缓存系统的用来代替直接访问数据库，用来提升系统性能，减小数据库复杂。早期缓存跟系统在一个虚拟机里，这样内存访问，速度最快。后来应用系统水平扩展，缓存作为一个独立系统存在，如redis，但是每次从缓存获取数据，都还是要通过网络访问才能获取，效率相对于早先从内存里获取，还是差了点。如果一个应用，比如传统的企业应用，一次页面显示，要访问数次redis，

今晚19：30，LiveVideoStack线上分享第五季，第十一期，我们邀请到了Intel高级软件工程师吴秋娇详细介绍OWT视频分析解决方案，视频分析架构，如何构建基于GStreamer以及OpenVINO的实时视频分析任务。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/25a3

项目采用了SpringCloud微服务架构，由于存在很多公共配置及工具类，所有抽离出一个公共模块供所有模块引用，但是对SpringCloud项目打包时总是提示找不到公共模块中的某个路径或者找不到main方法。!(https://imgblog.csdnimg.cn/20200923100014598.png?xossprocessimage/

摘要：本文将会和读者分享LiteOS5.0版本中CortexM架构的backtrace软件原理及实现，供大家参考和学习交流。原理介绍汇编指令的执行流程!(https://pic4.zhimg.com/80/v2694d5fb2068fd7e73d55733379ec0caf_720

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SpringCloud源码分析（四）Zuul：核心过滤器博客分类：微服务通过之前发布的《SpringCloud构建微服务架构（五）服务网关》(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fblog.didispace.com%2Fspringcloud5%2F)一文，相信大家

“2020年将成体系化技术输出2019年全年“大数据技术与架构”累计发送文章304篇。原创127篇，原创率41.8%。技术方向包含了：实时计算技术方向：Flink、Spark、Kafka等离线计算技术方向：Hive、Hadoop、HDFS、Hbase等语言基础技术方向：

背景近年来，公司业务发展迅猛，为数众多的业务场景产生了大量的图片，文档，音频，视频等非结构化数据，尤其是随着移动互联网、AI、IoT技术的成熟和应用市场的全面爆发，大量智能硬件设备将会生成更大规模的非结构化多媒体数据。如此大量的小文件如何存储，问题应运而生。传统存储厂商出售的存储服务价格昂贵，公有云厂商对具体业务场景的定制化改造略有欠缺，因此，我们

链接：http://redis.io/topics/distlock(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fredis.io%2Ftopics%2Fdistlock)原理很简单，一段时间内轮询加锁的key重点，不同语言的开源实现Beforedescribingth