Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。
### Checkpoint与Barrier Flink是一个有状态的流处理框架，因此需要对状态做持久化，Flink定期保存状态数据到存储空间上，故障发生后从之前的备份中恢复，这个过程被称为Checkpoint机制。而Checkpoint为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。 流处理
### 概述 在进行流处理时，很多时候想要对流的有界子集进行聚合分析。例如有如下的需求场景： (1)每分钟的页面浏览(PV)次数。 (2)每用户每周的会话次数。 (3)每分钟每传感器的最高温度。 (4)当电商发布一个秒杀活动时，想要每隔10min了解流量数据。 对于这些需求的处理，程序需要处理元素组
### 概述 Flink Streaming API借鉴了谷歌数据流模型(Google Data Flow Model)，它的流API支持不同的时间概念。Flink明确支持以下3个不同的时间概念。 Flink明确支持以下3个不同的时间概念。 (1)事件时间：事件发生的时间，由产生（或存储）事件的设备
CDC是(Change Data Capture变更数据获取)的简称。 核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。 ## Flink CDC的设
# 项目Springcloud，认证中心方式实现SSO使用开源框架Sa-Token >本身的单独访问每个客户端服务的单点就没有问题。然后单点通过Fegin调用就不好使了！ ##### 主要使用的Sa-Token的微服务单点功能 ##### 使用的依赖如下 ```xml cn.dev33 sa-tok
# 令牌桶算法 > 系统会维护一个令牌（token）桶，以一个恒定的速度往桶里放入令牌（token），这时如果有请求进来想要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌（token），当桶里没有令牌（token）可取时，则该请求将被拒绝服务。令牌桶算法通过控制桶的容量、发放令牌的速率，来达到对请求的限制。 >
1.简介 我们在日常工作中，会经常遇到弹出警告框的问题，弹框无法绕过，必须处理才可以执行后续的测试，所以弹框处理也是我们必须掌握的一个知识。宏哥在java+selenium系列文章中介绍过这部分内容。那么，playwright对于弹框的处理是怎样的？是否比selenium更加简单呢？下面我们就来介绍
一般运行java应用都会根据实际情况设置一些jvm相关运行参数 特别是有关内存和oom溢出等参数，方便后续问题定位和解决 如常用的以下配置 nohup java -Xms256m -Xmx24g -Xmn8g -verbose:gc -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+Print
在服务器的日常维护过程中，会经常用到下面的命令： netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}' 它会显示例如下面的信息： TIME_WAIT 814 CLOSE_WAIT 1 FIN_WAIT1 1 ESTA
SqlServer安装时企业版会有两种选项：Microsoft SQL Server Enterprise (64-bit)，Microsoft SQL Server Enterprise: Core-based Licensing (64-bit)。前者为Enterprise Server+CAL
场景 一般情况下，我们会对现有系统进行压测等方式，来了解系统最大的吞吐量等等，通过这种方式得知系统在生产环境下可扛住的压力，如果我们想了解在压测的链路过程中，是哪些地方执行时间过长，影响了系统的吞吐量，可以使用火焰图的方式来观察。 工具 生成火焰图需要两个工具： 1. async-profiler：
https://www.modb.pro/db/570143?utm_source=index_ori 内容概述 Oracle数据库中切换redo日志会触发检查点事件，那么在PostgreSQL中是否也会触发checkpoint事件呢？ Oracle中测试 [oracle@orcldb ~]$ sq
前言 Ubuntu每次升级都会修改一部分组件. 从1804开始Ubuntu开始使用netplan的方式进行网络设置. 但是不同版本的配置一直在升级与变化. 今天掉进坑里折腾了好久. 所以这边总结一下, 以便备忘. 番外 WorkStation虚拟机迁移ESXi 公司机器配置太lowB,跑虚拟机就像是
面试官如果问你：你会从哪些维度进行MySQL性能优化？你会怎么回答？所谓的性能优化，一般针对的是MySQL查询的优化。既然是优化查询，我们自然要先知道查询操作要经过哪些环节，然后思考可以在哪些环节进行优化。我之前写过一条SQL查询语句是如何执行的？，感兴趣的朋友可以阅读一下，我用其中的一张图展示查询
本部分余下的内容会详细地介绍 HTTP 1.1中的状态码。这些状态码被分为五大类：100-199 用于指定客户端应相应的某些动作。200-299 用于表示请求成功。300-399 用于已经移动的文件并且常被包含在定位头信息中指定新的地址信息。400-499 用于指出客户端的错误。500-599 用于
保存到redis中的key 前半段会出现乱码问题 原来配置： @Configuration@EnableCachingpublic class RedisCacheConfig { @Bean public CacheManager cacheManager(RedisTemplate
https://zhuanlan.zhihu.com/p/504348343 在公司的网络或者是客户的网络环境中，经常会有只能使用局域网而不能使用访问互联网的情况，其目的也很显然，为了更好的保护数据安全。 但在这种情况下，对于运维而言，如果突然要安装一款软件的话，就会变得很困难，因为它往往有很多依赖
https://my.oschina.net/lenve/blog/5952439 我们应该都知道 socket（套接字），你可以认为我们的通信都要基于这个玩意，而常说的网络通信又分为 TCP 与 UDP 两种，下面我会以 TCP 通信为例来阐述下 socket 的通信流程。 不过在此之前，我先来说
1.存放用户账号的文件在哪里? /etc/passwd 1 2.如何删除一个非空的目录? rm -rf 目录名 1 3.查看当前的工作目录用什么命令? pwd 1 4.创建一个文件夹用什么命令? mkdir 1 5.哪个Linux命令可以一次显示一页内容？上一页和下一页使用什么命令? more Sp
