Data Catalog 能够帮助大公司更好地梳理和管理自己的资产，是 Data-drvien 公司的重要平台。一个通用的 Data Catalog 平台通常包含元数据管理，搜索，血缘，标签，术语等功能。其中，搜索是 Data Catalog 的入口功能，承担着让用户“找到数”的主要能力。在字节跳动数据中台的 Data Catalog 系统中，每天有 70% 以上的用户会使用搜索功能。
大家好，我是田哥 今天来和大家分享MySQL的三个日志文件，可以说 MySQL 的多数特性都是围绕日志文件实现，而其中最重要的有以下三种： redo 日志 undo 日志 binlog 日志 比如更新语句的流程会涉及到 undo log（回滚日志）、redo log（重做日志） 、binlog （归档日志）这三种日志： undo log（回滚日志） ：是 Innodb 存储引擎层生成的日志，实现了事务中的原子性，主要用于事务回滚和 MVCC。 redo log（重做日志） ：是 Innodb 存储引擎层生成的日志，实现了事务中的持久性，主要用于掉电等故障恢复； binlog （归档日志） ：是 Server 层生成的日志，主要用于数据备份和主从复制；
Promise 主要是为解决程序异步处理而生的，在现在的前端应用中无处不在，已然成为前端开发中最重要的技能点之一。它不仅解决了以前回调函数地狱嵌套的痛点，更重要的是它提供了更完整、更强大的异步解决方案。 同时 Promise 也是前端面试中必不可少的考察点，考察内容可深可浅，因此熟练掌握它是每个前端开发者的必备能力。 Promise 相对于 callback 模式的优势，网上的介绍文章已经多如牛毛，本文我将不再重点赘述。本文我主要会在介绍 Promise 的基础使用上，重点介绍其典型的场景应用，以及一些重难点场景分析，主要目的是提高对 Promise 的理解及对其灵活的运用能力。
在洪峰流量下，如何确保应用的服务质量不受影响的同时，最大限度提升资源利用率，是考验混部技术成熟度的关键。本文将展开介绍Koordinator在资源隔离，单机QoS保障，以及应用干扰检测方面的设计实现和进展。
在《Effective HPA：预测未来的弹性伸缩产品》 一文中，我们提到原生HPA并不完美。基于阈值被动响应机制的滞后性与众多应用冷启动慢等原因导致很大一部分应用无法安心配置弹性。 基于DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）算法的预测机制，Crane确保在阈值到达之前就能提前感知并使应用提前弹出，确保冷启动慢的应用也能有效利用弹性。 在技术交流群中，不断有人问，DSP算法的原理和细节是什么。其所依赖的傅里叶变换号称上个世纪最强算法甚至有史以来最强算法，涉及很多数学基础，巧妙又复杂，学习门槛很高。 因此有必要写一篇文章，将对该算法的细节，以及Crane如何应用该算法公开来。为方便阅读，本文会尽量减少劝退的数学公式的出现次数。
