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• 现实中的路由规则，可能比你想象中复杂的多

  文中聊的是数据路由，不是nginx之类的。几乎每一个分布式系统，都会给用户提供自定义路由的功能。因为，仅通过range、mod、hash等方法，很大概率已经满足不了用户的需求。下面以一个实际场景为例，说一下数据路由的思路。场景某个大型toB的应用，使用MySQL存储，单表数据量已达数亿，在结构变更、数据查询方面，已表现出明显的瓶颈，需要进行分库分表。实施步骤找到切分键第一步就是找到切分的纬度。比如

  2023-05-14

• Flink intervalJoin 使用与原理分析

  在上一篇的分析【Flink DataStream中CoGroup实现原理与三种 join 实现】中基于DataStream的join只能实现在同一个窗口的两个数据流之间进行join, 但是在实际中常常是会存在数据乱序或者延时的情况，导致两个流的数据进度不一致，就会出现数据跨窗口的情况，那么数据就无法在同一个窗口内join。flink 基于KeyedStream提供了一种interval join

  2023-05-14

• Flink自定义metric监控流入量

  flink任务本身提供了各种类型的指标监控，细化到了每一个Operator的流入/流出量、速率、Watermark值等，通常在实际应用中需要对接入数据做格式化例如转json，符合要求的数据会向下流动，不符合要求或者格式化异常称为脏数据会被过滤掉，现在目标实现一个通用化方式能够对正常数据与脏数据进行指标统计。实现思路：flink metric类型分为Counter、Gauge、Histogram、M

  2023-05-14

• Flink中延时调用设计与实现

                              一、背景在电商商品购买过程中有这样一些场景：用户点击下单，此时订单处于待支付状态，如果在2小时之后还处于待支付状态那么就将这笔订单取消，置为取消状态；用户收货之后可以对商品进行评价，如果在24小时内仍然没有评价，那么自动将用户对商品的评分设置为5星….等等，这样的场景都可以称之为延时处理场景，当数据发送出去了，不立刻进行处理，而是等待一段时间

  2023-05-14

• Flink DataStream中CoGroup实现原理与三种 join 实现

  CoGroupCoGroup 表示联合分组，将两个不同的DataStream联合起来，在相同的窗口内按照相同的key分组处理，先通过一个demo了解其使用方式：case class Order(id:String, gdsId:String, amount:Double)case class Gds(id:String, name:String)case class RsInfo(orderId:

  2023-05-14

• 余额，危险的操作，给996留点福报

  真的很危险，有人因此进了局子；也有公司因此损失上亿。想象一下你在一个月黑风高的夜晚，大概是10点多钟的样子，加班归来，打算到小卖部弄盒烟抽。夜凉风急，你用力裹了下被风鼓起的外套。那里有你暗恋的收银姑娘。没日没夜的工作，只有这十几分钟，能让你感到些许生活的意义。从羞涩的钱包里翻出仅存的一张百元大钞，结账。然后用颤抖的双手接过收银员的找零。不是因为轻触到了她的指尖。也并非因她如花的笑靥。只因为，脑海里

  2023-05-14

• 浅谈读写分离和几种常见的开源数据库中间件

  最近学习了阿里资深技术专家李运华的架构设计关于读写分离的教程，颇有收获，总结一下。1 读写分离概述基本架构图：2 适用场景读写分离不是银弹，并不是一有性能问题就上读写分离，而是应该先优化，例如优化慢查询，调整不合理的业务逻辑，引入缓存查询等只有确定系统没有优化空间后才考虑读写分离集群。3 引入的系统复杂度问题问题一 主从复制延迟问题二 分配机制如何将读写操作区分开来，然后访问不同的数据库服务器？解

  2023-05-14

• PHP - Manual: ifx_get_blob

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  2023-05-13

• 局部更新文档 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic

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  2023-05-13

• PHP - Manual: ob_implicit_flush

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  2023-05-13