经过标准的TCP握手流程，建立TCP连接； HTTP请求：按照HTTP协议标准发送一个索要网页的请求； API网关转发：一般服务配备业务转发能力，根据不同路径转发到不同服务； 负载均衡：计算负载，转发到一台后端的真实...Web服务器，Web服务器收到请求，产生响应，并将网页返回。...虽然说服务器拉数据比前端更稳定和快速，但带来了额外的问题： 拉取数据服务宕机，导致html请求阻塞，前端页面一直处于空白等待状态，需要服务端做额外逻辑兼容； 拉取数据耗时较长时，前端页面的白屏时间也相应增加...设置ssr数据拉取api超时，前端页面onload后加上ajax请求补偿 这个就是在服务器拉取数据时加上短暂的时间判断，在接口超时情况下直接返回没有ssr渲染的页面，前端在首屏完成后再异步请求数据。...那如何保证redis数据是最新的？其实也很简单，在对用户数据进行数据库操作同时，更新一份到redis就可以了，而且ssr用于首屏渲染只需要前20条数据，固redis保存的数据量是可控的。
-unknown-unknown 打包为 wasm 代码，最终网页中的加载的体积为 1.7MB： 但这个是未经过任何优化和压缩的代码，我们使用 Rust 编译参数对产物的编译体积进行优化后： [profile.release...、解析策略共花费的时间为 34ms，且后续同步执行的 JavaScript Hook 都可以拿到策略： WebAssembly（Rust） 策略拉取逻辑（执行 WebAssembly 前还需要进行 ArrayBuffer...142ms ArrayBuffer 数据结构转换花费 363ms WebAssembly 实例化花费 23ms 从开始拉取 WebAssembly 模块到最终可执行策略共消耗 528ms 。...然后使用进行编译体积优化后的模块进行测试： 从开始到资源下载完成花费 75ms ArrayBuffer 数据结构转换花费 242ms WebAssembly 实例化花费 24ms 整个过程均为异步，在这段时间页面上下载并解析的...，需要对图片数据进行重写等策略。
SDK 启动时会去通过7层 SLB 访问 MetaCenter 提供的 API 拉取节点列表并存储到内存，运行中每隔 5s 更新一次。...MetaCenter 每次计算时如果有节点下线，通过 ARK 实时下发拉取事件给 SDK，SDK 会立刻重新拉取一次节点列表。...SDK( Rainbow) SDK 启动时会去通过7层 SLB 拉取节点列表并存储到内存，运行中每隔5s更新一次。 如果拉取失败，启动时报错，运行中不做任何处理，等待下次拉取。...拉取的节点数据会按照可用区进行分组，分为同可用区&跨可用区2个队列 负载均衡时优先从同 AZ 节点队列中进行加权轮训。...Raft 是工程上使用较为广泛的强一致性、去中心化、高可用的共识算法，在分布式系统中，适用于高一致性、容错性要求高的场景。
常见的有这样一些实践： 如果业务需求对计数需求需要实时展现，例如微博的加好友计数，假如希望实现不刷新网页，计数就实时变化： 登录微博时，会有一个计数的拉取，对网页端的计数进行初始化 int getCountByType...上述方案的坏处是，一旦有消息丢失，网页端的计数会一直不一致，直至再次登录重新初始化计数。这个计算计数可以优化为在服务器直接计算并通知网页端最终的结果，网页端只负责呈现即可，这样网页端的逻辑会变轻。...需要注意，通知拉取要异步，不要影响主页面的快速返回。 系统对1的推送，例如针对1个用户的业务计数推送，计数的变化频率其实非常低，使用cache来存储这些计数能够极大提升系统性能。...这个方案的好处是，由于5KW在线用户的keepalive请求是均匀的，所以可以很均匀的将广告拉取的请求同样均匀的分散到一段时间内，避免5KW集中推送对系统造成冲击。...系统对1的通知： 实时性要求高，可以推送 实时性要求低，可以拉取 系统对N的通知： 登录弹窗新闻，拉取更佳，可以用一个last_msg_date来避免大量数据的存储 批量弹窗广告，常见的方法是推送，需要注意限速
Kafka 的实时应用中，我们通常使用以下两个 API 来获取最初的 DStream（这里不关心这两个 API 的重载）: KafkaUtils#createDirectStream 及 KafkaUtils...#createStream 这两个 API 除了要传入的参数不同外，接收 kafka 数据的节点、拉取数据的时机也完全不同。...receiver recever 会调度到某个 executor 上并启动，不间断的接收数据并将收到的数据交由 ReceiverSupervisor 存成 block 作为 RDD 输入数据 KafkaInputDStream...ReceiverSupervisor 处理最终存储为 blocks 作为 RDD 的输入，从 kafka 拉取数据与计算消费数据相互独立；而createDirectStream会在每个 batch 拉取数据并就地消费...，到下个 batch 再次拉取消费，周而复始，从 kafka 拉取数据与计算消费数据是连续的，没有独立开 createStream中创建的KafkaInputDStream 每个 batch 所对应的
它的API接口允许你进行复杂的查询，例如拉取最近20分钟内关于指定某个话题的每一条微博，或者是拉取某个用户非转发的微博。 这里一个简单的应用就是，分析大众是怎么看待你们公司的。...使用Github安装：可以按照Tweepy在Github仓库上的说明进行操作。...# 使用API对象获取你的时间轴上的微博，并把结果存在一个叫做public_tweets的变量中 public_tweets = api.home_timeline() # 遍历所拉取的全部微博 for...这种类型数据的流行应用包括有： 对指定的用户进行分析，分析他们是如何与世界进行互动的 寻找Twitter的影响者并分析他们的粉丝的趋势和互动情况 监控某个用户的粉丝的变化情况 示例3：使用关键字查找微博...以下是使用这些信息的一些实用途径： 创建空间图表，查看你们公司在世界哪些地方被提到最多 对微博进行情感分析，看下关于你们公司的整体意见是正面还是负面 创建关于发布你们公司或者产品相关微博中最热门的用户的社交图表
那么我们看到的各类元素丰富的网页是如何在浏览器端生成并呈现的？...另外一类是访问182的网段拉取数据。这类数据不是托管站内的，是在其他站点的。浏览器在页面呈现的过程，拉取非本站的资源，这 就称“盗链”。 准确的说，只有某些时候，这种跨站访问资源，才被称为盗链。...referer方式拉取其他网站的数据也是跨域，但是这个是由浏览器请求整个资源，资源请求到后，客户端的脚本并不 能操纵这份数据，只能用来呈现。...但是很多时候，我们都需要发起请求到其他站点动态获取数据，并将获取到底数据进行进一步的处理，这也就是跨域访问的需求。 现在从技术上有几个方案去解决这个问题。...因此权限控制交给了服务端，服务端一般也会提供对资源的CORS的配置。 跨域访问还有其他几种方式：本站服务端代理、跨子域时使用修改域标识等方法，但是应用场景的限制更多。
登录微博时，会有一个计数的拉取，对网页端的计数进行初始化： int getCountByType(int countType) 2....，一开始得到初始值，后续推送增量值，由网页端计算最终计数并呈现最终结果。...上述方案的坏处是，一旦有消息丢失，网页端的计数会一直不一致，直至再次登录重新初始化计数。这个计算计数可以优化为在服务器直接计算并通知网页端最终的结果，网页端只负责呈现即可，这样网页端的逻辑会变轻。...系统对1的推送，例如针对1个用户的业务计数推送，计数的变化频率其实非常低，使用cache来存储这些计数能够极大提升系统性能。...这个方案的好处是，由于5KW在线用户的keepalive请求是均匀的，所以可以很均匀的将广告拉取的请求同样均匀的分散到一段时间内，避免5KW集中推送对系统造成冲击。
它的API接口允许你进行复杂的查询，例如拉取最近20分钟内关于指定某个话题的每一条微博，或者是拉取某个用户非转发的微博。 这里一个简单的应用就是，分析大众是怎么看待你们公司的。...使用Github安装：可以按照Tweepy在Github仓库上的说明进行操作。...# 使用API对象获取你的时间轴上的微博，并把结果存在一个叫做public_tweets的变量中 public_tweets = api.home_timeline() # 遍历所拉取的全部微博...这种类型数据的流行应用包括有： 对指定的用户进行分析，分析他们是如何与世界进行互动的 寻找Twitter的影响者并分析他们的粉丝的趋势和互动情况 监控某个用户的粉丝的变化情况 示例3：使用关键字查找微博...以下是使用这些信息的一些实用途径： 创建空间图表，查看你们公司在世界哪些地方被提到最多 对微博进行情感分析，看下关于你们公司的整体意见是正面还是负面 创建关于发布你们公司或者产品相关微博中最热门的用户的社交图表
相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式，对shuffle过程进行了优化。 那么我们从RDD的iterator方法开始： ? ...在computeOrReadCheckpoint中，如果存在检查点时，则进行中间数据的拉取，否则将会重新执行compute,我们知道RDD具有linkage机制，所以可以直接找到其父RDD。 ? ...那么spark的优化在于： 1、map任务逐条输出计算结果，而不是一次性输出到内存，并使用AppendOnlyMap缓存及其聚合算法对中间结果进行聚合，大大减少了中间结果所占内存的大小。 ...3、reduce任务也是逐条拉取，并且也用了AppendOnlyMap缓存，并在内存中进行聚合和排序，也大大减少了数据占用的内存。 ...那么 哪些Block从本地获取、哪些需要远程拉取，是获取中间计算结果的关键。那么reduce端如何处理多个map任务的中间结果？
对于网络性能的挑战很多，如维度太多，数据量太大等。 一种不太高效的解决方案是使用批处理重新计算所有数据，但开销太高（重复读取数据）、对相同数据的重复计算、计算结果更新太慢。...使用增量处理，即只处理数据源的更新，增量更新结果，便可更快地计算出结果。 可使用Apache Hudi进行增量拉取 对大数据引入了流式处理，只对变化的数据进行增量处理，减少延迟，扩展性更好。...DB的变化会导入kafka，然后每隔数分钟使用Hudi（DeltaStreamer）进行消费，然后写入Hudi数据集，在数据集上提供三种视图（读优化视图、实时视图、增量视图）供上层应用使用。...Hudi的增量模型使用微批任务（数分钟），支持upsert（插入更新）结果集，支持增量拉取数据源变化的数据。...基于Hudi构建的增量pipeline和展示面板 可使用Spark DataSource API 或者DeltaStreamer来读取数据源/写入Hudi数据集。
发起者的 RDMA 块收到两个拉取响应后，它会创建读取完成并将其发布到完成队列6.6.2 RDMA写流程图片RDMA 写入事务的生命周期如上图所示。假设该连接是有序连接。...发起方的 RDMA 块收到推送完成之后，会创建写入完成并将其发布到完成队列6.6.4 拉取事务 RNR NACK 流程图片上图显示了拉取事务的 RNR NACK 流程。假设该连接是有序连接。...在发起方和目标方执行以下操作序列：软件将 RDMA 读取请求发布到发送队列。这会导致 RDMA 协议引擎向 Falcon 发出拉取请求。发起方创建一个拉取请求数据包（RSN=1）并将其传输到目标。...发起者的 RDMA 块收到推送完成后，它会创建写入完成（带有错误指示）并将其发布到完成队列6.6.6 使用扩展 ACK（EACK）进行尽早重传(Early Retransmission)图片当出现无序到达时...下面我们将描述如何使用延迟测量来计算网络中的延迟。
Open WebUI: 一个轻量的开源网页 AI 接口 程序，用于在浏览器中调用本地、远程接口语言模型。支持使用 Ollama 模型进行对话、文本生成和文本摘要等任务。...-p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama拉取模型我们可以在 Ollama 的官网查询到模型的 ID: https://ollama.com/library/...同时，Ollama 的拉取命令是：# 拉取并运行ollama run deepseek-r1:32b# 也可以仅仅拉取ollama pull deepseek-r1:32b复制命令，到终端内执行即可（如果你使用...后续我们使用 Open WebUI 通过 Ollama 的 API 进行调用。模型的本地存放地址，在~/.ollama/models内：到此，Ollama 和模型就部署完成了。...API 接口设置默认情况，Open WebUI 会使用 Ollama 的默认地址 http://localhost:11434 进行查询。
11.png 一、背景 大家已经注意到，Docker Hub现在开始对镜像拉取进行限制，无论是免费的匿名用户，还是认证用户。...这样，只有从Docker Hub到缓存的第一次拉取才会计入Docker Hub的拉取限制。您最常使用的Docker镜像将始终以全速传递到您的构建中。...我们还提供了其他一些应用程序和集成方式，可以使用这些数据，并呈现到流行的分析程序（包括Splunk、Elastic Stack、Prometheus/Grafana和DataDog等）仪表板上。...1、拉取请求趋势 单个计数指示最近6个小时对Docker Hub发出的拉取请求的数量，以及趋势是加速还是下降。...该计数不包括远程仓库缓存满足的计数（即缓存未命中），因此它仅计算符合Docker Hub限制策略的拉取请求。
要实现发布订阅模型，还需要一个重要文件：消费进度文件。原因有两点： 不同消费组之间相互独立，不会相互影响 ； 消费者下次拉取数据时，需要知道从哪个进度开始拉取 ，就像我们小时候玩单机游戏存盘一样。...最后创建拉取消息请求列表，并将请求分发到消息拉取服务，进入拉取消息环节。 5 长轮询 在负载均衡这一小节，我们已经知道负载均衡触发了拉取消息的流程。...拉取请求的通讯模式是异步回调模式 ; 消费者的拉取消息服务本身就是一个单线程，使用异步回调模式，发送拉取消息请求到 Broker 后，拉取消息线程并不会阻塞 ，可以继续处理队列 pullRequestQueue...； 消费快照使用红黑树 msgTreeMap 存储拉取服务拉取到的消息 。...待更新的偏移量是如何计算的呢？ 场景1：快照中1001（消息1）到1010（消息10）消费了，快照中没有了消息，返回已消费的消息最大偏移量 + 1 也就是1011。
对于开发者来说，可以查看官方文档了解组件模版开发的流程和规范，并通过Serverless Framework把已开发好的组件发布到Serverless Registry上，所有发布出来的项目都支持公开和复用...作为用户，可以通过Registry网页和Serverless Framework快速获取组件/模版的信息，且可以下载其源代码，进行个性化开发和复用。...同时我们也鼓励用户来贡献自己优秀的Serverless项目模版到Registry上，来帮助我们完善Serverles生态。...首先先根据官网文档下载安装好Serverless Framework和Serverless DB，然后创建API网关服务，下单API需要开启CORS和拉取店铺信息，并将订单系统推送给店铺。...API网关和云函数的实现需要创建下单函数、拉取店铺信息函数、初始化DB函数。可以看出，以上步骤是比较复杂的。 然而如果我们使用Serverless Framework的话，效率将大大提升。
要实现发布订阅模型，还需要一个重要文件：消费进度文件。原因有两点： 不同消费组之间相互独立，不会相互影响 ； 消费者下次拉取数据时，需要知道从哪个进度开始拉取 ，就像我们小时候玩单机游戏存盘一样。...最后创建拉取消息请求列表，并将请求分发到消息拉取服务，进入拉取消息环节。 5 长轮询 在负载均衡这一小节，我们已经知道负载均衡触发了拉取消息的流程。...，拉取请求的通讯模式是异步回调模式 ; 图片 消费者的拉取消息服务本身就是一个单线程，使用异步回调模式，发送拉取消息请求到 Broker 后，拉取消息线程并不会阻塞 ，可以继续处理队列 pullRequestQueue...；消费快照使用红黑树 msgTreeMap 存储拉取服务拉取到的消息 。...待更新的偏移量是如何计算的呢？ 图片 场景1：快照中1001（消息1）到1010（消息10）消费了，快照中没有了消息，返回已消费的消息最大偏移量 + 1 也就是1011。
迁移后，测试对开发代码如何拉分支、如何查看changelog、如何打包、如何进行持续集成测试等等工作就产生了一些问题，也希望能做到知己知彼更好的保证质量，所以在此，小编梳理了一下Git相关的信息供测试同学了解...因为Git 在commit（存储在本地）或者push（上传到远程仓库）之前，通过对文件的内容或目录的结构计算出一个 SHA-1哈希值，作为指纹字符串进行内容的校验，并将此结果作为数据的唯一标识和索引，在远处仓库接受到...3.如果B开发的功能依赖A开发的功能，如何拉分支？ Answer：功能分支的拉取，都必须基于上一条发版分支拉取，即都基于上图的V8.36上拉分支，如果有依赖的函数，可以通过Merge来操作。...Answer：必须在代码Merge到Gerrit的时候解冲突，比如push 语音分支代码 to V8.31分支的时候，会先拉取最新V8.31分支代码到本地，解决语音分支代码和V8.31代码的冲突后才可以提交代码到...Answer：灰度期间不做冻结，方便开发修复Bug，在正式版发布后对发版支线进行冻结，并Merge代码到Master支线进行备份。 2.上线后发现bug怎么修复？
在发起方和目标方执行以下操作序列：软件将 RDMA 读取请求发布到发送队列。这会导致 RDMA 协议引擎向 Falcon 发出两个拉取请求。...创建这两个拉取请求是因为每个拉取请求的长度限制为一个 MTU，而原始读取请求大于一个 MTU。发起方创建两个拉取请求数据包（RSN=1 和 RSN=2）并将它们传输到目标。...RDMA 块对每个拉取请求执行内存读取操作，并向目标返回拉取响应。 目标创建两个拉取数据包并将它们传输到发起者。数据包传送子层将 PSN=200 和 PSN=201 分配给拉取响应。...在发起者的 RDMA 块收到两个拉取响应后，RDMA 块创建读取完成并将完成发布到完成队列。 7.2 RDMA 写入流程RDMA 写入事务的生命周期如上图所示。假设该连接是有序连接。...收到推送数据包的 ACK 后，发起者将两个推送完成发送回 RDMA 块。发起者的 RDMA 块收到两个推送完成之后，RDMA 块创建一个写入完成并将完成发布到完成队列8.
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