ScaleOut：横向扩展，增加处理节点提高整体处理能力ScaleUp：纵向扩展，通过提升单个节点的处理能力达到提升整体处理能力的目的ReplicationMySQL的replication是异步的，适用于对数据实时性要求不是特别关键的场景。
slave端的IO线程负责从master读取日志，SQL线程专门负责在slave端应用从master读过来的日志（早期MySQL用一个线程实现，性能问题比较明显）。
使用replication必须启用binarylog，MySQL用binarylog向slave分发更新复制级别1.RowLevel：5.1.5开始支持。
mater记录每行数据的更改日志，sla

当前5G切片的服务管理硏究次要集中在切片的创建和初始配置。
为了使5G切片在整个生命周期发挥良好作用,我们需要进一步理解如何获取、实现和管理切片SLA,以提供切片用户所需要的通信服务。

ApacheFlink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时（FlinkRuntime），提供支持流处理和批处理两品种型应用的功能。
现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为他们它们所提供的SLA是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理，所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法，或者通过一个独立的开源框架来实现其中每一种处理方案。
例如，实现批处理的开源方案有MapReduce、Tez、Crunch、Spark，实现流处理的开源方案有Samza、Stor

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。