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系统对接的沟通与协作
在工作中，有时会有对接其他部门系统的需求，这种需求虽然不复杂，但是跨部门协作，往往会出现各种难以沟通、协调的情况。 踩的坑多了，就记录下来。 系统之间不要盲目对接 系统之间对接时，最好不要盲目从中间系统接数据。 下游系统，最好从生成数据的最上游系统去接数据，不要从中间系统去拿这微服务的故障处理
当微服务发生故障后怎么办？最近线上发生一起故障，一个接口的慢查询拖垮了整个应用，导致整个应用变得不可用。如果正好赶上流量高峰，应用重启都变得很困难，除非把入口整个关闭，再重启应用等待应用的恢复。 在复盘时，结论是增加上线审核流程和控制来试图阻止故障的再次发生，很少花费心思想想流程与标准
流程把一件事分解成多个步骤，将涉及到的人都串了起来。有了研发流程，每个人就知道自己要干什么。换句话说，研发流程界定了每个人的职责范围。接着推理，如果发现职责不明确，那就是流程出了问题。 流程中每个步骤说了要做什么，并没有说做成什么样。要做成什么样，是由标准该定义的。标准是衡Rancher Server 节点 Agent
如果集群 Agent 不可用，下游集群中的其中一个节点 Agent 会创建一个通信管道，由节点 Agent 连接到集群控制器，实现下游集群和 Rancher 之间的通信。 部署节点 Agent 的方式有很多，我们建议您使用DaemonSet部署节点 Agent ，这种方式可以确保下游集群内每个节点都成功运行节点 Agent。执RDD的血缘关系
窄依赖：窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用 宽依赖：宽依赖表示同一个父（上游）RDD 的 Partition 被多个子（下游）RDD 的 Partition 依赖，会引起 Shuffle.NETCORE微服务架构--网关篇(Ocelot)
Ocelot是一个用.NET Core实现并且开源的API网关，它功能强大，包括了：路由、请求聚合、服务发现、认证、鉴权、限流熔断、并内置了负载均衡器与Service Fabric、Butterfly Tracing集成。这些功能只都只需要简单的配置即可完成，下面我们会对这些功能的配置一一进行说明。 介绍 简单的来说Spark和Flink中的宽依赖和窄依赖
Spark 中：窄依赖：上游 RDD 流向至多一个下游 RDD ；宽依赖：上游 RDD 流向多个下游 RDD 。 这里的宽和窄，说的是当前节点流向下游节点，当前节点数据是否会分区变多份。 宽依赖往往需要 shuffle 操作，stage 会增加。宽依赖导致当前节点分区，可 能增加数据传输量，下游故障导致当前整个 RDDbinlog真的是银弹吗？有些时候也让人头疼
大家好，我是架构摆渡人。这是实践经验系列的第三篇文章，这个系列会给大家分享很多在实际工作中有用的经验，如果有收获，还请分享给更多的朋友。 binlog 用于记录用户对数据库操作的SQL语句信息，同时主从复制也是依靠binlog来实现的，由此可见binlog的重要性。 在业务中的使用场景 binlog除binlog真的是银弹吗？有些时候也让人头疼
大家好，我是架构摆渡人。这是实践经验系列的第三篇文章，这个系列会给大家分享很多在实际工作中有用的经验，如果有收获，还请分享给更多的朋友。 binlog 用于记录用户对数据库操作的SQL语句信息，同时主从复制也是依靠binlog来实现的，由此可见binlog的重要性。 在业务中的使用场景 bin张源-开源软件供应链视角下的漏洞威胁评估
复旦大学张源老师 两个方面：软件供应链与威胁评估 软件供应的例子 集成过程中，上游会传播到下游中，上游开发商发现软件漏洞，进行更新，下游需要很长时间才能完成补丁 下游可能也弄不清楚，哪些漏洞修了，那些没修。 公开的代码，可能也是很老之前的版本，第三方的研究人员也很设计任务调度依赖配置表
设计任务调度依赖配置表 1.问题场景 在任务调度系统中，每个任务既有上游，也有下游。如何设计底层存储的表结构支撑这种存储。 2.解决方法 使用mysql等关系型数据库。 方案A ： 将 上下游依赖关系作为任务的属性存储起来。 即：任务id(主键)、任务名称、任务的上游id list、任务的下游id详细解读消息队列解耦
有一个观点已经被说烂了：使用 MQ 可以帮助业务系统解耦。想法很简单，在业务状态流转时，如果没有 MQ，那么其它系统想要知道状态变了，那就需要核心流程系统去主动做通知。 有一个观点已经被说烂了：使用 MQ 可以帮助业务系统解耦。 想法很简单，在业务状态流转时，如果没有 MQ，那么其它系统想要知MQ 解耦？骗你的
有一个观点已经被说烂了：使用 MQ 可以帮助业务系统解耦。想法很简单，在业务状态流转时，如果没有 MQ，那么其它系统想要知道状态变了，那就需要核心流程系统去主动做通知。比如电商系统里订单从创建到处理中状态切换了，客服系统需要知道，风控系统需要知道，用户系统也需要知道。这里的通知通过消息队列能解耦？骗你的
有一个观点已经被说烂了：使用 MQ 可以帮助业务系统解耦。 想法很简单，在业务状态流转时，如果没有 MQ，那么其它系统想要知道状态变了，那就需要核心流程系统去主动做通知。 比如电商系统里订单从创建到处理中状态切换了，客服系统需要知道，风控系统需要知道，用户系统也需要知道。 这里业务网关的落地实践
前言随着系统规模变大、复杂度越来越高，微服务架构渐渐成为主流。当一个单体应用被拆分成许许多多的微服务应用后，也带来了一些问题。一些与业务非强相关的功能，比如权限控制、日志输出、数据加密、熔断限流等，每个微服务应用都需要，因此存在着大量重复的代码实现。而且由于系统的迭代、支撑百度搜索引擎99.995%可靠名字服务架构设计
https://v.qq.com/x/page/l0530rnydcc.html 搜索引擎的挑战机器数量多，服务数量大：我们有数万台服务器，数十万个服务，分布在多个IDC。服务变更多，变更数据大：每天几十万次变更，每周10P量级的文件更新，千余人并行开发上百个模块。检索流量大，稳定性要高：每秒数万次请求，满足99.995%的可用性，极短一文彻底搞懂 Flink 网络流控与反压机制
Flink 流处理为什么需要网络流控？分析一个简单的 Flink 流任务，下图是一个简单的Flink流任务执行图：任务首先从 Kafka 中读取数据、 map 算子对数据进行转换、keyBy 按照指定 key 对数据进行分区（相同 key 的数据经过 keyBy 后分到同一个 subtask 实例中），keyBy 后对数据接着进行 map 转图神经网络(二十四) STRATEGIES FOR PRE-TRAINING GRAPH NEURAL NETWORKS, ICLR 2020
本文作者来自斯坦福、爱荷华以及哈佛。 图的预训练与Bert类似，通过对单个节点和整个图级别预先训练一个GNN模型，以便GNN可以同时学习有用的局部和全局表示，然后可以针对下游任务进行微调。但是在整个图或单个节点级别预训练gnn的策略，提供的改进有限，甚至可能导致许多下游任务的负业务网关的落地实践
前言 随着系统规模变大、复杂度越来越高，微服务架构渐渐成为主流。当一个单体应用被拆分成许许多多的微服务应用后，也带来了一些问题。一些与业务非强相关的功能，比如权限控制、日志输出、数据加密、熔断限流等，每个微服务应用都需要，因此存在着大量重复的代码实现。而且由于系统视觉应用的下游客户群分析
目录1. 识别1.1. 条形码，BarCode1.2. 二维码，MatrixCode1.3. OCR：光学字符识别1.3.1. 晶圆ID识别1.4. 色彩识别2. 检测2.1. 缺陷检测2.1.1. 金属五金件的检测2.1.2. 螺钉检测2.1.3. 元器件外观缺陷检测案例2.2. OCV：光学字符检测3. 定位3.1. AGV导航 根据视觉应用的使用场景，大致可以分背压(Backpressure)机制
作者：张铁蕾链接：https://www.zhihu.com/question/49618581/answer/117107570来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 首先，从大的方面说，这篇文档的名字，虽然叫“Backpressure”（背压），但却是在讲述一个更大的话题，“Flow Control”（流控）。Backpressure只是解决Flow Control的其(转).NET Core开源API网关 – Ocelot中文文档
原文地址：https://www.cnblogs.com/jesse2013/p/net-core-apigateway-ocelot-docs.html#!comments Ocelot是一个用.NET Core实现并且开源的API网关，它功能强大，包括了：路由、请求聚合、服务发现、认证、鉴权、限流熔断、并内置了负载均衡器与Service Fabric、Butterfly Tracing集成配置架构演进+配置中心
1 每个上游都保存了自己的配置文件 出现的问题：1）上游痛：扩容是下游，凭什么让我修改配置文件和重启，这就是反向依赖了 2） 下游痛：不知道谁依赖了自己。 解决办法： 1 全局配置文件： 存在的问题，不是动态的发现扩容，需要重启 为了解决这个问题 使用filemonitor，监控配置文件的修改 再结合.Net Core使用Ocelot网关(一) -负载,限流,熔断,Header转换
1.什么是API网关 API网关是微服务架构中的唯一入口，它提供一个单独且统一的API入口用于访问内部一个或多个API。它可以具有身份验证，监控，负载均衡，缓存，请求分片与管理，静态响应处理等。API网关方式的核心要点是，所有的客户端和消费端都通过统一的网关接入微服务，在网关层处理所有的非业一文搞懂 Flink 网络流控与反压机制
看完本文，你能get到以下知识 Flink 流处理为什么需要网络流控？ Flink V1.5 版之前网络流控介绍 Flink V1.5 版之前的反压策略存在的问题 Credit的反压策略实现原理，Credit是如何解决 Flink 1.5 之前的问题？ 对比spark，都说flink延迟低，来一条处理一条，真是这样吗？其实Flink内部也有Buffer