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曹大谈 dubbo mesh : 在 MOSN 中玩转 dubbo-go

service mesh 简介 service mesh 本身的理念并不复杂,就是将现代微服务应用的功能性与非功能性需求进行分离,并将非功能性需求下沉到应用的外部模块,从而使应用模块可以尽量聚焦于业务,不用关心诸如:服务发现、限流、熔断、tracing 这类非业务需求。下沉之后,相关的 service mesh 模块可以交由基础架构团队进行维护,使基础设施和业务能够完成解耦。 service mesh 设计一般划分为两个模块,控制面和数据面。可以通过下图来理解相应的职责: 对于应用来说,所有流量都会经过 service mesh 中的数据面进行转发。而能顺利转发的前提:数据面需要知道转发的目标地址,目标地址本身是由一些业务逻辑来决定的(例如服务发现),所以自然而然地,我们可以推断控制面需要负责管理数据面能正常运行所需要的一些配置: 需要知道某次请求转发去哪里:服务发现配置 外部流量进入需要判断是否已经达到服务流量上限:限流配置 依赖服务返回错误时,需要能够执行相应的熔断逻辑:熔断配置 开源界目前比较有名的主要是 istio,envoy 和 linkerd 这几个项目,今天我们来介绍一下...

开发常用算法-哈希算法

前言 程序员对哈希算法应该都不陌生,比如业界著名的MD5、SHA、CRC等等;在日常开发中我们经常用一个Map来装载一些具有(key,value)结构的数据,利用哈希算法O(1)的时间复杂度提高程序处理效率,除此之外,你还知道哈希算法的其他应用场景吗? 1. 什么是哈希算法? 了解哈希算法的应用场景前,我们先看下散列(哈希)思想,散列就是把任意长度的输入通过散列算法变换成固定长度的输出,输入称为Key(键),输出为Hash值,即散列值hash(key),散列算法即hash()函数(散列与哈希是对hash的不同翻译);实际上存储这些散列值的是一个数组,称为散列表,散列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性,把数据值与数组下标按散列函数做的一一映射,从而实现O(1)的时间复杂度查询; 1.1 散列冲突 目前的哈希算法MD5、SHA、CRC等都无法做到一个不同的key对应的散列值都不一样的散列函数,即无法避免出现不同的key映射到同一个值的情况,即出现了散列冲突,而且,因为数组的存储空间有限,也会加大散列冲突的概率。如何解决散列冲突?我们常用的散列冲突解决方法有两类:开放寻址法(open...

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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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