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u_16099211 頭像

笑傲江湖求敗 - jest 文件在vscode 裏面怎運行

一、説明 　　1、elasticsearch版本：6.2.4 。 　　　　jdk版本：1.8（該升級趕緊升級吧，現在很多技術都是最低要求1.8）。 　　　　jest版本：5.3.3。 　　2、一些不錯的文章 二、前提： 　　　　　　1、最好已經大概看過es的官方文檔，附上文檔地址： 　　　　　　2、知道自己需要的es命令：

elasticsearch , System , maven , 架構 , 後端開發

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u_16213711 頭像

mob64ca1416f1ef - Triton inference server系列(0)——相關資料整理

Triton Inference Server 架構與前後處理方案梳理 文章目錄 Triton Inference Server 架構與前後處理方案梳理 0 引言 1 client方案--自己在client端增加前處理和後處理

spark , 共享內存 , 大數據 , analyzer , 架構 , c++

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u_16213725 頭像

mob64ca141a683a - 架構 xml校驗錯誤

先説説需求，因為和客户合作，對方要求按規定的XML格式（通過XML Schema）來提供數據。本身XML驗證沒什麼問題的，但是當XML的文件很大時，我們現在是100M左右。你如何去確認生成的XML是否符合XSD文件的定義呢。用人眼睛去看，這可是幾十萬條數據，肯定只能通過XML自身的驗證機制來處理了。 XML的格式驗證方法就這幾個，如果你的文件只有幾M，這個可以通

xml , 架構 , 後端開發 , 架構 xml校驗錯誤 , Python

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vivo_tech 頭像

vivo互聯網技術 - Android模塊化開發實踐

一、前言 隨着業務的快速發展，現在的互聯網App越來越大，為了提高團隊開發效率，模塊化開發已經成為主流的開發模式。正好最近完成了vivo官網App業務模塊化改造的工作，所以本文就對模塊化開發模式進行一次全面的介紹，並總結模塊化改造經驗，幫助兄弟項目避坑。 二、什麼是模塊化開發 首先我們搞清兩個概念，Android客户端開發目前有兩種模式：單工程開發模式和模塊化開發模式。 單工程開發模式：早期業

項目實戰 , 架構 , Android , 模塊化開發

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ucrx2py9 頭像

夏夏是隻貓 - MVVM 進階版：MVI 架構瞭解一下~

前言 Android開發發展到今天已經相當成熟了，各種架構大家也都耳熟能詳，如MVC,MVP,MVVM等，其中MVVM更是被官方推薦，成為Android開發中的顯學。 不過軟件開發中沒有銀彈，MVVM架構也不是盡善盡美的，在使用過程中也會有一些不太方便之處，而MVI可以很好的解決一部分MVVM的痛點。 本文主要包括以下內容 MVC,MVP,MVVM等經典架構介紹 MVI架構到底是

mvvm , 架構 , Android , 程序員

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ucrx2py9 頭像

夏夏是隻貓 - MVVM 成為歷史，Google 全面倒向 MVI

前言 前段時間寫了一些介紹MVI架構的文章，不過軟件開發上沒有最好的架構，只有最合適的架構，同時眾所周知，Google推薦的是MVVM架構。相信很多人都會有疑問，我為什麼不使用官方推薦的MVVM，而要用你説的這個什麼MVI架構呢？ 不過我這幾天查看Android的應用架構指南，發現谷歌推薦的最佳實踐已經變成了單向數據流動 + 狀態集中管理，這不就是MVI架構嗎？看起來Google已經開始推薦使用M

mvvm , 架構 , Android , 程序員

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qqxx6661 頭像

蠻三刀醬 - 如何保證同事的代碼不會腐爛？一文帶你瞭解 Alibaba COLA 架構

本文開始前，問大家一個問題，你覺得一份業務代碼，尤其是互聯網業務代碼，都有哪些特點？ 我能想到的有這幾點： 互聯網業務迭代快，工期緊，導致代碼結構混亂，幾乎沒有代碼註釋和文檔。 互聯網人員變動頻繁，很容易接手別人的老項目，新人根本沒時間吃透代碼結構，緊迫的工期又只能讓屎山越堆越大。 多人一起開發，每個人的編碼習慣不同，工具類代碼各用個的，業務命名也經常衝突，影響效率。 大部分團隊幾乎沒有

阿里巴巴 , 架構 , JAVA

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - Backbone前端框架解讀

作者: 京東零售 陳震 一、 什麼是Backbone 在前端的發展道路中，前端框架元老之一jQuery對繁瑣的DOM操作進行了封裝，提供了鏈式調用、各類選擇器，屏蔽了不同瀏覽器寫法的差異性，但是前端開發過程中依然存在作用域污染、代碼複用度低、冗餘度高、數據和事件綁定煩瑣等痛點。 5年後，Backbone橫空出世，通過與Underscore、Require、Handlebar的整合，提供了一個輕量和

vue.js , backbone.js , 前端框架 , 架構 , mvc

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nullwy 頭像

nullwy - I/O 多路複用與網絡服務器併發策略

原文：https://nullwy.me/2023/07/io-multiplexing-network-server/ 如果覺得我的文章對你有用，請隨意讚賞 目前主流的網絡服務器，網絡 I/O 相關的底層最核心的技術都是 I/O 多路複用（I/O Multiplexing），比如 Apache HTTP Server、Nginx、Redis 等。本文嘗試解釋各種 I/O 模型，包括解

服務器 , socket , network , 架構 , io

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apifox 頭像

Apifox - 精通多環境多服務調試：在微服務架構中做到遊刃有餘

在 微服務 架構中，項目被分解成多個獨立的模塊，每個模塊對應一個微服務。這些微服務各自承擔不同的任務，例如用户管理、支付處理或訂單管理。它們可以使用不同的技術棧，獨立開發、測試和部署。微服務之間通過 API 等方式進行通信，以協同完成應用程序的各項功能。 當我們測試項目各個模塊的功能時，就需要選擇相應的服務以建立連接，確保每個模塊都能正常運行。在這個背景下，我們需要一種方法，將項目中每個模塊的接口

環境變量 , 微服務 , 架構 , 調試 , 後端

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invalidnull 頭像

註銷 - Monolithic Architecture 的優缺點分析

在討論軟件架構的時候，你可能會聽到術語 Monolithic Architecture，或者叫做 單體架構。這是一種經典的軟件系統設計，它是將所有的功能組件集中在一個單一的程序包中，這個程序包就是我們所説的 單體。 在 單體架構 中，所有的業務功能和邏輯都是緊密集成在一個應用程序中的。這個應用程序是由許多不同的組件構成的，這些組件負責處理各種業務邏輯，如用户界面（UI）、數據訪問和處理、業務邏輯等

express , 架構設計 , 架構 , JAVA , 後端

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baidujiagoushi 頭像

百度Geek説 - 千萬級高性能長連接Go服務架構實踐

作者 | glstr 導讀 移動互聯網時代，長連接服務成為了提升應用實時性和互動性的基礎服務。本文主要介紹了百度系內基於golang實現的統一長連接服務。主要從統一長連接功能實現和性能優化等角度，描述了統一長連接服務在設計、開發和維護過程中面臨的問題和挑戰，重點介紹瞭解決相關問題和挑戰的解決方案和實踐經驗。 全文7631字，預計閲讀時間20分鐘。 01 摘要 移動互聯網時代，用户對服務的

長連接 , 高併發 , 架構 , go

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debuginn 頭像

Meng小羽 - Phoenix框架 從0到1設計業務併發框架 怎麼組織設計一個框架

上篇文章主要講了設計 Phoenix 框架前的遇到的問題和設計框架的思路 《 Phoenix 框架 從0到1設計業務併發框架 小米商城產品站革新之路》，本篇文章主要講一下如何設計框架的。 不死鳥併發框架，是自動構建有向圖按照深度進行構建併發組並進行併發調用結果的框架。 產品站業務靜態接口與動態接口都需要調用大量的後台服務進行獲取數據進行業務編排，而各個併發調用之間又相互存在依賴，採用併發組設計拆解

框架 , 架構 , JAVA , 併發 , 後端

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dewujishu 頭像

得物技術 - Bookie存儲架構源碼剖析｜得物技術

一、Pulsar存儲架構簡析 Pulsar作為新一代MQ中間件，在底層架構設計上充分貫徹了存算分離的思想，broker與Bookeeper兩個組件獨立部署，前者負責流量的調度、聚合、計算，後者負責數據的存儲，這也契合了雲原生下k8s大行其道的時代背景。Bookeeper又名Bookie ，是一個單獨的存儲引擎。在組件關係上，broker深度依賴Bookie，內部集成了 Bookie的client端

mq , 架構 , 源碼分析 , JAVA , pulsar

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rife 頭像

凌虛 - 圖解計算機網絡：一條 HTTP 請求的網絡拓撲之旅

引言 常見的網絡拓撲結構如下圖所示： 在此拓撲中，終端設備通過 WiFi 連接到路由器，路由器再連接到光貓（或終端設備通過移動網絡 4G/5G 連接到基站），之後 ISP 網絡服務提供商接管網絡通信，將請求最終轉發至應用服務器。 從用户設備發出的 HTTP 請求是如何穿越網絡的？我們將深入探討這一過程。 HTTP 請求的網絡旅途 OSI 網絡體系結構 先從計算機網絡的基礎架構開始： 上圖展示了

架構 , 程序員 , 計算機網絡 , 後端 , 前端

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baidujiagoushi 頭像

百度Geek説 - 百度視頻搜索架構演進

導讀 隨着信息技術的迅猛發展，搜索引擎作為人們獲取信息的主要途徑，其背後的技術架構也在不斷演進。本文詳細闡述了近年來視頻搜索排序框架的重大變革，特別是在大模型技術需求驅動下，如何從傳統的多階段級聯框架逐步演變為更加高效、靈活的端到端排序框架。 01 背景 過去近十年，搜索引擎的主流框架為多階段級聯框架，分為召回，粗排，精排幾個階段。在每個階段中，系統會基於相關性、質量、時效性和點擊率等維度獨立建模

視頻 , 架構 , 百度

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nogeek 頭像

不止極客 - 百萬架構師第二十五課：分佈式架構的基礎：分佈式系統的基石TCP-IP通訊協議｜JavaGuide

原文鏈接 通訊協議在分佈式架構中的核心應用 深入料及TCP/IP和UDP/IP通信協議 TCP流量整形 基於Java自身技術實現系統通訊 多任務處理及優化 瞭解什麼是NIO 組播協議 Multicast 從集中式的架構到分佈式架構粗粒度的架構模型圖 相當於是在整個架構層面上去做一個分層，分層以後會存在按照某一個領域去切分的服務層，存在web層。 ​ 如果我們以前是在一個獨立的服

tcp , 架構 , 網絡 , 分佈式 , 後端

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laoshideyangrouchuan 頭像

float64 - ByteByteGo學習筆記：URL短鏈服務設計

引言 在互聯網技術日新月異的今天，URL短鏈服務已經成為日常網絡生活中不可或缺的一部分。每當想要分享一個冗長的網頁鏈接，或者需要在對字符數量敏感的平台（如社交媒體、短信等）發佈鏈接時，URL短鏈服務都能將長長的URL地址精簡成短小、易於傳播的鏈接。例如，將冗長的 https://www.systeminterview.com/q=chatsystemc=loggedinv=3i=long 縮短為

學習 , 設計原則 , 架構 , 後端

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baidujiagoushi 頭像

百度Geek説 - BaikalDB 架構演進實錄：打造融合向量化與 MPP 的 HTAP 查詢引擎

導讀 BaikalDB作為服務百度商業產品的分佈式存儲系統，支撐了整個廣告庫海量物料的存儲和OLTP事務處理。隨着數據不斷增長，離線計算時效性和資源需求壓力突顯，基於同一份數據進行OLAP處理也更為經濟便捷，BaikalDB如何在OLTP系統內實現適合大數據分析場景的查詢引擎以應對挑戰？ 01 BaikalDB應對OLAP場景的挑戰 BaikalDB是面向百度商業產品系統的需求而設計的分佈式存儲系

數據 , 架構 , 分佈式

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vivo_tech 頭像

vivo互聯網技術 - 號碼生成系統的創新實踐：遊戲週週樂幸運碼設計

作者： vivo 互聯網服務器團隊- Zhang Jing 本文以遊戲週週樂的幸運碼為切入點，針對其生成過程中涉及的隨機性、唯一性及高併發等特點，設計了一種基於號段+子碼的創新架構。該方案不僅在生成速度上表現突出，還顯著提升了存儲效率，同時降低了擴容成本，為類似的號碼生成系統提供了設計上的新思路和啓發。 文章太長？1分鐘看圖抓住核心觀點👇 一、業務背景 用户可通過完成相關任務獲取週週樂幸運碼，

redis , 高併發 , 架構 , 後端

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doge_king 頭像

泊浮目 - 未來數據庫硬件-網絡篇

本文在綠泡泡“狗哥瑣話”首發於2025.2.17 -關注不走丟。 最近看到一篇不錯的文章，叫做“Modern Hardware for Future Databases”，裏面從幾個方向講了下現在數據庫的硬件發展趨勢，今天先來説説網絡篇。 內容中，一位大佬對（獲過圖靈獎的大佬）OLTP系統進行了一些基準測試，發現TCP-IP協議棧對於總體CPU使用率是佔在47～68%。如果使用的網絡帶寬增加，這

雲計算 , 架構 , 數據庫

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mirrorship 頭像

鏡舟科技 - 告別 T+1！解密金融級實時數據平台的構建與實踐

在數字金融浪潮下，數據處理的“實時性”已不再是加分項，而是逐漸成為決定業務價值的核心競爭力。 然而，金融機構在追求實時的道路上，往往陷入一個新的困境：實時分析系統與離線大數據平台形成了兩套獨立的“煙囱”，數據孤島、口徑不一、運維複雜、成本高昂等問題隨之而來。如何打破壁壘，在統一的平台上實現對實時流數據和海量歷史數據的統一管理與高性能分析，成為了當下金融機構的核心訴求。 一、業務困境：傳統“T+1”

架構 , starrocks , flink , 數據湖 , 金融行業

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mirrorship 頭像

鏡舟科技 - 2025 年非關係型數據庫全面指南：類型、優勢

非關係型數據庫的分類與特點 隨着數據量呈指數級增長和數據類型日益多樣化，傳統關係型數據庫在處理海量非結構化數據時面臨着嚴峻挑戰。非關係型數據庫（NoSQL）應運而生，它摒棄了傳統關係模型的約束，採用更靈活的數據存儲方式，為大數據時代的多樣化需求提供瞭解決方案。 2025 年，非關係型數據庫已經發展成為數據基礎設施的重要組成部分，根據其數據模型和存儲特點，可以將非關係型數據庫分為以下幾大類型： 鍵

架構 , starrocks , 分析引擎 , SQL , 非關係型數據庫

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mirrorship 頭像

鏡舟科技 - 什麼是關係型數據庫？全面解析 RDBMS 核心原理與應用實踐

關係型數據庫基礎：定義與核心概念 關係型數據庫（Relational Database）是一種基於關係模型的數據庫管理系統，它以表格（table）的形式存儲數據，並通過結構化查詢語言（SQL）進行數據操作。作為當今最主流的數據庫類型，關係型數據庫以其嚴格的數據一致性、完整性和可靠性，成為企業信息系統的基石。 關係型數據庫的核心特徵 關係型數據庫區別於其他類型數據庫的關鍵特徵包括： 表格化數據結

關係型數據庫 , rdbms , 架構 , starrocks , 物化視圖

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