Vue项目中使用预处理器，可以有效减少css代码量，推荐使用Sass、Scss、Less预处理器。可以在创建项目的时候选择预处理器(Sass/Less/Stylus)。如果当时没有选择，内置的webpack仍然会被预配置为可以完成所有的处理，也可以手动安装相应的webpackloader：Sassnpm

大促备战压测备战时间紧、任务多，压测备战压力较大，在大促备战多专项并行资源紧张情况下，频繁的系统调优给整个大促带来不可控的风险因素。引入常态化压测的手段，通过每周或每月的定期压测行为，持续把控系统性能表现，保证服务稳定性；同时将需求上线引起的性能问题前置暴露，及时定位优化问题；减轻备战压力，提升压测效率。

现代的垃圾回收器为了低停顿的目标可谓将“并发”二字玩到极致，Shenandoah在G1基础上做了非常多的优化来使回收阶段并行，而ZGC直接采用了染色指针、NUMA等黑科技，目的都是为了让Java开发者可以更多的将精力放在如何使用对象让程序更好的运行，剩下的一切交给GC，我们所做的只需享受现代化GC技术带来的良好体验。

Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java和Scala(主要是由Java实现)实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。　　从Flink官方文档可以知道，目前Flink支持三大部署模式：Loca

一、倾斜造成的原因正常的数据分布理论上都是倾斜的，就是我们所说的2080原理：80%的财富集中在20%的人手中,80%的用户只使用20%的功能,20%的用户贡献了80%的访问量。俗话是，一个人累死,其他人闲死的局面这也违背了并行计算的初衷,首先一个节点要承受着巨大的压力,而其他节点计算完毕后要

hadoop最主要的2个基本的内容要了解。上次了解了一下HDFS，本章节主要是了解了MapReduce的一些基本原理。MapReduce文件系统：它是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。MapReduce将分为两个部分：Map（映射）和Reduce（归约）。当你向mapreduce框架提交一个计算作业，它会首先把计算作业分成若干个

1.Sed简介sed是一种在线编辑器，它一次处理一行内容。处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”（patternspace），接着用sed命令处理缓冲区中的内容，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行，这样不断重复，直到文件末尾。文件内容并没有改变，除非你使用重定向存储输出。Sed主要用来自动编辑一个或多个文件；简化

Linux内核对网络包的接收过程大致可以分为接收到RingBuffer、硬中断处理、ksoftirqd软中断处理几个过程。其中在ksoftirqd软中断处理中，把数据包从RingBuffer中摘下来，送到协议栈的处理，再之后送到用户进程socket的接收队列中。!Linux教程(https://oscimg.oschina.net/oscnet/up

 在MySQL5.7中做逻辑备份恢复有了一个新的工具mysqlpump，如果你掌握了mysqldump,那么使用mysqlpump就是分分钟的事情，因为很多参数都是很相似的，可以理解它是mysqldump的加强版，一个亮点就是有了并行的选项，使得数据备份的性能更加强大。 有一点值得说明的是，为了保证数据一致性，我们一般备份都会使用single

本文主要介绍在业务复杂化背景下，京东零售购物车团队努力践行工匠精神，通过全异步化改造提升系统性能、提升用户体验。通过本文，读者可以了解购物车中台进行全异步化改造的总体方案，以及方案落地过程中遇到的问题及解决方法，读者可重点关注文中提到的多分页并行后，分页精细控制及底层RPC异常信息问题。