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vue2.0源码分析之理解响应式架构

分享前啰嗦 我之前介绍过vue1.0如何实现observer和watcher。本想继续写下去,可是vue2.0横空出世..所以 直接看vue2.0吧。这篇文章在公司分享过,终于写出来了。我们采用用最精简的代码,还原vue2.0响应式架构实现 以前写的那篇 vue 源码分析之如何实现 observer 和 watcher可以作为本次分享的参考。 不过不看也没关系,但是最好了解下Object.defineProperty 本文分享什么 理解vue2.0的响应式架构,就是下面这张图 顺带介绍他比react快的其中一个原因 本分实现什么 constdemo=newVue({ data:{ text:"before", }, //对应的template为<div><span>{{text}}</span></div> render(h){ returnh('div',{},[ h('span',{},[this.__toString__(this.text)]) ]) } }) setTimeout(function(){ demo.text="a...

大数据弹性应用开发的八项基本原则

大数据应用正在从概念走向现实,而企业在大数据应用开发时,软件的弹性(Resilient)正在成为决定大数据应用成败的关键因素。弹性差的应用无法应对大规模的数据集,在测试和运营中也缺乏透明度,而且也不安全。 避免大数据应用在生产环境中掉链子的最佳办法就是在开发阶段就开发弹性应用,例如:鲁棒、经过测试、可改变、可审计、高安全、可监控。 可以说,开发出弹性大数据应用既是一个技术工作,也是一个哲学问题。Concurrent的Supreet Oberoi近日撰文提出大数据应用开发八大基本原则,IT经理网编译如下: 一、为弹性大数据应用描绘一个蓝图 第一步是为企业大数据应用创建一个系统的架构和方法,要处理什么数据?那些类型的分析最重要?软件架构需要承载那些指标、审计、安全和运营功能? 另外一些需要考虑的问题:那些技术最关键?哪些技术只是图一时之便?你的蓝图需要准确评估当前架构的问题所在。 二、数据规模不再是问题 如果应用无法处理更大规模的数据集,那么它就缺乏弹性,弹性应用应当能够处理任意规模的数据集(包括数据深度、广度、频度等),数据弹性还只对新技术的兼容,缺乏弹性的应用需要不断配置修改应用来适应...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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