大家好，我是明哥。今天给大家分享一下关于装饰器的知识点，内容非常干，全程高能，认真吸收看完，一定会对装饰器有更深的理解。Hello，装饰器装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰

Artifactory作为外网代理仓库时，用户有时候是否会有经常拉不到包最新版本的包？或者拉包失败后一段时间内始终是失败，找不到原因，过了一会自己又恢复了？这篇文档带你详细了解一下代理仓库一些策略配置，让你更好的了解仓库的机制。场景1：拉包失败后一直重复同样的错误有一种情况是当你去请求一个不再缓存中的包时候，由于当时可能不确定的原因出现了失败的情况，

MessageBroker与AMQP简介MessageBroker是一种消息验证、传输、路由的架构模式，其设计目标主要应用于下面这些场景：消息路由到一个或多个目的地消息转化为其他的表现方式执行消息的聚集、消息的分解，并将结果发送到他们的目的地，然后重新组合相应返回给消息用户

_如果第二次看到我的文章，欢迎「文末」扫码订阅我个人的公众号（跨界架构师）哟~__每周五早8点按时送达到公众号。当然了，也会时不时加个餐～_是的，这份礼物最佳受众是程序员。但是，如果你不是程序员，相信这些能使你更懂程序员，能更好的与他们交流。有些小伙伴们应该知道了，之前的《分布式系统关注点——360°的全方位监控

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/up760e80c47ac2161a4a2fb57889bd590e1ff.png)金九银十即将到来，给大家整理了今年来最经典的面试真题1000道，每个题目都有详细的解答，收集了java基础、RabbitMQ，微服务、MySQL数据库、Java并发、JVM，Redis、设计模

在现实业务中，Kafka经常会遇到的一个集成场景就是，从数据库获取数据，因为关系数据库是一个非常丰富的事件源。数据库中的现有数据以及对该数据的任何更改都可以流式传输到Kafka主题中，在这里这些事件可用于驱动应用，也可以流式传输到其它数据存储（比如搜索引擎或者缓存）用于分析等。实现这个需求有很多种做法，但是在本文中，会聚焦其中的一个解决方案，即Kafka

现在的网站用户量都很大，一台服务器包打天下的时代一去不复返了，多台服务器就存在一个问题，如何将访问用户转向不同的服务器，并且各个服务器接受的请求数大致相当呢？这就是一致性hash算法要解决的问题。一致性hash算法在负载服务器（ngnix、haproxy等）、K/V缓存系统memcache等就有相关的实现。这类的文章比较多，摘抄一篇供大家学习。jav

从过去40年至今，数据库的形态基本经历了传统商业数据库、开源数据库到云原生数据库的演进过程。云时代下数据库将如何革新与创变？金融行业核心数据库迁移与建设如何安全平稳展开？Gdevops全球敏捷运维峰会由阿里巴巴、腾讯、工商银行、民生银行、爱可生、蚂蚁金服等几大巨头，对云原生数据库进行探索，带领我们眺望数据库发展变革更长远的未来。!

    在一些复杂的应用开发中，一个应用可能会涉及到连接多个数据源，所谓多数据源这里就定义为至少连接两个及以上的数据库了。    下面列举两种常用的场景：    一种是读写分离的数据源，例如一个读库和一个写库，读库负责各种查询操作，写库负责各种添加、修改、删除。    另一种是多个数据源之间并没有特别明显的操作，只是程序

前言提高系统性能首先考虑的是数据库的优化，之前一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》中有提到过开发中，针对数据库需要注意的事项。但是数据库因为历史原因，横向扩展是一件非常复杂的工程，所有我们一般会尽量把流量都挡在数据库之前。不管是无限的横向扩展服务器，还是纵向阻隔到达数据库的流量，都是这个思路。阻隔直达数据库的流量，缓存组件和消息组件是两大