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如何基于G6进行双树流转绘制? | 京东云技术团队

1. 背景 业务背景:CRM系统随着各业务条线对线索精细化分配的诉求逐渐增加,各个条线的流向规则会越来越复杂,各个条线甚至整个CRM的线索流转规则急需一种树形的可视化的图来表达。 技术背景:在开发之前考虑了三种方案,原生canvas、fabric以及G6,三种方案各有优劣势 原生canvas fabric G6 优点 灵活、自由、可定制化非常强 封装了canvas的api,使用简单灵活 提供了复杂树、图等api,只需要按照文档配置即可 缺点 开发复杂、耗时 对于构建大型树、图等复杂、耗时 在开发前需要认真阅读api文档,上手慢 通过上述表格对比就可以看出来,对于构建更为复杂的树、图等,G6具备明显的优势,而且又有活跃的开源社区,为后续的维护升级提供了保证。 2. 基础知识 下面是关于本次双树流转绘制的几个核心概念,简单介绍一下,如有兴趣,还是建议阅读G6官方API文档 图Graph 通过 new G6.Graph(config) 进行图的实例化。其中参数 config是 Object 类型的图的配置项,图的大部分功能可以通过该配置项进行全局配置。 如果是树图,需要使用new G6.Tr...

落地 eBPF 可观测性之 DeepFlow Agent 性能揭秘

DeepFlow 基于 eBPF 实现了零插桩(Zero Code)的云原生应用可观测性,能够在不改代码、不改启动参数、不重启进程的前提下实现分布式追踪。这是一种全新的技术手段,因此不少用户在选型和落地 DeepFlow 的过程中会对它的性能开销存在疑问。到底 Agent 的运行会对业务造成什么样的影响?而 Agent 自身的资源开销又如何?这些问题我们在 SIGCOMM 2023 论文《Network-Centric Distributed Tracing with DeepFlow: Troubleshooting Your Microservices in Zero Code》中都有体系化的回答,论文将于九月份正式公开。在此之前,为了尽快帮助大家扫清落地 eBPF 可观测性的最后障碍,最近我们也将 DeepFlow Agent 的自动化测试结果放到了线上 Demo 页面中[1],本文将结合 Agent Daily Build 的测试数据,系统性的阐述我们的测试方法和测试结果,揭示 Agent 的业务影响和资源开销,帮助大家扫清落地 eBPF 可观测性的最后障碍。 欢迎报名6月10...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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