概述 有时候我们操作不规范，或者删除的先后顺序有问题，或者某项关键服务没有启动，导致 Kubernetes 经常会出现无法删除 NameSpace 的情况。这种情况下我们应该怎么办？ 规范删除流程 其实，很多时候出现这种情况，主要是因为我们的删除操作不规范，典型的有下面几种情况： 删除的先后顺序有问
前言 Kubernetes 中大量用到了证书, 比如 ca证书、以及 kubelet、apiserver、proxy、etcd等组件，还有 kubeconfig 文件。 如果证书过期，轻则无法登录 Kubernetes 集群，重则整个集群异常。 为了解决证书过期的问题，一般有以下几种方式： 大幅延长
一 概述 可用性是系统运行质量的重要指标. 随着数字化和智能化的进程, 系统的可用性愈发重要。例如，制造业流水线需要高可用性的 MES 系统来保证流水线的正常运转。 本文为高可用相关的技术文档, 从以下几个方面对高可用在制造业的应用和实施进行详细描述。 1.1 可用性(Availability)定义
背景 背景是这样的, 我的家里台式机常年 休眠, 并配置了 Wake On Lan (WOL) 方便远程唤醒并使用. 但是我发现, 偶尔台式机会被其他情况唤醒, 这时候我并不知道, 结果白白运行了好几天, 浪费了很多电. 所以我的需求是这样的: 🤔 电脑唤醒后(可能是开机, 有可能是从休眠状态唤醒
系列文章 Nomad 系列文章 概述 Nomad 的网络和 Docker 的也有很大不同, 和 K8s 的有很大不同. 另外, Nomad 不同版本(Nomad 1.3 版本前后)或是否集成 Consul 及 CNI 等不同组件也会导致网络模式各不相同. 本文详细梳理一下 Nomad 的主要几种网络
背景 最近真是和 Pulsar 杠上了，业务团队反馈说是线上有个应用消息重复消费。 而且在测试环境是可以稳定复现的，根据经验来看一般能稳定复现的都比较好解决。 定位问题 接着便是定位问题了，根据之前的经验让业务按照这几种情况先排查一下： 通过排查：1,2可以排除了。 没有相关日志 存在异常，但最外层
 蛮久没更新了，本次我想聊聊找工作的事情，相信大家都能感受到从去年开始到现在市场是一天比一天差，特别是在我们互联网 IT 行业。 已经过了 18 年之前的高速发展的红利期，能做的互联网应用几
短短六个月内关于人工智能的话题与炒作激增，究竟发生了什么事情才能引发如此大的冲击？这是否值得我们高度关注？未来我们又可以期待 AI 带来怎样的影响？今天我将和大家一同探索这几个问题的答案。
背景 nginx 499在服务端推送流量高峰期长期以来都是存在的，间或还能达到告警阈值触发一小波告警，但主观上一直认为499是客户端主动断开，可能和推送高峰期的用户打开推送后很快杀死app有关，没有进一步探究问题根源。 然而近期在非高峰期也存在499超过告警阈值的偶发情况，多的时候一天几次，少的时候
【Github源码】 《上一篇》详细介绍了Xmtool工具库中的正则表达式类库，今天我们继续为大家介绍其中的加密解密类库。 在开发过程中我们经常会遇到需要对数据进行加密和解密的需求，例如密码的加密、接口传输数据的加密等；当前类库中只封装了Base64、AES两种加密解密方法，因为C#提供了几乎我们能
背景 这个事情也是最近做的，因为线上nginx被我换成了openresty，然后接入层服务也做了较大改动，虽然我们这个app（内部办公类）并发不算高，但好歹还是压测一下，上线时心里也稳一点。 于是用jmeter简单压测下看看，这里记录一下。 这次也就找了几个接口来压：登录接口、登录后获取用户信息接口
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 为何产生过度拟合 我们在做数据分析建模，或是量化策略回测的过程中，会模型在训练时过度拟合了历史数据（回测），导致在新数据上的预测（实盘）效果不佳。造成这种现象有以下几种原因： 一是这可能是因为模型过于复杂
1 背景 我们的业务服务随着功能规模扩大，用户量扩增，流量的不断的增长，经常会遇到一个问题，就是数据存储服务响应变慢。 导致数据库服务变慢的诱因很多，而RD最重要的工作之一就是找到问题并解决问题。 下面以MySQL为例子，我们从几个角度分析可能产生原因，并讨论解决的方案。 2 定位慢查询的原因并优化
[toc] # 简介 我们在app的开发过程中经常会用到一些表示进度类的动画效果，比如一个下载按钮，我们希望按钮能够动态显示下载的进度，这样可以给用户一些直观的印象，那么在flutter中一个下载按钮的动画应该如何制作呢？ 一起来看看吧。 # 定义下载的状态 我们在真正开发下载按钮之前，首先定义几个
曾写过点儿前后端分离的项目（Vue+.NET Core Web API）、WPF和WinForm。因为Blazor不支持小程序的原因（相对于uniapp），所以只是大概知道Blazor可以写Web、PC和移动端项目，最大的特点就是使用C#代替JS。本文算是通过几个默认例子入门Blazor技术吧。 一
框架类是否适合企业内源？ 框架类都由公司早期来的一些大佬们负责（相当于技术委员会），更新频率非常低。给框架类提MR的人，多数本身就在技术委员会。 如果公司的人员众多，类似BAT级别，几万人使用的框架，大家一起添砖加瓦也许是合适的，尤其适合那些公司本来已经开源到开源社区的框架。但做之前肯定有大量的学习
GMT 和 UTC 时间有何区别？Unix 时间例程为何不处理闰秒？系统时区是如何设置的？哪些时间例程受夏时制影响？localtime 和 gmtime 是否共享内部存储区？strftime 获取第几周使用的 %U/%V/%W 有何区别？linux date 和 mac date 语法有何区别？本文一一为你解答
数据抽象屏障是控制复杂性的强有力工具，然而这种类型的数据抽象还不够强大有力。从一个另一个角度看，对于一个数据对象可能存在多种有用的表示方式，且我们希望所设计的系统能够处理多种表示形式。比如，复数就可以表示为两种几乎等价的形式：直角坐标形式（实部和虚部）和极坐标形式（模和幅角）。有时采用直角坐标更方便，有时采用幅角更方便。我们希望设计的过程能够对具有任意表示形式的复数工作。
在黑客安全圈子中，基于内存攻击技术的攻击手段在随着时代的变化而不断发展着，内存攻击是指通过利用软件的安全漏洞，构造恶意的输入，从而使正常程序造成拒绝服务或者是远程获得控制权，内存攻击技术中最先登上历史舞台的就是缓冲区溢出漏洞，时至今日能够被广泛利用的并具有较大破坏性的高危漏洞（CVE）几乎都属于缓冲区溢出。首先读者应该明白缓冲区溢出（Buffer Overflow），它分为栈溢出与堆溢出，此类漏洞
基于深度学习对运维时序指标进行异常检测，快速发现线上业务问题 时间序列的异常检测是实际应用中的一个关键问题，尤其是在 IT 行业。我们没有采用传统的基于阈值的方法来实现异常检测，而是通过深度学习提出了一种无阈值方法：基于 LSTM 网络的基线（一个 LSTM 框架辅助几个优化步骤）和无监督检测（神经
