在理解微前端技术原理中我们介绍了微前端的概念和核心技术原理.本篇我们结合目前业内主流的微前端实现 single-spa 来说明在生产实践中是如何实现微前端的. single-spa 的文档略显凌乱,概念也比较多,初次接触它的同学容易抓不住重点.今天我们尝试整理出一条清晰的脉络,让感兴趣的同学能够快速理解它. 在 single-spa 的架构设计中,有两种主要角色,主应用和子应用,如下图. 主应用力求足够简单,只负责子应用的调度,业务逻辑都由子应用来承担. 核心能力 其实总结来说,single-s

一.背景 vivo评论中台通过提供评论发表.点赞.举报.自定义评论排序等通用能力,帮助前台业务快速搭建评论功能并提供评论运营能力,避免了前台业务的重复建设和数据孤岛问题.目前已有vivo短视频.vivo浏览器.负一屏.vivo商城等10+业务接入.这些业务的流量大小和波动范围不同,如何保障各前台业务的高可用,避免因为某个业务的流量暴增导致其他业务的不可用?所有业务的评论数据都交由中台存储,他们的数据量大小不同.db压力不同,作为中台,应该如何隔离各个业务的数据,保障整个中台系统的高可用? 本文将

进程数据隔离.守护进程,进程同步工具 一.进程之间的数据隔离: from multiprocessing import Process n=100 #主程序中变量n= def func(): global n #子进程中引用父进程中变量n, n=n-1 return 111 if __name__=="__main__": # "子进程必须写在它下面" n_l=[] # 创建一个新列表 for i in range(100): #计数 p=Process(targe

文件组的基本知识点介绍完毕后,根据场景引入中的内容,我们将利用SQL Server文件组技术来实现冷热数据隔离备份的方案设计介绍如下. 设计分析 由于payment数据库过大,超过10TB,单次全量备份超过20小时,如果按照常规的完全备份,会导致备份文件过大.耗时过长.甚至会因为备份操作对I/O能力的消耗影响到正常业务.我们仔细想想会发现,虽然数据库本身很大,但是,由于只有当前年表数据会不断变化(热数据),历史年表数据不会修改(冷数据),因此正真有数据变化操作的数据量相对整个库来看并不大.那么,

事务,是为了保障逻辑处理的原子性.一致性.隔离性.永久性. 通过事务控制,可以避免因为逻辑处理失败而导致产生脏数据等等一系列的问题. 事务有两个重要特性: 事务的传播行为 数据隔离级别 1.事务传播行为(Transaction Behavior) 传播行为级别,定义的是事务的控制范围.通俗点说,执行到某段代码时,对已存在事务的不同处理方式. Spring 对 JDBC 的事务隔离级别进行了补充和扩展,并提出了 7 种事务传播行为. 1)Spring 中提供的 7 种传播行为 PROPAGATIO

我是3y,一年CRUD经验用十年的markdown程序员‍常年被誉为优质八股文选手 今天继续更新austin项目,如果还没看过该系列的同学可以点开我的历史文章回顾下,在看的过程中不要忘记了点赞哟!建议不要漏了或者跳着看,不然这篇就看不懂了,之前写过的知识点和业务我就不再赘述啦. 今天要实现的是handler模块的消费数据隔离.在聊这个之前,先看下之前的实现是怎么样的. austin-api接收到了请求之后,将请求发往Kafka,topicName为austin.而在austin-handler起

前些日子公司引进了帆软商业智能FineBI,在接受了简单的培训后,发现这款商业智能软件用作可视分析只用一个词形容的话,那就是“轻盈灵动”!界面简洁.操作流畅,几个步骤就可以创建分析,获得想要的效果.此番学习也算让我入了数据可视化的门,今天就在这里和你们分享我做数据可视化的心得. 先来说说Dashboard,商业智能仪表盘,是可视化分析的重点.它可以组合多个不同的表格,图表控件,所有指标和维度一键生成.很多BI工具在建立全局分析时,组件都是单独设立然后拼接而成,这里FineBI创造性地将分析容器和

sharedPreferences是通过xml文件来做数据存储的. 一般用来存放一些标记性的数据,一些设置信息. *********使用sharedPreferences存储数据 public static boolean saveUserInfo(Context context, String username, String password) { try { //1使用Context创建一个SharePerference对象 SharedPreferences sharedPreferen

nanana,作为一个不合格的数学专业学生,脑袋不好使,又穷逼,只好学点儿实用的东西,希望能养活自己~~~ 不瞎哔哔,想做数据方面工作的时候在犹豫是学R还是学python,一点儿python基础都没有强行用了一个python爬虫,发现python还是比较的麻烦(但是还是后来还是花了一些时间学了一些python基础的语法,发现python真的很棒,但是总感觉R更加的合适,R真的是比较美妙的东西~~~)所以现在在R的路上飘渺着~~~请多指教啦! 1. R向量 我很喜欢这东西,做大物实验的时候太方便了

ThreadLocal:  创建一个线程本地变量. 本质:在ThreadLocal类中有一个Map,用于存储每一个线程的变量的副本. 优点:既实现多线程并发,游兼顾数据的安全性. 区别:Synchronized用于线程间的数据共享,而ThreadLocal则用于线程间的数据隔离. 示例: public class Student {    private int age = 0;   //年龄       public int getAge() {        return this.age;

有一群的朋友在用VS2012做数据报表时,老是提示 本地报表处理期间出错. 尚未指定报表“Report1”的报表定义 未将对象引用设置到对象的实例. 我看了一下,步骤没错,我用VS2010做了一下,一切OK,没问题,但用VS2013做时, 就提示这错误 后仔细看了一下设计生成的源码,嘿,还真有区别,在VS2012与VS2013中, ReportViewer生成的代码在引用报表数据时,使用的是ReportEmbeddedResource属性 <LocalReport ReportEmbeddedR

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4925 自己逐个做数据找规律.提供下我的找的: 1 2 1 3 2 2 2 3 3 3 然后发现这种矩阵是最优的: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMTAyNjk2OA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="&

0.进程中的概念 三状态:就绪.运行.阻塞 就绪(Ready):当进程已分配到除CPU以外的所有必要资源,只要获得处理机便可立即执行,这时的进程状态成为就绪状态. 执行/运行(Running)状态:当进程已获得处理机,其程序正在处理机上执行,此时的进程状态成为执行状态. 阻塞(Blocked)状态正在执行的进程,由于等待某个事件发生而无法执行时,便放弃处理机而处于阻塞状态.引起进程阻塞的事件可有多种,例如,等待I/O完成.申请缓冲区不能满足.等待信件(信号)等. 同步:一个任务的完成需要依赖另外

线程之间本身是数据共享的,当多个线程同时修改一份数据的时候,数据就可能不 准确,特别是线程量特别大的时候,为了保证数据准确性: (1) 通过线程锁Lock (2)通过local数据隔离 from threading import local, Thread loc = local() # 生成一个对象 def func(name, age): global loc loc.name = name loc.age = age print(loc.name, loc.age) Thread(targ

线程之间本身是数据共享的,当多个线程同时修改一份数据的时候,数据就可能不 准确,特别是线程量特别大的时候,为了保证数据准确性: (1) 通过线程锁Lock (2)通过local数据隔离 from threading import local, Thread loc = local() # 产生一个对象 def func(name, age): global loc loc.name = name loc.age = age print(loc.name, loc.age) Thread(targ

转载请注明出自天外归云的博客园:http://www.cnblogs.com/LanTianYou/ PowerShell是基于.NET的一门脚本语言,对于SharePoint一些日常操作支持的很好.今天上午同事做数据量测试,要在一个site下创建500个list和500个library,在一个list中创建1000个item,这样的需求通过PowerShell脚本实现是非常容易的. 下面是为这项测试写的两个小 Add-PSSnapin Microsoft.SharePoint.PowerShe

from:https://www.zhihu.com/question/56171002/answer/155777359 GAN的作用,也就是为什么GAN会火了(有部分原因可能是因为Lecun的赞赏).如果GAN只是用来生成一些像真是数据一样的数据的话,那不会有像现在这么火.更多的,或者对于机器学习研究员来说,看待的最关键一点应该是GAN可以用来 拟合数据分布 .什么叫拟合数据分布,就是给你一个训练数据,你能通过GAN这个工具,产生和这个数据分布相似的一些数据.有了拟合数据分布的思想,并在这上

EEPlat PaaS支持三种租户的数据隔离技术:Sparce Column.tenantId字段隔离.每一个租户独立数据库. 1)Sparce Column,和Salesforce Appforce 类似,主要通过一个通用表来存放全部自己定义信息,里面有租户字段和非常多统一的数据栏位(比方500个).EEPlat PaaS平台通过租户分区的方式进行租户数据的查询优化. 和Appforce 不同的是.EEPlat PaaS平台产品提供了2层的元数据抽象.EEPlat PaaS平台产品中业务元数据

在上一篇<Android多线程研究(5)--线程之间共享数据>中对线程之间的数据共享进行了学习和研究,这一篇我们来看看怎样解决多个线程之间的数据隔离问题,什么是数据隔离呢?比方说我们如今开启了两个线程,这两个线程都要同一时候给同一个全局变量data赋值.各个线程操作它赋值后的变量数据,这里就须要用到隔离.先看一段代码: import java.util.Random; public class ThreadLocalTest { private static int data = 0; pub

子进程回收资源两种方式 - 1) join让主进程等待子进程结束,并回收子进程资源,主进程再结束并回收资源. - 2) 主进程 “正常结束” ,子进程与主进程一并被回收资源. from multiprocessing import Process import time # 任务 def task(): print('start....') time.sleep(2) print('end......') if __name__ == '__main__': p = Process(target

0. 前言 前几天跟朋友聚会的时候,朋友说他们公司准备自己搞一套saas系统,以实现多个第三方平台的业务接入需求.聊完以后,实在手痒难耐,于是花了两天时间自己实现了两个saas系统多租户数据隔离实现方案.俗话说“独乐乐不如众乐乐”,所以我把我的“研究成果”写出来,让大家乐呵乐呵. 在分享我的研究成果之前,我们先了解一下相关的定义吧.如果对这部分内容熟悉的同学,可以直接略过. 1. 什么是saas系统 引用百度百科上面的描述, “SaaS平台是运营saas软件的平台.SaaS提供商为企业搭建信息化