职场经验与见闻感悟 痞子衡在嵌入式行业也摸打滚爬了不少年，有一些个人经验可以给大家参考。所谓他山之石可以攻玉，希望痞子衡的经验对大家的职场之路有所帮助。 职场经验篇（持续更新中...4/4） 职场上有效地向师傅请教问题的几点建议 关于做技术的工作态度方面的几点建议 工作多年的工程师且看这四条进阶之路
华丽炫酷的动画特效总能够让人心旷神怡，不能自已。艳羡之余，如果还能够探究其华丽外表下的实现逻辑，那就是百尺竿头，更上一步了。本次我们使用图片、SCSS样式以及SVG图片动画来实现“点赞”按钮的动画特效，并比较不同之处。 图片实现 最简单，也最容易理解的实现方式就是使用图片。曾几何时，几乎所有前端特效
书接上回，前一篇我们在全平台构建好了Ruby3的开发环境，现在，可以和Ruby3第一次亲密接触了。 Ruby是一门在面向对象层面无所不用其极的解释型编程语言。 我们可以把编写Ruby代码看作是一场行为上的艺术，编码就像跳舞一样，Ruby的每一步都很优雅，几乎没有一步是多余的。 第一行代码 进入系统的
码农一枚，Mac作为生产力工具已经有10多年了。 用Mac的原因除了系统清爽，逼格高之外，最主要还是因为作为一个资深全栈，要做Apple相关开发，必须用MacOS系统。😅 与Windows不同，MacOS上流行使用的软件很多都很小众，作者也不是大厂，但有很多却很实用，这里介绍几款我常用的免费软件。
题目大意 有红绿蓝三种颜色，三种颜色当中任意两个颜色混合都可以产生出一个新的颜色（然而混合产生的颜色不能与任何其它的颜色进行混合）。输入三个整数，分别代表红色，绿色，蓝色的颜色个数（每次混合各消耗一个颜色数目），求出能获得的最大颜色数量。 思路 举几个样例找找规律。比如说（1，1，0），原本有两种颜
http://arthurchiao.art/blog/linux-net-stack-tuning-rx-zh/ 本文尝试从技术研发与工程实践（而非纯理论学习）角度，在原理与实现、监控告警、 配置调优三方面介绍内核5.10 网络栈。由于内容非常多，因此分为了几篇系列文章。 原理与实现 Linux
处理一下.. 前言 redis是一款非常流行的kv数据库，以高性能著称，其高吞吐、低延迟等特性让广大开发者趋之若鹜，每每看到别人发出的redis故障报告都让我产生一种居安思危，以史为鉴的危机感，恰逢今年十一西安烟雨不断，抽时间学习了几个redis监控命令，和大家分享一波。 redis-cli --s
当下容器运行应用已经越来越火，只要主机上能运行 Docker，就可以通过镜像来运行应用，不需要考虑环境是否满足应用的运行条件。今天就给大家分享一下使用镜像运行 ivorysql 数据库。如果你容器运行过 postgresql，那就比较容易上手了，几乎是一样的体验，稍微有点差别，后面会说明。 友情提示
一、性能测试的主要概念和计算公式 系统吞度量要素： 一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。 单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间
如图，机械硬盘主要由 磁片、马达、磁头臂、磁头组成 磁片上有许多“小格”，能够存储两种极性，也就是所谓的010110等二进制，来达到存储数据的效果 在工作时，磁头可以判断极性，悬浮在磁片上几纳米，通过磁头臂与马达的旋转，就可以读取磁盘表面的数据 磁盘表面又会划分为无数的磁道和许许多多的扇区 假设磁盘
跟硬件相关的命令有uname, lspci,/proc目录下的文件等，有时候Linux/Unix系统下获取有关硬件方面的信息，这个时候，就要用到dmidecode, 使用该命令可以查询BIOS、系统、主板、处理器、内存、缓存等非常重要信息。下面是其常用的几个命令: # dmidecode | gre
原创：微信公众号 码农参上，欢迎分享，转载请保留出处。 哈喽大家好啊，我是没事就愿意瞎捣鼓的Hydra。 不知道有没有小伙伴像我一样，平常开发中用的是windows操作系统，有时候想装点什么软件，一看只支持linux系统，无奈要么启动虚拟机、要么装在云服务器上。 这不前几天又是这样，刚想用一下Red
https://zhuanlan.zhihu.com/p/528747315 你遇到过TIME_WAIT的问题吗？ 我相信很多都遇到过这个问题。一旦有用户在喊：网络变慢了。第一件事情就是，netstat -a | grep TIME_WAIT | wc -l 一下。哎呀妈呀，几千个TIME_WAIT
背景 最近公司内经常出现jvm进程宕机的情况. 宕机之后没有产生jvm的dump文件.比如xxx.hprof 但是产生了 core.$pid的文件. 曾经在aarch64架构上宕机时曾经想学习一下core文件的解析 但是当时因为比较懒(现在也是) 没有深入下去. 这次简单学习几个命令. 想着能够慢慢
摘要 最近一段时间学习jvm比较多. 为了能够更加深入的进行一些调优和峰值性能的配置. 看了很多像是NMT,inline,堆区方法区以及分层编译等知识. 但是看到华为毕昇社区说的codecache相关部分.感觉挺值得学习的 前几天也学习总结了下NMT的知识. 但是感觉可能不是非常系统,这次就继续学习
G1收集器是一款面向服务器的垃圾收集器，也是HotSpot在JVM上力推的垃圾收集器，并赋予取代CMS的使命。为什么对G1收集器给予如此高的期望呢？既然对G1收集器寄予了如此高的期望，那么他一定是有特别之处。他和其他的垃圾收集器有何不同呢？下面我们将从以下几个方面研究G1收集器。 一、为什么会诞生G
增广贤文 https://www.cnblogs.com/zhoading/p/17128159.html 昔时贤文，诲汝谆谆。集韵增广，多见多闻。观今宜鉴古，无古不成今。知己知彼，将心比心。酒逢知己饮，诗向会人吟。相识满天下，知心能几人？相逢好似初相识，到老终无怨恨心。近水知鱼性，近山识鸟音。易涨
https://www.modb.pro/db/565842 1. OceanBase 3.x 版本安装浅谈 我是在 OceanBase 3.1.4 版本的时候开始尝试入手测试的。刚开始 OB 3.x 版本部署时，各种各样的部署方式着实是让我花了好多时间在上面。现在回想一下，大体有以下几个痛点： 采
docker在默认运行容器的情况下，是不会对运行的容器进行资源限制的，在自己的实验环境的话是随便你怎么弄的，不过在生产中是一定会对docker运行的容器进行资源限制的，如果不限制的话在生产中会带来很多弊端的。例如当资源没有做限制时，资源用完了后会导致其他的容器无法运行，在生产中的话是会部署几十个或者
https://blog.csdn.net/sD7O95O/article/details/78096956 对于任何应用服务和组件，都需要一套完善可靠谱监控方案。尤其redis这类敏感的纯内存、高并发和低延时的服务，一套完善的监控告警方案，是精细化运营的前提。本文分几节，细说Redis的监控和告警
