为了应对长连接推送业务中的 **高并发** 挑战,字节跳动引入了 Golang。由于其出色的性能,Golang 很快成为解决核心问题的利器。仅两年后,技术团队基于 Golang 打造了一个名为 Kite 的 RPC 框架,并对开源项目 Gin 进... 我们发现缺乏生产级别的 Async Thrift 实现,在服务治理和易用性方面也有所欠缺。因此,字节跳动开始自研 Rust RPC 框架和相关生态。到了 2021 年 9 月, **CloudWeGo** 的第一批微服务框架和组件——包括 Golang...
这样的话会遇到很多生命周期相关的问题。 Rust 允许自行实现 Runtime 来调度任务和执行 syscall;并提供了 Future 等统一的接口;另外内置了 async-await 语法糖从面向 callback 编程中解放出来。![picture.im... 异步 task 会高效很多,但编程上并没有因此复杂多少。第二个例子,现在 mock 一个异步函数 do\_http,这里直接返回一个 1,其实里面可能是一堆异步的远程请求;在此之上还想对这些异步函数做一些组合,这里假设是做...
但也带来了不同系统数据一致性的问题,多个系统之间的 ETL 也浪费了大量的资源, 同时对于研发人员来讲,也不得不学习维护多套系统。为了解决这个问题,我们开启了 Krypton 项目,这是字节跳动基础架构 计算-实时引擎, ... 数据会直接进入到 HBase/ES 提供高并发低时延的在线查询服务,另一方面数据会流入到 ClickHouse/Druid 提供在线的查询聚合服务。这带来的问题就像引言中所说,数据被冗余存储了多份,导致了很多一致性问题,也造成了大...
## 一、前言- Java并行流,方便了 并发操作,但是不注意可能会导致问题。- 如 最大线程数,怎么控制并发数,类加载器,线程上下文变化,ForkJoinPool 的 execute、submit、invoke 方法的区别 等。- ***注意:本文以 op... CompletableFuture.runAsync(list.parallelStream().forEach(), new ForkJoinPool(2)).join()```- 方案二(***部分场景似乎没有效果***)```java// 第4个参数 asyncMode,默认 false,设置为 true 适用于 FIFOFo...
javascript const uploadImages = async () => { try { // 支持分别传入 ApplyImageUpload 和 CommitImageUpload 的参数 const res = await imagexService.UploadImages( { ApplyParams: { ServiceId: "your service id", // 服务 ID StoreKeys: ["category/example1.jpg", "category/example2.png"], // 自定义上传文件的存储 Key。不传则默认使用随机生成的字符串作为存储 Key。 ...
这样的话会遇到很多生命周期相关的问题。 Rust 允许自行实现 Runtime 来调度任务和执行 syscall;并提供了 Future 等统一的接口;另外内置了 async-await 语法糖从面向 callback 编程中解放出来。![picture.im... 异步 task 会高效很多,但编程上并没有因此复杂多少。第二个例子,现在 mock 一个异步函数 do\_http,这里直接返回一个 1,其实里面可能是一堆异步的远程请求;在此之上还想对这些异步函数做一些组合,这里假设是做...
阅读本文,您可以快速了解 Nodejs SDK 中资源管理相关接口的调用方法。 初始化设置AK/SK和地域,具体可参考初始化。 文件上传通过指定服务 ID 和上传文件,来获取上传成功的资源 URI。 UploadImages 接口内部依次调用了 ApplyImageUpload 和 CommitImageUpload 这两个 OpenAPI 来实现完整文件上传能力。接口返回参数详见 OpenAPI:CommitImageUpload。 javascript const uploadImages = async () => { try { const options = { ...
但也带来了不同系统数据一致性的问题,多个系统之间的 ETL 也浪费了大量的资源, 同时对于研发人员来讲,也不得不学习维护多套系统。为了解决这个问题,我们开启了 Krypton 项目,这是字节跳动基础架构 计算-实时引擎, ... 数据会直接进入到 HBase/ES 提供高并发低时延的在线查询服务,另一方面数据会流入到 ClickHouse/Druid 提供在线的查询聚合服务。这带来的问题就像引言中所说,数据被冗余存储了多份,导致了很多一致性问题,也造成了大...
## 一、前言- Java并行流,方便了 并发操作,但是不注意可能会导致问题。- 如 最大线程数,怎么控制并发数,类加载器,线程上下文变化,ForkJoinPool 的 execute、submit、invoke 方法的区别 等。- ***注意:本文以 op... CompletableFuture.runAsync(list.parallelStream().forEach(), new ForkJoinPool(2)).join()```- 方案二(***部分场景似乎没有效果***)```java// 第4个参数 asyncMode,默认 false,设置为 true 适用于 FIFOFo...
介绍详细定义及用法参见MDN官方文档digest。 用法将数据映射到指定长度的哈希空间中,过程不可逆。 算法SHA1/256/384/512,推荐使用SHA256,SHA512 MD5 示例javascript async function digest_handle(data) { var algorithm = {name: "SHA256"}; return await crypto.subtle.digest(algorithm, data);}
但也带来了不同系统数据一致性的问题,多个系统之间的 ETL 也浪费了大量的资源, 同时对于研发人员来讲,也不得不学习维护多套系统。为了解决这个问题,我们开启了 Krypton 项目,这是字节跳动基础架构 计算-实时引擎, ... 数据会直接进入到 HBase/ES 提供高并发低时延的在线查询服务,另一方面数据会流入到 ClickHouse/Druid 提供在线的查询聚合服务。这带来的问题就像引言中所说,数据被冗余存储了多份,导致了很多一致性问题,也造成了大...
中的指标数据,以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出这个宽表,但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:## **1.1 维表 JOIN**- **场景挑战:** 指标数据与维度数据进行关联,其中维度数据量比较大,指标数据 QPS 比较高,导致数据可能会产出延迟。- **当前方案:** 将部分维度数据缓存起起来,缓解高 QPS 下访问维度数据存储引擎产生的任务背压问题。...
介绍该接口用于密钥导入,导出、以及随机生成,详细定义及用法参见MDN官方文档importKey、exportKey、generateKey。 算法RSA HMAC AES ECDSA 示例javascript async function handle() { var algorithm = {name: "HMAC", hash: {name: "SHA-512"}}; var key = await crypto.subtle.generateKey(algorithm, true, ['sign', 'verify']); var raw_key = await crypto.subtle.exportKey("Raw", key); var import_key = await...