目前在做性能分析的事情，之前没怎么接触perf，找了几篇文章梳理了一下，按照问题的形式记录在这里。 方便自己查看。 什么是perf? linux性能调优工具，32内核以上自带的工具，软件性能分析。在2.6.31及后续版本的Linux内核里，安装perf非常的容易。 几乎能够处理所有与性能相关的事件。
概述 假设这样一个场景： 生产环境中，Node 都需要通过堡垒机登录，但是 kubectl 是可以直接在个人电脑上登录的。 这种场景下，我想要通过 kubectl 登录到 K8S 集群里的 Node，可以实现吗？ 可以的！ 本质上是利用容器（runC）的弱隔离（共享内核，Cgruop 等实现进程隔离
前言 最近在设计一个对某个中间件的测试方案，这个测试方案需要包含不同的测试逻辑，但相同的是需要对各个环节进行记录；比如统计耗时、调用通知 API 等相同的逻辑。 如果每个测试都单独写这些逻辑那无疑是做了许多重复工作了。 基于以上的特征很容易能想到模板方法这个设计模式。 这是一种有上层定义框架，下层提
想要在团队中处理代码时有效协作并跟踪更改，版本控制发挥着至关重要的作用。Git 是一个版本控制系统，可以帮助开发人员跟踪修订、识别文件版本，并在必要的时候恢复旧版本。Git 对于有一定编程经验的用户来说虽然不算太难，但是想要玩转一些高级功能也并不是件容易的事情。在这篇文章中，我将向你展示一些最实用的
基础设施即代码（IaC）是指使用代码和软件开发技术来配置和管理基础设施的实践。IaC 背后的逻辑是尽量消除手动配置基础设施和资源的需求，比如服务器、负载均衡以及数据库等。由于基础设施是整个软件开发流程的一个组成部分，并且与应用交付更紧密地联系在一起，因此让基础设施的更改更容易交付十分重要。 使用代码
作为IT运维人员，尤其是数据库岗位，数据的备份重于一切。 现在很多用户会有一个普遍误区，认为现在类似ADG这类灾备已经很完善，且实时性也更佳，往往就忽略了传统的备份效用。 但实际上，我们千万不能因为有了容灾建设就盲目忽略备份的作用，二者其实有着本质区别。很多场景，灾备都是无法替代传统备份的，二者是缺
[toc] # 简介 prompts是大语言模型的输入，他是基于大语言模型应用的利器。没有差的大语言模型，只有差的prompts。 写好prompts才能发挥大语言模型300%的功力。 理论上，要写好prompts其实不是那么容易的，但是langchain把这个理论变成了现实，一起来看看吧。 # 好
阅读之前要注意的东西：本文就是主打流水账式的源码阅读，主导的是一个参考，主要内容需要看官自己去源码中验证。全系列文章基于 spring 源码 5.x 版本。 Spring源码阅读系列--全局目录.md 引子 1、容器最基本使用.md 系列1 - bean 标签解析： 2、XmlBeanFactory
有人说研发效能是老板工程。不是的，研发效能不是老板工程，它不直接服务于老板(虽然老板可能看一些报表)，反而是服务于广大产研运（产品+研发+质量+运维）的同学，所以有的公司也把研发效能叫做基础中台，平台工程，开发者服务团队，或者叫开发者服务平台。做好研发效能，做好开发者中台，就容易把公司的各种中后台能
现在很多公司都在做或者计划做研发效能，也知道研发效能工作很重要，能提高产研运同学的协同效率，提高员工的工作效率和质量，提高业务交付效率和交付质量，但是价值有多大？效率又有多高呢？因为不容易说清楚，所以经常碰到一些质疑和灵魂拷问。 如何衡量研发效能的效果？ 如何衡量研发效能的作用？ 如何说清楚研发效能
之所以写这篇是因为有朋友私下让我完善下基建建设的标准和四个阶梯划分，然后让我一定要把腾讯和百度加到基建建设的排名中(看热闹不嫌事大）。 基建infra建设四个考察维度 1)工具链完整性：该有的工具是否都有了 2)功能完备性和易用性：工具该具备的功能是否都有了，是否容易使用 3)支持和服务：是否有人持
欢迎加入我们的「研发效能DevOps」微信群。 - 我的文章主要首发在微信公众号 scmroad - 主要关注领域 {研发效能、研发工具链、持续集成、交付、DevOps、效能度量、微服务治理、容器、云原生} - 欢迎添加我的微信( xueliuan)入群，添加微信请备注公司、职位
Matplotlib 库是一个用于数据可视化和绘图的 Python 库。 它提供了大量的函数和类，可以帮助用户轻松地创建各种类型的图表，包括直方图、箱形图、散点图、饼图、条形图和密度图等。 本系列具体内容包括： 画布 画布是其他所有的元素的载体，可以说是最重要，也是最容易被忽视的元素。 绘制图形之前
函数是python程序中的基本模块化单位，它是一段可重用的代码，可以被多次调用执行。函数接受一些输入参数，并且在执行时可能会产生一些输出结果。函数定义了一个功能的封装，使得代码能够模块化和组织结构化，更容易理解和维护。在python中，函数可以返回一个值或者不返回任何值，而且函数的参数可以是任何python对象，包括数字、字符串、列表、元组等。python内置了许多函数，同时也支持用户自定义函数。
STL（Standard Template Library）标准模板库提供了模板适配器和迭代器等重要概念，为开发者提供了高效、灵活和方便的编程工具。模板适配器是指一组模板类或函数，它们提供一种适配机制，使得现有的模板能够适应新的需求。而迭代器则是STL中的令一种重要的概念，它是一个抽象化的数据访问机制，通过迭代器可以遍历STL容器中的元素。适配器与迭代器两者的紧密配合，使得开发者能够高效地处理容器
C++语言并没有对多线程与网络的良好支持，虽然新的C++标准加入了基本的`thread`库，但是对于并发编程的支持仍然很基础，Boost库提供了数个用于实现高并发与网络相关的开发库这让我们在开发跨平台并发网络应用时能够像Java等语言一样高效开发。thread库为C++增加了多线程处理能力，其主要提供了清晰的，互斥量，线程，条件变量等，可以很容易的实现多线程应用开发，而且该库是可跨平台的，并且支持
