https://plantegg.github.io/2023/04/16/%E6%AF%94%E8%BE%83%E4%B8%8D%E5%90%8CCPU%E4%B8%8B%E7%9A%84%E5%88%86%E6%94%AF%E9%A2%84%E6%B5%8B/ 所有 CPU 都期望对分支预测友好
https://www.cnblogs.com/kingbase/p/14798059.html Postgresql 常用的字符数据类型的有char、varchar和text，其中 char 固定长度类型， varchar 和 text 是可变长度类型。这三种类型在进行比较时，会进行隐含的类型转换
https://tidb.net/book/tidb-monthly/2022/2022-04/usercase/tikv TiKV节点缩容不掉，通常遇到的情况： 1、经常遇到的情况是：3个节点的tikv集群缩容肯定会一直卡着，因为没有新节点接受要下线kv的region peer。 2、另外就是除缩
https://cn.pingcap.com/blog/cannot-use-chaosmesh-without-k8s-then-try-chaosd Chaosd 是什么？ 相信大家对 Chaos Mesh 已经比较了解了：支持多种类型的混沌实验，有 Dashboard web 界面直接管理实验
TiKV节点缩容不掉，通常遇到的情况： 1、经常遇到的情况是：3个节点的tikv集群缩容肯定会一直卡着，因为没有新节点接受要下线kv的region peer。 2、另外就是除缩容tikv外，剩下的KV硬盘使用情况比较高，到达schedule.high-space-ratio=0.6的限制，导致该ti
前言 不拖泥带水，不东拉西扯。 速战速决，五分钟学到一个工作用得上的技巧。 通过一个个具体的实战案例，来生动演示 Ansible 的用法。 需求 我需要定期巡检或定时监控我公司的所有站点的首页的可用性状态。 Ansible Playbook 实战脚本 check_url_status.yml 如下：
客户需求，提供在19c环境下，ACFS的命令行操作的具体步骤，便于在图形界面不可用场景使用。 当然，如果有图形可操作，还是推荐首选图形，避免复杂度以及不必要的错误。 其实之前有测试过11g环境下的ACFS命令创建，如下： - [通过命令行创建ACFS文件系统](https://www.cnblogs
# 背景 测试环境有一个后台服务，部署在内网服务器A上（无外网地址），给app提供接口。app访问这个后台服务时，ip地址是公网地址，那这个请求是如何到达我们的内网服务器A呢，这块我咨询了网络同事，我画了简图如下：  ### 解决方案： - [PatchOffice.rar - 蓝奏云](
如何将失误降到最低？我们期望能打造一台生产Java单元测试代码的“永动机”，源源不断地为开发者生产代码，辅助大家高效地做好单元测试，节省精力能投入到更多的业务创新中去。
6 月 27 日 ECMA 大会批准了 ECMAScript 2023 (es14)规范，意味着新的一些语法将正式成为标准。下面来看看 ECMAScript 2023 有哪些值得我们关注的新特性。
事务是应用程序将多个读写操作组合成一个逻辑单元的一种形式，这样其中所有的读写操作都被视为单个操作来执行，要么成功提交，要么失败回滚，不存在任何部分成功和部分失败的情况。现在，几乎所有的关系型数据库和一些非关系型数据库都支持事务。
目录定义使用条件使用方式匿名类lambda 表达式::引用已有方法总结 定义 将方法作为参数传递即为方法引用。 以@FunctionalInterface 修饰的接口 其中只能有一个抽象方法。 这个抽象方法的形参和返回值便是对所引用方法的约束。 使用条件 引用方法的返回值类型和形参需要与函数式接口的
导读 VTable: 不只是高性能的多维数据分析表格，更是行列间创作的方格艺术家！ VTable是字节跳动开源可视化解决方案 VisActor 的组件之一。 在现代应用程序中，表格组件是不可或缺的一部分，它们能够快速展示大量数据，并提供良好的可视化效果和交互体验。VTable是一款基于可视化渲染引擎
Sleuth 简介 随着业务的发展，系统规模变得越来越大，微服务拆分越来越细，各微服务间的调用关系也越来越复杂。客户端请求在后端系统中会经过多个不同的微服务调用来协同产生最后的请求结果，几平每一个请求都会形成一个复杂的分布式服务调用链路，在每条链路中任何一个依赖服务出现延迟超时或者错误都有可能引起整
Seata 简介 传统的单体应用中，业务操作使用同一条连接操作不同的数据表，一旦出现异常就可以整体回滚。随着公司的快速发展、业务需求的变化，单体应用被拆分成微服务应用，原来的单体应用被拆分成多个独立的微服务，分别使用独立的数据源，业务操作需要调用三个服务来完成。此时每个服务内部的数据一致性由本地事务
