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浅析基于 Serverless 的前后端一体化框架 | 7月2号云栖夜读
今天的首篇文章,讲述了:Serverless 是一种“无服务器架构”模式,它无需关心程序运行环境、资源及数量,只需要将精力聚焦到业务逻辑上的技术。基于 Serverless 开发 web 应用,架构师总是试图把传统的解决方案移植到 Serverless 上,虽然可以做到既拥有 Serverless 新技术带来的红利,又能维持住传统开发模式的开发体验。
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数据库案例集锦 - 开发者的《如来神掌》
案例 1、《多字段,任意组合(0建模) - 毫秒级实时圈人 - 最佳实践》 2、《IoT(物联网)极限写入、消费 最佳实践 - 块级(ctid)扫描》 3、数据采样和脱敏实践 《PostgreSQL 数据采样与脱敏》 《PostgreSQL 巧妙的数据采样方法》 4、数据清洗和去重实践 .
MQTT压力测试工具之JMeter插件教程
MQTT(Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输)主要用于移动Push,移动IM,物联网M2M,物联网采集等,这些应用场景的特点是客户端的连接设备数比较多,那么如何在系统上线之前验证系统能否承受预先设计的压力呢?
RocketMQ 客户端最佳实践
本文站在消费者和生产者的角度给出一些RocketMQ客户端使用的实践意见。 ## 一、Producer最佳实践 ### 发送消息注意事项 1. 一个应用尽可能用一个Topic,消息子类型用tags来标识,tags可以由应用自由设置。只有发送消息设置了tags,消费方在订阅消息时,才可以利用tags在broker做消息过滤。 ```java message.setTag
饿了么Redis Cluster集群化演进
2017运维/DevOps在线技术峰会上,饿了么运维负责人程炎岭带来题为“饿了么Redis Cluster集群化演进”的演讲。本文主要从数据和背景开始谈起,并对redis的治理进行分析,接着分享了redis cluster的优缺点,重点分析了corvus,包括commands、逻辑架构和物理部署等,最后分享了redis的运维和开发,并作了简要总结,一起来瞧瞧吧。
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滴滴打车派单系统思考 数据库设计与实现 - 每月投入6140元, 1天最多可盈利117亿 -_-!
标签 PostgreSQL , 滴滴 , 派单 背景 打车类应用,如果完全按调度系统来派单,而非抢单的话,调度系统要非常的健硕。 比如滴滴打车,如何处理供给双方的需求,并高效的完成派单呢? 随着业务的需求增多,调度规则也会增加,比如拼车,预约,等。
阿里巴巴复杂搜索系统的可靠性优化之路
搜索引擎是电商平台成交链路的核心环节,搜索引擎的高可用直接影响成交效率。闲鱼搜索引擎作为闲鱼关键系统,复杂度和系统体量都非常高,再加上闲鱼所有导购场景都依靠搜索赋能,搜索服务的稳定可靠成为了闲鱼大部分业务场景可用能力的衡量标准;如何保障搜索服务的稳定和高可用成为了极大的挑战。
ecs 实例上自建oracle性能评测
1、ecs的配置 CPU:4核 内存:16G 磁盘:SSD 50GB 网络:经典网络,10Mbps 2、sysbench安装 版本:0.5 测试方法:OLTP、LUA root用户安装 export ORACLE_HOME=/u01/app/oracle/product/11.
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