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GRPC: 基于云原生环境,区分配置文件

介绍 本文将介绍如何在 gRPC 微服务中根据环境区分配置文件。也就是如何在【测试】,【线上】等环境中,读取不同的配置文件。 我们将会使用 rk-boot 来启动 gRPC 服务。...rk-boot 集成了 viper 来处理配置文件。...1.创建配置文件 config/beijing.yaml --- region: beijing 复制代码 config/shanghai.yaml --- region: shanghai 复制代码...GetViper().GetString("region")) ... } 复制代码 default 复制代码 概念 rk-boot 使用 REALM,REGION,AZ,DOMAIN 四个环境变量来区分配置文件...这四个环境变量可以是任意的值。 最佳实践 举个例子,如果我们希望【云相册】业务,不同环境里使用的 MySQL 的 IP 地址不一样,则可以这么配置。

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    Echo 框架: 基于云原生环境,区分配置文件

    [up-2851b56f0ec375e623237030f5d861bc15f.png] 介绍 通过一个完整例子,在 Echo 框架中,根据环境区分配置文件。...也就是如何在【测试】,【线上】等环境中,读取不同的配置文件。 我们将会使用 rk-boot 来启动 Echo 框架微服务。...--- region: default 2.创建 boot.yaml boot.yaml 文件告诉 rk-boot 如何启动 Echo 服务。...} default 概念 [up-a6076f64dd1f741f00650ab1c10050d5559.png] rk-boot 使用 REALM,REGION,AZ,DOMAIN 四个环境变量来区分配置文件...这四个环境变量可以是任意的值。 最佳实践 举个例子,我们有一个【云相册】业务。此业务在不同环境里使用的 MySQL 的 IP 地址不一样,则可以这么配置。

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    如何衡量和分配广告渠道?

    问题: 1.如何衡量渠道投放的价值? 2.如何在抖音、百度、OPPO应用商店三个渠道之间分配这个价值? 【分析思路】 1....该业务面试题问如何在渠道间分配价值,面试官是在注重考察应聘者对价值分配的理解和思路。 因此我们将问题范围扩大化——针对这三个渠道引入的所有用户流量,如何在渠道间分配价值。...自定义归因的方法有多种,如夏普利值法、马尔科夫链+移除效应法,由于我们主要展示如何在三个渠道间进行价值分配的,因此简单介绍其中一种方法(夏普利值法)。...(夏普利值定义:在各种可能的联盟次序下,参与者对联盟的边际贡献之和除以各种可能的联盟组合。夏普利值比例即代表价值分配比例。)...(2)运用夏普利值法进行渠道价值分配 对于题目中个体用户而言的价值分配,我们前面已经分析过。运用自定义模型,我们重点解释面向所有广告用户,这三个渠道的价值如何分配。

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    【SpringBoot】配置文件的加载与属性值的绑定

    为何使用@Value 注解就能够获取到属性源中的值呢? 属性源这么多,如果属性相同的话 那么用哪个值呢? 属性源是如何绑定到我们的程序中的呢?...random.int 、random.long、random.int.5,100; 、 在SpringBoot中使用以上key可以获得指定的随机值 配置文件application.properties...;}") private Integer randomint; SpringBoot 中 @Value 源码解析 属性源是如何绑定到我们的程序中的呢?...throw new IllegalStateException("Cannot bind to SpringApplication", ex); } } 绑定到实例中 那我们自己来写一个demo将配置文件的属性值绑定到某个类实例中...PS: 如果多个属性源中有相同的属性源前缀会如何?那么会按照属性源的优先级绑定;后面的不再绑定

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    如何实现Kafka的Partition重分配

    这时需要在Broker之间重新分配分区,本篇文章Fayson主要介绍如何重新分配Topic的partition。...可以看到新创建的Topic,相应的Partition会分布在新的Broker节点上,对于之前的Topic的Partition不会自动均衡到新的节点上,因此之前Topic的压力还在旧的节点上,接下来Fayson会说明如何使用...Kafka命令重新分配Kafka的Partition。...3.重新分配Partition ---- 以我们上面创建的test_partition为例来说明,如何重新分配该Topic的Partition。...可以看到在命令行生成的Partition重分配的计划(这里还没有真正的去分配,只是生成了分配计划),在截图中也很清楚的标出了分配前和分配后的结果,注意这里我们需要使用到分配计划生成的结果(即重新分配后Partition

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    JVM是如何分配管理内存的?

    JVM是如何分配管理内存的?...一、JVM内存区域 Java程序在运行时,首先要读取编译后的class文件,由于我们在编写源码时会定义和使用各种结构和对象,那么在进行加载时,JVM会将分配得到的内存划分为多个区域。...局部变量使用索引来进行定位访问,首个局部变量的索引值为0,最大值小于局部变量表的长度。对于long和double,由于占用了两个连续的局部变量,则采用局部变量中较小的索引值来定位。...所以当我们在进行探讨时一定要明确具体的虚拟机和JDK版本,方法区本身是有JVM分配管理的区域之一,从上面的叙述中我们已经知道,对于Oracle JDK8版本,方法区已经被已经不再使用永久代来实现方法区,...普通成员变量 普通的成员变量由于是创建对象后才能使用的,所以基本数据类型的值或引用(与成员变量类型无关)都存放在对应的实例空间,在Java堆中。 2.

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    线程池数量以及队列长度如何分配?

    主要考虑多线程取队列数据竞争问题以及线程数量 1.关于线程数 线程数不能太少,太少了极有可能造成等待/排队时间过长 线程数也不能太多,占用过多内容 而线程池以及线程数的选用真正线程数的选用主要看压测,看看处理时间 2.线程池的分配方式...单一变量原则,我们可以固定我们的线程数量来进行压测看看,比如说我们固定要创建64个线程,那么可以有以下几种线程池分配方式 单队列多线程 1*64 多队列单线程 64*1 多队列多线程 M*N=64 3...如果我们是单队列多线程,那么就存在一个多个线程去同一个队列中抢夺资源的情况 而多个队列单线程,则没有竞争问题,但是存在另外一个问题,如果我们某个队列放了一个非常耗时的数据,比如说50s处理完,那么分配给这个队列的请求全部进入等待队列

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    OpenResty 和 Nginx 如何分配和管理内存

    为了有效地调试和优化内存的过度使用或者内存泄漏问题,我们需要了解 OpenResty、Nginx 和 LuaJIT 在内部是如何分配和管理内存的。...我们也会在后续专门的文章中展开讨论系统分配器和 Nginx 的分配器。...OpenResty 应用通常在 Nginx 配置文件中使用 lua_shared_dict 指令来创建自己的共享内存区域。我们近期也会有专门文章更详细地阐述 Nginx 的共享内存相关的细节。...与之相反,原初类型的 Lua 值,比如整数[^3]、浮点数、light userdata 以及布尔值等等,则不需要任何动态内存分配。...此外,在 Lua 代码里调用 ffi.new() 所分配的 C 级别的内存块,也是通过 LuaJIT 自己的分配器来分配的。

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    storm如何分配任务和负载均衡?

    component(组件,如spout)的初始executor的数目 3、TOPOLOGY-TASKS是component的tasks数,计算稍微复杂点: (1) 如果未指定TOPOLOGY-TASKS,此值等于初始...executors数. (2) 如果已指定,和TOPOLOGY-MAX-TASK-PARALLELISM值进行比较,取小的那个作为实际的TOPOLOGY-TASKS..... (2) 如果未指定,那么按TOPOLOGY-WORKERS的值来设置并行度,这种情况下,一个acker对应一个worker,显然,在计算任务繁重、数据量比较大的情况下,这是不合适的。...5、如果配置了NIMBUS-SLOTS-PER-TOPOLOGY,在提交topology到nimbus时,会验证topology所需的worker总数,如果超过了这个值,说明不能够满足需求,则抛出异常。...也完整地回答了这个问题: 在Topology中我们可以指定spout、bolt的并行度,在提交Topology时Storm如何将spout、bolt自动发布到每个服务器并且控制服务的CPU、磁盘等资源的

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    研发团队应该如何进行职责分配?

    另外,每次 Sprint 都会有不同的改进和修复需求,而且工作很少能够在代码库中平均分配。一次 Sprint 可能要求对移动应用程序进行大量的改动,而接下来的 Sprint 可能要求主要在后端工作。...换言之,我们怎样才能更好进行职责分配? 比如说,我们鼓励专业化吗?像指派 Emily 处理所有的移动开发工作,让 Joe 负责网络组件这样的。...本文将在此探讨“如何”做,并假定组织已经了解自己将进行优化的内容,并为团队建立职责而选择一些模式。但是有哪些模式可选呢?下面是我遇到过的一些常见模式。...尽管这样的策略的确可以保证总体分配均衡(即 Emily 在没有移动工作的时候也不会无所事事,因为她被拉去处理 Python 服务),但这种模式可能既累人,又充满质量问题。

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