几个月前，我在这篇文章中给自己挖了个坑：文中提到的实际问题就是服务探活，今天来填上这个坑。在微服务架构下，服务提供方（Provider）的节点一般不止一个，消费方（Consumer）根据负载均衡算法挑选一个健康的节点进行调用。识别Provider节点是否健康，这便是服务探活要讨论的内容。健康的节点可定义为能正常响应Consumer请求的节点，不健康自然是不

java中的序列化方式：1\.自带序列化 ObjectInputSteam、ObjectOutStream等2\.hession23\.json，xml等格式4.kryo5.FST\dubbo直接多种序列化方式，默认是hession2.比较成熟，但是效率略低。可以配置使用kryo  <dubbo:

 示例，主要包括System.Xml.Serialization命名空间下的XmlRoot、XmlElement、XmlAttribute、XmlText、XmlIgnore等特性的简单使用，高级使用可自行查看msdn。实体类代码：!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/371b831fb5e036ea9bd5fc

某次往Redis里面缓存对象，发现取出的对象里面，BigDecimal属性全都变成了0。后发现问题出在使用的序列化、反序列化的工具Hessian上面。Hessian的这个问题，从网上搜索，可以说是一大堆。看到早期的解决方案是在jar包的METAINF目录里面新建hessian目录，并填入两个配置文件，告诉Hessian，类的转换关系。但是现在大家都

1\.分类数据可视化分类散点图stripplot()/swarmplot()sns.stripplot(x"day",y"total_bill",datatips,jitterTrue,size5,edgecolor'w',linewidth1,ma

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/12f0b4e392b3baa7cae3807718f181a2c4e.png)说明：本文为Serializable详解（1），最后两段内容在翻译上出现歧义（暂时未翻译），将在后续的Serializable（2）文中补充。介绍：本文根据JD

LVS架构中，不管是NAT模式还是DR模式，当后端的RS宕掉后，调度器依然会把请求转发到宕掉的RS上，这样的结果并不是我们想要的。其实，keepalived就可以解决问题，它不仅仅有高可用的功能，还有负载均衡。也就是说keepalived已经嵌入了LVS功能，完整的keepalivedLVS架构需要有两台调度器实现高可用，提供调度器的只需要一台，另外一台作

RabbitMQ数据丢失分析简要系统流程场景图!简要系统流程场景图(http://wx1.sinaimg.cn/mw690/9e2b10fagy1fst744xqz0j20jf03a746.jpg)数据丢失场景以下场景分析前提是队列持久化，交换器持久化，消息持久化，非持久化场

​腾讯作为BAT三大巨头之一；在2018年引进了低代码平台，以低代码为核心的一体化高生产力平台赋能业务，在不同的业务领域中进行探索和突破。传统低代码无法适应市场发展随着腾讯的核心业务迅速发展，定制化需求的业务不断涌现，传统模块无法适应快速发展的市场定制化需求；尤其是标准化应用二次开发的限制成为了业务掣肘，信息化建设倾向于统建、大集中共享模式，对项目协同与管控要求较高。基于此，如何通过容器化优化资源使用、提升运维效率、加速微服务落地；使用国产化的底层资源和服务，做到自主可控，安全性强；实现系统云化、简单易用