自GoogleDataflow模型被提出以来，流批一体就成为分布式计算引擎最为主流的发展趋势。流批一体意味着计算引擎同时具备流计算的低延迟和批计算的高吞吐高稳定性，提供统一编程接口开发两种场景的应用并保证它们的底层执行逻辑是一致的。对用户来说流批一体很大程度上减少了开发维护的成本，但同时这对计算引擎来说是一个很大的挑战。作为Dataflow模型

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

Mysql版本第一条产品线：5.0.xx及升级到5.1.xx的产品系列，这条产品线继续完善与改进其用户体验和性能，同时增加新功能，这条路线可以说是MySQL早期产品的延续系列，这一系列的产品发布情况及历史版本如下：MySQL5.1是当前稳定（产品质量）发布系列。只针对漏洞修复重新发布；没有增加会影响稳定性的新功能。第二条5.4.x

10年前，UC伯克利就曾预测云计算将会得到蓬勃发展，客户无需自建机房，按需为云端的资源进行付费，就像租赁模式，降低了企业在IT方面的一次性投入，同时，借助云端丰富的产品支持，加快了业务的上线和迭代速度，加码企业核心竞争力，值得称赞的是，基于云来构建的业务，其稳定性和安全性获得了更专业的保障。这就是常说的云计算带来的技术红利：更经济、更高效、更开放。

测评背景伴随着国家大众创业、万众创新的新时代,创新型企业大量广泛应用云服务快速提高生产力,短短几年的高速发展,国内云计算市场已经初具规模,随着云计算在各个行业的快速渗透,各个传统企业也在陆续将原有业务迁移到云平台。马上面临双十一,在保证系统能够扛住高并发的情况下,云主机会对系统稳定性有何影响?蓝海讯通公司使用OneCPT性能测试平台

背景美团外卖从2013年11月开始起步，经过数年的高速发展，一直在不断地刷新着记录。2018年5月19日，日订单量峰值突破2000万单，已经成为全球规模最大的外卖平台。业务的快速发展对系统稳定性提出了更高的要求，如何为线上用户提供高稳定的服务体验，保障全链路业务和系统高可用运行，不仅需要后端服务支持，更需要在端上提供全面的技术保障。而相对服务端而言

前言在生产环境中，随着云原生架构的发展，自动的弹性伸缩、滚动升级、分批发布等云原生能力让用户享受到了资源、成本、稳定性的最优解。但是在应用的缩容、发布等过程中，由于实例下线处理得不够优雅，将会导致短暂的服务不可用，短时间内业务监控会出现大量io异常报错；如果业务没做好事务，那么还会引起数据不一致的问题，那么需要紧急手动订正错误数据；甚至每次发布

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随着业务的不断增长，支撑业务系统的压力也逐渐增加，会面临如系统越来越厚重、逻辑越来复杂、迭代节奏越来越快等繁杂的情况。我们当前并没有做到在每次变化时快速识别出性能风险，检测产品或系统的稳定性、可靠性，而且我们还在不断的投入人力成本在压测这件事情上也是不合理的，所以我们要将性能验证融入到我们日常的工作中，把压测做到常态化，做成平常的一件事。

本文主要以介绍方法为主，落地过程可以归纳为方案收益测算数据安全验证系统稳定性验证灰度与回滚。文中的账单系统通过step1大表压缩32%，step2大JSON字段序列化12%，step3删除无效数据10%，3个方案的顺利落地，有效的减少了50.7%的磁盘空间，成本下降也非常显著。最后，希望此文能够给还在迷茫，不知从何处下手落地数据库存储成本降低的同学一些启发和灵感