作为爬虫，有时候会经历过需要爬取站点多吗，数据量大的网站，我们身边接触最频繁、同时也是最大的爬虫莫过于几大搜索引擎。今天我们来聊一个同样是站点多数据量的爬取方向，那就是舆情方向的爬虫。舆情简单来说就是舆论情况，要掌握舆情，那么就必须掌握足够多的内容资讯。除

网页设计通常需要预先考虑很多因素，而用户给你的时间又特别稀缺，如何提高效率其实是一个比较烦人的问题。一个可行方式就是使用预先准备好的框架和模板，HTML5框架、模板以及生成器是一个万灵丹似的解决方案，可以大大简化很多工作量。这里介绍一些比较实用的工具，

数字化转型浪潮下，云原生技术领域的建设投入、集群规模持续走高，云原生技术已是大势所趋。在用户生产环境中，容器技术的采纳率已接近70%，docker使应用部署更加轻量，可移植，可扩展，更好的环境隔离也更大程度地避免了生产环境与测试环境不一致的巨大尴尬，本文为大家详细讲解如何手动搭建Docker环境。

之前画图一直在用matlibplot、pyecharts，最近学习了一个新的可视化库cufflinks，用了两天我已经深深爱上它了主要是因为它用法简单、图形漂亮、代码量少，用一两行代码，就能画出非常漂亮的图形下面我们一起来看看吧！1.用法简单cufflinks库主要和dataFrame数据结合使用，绘图函数就是dataFrame.iplot，记

1. Oracle是大型数据库而Mysql是中小型数据库，Oracle市场占有率达40%，Mysql只有20%左右，同时Mysql是开源的而Oracle价格非常高。2\.Oracle支持大并发，大访问量，是OLTP最好的工具。3\.安装所用的空间差别也是很大的，Mysql安装完后才152M而Oracle有3G左右，且使用的时候Oracle占用特

我并不这么看。友情提醒：本文建议在PC端阅读。徐春阳老师发文爆MySQL8.0hashjoin有重大缺陷。文章核心观点如下：多表（比如3个个表）join时，只会简单的把表数据量小的放在前面作为驱动表，大表放在最后面，从而导致可能产生极大结果集的笛卡尔积，甚至耗尽CPU和磁盘空间。就此现象，我也做了个测试。1\.

SSO认证中心是CAS整个应用架构的一个极其重要的关键点，必须满足如下两点要求：1.高可用，不允许程序发生故障。如果认证中心发生故障，整个应用群将无法登录，导致所有服务瘫痪。2.高并发，因为所有用户的登录请求都需要经过它处理，其承担的处理量往往是相当巨大的。其中memcached的CAS源码MemCacheTicketRegistry.java类

吐槽以前都是手撸RPC，最近接触 SpringCloud，深感痛心。主要有以下几点：1）代码量巨大，找BUG时间长，超级复杂的设计2）版本管理混乱，经常出现莫名其妙的配置错误（所以2.0是打死不敢上生产啊）3）Netflix公司的有些代码，实在是让人费解，根本就不考虑扩展性4）生态链庞大，学习成本大建议准

activeMQ：高效、可扩展、稳定安全企业级消息通信rabbitMQ：分布式系统可靠、可扩展、功能丰富，内存式堆积，某些条件下触发换页动作将内存中消息换页到磁盘；支持多租户  不支持重试队列，二次封装延迟队列实现呢  拉模式，不回溯，支持消息追踪  多租户kafka：高吞吐量分布式发布订阅消息系统，可水平扩展，磁盘式堆积，冗余功能

随着互联网的发展和数据量的不断增加，网络爬虫已经成为了一项非常重要的工作。爬虫技术可以帮助人们自动地从互联网上获取大量数据，并且这些数据可以应用于各种领域，如搜索引擎、数据分析和预测等。然而，在实际应用中，我们面临的一大难题就是如何高效地爬取大量数据。分布