Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java和Scala(主要是由Java实现)实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。　　从Flink官方文档可以知道，目前Flink支持三大部署模式：Loca

前言计算机分层中的传输层，主要是负责计算机之间的数据传输，TCP和UDP都属于传输层协议。在实际开发过程中，需要根据实际需求的来选择适当的传输协议。在这里我们简单总结下TCP、UDP的特点和区别以及实际开发中如何选择。TCP和UDP的定义TCP是面向有连接，可靠的流协议。保证两端通讯主机之间

Spring提供了一流的事务管理。在Spring中可以支持声明式事务和编程式事务spring事物的概念和重要性事物的属性事物管理器声明事物1.1定义:事务管理在应用程序中起着至关重要的作用：它是一系列任务的组成工作单元，在这个工作单元中，所有的任务必须同时执行。它们只有二种可能执行结果，要么所有任务全

限流是保障服务高可用的方式之一，尤其是在微服务架构中，对接口或资源进行限流可以有效地保障服务的可用性和稳定性。之前的项目中使用的限流措施主要是Guava的RateLimiter。RateLimiter是基于令牌桶流控算法，使用非常简单，但是功能相对比较少。而现在，我们有了一种新的选择，阿里提供的Sentinel。Sentinel是阿里巴巴提供

1.什么是浮动，浮动的作用“浮动”从字面上来理解就是“悬浮移动、非固定”的意思。块级元素（div、table、span…）是以垂直方向排列，而在前端界面中往往要使用水平布局块级元素使界面更美观。这就要用到浮动了。被设置浮动的元素会脱离标准流（竖直排列），从而达到水平排列的效果。例如.未设置浮动时图1中的两张图片竖直排列在父级元素（橙色区域）

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multipart请求是多部件请求体，一般来多用于上传文件等场景，由于文件上传，请求体会比较大，就不适合在内存中构建完整的请求体（例如使用bytes.Buffer）。这种情况就可以考虑使用Pipe，它会返回一个Writer和一个Reader，管道流，顾名思义，一头读，一头写。读取磁盘文件，写入网络，并不会缓存在内存中。非常适合这种场

　　线程的概念，百度是这样解说的：　　线程（英语：Thread）是操作体系可以进行运算调度的最小单位。它被包括在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一次序的操控流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行履行不同的使命。在UnixSystemV及SunOS中也被称为轻量进程（LightweightProcesses），但轻量进程

前言网关是流量请求的入口，在微服务架构中承担了非常重要的角色，网关高可用的重要性不言而喻。在使用网关的过程中，为了满足业务诉求，经常需要变更配置，比如流控规则、路由规则等等。因此，网关动态配置是保障网关高可用的重要因素。那么，Soul网关又是如何支持动态配置的呢?使用过Soul的同学都知道，Soul的插件全都是热插拔的，并且

尊敬的天翼云用户您好：近日，ApacheSpark出现shell命令注入漏洞，该漏洞危害较大且POC已公开。截至发文当前，天翼云Web应用防火墙（边缘云版）已监测并拦截到大量相关攻击，请相关用户尽快采取措施进行排查与防护。漏洞描述ApacheSpark是美国阿帕奇（Apache）软件基金会的一款支持非循环数据流和内存计算的大规模数据处理引擎,如果A