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- 来自专栏MySQL
10款常见MySQL高可用方案选型解读
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。 二、高可用方案 1 、主从或主主半同步复制 使用双节点数据库，搭建单向或者双向的半同步复制。
6.5K100发布于 2018-05-11 - 来自专栏【腾讯云开发者】
10分钟搞懂！消息队列选型全方位对比
本文对Kafka、Pulsar、RocketMQ、RabbitMQ、NSQ这几个消息队列组件进行了一些调研，并整理了相关资料，为业务对MQ中间件选型提供参考。 近几年出现了一些关注度较高的消息队列中间件选型，如Kafka、Pulsar、RocketMQ等，首先从宏观上做一些对比： 结论： 日志处理、大数据处理等场景，高吞吐量、低延迟的特性考虑，Kafka依旧是一个较好的选型 二、选型要点 先来个汇总，接下来会对消息队列中间件的各项功能进行逐个分析。 RocketMQ开源版本延迟消息临时存储在一个内部主题中，不支持任意时间精度，支持特定的level，例如定时5s，10s，1m等。 例如，如果订阅B没有活动消费者，则在配置的TTL时间段过后，消息M10将自动标记为已确认，即使没有消费者实际读取该消息。 RocketMQ提及到消息TTL的资料比较少，不过看接口似乎是支持的。
16.3K11编辑于 2022-02-17 - 来自专栏Bypass
SaaS应用选型，必须考虑的10个安全问题
本文整理了10个必问的SaaS安全问题，包括基础安全，应用安全，安全合规、数据安全、安全责任划分等方面，可以快速了解SaaS厂商的安全能力。 ---- 1、SaaS软件的部署方式？ 10、一旦出现数据泄露事件，责任如何划分？ 目前，安全责任共担模式在业界已经达成共识，亚马逊AWS、微软Azure、阿里云、腾讯云均采用了与用户共担风险的安全策略。
3.8K30发布于 2020-02-14 - 来自专栏低代码平台
Skills 生态大爆发：10 万安装量背后的 Top 10 实战拆解与选型指南
JeecgBoot AI专题研究 | 基于 Claude Code Skills 生态的深度评测与选型实践当 AI 编程遇上"应用商店"：Skills 生态为何值得关注如果你在过去几个月关注过 AI 截至目前，平台上排名前十的 Skills 累计安装量已经突破 10 万次。这个数字意味着什么？意味着已经有一个庞大的开发者和产品团队群体，在日常工作中把 Skills 当成标配工具来使用了。 全景扫描：Top 10 的构成与定位先从宏观视角看一下这份榜单的构成。10 个 Skills 中，有 7 个面向开发者，另外 3 个的适用面更广——产品经理、设计师、运营人员都能直接上手。 add coreyhaines31/marketingskills --yes 对于产品和运营团队来说，这个仓库的价值可能比 Top 10 选型建议：按岗位精准匹配面对数量众多的 Skills，盲目安装只会带来上下文膨胀和加载延迟。
75320编辑于 2026-03-13 - 来自专栏aPaaS和低代码
低代码选型避坑：CIO必须拷问厂商的10个灵魂问题
然而触达过大量选型失败的真实事例后，众多CIO深刻领悟到：真正决定低代码平台价值的，绝非演示时的短暂惊艳，而是隐藏在背后的底层架构逻辑。基于此，得帆整理出一份“灵魂拷问清单”。 清单里的每个问题，都直击平台真实能力的边界，堪称低代码选型的“照妖镜”。技术层：穿透「低代码」表象的底层架构拷问01是否支持多云部署与解耦化部署？ 但在高频业务进行中，面对高达10万TPS的流量冲击，导致所有应用全面崩溃。公司架构师在复盘时发现，厂商刻意隐瞒了“平台默认仅支持千级并发、所有应用及应用跟平台强耦合”的关键信息，导致严重后果。 10成本结构是否透明可控？真实事例：某企业采用厂商 “按用户数收费” 的模式，结果当应用扩展至20个时，年费用从原本预算的50万，陡然飙升至200万，远超预期。 您在低代码选型中遇到过哪些“坑”？欢迎在评论区分享交流，得帆期待与不同类型、不同行业客户探讨！
23310编辑于 2025-07-21 - 来自专栏Linux运维
时序数据选型、存储模型与选型
时序数据选型、存储模型与选型一、时序数据的特征与挑战时间戳驱动：数据天然带有时间维度，典型场景包括监控指标、传感器采集、交易日志。高吞吐写入：数据持续产生，要求数据库具备批量写入与乱序处理能力。 压缩与分区优化金融交易、日志分析Prometheus云原生监控拉取式模型与Kubernetes深度集成，PromQL强大应用监控、容器指标IoTDB工业物联网灵活序列模型面向设备数据优化，接口丰富工业场景、传感器数据四、选型考量维度场景匹配监控 选型建议：根据业务场景、数据规模与团队技术栈综合评估，避免“一刀切”。
35910编辑于 2026-01-04 - 来自专栏John Wong's Blog
前端技术选型
技术选型是我们必然会碰到的，我们常常面临的不是单个技术的选型，而是对于一个项目所涉及的一整套技术、方案、规范或者产品的选型。我们需要仔细的去权衡各种技术、各种组合的利弊，做出取舍。 技术选型需要考虑的因素 项目因素 明确现在项目的规模、重要程度。 项目的需求（特别是非功能性需求）也会限制技术的选型 团队因素 考虑团队的因素，也就是人的因素，考虑团队人员的技术组成。 如何进行技术选型 上面列出了很多技术选型需要考虑的因素，那么到底该如何进行技术选型呢？ 首先明确选型的需求和目的，最好能列出必须要考虑的各种因素以及评判标准。寻找候选技术和产品。 可以列个技术选型分析表（小的不太重要的技术选型不一定要这么麻烦，而重要的技术选型则可能要反复各个步骤多次） 团队、技术成熟度、性能、架构一致性... 选型最后 当一个技术或产品选型后，下面要做的便是接入和推进。抓住时机，坚定地推进。
1.3K10编辑于 2021-12-23 - 来自专栏顶级程序员
前端框架选型
本文将详细介绍框架选型 框架与库 库(lib)具有以下三个特点： 1、是针对特定问题的解答，具有专业性； 2、不控制应用的流程 3、被动的被调用 框架(frameword)具有以下三个特点： 1、具有控制反转 == SPA(单页系统) SPA应用程序的逻辑比较复杂，需要一种模式来进行解耦，但并不一定是MV*模式 最后 最后推荐一个框架选型网站https://www.javascripting.com，该网站根据不同的需求的选择 ，给出当下流行的框架选型 ? 作者：小火柴的蓝色理想 链接：www.cnblogs.com/xiaohuochai/p/7041595.html 本文是蔡剑飞、郑海波老师的《产品前端架构》课程中《框架选型》章节的学习记录
2K60发布于 2018-05-03 - 来自专栏全栈程序员必看
OLAP组件选型
OLAP组件选型 一、OLAP简介 1、olap准则 2、OLAP场景的关键特征 3、与oltp比较 二、开源引擎 1、Hive 2、spark SQL 3、presto 4、kylin 5、impala 6、druid 7、Greeplum 8、clickhouse 三、选型要求 1、实时性要求较高，对接kafka，实时查询数据 2、可以接入hive数据 3、单表查询数据较多，较少的join，在数仓中完成宽表构建 透明性准则 准则3 存取能力准则 准则4 稳定的报表能力 准则5 客户/服务器体系结构 准则6 维的等同性准则 准则7 动态的稀疏矩阵处理准则 准则8 多用户支持能力准则 准则9 非受限的跨维操作 准则10 Spark SQL、Presto、Kylin、Impala、Druid、Clickhouse、Greeplum等，可以说目前没有一个引擎能在数据量，灵活程度和性能上做到完美，用户需要根据自己的需求进行选型 工具可无缝整合 所以适合Kylin的场景包括： 用户数据存在于Hadoop HDFS中，利用Hive将HDFS文件数据以关系数据方式存取，数据量巨大，在500G以上 每天有数G甚至数十G的数据增量导入 有10
3.6K30编辑于 2022-11-17 - 来自专栏硬件工程师
运放选型
事先声明，这只是本人的一点小小见解，如有错误，不妥，还请指出，大家共同进步！！！谢谢。
89120编辑于 2022-08-29 - 来自专栏房东的猫
MySQL索引选型
image.png 所以数据库索引数据结构的选型而言，B 树是一个很不错的选择。
82531发布于 2021-03-26 - 来自专栏SAP梦心的SAP分享
再谈ERP选型
这几天收到老友的消息，谈及他们公司ERP选型的结果，基本上确定了使用Oracle EBS，因此闹了接近一年的选SAP还是选Oracle的纷争落下帷幕。 算起来我也是经历了几次系统的选型，我所考虑的都是从业务层面，需求层面，公司战略以及期望，架构成熟度、未来拓展和费用等几个方面来考虑一套系统是否能满足需要。 选型选型，完全就避不了考虑太多的东西，但企业在选型之前，或许应该端正自己的观念，明确自己的需求，梳理企业技术路线，这样才不至于有偏差。 ? ----
1.7K00发布于 2018-07-31 - 来自专栏技术随笔心得
微服务选型
微服务架构的缺点： 1、分布式部署，各个业务以http或者RPC方式进行调用，一定程度上增加了调用的复杂性(相比于集中式服务的进程内函数堆栈调用) 2、服务之间协议的选型
61120发布于 2021-04-13 - 来自专栏硬件工程师
DAC芯片选型
下面简单介绍平时的DAC芯片选型： 一：分辨率 另一种表达是数字量输入位数；因为这两者存在确定的关系：对于5V的满量程，采用8位的DAC时，分辨率为5V/256=19.5mV;当采用10位的DAC时，分辨率则为
1.2K20编辑于 2022-08-29 - 来自专栏ThoughtWorks
技术选型指南
这是一篇综合类技术选型指南，试图为你提供一份比较通用的技术选型思维框架。当你需要进行技术选型时，可以参照它来设计自己的决策树。 下下之策是查一下百度公布的全网浏览器数据，然后说“我们要支持某某浏览器，它还有 10% 市场占有率呢！”，这是懒。 ---- 反模式 有一些技术选型策略可能会导致灾难性的失败，这些选型中存在一些共同的反模式，比如： 舆论驱动选型 人云亦云，盲目听信外人或者某些布道师的主观性言论，这就是舆论驱动选型。 同时，要注意很多调查报告的设计是有主观倾向性的，甚至题目的排列顺序都会给最终结果带来 10% 以上的偏差。所以，一定要仔细分析其中立性、客观性以及调查对象在你的目标场景下的代表性。 单一指标驱动选型 根据任何一个单一指标进行选型都会给你带来灾难，更何况很多指标并不适合作为选型的依据。
1.3K30发布于 2019-05-05 - 来自专栏硬件工程师
LDO选型指南
注意：这里只是粗略计算，一般算出来小于最大结温10度便是安全的。
1.6K40编辑于 2022-08-29 - 来自专栏电子篇
TVS选型指南
由于其在电路中的极其重要的地位，但是，针对TVS的选型过程，很多厂家都是直接给推荐电路，直接告诉设计者答案选择哪个器件，却很少对选型过程提供理论计算，大部分的电子工程师针对TVS选型的时候，老人凭经验 对于同功率和同电压的TVS，在VRWM≤10V时，双向TVS漏电流是单向TVS漏电流的2倍。对于一些模拟端口，漏电流会影响AD的采样值，所以TVS的漏电流越小越好。 TVS一般选用10/1000μs电流波形。钳位电压，施加规定波形的峰值脉冲电流IPP时，TVS两端测得的峰值电压。 三、选型过程了解了TVS的基本参数，我们就开始进入最重要的TVS选型的过程了。 10/1000μs，取，实际选型中，TVS应留有一定的裕量，TVS的功率PPMP选择应遵循Pppm＞Pactual。
66710编辑于 2025-11-12 - 来自专栏德索连接器-胡工专栏
MMCX连接器选型：几招搞定射频选型难题
二、选型第一步：先解决 “3 个基础问题”，别上来就看参数MMCX 选型最容易犯的错，是跳过基础信息直接盯性能参数。 某 5G 模块厂用了插入损耗 0.5dB 的低价 MMCX，5G 信号传 10 米就衰减 30%，换成我们 0.15dB 的款后，衰减降到 5%，信号覆盖范围直接翻倍。3. 四、避坑指南：MMCX 选型的 “4 个经典坑”，都是新人踩过的在车间做售后这么多年，我总结了 MMCX 选型最容易踩的 4 个坑，每个都有 “血泪案例”，帮你提前避开：1. ❌ 坑 1：“用 MMCX 代替 SMA，省空间却丢功率”有人觉得 “MMCX 小，能代替 SMA 用在高功率设备上”，却忽略了 MMCX 的功率承载比 SMA 小（50Ω MMCX 在 1GHz 时能扛 10W，SMA 能扛 去年有个客户用 MMCX 接射频功放（输出 20W），不到 10 分钟，MMCX 的插针就烧黑了，换成 SMA 后才正常 —— 高功率（＞10W）场景，别强行用 MMCX。
54910编辑于 2025-08-28 - 来自专栏四火的唠叨
大型互联网应用的技术选型和决策，10 条成功与失败的记录
对架构的审视，对选型和设计的反思，不仅仅要在产品初创时期，更要在产品发展的整个过程中进行，团队做同类型产品的能力就是这样在不断总结和自我批评中成熟的。
68920编辑于 2022-07-15 - 来自专栏自动化大师
步进电机选型指南 | 步进电机选型，看这篇就够了
步进电机又称脉冲电机，它是一种感应电机，涉及到机械、电机、电子及计算机等许多专业知识。步进电机作为执行元件，是机电一体化的关键产品之一，广泛应用在各种自动化控制系统中。随着微电子和计算机技术的发展，步进电机的需求量与日俱增，在各个国民经济领域都有应用。
1.9K10编辑于 2024-08-14
腾讯云开发者
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