首发于<aname"Ei7d1"</a场景子应用开发过程中，势必需要频繁地切换菜单,但因为子应用打包后是要接入到基座的，因此不能有菜单等。但如此的话，日常的开发又会不方便，甚至影响开发效率。但我的个人直觉，貌似更正确的做法是：将子应用直接接入到基座中开发调试，因此目前场景下，我们需要的是：<br/在开发环境下，我们希望有菜单，方便我们开发人员进入

本文已收录https://github.com/lkxiaolou/lkxiaolou欢迎star。背景在分布式场景中，很多地方需要生成全局唯一的id，如数据库分库分表后需要用唯一id代替单机版本的自增id。发号器的基本要求是全局唯一，无论如何都不能重复某些场景下还要求单调递增，如排序需求等。网上有很多介绍发号器的文章，比如美团的《Leaf——美团点

作为一个有丰富经验的微服务系统架构师，经常有人问我，“应该选择RabbitMQ还是Kafka？”。基于某些原因，许多开发者会把这两种技术当做等价的来看待。的确，在一些案例场景下选择RabbitMQ还是Kafka没什么差别，但是这两种技术在底层实现方面是有许多差异的。不同的场景需要不同的解决方案，选错一个方案能够严重的影响你对软件的设计，开发和维护的能力

一、读写锁简介现实中有这样一种场景：对共享资源有读和写的操作，且写操作没有读操作那么频繁。在没有写操作的时候，多个线程同时读一个资源没有任何问题，所以应该允许多个线程同时读取共享资源；但是如果一个线程想去写这些共享资源，就不应该允许其他线程对该资源进行读和写的操作了。　针对这种场景，JAVA的并发包提供了读写锁ReentrantReadW

应用场景：前端页面点击刷新，调用服务器A上Java接口，然后A调用服务器B的后台Python接口实时刷新后台数据库。在这个场景中会涉及到两个问题：异步，Python服务器压力（一）解决Python服务器压力如果Python服务器接口不做任何措施，那么可能会有恶意的访问，从而导致该服务器一直刷新后台数据库。我的解决方式是：服务器B会提供一串字符

一、读写锁简介现实中有这样一种场景：对共享资源有读和写的操作，且写操作没有读操作那么频繁。在没有写操作的时候，多个线程同时读一个资源没有任何问题，所以应该允许多个线程同时读取共享资源；但是如果一个线程想去写这些共享资源，就不应该允许其他线程对该资源进行读和写的操作了。　针对这种场景，JAVA的并发包提供了读写锁ReentrantReadW

一、操作场景对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务，若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而

点击我爱计算机视觉置顶，更快获取CVML新技术导读：图像增强是一个历久弥新的研究方向，大多数计算机视觉学习者最开始接触的图像平滑、去噪、锐化是增强，现在研究比较多的去雾、去雨雪、暗光图像恢复也是增强。图像增强往往是和应用场景强相关的，比如自动驾驶场景下的去雨雪，遥感图像的去云雾，前几天还有52CV的群友在讨论水下图像增强

在清洗日志时，有一个应用场景，就是TCP输出时，需要在一个主机挂了的情况下，自已切换到下一个可用入口，而原tcpoutput仅支持单个目标主机设定。故本人在原tcp的基础上，开发出tcp\_multihost输出插件，来满足此场景。插件在一开始的时候会随机选择一个链路，而在链路出错连续超过３(默认)次后会尝试数组中下一个主机github:http

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