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深度解析四大主流软件架构模型:单体架构、分布式应用、微服务与Serverless的优缺点及场景应用

🐯 大家好,我是猫头虎!在这个技术快速发展的时代,软件架构的演进无疑扮演着关键角色,尤其是对我们软件开发者来说。如何选择合适的软件架构,如何权衡其优缺点,无疑是我们每个开发者都要面临的问题。今天,我将深入探讨四种主流的软件架构:单体架构、分布式应用、微服务架构以及Serverless架构。我们将一起探讨它们的核心思想、优劣势以及典型的应用场景,帮助大家更精准地定位到适合自己项目的架构模型。希望这篇博客能够在你的技术道路上点亮一盏指路灯,并为你在软件架构的道路上披荆斩棘!💻🚀

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JDBC数据源

Spark SQL支持使用JDBC从关系型数据库(比如MySQL)中读取数据。读取的数据,依然由DataFrame表示,可以很方便地使用Spark sql提供的各种算子进行处理。 这里有一个经验之谈,实际上用Spark SQL处理JDBC中的数据是非常有用的。比如说,你的MySQL业务数据库中,有大量的数据,比如1000万,然后,你现在需要编写一个程序,对线上的脏数据某种复杂业务逻辑的处理,甚至复杂到可能涉及到要用Spark SQL反复查询Hive中的数据,来进行关联处理。 那么此时,用Spark SQL来通过JDBC数据源,加载MySQL中的数据,然后通过各种算子进行处理,是最好的选择。因为Spark是分布式的计算框架,对于1000万数据,肯定是分布式处理的。而如果你自己手工编写一个Java程序,那么不好意思,你只能分批次处理了,先处理2万条,再处理2万条,可能运行完你的Java程序,已经是几天以后的事情了。

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音视频业务挑战与优化实践,MXPlayer在线播放优化,数据分析与播放器优化

音视频业务挑战与优化实践 Topic 《建设高性能终端平台 —— 传音元宇宙的基础设施探索》 赵玉东  传音控股 游戏性能专家 由于世界各地迥异的风土人情,文化偏好与基础设施建设水平,音视频业务在全球化的推广进程中遇到了诸多困难,这也使得元宇宙在未来的布局中会面临多种挑战。为了更好的服务不同地区的用户,传音基于终端平台做出了一系列针对音视频、影像、游戏等业务的优化解决方案,提升了用户在不同场景下的视听体验。 本次分享将分为三个部分,第一部分介绍全球用户在音视频业务中的痛点,包括弱网环境,环温差异,文化差异,

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技术揭秘,QAPM的这位Android内存分析“专家”

QAPM原有Android内存快照分析是基于那个颇具历史感的MAT的命令行版本开发的。MAT到现在都依旧是最最强大的内存快照分析工具,就是他那个类SQL的查询能力灵活性就已经甩很多工具N条街。但是我们是个基于大数据的监控平台,我们用大数据来帮助研发聚焦问题根因的愿景,MAT的数据处理性能明显赶不上我们。后面我们发现了开源项目LeakCanary的Shark Android Extension更新,虽然功能有点简单,能处理部分安卓内存泄露,很简单内存触顶分析模块,但是用kottin重写,传说性能是以前的3倍。为了让技术赶上我们的愿景,我们切换到了Shark。下面我们从两个维度来说说,我们基于Shark如何进一步地性能优化,功能上,我们对其进行强化,加入图片重复,图片超尺寸,字符串重复,对象重复分析与问题引用链聚类等更复杂的Hprof分析。

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