容器化和容器编排:容器化是将应用程序及其依赖项打包到一个独立的单元中,称为容器。容器可以在不同的环境中运行,并提供了隔离、可移植和一致性的好处。容器编排工具(如Kubernetes)可以管理大规模容器集群的部署... 通过将系统各个组件之间的通信基于事件进行解耦,实现松耦合的异步通信。当事件发生时,相关组件可以根据需要采取适当的操作。这种架构具有高扩展性、松耦合性和适应性,特别适用于实时数据处理和事件驱动的场景。- ...
我们还可以将大型的复杂的单体应用分解成很多小的模块来运行,这是「微服务」。![虚拟化到云原生.jpg](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/d1fcf9775b2b4a5d925d81ed969fd49c~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)**在这个发展过程中,不难看出云计算行业的两个趋势:**一是技术演进让开发人员可以更专注于应用程序,而非基础设施;二是开发模式趋向于将大型复杂的单体应用程序分解为小模块执行单元。![云计算发展趋势...
运行时的事实标准,但要实现极致性能的网络中间件还有一定距离。为了这个目标,CloudWeGo Rust Team 探索基于 io-uring 为 Rust 提供异步支持,并在此基础上研发通用网关。 本文包括以下内容:1. 介绍 R... 另外也容易在 callback 依赖的变量的生命周期上踩坑,比如在 callback 执行前提前释放了它会引用的变量。但在 Rust 中只需要创建两个 task 并等待 task 执行结束即可。![picture.image](https://p3-volc-comm...
包括异步执行,队列,算子 Spill 等1. RBAC 欢迎大家使用体验,期待听到大家的反馈和建议。 > https://github.com/ByConity/ByConity/releases# 冷读优化由于 ByConity 的存算分离架构,对远端存储的... 同时降低一定时间范围外的查询的数量。我们引入 IOScheduler 对远端数据进行读取,能达到如下目标:- 减少 IO 请求的数量并降低节点带宽的使用;- 在慢 IO 比例一定的情况下,减少 IO 数量能减少查询受到慢 IO ...
包括异步执行,队列,算子 Spill 等1. RBAC 欢迎大家使用体验,期待听到大家的反馈和建议。 > https://github.com/ByConity/ByConity/releases# 冷读优化由于 ByConity 的存算分离架构,对远端存储的... 同时降低一定时间范围外的查询的数量。我们引入 IOScheduler 对远端数据进行读取,能达到如下目标:- 减少 IO 请求的数量并降低节点带宽的使用;- 在慢 IO 比例一定的情况下,减少 IO 数量能减少查询受到慢 IO ...
支持在运行过程中设置视频流画面渲染模式。详细信息,参考 更新画面渲染模式。 新增插件包依赖。在开发项目中引入 vePhoneSDK 时,可同时添加插件包的依赖,代替在 SDK 初始化的时候下载插件。详细信息,参考 快速接入... 在调用 startWithConfig: 启动云手机之前,新增通过 streamType 参数指定拉取音视频流类型,支持启动云手机时默认静音的场景。详细信息,参考 订阅音视频流。 更新云手机画面录屏接口(startRecording),支持指定保存录...
加深对进程运行原理的理解。- **Java的学习路线**:面向对象、三大特性、语法基础、数据类型、运算符、循环控制、内部类、单例设计模式、简单工厂设计模式、接口、数组、集合、IO、多线程、线程同步问题、生产者... Loader异步加载、Handler、ActionBar、BroadcastReceiver、Service、动画### 4.修炼武林秘籍- OkHttp:是一个执行效率比较高的Http客户端;支持HTTP/2,当多个请求对应同一host地址时,可共用同一个socket;连接池...
由于服务间依赖关系错综复杂,单个功能模块发版需依赖上下游多个服务同时上线,需保障从网关流量入口开始到多个发版微服务间对特征版本充分验证的同时实现基准流量的业务闭环。针对上述挑战,业界提出全链路灰度... 异步解耦。这 4 个服务涉及两个业务团队,服务 A、服务 C 归属团队 A ,在 feature\_a 版本发布过程中存在相互依赖需要协同发布;服务 B、服务 D 归属团队 B,在 feature\_B 版本发布过程中同样需要协同发布,且因归属...
OPPO和火山引擎两个团队紧密合作,搭建了推荐系统的混合云的服务。双方以用户体验和商业生态长期可持续的发展为目标,并且在全球范围内建设了在技术与商业两个方面都很领先的推荐算法混合云产品,成功的尝试值得业界很... 自动驾驶等多个领域都取得成果;双方还针对初创企业打造 “火山引擎 × NVIDIA 初创加速计划”,赋能更多合作伙伴。 本文内容根据三位嘉宾演讲实录整理。 火山引擎项亮:开放AI基建,让AI触手可得大家好,欢迎大家来参加...
ClickHouse的执行模式与Druid、ES等大数据引擎类似,其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收到各Worker节... Coordinator从最后一轮Stage所对应的ExchangeManager中去读取数据,并返回给Client。查询片段调度器SegmentScheduler负责调度查询不同的PlanSegment,根据上下游依赖关系和数据分布,以及Stage并行度和worker分布和...
可通过版本控制进行追踪。**反例**:多个无关项目、数百万行代码全部放到一个仓库;对于差异需求,直接复制项目仓库单独开发,同时维护多个仓库代码。2. Dependencies-显示和隔离的**依赖**>Explicitly declare a... 每个微服务应该在自己的进程中执行,与其他正在运行的服务隔离。如果存在状态,应该将状态外置到后端服务中,例如数据库、缓存等。**反例**:应用服务的多个实例之间互相通信,共享一些内存数据;或者开发自治的集群选...
由于在线部分早先已经基于 Kubernetes 进行了原生化改造,但大多数离线作业仍然基于 YARN 进行运行。为推进混合部署,我们在单机上引入第三方组件负责确定协调给在线和离线的资源量,并与 Kubelet 或 Node Manager 等单机组件打通;同时当在线和离线工作负载调度到节点上后,也由该协调组件异步更新这两种工作负载的资源分配。该方案使得我们完成混部能力的储备积累,并验证可行性,但仍然存在一些问题- 两套系统异步执行,使得在离...
但大多数离线作业仍然基于 YARN 进行运行。为推进混合部署,我们在单机上引入第三方组件负责确定协调给在线和离线的资源量,并与 Kubelet 或 Node Manager 等单机组件打通;同时当在线和离线工作负载调度到节点上后,也由该协调组件异步更新这两种工作负载的资源分配。 该方案使得我们完成混部能力的储备积累,并验证可行性,但仍然存在一些问题: - 两套系统异步执行,使得在离线容器只能旁路管控,存在 race;且中间环节资...