前端 + Nginx + 后端架构的无感升级方案
前端 、nginx、后端 无感发布
MySQL 篇-深入了解 InnoDB 引擎的逻辑存储结构、架构、事务原理、MVCC 原理分析（RC 级别、RR 级别）
需要注意的是，此时修改之后的数据页在缓冲区中，是根据一定的时间才将脏数据页刷新到磁盘中，而不是数据修改完之后马上刷新的，也不是提交事务完之后马上提交的。2）Change Buffer：更改缓冲区（针对于非唯一的二级索引页），在执行 MDL 语句时，如果这些数据 Page 没有在 Buffer Poo
【开源】APIJSON 框架
APIJSON是一个关于API和JSON的综合技术或框架，一种专为API设计的JSON网络传输协议，以及基于这套协议实现的ORM库。2. 读取（Read）**功能：**通过APIJSON，你可以从数据库中检索数据。实现：定义API接口，指定请求方法（如GET）、URL和查询参数（可选）。发送请求，A
物联网架构之Hadoop
指无法在一定时间范围内用常规的软件工具进行捕捉，管理和处理的巨量数据集合需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产数据Hadoop是Apache基金会旗下的分布式系统基础架构用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序充分利用集群的为例进
深入解析Hbase：定义、架构、原理、应用场景及常用命令
通过本文的介绍，相信读者已经对HBase的定义、架构、工作原理、应用场景以及常见的命令体系有了全面的了解。HBase可以作为大数据分析平台的基础存储系统，与Hadoop生态系统中的其他组件（如MapReduce、Hive等）集成，进行复杂的数据分析和处理。通过HBase的高扩展性和高可用性，可以处理
基于SpringCloud的微服务架构下安全开发运维准则
通过使用网络隔离技术，如防火墙和虚拟专用网络（VPN），将外部网络和内部网络分离，限制合法用户访问所有服务，减轻每个服务接收的负载压力。：实施基于角色的访问控制（RBAC）或基于属性的访问控制（ABAC），确保系统根据不同角色限制操作权限，防止未授权访问和操作。：确保每个服务都有正确的错误处理机制，
智能座舱架构与芯片 - (2) 架构篇
按照百度百科的定义，智能座舱（intelligent cabin）旨在集成多种IT和人工智能技术，打造全新的车内一体化数字平台，为驾驶员提供智能体验，促进行车安全。目前国内外已经有很多研究工作，例如在车辆的AB柱及后视镜安装摄像头，提供情绪识别、年龄检测、遗留物检测、安全带检测等。在传统的汽车行业中
Kafka：架构与核心机制
Apache Kafka 是一种高吞吐量的分布式消息队列，广泛应用于实时数据流处理和大数据架构中。本文将详细探讨 Kafka 的架构、Replica 管理、消息读取、分区策略、可靠性保障等核心机制。
Solidity 设计模式：实现灵活与可扩展的智能合约架构
Solidity 设计模式为智能合约开发提供了强大的工具，帮助开发者构建更加灵活、可扩展和安全的合约架构。从代理模式的可升级合约设计到单例模式的唯一性管理，再到工厂模式和策略模式的灵活合约创建和逻辑切换，设计模式能够在智能合约开发中发挥重要作用。理解并合理使用这些模式，是开发高效、可维护智能合约的关
图解Kafka：Kafka架构演化与升级！
数据分片存储是一种将大量数据分散存储在多个不同位置或设备上的技术。在数据量庞大的情况下，为了提高数据的存储效率、访问性能和可扩展性，将数据分割成较小的片段，然后分别存储在不同的节点或存储设备中。提高性能：通过将数据分散存储，可以并行地处理数据请求，从而加快数据的读取和写入速度。例如，在一个分布式数据
Eureka原理实践：构建高可用、可扩展的微服务架构
Eureka由Eureka Server（服务注册中心）和Eureka Client（服务实例）两个核心组件组成。EurekaServer负责维护服务注册表，存储所有可用服务的实例信息，如IP地址、端口号、服务名等。EurekaClient则嵌入到每个微服务应用中，分为服务提供者客户端和服务消费者客
kafka快速上手
Kafka 是一个分布式流媒体平台,类似于消息队列或企业消息传递系统。kafka官网：http://kafka.apach e.org/
大数据-155 Apache Druid 架构与原理详解 数据存储 索引服务 压缩机制
Segment创建完成之后，Segment文件就是不可更改的，被写入到深度存储（目的是为了防止MiddleManager节点宕机后，Segment丢失）。负责创建Task、分发Task到MiddleManger上运行，为Task创建锁以及跟踪Task运行状态并反馈给用户。同时，Metadata st
就服务器而言，ARM架构与X86架构有什么区别？各自的优势在哪里？
在数字化时代，服务器架构至关重要。服务器是网络核心节点，存储、处理和提供数据与服务，是企业和组织信息化、数字化的关键基础设施。ARM 和 x86 架构为服务器领域两大主要架构，x86 架构服务器在市场占主导，有强大处理能力和广泛软件兼容性，广泛用于企业数据中心。ARM 架构服务器近年崛起，凭借低功耗
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
使用Hadoop、Spark进行分析将Hadoop、Spark的结果导入到RDBMS中提供数据分析将结果保存到容量更大的NoSQL数据库中，解决数据分析的存储瓶颈，例如：HBase将数据源进行流式处理，对接流式计算框架（如Storm、Spark、Flink），结果保存到RDBMS或NoSQL中将数据
微服务架构下Camunda流程引擎的前端的实现（一）- 基于Vue3
前端部分比较简单，引入对应的依赖之后，就可以设计流程，一般来说，我们设计好之后，需要将流程图保存到业务库，然后部署发布流程之后，才可以审批等。如大家需要前后端架构源码可联系博主。
大数据-154 Apache Druid 架构与原理详解 基础架构、架构演进
Coordinator是周期运行的（由 druid.coordinator.period 配置指定，默认间隔60秒），Coordinator需要维护和ZooKeeper的连接，以获取集群的信息。进程监视MiddleManager进程，并且是Druid数据摄入的主节点，负责将提取任务分配给Middle
什么是业务架构、数据架构、应用架构和技术架构
它涉及的是应用软件的设计和部署，支持业务和数据处理需要哪些应用系统，完成从业务到IT的转换，以确保它们有效支持公司的业务需求。减少数据冗余，解决企业数据孤岛，信息化程度低的问题，提高数据的质量和一致性，通过提供清晰、准确的数据，加快决策过程。技术架构的主要目的是提供一个稳定、可靠且安全的技术环境，使
OpenTelemetry 实践指南：历史、架构与基本概念
背景之前陆续写过一些和 OpenTelemetry 相关的文章：实战：如何优雅的从 Skywalking 切换到 OpenTelemetry实战：如何编写一个 OpenTelemetry Extensions从一个 JDK21+OpenTelemetry 不兼容的问题讲起这些内容的前提是最好有一些
大数据-145 Apache Kudu 架构解读 Master Table 分区 读写
在Kudu中，Tablet被细分为更小的单元，叫做RowSets，一些RowSets仅存于内存中，被称为MemRowSets，而另一些则同时使用内存和硬盘，被称为DiskRowSets。因为Master上缓存了集群的元数据，所以Client读写数据的时候，肯定是要通过Master才能获取到Table
