一：背景 1. 讲故事 最近不知道咋了，各种程序有问题都寻上我了，你说 .NET 程序有问题找我能理解，Windows 崩溃找我，我也可以试试看，毕竟对 Windows 内核也知道一丢丢，那 Visual Studio 有问题找我就说不过去了，但又不好拒绝，就让朋友发下卡死的 dump 我看一看。
## 一：背景 ### 1. 讲故事 上周有位朋友在 github 上向我求助，说线程都被卡住了，让我帮忙看下，截图如下： 、深入浅出的博文(云小课)或短视频(云视厅)总有一款能让您快速上手华为云。更多精彩内容请单击此处。 云日志服务支持可视化查看日志，当ELB日志接入云日志服务后，可通过SQL语句查询分析日志，将日志结果保存为多种图表，并将图表
阅识风云是华为云信息大咖，擅长将复杂信息多元化呈现，其出品的一张图(云图说)、深入浅出的博文(云小课)或短视频(云视厅)总有一款能让您快速上手华为云。更多精彩内容请单击此处。 摘要：云日志服务用于收集来自主机和云服务的日志数据，通过海量日志数据的分析与处理，可以将云服务和应用程序的可用性和性能最大化
摘要：通过本教程，我们可以学习客流统计应用的扩展——过线客流统计+口罩佩戴识别，可用于商超、写字楼入口安检。 本文分享自华为云社区《客流分析之未佩戴口罩识别》，作者： HiLens_feige 。 疫情虽然过去了，口罩佩戴防护依然十分重要，本文在 基于头肩部检测的过线客流统计 博文基础上增加口罩佩戴
摘要：集群运行过程中，有时候会执行并发量比较高的业务场景，一些数据库没有为这种高并发作业配置合适的参数，会导致作业大量报错，这篇文章让你玩转并发作业。 本文分享自华为云社区《【玩转PB级数仓GaussDB(DWS)】在线运维 - 高并发导致资源类报错分析解决》，作者：323老四。 集群运行过程中，有
摘要：本文尝试基于分析现有的学术文章，剖析Serverless与Regionless并存时，在性能提升和成本控制两个方向的现状与挑战 本文分享自华为云社区《当Serverless遇到Regionless：现状与挑战》，作者：云容器大未来。 近年来，Serverless服务崛起的趋势是有目共睹的：从B
摘要：本文分析了分布式数据库发展情况、分布式数据库应用的主要问题，从行业应用的角度给出了分布式数据库发展的建议。 本文分享自华为云社区《数字化转型下我国分布式数据库应用挑战及发展建议》，作者：数据库领域科学家、华为云数据库GaussDB首席专家 冯柯。 当前，金融等重点行业都在进行数字化转型，而分布
摘要：本文以华为云图引擎 GES 为例，来介绍如何使用图查询语言 Cypher 表达一些需要做数据局部遍历的场景。 本文分享自华为云社区《使用 Cypher 子查询进行图探索 -- 以华为云图引擎 GES 为例》，作者：蜉蝣与海。 在图数据库/图计算领域，很多查询可以使用图查询语言Cypher、Gr
摘要：DNS（Domain Name System）是域名系统的英文缩写，是一种组织成域层次结构的计算机和网络服务命名系统，用于 TCP/IP 网络。 本文分享自华为云社区《DNS那些事——从浏览器输入域名开始分析DNS解析过程》，作者： 砖业洋__ 。 我们就从在浏览器输入域名开始分析。 1. D
options预检请求是干嘛的？options请求一定会在post请求之前发送吗？前端或者后端开发需要手动干预这个预检请求吗？不用文档定义堆砌名词，从前后端角度单独分析，大白话带你了解！
摘要：本文详细梳理分析了DWS服务面临软硬件故障场景和对应的修复原理，希望借此能够让你对DWS的集群故障修复有个全面深入的了解。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)故障修复系统性介绍》，作者： 闻鲜生。 DWS是一个分布式架构的MPP集群，物理部署上涉及数百数千台主机和对应的磁盘，以及这
摘要：本篇文章将从一个实际项目出发，分享如何使用 Spark 进行大规模日志分析，并通过代码演示加深读者的理解。 本文分享自华为云社区《【实战经验分享】基于Spark的大规模日志分析【上进小菜猪大数据系列】》，作者：上进小菜猪。 随着互联网的普及和应用范围的扩大，越来越多的应用场景需要对海量数据进行
通用模型框架层由实力大厂主导、行业/工艺层由具有行业Know-How的应用开发商ISV来承担、企业用户层由系统集成商SI/企业IT人员来实施，发挥各自优势。
RocketMQ是一个纯Java、分布式、队列模型的开源消息中间件，具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点。本篇文章通关源码分析深入地介绍了RocketMQ主从复制原理。
GridGraph是一种单机核外图处理系统，在大规模图处理系统中充分利用磁盘读写，在有限内存中高效完成大规模图计算。GridGraph充分利用磁盘大容量，解决单机内存有限时实现大规模图计算问题。GridGraph采用Streaming-Apply方式减少计算中的IO 请求数量，通过文件调入顺序减少不必要的io开销。 同时GridGraph也利用顺序读和顺序写的特点，尽可能的较少硬盘的写操作。
因所负责的系统使用的spring框架版本5.1.5.RELEASE在线上出过一个偶发的小事故，最后定位为spring-context中的一个bug导致的。
