本篇为系列第2篇,分享在支付宝支付数据链路改造升级过程中,针对数据倾斜的优化实践新方法,在解决数据倾斜问题的同时,还能兼顾更优的计算性能!
本文介绍了使用 OTel 官方 SDK 采集 Android、iOS Trace 数据实践。
研发规范的目标,是为了解决或降低出现软件危机的风险。但传统流水线受限于工具的定位,无法解决研发规范的落地问题,需要在更高的层面来解决。阿里云云效团队经过内部启发后推出的新产品:云效应用交付平台 AppStack 给出了解决方案,快来使用体验吧!
本篇不仅仅是介绍Spring循环依赖的原理,而且给出Spring不能支持的循环依赖场景与案例,对其进行详细解析,同时给出解决建议与方案,以后出现此问题可以少走弯路。
本文介绍的实现方式属于应用级限制,应用级限流方式只是单应用内的请求限流,不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力,限流是一个必不可少的环节,虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃,但相比于突发流量造成的系统宕机来说,这些损失一般都在可以接受的范围之内。
聚焦在Buffer Pool的本职功能上,从其提供的接口、内存组织方式、Page获取、刷脏等方面进行介绍
大数据快速增长的需要泛日志(Log/Trace/Metric)是大数据的重要组成,伴随着每一年业务峰值的新脉冲,日志数据量在快速增长。同时,业务数字化运营、软件可观测性等浪潮又在对日志的存储、计算提出更高的要求。从时效性角度看日志计算引擎:数仓覆盖 T + 1 日志处理,准实时系统(搜索引擎、OLA...