爱写码 爱写码
3年前
聊聊t-io和netty的差异
引言tio和netty的差异,这是个被大量问及的问题,在此,作为tio作者,列一些差异化的东西tio的最大优势API设计易懂,尽量避免引入自创概念——最大限度降低学习成本接管了大量业务资源的绑定与自动解绑,开发人员只需要无脑地调用API即可完成绑定与解绑功能,这个处理如果丢给业务开发人员是极其复杂易错的:多线程环境下的集合管理都是要同步安全的,同步的设计既
云原生场景下实现编译加速
云原生下的流水线是通过启动容器来运行具体的功能步骤,每次运行流水线可能会被调度到不同的计算节点上。这会导致一个问题:容器运行完是不会保存数据的,每当流水线重新运行时,又会重新拉取代码、编译代码、下载依赖包等等。在云原生场景下,不存在本地宿主机编译代码、构建镜像时缓存的作用,大大延长了流水线运行时间,浪费很多不必要的时间、网络和计算成本。
Stella981 Stella981
3年前
Flink 流批一体的实践与探索
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
Python进阶者 Python进阶者
3年前
分享一次实用的爬虫经验
大家好,我是Python进阶者。前言前几天铂金群有个叫【艾米】的粉丝在问了一道关于Python网络爬虫的问题,如下图所示。不得不说这个粉丝的提问很详细,也十分的用心,给他点赞,如果大家日后提问都可以这样的话,想必可以节约很多沟通时间成本。其实他抓取的网站是爱企查,类似企查查那种。一、思路一开始我以为很简单,我照着他给的网站,然后一顿抓包操作,到头来竟然没
外卖跑腿系统-H5+小程序+APP+PC
外卖跑腿系统H5小程序APPPC,打造吃喝玩乐购”一站式“生活圈·外卖跑腿系统打造本地万能生活服务平台,搭建集线上外卖点餐、团购线下消费、物流电商、裂变营销、跑腿配送于一体的线上外送服务,成熟的O2O系统,轻松接轨“互联网”。·用户端(H5小程序)打通微信生态公众号小程序流量入口,无需用户下载app,降低营销成本,加快用户裂变速度,提高复购率。微
Easter79 Easter79
3年前
TiDB DM 2.0 GA,数据迁移不用愁
社会数字化、智能化的发展进程中,海量的数据带来巨大挑战,各行各业都在加速数字化转型,越来越多的企业意识到数据基础设施是成功的关键。然而,作为数据基础设施的核心,传统数据库例如MySQL面临性能和容量瓶颈,通过中间件实现的分库分表方案复杂度高,同时带来高昂的运维成本。作为一款企业级NewSQL数据库,TiDB采用计算、存储分离的架构,可以根据业务
Wesley13 Wesley13
3年前
NAS服务器和传统服务器的区别
NAS服务器和传统服务器的显著区别可提供更加可靠和安全的数据保护可提供不间断地在线扩容存储空间,不需停机可实现数据的集中存储和备份,节省硬件投入支持各种类型的网络用户,多平台操作系统的用户都可以访问NAS上的共享数据配置简单,管理方便,节省人员成本所谓NAS,通俗地讲就是直接挂接在网上的存储设备,实际上就是一台专用数据服务器,它不再承
Stella981 Stella981
3年前
Selenium使用代理出现弹窗验证如何处理
部分商业网站对爬虫程序限制较多,在数据采集的过程中对爬虫请求进行了多种验证,导致爬虫程序需要深入分析目标网站的反爬策略,定期更新和维护爬虫程序,增加了研发的时间和投入成本。这种情况下,使用无头浏览器例如Selenium,模拟用户的请求进行数据采集是更加方便快捷的方式。同时为了避免目标网站出现IP限制,配合爬虫代理,实现每次请求自动切换IP,能够保证长期稳定
Wesley13 Wesley13
3年前
2019第1周日
用消息中间件犹如小马过河,选择合适的才最重要,这需要贴合自身的业务需求,技术服务于业务。具体在选择上可从下面功能、性能、可靠性和可用性、运维管理、社区和生态、团队技术栈等维度来进行筛选。具体技术选型指标1:功能首要的就是功能维度,这个直接决定了你能否最大程度上的实现开箱即用,进而缩短项目周期、降低成本等。如果一款消息中间件的功能达不到想要的功能,那么
Stella981 Stella981
3年前
CODING DevOps 系列第四课:DevOps 中的质量内建实践
什么是质量内建随着时间的推移,我们项目的开发效率会逐渐降低,直到几年之后整个项目可能就无法维护,只能推倒重来。具体的表现首先就是随着时间推移,我们会发现整个需求列表里面能做的需求越来越少,因为每当我们增加一个新特性,需要改动的代码就非常多,所以最后每提出一个新的需求,团队评估出来的改动成本都非常高,导致最后难以增加新的特性。第二个表现