简介 kube-proxy 是 Kubernetes 集群中负责服务发现和负载均衡的组件之一。它是一个网络代理，运行在每个节点上, 用于 service 资源的负载均衡。它有两种模式：iptables 和 ipvs。 iptables iptables 是 Linux 系统中的一个用户空间实用程序，
## 1. 背景 - 业务背景：CRM系统随着各业务条线对线索精细化分配的诉求逐渐增加，各个条线的流向规则会越来越复杂，各个条线甚至整个CRM的线索流转规则急需一种树形的可视化的图来表达。 - 技术背景：在开发之前考虑了三种方案，原生canvas、fabric以及G6，三种方案各有优劣势 | |
引言 net同僚对于async和await的话题真的是经久不衰，这段时间又看到了关于这方面的讨论，最终也没有得出什么结论，其实要弄懂这个东西，并没有那么复杂，简单的从本质上来讲，就是一句话，async 和await异步的本质就是状态机+线程环境上下文的流转，由状态机向前推进执行，上下文进行环境切换，
在研发项目中，经常能遇到复杂的状态流转类的业务场景，比如游戏编程中NPC的跳跃、前进、转向等状态变化，电商领域订单的状态变化等。这类情况其实可以有一种优雅的实现方法：状态机。本文重点介绍有限状态机，并结合具体项目，通过状态机的应用将状态和业务逻辑解耦，便于简化复杂业务逻辑，降低理解成本。另外，重点讲解如何优雅的解决更广泛的复杂业务问题。
云时代已经来临，云上很多场景下都需要数据的迁移、备份和流转，各大云厂商也大都提供了自己的迁移工具。本文主要介绍京东云数据库为解决用户数据迁移的常见场景所提供的解决方案。
事件总线介绍 事件总线，或称其为数据管道，作为整个风险洞察数据流转的重要一环，它承担着风险实时数据统一标准化的重要职责。
http://blog.itpub.net/70024420/viewspace-2928855/ 导读：大数据正在成为经济社会发展的新的驱动力。随着云计算、移动互联网等网络新技术的应用和发展，社会信息化进程进入大数据时代，海量数据的产生与流转成为常态。而大数据技术也如雨后春笋般正在蓬勃发展中。Ha
在大数据和 AI 的时代背景下，数据已经成为了重要财富，大到政务数据、企业核心数据，小到个人信息、银行卡余额，这些数据无一例外都是“隐私数据”，如果在使用和流转时发生泄漏都会造成巨大的损失。
## 一、为什么要做一款这样的小插件 数据，一直在思考如何让数据更安全的流转和服务于客户，围绕这样的想法，我们做过许多方面的扩展。我们落地了服务端的数据切片支持场景化的设计，实现了基于JDBC协议对SQL的拦截与切片，实现了在应用层的全链路数据库审计方案和实现，实现了WEB端明暗水印和文档水印等等，
# **一、前端编译** 前端编译就是将Java源码文件编译成Class文件的过程，编译过程分为4步： ## **1 准备** 初始化插入式注解处理器（Annotation Processing Tool）。 ## **2 解析与填充符号表** 将源代码的字符流转变为标记（Token）集合，构造出`
应用场景 C端用户提交工单、工单创建完成之后、会发布一条工单创建完成的消息事件(异步消息)、MQ消费者收到消息之后、会通知各处理器处理该消息、各处理器处理完后都会发布一条将该工单写入搜索引擎的消息、最终该工单出现在搜索引擎、被工单处理人检索和处理。 事故异常体现 1、异常体现 从工单的流转记录发现、
1. 背景 公司有一个推荐系统Rec，这个系统的主要功能是： 向外部系统提供推荐接口 根据请求获取推荐策略 根据推荐策略完成推荐的召回、过滤、打分、排序阶段 Rec作为微服务中的一环，本身不存储召回的物料信息，也不存储用户和物料的特征信息，它负责就是对各个服务的组合和流转 其流程如下： 2. 问题
摘要：解决数据问题的本质，还要从数据层面入手，数据库的价值就十分关键。 过去很长一段时间，不动产行业的数字化程度都是比较低的，特别在业务层面，存在大量碎片化和多主体的问题，导致在数据层面的标准化和数据结构统一化不足；而且在不动产行业全生命周期中，每个阶段都频繁涉及到数据流转问题，对数据一致性和安全性
在敏捷开发环境下，系统通过迭代增量的交付价值，系统架构也是如此。团队不可能在项目之初就建立完美的系统架构，系统架构应该随着系统迭代不断演进。架构演进和架构腐化是看待架构的不同视角：架构腐化着眼于现状，架构演进侧重于未来架构腐化不可避免，随着时间流转腐化现象必然发生。而我们需要做的是：通过某种方式及早发现和修正
摘要：华为宣布实现了自主创新的MetaERP研发，并且完成了对旧ERP系统的全面替换，这其中，就采用了华为云GaussDB数据库特有的全密态技术，对ERP系统中的绝密数据进行加密保护，从而保障了数据的安全。 ERP系统在帮助企业优化业务流程、实现数字化管理方面有重要作用，可以说企业所有的业务流转都需
流式查询流式查询 指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用可以通过迭代器每次取一条查询结果。流式查询的好处是能够降低内存使用。例如我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时，就不得不分页查询。 而分页查询就需要我们按照顺序查询并设置一个参数来记录当前进度并在下次查询时
我们是袋鼠云数栈 UED 团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。 本文作者：霁明 背景 我们产品中会有一些流程图应用，例如审批中心的审批流程图： 我们数栈产品内的流程图，基本都是使用的 mxGraph 实现的，mxGraph 使用了S
流程 kafka事务使用的5个API // 1. 初始化事务 void initTransactions(); // 2. 开启事务 void beginTransaction() throws ProducerFencedException; // 3. 在事务内提交已经消费的偏移量(主要用于消费
作为一位拥有多年经验的老程序员，我对于提升Web应用性能和用户体验有些兴趣。今天，我要和大家聊聊一个非常实用的技术——流式响应（Streaming Response）。 首先，流式响应到底是什么呢？简单来说，它允许服务器将数据逐步发送给客户端，而不是等到所有数据都准备好后再一次性发送。这种方式非常适
流程 Master数据库安装 Slave数据库安装 配置Master数据库 配置Slave数据库 网络信息 Master数据库IP：192.168.198.133 Slave数据库IP：192.168.198.132 配置Master数据库 在Master数据库安装完毕后，修改/etc/my.cnf
