近日，敏博科技自研的MemFireDB分布式关系数据库系统与华为云鲲鹏云服务、华为云Stack8.0完成兼容性认证，正式成为华为云鲲鹏凌云合作伙伴。本次测试内容涵盖产品功能、性能、可靠性、安全性、合规性等方面，重点验证了高并发、大容量的服务能力，分布式ACID事务、在线平滑弹性伸缩、跨数据中心部署等能力。面向高并发在线事务系统、海量数据存储、数据备份容灾等

昨天下午突然收到运维邮件报警，显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%，而且最近一段时间一直持续在70%以上，看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了，但仔细思考就会发现咱们的业务系统并不是一个高并发或者CPU密集型的应用，这个利用率有点太夸张，硬件瓶颈应该不会这么快就到了，一定是哪里的业务代码逻辑有问题。1、排查思路1.1 定位高负载进程首先

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

导读：C内存泄漏问题的分析、定位一直是Android平台上困扰开发人员的难题。因为地图渲染、导航等核心功能对性能要求很高，高德地图APP中存在大量的C代码。解决这个问题对于产品质量尤为重要和关键，高德技术团队在实践中形成了一套自己的解决方案。分析和定位内存泄漏问题的核心在于分配函数的统计和栈回溯。如果只知道内存分配点不知道调用栈会

又双叒叕曝干货？临近年关，疫情又双叒叕反弹！在大家都担心是否还能返乡之际，阿里在农历2021到来之前却是又搞了一个大动作！把阿里这一年在应对高并发流量的技术经验整合成一份技术小册开源分享供大家学习借鉴。我也是昨天才发现这份小册开源至Github上居然一夜爆火！看了小册之后才知道，原来阿里在应对高并发大流量时也会采用类似“抵御洪水”的

对于618、双十一、春运抢票这种高并发、大流量的场景一般都会用到缓存抗住大并发，市面上缓存框架用的最多的无疑就是Redis了，Redis作为稳居世界排名第一的KV内存数据库，同时也是最受欢迎的分布式缓存中间件，是应对高并发，大流量，低延迟业务场景的不二选择。面试必问！下面这十几道题都是关于Redis大厂面试被问到的，基本都跟Redis架构设计与底层原

IP数据库包含全球43亿全量IPv4与2^128全量IPv6，数据库版本分为高精准公安版、高精准商业版、区县级、城市级和IPv6共5个版本。IP数据库主要解决的痛点为互联网广告精准投放、内容精准推荐、用户位置画像、重点企业办公网络资产普查，网络攻击溯源&取证、嫌疑人地理位置定位、服务器优化分配等。互联网在线广告反作弊通过分析

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通常情况下，网站访问并不是简单地从用户的浏览器直达服务器，中间可能部署有CDN、WAF、高防。例如，采用这样的架构：“用户CDN/WAF/高防源站服务器”。那么，在经过多层代理之后，服务器如何获取发起请求的真实客户端IP呢？一个透明的代理服务器在把用户的HTTP请求转到下一环节的服务器时，会在HTTP的头部中加入一条“XForwarded

PC端车牌识别SDK在智能交通系统、出入口管理系统、公安图帧系统、移动警务系统等多种行业都已实现成功运用。易泊车牌识别SDK融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法，使该系统具有识别效率高、速度快、适应性强、使用方便等优势，技术处于国际先进水平，在相关行业领域得到用户的广泛好评。PC版车牌识别SDK优点1、整车车牌识别率高：白天识别率≥99.