概述在物流系统相关的大屏中，供应链大屏复杂度较高，数据链路较长，稳定性要求较高，当前大屏已经经过2年时间的打磨，整体表现已经相对比较成熟稳定。本文描述了物流供应链业务较复杂的业务场景下，结合了大数据计算相关技术，总结了实时监控大屏指标建设和服务构建的框架和

背景采购系统（BIP）在经历多年演进后，系统整体复杂度和数据量俨然已经极具规模，本文着重讨论海量数据的治理存储现状：工程端实时订单库采用MySQL5.5集群，其中主库配置为32C/48G/6000G，无法归档的订单热数据占磁盘空间85%（5.1T）痛点：6

一、背景介绍最近刚刚接手了保险一线之声平台的开发和维护工作，第一个需要修复的问题是：平台的事件导出成excel功能在经过一次上线之后突然不可用了，于是就开始了几轮痛苦的排查以及与源码博弈的过程。二、问题描述一线之声在事件查询菜单下支持将结果导出为Excel

缓存策略的重要性缓存策略在网络爬虫中扮演着至关重要的角色。合理利用缓存可以显著减少对目标网站的请求次数，降低服务器负担，同时提高数据抓取的效率。Scrapy提供了多种缓存机制，包括HTTP缓存和Scrapy内置的缓存系统。HTTP缓存HTTP缓存是基于HT

Rust语言犹如一颗璀璨的新星，以其独特的设计理念和强大的性能优势，吸引了全球开发者的眼球。它的诞生、成长与发展历程，既是一部技术革新的编年史，也是一场对软件工程未来方向深度探索的实践之旅。

C中的枚举是一项强大的功能，可用于定义一组命名的整型常量。虽然枚举本身非常有用，但您可以使用多种技术和最佳实践在功能、可读性和可维护性方面将它们提升到一个新的水平。以下是一些提示flags属性如果枚举表示一组标志，请考虑使用该属性。这允许您使用按位OR运算

非常感谢Kevin和张健对本文提供的建议和指导。1.概述在数字化时代，数据是企业最宝贵的资产之一。随着技术的进步和数据量的爆炸性增长，如何有效地存储、管理和分析这些数据成为每个企业面临的重大挑战。数据库作为数据管理的核心技术，其选型对于系统至关重要。传统的

一、使用方式数据权限控制需要对查询出的数据进行筛选，对业务入侵最少的方式就是利用mybatis或者数据库连接池的切片对已有业务的sql进行修改。切片逻辑完成后，仅需要在业务中加入少量标记代码，就可以实现对数据权限的控制。这种修改方式，对老业务的逻辑没有入侵

大家好，我是Python进阶者。一、前言前几天在Python钻石交流群【逆光】问了一个Python数据处理的问题，问题如下：请问一下，我这个填充nan值为什么填充不上呢二、实现过程这里【瑜亮老师】给了个思路如下：试试看这样，代码如下：sfmergetota