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零代码接口测试 APIAuto 6,AI Agent 自动操作&读写 DB 🔥 Star 2K+

APIAuto-机器学习 HTTP 接口工具 敏捷开发最强大易用的 HTTP 接口工具,机器学习零代码测试、生成代码与静态检查、生成文档与光标悬浮注释。 提供集 文档、测试、Mock、调试、管理 于一体的一站式体验,还有一键 格式化、注释/取消注释 等高效快捷键。 在常用功能上远超 Postman, Swagger, YApi, Rap 等其它各种 开源、商业 的 API 文档/测试 工具。 腾讯内部用户包括 IEG 互动娱乐事业群、TEG 技术工程事业群、CSIG 云与智慧事业群 等, 外部用户包含 华为、工商银行某地分行、500强上市公司传音、跨境电商巨头 SHEIN、行业领头羊社保科技 等。 更新内容: 用例管理 新增支持给用例打自定义标签,与或非快速筛选 场景串联用例新增支持绑定测试帐号;帐号上新增光标悬浮详情;新增自定义退出登录 URL 等配置 参数串联配置 PRE_ARG, PRE_DATA 新增支持指定接口、修改后自动刷新列表 零代码测试 新增自动生成场景用例参数传递配置 新增支持配置响应 JSON 的自定义断言规则,类似请求参数注入的写法,减少写脚本需求 随机与顺序测试: 新增支持 - Header: ORDER_IN('a', 'bc') 设置请求头生成规则 参数注入 RANDOM_DB, ORDER_DB 支持传自定义请求体 body,以及表名扩展为 schema.table CI/CD: 解决 Node.js HTTP API 后台跑用例出报告的依赖、进度计算、脚本加载等问题 文档 AI: 接入 page-agent 自动操作网页; 参数注入: 新增支持数据库增删改查快捷配置 DB_SELECT, DB_INSERT, DB_UPDATE, DB_DELETE; 新增各种 HTTP 请求配置;兼容自定义表达式; 零代码测试: 新增 HTTP Method, Content-Type 的下拉选项; 完善 TEXT, XML, HTML 等传参类型并修复 Content-Type: multipart/form-data; 断言配置 RANDOM_DB, ORDER_DB 去重后对比数组、解决用错 JSON;完善报告; 文档: 导出用例为 Markdown 文档:完善响应结果和注释; 其它: 解决 XSS in Helper.alert,感谢@tomaioo的贡献#83; 推荐新增 APIAuto:机器学习驱动的零代码HTTP接口智能测试平台深度解析 感谢 没伞请奔跑i 的热心分享,大家点赞、收藏、转发支持下热心的博主吧 ^_^ 具体见Release 发布版本 APIAuto 简介 敏捷开发最强大易用的 HTTP 接口工具,机器学习零代码测试、生成代码与静态检查、生成文档与光标悬浮注释。 现场录播回放视频:QECon大会-零代码开发和测试(APIJSON和APIAuto) https://www.bilibili.com/video/BV1yv411p7Y4 创作不易、坚持更难,打开链接右上角点亮 ⭐Star(GitHub 2.2K, Gitee 300+) 收藏/支持下本项目吧,谢谢 ^_^ https://github.com/TommyLemon/APIAuto https://gitee.com/TommyLemon/APIAuto

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如何用阿里云HiTSDB时序数据库实现百万级海量数据点秒级读写

2017云栖大会·上海峰会上,阿里云发布了面向物联网场景的HiTSDB时序数据库,可支持每秒1000万时序数据点写入;具备PB级别的数据存储能力,提供高效压缩算法,整体存储成本降低90%;提供时序数据插值计算,降精度计算,时间纬度聚合计算,空间纬度聚合计算的能力。 HiTSDB的能力脱胎于阿里巴巴多年的实践,面对集群规模拥有独特的分析计算能力,本文将从电商视角对HiTSDB进行深度剖析。 阿里巴巴拥有着全球最大的电商交易平台,2016双十一单日成交额突破了1207亿。而这个庞大的业务规模的背后是由上千个应用服务,几万台服务器,每天上亿的服务调用来支撑的。如此大规模的应用监控需要全局监控服务APM(ApplicationPerformance Monitoring)来完成,通过采集各个服务和机器的运行数据和业务指标进行数据跟踪监控,就可以全局的掌握业务和服务运行情况,帮助进行故障诊断和业务评估。 阿里的全局监控服务叫做Ali360,通过Ali360可以进行全局的业务和服务监控。Ali360技术挑战题在于集群规模。最初面临的规模就是几百个应用,几万台的机器规模,要对每一台机器进行QPS等相关服务指标监控,应用系统依据Metric规范产生数据,上千万的数据点写入,上百万的数据点查询,这个规模是相当惊人的。(天猫双11大屏也是APM的一部分)同时,Ali360的平均写入维持在200W/S,每个数据点平均大小为200字节,那么每秒写入量在0.4G,每天就要产生34T的数据,而APM这种常见的时序领域的应用,通常数据写入都是持续进行的,按照这样的写入速度,那么每年业务存储所需存储成本变得非常的巨大,迫切需要进行成本的优化。面对这个巨大的挑战,我们必须要寻找一条最合适的路。 最先排除掉的方案是通过关系型数据库的方案。百万级别的数据写入给关系数据库带来的写入压力巨大,由于关系数据库为了支持多维查询而创建的索引导致写入效率下降,同时索引存储空间也造成了整个方案的成本巨大,性能也不理想。 第二个排除的方案是NoSQL的存储方案。KV的问题在于数据的append操作通常是转化为get 和put的操作,比较适合大量小的热数据,并不适合这种监控数据的大数据写入,数据写入的效率也非常差。 从监控的业务形态和数据特点来分析,最终我们找到了阿里云HiTSDB 时序数据库来解决这个问题。由于业务监控数据最终的呈现形态都是基于时间纬度的监控数据,技术领域对这些呈现的数据统称为“TimeSeries Data 时序数据”,对于某一个指标的一系类持续数据点系列称为“TimeLine 时间线”。那么监控系统最终呈现的就是一系列的TimeLines。而时序数据库则是针对时序数据的管理进行特殊优化的数据库产品。系统按照Metric的规范的通过HiTSDB提供的接口进行任意的数据写入。写入的信息可以包括任意的Tag,如:机房,区域,IP,应用,服务,方法名等以及写入指标如:异常数,QPS,TPS等,通过HiTSDB接口将时序数据写入到HiTSDB存储,HiTSDB支持任意纬度的时序数据监控应用进行监控指标的查询,以时间线的方式对应用提供服务。阿里云HiTSDB 引入了倒排索引技术可支持每秒1000万时序数据点写入,可以充分满足Ali360的600W/S 数据点写入量的业务高峰。同时HiTSDB采用分布式的架构,可以进行横向的水平扩展,理论上是不存在任何的性能瓶颈,而在实际的业务应用中,资源利用率水平维持在60%以下。 同时由于每秒写入的数据点达到几百万且监控数据是24小时不断的持续写入,实际每天要产生T级别的数据,这些数据的存储成本变得非常高。HiTSDB采用Gorilla的压缩算法,可以把一个时间点压缩到1.37字节,实际应用中可以做到2字节以内,那么实际只需占用1%的存储空间,1T的原始数据写入,只需要10G左右的存储空间,整体节约了90%以上的存储成本,这个压缩效果对于业务来说节省的成本非常可观,也可以提升查询速度。 Ali360的业务里包括一项业务趋势数据的查询分析功能,通常查询的时间跨度比较丰富,比如半小时、1小时、1天,设置1个月的趋势数据。同时还要提供特定纬度的计算,如将每秒的服务调用量,按照分钟级别进行sum计算,每分钟的系统负载按照AVG进行平均计算,当查询的时间线数量增加,时间跨度拉长的时候,需要查询和计算的数据规模就迅速增长。 HiTSDB提供多种计算能力,包括时序数据插值计算、降精度计算、时间纬度聚合计算和空间纬度聚合计算等,百万数据点计算响应时间小于5秒,可以充分的满足业务查询计算需求。 除了提供接口级别的数据查询外,HiTSDB也可以和Grafana以及其他的可视化系统对接,快速实现数据的展现,对于非定制化的监控系统来说可以大大提高业务分析决策的效率。事实上,除了APM应用分析外,这种对于时序数据数据的管理和使用场景也广泛应用于IoT和实时分析领域,都可以通过HiTSDB 来解决,目前这款产品即将公测,欢迎有类似需求的团队试用。 本文作者:阿里巴巴资深工程师 凤豪原文链接

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Web3 去中心化数据库 DB3 Network v0.2.7 支持文档读写更新

项目介绍 db3 network 是一款开源去中心化 firebase 实现 v0.2.7 版本主要更新 在collection中新增文档那操作 db3>-$ new-doc --addr 0x997f631fcafeed5ee319c83683ae16e64783602b --collection-name books --documents '{"name": "John Doe","age": 43,"phones": ["+44 1234567","+44 2345678"]}' send add document done with tx +O9cK2cHLexZQvIITk4OTm8SxBhq7Yz7g+xZYiionWo= 从collection中获取文档列表 db3>-$ show-doc --addr 0x22fb51848e26b34e242dd16a1224e8f23ee9b42e --collection-name books id_base64 | owner | document ----------------------------------------------+--------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- AQAAAAAAAAAyAAAAAQAAAAEAAAAAAAAAfAAAAAEAAAAA | 0x84b0bd55e7ad979b7cb92a56f561190de8f68403 | Document({"name": String("John Doe"), "age": Int64(43), "phones": Array([String("+44 1234567"), String("+44 2345678")])}) AQAAAAAAAAAyAAAAAQAAAAEAAAAAAAABLAAAAAEAAAAA | 0x84b0bd55e7ad979b7cb92a56f561190de8f68403 | Document({"name": String("John Doe"), "age": Int64(44), "phones": Array([String("+44 1234567"), String("+44 2345678")])}) AQAAAAAAAAAyAAAAAQAAAAEAAAAAAAABPgAAAAEAAAAA | 0x84b0bd55e7ad979b7cb92a56f561190de8f68403 | Document({"name": String("John Doe"), "age": Int64(45), "phones": Array([String("+44 1234567"), String("+44 2345678")])}) 根据文档ID查询文档 db3>-$ get-doc --id AQAAAAAAAAAVAAAAAQAAAAEAAAAAAAAAOQAAAAEAAAAA id_base64 | owner | document ----------------------------------------------+--------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- AQAAAAAAAAAVAAAAAQAAAAEAAAAAAAAAOQAAAAEAAAAA | 0x84b0bd55e7ad979b7cb92a56f561190de8f68403 | Document({"name": String("Mike"), "age": Int64(43), "phones": Array([String("+44 1234567"), String("+44 2345678")])}) db3 network 正处于开发过程中,如果你对去中心化数据库感兴趣或者想了解更多,欢迎到加入到github 社区,给 db3 network 点赞支持

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Hadoop HDFS概念学习系列之两个和HDFS读写操作最为密切的Hadoop包(二十)

是org.apache.hadoop.fs和org.apache.hadoop.conf。 fs包主要是文件系统的抽象,可以理解为支持多种文件系统实现的统一文件访问接口; conf用于读conf包,就是读取系统配置,它依赖于fs包,主要是在读取配置文件的时候需要使用文件系统,而部分文件系统的功能在fs包中被抽象了。 本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5453259.html,如需转载请自行联系原作者

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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