<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[a1290123825的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; a1290123825]]></copyright><item><title><![CDATA[1、云原生写在前面]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/113742653</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/113742653</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Sun, 16 Feb 2025 22:49:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[Docker容器引擎和Kubernetes容器编排框架




]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[服务自我保护相关那些事儿]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/118157662</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/118157662</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Wed, 23 Jun 2021 17:25:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[参考文档：https://juejin.cn/post/6844904161604009997
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[mysql索引失效相关那些事儿]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/118119859</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/118119859</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Tue, 22 Jun 2021 22:42:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spring的@Transaction相关那些事儿]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/118119709</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/118119709</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Tue, 22 Jun 2021 22:19:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[金融信贷业务-贷中整理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/104581239</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/104581239</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Wed, 09 Jun 2021 09:18:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[前面提到金融信贷业务贷前开通申请授信是以客群充分识别，客群路由资金通道为前提，以为用户确定借款额度、借款利率为最终导向的一个核心基础业务阶段；那么金融信贷业务贷中则是为用户提供借款申请服务













    预授权贷款模式涉及6个子业务流程：预授权申请、预授权确认、预授权撤销、打款、打款撤销、退款；不同的子业务触发事件会根据不同的贷款订单状态做不...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[V2X车路协同云控数据平台业务整理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/116524479</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/116524479</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Sat, 08 May 2021 23:08:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[V2X即Vehicle-to-Everything，是智能汽车和智能交通的支撑技术之一；首先我们要明确梳理该篇文章能够达到哪些目标？清楚【V2X车路协同云控数据平台】是做什么的？为什么需要？如何去做?（wwh的问题what\why\how)肯定是必选项；

其次我们还要清楚需要解决的核心问题有哪些:

车端和路侧与云端监控平台数据的上下行整体通路是怎样的？（智能路侧&amp;自动驾驶车感知设备&lt;—&gt;边缘计算&lt;—&gt;v2x云端平台—&gt;高精地图&amp;百度地图&amp;车载设备）
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[1、业务团队使用Flink简要梳理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/109095241</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/109095241</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Thu, 15 Oct 2020 13:21:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、Flink流式计算框架使用背景

Flink是一种流式计算框架，我们为什么会用到flink呢？

因为目前云控负责的是路侧感应设备状态、交通事件、感知对象数据的监控，由路侧设备采集到的数据最终会通过物接入&amp;BIE边缘云等应用组件写入到kafka topic中，云控流计算引擎监听kafka主题监控数据，并将读取到的监控数据做进一步的 聚合、转换、计算等操作，然后将计算结果推送到相应的业务模块（可以再次转发kafka，也可能直接写入tsdb、redis等高吞吐、低延迟的组件集群，供各服务监听使...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数值分析之如何了解数值分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/107900627</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/107900627</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Sun, 09 Aug 2020 21:30:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[数值分析这门课程AI方向基本上用不到，而概率统计随机过程，线性代数 矩阵论，凸优化 数值优化，这才是应该花大力气学习的东西；理解各种迭代算法如何求解大规模矩阵相对比较重要些；（只做暂时收录、了解吧）



相关参考文档：

数值分析：https://www.zhihu.com/question/60709504/answer/181570999
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数理统计之如何了解数理统计]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/107898360</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/107898360</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Sun, 09 Aug 2020 20:36:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[概率论与数理统计知识作为人工智能及机器学习领域的基础非常重要；当我们要去了解概率论与数理统计的时候，我们应该去关注哪些内容？





概率论与数理统计参考文章&amp;附件：

概率论与数理统计内容：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31743949
概率论与数理统计笔记：https://zhuanlan.zhihu.com/p/87218271
​​​​​​概率论与数理统计公式大全：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32026754
概率论与数理统计考试.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[正态分布相关的那些事儿]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/107136771</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/107136771</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Sun, 05 Jul 2020 14:51:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、如何理解概率分布函数和概率密度函数

1、从离散型随机变量和连续型随机变量说起

2、再理解离散型随机变量的概率分布，概率函数和分布函数

3、连续型随机变量也有"概率函数"和"概率分布函数"吗？  

《概率论和数理统计》中将正态分布定义为用来描述连续型随机变量的一个密度函数，解决正态分布的时候要做标准化；对于这个密度函数我们应该关注哪些事儿呢？（教材中很多故弄玄虚，卖弄概念的东西很不好理解）

概率论中如何分类随机变量的？离散和连续型随机变量的概率值如何描述的？（分布律、随机变量概率函数、分...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[4、redis基础系列—数据结构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/105462235</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/105462235</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Sun, 12 Apr 2020 02:33:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[Redis数据库里面每个键值对（key-value pair）都是由对象（object）组成的，其中：

数据库键总是一个字符串对象（string object）；
	数据库键的值则可以是字符串对象、列表对象（list object）、哈希对象（hash object）、集合对象（set object）、有序集合对象（sorted set object）五种对象中的一种；
当我们聊redis...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用户合同数据缓存业务实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/105366302</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/105366302</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Tue, 07 Apr 2020 21:16:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[金融信贷业务会维护用户合同数据表，当合同表数据量造成某些性能瓶颈（B+树深度增加，带来的磁盘IO性能开销；数据库实例的负载瓶颈；DBA数据运维压力，备份和恢复耗时）的时候，通常就会采取分库表+缓存等方案为数库；这篇不可不打算聊分库表，分库表参考：2、mysql数据分库表实践；这篇博客主要聊通过Redis缓存合同数据的一些事儿；

当我们缓存合同数据的时候，缓存使用的众多问题中——击穿、穿透、雪崩...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[1、如何了解kafka消息队列]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/105341627</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/105341627</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Mon, 06 Apr 2020 12:26:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[当我们聊kafka消息队列的时候，我们应该想到那些事儿？kafka的整个技术体系包含了哪些方面？（本文只提供1、2、6涉及问问题，3、4、5在生产者、消费者的相关的文章中继续探索）

消息队列的本质，用来解决什么问题而出现？
	kafka和众多消息队列之前有什么区别？
	kafka消息队列如何的使用？（项目案例太多，重点考虑一些需要关注的核心配置、操作接口）
	kafka消息队列的整体结构？（pr...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[3、Mysql的B+树索引]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/105283038</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/105283038</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Fri, 03 Apr 2020 10:11:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[当我们聊数据存储方案改进的时候，我们应该考虑哪些问题？找一个锚点

B+树的什么特性让Mysql独爱用它作为索引数据的存储结构？
	B+树索引如何去分类？分类的依据是什么？（聚集索引、非聚集索引）
	应用中去构建B+树索引列的依据是什么？如何统计Cardinality？构建哪些索引（联合索引）（Cardinality）
	InnoDB搜索引擎的查询优化器如何去抉择使用索引or不使用索引进行全表扫描...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[1、MySQL基础相关]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/105188024</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/105188024</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Sun, 29 Mar 2020 23:04:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[当我们聊mysql的时候，我们应该关注哪些节点性的问题？给定一个锚点。。。。

从一条SQL查询语句的执行过程开始，中间会经历连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器，它们都做了什么？
	一条SQL更新语句是如何执行的？
	事务隔离是怎么实现的？
	索引做了啥？
	全局锁和表锁，行锁做了哪些事情？
一条SQL语句是如何执行的？



大体来说Mysql分为Server层和存储引擎层：

Serve...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SpringAOP系列-1、核心标签注解使用&代理创建流程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/105182658</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/105182658</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Sun, 29 Mar 2020 22:11:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[当我们聊Spring AOP（Aspect Oriented Programming）这个面向方面编程的时候，我们应该考虑哪些问题？

AOP的存在是为了帮助spring解决什么问题？（OOP面向对象编程要想引入一个公共行为时，需要维护大量的继承关系or编写很多重复代码，so...）
	Spring 提供了哪些AOP的配置、AspectJ注解？（xml和注解，注解包括：@Aspect注解标注POJ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2、mysql数据分库表实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/104943913</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/104943913</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Sun, 22 Mar 2020 21:36:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[当我们聊数据存储方案改进的时候，我们应该考虑哪些问题？

我们为什么要分库表？（结合实际业务场景，当前数据体量B+树索引是否能满足查询性能要求，当前数据库的架构还能否满足可用性要求，DB数据超过1TB的情况下数据备份和恢复的运维成本）
	分库表应该采用什么策略？（垂直切分、水平切分的维度，和CRUD数据路由的考量）
	如何迁移分库表？（）
	数据分库表后会带来哪些使用上的问题？
我们为什么要分库表...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[6、Dubbo线程模型与线程池策略]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/104890849</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/104890849</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Mon, 16 Mar 2020 04:22:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[当我们聊dubbo线程模型&amp;线程池策略的时候，我们应该考虑哪些问题？

dubbo有哪些功能性线程池？（基于netty通信reactor响应器模式的boss、work两个线程池&amp;业务自己定义的线程池）
	dubbo如何利用这些线程池构成不同线程模型？结合适用场景分析
dubbo底层网络通讯默认使用的是netty，服务提供方NettyServer使用两级线程池，其中 EventLoo...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[5、Dubbo集群容错与负载均衡策略]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/104890809</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/104890809</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Mon, 16 Mar 2020 03:13:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[当我们聊dubbo集群容错&amp;负载均衡时，我们应该考虑哪些问题：

Dubbo提供了哪些常用的集群容错&amp;负载均衡策略？在dubbo的哪一个调用环节进行了SPI的扩展实现？
	我们如何定义业务自己的集群容错&amp;负载均衡策略？   
正常情况下，当我们进行系统设计时候，不仅要考虑正常逻辑下代码该如何走，还要考虑异常情况下代码逻辑应该怎么走。当服务消费方调用服务提供方的服务出...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[4、Dubbo消费端服务mock&降级策略原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/104888863</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a1290123825/article/details/104888863</guid><author>a1290123825</author><pubDate>Mon, 16 Mar 2020 02:30:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[当我们聊服务消费端降级的时候时候，应该考虑哪些问题？

dubbo如何设置服务消费的降级策略？用到了那个类（保存到zookeeper的configurator节点下）？
	dubbo的服务降级策略有哪些？
	如何使用dubbo的服务降级策略？
降级策略注册

当服务因为超时等某些原因不可用的时候，我们需要无服务设置降级策略；手动编写伪代码将服务降级信息注册到zookeeper；也可以通过配置moc...]]></description><category></category></item></channel></rss>