作为一款企业级NewSQL数据库，TiDB采用计算、存储分离的架构，可以根据业务

背景不知道是否你还在为下面的问题而困扰：当你使用了redis或者其他中间件做缓存的时候，经常发现缓存和数据库的数据不一致，只能通过定时任务或者缓存过期的方式去做一些限制。当你使用了ES做搜索工具，使用双写的那一套方法，还在为ES和数据库不是一个事务而担忧。当你需要迁移数据的时候，也还在使用双写的方法，如果是同一个数据

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PreviewSDN技术指南（一）：架构概览(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Friboseyim.github.io%2F2017%2F05%2F12%2FSDN%2F)Background：为什么需要SDNSDN的主要解决方案

作为工业级的流计算框架，Flink被设计为可以每天处理TB甚至PB级别的数据，所以如何高吞吐低延迟并且可靠地在算子间传输数据是一个非常重要的课题。此外，Flink的数据传输还需要支持框架本身的特性，例如反压和用于测量延迟的latencymarker。在社区不断的迭代中，Flink逐渐积累了一套值得研究的网络栈（NetworkStack），

Fourinone4.0版新特性：一个高性能的数据库引擎CoolHash(酷哈嘻)一、前言：如何写一个数据库如果将操作系统和业务应用之间的软件都统称中间件的话，那么最重要的软件无疑是数据库，它比web应用服务器市场更大，几乎所有的业务系统都需要数据库，所有的企业都会购买数据库。无论是早期的商业智能也好，数据分析挖掘也好，近年的分布式