本节主要介绍动态SQL,其主要用于解决用户提交的查询条件不确定的情况。用户提交的查询条件不同，执行的SQL也就不同。若针对每种情况都一一列出来，将会出现大量SQL语句。针对这样的情况可以用动态SQL解决。
介绍以下几个方面：容器编排、Kubernetes适用条件、Kubernetes设计原理和体系结构以及Kubernetes支持的不同运行时环境。读者将熟悉开源仓库的整体结构，并为解决其余问题打好基础。
浏览器缓存是前端性能优化的重要一环，对于前端效率提升的重要性，不言而喻。之前对于浏览器缓存也是一知半解，这次借着H5页面缓存优化的东风整理了一下本地浏览器端的缓存机制，如强制缓存、协商缓存等，并且然后结合门户域各部件（官网、云社区、云市场、个人中心、APP）当前的缓存机制进一步分解，旨在呈现下当前华为云官网的缓存策略，供大家参考。
给函数和变量取个好名字是优秀程序员的基本功，取名的基本要求是 名副其实，见文知意。如果名称需要注释来补充，那就不算是个好名字。
Redis是一个速度非常快的非关系型数据库（non-relational database），它可以存储键（key）与5种不同类型的值（value）之间的映射（mapping），可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘。可以使用复制特性来扩展读性能，还可以使用客户端分片来扩展写性能。
Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。
消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。
初次接触 Elasticsearch 的同学经常会遇到分词相关的难题，比如如下这些场景：1、为什么命名有包含搜索关键词的文档，但结果里面就没有相关文档呢？
Docker 虽好用，但面对强大的集群，成千上万的容器，突然感觉不香了。这时候就需要我们的主角 Kubernetes 上场了，先来了解一下 Kubernetes 的基本概念，后面再介绍实践，由浅入深步步为营。
容器的英语是 Container，它的意思是集装箱，经济全球化的基础就是现代化的运输体系，其核心就是集装箱。
IP（IPv4、IPv6）相当于 OSI 参考模型中的第3层——网络层。网络层的主要作用是“实现终端节点之间的通信”。这种终端节点之间的通信也叫“点对点通信”。
TCP 是面向连接的、可靠的流协议。流就是指不间断的数据结构，当应用程序采用 TCP 发送消息时，虽然可以保证发送的顺序，但还是犹如没有任何间隔的数据流发送给接收端。TCP 为提供可靠性传输，实行“顺序控制”或“重发控制”机制。此外还具备“流控制（流量控制）”、“拥塞控制”、提高网络利用率等众多功能。
MongoDB基于wiredTiger提供的泛化SI的功能，重构了readHistory(readMajority)的能力，基于wiredTiger提供的AllCommittedTimestamp API,重构了前缀一致的主从复制(Prefix-Consistent-Replication)。
在一个完善的即时通讯应用中，websocket是极其关键的一环，它为web应用的客户端和服务端提供了一种全双工的通信机制，但由于它本身以及其底层依赖的TCP连接的不稳定性，开发者不得不为其设计一套完整的保活、验活、重连方案，才能在实际应用中保证应用的即时性和高可用性。就重连而言，其速度严重影响了上层应用的“即时性”和用户体验，试想打开网络一分钟后，微信还不能收发消息的话，是不是要抓狂？
近几年，直播带货已经逐渐走进大众视野。在今年上半年受疫情原因影响，直播营销市场被加速催熟，这倒逼着企业探索线上业务。传统高度依赖线下场景的行业也纷纷通过直播进行自救。“直播+”成为了趋势，不少商家利用直播平台与广大消费者互动，创造了新的服务与经营模式。
Presto是一个分布式的查询引擎，本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询。
大数据处理工具汇总：Apache Hadoop、HBase 、Apache Spark、Apache Flink等等。
Spark与Elasticsearch（es）的结合，是近年来大数据解决方案很火热的一个话题。一个是出色的分布式计算引擎，另一个是出色的搜索引擎。近年来，越来越多的成熟方案落地到行业产品中，包括我们耳熟能详的Spark+ES+HBase日志分析平台。
在当今企业纷纷推动数字化运营的背景下，“No Data, No BB”成了职场人的口头禅。做一份好的数据分析报告，大到成为能否帮助企业做出正确的商业决策，小到成为能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此做出一份高质量的数据分析报告是一个职场人必备的利器。
随着物联网（IoT）的普及，人们对这项技术的安全性也越来越关注。2019年，卡巴斯基蜜罐（honeypots ）识别出1.05亿次针对智能设备的攻击。联网汽车，摄像头，扬声器，无人机，医疗设备，气候控制系统和类似硬件的影响正在增加。这种影响是正面还是负面取决于我们解决物联网安全问题的能力。
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