![](../../asset/images/user/bgImg_default.jpeg)
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
DCM是什么现代应用无时无刻不在与数据打交道,数据计算无处不在,报表统计、数据分析、业务处理不一而足。当前数据处理的主要手段仍然是以关系数据库为代表的相关技术,虽然使用高级语言(如Java)硬编码也能实现各类计算,但远不如数据库(SQL)方便,数据库在当代数据处理中仍然发挥举足轻重的作用。不过,随着信息技术的发展,存储与计算分离、微服务、前置计算、边缘计算等架构与概念的兴起,过于沉重、封闭的数据库
![文章图片](https://img-blog.csdnimg.cn/b2b449bc02704dccb3940add6d779b73.png)
安装ZK下载安装包点击下载zookeeper 3.4.14PS: Mac之前下载了3.5.6启动之后,报错找不到或无法加载主类 org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain应该是lib下的jar包缺失,省的麻烦,我就直接下载了3.4.14版本启动ZkServer执行zk的bin下面的启动脚本;例如sh ~/Documents...
与以磁盘存储为主的普通数据库相比,内存数据库的数据访问速度可以高出几个数量级,能大幅提高运算性能,更适合高并发、低延时的业务场景。不过,当前大部分内存数据库仍然采用 SQL 模型,而 SQL 缺乏一些必要的数据类型和运算,不能充分利用内存的特征实现某些高性能算法。仅仅是把外存的数据和运算简单地搬进内存,固然也能获得比外存好得多的性能,但还没有充分利用内存特征,也就不能获得极致的性能。下面我们来看看
现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离,以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性,比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现,而不是像传统应用架构中放在数据库中。应用中的业务逻辑大都会涉及结构化数据处理。数据库(SQL)中对这类任务有较丰富的支持,可以相对简易地实现业务逻辑。但Java却一直缺乏这类基础支持,导致用Java实现业务逻辑非常繁琐低效。结果
![文章图片](https://img-blog.csdnimg.cn/2768900ff342450fb979cc5caf86c7b8.png)
随着最近行业的移动化、物联网化、数字化转型、微服务等多种概念的提出,对应的API数量已经呈现出爆炸式增长,由此带来的问题就是前后端的接口对接问题越来越来突出,我们能很难找到一个合适的技术工具提高我们的效率。由此带来的问题就是接口对接的繁琐,前端后端日常吵架。现在我们其实有很多的API工具,在API文档设计有大名鼎鼎的,API开发调试我们有、前端开发用的比较多的式、自动化测试我们拥有,但是由于是多个
![文章图片](https://img-blog.csdnimg.cn/d0e01a16fb4545178e8f8fb707bca12e.png)
Splashtop对应需要与客户沟通,需要现场调试的场景经过特别精心的设计,所以可以获得非常好的体验,在win-win的场景下,甚至也有usb穿透的解决方案,已经非常完美了,但是在linux还有一些进步空间,但是现阶段也满足了基本的不需要去现场的调试了。赶兴趣的小伙伴快去官网地址试用体验一下把。...
![文章图片](https://img-blog.csdnimg.cn/15bb2882256b40218292e6b936560d7d.png)
之前在写 多版本并行开发测试解决方案 的时候 占了个坑,今天来补上;这篇文章主要讲一下kafka的服务复用与隔离;主要解决的问题是,在多个迭代环境下; 让消息的提供者和消费者都能正确的发出和消费;这个比dubbo的服务路由与隔离更复杂一点1.问题描述概念说明:稳定版本: ABC 属于全局共用的一套稳定服务;迭代版本: A1 C1 C2 属于他们对应系统的迭代版本, 比如针对A系统进行需求改动,部署
分区策略分区原因方便再集群中扩展,每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器,而一个topic又可以有多个Partition组成,因此整个集群就可以适应任意大小的数据了;可以提高并发,因为可以以partition为单位读写分区原则我们需要将producer发送的数据封装成一个ProducerRecord对象指明 partition 的情况下,直接将指明的值直接作为 partiton 值;
kafka 什么时候真正执行删除Topic磁盘日志 ?
![文章图片](https://img-blog.csdnimg.cn/d63bbaac729e4a2fba98f1d5c7162aee.png)
文章目录申请配额(限流)针对Topic粒度的配额如何生效的测试kafka限流是否成功本文主要是讲解 针对Topic生产/消费 的限流配置;如果不需要设置限流 则可忽略;申请配额(限流)不了解kafak配额管理机制的可以先了解一下kafka中的配额管理(限速)机制默认创建完Topic之后是没有设置配额信息的,而且我们都知道Kafka的配额(限流)只支持三种粒度:user + clientiduser