在有一个陈旧的系统的情况下，如果升级API可以优先使用微服务的形式，将数据库进行独立拆分，将原来的数据库原原本本地固定在旧系统中，然后在独立的微服务中运行与部署新系统。 如果原有的数据需要在更换结构的前提下在不同的版本的系统下进行共享，那可以使用数据库的卷影复制等功能。如果两个数据表的结构不完全一样
作者：vivo 互联网存储研发团队 - Shang Yongxing 本文介绍了当前DTS应用中，MySQL数据同步使用到的数据一致性校验工具，并对它的实现思路进行分享。 一、背景 在 MySQL 的使用过程中，经常会因为如集群拆分、数据传输、数据聚合等原因产生流动和数据复制。而在通常的数据复制过程
题目 解读访问权限 rw-r--r--分别代表什么东西 r:代表可读 w:可写 e:可执行 方便起见进行拆分 rw- 代表文件所属用户的权限 r-- 代表同组用户的权限 r-- 代表其他用户的权限 同时我们可以用2进制来表示: r:4 w:2 e:1 也即是3位二进制数则可以表示 chmod 命令
Linux项目部署启停 WEB应用（WAR包）部署 实际开发中，难免遇见新业务项目构建、项目重构（重新优化整个项目的架构，相当于重写），也可能是项目拆分多个模块，也可能部分拆分，但项目的模块化分离，就存在新建项目，新开服务端的可能，在Linux部署中，我们通常遇见需要搭建一个新的服务： WEB应用（
简介 Nacos是阿里巴巴开源的一套服务注册发现的应用 使用简单灵活, 是spring Cloud Alibaba的组成部分 现在拆分微服务的部署情况下,极大的需求nacos服务作为支撑 单点情况下存在宕机的危险, 所以最近为了进行测试验证. 所以准备启用一套集群版本的nacos集群进行测试兼容性验
https://zhuanlan.zhihu.com/p/568107004 背景 设计一个可扩展系统(scalable system)的时候, 最重要的一点是要考虑到在多个服务器之间如何拆分(partition)数据, 还有如何复制(replicate)数据. 我们来看看这两点的具体定义: 数据拆
SkyWalking的学习之一 前言 最近在学习应用调优诊断等内容. 现在实际工作中实质上的拆分和微服务在售前阶段 所以真正用到链路的地方比较少. 但是人生都是要向前看的. 想着一方面提高自己. 一方面也是为了以后着想. 在一个看不到未来和光的地方, 要么离开,要么继续深入掘进. Skywalkin
# Nginx双层域名时 iframe嵌入/跳转页面的处理过程 ## 背景 ``` 两年前在上一家公司内遇到一个Nginx的问题 当时的场景是 双层nginx代理时(一层域名侧, 一层拆分微服务的网关层) 程序里面会打开一个嵌套的iframe, 便于进行缩放. 但是此时因为只能就近获取 第二层反向代
目录 正则表达式概念正则表达式的作用元字符grep命令在文本中查找指定的字符串sort命令排序uniq命令快捷去重tr命令替换、压缩和删除cut命令快速裁剪命令expr substr 截取方法cut截取方法 split命令文件拆分paste命令文件合并eval变量扫描器位置锚定分组或其他扩展正则表达
背景 为什么讲这么小的一个问题呢？因为今天在进行系统上线的时候遇到了这个问题。 这次的上线动作还是比较大的，由于组织架构拆分，某个接入层服务需要在两个部门各自独立部署，以避免频繁的跨部门沟通，提升该接入层服务的变更效率。 该接入层服务之前是使用cookie + 内存session机制的，这次要独立部
★微服务系列 微服务1：微服务及其演进史 微服务2：微服务全景架构 微服务3：微服务拆分策略 微服务4：服务注册与发现 微服务5：服务注册与发现（实践篇） 微服务6：通信之网关 微服务7：通信之RPC 微服务8：通信之RPC实践篇（附源码） 微服务9：服务治理来保证高可用 微服务10：系统服务熔断、
将多个 srt 文件拼接成一个，找了好多工具，都太重了，自己用 shell 手搓一个。一开始没觉得这个小工具有多么难，以为半天肯定能搞定，结果足足搞了三天。绊倒我的居然是时间字段的拆分和前导零的删除，看看 shell 里有多少种实现方案，以及我为何选择了当前的方案。
波浪往左上方，慢慢运动 数字 渐入 + 渐出 + 居中对齐 酒杯绘制 波浪绘制 上方的点全部设成【平滑顶点】 https://getwaves.io/ 快速生成波浪【Office 2016 不支持插入SVG】 动画节奏与控制 拆分 倒酒动画
从研发的角度来看如果系统上下文清晰、应用架构设计简单、应用拆分合理应该称之为架构合理。基于以上的定义可以从以下三个方面来梳理评估：
最近在看面试题，所以想用自己的理解总结一下，便于加深印象。 为什么使用多线程 使用多线程可以充分利用CPU，提高CPU的使用率。 提高系统的运行效率，对于一些复杂或者耗时的功能，可以对其进行拆分，比如将某个任务拆分了A、B、C三个子任务，如果子任务之间没有依赖关系，那么就可以使用多线程同时运行A、B
1 背景 最近在做需求的时候需要在一张表中增加一个字段。 这张表情况如下： 1、拆分了多个库多张表 2、库表拆分按表中商户编码字段hash之后取模进行拆分 由于库表拆分按照商户编码，有些大商家的单子数量远远要高于其他普通商家，这样就造成了严重的数据倾斜。 在增加字段的时候尝试多种办法，执行多次都添加
我个人比较推崇本地消息表模式来实现最终一致性。首先本地消息表的设计不仅可以解决事务一致性的问题，对于消息队列常见问题中的消息丢失与消息幂等其实都是可以通过本地消息表来解决；其带来的好处是多重的。 ### 什么是分布式事务一致性 大白话就是对数据源进行拆分后，多库多机器的多数据库事务一致性问题。因为此
我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中，作为日志数据的 ODS 层，从 Kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志、启动日志和曝光日志。这三类数据虽然都是用户行为数据，但是有着完全不一样的数据结构，所以要拆分处理。将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中，作为日
