如果你想开发一个同时支持Vue2和Vue3的库可能想到以下两种方式：
1.创建两个分支，分别支持Vue2和Vue3
2.只使用Vue2和Vue3都支持的API
这两种方式都有缺点，第一种很麻烦，第二种无法使用Vue3新增的组合式 API，其实现在Vue2.7+版本已经内置支持组合式API，Vue2.6及之前的版本也可以使用@vue/composition-api插件来支持，所以完全可以只写一套代码同时支持Vue2和3。虽然如此，但是实际开发中，同一个API在不同的版本中可能导入的来源不一样，比如ref方法，在Vue2.7+中直接从vue中导入，但是在Vue2.6-中只能从@vue/composition-api中导入，那么必然会涉及到版本判断，Vue Demi就是用来解决这个问题，使用很简单，只要从Vue Demi中导出你需要的内容即可：
import { ref, reactive, defineComponent } from &#39;vue-demi&#39;
Vue-demi会根据你的项目判断到底使用哪个版本的Vue，具体来说，它的策略如下：
&lt;=2.6: 从Vue和@vue/composition-api中导出
2.7: 从Vue中导出（组合式API内置于Vue 2.7中）
<blockquote>
=3.0: 从Vue中导出，并且还polyfill了两个Vue 2版本的set和del API
接下来从源码角度来看一下它具体是如何实现的。
</blockquote>

如果你想开发一个同时支持Vue2和Vue3的库可能想到以下两种方式

Vue Demi是如何让你的库同时支持Vue2和Vue3的

但是如果当前动画除了展示还需要其他交互，甚至是一个组件需要动画效果，使用图片格式就不合理了。于是我写一个极其简单的 css 动画库 rc-css-animate。这里直接使用 animate.css 作为 css 动画的依赖库。 animate.css 不但提供了很多交互动画样式类，也提供了动画运行速度，延迟，以及重复次数等样式类。
可以看到，默认的 animate.css 构建动画都需要携带前缀 “animate__”。
&lt;h1 class=&quot;animate__animated animate__bounce&quot;&gt;An animated element&lt;/h1&gt;
当然，该库是对 css 动画进行了一层封装，依然支持其他动画库以及自己手写的 css 动画，但如果开发者需要对动画进行各种复杂控制，不推荐使用此库。

但是如果当前动画除了展示还需要其他交互，甚至是一个组件需要动画效果，使用图片格式就不合理了

手写一个 React 动画组件

Vue 新手经常问的一个常见问题。可以将字符串、数组、数字和对象作为props传递。但是你能把一个函数当作一个props来传递吗?
虽然可以将函数作为props传递，但这种方式不好。相反，Vue 有一个专门为解决这问题而设计的功能，接下来，我们来看看。

Vue 新手经常问的一个常见问题。可以将字符串、数组、数字和对象作为props传递

Vue 中，如何将函数作为 props 传递给组件

在前端开发的过程中，开发者经常会用到 new Date() 来获取当前时间，但是 new Date() 是获取的当前操作系统的时间，由于用户可以修改当前电脑时间，所以它是不准确的。
大部分情况下，用户修改当前电脑时间都没有什么问题，但是当我们需要根据服务端传递的数据时间与当前时间进行计算时，前端展示就会出错。同时，需要过期时间的数据（时间）存入前端缓存（ localStorage, IndexedDB ）中也是会出现问题。

在前端开发的过程中，开发者经常会用到 new Date() 来获取当前时间

手写一个同步服务端时间的小工具

那些你不知道的炫酷开关交互效果(12种)

本文将继续更新那些炫酷交互效果系列文章，今天带来的是有关 toggle 开关相关的组件。以下是本次文章涉及到的开关组件总览图，总计收集12款不同交互效果，相信总有一款适合你

那些你不知道的炫酷开关交互效果(12种)

当我们想要复制原始值和引用值（对象）时，它们的行为会大不相同。
原始值
我们假设一个变量 name 具有一个与之关联的原始值（number，string，boolean，undefined 和null）。 如果我们将此变量 name 复制到另一个变量name2 ，则原始变量的任何修改都不会影响到第二个变量，因为它们是原始值。
let name=&quot;前端小智&quot;;
let name2= name;
console.log (name, name2); // 前端小智, 前端小智
name=&quot;王大冶&quot;;
console.log (name,name2); // 王大冶 前端小智
引用值
但是，如果我们对引用类型的值进行相同的操作，则我们对一个变量所做的任何更改也将反映在另一个变量中，因为两个变量都指向同一对象。
数组
要拷贝数组，slice()方法用于创建数组的新副本。 可以独立修改此副本，而不会影响原始数组。
如果未传递任何参数，则它会精确复制数组，但数字也可以作为参数传递。 如果仅传递一个数字，它将确定我们要从其进行复制的索引的值，而如果传递两个数字，则将标记开始和结束。
// 示例1
const names = [&#39;前端小智&#39;, &#39;王大冶&#39;, &#39;小力&#39;];
const names2 = names;
console.log(names, names2);
// [&quot;前端小智&quot;, &quot;王大冶&quot;, &quot;小力&quot;] 
// [&quot;前端小智&quot;, &quot;王大冶&quot;, &quot;小力&quot;] 
// 示例2
names2[2] = &#39;前端小力&#39;;
console.log(names, names2);
// [&quot;前端小智&quot;, &quot;王大冶&quot;, &quot;前端小力&quot;] 
// [&quot;前端小智&quot;, &quot;王大冶&quot;, &quot;前端小力&quot;] 
// 示例3
const name2 = names.slice();
names[2] = &#39;我是隔壁老智&#39;;
console.log(name2, names2)
// [&quot;前端小智&quot;, &quot;王大冶&quot;, &quot;前端小力&quot;]
// [&quot;前端小智&quot;, &quot;王大冶&quot;, &quot;我是隔壁老智&quot;]
对象
当引用值是一个对象时，也会发生同样的情况，对其属性之一的任何修改都会影响这两个变量。 若要克隆对象，请使用 Object.assign() 方法，该方法会将一个或多个源对象的所有可枚举属性的值复制到目标对象，但是此方法仅对对象的一个浅拷贝。

当引用值是一个对象时，也会发生同样的情况，对其属性之一的任何修改都会影响这两个变量。 若要克隆对象，请使用 Object.assign() 方法，该方法会将一个或多个源对象的所有可枚举属性的值复制到目标对象，但是此方法仅对对象的一个浅拷贝。

在 JavaScript 中如何克隆对象？

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本文 GitHub <a href="https://github.com/qq44924588">https://github.com/qq44924588</a>... 已收录，有一线大厂面试完整考点、资料以及我的系列文章。
JavaScript是一种非常容错的编程语言，许多在其他编程语言中不合法的表达式在JavaScript中都能正常工作。
这导致了很多奇怪的代码。你想挑战它吗？
挑战
在这个挑战中，你将看到20个古怪表达式，并要猜出其输出结果。

JavaScript是一种非常容错的编程语言，许多在其他编程语言中不合法的表达式在JavaScript中都能正常工作。

20个稀奇古怪的 JavaScript 表达式

目前云音乐内有多个RN收银台场景分布在不同的工程，比如页面收银台，浮层收银台，个性收银台等，后续可能还会有别的收银台场景。
那在开发过程中存在的问题就是每个收银台的核心逻辑如商品展示、支付方式展示、下单购买等逻辑都大致相同，而每次有修改或者新增需求的时候都需要开发多次，重复代码较多效率低下。
虽然可以通过发npm包的形式复用代码，但是有些组件和代码块不太好抽成包，还会带来调试麻烦，发版等问题。所以为了提高代码复用，提高开发效率，我们希望能够在一个仓库内包含多个工程，也就是Monorepo形式。
Monorepo
什么是Monorepo
Monorepo是一种将多个项目的代码集中在同一个仓库中的软件开发策略，与之对立的是传统的MultiRepo策略，即每个项目在一个单独的仓库进行管理。
Monorepo vs MultiRepo
目前像社区内一些著名的开源项目Babel、React和Vue等都是用这种策略来管理代码。
Monorepo解决的问题
要想知道Monorepo解决了哪些问题与其优势，我们先来看下MultiRepo存在的问题。
当我们在MultiRepo下两个工程之前需要复用一些代码时，往往会采用抽成npm包的形式。但当npm包有改动时我们需要做以下事情：
修改npm包代码，通过npm link与两个工程调试
调试完成后发布新版本
两个工程升级npm包新版本，再进行发布
整个流程可以看出还是比较繁琐的，那如果是在Monorepo下我们可以将公共部分抽成一个workspace，我们的两个工程分别也是workspace可以直接引用公共workspace的代码，工具会帮我们管理这些依赖关系，开发过程中调试起来也非常方便，而且不涉及到发包，版本依赖等，公共部分代码改动完成后两个工程部署即可。
从上述可以看出Monorepo主要有代码复用容易、调试方便和简化依赖管理等优点，这也是我们选择这个方案的原因。
当然Monorepo也有一些缺点，比如：仓库体积大、工程权限不好控制等。所以不管是Monorepo还是MultiRepo都不是完美的方案，只要能解决当下的问题就是好方案。

lerna是一个通过使用git和npm来优化多包仓库管理工作流的工具，多用于多个npm包相互依赖的大型前端工程，提供了许多CLI命令帮助开发者简化从npm开发，调试到发版的整个流程。但是目前已官宣停止维护

React Native工程Monorepo改造实践

关于我们 Footprint Analytics
<ol>
<li>PB级别的区块链大数据项目，100亿级大数据处理能力，领域覆盖元宇宙/NFT/GameFi/DeFi等，面向全球用户；</li>
<li>已获得国内经纬创投等多家国际知名区块链风投基金千万级融资；</li>
<li>团队有着超过10年的金融科技、超过5年的区块链技术耕耘。</li>
</ol>
网址：<a href="https://link.segmentfault.com/?enc=9jT9YMBKjt1aAjqNE%2BcumQ%3D%3D.SB4bwKskjHttMARk2webdkIp7rCoCRWFc8cOKDsGvVw%3D" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://www.footprint.network/</a>
招聘岗位： 大数据开发工程师
职位描述：
<ol>
<li>负责PB级别、百亿级别大数据平台的规划和搭建、完成大数据平台的日常运营工作，为数据分析和展现提供支持；</li>
<li>对系统框架相关技术和业务进行培训，并负责核心代码编写，指导团队开发及解决出现的系统问题；</li>
<li>负责数据质量、稳定性等数据管理，数据内部共享融通的数据平台，让数据标准更规范、数据获取更高效；</li>
</ol>
任职要求：
<ol>
<li>本科或以上学历，3年以上数据系统建设经验，2年以上大数据架构设计经验；</li>
<li>精通 Java，Python，Scala 等一种大数据开发语言，熟悉Hadoop生态圈，包括但不限于HDFS，Hive，Spark， 有丰富的大数据项目的实践经验；</li>
<li>备创新精神，条理清晰，沟通表达和逻辑思维能力强。</li>
</ol>
加分项：熟悉离线、实时数据仓库的设计和开发，对数据架构有深入的了解和具备相关的项目实践经验优先； 加分项：对SQL优化，Spark，DBT，Flink, Kafka, Bigquery，OLAP如Doris/StarRocks 一个或多个领域有深入研究； 加分项：有敏捷大数据和数据可视化实践经验；
加入我们，您将会
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<li>获得投身最新技术前沿的机会：元宇宙、Web3.0相关技术是下一个十年的最有潜力的技术赛道，且国家大力支持区块链技术的应用和创新；（获得投身最新技术前沿的机会，实现Web 2.0 DEV向Web 3.0 DEV的升级转型）</li>
<li>获得直接向资深Node.js, Python, Solidity等领域技术专家学习的机会，参与高频次的元宇宙/NFT/GameFi/DeFi项目等课程分享及培训，助你快速成为区块链领域技术、大数据及业务专家；</li>
<li>加入国际化多元团队，使用国际化的协作及沟通工具，快速提升英语能力。</li>
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联系方式
Email：<a href="mailto:jobs@footprint.network" target="_blank" rel="noopener">jobs@footprint.network</a>
WeChat：patruan001
投递注意：请附上您的简历和联系方式，我们收到简历会与您联系
工作地点 Base：广州

PB级别的区块链大数据项目，100亿级大数据处理能力，领域覆盖元宇宙/NFT/GameFi/DeFi等，面向全球用户

【广州】Footprint 招聘 区块链 大数据开发工程师

Amazon Lambda无服务器函数作为亚马逊云科技主推的云原生技术，是不折不扣的云原生第一梯队。Lambda无服务器函数自2014年由亚马逊云科技推出以来，被越来越多的云原生应用所使用，到目前为止已经累计关联了100余项创新云服务，同时为数百万级的用户提供服务，而每天的调用次数更是高达数百亿次。
为什么Lambda无服务器函数具有如此大的魅力呢？
从开发者的角度来说，Lambda无服务器函数充分利用了服务器虚拟化技术，将过去开发者需要关注的服务器配置、服务器管理等工作进行了充分的封装，让开发者可以从服务器管理的繁杂事务中脱离出来，将注意力集中到应用的开发工作中。
这种对于服务器资源的封装和抽象，毫无疑问地给开发者提供了极大的便利，让开发者可以更快地迭代开发周期，可以以更精细的粒度来管理应用内的一个一个逻辑。这样的便利对于提升开发者的生产效率十分有益。
从应用的运维角度而言，Lambda无服务器函数则提供了前所未有的低成本高效率的运行平台，各种自动化工具和自动化配置让应用的运维变得更加方便。这一切的收益，都来自亚马逊云科技在服务器虚拟化技术上的不断迭代和创新。
自从亚马逊云科技最初推出的Amazon EC2服务器以来，就打破了信息技术业内对于服务器的传统印象。科技公司从自建服务器机房，到租用虚拟服务器VPS，再到拥抱云计算平台EC2服务器，到如今可以直接使用“无服务器”的Lambda 函数，亚马逊云计算平台就在服务器的虚拟化和抽象化不断精进，让一个一个的服务器单元变得越来越小巧，也越来越高效，越来越易用。
这一切都是为着一个目的，就是让云计算真正成为一种公共事业，如同自来水、电网和互联网接入一般，可以高效率地服务更广泛的用户群体。
说了这么多Lambda无服务器函数的优点，但它也不是十全十美的。随着越来越多的应用开始采用 Lambda 函数，它的一些缺点也慢慢开始暴露出来。其中一个最为使用者所诟病的问题就是冷启动速度太慢的问题。
Lambda无服务器函数的本质，实际上是一个小型的虚拟服务器，或者称为虚拟机VM。这些虚拟机在Lambda 函数没有被调用的时候，会暂时处于休眠状态以节省运行的算力和成本。
而当 Lambda 函数被调用的时候，虚拟机则会经历一段启动、加载运行代码、初始化各种所需的资源这样一个初始化调用过程，这一过程被称为Lambda 函数的“冷启动”。我们以运行java代码的Lambda 函数为例，它的冷启动过程如下：
Lambda函数提取部署代码包并将其内容复制到函数执行环境的新目录中；
Lambda函数确定代码的入口点；
Lambda 函数将代码和依赖关系加载到内存中；
Lambda 函数初始化任何所需的资源或服务；
Lambda 函数设置任何必要的网络连接或安全策略；
Lambda函数开始真正执行代码。
这个冷启动过程有时候会需要消耗数十毫秒到数秒的时间，这就会导致调用Lambda 函数的应用变得反应迟缓，因此Lambda函数冷启动的问题也成为了用户诟病最多的问题。
亚马逊云科技积极响应用户的需求，把降低冷启动延迟的问题提上工作议程，经过数年的研发，终于在2022亚马逊云科技 re:Invent全球大会上推出了Amazon Lambda SnapStart技术，将运行java代码的Lambda函数的冷启动时间降低了90%，而且也不需要用户支付额外的费用即可享用Lambda SnapStart带来的便捷。
下面的图中对比了使用SnapStart技术启动的过程和不使用SnapStart的启动过程。很容易看出，SnapStart简化了冷启动过程，从而使得冷启动的时间消耗大幅降低。
图片
那么，这么一个犹如魔术般的 Lambda SnapStart 是如何做到将冷启动时间降低的呢？这一技术进步，依然是得益于亚马逊云科技在服务器虚拟化上的持续投入。
在re:Invent 2018上，亚马逊云科技推出了一个叫做Amazon Firecracker的高效虚拟机，采用最新的容器化技术，在服务器操作系统内核层面对服务器资源做出了更细颗粒度的抽象，提升了虚拟机的性能以及安全性。
而四年后的2022年，亚马逊云科技更是在Firecracker技术的基础上，采取对Firecracker底层微型虚拟机MicroVM加入快照功能，来实现微型虚拟机的快速启动。这一创新技术为我们带来的，就是Lambda函数将史无前例地可以将启动延迟压缩到亚秒级，在过去的基础上实现了数量级（10倍）上的提升。
目前Lambda SnapStart暂时仅支持运行Java 11代码的Lambda函数，但由于这项技术并不依赖于Java或者任何一门编程语言，未来亚马逊云科技也一定会将这项技术用于所有的Lambda无服务器函数。
所以说，这个Lambda SnapStart的神奇之处就在于在微型虚拟机上的快照功能。微型虚拟机所采用的容器技术在近五年里得到长足的发展，而容器作为服务器操作系统内核提供的资源隔离技术，让亚马逊云科技把云计算平台上的“最小计算单元”向下推进了一层，让微型虚拟机MicroVM以容器的方式被启动和管理。
并且，因为容器本身能够提供快照，将容器的状态定格记录下来，如此一来就能在下次启动微型虚拟机MicroVM的时候，直接载入容器快照，从而绕过繁琐的虚拟机启动和代码、依赖以及计算资源的加载过程。
不过，在工程领域永远都没有银弹。Lambda SnapStart技术虽然神奇，却也不是完美无缺的，它同样有着使用上的限制。亚马逊云科技给予了开发者一个使用Lambda SnapStart的指引，里面列举了三个SnapStart不适用的场景：
1、在Lambda函数里包含具备唯一性的信息，例如独一无二的ID数。当Lambda函数从快照中快速启动，其快照保存的之前的独一无二的ID数字就无法保证其唯一性。亚马逊云科技建议此类型的Lambda函数要在启动后验证该“独一无二”的ID数以确保后续的运行逻辑正确；
2、在Lambda函数中的网络连接。因为网络连接发生于Lambda函数启动以后，因此Lambda函数上一次快照中的网络状态，在从快照恢复后应该检查其网络连接状态；
3、在Lambda函数中存在临时数据。例如在Lambda函数中包含登录token，在从快照中恢复后，其临时的登录token可能已经失效，因此需要Lambda函数来重新建立所需的临时数据。
不难看出，因为Lambda SnapStart依赖于该微型虚拟机MicroVM过去的状态，凡是状态依赖于时间变化的Lambda函数，都需要在引入SnapStart后细致管理那些根据时间变化而变化的状态，而不能默认这些状态维持不变。
re:Invent 2022 全球大会上推出的Amazon Lambda SnapStart是本年度云计算领域的重磅科技进步，Lambda SnapStart进一步巩固了亚马逊云计算在无服务器计算领域的优势。这既是亚马逊云科技的研发实力的体现，也是亚马逊云科技以客户为本的理念的表现。
即刻点击<a href="https://www.awsevents.cn/reIn...%EF%BC%8C%E8%A7%82%E7%9C%8B">https://www.awsevents.cn/reIn...，观看</a> INNOVATE 在线大会精彩回放！

Invent 2022 全球大会上推出的Amazon Lambda SnapStart是本年度云计算领域的重磅科技进步，Lambda SnapStart进一步巩固了亚马逊云计算在无服务器计算领域的优势。这既是亚马逊云科技的研发实力的体现，也是亚马逊云科技以客户为本的理念的表现。

云计算再爆新热点，SnapStart解决Serverless冷启动问题

JD:&nbsp;<a href="https://link.segmentfault.com/?enc=mN8E10BGrVa7UQuBoCsGHg%3D%3D.BS75%2BxdGwnLecakn8HCsjakr3Ym%2BO1whTxZCN8zh%2BHNH4CSzwlq5Rt0I57r9Pk2SYDctWZVa74Dj0X5xzRuVsHEXhs5aIxN5oB5Xt7hj4LBosfLCUbNC8lMrfdjnBtTM" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://www.zhipin.com/gongsi...</a>
主要技术栈是 .NET , 也接受其他语言转 .NET3333
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笔记本已经升级成 Dell Precision 5570 工作站，64G 内存，2TSSD ，i9-12 处理器。
全员 43 寸 4k 显示器 * 2 ， 升降办公桌。
混合办公模式，3 天在家办公，2 天在办公室办公。
办公室地址在河西的华采天地（华新城T6），元通地铁站出口就是。
可移民澳洲， 已有小伙伴移过去了。
工程师文化，没有政治，没有工作 PUA 。
股权激励政策也已落地。
可联系 VX, VX同用户名： <img title="VX" src="https://segmentfault.com/img/bVc0wRl" alt="VX" loading="lazy">
传一些办公室照片： <img title="" src="https://segmentfault.com/img/bVc0wRq" alt="" loading="lazy"> <img title="" src="https://segmentfault.com/img/bVc0wRr" alt="" loading="lazy"> <img title="" src="https://segmentfault.com/img/bVc0wRs" alt="" loading="lazy"> <img title="" src="https://segmentfault.com/img/bVc0wRt" alt="" loading="lazy"> <img title="" src="https://segmentfault.com/img/bVc0wRu" alt="" loading="lazy"> <img title="" src="https://segmentfault.com/img/bVc0wRv" alt="" loading="lazy"> <img title="" src="https://segmentfault.com/img/bVc0wRw" alt="" loading="lazy"> <img title="" src="https://segmentfault.com/img/bVc0wRx" alt="" loading="lazy">

笔记本已经升级成 Dell Precision 5570 工作站，64G 内存，2TSSD ，i9-12 处理器。4444

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背景
随着互联网世界产生的数据越来越多，数据之间的联系越来越复杂层次越来越深，人们希望从这些纷乱复杂的数据中探索各种关联的需求也在与日递增。为了更有效地应对这类场景，图技术受到了越来越多的关注及运用。
DB-ENGINES 趋势报告显示图数据库趋势增长遥遥领先
在携程，很早就有一些业务尝试了图技术，并将其运用到生产中，以 Neo4j 和 JanusGraph 为主。2021 年开始，我们期望规范业务的使用，并适配携程已有的各种系统，更好地服务业务方。经过调研，我们选择分布式图数据库 NebulaGraph 作为管理的对象，主要基于以下几个因素考虑：
NebulaGraph 开源版本即拥有横向扩展能力，为大规模部署提供了基本条件；
使用自研的原生存储层，相比 JanusGraph 这类构建在第三方存储系统上的图数据库，性能和资源使用效率上具有优势；
支持两种语言，尤其是兼容主流的图技术语言 openCypher，有助于用户从其他使用 Cypher 语言的图数据库（例如 Neo4j）中迁移；
拥有后发优势（2019 年起开源），社区活跃，且主流的互联网公司都有参与（腾讯，快手，美团，网易等）；
使用技术主流，代码清晰，技术债较少，适合二次开发；
NebulaGraph 架构及集群部署
NebulaGraph 是一个分布式的计算存储分离架构，如下图：
NebulaGraph 架构图
其主要由 graphd，metad 和 storaged 三部分服务组成，分别负责计算，元数据存取，图数据（点，边，标签等数据）的存取。在携程的网络环境中，我们提供了三种部署方式来支撑业务，分别是：三机房部署、单机房部署和蓝绿双活部署。
三机房部署
携程数据库的运维治理实践的三机房部署
用于满足一致性和容灾的要求，优点是任意一个机房发生机房级别故障，集群仍然可以使用，适用于核心应用。但缺点也是比较明显的，数据通过 raft 协议进行同步的时候，会遇到跨机房问题，性能会受到影响。
单机房部署
携程数据库的运维治理实践的单机房部署
集群所有节点都在一个机房中，节点之间通讯可以避免跨机房问题（应用端与服务端之间仍然会存在跨机房调用），由于机房整体出现问题时该部署模式的系统将无法使用，所以适用于非核心应用进行访问。
蓝绿双活部署
在实际使用中，以上两种常规部署方式并不能满足一些业务方的需求，比如：性能要求较高的核心应用，三机房的部署方式所带来的网络损耗可能会超出预期。根据携程酒店某个业务场景真实测试数据来看，本地三机房的部署方式延迟要比单机房高 50%+，但单机房部署无法抵抗单个 IDC 故障。此外，还有用户希望能存在类似数据回滚的能力，以应对应用发布，集群版本升级可能导致的错误。
考虑到使用图数据库的业务大多数据来自离线系统，通过离线作业将数据导入到图数据库中，数据一致的要求并不高，在这种条件下使用蓝绿部署能够在灾备和性能上得到很好的满足。
携程数据库的运维治理实践的蓝绿双活部署
与此同时我们还增加了一些配套的辅助功能，比如：
分流：可以按比例分配机房的访问，也可以主动切断对某个机房的流量访问
灾备：在发生机房级故障时，可自动切换读访问的流量，写访问的流量切换则通过人工进行操作
蓝绿双活方式是在性能、可用性、一致性上的一个折中的选择，使用此方案时应用端架构也需要有更多的调整以配合数据的存取。
生产上的一个例子：
三机房情况
上图为三机房情况，下图为蓝绿部署情况：
蓝绿部署
中间件及运维管理
我们基于 K8s CRD 和 Operator 来进行 NebulaGraph 的部署，同时通过服务集成到现有的部署配置页面和运维管理页面，来获得对 Pod 的执行和迁移的控制能力。基于 sidecar 模式监控、收集 NebulaGraph 的核心指标并通过 Telegraf 发送到携程自研的 Hickwall 集中展示，并设置告警等一系列相关工作。
此外，我们集成了跨机房的域名分配功能，为节点自动分配域名用于内部访问（域名只用于集群内部，集群与外部连通是通过 IP 直连的），这样做是为了避免节点漂移造成 IP 变更，影响集群的可用性。
在客户端上，相比原生客户端，我们主要做了以下几个改进和优化：
Session 管理功能
原生客户端 Session 管理比较弱，尤其是 v2.x 早期几个版本，多线程访问 Session 并不是线程安全的，Session 过期或者失效都需要调用方来处理，不适合大规模使用。同时，虽然官方客户端创建的 Session 是可以复用的，并不需要 release，官方也鼓励用户复用，但是却没有提供统一的 Session 管理功能来帮助用户复用。因此，我们增加了 Session Pool 的概念来实现复用。
其本质上是管理一个或多个 Session Object Queue，通过 borrow-and-return 的方式（下图），确保了一个 Session 在同一时间只会由一个执行器在使用，避免了共用 Session 产生的问题。同时通过对队列的管理，我们可以进行 Session 数量和版本的管理，比如：预生成一定量的 Session，或者在管理中心发出消息之后变更 Session 的数量或者访问的路由。
Session 管理功能
蓝绿部署（包括读写分离）
上面章节中介绍了蓝绿部署，相应的客户端也需要改造以支持访问 2 个集群。由于生产中，读和写的逻辑往往不同，比如：读操作希望可以由 2 个集群共同提供数据，而写的时候只希望影响单边，所以我们在进行蓝绿处理的时候也增加了读写分离（下图）。
蓝绿部署
流量分配
如果要考虑到单边切换以及读写不同的路由策略，就需要增加流量分配功能。我们没有采用携程内广泛使用的 Virtual IP 作为访问路由，希望有更为强大的定制管理能力及更好的性能。
通过直连而不是 Virtual IP 中转可以减少一次转发的损耗；
在维持长连接的同时也能实现每次请求使用不同的链路，平摊 graphd 的访问压力；
完全自主控制路由，可以实现更为灵活的路由方案；
当存在节点无法访问的时候，客户端可以自动临时排除有问题的 IP，在短时间内避免再次使用。而如果使用 Virtual IP 的话，由于一个 Virtual IP 会对应多个物理 IP，就没有办法直接这样操作。
通过构造面向不同 IDC 的 Session Pool，并根据配置进行权重轮询，就可以达到按比例分配访问流量的目的（下图）。
流量分配
将流量分配集成进蓝绿模式，就基本实现了基本的客户端改造（下图）。
流量分配
结构化语句查询
图 DSL 目前主流的有两种，Gremlin 和 Cypher，前者是过程式语言而后者是声明式语言。NebulaGraph 支持了 openCypher（Cypher 的开源项目）语法和自己设计的 nGQL 原生语法，这两种都是声明式语言，在风格上比较类似 SQL。尽管如此，对于一些较为简单的语句，类似 Gremlin 风格的过程式语法对用户会更为友好，并且有利用监控埋点。基于这个原因，我们封装了一个过程式的语句生成器。
例如：
系统调优实践
系统调优实践
由于建模，使用场景，业务需求的差异，使用Nebula Graph的过程中所遇到的问题很可能会完全不同，以下以携程酒店信息图谱线上具体的例子进行说明，在整个落地过程我们遇到的问题及处理过程（文中以下内容是基于Nebula Graph 2.6.1进行的）。
关于酒店该业务的更多细节，可以阅读《信息图谱在携程酒店的应用》这篇文章。
酒店集群不稳定
起因是酒店应用上线后发生了一次故障，大量的访问超时，并伴随着 “The leader has changed” 这样的错误信息。稍加排查，我们发现 metad 集群有问题，metad0 的 local ip 和 metad_server_address 的配置不一致，所以 metad0 实际上一直没有工作。
但这本身并不会导致系统问题，因为 3 节点部署，只需要 2 个节点工作即可。后来 metad1 容器又意外被漂移了，导致 IP 变更，这个时候实际上 metad 集群已经无法工作（下图），导致整个集群都受到了影响。
酒店集群不稳定
在处理完以上故障并重启之后，整个系统却并没有恢复正常，CPU 的使用率很高。此时，外部应用并没有将流量接入进来，但整个 metad 集群内部网络流量却很大，如下图所示：

在处理完以上故障并重启之后，整个系统却并没有恢复正常，CPU 的使用率很高

数据库运维 ｜ 携程分布式图数据库NebulaGraph运维治理实践

<h4>我们是谁，我们就是万达</h4>
<a href="https://link.segmentfault.com/?enc=oQb4LP07b9vHgQDW5BN0Sw%3D%3D.E55WG%2BroDHnsvbLUoY161Gau7bUp7YFAki0PxAkgLM4%3D" target="_blank" rel="nofollow noopener">万达信息</a> 万达信息股份有限公司（简称&ldquo;万达信息&rdquo;，股票代码300168）成立于1995年12月，是国内领先的智慧城市整体解决方案提供商之一。万达信息拥有国际一流的资质，是全国首家整体通过CMMI5（软件能力成熟度模型最高等级）认证的企业。万达信息的业务领域涵盖医疗卫生、智慧政务、市场监管、民生保障、城市安全、智慧教育、ICT信息科技创新、健康管理和智慧城市公共平台的建设与运营。其中，卫生健康、民生保障、智慧城市公共平台等公司业务服务全国8亿人口。
<h4>员工福利</h4>
五险一金 补充医疗保险 带薪年假 定期体检 节日福利 通讯补贴
<h4>岗位要求</h4>
1、前端代码的开发、调试、测试工作。 2、根据开发的要求编写HTML/CSS/DIV/JS，以及实现各种页面动态效果。 3、持续的优化前端体验和页面响应速度，并保证兼容性和执行效率。 4、配合设计师完成模块详细设计，配合后台工程师一起研讨技术实现方案，进行应用及系统整合。 1、计算机或医疗信息化专业，本科及以上学历； 2、最少两年以上WEB前端开发经验; 3、精通DIV+CSS布局的HTML代码编写，能够书写符合W3C标准的代码，并有严苛的编码风格和良好的编码习惯; 4、能处理各种浏览器兼容问题，移动WEB多屏适配问题; 5、使用过前端框架 VUE 或 AnglarJS或React; 6、熟悉HTML5，bootstrap 、 JQuery 、AJAX开发优先考虑; 7、善于协作与沟通，具备良好的团队合作精神，并能承受工作压力; 8、有医疗行业相关经验优先考虑。
请把简历和目标职位发送到：<a href="mailto:xuxia01@wondersgroup.com" target="_blank" rel="noopener">xuxia01@wondersgroup.com</a> 或者添加微信 点此处扫描二维码

万达信息股份有限公司（简称“万达信息”，股票代码300168）成立于1995年12月

【上海】国企 | 前端开发

日常刷刷微信订阅号文章，刷到公众号“机器学习研究组”的这篇文章，《江泽民「数学往事」：这道五点共圆题，差点难倒丘成桐》，里面提到了一道几何证明题，饶有兴致，便凑趣用自己熟悉的JSXGraph来进行下计算机几何证明。
基于JSXGraph引擎强大的几何证明推演能力，我的证明思路如下，
第一步，在画板上任意位置，声明五角星的五个顶点，A、B、C、D、E；
第二步，连接AD、AC、EB、EC、DB，得到五条直线；
第三步，分别命名五条直线间的交点为F、G、H、I、J；
第四步，基于点A、F、J作三角形AFJ，点J、E、I作三角形JEI，点I、D、H作三角形IDH，点H、C、G作三角形HCG，点G、B、F作三角形GBF；

基于JSXGraph引擎强大的几何证明推演能力，我的证明思路如下

JSXGraph几何绘图证明解答【五点共圆】问题

从该博客中，我们看到其他程序员朋友也遇到了类似的公共服务的需求。在本篇文章中，笔者将进一步分享实现思路以及示例代码。

说明：以下代码内容来自用户 chuntaojun 的分享

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