徐小夕 徐小夕
3年前
当遇到跨域开发时, 我们如何处理好前后端配置和请求库封装(koa/axios版)
我们知道很多大型项目都或多或少的采用跨域的模式开发,以达到服务和资源的解耦和高效利用.在大前端盛行的今天更为如此,前端工程师可以通过nodejs或者Nginx轻松搭建起web服务器.这个时候我们只需要请求后端服务器的接口即可实现系统的业务功能开发.这个过程中会涉及到web页面向API服务器的跨域访问(由于受到浏览器的同源策略,但是业界已有很多解决方案,
Irene181 Irene181
3年前
一篇文章带你搞懂非关系型数据库MongoDB
大家好,我是黄伟。今天给大家介绍芒果数据库,一起来看看吧。前言Mongodb,分布式文档存储数据库,由C语言编写,旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,是当前NoSql数据库中比较热门的一种。它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。下面我们来说说它的具体用法吧。
企业级低代码 | 灵魂拷问:低代码真的安全可靠吗? | 飞速创软
在一篇题为《低代码和无代码开发的4个安全问题》的文章中,作者ChrisHughes表示,“通过允许企业中更多的人开发应用程序,低代码开发会产生新的漏洞,并在安全性方面隐藏问题。”我并不同意这个说法。具体来说,低代码或无代码解决方案本身并没有什么安全或不安全的地方。所有应用程序开发框架、系统、流程和策略(手动或自动)的安全性与企业为确保它们安全所做的投资
阿邹 阿邹
3年前
后台更新数据方案
当你遇到一些让你大吃一惊的解决方案的时候你不要惊讶,要学会低头去面试它,解决它。最近公司项目要做个人脸识别,类似于门禁卡之类的。本来这也没什么,因为我接到任务后第一反应是这样的逻辑:设备采集图片设备识别图片是否是人脸是人脸提交服务器进行身份识别服务器返回人物身份信息我觉得这样的逻辑就是有点耗时。然后根据公司需求是要做百度人脸的
Stella981 Stella981
3年前
Docker+Kubernetes(k8s)微服务容器化实战视频教程
第1章初识微服务微服务的入门,我们从传统的单体架构入手,看看在什么样的环境和需求下一步步走到微服务的,然后再具体了解一下什么才是微服务,让大家对微服务的概念有深入的理解。然后我们一起画一个微服务的架构图,再从架构上去分析微服务架构的优势和不足。...第2章微服务带来的问题及解决方案分析通过传统服务与微服务对比的方式去学习,
Stella981 Stella981
3年前
Linux上安装Zookeeper以及一些注意事项
最近打算出一个系列,介绍Dubbo的使用。分布式应用现在已经越来越广泛,SpringCould也是一个不错的一站式解决方案,不过据我了解国内目前貌似使用阿里Dubbo的公司比较多,一方面这个框架也确实很OK,另一方面可能也是因为Dubbo的中文文档比较全的缘故,据Dubbo官网上的消息,阿里已经重新开始了对Dubbo的维护,这也算是使用D
Easter79 Easter79
3年前
TiDB 在新乐视云联“月光宝盒”项目中的应用与实践
公司介绍2018年,乐视云计算有限公司品牌升级为新乐视云联,新乐视云联是新乐视上市体系中核心业务版块之一,负责新乐视体系所有基础设施服务和云计算服务。新乐视云联围绕视频云和物联云两大方向开展业务,致力成为领先的家庭互联智能娱乐云技术提供者,以物联云为核心创造更智能的家居社区解决方案。新乐视云联在视频行业有强大的技术储备,在视频领域中的点播
Stella981 Stella981
3年前
Mycat 分布式事务的实现
Mycat分布式事务的实现博客分类:java数据库引言:Mycat已经成为了一个强大的开源分布式数据库中间件产品。面对企业应用的海量数据事务处理,是目前最好的开源解决方案。但是如果想让多台机器中的数据保存一致,比较常规的解决方法是引入“协调者”来统一调度所有节点的执行。 本文选自《分布式数据库架构及企业实践——基于Mycat中间件》
Easter79 Easter79
3年前
TiDB 整体架构及到底有什么用
据我所知,目前很多公司都在生产环境使用TiDB了,例如:小米,小红书,饿了吗,美团等。如今硬件的性价比越来越高,网络传输速度越来越快,数据库分层的趋势逐渐显现,人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题,而是通过分层,让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。当前数据库领域面临各种问题,如在缩放、一致性、大数据分析、与云基础架构集成等方面均存在
大数据建模、分析、挖掘技术应用
1.掌握大数据建模分析与使用方法。2.掌握大数据平台技术架构。3.掌握国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案。4.掌握大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用。5.掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用。6.掌握基于Hadoop大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布