首先，给大家简单介绍一下Istio，Istio是一个Service Mesh的开源框架，来自Google，大部分使用Go语言来开发，是Service Mesh的集大成者。...Istio数据层面主要使用envoy，Istio开发了一些 filter 扩展envoy的功能，这些功能主要集中在mixer上。...为了使用Istio这些功能，需要做些什么配置呢？...K8s service里声明的port都必须包含name字段，根据使用的协议name的格式有一定的规则。...在安全上线方面，在生产环境同时发布新、老版本，通过拓扑图和调用链的数据，来观测新版本是否可以正常工作。我们通过流量的权重来实现灰度发布，通过一些规则设置来实现金丝雀发布。
哈喽，小伙伴们好，我是狗哥，今天聊聊 SpringBoot 在生产中的实践。 Spring Boot 是最流行的用于开发微服务的Java框架。...在本文中，我将与你分享自2016年以来我在专业开发中使用 Spring Boot 所采用的最佳实践。这些内容是基于我的个人经验和一些熟知的 Spring Boot 专家的文章。...01 使用自定义BOM来维护第三方依赖 这条实践是我根据实际项目中的经历总结出的。 Spring Boot项目本身使用和集成了大量的开源项目，它帮助我们维护了这些第三方依赖。...Spring Boot的一个主要特性是使用自动配置。...Spring Initializr 提供了一个超级简单的方法来创建一个新的Spring Boot项目，并根据你的需要来加载可能使用到的依赖。
Groovy简介 Groovy是用于Java虚拟机的一种敏捷的动态语言，是一种成熟的面向对象编程语言，又是一种纯粹的脚本语言。...同时又具有闭包和动态语言中的其他特性，弥补了单纯的Java代码所不具备的动态性，我们可以在程序运行时任意修改代码逻辑，不需要重新发布。...直接抛场景 以下是一个JSON字符串 { "routeId": "A", "settingKey": 2, "memberId": 1 } 如果我现在有一个诉求是根据routId路由不同的下游分支...如果我现在的JSON变为下面这种情况，上面的代码是否就不合适了呢？...} } 现在我定义一个规则 ['136001002'].contains(root.productId.toString()) 现在我想把这个规则生成一个AbstractFilterFlowNode的实现类
安灯电子看板系统在在生产中的优势*初是应用在汽车生产装配线中，到目前为止，安灯电子看板系统在在生产中的优势软件在其他机械制造以及装配线上也得到进一步的推广与运用。...安灯电子看板系统在在生产中的优势的优势顾问咨询更可以帮助用户从战略、流程、管理与资源角度梳理思路，为安灯电子看板系统在生产中的优势的优势实施奠定良好基础。...制造行业安灯电子看板系统在在生产中的优势的优势中，按照车身—油漆—总装工艺流程可以在多个关键岗位和各车间出口、入口部署安灯电子看板系统在在生产中的优势的优势的现场点客户端，用来进行现场操作。...安灯电子看板系统在在生产中的优势已经广泛应用于各行各业的智能仓储、智慧物流，极大提高了工作效率及降低出错率。...以上就是"安灯电子看板系统在在生产中的优势"的全部内容，如果需要了解更多安灯电子看板系统在在生产中的优势相关信息，请访问其它页面或直接与我们联系。
(大概几毫秒)可以使用CheckpointingMode.AT_LEAST_ONCE，其他大部分应用使用CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE就可以 checkpointTimeout...、异步的程序快照，它周期性的生成并送到持久化存储（一般使用分布式系统）。...当发生故障时，Flink使用最新的检查点进行重启。一些Flink的用户在程序“状态”中保存了GB甚至TB的数据。...由于‘CP2’对应 的文件的引用计数达到0，这些文件将被删除。 需要注意的地方 如果使用增量式的checkpoint，那么在错误恢复的时候，不需要考虑很多的配置项。...需要考虑使用分布式来存储checkpoint，另外还需要考虑读取带来的带宽消耗。 欢迎点赞+收藏
安灯电子看板系统在在生产中的优势是企业信息化建设的重要组成部分。...安灯电子看板系统在在生产中的优势*初是应用在汽车生产装配线中，到目前为止，安灯电子看板系统在在生产中的优势软件在其他机械制造以及装配线上也得到进一步的推广与运用。...安灯电子看板系统在在生产中的优势的优势顾问咨询更可以帮助用户从战略、流程、管理与资源角度梳理思路，为安灯电子看板系统在在生产中的优势的优势实施奠定良好基础。...制造行业安灯电子看板系统在在生产中的优势的优势中，按照车身—油漆—总装工艺流程可以在多个关键岗位和各车间出口、入口部署安灯电子看板系统在在生产中的优势的优势的现场点客户端，用来进行现场操作。...以上就是"安灯电子看板系统在在生产中的优势"的全部内容，如果需要了解更多安灯电子看板系统在在生产中的优势相关信息，请访问其它页面或直接与我们联系。
容器的增长 73%(75%)的受访者目前正在生产中使用容器，其余27%(25%)计划在未来使用。89%的受访者目前使用容器来验证概念，85%的受访者使用测试和开发(86%)。...Kubernetes 58%的受访者在生产中使用Kubernetes，42%的受访者在评估未来使用。相比之下，40%的企业公司(5000+)在生产中使用Kubernetes。...- Minio：27％的受访者正在生产中使用，而73％（从28％上升）正在评估。 - OpenSDS：16％（从7％上升）受访者正在生产中使用，而84％（从14％上升）正在评估。...- REX-Ray：18％的受访者正在生产中使用，而82％的受访者正在评估。 - Openstorage：19％（从31％下降）受访者正在生产中使用，而81％（从36％上升）正在评估。...随着无服务器项目使用量的增加，人们对无服务器项目CloudEvents也产生了浓厚的兴趣，80%的受访者评估了该项目，21%的受访者在生产中使用它。
（原文） Dropbox 的技术博客上有更多关于 Rust 的使用信息。 Coursera Coursera 在他们的编程作业功能中使用了 Rust，学生需要编写并运行一个计算机程序来解决一个问题。...低资源使用率对我们来说特别重要，因为旧服务器的一些性能问题是由垃圾回收器导致的，而 Rust 不会有这个问题。(原文) Figma 的博客上有更多关于 Rust 的使用文章。...他们拒绝使用像 C 和 C++ 这样的技术，因为他们觉得 C 和 C++ 处理不好 web 公共服务的内存管理问题。npm 不使用 Java 的原因，是因为 java 需要在服务器上部署 JVM。...他们在 GitHub 上展示了 18 个使用 Rust 的开源仓库，在他们的博客上记录了使用 Rust 开发防火墙规则的文档，这是一个可灵活定制的防火墙工具。...Rust 在编译时可检测出大量的严重错误，一个错误在编译时造成的损失要比在生产时少几个数量级。 Amazon AWS 已经在 Lambda、EC2 和 S3 等对性能敏感的服务组件上使用了 Rust。
那些在生产中使用 Rust 的公司 按行业组织的，在生产中使用 Rust 的公司的精选列表。...rust_companies_in_production_list_feel_free_to/ Async Diesel 这个仓库简洁、有效地将 Diesel 集成到 async-std 中,如果你用 Rust 构建后端程序的时候想使用数据库连接池...使用示例： #[macro_use] extern crate diesel; use async_diesel::*; use diesel::{ prelude::*, r2d2...String，说明 Rust 的 String 是如何运作的。...并且使用 Wasm-pack 来构建 HelloWorld 程序。
处理缺失的数据并不是一件容易的事。 方法的范围从简单的均值插补和观察值的完全删除到像MICE这样的更高级的技术。 解决问题的挑战性是选择使用哪种方法。...今天，我们将探索一种简单但高效的填补缺失数据的方法-KNN算法。 ? KNN代表“ K最近邻居”，这是一种简单算法，可根据定义的最接近邻居数进行预测。...这篇文章的结构如下： 数据集加载和探索 KNN归因 归因优化 结论 数据集加载和探索 如前所述，首先下载房屋数据集。另外，请确保同时导入了Numpy和Pandas。这是前几行的外观： ?...这就是我们从归因开始的全部前置工作。让我们在下一部分中进行操作。 KNN归因 整个插补可归结为4行代码-其中之一是库导入。...： 迭代K的可能范围-1到20之间的所有奇数都可以 使用当前的K值执行插补 将数据集分为训练和测试子集 拟合随机森林模型 预测测试集 使用RMSE进行评估 听起来很多，但可以归结为大约15行代码。
传入数据 分割数据集 归一化处理 准确度 基本思想 ---- 如果一个实例在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最近邻）的实例中的大多数属于某一个类别，则该实例也属于这个类别。...所选择的邻居都是已经正确分类的实例 手动算法实现 ---- ? ? 直接调库 ---- ?
可是小黑哥排查一下，虽然自己的代码并没有主动去使用 keys命令，但是底层使用框架却在间接使用，于是就有了今天这个问题。...问题原因 小黑哥负责的应用是一个管理后台应用，权限管理使用 Shiro 框架，由于存在多个节点，需要使用分布式 Session，于是这里使用 Redis 存储 Session 信息。...下面是小黑哥本地做的一次实验，使用 lua 脚本往 Redis 中增加 10W 个 key，然后使用 keys 查询所有键,这个查询大概会阻塞十几秒的时间。...简单来讲，scan 命令使用分页查询 redis 。 下面是一个 scan 命令的迭代过程示例： scan 命令使用游标这种方式，巧妙将一次全量查询拆分成多次，降低查询复杂度。...所以不要在生产执行 keys、smembers、hgetall、zrange这类可能造成阻塞的指令，如果真需要执行，可以使用相应的scan 命令渐进式遍历，可以有效防止阻塞问题。
在生产环境中使用Docker的最佳实践 近几年Docker的使用不断增长，上至公司团队,下至普通开发者。...如果你所在的团队技术比较强悍,有自己私有化的 Docker hub, 保存了公司项目中使用的所有镜像, 这些镜像包括构建项目使用的基础镜像以及使用中的项目镜像....OFFICIAL IMAGE标识的就是 Docker 官方的镜像 ---- 最佳实践2: 使用特定的Docker镜像版本 使用特定的Docker镜像版本 在使用 docker image 的时候,...所以，最好的做法就是使用固定版本的镜像，更好的做法是使用是我们的应用程序相匹配的镜像版本, 规则就是：越具体越好 不推荐 FROM node:latest 在这个 Dockerfile 中使用了官方的带有..., 是否跟我们项目使用的 node 版本相匹配 ---- 最佳实践3: 使用更小的官方镜像 使用更小的官方镜像 选择 Node.js 镜像时，我们会发现实际上有多个官方镜像可供选择。
Spring Cloud Sleuth是一款优秀的分布式跟踪工具，可以方便地实现跨服务的请求跟踪和分析。在开发环境中，我们可以轻松地使用它来分析应用程序的行为。...然而，在生产环境中使用Spring Cloud Sleuth需要注意一些事项，以确保系统的安全性、可靠性和性能。一、选择适当的采样率在生产环境中，我们需要根据实际情况选择适当的采样率。...这意味着我们将记录每10到20个请求的跟踪数据。如果需要更详细的跟踪信息，我们可以使用动态采样功能，在特定的情况下增加采样率。...例如，在特定的高峰期间，我们可以增加采样率，以获取更详细的跟踪信息。二、避免在请求中使用敏感信息在生产环境中，我们需要避免在请求中使用敏感信息，例如密码、密钥、身份证号码等。...三、限制跟踪数据的大小在生产环境中，我们需要限制跟踪数据的大小，以避免记录大量的数据。如果我们记录过多的数据，将会占用大量的存储空间，并可能导致性能下降。
Swagger问题：我希望我的Swagger在生产的时候使用，在发布的时候不使用 简介：本文讲解如何解决，我希望我的Swagger在生产的时候使用，在发布的时候不使用。...对于Swagger的讲解，看这篇文章：Swagger使用教程 ，在上面这一篇文章中也有我这个演示代码的下载地址。...解决方法 这里就涉及到的是，springboot里面的另外两种，配置文件的知识了，application-dev.properties，application-pro.properties。...application-dev.properties application-pro.properties 通过spring.profiles.active指定配置文件内容，这个可以在运维的时候设置...然后在代码层面上进行下面的修改，就饿可以完成了，只要是当前的配置的文件是application-dev.properties，就是开发环境，就可以正常显示。
五、避免跟踪过多的请求 在生产环境中，我们需要避免跟踪过多的请求。如果我们跟踪过多的请求，将会占用大量的存储空间，并可能导致性能下降。...六、使用合适的跟踪工具 在生产环境中，我们需要使用合适的跟踪工具。如果我们选择了不适合我们的应用程序的跟踪工具，可能会导致记录不准确的跟踪数据，从而影响我们对系统的分析。...在选择跟踪工具时，我们需要考虑以下因素： 跟踪工具的性能 跟踪工具的可扩展性 跟踪工具的兼容性 跟踪工具的稳定性和可靠性 七、合理使用日志框架 在使用Spring Cloud Sleuth时，我们需要合理使用日志框架...例如，在生产环境中，我们可以将日志级别设置为WARN或ERROR级别，以避免记录过多的日志信息。 避免记录敏感信息。在记录日志时，我们应该避免记录敏感信息，例如密码和安全令牌等信息。...使用异步日志记录器。使用异步日志记录器可以提高记录日志的性能。异步日志记录器可以将日志消息缓冲在内存中，并在适当的时候将其写入磁盘。 定期清理日志。定期清理日志可以避免占用过多的存储空间。
KNN - k近邻算法 k-Nearest Neighbors ---- 1.KNN算法的原理介绍 优点 ? 优点 缺点 ? 缺点1 ? 缺点2，3 ?...1 可以说kNN是一个不需要训练过程的算法 k近邻算法是非常特殊的，可以被认为是没有模型的算法 为了和其他算法统一，可以认为训练数据集就是模型 ---- 3.判断机器学习算法的性能 ?...,best_score) kNN的另外一个超参数：距离的权重 一般情况下使用距离的导数作为权证 ? 2 考虑距离？...1 在scikit-learn中使用Scaler ?...4.使用训练数集训练处模型 5.使用归一化后的测试数据集测试分类的准确度（accuracy） 6.使用网格搜索寻找最好的超参数，然后回到1-5 ---- 机器学习流程回顾 ?
、问题和问题讨论等内容，并从这些资产中收集潜在的敏感信息。...收集到的信息旨在补充其他工具使用的相关信息，比如说TruffleHog或GitRob，而这些工具可以使用类似正则表达式匹配技术来搜索git提交历史。...除此之外，我们还可以配置该工具来寻找项目相关资产中的敏感数据。Token-Hunter使用了跟TruffleHog相同的一组正则表达式，并且还可以指定GitLab特定的令牌。...该工具允许研究人员进行高度自定义配置，以便在特别感兴趣的资产中高效地发现敏感数据。...工具使用样例 该工具最简单的使用场景就是返回跟目标组ID相关联的所有项目的URL地址，这里使用的是-g选项。
生产环境中使用Apache Kafka的可扩展的机器学习 智能实时应用程序是任何行业的游戏规则改变者。...整个项目团队必须从一开始就一起工作来讨论如下问题： .它如何在生产中执行？ .生产系统使用或支持哪些技术？ .我们将如何监测模型推断和性能？...使用Apache Kafka进行机器学习的参考架构 在了解机器学习开发生命周期之后，让我们看看使用Kafka构建，操作和监控分析模型的参考架构： ?...数据科学家可以使用他或她最喜欢的编程语言，如R，Python或Scala。 最大的好处是H2O引擎的输出：Java代码。 生成的代码通常表现非常好，可以使用Kafka Streams轻松缩放。...例如，使用像PFA这样的标准会产生额外的开销和限制，但增加了独立性和可移植性。
导语 Redis是我们很常用的一款nosql数据库产品，我们通常会用Redis来配合关系型数据库一起使用，弥补关系型数据库的不足。 其中，Redis的发布订阅功能也是它的一大亮点。...虽然它不是一款专门做发布订阅的产品，但其自带的发布订阅功能已经满足我们日常需求了。 那Redis的发布订阅功能都可以用在哪些场景呢？我在生产项目里又是如何使用Redis发布订阅的？...而当一个客户端使用 SUBSCRIBE 或者 PSUBSCRIBE命令接收信息的时候，我们称这个客户端为订阅者(subscriber)。...原理 Redis是使用C实现的，通过分析 Redis 源码里的 pubsub.c 文件，了解发布和订阅机制的底层实现，籍此加深对 Redis 的理解。...通过 PUBLISH 命令向订阅者发送消息，redis-server 会使用给定的频道作为键，在它所维护的 channel 字典中查找记录了订阅这个频道的所有客户端的链表，遍历这个链表，将消息发布给所有订阅者
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