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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.g

surging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 Reactor

Golang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 1

python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Ne

Promtail 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&scen

Pipeline 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 W

pipeline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