首先了解一下：如果在一个函数的内部定义了另一个函数，外部的我们叫他外函数，内部的我们叫他内函数。 在一个外函数中定义了一个内函数，内函数里运用了外函数的临时变...
，ZK 能很好的解决问题。...高可用同上 高可靠同上 Note：本篇 wiki 就是为了解决上述第一个疑问的。...ZooKeeper 的使命 ZK 要解决的核心问题： ZK 目标：简化分布式应用开发中，多进程协作问题。...ZooKeeper 特性 ZooKeeper 解决的本质问题 分布式系统的一致性问题： 消息传递：延迟性，先发送的消息，不一定先到达； 消息传递：丢失性，发送的消息，可能丢失； 节点崩溃：分布式系统内，...提案投票：基于投票策略，2PC 选举投票：基于投票策略，投出优先级最高的节点（包含最新数据的节点） Paxos 目标：解决分布式一致性问题，提高分布式系统容错性的一致性算法。
有时，ROI变成了一种僵化的流程。用ROI当作挡箭牌，让不作为藏在背后，给自己的主动性差、执行力差找到了借口。
解决什么问题 让我们先从事务说起，“什么是事务？我们为什么需要事务？”。事务是一组无法被分割的操作，要么所有操作全部成功，要么全部失败。...上文列出了三个待解决的问题，下面我们看Spring事务是如何解决。 2. 如何解决 2.1 繁杂的事务管理API 针对该问题，我们很容易可以想到，在众多事务管理的API上抽象一层。...下面来看Spring事务是如何解决大量的异常处理代码。 2.2 大量的异常处理代码 为什么使用JDBC的代码中会需要写这么多的异常处理代码。...那Spring事务是如何解决该问题的。...存在什么问题 Spring事务为了我们解决了第一节中列出的三个问题，但同时也会带来些新的问题。
express-session - github express-session - npm 四、参考文档 Session 解决了什么问题？
内容目录 一、概念与背景 二、应用场景 三、使用方式 四、原理与根源分析 五、解决问题 一、概念与背景 Servlet3.0提供了异步处理请求的特性,DeferredResult 是spring基于 Servlet...预处理流程如下: 2.返回值处理 这个时候容器连接得到了释放,然而问题并没有解决,请求处理只完成了一半,业务处理返回值并没有真正返回。...1.请求超时 Connector是tomcat的最核心的组件之一,主要的职责就是负责接收客户端连接和客户端请求的处理加工,初始化和启动会执行Protocal相关初始化和启动操作,看一下AbstractProtocol...处理流程如下: 五、解决了什么问题 我们按照图中介绍的场景,如果服务器能够开100个线程,如果不使用DeferredResult异步处理,那么所有的连接和业务处理都有tomcat线程来处理,那么对于一些...另外一点可能是DeferredResult比较亮眼的一个地方,就是可以实现在不引入额外组件和额外开发工作量的情况下解决服务端到客户端的主动消息触达。
不断发现主要矛盾，抽离主要矛盾，解决主要矛盾，架构自然演进了，微服务架构，潜在的主要矛盾会是什么呢？ 引入微服务架构，一般会引入一个RPC框架，来完成整个RPC的调用过程。...这些耦合，这些通用的痛点，有没有办法解决呢？ 一个思路是，将服务拆分成两个进程，解耦。
理解误区 写这篇文章之前，小明就在网上看了很多博客关于 ThreadLocal 的适用场景以及解决的问题，描述的都并不是很清楚，甚至误人子弟的。...比如下面是常见对于 ThreadLocal的介绍（wrong） “ThreadLocal为解决多线程程序的并发问题提供了一种新的思路；ThreadLocal的目的是为了解决多线程访问资源时的共享问题。...在小明大量阅读和动手实验后得出结论：ThreadLocal 并不是像上面所说为了解决多线程 共享变量的问题。...线程安全问题是JDK 未采用该方案的一个主要原因。 方案二 上面这个方案，存在多线程访问同一个 Map时可能会出现的同步问题。...我们一起来看一下Jdk8是如何解决这个问题的。
6、其他团队很难接入算法的工作 MLSQL如何解决这些问题呢？
ES 能解决什么问题 S主要运用于全文搜索、数据分析， 底层使用开源库Lucene，拥有丰富的REST API。内部分布式的数据存储、倒排索引等设计，使其可以快速存储、搜索、分析海量数据。...所以，引入ES，能够实现帮你解决数据量多，分布式查询问题。
0x01 数据中台的概念（让我们炒个概念） 在谈MLSQL解决了什么问题之前，我们先提一个“数据中台”的概念。什么是数据中台呢？...我们通过借鉴MLFlow的一些思想可以很好的解决Python环境依赖问题，并且比MLFlow具有更少的侵入性。用户只要在自己的项目里添加一个包依赖文件就可以很好的解决。...那么MLSQL怎么去解决呢？...0x04 分析师同学的痛点看这里 分析师大部分都是写SQL, hive script其实shell + SQL, 这无形又需要分析师懂shell了， shell是一门神奇的语言，主要是他不正规，没有标准委员会去约束...MLSQL怎么解决这个痛点呢？同一个语言，同一个平台。 0x06 MLSQL会不会不够灵活，限制我们的能力？
数据中台的概念 在谈MLSQL解决了什么问题之前，我们先提一个“数据中台”的概念。什么是数据中台呢？...那么MLSQL怎么去解决呢？...分析师同学的痛点看这里 分析师大部分都是写SQL, hive script其实shell + SQL, 这无形又需要分析师懂shell了， shell是一门神奇的语言，主要是他不正规，没有标准委员会去约束...这些问题如何解决呢？MLSQL的解决方式在这篇文章里 如何按程序员思维写分析师脚本 所有同学的痛点 所有同学的痛点，其实就是协作痛点。...MLSQL怎么解决这个痛点呢？同一个语言，同一个平台。
简短的总结一下，主要解决 2 个问题。 禁止编译器优化而重排序指令。 对 volatile 修饰的变量值，保证线程读取到的值是最新的，而不是寄存器中缓存的值。
其他团队很难接入算法的工作 MLSQL如何解决这些问题呢？
微前端能解决什么问题？组件化解决不了吗？ 微前端究竟带来了什么？多技术栈并存？统一的技术栈不好吗？ 一.背景：为什么需要微前端？...Size 也越来越复杂： 层出不穷的框架、类库 各式各样的工程化体系 别具特色的跨端实践 因而需要一种分解复杂度、提升协作效率、支持灵活扩展的架构模式，于是，微前端登上了舞台 二.应用场景：微前端能解决什么问题...通过拆分自治、支持多技术栈并存的方式，解决前端应用所面临的种种问题： 业务模块间日益加剧的耦合如何治理？ 开发团队如何拆分、解耦，才能达到并行开发的目的？...原应用直接作为一整个子应用，带着新特性（新增的子应用）上线 重构：（时间上能与扩展并进）分解、替换原应用 让重构等工作能够在相对较长的时间跨度下可控地渐进完成，而无需承担一刀切的资源需求与变更风险 组件化解决不了吗
本系列文章标题为码农翻身的小密圈中圈主提出的问题，下面是我跟帖的回答 比特币解决了第三方发放信用货币时可能产生的问题。 首先，人民币是有价值的。为什么这些人民币纸币有价值呢？...中央银行为了解决国库空虚，无限制地增发货币！这并不是不可能，世界上某些国家曾经，甚至正在上演这样的事情。人民币有价值，是国家向我们保证人民币是没问题的，你们可以放心使用。
图片DFSS能够为企业解决许多问题：1. 提高产品质量：DFSS方法可以帮助企业在产品设计阶段就追求完美，以确保产品不会出现缺陷和故障。2....降低风险：DFSS方法通过在设计阶段发现和解决潜在问题，可以避免后续产品或服务出现问题，并降低企业的风险和责任。
测试平台解决了什么问题？顺着这个话题又聊了很多团队管理、向上管理的话题，受益良多。这篇文章，算是整理了当时聊天的部分内容，还有部分我个人的思考，仅供参考。...先假想下，如果现在有一个40人测试团队，技术栈各不相同，为了提升回归效率需要做自动化，你会怎么解决这个问题？...，那可能面临的问题就有： 每个业务线测试团队有自己的一套自动化框架； 不同业务线之间的交汇处极容易出现问题（数据问题/交互问题/责任问题）； 资源的浪费（重复造轮子/不同轮子带来的结果不同导致的排查和解决问题成本...）； 维护轮子本身耗费的人力时间成本； 因此开发测试平台的目的就是：通过平台提供标准化操作，将不同个体差异通过流程化的方式约束起来，减少重复造轮子和轮子之间差异导致的排查和解决问题的成本，进一步提高人效
但在实际的工作中，我们面临的往往是复杂的业务场景和技术架构以及突增的用户访问流量，在这种情况下以往单纯的压测已经无法很好的解决问题。...如果无法满足，扩容能否解决问题？如果扩容扩多少？ 如果要搞双11大促，如何保障系统在大促期间的稳定性？ 诸如上诉此类问题，都是当前性能测试同学甚至运维、架构师面临的技术挑战。...而容量保障工作就是为了解决诸如此类问题的有效手段。 1、什么是容量？ 软件系统是基于硬件服务器部署的，硬件服务器限于本身的配置，其本身处理能力是有限的，这点需要明确。...容量测试解决了什么问题？ 常规的性能测试，是有了需求，然后进行需求分析，场景设计，数据准备，脚本编写和压测执行以及定位优化验证这些步骤，而容量测试的特点在于计划性和预期性。...分为如下三种情况： 日常事件：日常的迭代压测、性能巡检； 计划事件：比如新服务上线、双十一大促； 突发事件：比如线上流量突增、异常告警、紧急扩容； 容量测试就是为了达成容量保障目标的一种持续验证手段，要解决的问题除了日常工作中的需求
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