我们为什么需要微服务架构，它一定是为了解决我们某些问题才出现了。这篇文章我们讨论下微服务架构模式所解决的问题，带来的挑战，以及他的核心思想本质。 1 早期的服务架构 上图是一个典型的服务分层架构： Client： 调用方是browser web或者App 应用层： 实现计算层的业务逻辑，从上游数据层
什么是I8n 国际化（I18n）指的是设计和开发产品的过程，使得它们能够适应多种语言和文化环境，而不需要进行大量的代码更改。这通常涉及到创建一个基础版本的产品，然后通过配置和资源文件来添加对不同语言和地区的支持。 这样，当产品需要在新的地理区域或语言环境中使用时，只需要添加或更新相应的资源文件，而不
Serverless无服务应用架构纵横谈2 前言 6年前，我写了一篇《Serverless无服务应用架构纵横谈》。 文中说到无论是公有云FaaS还是私有云FaaS，都不是云计算的未来。 因为无论是Kubernetes还是PHP、Python、Node这些传统技术栈都太重了。 那么，6年来，Serve
前言 自己个人兴趣爱好，线上有一个阿里云服务器，处理数据用的，会频繁IO和分析数据。隔一段时间就会卡死（大概2个月），重启就OK。本来没当一回事，直到后来影响到赚取money了才引起重视。服务的启动脚本如下： nohup java -Xms512m -Xmx1024m -jar xxx.jar &
拿获取作品列表为例 https://cp.kuaishou.com/rest/cp/works/v2/video/pc/photo/list?__NS_sig3=xxxxxxxxxxx 搜索__NS_sig3 发现__NS_sig3是一个异步回调生成的值 s().call("$encode", [i
使用场景有： 上传对象后，如何确定对象存储收到的数据和客户端本地的数据是否一致。 下载对象后，如何确定本地收到的数据和对象存储保存的数据是否一致。 AWS S3 Checking object integrity 实现完整性校验时，AWS S3提供的算法包括CRC32、CRC32C、SHA-1、SH
很多时候，我们希望服务程序可以直接运行，或者可以响应一些参数，这时候，混合Windows服务和Windows窗体的程序就排上用场了。要实现同时支持Windows服务和Windows窗体，需要在启动的第一步时判断当前运行环境是否为服务模式，可以从以下几个方面进行判断： 当前用户名称：Environme
题目 监听服务器端口，得到题目如下： 源码解析 主函数 主函数中是题目界面的逻辑，对应于用户的选择做出相应的操作，其中需要注意的是选项2，解压操作需要获得root权限(uid==0). 选项1，2：文件压缩和解压缩，是常规的文件压缩代码，不做解释。 选项3：buy操作，buy()函数调用了加密函数e
上次编写了《LUAgent服务器端工具》这个应用，然后里面需要新启动一个线程去对文件进行上传到FTP服务器，但是新线程里无法对应用主线程UI的内容进行更改，所以就需要在线程里设置主UI线程里控件信息的方法，于是就有了此博文。此文记录的是一种高级用法。 为了实际的使用，笔者将线程操作放在独立的类当中，
搭建LAMP Web服务器 在家中翻到了以前用的老电脑，在思索一番后，决定把这台电脑改造成一台Web服务器，作为我自己搭建博客的测试机器。 一、Linux服务器 LAMP中的L指的是Linux服务器，其中Linux服务器的版本众多，如，CentOS、Ubuntu等Linux版本，我自己选择了Cent
前言：今天演示下生产环境keepalived的部署方式，安装模式有很多，比如说主备模型和双主模型，主备分：抢占模式 和 非抢占模式。这里我会一一展开说具体怎么配置 一、双节点均部署Nginx： 第一步：上传安装包到/usr/local/ 第二步：安装编译依赖（使用普通用户需要家sudo） yum i
背景 在上一篇《从 Dapper 到 OpenTelemetry：分布式追踪的演进之旅》中在最后提到在做一些 Trace 的定制开发。 到现在差不多算是完成了，可以和大家分享一下。 我们的需求是这样的： 假设现在有三个服务：ServiceA、ServiceB、ServiceC ServiceA 对外
综上所述，LFU算法通过跟踪数据项的访问频次来决定淘汰对象，适用于数据访问频率差异较大的场景。与LRU相比，LFU更能抵御偶发性的大量访问请求对缓存的冲击。然而，LFU的实现较为复杂，需要综合考虑效率和公平性。在实际应用中，应当根据具体的数据访问模式和系统需求，灵活选择和调整缓存算法，以达到最优的性...
TTL是Time To Live的缩写，通常意味着元素的生存时间是多长。 应用场景 数据库：在redis中我们最常见的就是缓存我们的数据元素，但是我们又不想其保留太长的时间，因为数据时间越长污染的可能性就越大，我们又不想在后续的程序中设置删除，所以我们此时需要设置过期时间来让数据自动淘汰。 sete
Android无障碍服务可以操作元素，手势模拟，实现基本的控制。opencv可以进行图像识别。两者结合在一起即可实现支付宝能量自动收集。opencv用于识别能量，无障碍服务用于模拟手势，即点击能量。 当然这两者结合不单单只能实现这些，还能做很多自动化的程序，如芭芭农场自动施肥、蚂蚁庄园等等的自动化，
Lru-k与lru的区别在于多维护一个队列，及每个元素多维护一个次数选项，对于性能的影响不大，仅仅多耗一点cpu，但是可以相应的提高命中率，下一章将介绍LFU按频次的淘汰机制。
前言： 1、由于项目是.NET Framework 4.7 MVC LayUI，所以需要找一个资源站点存放项目中静态资源文件； 2、需要支持服务端和客户端都支持上传文件方式； 3、调用简单，涉及库越少越好。 结果： 调用 AWSSDK.S3 和 AWSSDK.Core 实现文件上传到 MinIO ；
背景： 一般场景 python服务经常作为java下游的 算法服务或者 数据处理服务 但是使用http 去调用比较不灵活，通过注册到nacos上进行微服务调用才是比较爽的 1.定义feginapi的接口定义 java端 定义接口请求和响应 主要关注 CommonResult 结构 和 python要
目录Ceph提供nfs服务1. 前期准备1.1 检查模块1.2 检查是否有nfs-ganesha集群2. 创建nfs服务2.1 ceph提供的nfs的架构3. nfs导出3.1 创建cephfs3.2 导出3.3 客户端尝试挂载3.4 验证4. 高可用nfs-ganesha Ceph提供nfs服务
漏洞信息 Windows CSC服务特权提升漏洞。 当程序向缓冲区写入的数据超出其处理能力时，就会发生基于堆的缓冲区溢出，从而导致多余的数据溢出到相邻的内存区域。这种溢出会损坏内存，并可能使攻击者能够执行任意代码或未经授权访问系统。本质上，攻击者可以编写触发溢出的恶意代码或输入，从而控制受影响的系统
