自 2014 年发布以来， JDK 8 一直都是相当热门的 JDK 版本。其原因就是对底层数据结构、JVM 性能以及开发体验做了重大升级，得到了开发人员的认可。但距离 JDK 8 发布已经过去了 9 年，那么这 9 年的时间，JDK 做了哪些升级？是否有新的重大特性值得我们尝试？能否解决一些我们现在苦恼的问题？带着这份疑问，我们进行了 JDK 版本的调研与尝试。
本文简单介绍了读写分离架构，和出现主从延迟后，如果我们用的读写分离的架构，那么我们应该怎么处理这种情况，相信在日常我们的主从还是或多或少的存在延迟。上面介绍的几种方案，有些方案看上去十分不靠谱，有些方案做了一些妥协，但是都有实际的应用场景，需要我们根据自身的业务情况，合理选择对应的方案。
随着云原生架构的快速发展，核心能力逐渐稳定，安全问题日趋紧急。在云原生安全领域不但有新技术带来的新风险，传统IT基础设施下的安全威胁也依然存在。要想做好云原生安全，就要从这两个方面分别进行分析和解决。
> 大家好，我是蓝胖子，在golang中可以使用go pprof的工具对golang程序进行性能分析，其中通过go trace 命令生成的trace view视图对于我们分析系统延迟十分有帮助，鉴于当前对trace view视图的介绍还是很少，在粗略的看过trace统计原理后，我将对这部分做比较详细
之前一直以为固态硬盘各方面都比机械硬盘性能高，所以首选固态硬盘，直到看了极客时间-深入浅出计算机组成原理中硬盘相关章节的内容，才发现固态硬盘原来是有缺点的，所以这里来做一个总结。 机械硬盘（HDD） 机械硬盘由以下几个部分组成： 盘面：盘面（盘片）上有一层磁性涂层，数据就是存储在这个磁性的涂层上，一
刚开始写文章，封装Base基类的时候，添加了trycatch异常块，不过当时没有去记录日志，直接return了。有小伙伴劝我不要吃了Exception 其实没有啦，项目刚开始，我觉得先做好整体结构比较好。像是盖楼一样。先把楼体建造出来，然后再一步一步的美化完善。 基础的仓储模式已经ok，Autofa
这里想补充下上个文章，感觉有点不太行。因为每次设计新的表结构就要去更新一下，所以，干脆随着我要做的功能去展示我的表结构设计，最终再把所有的表结构包括sql语句统计出来，感觉这样更新会方便很多~ 这个文章主要是发送邮件的功能。之前提过，我不是一下子把后端全部完成，然后再一下子搞定后端。所以我前后端是要
问题描述 询问批量将存储账户中的表嵌入另一个账户中的办法？ 问题解答 方式一：使用 AzCopy 使用Az copy做表格的导入导出，注意您需要使用Azcopy 7.3版本来实现对Table的操作，可以选择导出到Blob中，这样导出的数据不会保存在本地，以及该指定支持并发导出。 从表存储导出数据 :
1.简介 上一篇中，宏哥说的宏哥在最后提到网站的反爬虫机制，那么宏哥在自己本地做一个网页，没有那个反爬虫的机制，谷歌浏览器是不是就可以验证成功了，宏哥就想验证一下自己想法，其次有人私信宏哥说是有那种类似拼图的验证码如何处理。于是写了这一篇文章，另外也是相对前边做一个简单的总结分享给小伙伴们或者童鞋们
前言 前几天，知识星球中有位小伙伴，问了我一个问题：加密的手机号如何模糊查询？ 我们都知道，在做系统设计时，考虑到系统的安全性，需要对用户的一些个人隐私信息，比如：登录密码、身份证号、银行卡号、手机号等，做加密处理，防止用户的个人信息被泄露。 很早之前，CSDN遭遇了SQL注入，导致了600多万条明
前言 在前几天的文章《续写AI技术新篇,融汇工程化实践》中，我分享说在RAG领域，很多都是工程上的实践，做AI大模型应用的开发其实Java也能写，那么本文就一个Java开发者的立场，构建实现一个最基础的大模型应用系统。 而大模型应用系统其实在目前阶段，可能应用最广的还是RAG领域，因此，本文也是通过
之前，我们通过一系列文章，介绍了如何在Spring Boot中发送邮件： 发送邮件 添加附件 引用静态资源 邮件模版 已经包含了大部分的应用场景。但最近DD在做YouTube中文配音的时候，碰到一个问题： 如上图所示，收件人在客户端收到的时候，显示的名称是邮箱的前缀，而不是我们的产品名称，也就是邮箱
DeepSpeed是一个深度学习优化软件套件，使分布式训练和推理变得简单、高效和有效。它可以做些什么呢？训练/推理具有数十亿或数万亿参数的密集或稀疏模型；实现出色的系统吞吐量并有效扩展到数千个GPU；在资源受限的GPU系统上进行训练/推理；实现前所未有的低延迟和高吞吐量的推理；以低成本实现极限压缩，
先看效果 乍一看，是不是感觉很简单，仔细一瞅发现事情好像没有那么简单。 如果十分钟还没想出怎么实现，那就把简历上的“精通css”改成“了解css”……😅 大部分人第一感觉都是想着用border-bottom去做，但是仔细看一下这个是多行文本，下划线始终在最后一行肯定是不合适的，而且下划线运动轨迹是
一、简介 本人想单独编译并使用WebRTC的音频回声消除模块，奈何技术有限，于是在百度的海洋里大海捞针，发现了https://www.cnblogs.com/mod109/p/5827918.html#!comments这篇博文已经做了相关工作，不甚感激！ 但是我的需求是在window系统下进行编译
在众多项目中，React代码的维护经常变得棘手。其中一个常见问题是：将业务逻辑直接嵌入通用组件中，导致通用组件与业务逻辑紧密耦合，使其失去“通用性”。这种做法使通用组件过于依赖具体业务逻辑，导致代码难以维护和扩展。 示例：屎山是如何逐步堆积的 让我们看一个例子：我们在业务组件 PageA 和 Pag
热点随笔： · 【故障公告】遭遇用心良苦的疯狂攻击：DDoS + CC攻击 (博客园团队)· 一种对数据库友好的GUID的变种使用方法 (ensleep)· BS系统的登录鉴权流程演变 (风吹草)· 会员权益-新功能发布：定时发布博文 (博客园团队)· 面试官随便问几个问题就知道你究竟做没做过微信支
在HotSpot VM中定义了一个Relocation类及相关的子类，可以通过这些类操作不同的重定位数据，如在CodeCache中读写这些数据。这些类需要的内存很小，但是不同的类需要的内存大小又不一样，所以做了如下的设计： #include #include "iostream"
好家伙,这是目前为止最绕的一章,也是十分抽象的一章 由于实在太过抽象,我只能用一个不那么抽象的实例去说服我自己 完整代码已开源https://github.com/Fattiger4399/analytic-vue.git 1.我们要做什么? 来看这个例子, index.html setTimeou
通过指令集以及其他优化方式加速非局部均值滤波算法的速度，比网络中公开的算法速度（CPU版本）至少快二倍以上，结合多线程技术，可以做到接近其GPU的速度。针对5*5的搜索特例，做了特别优化，可达到单核1080P灰度图 28ms/帧的速度，如果用双线程，可满足实时处理的需求。
