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dnsmasq高阶配置详解 - 国内外域名分流解析
一、前言dnsmasq支持dns及dns缓存、dhcp、tftp等服务，本文将使用dnsmasq配合国内白名单，实现国内外分流解析，拿到最优的解析节点，提升访问效率。 4.检查语法配置后可使用dnsmasq --test检查语法。 图片四、国内外分流配置使用dnsmasq-china-list作为大陆域名白名单，定义国内域名使用的上游DNS，不匹配的则走dnsmasq定义的上游DNS，完美利用解析优先级机制。 apple.china.confln -sf /opt/dnsmasq-china-list/bogus-nxdomain.china.conf /etc/dnsmasq.d/bogus-nxdomain.china.conf 图片4. 附带PDF版本：dnsmasq高阶配置详解-国内外域名分流解析dnsmasq高阶配置详解-国内外域名分流解析-亮色版
19.8K165编辑于 2022-11-13 - 来自专栏慕阳博客
使用DNSPod云解析实现国内外流量分流加速网站
准备工作 两个域名 一个作为主用域名(用户实际访问输入的域名)本文章使用腾讯云注册的域名，一个作为工具人域名(分流域名) 一个Cloudflare账号 一个腾讯云账号 国内流量加速方案 本文章使用的是腾讯云 Cloudflare 登录Cloudflare点击添加域 输入你作为分流的域名 选择Free计划 Cloudflare会扫描域名已有的解析信息 一般新注册的域名是空白内容 点击继续前往激活 根据提示前往你的域名注册商更改 开启此服务需要绑定Paypal或者外币信用卡 Paypal中国区账户可以使用银联储蓄卡绑定 点击账单-付款即可绑定 添加回退源 点击DNS添加一个作为回退源的记录比如back.xxxx.com IPv4地址输入你的服务器 ip 点击保存 点击自定义主机名-输入刚刚添加的子域名 点击添加回退源 点击添加自定义主机名 填写你实际用户需要在浏览器输入的域名选择HTTP验证 添加之后可能在下方显示无效，需要等待到下方配置分流步骤添加了回退源的解析等待 2-3分钟即可显示为有效 DnsPod配置分流 打开云解析Dns 点击解析 我们需要添加两个解析 一个线路类型设置默认一个线路类型设置境内 举例 www.xxxx.com 添加主机记录为www的记录 记录类型为
1.3K20编辑于 2025-05-29 - 来自专栏全栈程序员必看
Spark部分流程说明
Spark首先进入的是org.jivesoftware.launcher.Startup类的main方法。
58120编辑于 2022-07-05 - 来自专栏葫芦
teg nginx根据header分流
nginx根据header分流 不同header头分发到不同节点 同一域名路径根据不同header头分发到不同节点，以此来做灰度发布。
2.7K31发布于 2019-09-18 - 来自专栏SAnBlog
高并发利器-guava分流与缓存
流量控制策略有:分流，降级，限流等。这里我们讨论限流策略，他的作用是限制请求访问频率，换取系统高可用，是比较保守方便的策略。 3.常用的限流算法由：漏桶算法和令牌桶算法。
1.8K40发布于 2020-07-21 - 来自专栏Vehicle攻城狮
功率分流式（PS）混动构型
在楼主《浅谈混合动力构型》那篇中，主要介绍了P0~P4构型的混动系统，基本没涉及PS（功率分流式）的，因为PS跟我们常说的P0~P4构型还是有很大差异的，而在PS这块，日本车企有着绝对的技术优势，如丰田的 THS和本田的i-MMD都可归类于PS式，因此，这篇楼主想对THS和i-MMD这两种功率分流式的混动方案做些简单介绍。 4、减速和制动工况 此时THS系统将会进行制动能量回收，当制动时，汽车的惯性能量将被转化为电能，此时MG2作为发电机为HV电池充电。
3.2K10编辑于 2022-04-19 Kafka集群内外网分流实战指南
然而，在企业级应用中，特别是在需要处理内外网通信的情况下，如何高效、安全地实现Kafka集群的内外网分流成为了一项重要挑战。 本文将深入探讨Kafka内外网分流的策略、技术细节、常见问题及其解决方法，并通过实际案例和代码示例，为读者提供一套可操作的实践指南。 因此，实现Kafka集群的内外网分流，既能保障内部服务的稳定高效，又能确保外部接入的安全隔离。 实现策略 1. 下面详细介绍如何在Kubernetes上实现Kafka的内外网分流。 1. 4. TLS加密与认证 无论采用何种网络策略，确保数据在传输过程中的安全性至关重要。
2K21编辑于 2024-06-16- 来自专栏在码圈
百万数据，SQL数据分流查询
数据分流查询 为什么会用到数据分流呢？ ，需要匹配改公司下数据是否重复的验证，恰好导入数据有编号（code）这个字段，则可以采取code分批次索引查询，这样会大大提高查询速度 代码 Java - Service /** * 数据分流查询 * * 十万级或百万级大表查询 * 加有索引的情况下 如果要定位很多数据 还是比较麻烦的 * 但是 要是根据 一些Code 批量获得数据 可以采取以下分流方案 **/ public
1.5K20发布于 2020-07-21 - 来自专栏携程技术
干货 | 如何做AB实验分流
AB实验可以简单认为是传入一个实验号和用户分流ID到AB实验分流器，分流器吐出分流版本A、B、C、D等，通过截取应用流量落地一段时间的分流数据，就可以分析具体版本的优劣，决定启用新版本或者沿用老版本。 [k3qipi4h8c.png] 从以上的流量统计图可以看出，新AB实验分流器在QPS相应更大的情况下（200.7->290.2），P99.9线反而表现的更好（363.1ms->5.2ms）。 三、改进方案 本文将从AB实验分流器整体设计，收口，SDK设计和分流器后台选型设计方面进行分享，主要说明如何提升AB分流器的分流效率，希望给AB实验特别是AB实验分流器的开发人员带来一定的启发和帮助。 下图概括了AB实验分流主要接口的收口工作（左边是旧分流器接口，右边是新分流器接口）： [4ci7gaxpel.png] 3.3 AB实验分流器SDK设计 分流器收口的效果是显而易见的，原来需要跨部门多个接口沟通解决的事情 旧SDK中，当一个实验分流请求过来后，会关联查询缓存里实验的各种AB实验表信息，如实验域、实验层、分流规则（分流桶）和指定版本等信息，然后计算一个分流版本信息返回。
4.7K20发布于 2020-05-21 - 来自专栏季春二九
深入解析分流规则：域名匹配、IP匹配和用户代理匹配的应用与实践
1.什么是分流规则分流规则可以实现不同的网站走不同的节点，让网站或APP走指定的节点或策略组。注意：分流引用是有先后触发顺序的。合理的排序很重要。 le.com IP规则IP-CIDR：IP匹配 （IPv4）如：IP-CIDR, 139.178.128.0/18, ProxyIP-CIDR6：IP匹配（IPv6）如：IP-CIDR6, 2607:fb10
11.8K71编辑于 2023-08-15 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
如何搭建多nginx实现视频分流？
但是在非按需播放的通道较多的情况下，单nginx处理比较仍然会放缓，解决此种问题，就是需要搭建多nginx来实现分流。 4.更改完成后保存退出（注意更改前备份），随后修改EasyNVR目录下的easynvr.ini配置文件，在easynvr.ini配置文件将多nginx线程启动。
1.8K30发布于 2021-02-20 - 来自专栏爪哇缪斯
源码解析：ThreadLocal（4）
2> 如果满足数组中存在的Entry数量 >= 3/4threshold，则进行resize()扩容操作。
25020编辑于 2023-05-09 - 来自专栏Android开发指南
4.json解析
格式 {"name":"zhangsan", "age":18, "books":[{"name":"金瓶","price":10}, {"name":"红楼梦","price":20}]} 解析 1. 2.Gson google + json 谷歌提供的开源的解析json的框架 Gson gson = new Gson(); NewsData data = gson.fromJson(result 不过这里解析完就给各个属性赋值了 首先的大括号一般不用管。遇到[]是需要定义个list，里面存放着对象；遇到{}，说明里面是对象，那么就需要写个对象。 extends BasePager {//只要需要往一个容器添加很多页面，就需要一个arraylist private ArrayList<BaseMenuDetailPager> mPagers;// 4个菜单详情页的集合 mainUi.getLeftMenuFragment()；//获取侧边栏对象 leftMenuFragment.setMenuData(mNewsData);//侧边的方法，使用侧边栏展示数据 // 准备4个菜单详情页
2K20编辑于 2022-01-12 - 来自专栏Android开发指南
4.json解析
格式 {"name":"zhangsan", "age":18, "books":[{"name":"金瓶","price":10}, {"name":"红楼梦","price":20}]} 解析 1. 2.Gson google + json 谷歌提供的开源的解析json的框架 Gson gson = new Gson(); NewsData data = gson.fromJson(result 不过这里解析完就给各个属性赋值了 首先的大括号一般不用管。遇到[]是需要定义个list，里面存放着对象；遇到{}，说明里面是对象，那么就需要写个对象。 extends BasePager {//只要需要往一个容器添加很多页面，就需要一个arraylist private ArrayList<BaseMenuDetailPager> mPagers;// 4个菜单详情页的集合 mainUi.getLeftMenuFragment()；//获取侧边栏对象 leftMenuFragment.setMenuData(mNewsData);//侧边的方法，使用侧边栏展示数据 // 准备4个菜单详情页
1.6K80发布于 2018-05-14 - 来自专栏爪哇缪斯
源码解析：ThreadPoolExecutor（4）
---- 后面的内容，参见：源码解析：ThreadPoolExecutor（5）
12710编辑于 2023-05-09 - 来自专栏技术实操
网站加速新方案：DNSPod云解析+Cloudflare实现国内外分流加速全流程
本文系转载，原文链接：网站加速新方案：DNSPod云解析+Cloudflare实现国内外分流加速全流程前言我们在使用CloudFlare的CDN加速服务时，境内外的访问速度总是难以兼顾。 本文以cloudflare与腾讯云CDN为例，介绍如何通过Cloudflare+DNSPod云解析，构建智能分流系统。帮助您的网站在全球范围内实现最优访问路径。 适用场景：✔ 主域名需国内外分流（国内走国内CDN，境外走Cloudflare）✔ 希望同时优化海内外的访问速度✔ 已有域名解析权限，并准备好源站服务器IP第一步：前期准备—搭建“数字中转站”1. ,然后更改 NameServer 地址为Cloudflare的DNS服务器4. 第三步：DnsPod配置分流登录腾讯云，搜索 云解析Dns。
2.6K21编辑于 2025-08-15 - 来自专栏小勇DW3
processFunction使用及SideOutPut替换Split实现分流
startupInfoData.getRandomNum()); collector.collect(detailData); } } } 将处理的数据以及旁路数据写入到文件，4一下写入 u4， 5以及以上写入b5： //自定义processFunction，同时进行sideOut SingleOutputStreamOperator<DetailData leftLogStream = executeMainStream.getSideOutput(APP_LOG_TAG); leftLogStream.writeAsText("D:\\all\\u4.
1.4K20发布于 2020-01-13 - 来自专栏码匠的流水账
聊聊storm的stream的分流与合并
序 本文主要研究一下storm的stream的分流与合并 improved-reliable-streaming-processing-apache-storm-as-example-23-638.jpg for(String word : words){ // NOTE 这里指定发送给指定streamId if(word.length() > 4) shortWordStream",true,new Fields("word")); } } 这里额外声明了两个stream，一个是longWordStream，一个是shortWordStream 对于word长度大于4的发送到 longWordStream，小于等于4的发送到longWordStream CountStreamBolt public class CountStreamBolt extends BaseBasicBolt
1.3K20发布于 2018-10-27 - 来自专栏码匠的流水账
聊聊storm trident batch的分流与聚合
序 本文主要研究一下storm trident batch的分流与聚合 实例 TridentTopology topology = new TridentTopology(); 的聚合数据都到了之后，才能finishBatch b-2主要是处理CombinerAggregator的combine以及each操作 整个数据流从spout开始的一个batch，到了b-0通过partitionBy分流为 groupBy/partitionBy是按batch来的；当parallelism大于1时，原始的spout在emit一个batch的时候，会分发到多个partition/task，原始batch的数据流就被分流了 parallelism大于1时，就按batchId将数据分发到不同的partition/task aggregate操作用于聚合数据，一般配合groupBy或partitionBy，会对上游的batch再次进行分流 ，然后按分流后的batch来aggregate；这个时候如果parallelism大于1，则是分task来进行aggregate，之后还想把这些聚合在一起的话，可以配合global().aggregate
98120发布于 2018-12-14 - 来自专栏码匠的流水账
聊聊storm trident batch的分流与聚合
序 本文主要研究一下storm trident batch的分流与聚合 apache-storm-vs-spark-streaming-two-stream-processing-platforms-compared 的聚合数据都到了之后，才能finishBatch b-2主要是处理CombinerAggregator的combine以及each操作 整个数据流从spout开始的一个batch，到了b-0通过partitionBy分流为 groupBy/partitionBy是按batch来的；当parallelism大于1时，原始的spout在emit一个batch的时候，会分发到多个partition/task，原始batch的数据流就被分流了 parallelism大于1时，就按batchId将数据分发到不同的partition/task aggregate操作用于聚合数据，一般配合groupBy或partitionBy，会对上游的batch再次进行分流 ，然后按分流后的batch来aggregate；这个时候如果parallelism大于1，则是分task来进行aggregate，之后还想把这些聚合在一起的话，可以配合global().aggregate
1.4K10发布于 2018-11-17
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