BFF架构学习 1.什么是BFF？ BFF是服务于前端的后端，全称Backend For Frontend。BFF的位置在与客户端与服务端中间，起到一个中间件的作用。 2.BFF干什么？ 让我们看下结构分布图如下： 解析此图可以简单看出：BFF将服务端的接口数据汇聚一块，然后经过整理加工传给前端。这样前端就可以直接调用一个接口就能直接获取数据。而后端也不至于为前端的需要而将业务代码汇聚到一块。方便了前后端开发。BFF向下是服务端各种微服务，向上则是为客户端提供接口服务。后端为

目录 一，【什么是接口测试？为什么要作接口测试】 1.接口的作用 2.为什么要做接口测试 3.接口都有哪些类型？ 二，【接口测试的分类】 接口的分类： http和webservice接口区别：  三，【理解http，webservice，Dubbo接口协议】 一、接口 1）接口分类 2）软件接口分类 3）常见的接口协议 4）接口测试 二、HTTP协议解读 1）http协议：超文本传输协议 2）https:简单的来说，就是http的安全版，在http下加入了SS

1.ClickHouse架构设计 1.1 ClickHouse的核心特性 MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理，将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果(与hadoop相似)。 多个节点通过网络进行连接，协同工作，完成相同的任务（分布式存储，分布式计算） 每个节点只访问自己的本地资源（内存、存储等） 它是一种完全无共享（Share Nothing）结构，因而扩展能力非常好。

  不管什么数据库，在应对千亿级别以上的数据的实时检索场景，都会有一定的压力。ES是搜索引擎，优秀的设计理念能够提速，但是也会表现的力不从心。往往会出现，集群随着数据越来愈多，而变得越来越慢的问题。   通常数据在来到10亿，对于命中两三亿结果集的时候，搜索时间都到了5秒以上。在百亿的搜索场景下，效果更差，可能在10秒以上。来到千亿级别，效果就更差了，可能来到了几十秒。 解密随着数据量变多，搜索速度变慢的原因   ES是天然的分布式搜索引擎。任何一个分布式的处理流程里边，其

为了提高计算机的执行效率，需要尽量提高CPU的有效执行率。由于主流的应用系统以线程为运算执行基本单位，所以线程数可以等同于运算执行单位数量。由于在用户空间，需要用户自行进行线程的调度，那么如何计算最佳的线程数量呢？  从线程的状态当中，可以知晓一个线程并不是总在执行的，它会因为I/O等原因陷入阻塞状态，这种状态下，CPU会处于空闲状态。为了提高CPU的利用率，这便需要在某一个线程处于阻塞状态的时候，给CPU安排其他线程进行处理，通过cpu调度算法，让用户看上去同时执行，增加系统整体的处理效率。

1. 数据分析平台的需求 自从工作以来一直都是从事大数据相关的工作，现在回头想一下，虽然每个阶段都不是最先用上当时最新的技术，但还是跟随着它们“稳定”的步伐，也庆幸自己在不同的阶段能接触到不一样的技术面，从这些 不同的经历之中，我总结了业务需求对数据的处理能力主要有三种要求： 在线联机分析： 很多公司在最初引入大数据相关技术就是为了BI方面的报表统计需求，所以支持sql语言、基于内存的即席查询是最适合的，从impala,presto,kylin,phonex等，到后来的clickho

导读： 分布式链路追踪作为解决分布式应用可观测问题的重要技术，得物全链路追踪(简称Trace2.0)基于OpenTelemetry提供的可观测标准方案实现新一代的一站式全链路观测诊断平台，并通过全量采集Trace帮助业务提高故障诊断、性能优化、架构治理的效率。 全量采集Trace数据(日增数百TB 、数千亿条Span数据)并以较低的成本保证数据的实时处理与高效查询，对Trace2.0后端整体的可观测性解决方案提出了极高的要求。本文将详细介绍Trace2.0背后的架构设计、尾部采样和冷热存储方

前言 感谢开源项目gin-vue-admin，以及1010工作室的视频教程 本人学识尚浅，如有错误，请评论指出，谢谢！ 详细可见个人博客：https://linzyblog.netlify.app/ 本章会用到的技术，不太熟悉的可以去看看我以前的文章 快速安装gin框架：https://blog.csdn.net/weixin_46618592/article/details/125540869 HTTP请求：https://blog.csdn.net/weixin

业务逻辑与技术方案架构 时间序列预测概念 时间序列就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息。 时间序列模型依赖数值在时间上的先后顺序，同样大小的值改变顺序后输入模型，产生的结果是不同的。同理，不同分布的数据，产生的结果是不同的。 预测模式 单步预测：使用滞后的观测值 x_t-1 来预测当前时间的值 x_t 多步预测：使用过去的观测序列 {

博主经历过多次双系统的安装与卸载，所以这次安装就记录下全过程，能让后面的同学少走弯路。本教程对笔记本电脑单硬盘和双硬盘通用。 一、查看电脑信息 1、BIOS模式 Win+R，输入msinfo32回车，出现系统界面，可查看BIOS模式： 本教程只适合BIOS模式为UEFI的电脑，如果BIOS模式为传统的，请查看其他对应教程。 2、查看硬盘数 此电脑——>磁盘管理，可以知道自己是单硬盘还是双硬盘，单双硬盘安装有点小区别。 二、制作系统盘 1、下载镜像源

一、Kernel层 音频由于其特殊的工作，使得它的结构特别的复杂，而且在自己的结构基础上还引入了ALSA架构，不过在android系统上所引入的并非完整的ALSA架构而是精简版的tinyalsa，但是就算精简版也是内容相当丰厚。除此，音频还拥有自己的单独的处理器ADSP以及独立的电源管理系统DAPM(便携式动态音频电源管理），使得音频在任何时候都是以最低功耗运行，降低了便携设备的功耗。在某些播放场景甚至不需要CPU的介入，比如接打电话的通过音频，如果手机处于休眠可以不需要唤醒CPU直接传递语

最近刚好在看CAP理论，加上之前分析的redis cluster，就在想redis的cluster是什么模式的，AP还是CP？ 首先还是简单讲下CAP，具体的可见 。 CAP分别是：致性（Consistency），可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）。 作为一个分布式系统分区容错性一定是需要考虑的，因此P一定是有的。但有一点需要注意，分区容错性是允许某部分或者一些节点或者数据丢失的情况下，系统仍能继续工作。这个一些取决于分布式系统里面各自