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实际上Istio 就是 Service Mesh 架构的一种实现,服务之间的通信(比如这里的 Service A 访问 Service B)会通过代理(默认是 Envoy)来进行。而且中间的网络协议支持 HTTP/1.1,HTTP/2,gRPC 或者 TCP,可以说覆盖了主流的通信协议。代理这一层,称之为数据平面。控制平面做了进一步的细分,分成了 Pilot、Citadel 和 Galley,它们
为解决mongodb在replica set每个从节点上面的数据库均是对数据库的全量拷贝,从节点压力在高并发大数据量的场景下存在很大挑战,同时考虑到后期mongodb集群的在数据压力巨大时的扩展性,应对海量数据引出了分片机制。分片是将数据库进行拆分,将其分散在不同的机器上的过程,无需功能强大的服务器就可以存储更多的数据,处理更大的负载,在总数据中,将集合切成小块,将这些块分散到若干片中,每个片
canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发。基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了MySQL(也支持mariaDB)。
项目地址:https://github.com/ctripcorp/apollo使用手册(多读多看):https://github.com/ctripcorp/apollo/wikiApollo(阿波罗)是携程框架部门研发的分布式配置中心,能够集中化管理应用不同环境、不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限、流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景。服务端基于Spring
分词器的主要作用将用户输入的一段文本,按照一定逻辑,分析成多个词语的一种工具顾名思义,文本分析就是把全文本转换成一系列单词(term/token)的过程,也叫分词。在 ES 中,Analysis 是通过分词器(Analyzer)来实现的,可使用 ES 内置的分析器或者按需定制化分析器。举一个分词简单的例子:比如你输入,会自动帮你分成两个单词,一个是mastering,另一个是,可以看出单词也被转化
分词器的主要作用将用户输入的一段文本,按照一定逻辑,分析成多个词语的一种工具顾名思义,文本分析就是把全文本转换成一系列单词(term/token)的过程,也叫分词。在 ES 中,Analysis 是通过分词器(Analyzer)来实现的,可使用 ES 内置的分析器或者按需定制化分析器。举一个分词简单的例子:比如你输入,会自动帮你分成两个单词,一个是mastering,另一个是,可以看出单词也被转化
随着数据量的增长,一般db的架构,经历如下演进:1)单库主从2)单库双主多从架构3)分区表数据库层面做数据分区策略,对开发层透明。适用场景:适合订单场景,最后部分有热点数据,其他都是历史订单(不活跃)分区表的数据更容易维护,可以直接针对分区做删除、优化、检查、修复、备份等操作支持多硬件设备,不同分区分散到不同设备,如硬盘优化查询,只使用必要的分区来提高查询效率,涉及sum()和count()聚合查
保存和分发镜像的最直接方法就是使用 Docker Hub。Docker Hub 是 Docker 公司维护的公共 Registry。用户可以将自己的镜像保存到 Docker Hub 免费的 repository 中,如果不希望别人访问自己的镜像,也可以购买私有 repository。官方提供了Docker Hub网站来作为一个公开的集中仓库。然而,本地访问Docker Hub速度往往很慢,并且