简单地说，我们从事视频输出方面的工作——我们提供实时的视频。
我们负责“NTV-Plus”和“MatchTV”频道的视频平台。
该平台有30万的并发用户，每小时输出300TB的内容。
这是一个很有意思的任务。
那么我们是如何做到的呢？这背后都有哪些故事？这些故事都是关于项目的开发和成长，关于我们对项目的思考。
总而言之，是关于如何提升项目的伸缩能力，承受更大的负载，在不宕机和不丢失关键特性的情况下为客户提供更多的功能。
我们总是希望能够满足客户的需求。
当然，这也涉及到我们是如何实现这一切，以及这一切是如何开始的。
在最开始，我们有两台运行在Docker集群里的服务器，数据库运行在相同机器的容器里。
没有专用的

黑马程序员编著的《微服务架构基础》以SpringBoot+SpringCloud+Docker技术为基础，从当下流行的微服务架构理念出发，详细讲解了微服务和微服务架构方面的技术知识。
全书共分为四部分：第一部分“微服务概述”，主要讲解微服务的由来、概念、特点和微服务架构等；
第二部分“微服务的开发”，主要讲解微服务开发框架SpringBoot的使用；
第三部分“微服务架构的构建”，主要讲解如何使用SpringCloud的相关组件来构建微服务架构；
第四部分“微服务的部署”，主要讲解Docker技术，以及如何在Docker中部署微服务项目。
本书适合所有Java开发人员，尤其适合正在学习微服务，以及正在尝试使用微服务架构开发项目的人员阅读和参考。

基于SpringCloud(Finchley版本)架构体系，整合各微服务基础组件的最新最全的脚手架工程。
微服务架构：SpringCloud全家桶+Springboot2.x+Oauth2+Mybatis+Druid+Mysql+Sharding-JDBC3.x+RedisSentinel+Spring-Session；
全方位监控：SpringBootAdmin2.x+Turbine+HystrixDashboard+Zipkin

《深入理解Spring+Cloud与微服务构建》-方志明《深入理解Spring+Cloud与微服务构建》-方志明

Istio内部是使用了K8S的，但为了细粒度的进行日志管理和流量控制，K8SService自身都无法满足设计要求。
于是，Istio只是通过K8SAPI收集了Service信息便自己接管了后续的工作，流量转发控制权交给了由C++开发的Envoy。
这个高性能的组件就是传说中的IstioSidecar，也就是每一个微服务实例所在Pod中必须注入的另一个容器啦，而这个Sidecar的追求是对应用本身透明。
到这里，大家知道Istio的野心了么？

非常好用的代码生成器,最新版,传智播客出品,支持多种代码模板生成,包括前端页面,csdn首发.支持springboot+springdatajpa微服务;ssh+angularjs+bootstrap;ssh+easyui;ssm+dubbox+angularjs等多种模板的代码自动生成,可以极大提高开发效率,秒杀一切单表操作,支持oracle+mysql多数据库

在IT行业中，后端开发是构建应用程序不可或缺的一部分，而Python语言因其简洁明了的语法和丰富的库支持，已经成为后端开发领域中的热门选择。
"backend_python"这个项目可能是一个专门探讨使用Python进行后端开发的资源集合。
让我们深入了解一下Python在后端开发中的应用和相关知识点。
Python作为一门解释型、面向对象的高级编程语言，其特点在于可读性强，易于学习，适合快速开发。
在后端开发中，Python主要通过以下几个方面展现其强大功能：1. **Web框架**：Python拥有许多成熟的Web框架，如Django、Flask、Tornado等。
Django是一个功能齐全的MVC（Model-View-Controller）框架，提供了强大的ORM（对象关系映射）和内置的管理界面，适合大型复杂项目。
Flask则轻量级且灵活，适用于快速开发小型应用。
Tornado则以其异步I/O模型在高并发场景下表现出色。
2. **数据库操作**：Python支持多种数据库，如MySQL、PostgreSQL、SQLite等，通过相应的数据库连接库如pymysql、psycopg2、sqlite3等进行数据交互。
ORM库如SQLAlchemy和Peewee可以进一步简化数据库操作。
3. **API开发**：Python可以方便地创建RESTful API，通过框架如Flask-Restful或Django REST framework，可以快速构建符合HTTP标准的接口，便于前后端分离。
4. **数据处理与分析**：Python的Pandas库为数据分析提供了强大的工具，NumPy和SciPy则在科学计算领域有着广泛的应用。
对于大数据处理，Apache Spark可以通过PySpark接口与Python结合，实现高效的数据处理。
5. **并发与异步**：Python 3.5及以后版本引入了asyncio模块，支持协程和异步编程，使得Python也能处理高并发场景。
6. **部署与运维**：Python的Fabric和Ansible可以用于自动化部署和系统管理，而Gunicorn和uWSGI则是常用的Python WSGI服务器，用于承载Web应用。
7. **微服务架构**：Python在构建微服务方面也十分便捷，利用Flask或Django可以快速构建独立的服务单元。
8. **测试**：Python的unittest、pytest和behave等库提供了全面的测试支持，确保代码质量和稳定性。
9. **安全**：Python的requests库用于安全的HTTP请求，而cryptography和pyOpenSSL库则提供了加密和网络安全相关功能。
10. **持续集成/持续部署(CI/CD)**：Jenkins、GitLab CI/CD、Travis CI等工具都可以与Python项目很好地集成，实现自动化的测试和部署流程。
"backend_python-main"这个文件名可能是项目的主要入口或者源代码目录，包含了项目的主程序、配置、路由、模型等核心部分。
通过对这个目录的深入研究，可以更具体地了解项目如何运用以上知识点进行实际的后端开发。
Python在后端开发中的应用广泛且深入，无论是在小型快速原型还是大型企业级应用中，都能发挥其独特的优势。

AM24j概述am24j项目的目的是提供基本的实用程序和框架，可以帮助应用程序开发人员启动已经准备好使用基础的丰富功能项目（包括微服务）。
状态该项目仍然不稳定，并且正在准备/开发其第一版。
欢迎您检查功能并使用库。
对于任何错误或功能要求，请创建问题。
任何反馈都将受到高度赞赏。
模组它们可以分类如下：基本实用程序Commons-一些非常简单的实用程序的库。
例如，它提供了基本的应用程序上下文支持-属性（通过环境变量和系统属性配置），资源访问（文件和类路径）等等。
启动器-应用程序启动器，它允许将所有应用程序依赖项打包为一个内部jar，然后将其作为一个jar启动。
启动器为应用程序提供对嵌入式依赖项jar的类和资源的访问。
喷油器-简单但高度可插拔的喷油器。
它提供了以声明式（控制反转）方式从其组件组成应用程序的方法。
还提供了一个简单的Starter，可用于快速编写应用

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。