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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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