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使用Pipeline抽象业务生命周期流程
上篇关于流程引擎的文章还是快两年以前的《微服务业务生命周期流程管控引擎》，这中间各种低代码平台层出不穷，虽然有些仅仅是OA+表单的再度包装，但有些的确是在逻辑和操作单元层面进行了真正的高度抽象，形成产品底座，上层支持更大灵活程度的自定义应用搭建。当然这个不是本篇文章的因为没有大模型来测试pipeline，我连夜学习了一波obj2gltf
一、前言 今天突然有空想试试之前的pipeline压缩gltf模型，结果手头没有gltf格式的大模型，用小模型又觉得效果不够明显，于是乎，我连忙拿起了收藏夹里吃灰的obj2gltf，来看看能不能把我obj格式的大模型，转换成gltf格式。 obj2gltf这个插件，我就理解不够透彻了，所以本文更多偏实际使用 二、ElasticSearch聚合之管道聚合（Pipeline Aggregation）
管道聚合 让上一步聚合的结果作为下一个聚合的输入，类似stream()流的操作，当不上终结操作时，每次操作的流都作为下次操作的输入 管道类型有很多种不同类型，每种类型都与其他聚合计算不同的信息，但是可以将这些类型分为两类 父级 父级聚合的输出提供了一组管道聚合，它可以计算新的存储桶04--Redis安装配置、原生命令、Redis高级：慢查询、事务、位图、HyperLogLog、GEO
redis内容 1 redis安装配置 2 5大数据类型操作 3 通用指令 4 高级数据类型 BitMaps位图 HyperLogLog 超小内存唯一值计数 # 与布隆过滤器类似 GEO地理位置信息 5 功能丰富： pipeline事务 Luau脚本 发布订阅(消息) 6 持久化：rdb和aof 7 主从复制 （一主一基于Jenkins+k8s+Git等技术构建DeOps平台
一、DeOps简介 1.什么是DeOps？ 1.1 敏捷开发 提高开发效率，及时跟进用户需求，缩短开发周期。 敏捷开发包括编写代码和构建代码两个阶段，可以使用 git 或者 svn 来管理代码，用 maven 对代码 进行构建 1.2 持续集成 持续集成强调开发人员提交了新代码之后，立gitlab 触发Jenkins简单示例
// Uses Declarative syntax to run commands inside a container. pipeline { agent { label "test" } post { failure { updateGitlabCommitStatus name: 'Jenkins Pipeline', state: 'failed' }jenkins pipeline
8.2.0 安装JDK[root@harbor ~ ]# rpm -ivh jdk-8u172-linux-x64.rpm[root@harbor ~ ]# rpm -ivh jenkins-2.249.1-1.1.noarch.rpm[root@harbor ~ ]# yum install net-tools git -y 8.2.1配置maven[root@harbor ~ ] cd /soft[root@harbor ~ ] tar xvf apache-maven-3.6.2-bin.tar.gsurging作者出具压测结果
前言 首先回应下@wen-wen 所贴的压测报告，我也把我和客户压测碰到的问题，和压测结果贴出来,这个结果是由客户提供的。不会有任何的舞弊手脚问题 问题一：Task.Run慎用 首先在最新的社区版本已经把Task.run全部去掉了(包括了kestrel RPC调用服务)，当你的程序有比较耗时的业务处理的时候一文聊透 Netty IO 事件的编排利器 pipeline | 详解所有 IO 事件的触发时机以及传播路径
欢迎关注公众号：bin的技术小屋，本文图片加载不出来的话可查看公众号原文 本系列Netty源码解析文章基于 4.1.56.Final版本 1. 前文回顾 在前边的系列文章中，笔者为大家详细剖析了 Reactor 模型在 netty 中的创建，启动，运行，接收连接，接收数据，发送数据的完整流程，在详细剖析整个 ReactorGolang处理大数据时使用高效的Pipeline（流水线）执行模型
Golang被证明非常适合并发编程，goroutine比异步编程更易读、优雅、高效。本文提出一个适合由Golang实现的Pipeline执行模型，适合批量处理大量数据（ETL）的情景。 想象这样的应用情景：（1）从数据库A（Cassandra）加载用户评论（量巨大，例如10亿条）；（2）根据每条评论的用户ID、从数据库B（MySQL）关联用户资料Flume、Logstash、Filebeat对比
from:https://www.cnblogs.com/GO-NO-1/p/13307688.html 日志采集工具对比 1、Flume简介 Flume的设计宗旨是向Hadoop集群批量导入基于事件的海量数据。系统中最核心的角色是agent，Flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成。每一个agent相当于一个数据传递员，内部有三个组使用管道模式（pipeline）处理数据 Python
1. 什么是pipeline 管道一词，对于熟悉linux的人来说并不陌生，在shell编程时，把若干个命令连接起来，前一个命令的输出是后一个命令的输入，最终完成一个流失计算。这是一种优秀的设计思想，你可以在大数据流失计算上找到相同的操作，python也可以实现这样的计算方法。 /bin/top -b -d 1 -n 1python使用pipeline批量读写redis的方法
1.插入数据 1. >>> import redis 2. 3. >>> conn = redis.Redis(host='192.168.8.176',port=6379) 4. 5. >>> pipe = conn.pipeline() 6. 7. >>> pipe.hset("hash_key","leizhu900516",8) 8. Pipeline&l详细图解 Netty Reactor 启动全流程 | 万字长文 | 多图预警
本系列Netty源码解析文章基于 4.1.56.Final版本 大家第一眼看到这幅流程图，是不是脑瓜子嗡嗡的呢？ 大家先不要惊慌，问题不大，本文笔者的目的就是要让大家清晰的理解这幅流程图，从而深刻的理解Netty Reactor的启动全流程，包括其中涉及到的各种代码设计实现细节。 在上篇文章《聊聊NePromtail Pipeline 日志处理配置
转载自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4MjQ0MTU4Ng==&mid=2247492144&idx=1&sn=a1cc13a6423fe50173856bfc898e8d77&chksm=fdbaed2dcacd643b0d3e5a8ff66053f3872077faf1c2a0624b9ea5db0eca82a6ff75034080fe&cur_album_id=1837018771652149250&scenPipeline 的实现与arraya_reduce的妙用
管道的一般逻辑 可以动态的添加管道处理命令 传入初始的数据，依次经过管道处理 满足一定条件跳出管道，否则经由下一个管道命令处理 简单实现 function pipeA($in) { if ($condition) { return 'break'; } return do_something($in); } // function pipeB // function pi[10] 客户端连接接入流程解析
摘自《Netty 即时聊天实战与底层原理》 本章，我们来分析每个新连接在接入过程中，Netty 底层的机制是如何实现的。先来简要回顾一下： 首先是 Netty 中的 Reactor 线程模型。 Netty 中最核心的东西莫过于两种类型的 Reactor 线程。这两种类型的 Reactor 线程可以看作 Netty 中的两组Jenkins Pipeline Script
pipeline { agent any parameters { gitParameter branchFilter: 'origin/(.*)', defaultValue: 'master', name: 'BRANCH', type: 'PT_BRANCH' } stages { stage('git') {jenkins的pipeline简单编写
前端发布脚本 pipeline { agent any environment { git_url = 'http://192.168.1.2/web/test.git' deployenv = 'test' //部署环境 servicename = 'test' //定义服务名称 } parameters { // git参数Jenkins Pipeline语法讲解
pipeline最简结构 pipeline { agent any stages { stage("build") { steps { echo "hello world" } } } } pipeline：代表整条流水线，包括整条流水线的逻辑 stages：流水线中多个stage的容器。stages部分至少包含一个stage stage：阶段，代表流水线的阶段。每个阶段都必（七）Jenkins流水线（Pipeline）
Jenkins流水线（Pipeline） 说明：在任务项目构建的过程中通过Pipeline来呈现每个构建阶段的细节信息。 一、配置Pipeline 1、创建流水线任务 2、根据场景添加需要等项目、注：我这里根据上一节的内容一次添加，以测试为主。 ....略（自定义） 3、使用Pipeline流水线Shell、保存。 使用Hello Wpipeline详解
一. pipeline设计模式简介 pipeline模式又称为流水线模式，pipeline又称为管道，是一种在计算机普遍使用的技术，举个最普遍的例子，如下图所示cpu流水线，一个流水线分为4个部分，每个部分可以独立工作，于是可以处理多个数据流。linux管道也是一个常用的管道技术，其字符处理功能十分强大，在面CVE-2022-22965 Spring远程代码执行漏洞复现
一、漏洞概述 2022年3月30日，Spring框架曝出RCE 0day漏洞，国家信息安全漏洞共享平台（CNVD）已收录了Spring框架远程命令执行漏洞（CNVD-2022-23942），考虑到Spring框架的广泛应用，漏洞被评级为危险。 二、影响版本 1、JDK9+2、Spring Framework 5.3.18+ 5.2.20+ 三、漏洞原理 通过Chapter 1 The Graphics Rendering Pipeline
欢迎来到万恶之源——渲染管线，这是一切罪恶的开始 这玩意的主要功能就是决定在给定虚拟相机、三维物体、光源、照明模式，以及纹理等诸多条件的情况下，生成或绘制一幅二维图像的过程 （二向箔打击懂不懂啊） 1.1 Architecture 在rtr4中，是将图形渲染管线分成了四个阶段，（而在rtr3和入门精持续集成：Jenkinsfile使用方法介绍
在pipeline项目中，可以直接在jenkins的web UI上编写pipeline脚本，还有一种方法是使用Jenkinsfile，它放在源码管理库中，比如github、SVN等。为了使pipeline项目管理更加方便，推荐使用这种方式。本文将介绍pipeline项目如何使用Jenkinsfile。 目录1. 编写jenkinsfile2. pipeline项目配置3