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
Kafka中的实时数据是以Topic的概念进行分类存储，而Topic的数据是有一定时效性的，比如保存24小时、36小时、48小时等。而在定位一些实时数据的Case时，如果没有对实时数据进行历史归档，在排查问题时，没有日志追述，会很难定位是哪个环节的问题。
摘要：网络ping不通，该怎么办？本文教你8个大招，轻松找到问题根源。 本文分享自华为云社区《网络ping不通，该怎么办？》，作者：wljslmz。 如下图，PC（192.168.10.1） ping 服务器（192.168.40.1）无响应。这种情况就属于ping不通的情况，此时我们应该怎么排查呢
事情是这样的： 这几天用户反映在erp的db数据库中A账套中上传pdf附件有时能上传有时不能，以前又是好的。换成表格文件也是时好时坏。一开始我判断可能是用户的系统环境或文件本身的问题，后来排查更换电脑后一样，后来切换同一数据库db下的B账套操作又都是正常上传的。 经过debug发现系统报错位置在插入
线上经常偶发死锁问题，当时处理一张表，也没有联表处理，但是有两个mq入口，并且消息体存在一样的情况，频率还不是很低，这么一个背景，我非常容易怀疑到，两个消息同时近到这一个事务里面导致的，但是是偶发的，又模拟不出来什么场景会导致死锁，只能进行代码分析，问题还原的方式去排查问题。
在一次上线时，按照正常流程上线后，观察了线上报文、接口可用率十分钟以上，未出现异常情况，结果在上线一小时后突然收到jsf线程池耗尽的报警，并且该应用一共有30台机器，只有一台机器出现该问题，迅速下线该机器的jsf接口，恢复线上。然后开始排查问题。
大促备战，最大的隐患项之一就是慢SQL，对于服务平稳运行带来的破坏性最大，也是日常工作中经常带来整个应用抖动的最大隐患，在日常开发中如何避免出现慢SQL，出现了慢SQL应该按照什么思路去解决是我们必须要知道的。本文主要介绍对于慢SQL的排查、解决思路，通过一个个实际的例子深入分析总结，以便更快更准确
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # -*- coding: utf-8 -*- import random def bucket_sort(li, n=100, max_num=10000): buckets = [[] for _ in range(n
排版四原则 对齐 对比 亲密 重复 背景图 案例
排序是一个Java开发者，在日常开发过程中随处可见的开发内容，Java中有丰富的API可以调用使用。在Java语言中，作为集合工具类的排序方法，必定要做到通用、高效、实用这几点特征。主要探讨java中排序方法所使用的算法，以及那些是值得我们学习和借鉴的内容。文中如有理解和介绍的错误，一起学习，一起探讨，一起进步。
粗排/精排的个性化多任务学习模型，能预估20多个不同的预估值，如点击率、有效播放率、播放时长、点赞率、关注率等，那如何用它来排序呢？从多任务学习到多目标排序，中间有一个过渡，即如何把这些预估值融合成一个单一的排序分，最后实现多目标精排。这也就引入了本文要介绍的正题：多目标融合（multi-task ...
归并排序的时间复杂度O（nlogn），空间复杂度为O（n） 首先我们先假设有两个有序数组，我们去进行一次归并 用代码实现 def merge(li: list, start: int, mid: int, end: int) : res=[] j = mid +1 while start <= mi
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 希尔排序：时间复杂度与选取的gap序列有关 计数排序: 时间复杂度:O(n) 桶排序: 时间复杂度:O(n+k) 最坏时间复杂度:O(n²k) 空间复杂度:O(nk) 基数排序: 时间复杂度:O(kn) 空间复杂度:O(k
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ def select_sort_simple(li): li_new = [] for i in range(len(li)): min_val = min(li) li_new.
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ def select_sort(li): for i in range(len(li)-1): # i是第几趟 min_loc = i for j in range(i+1, le
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ def partition(li, left, right): tmp = li[left] while left < right: while left < right and
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 递归思路 # _*_coding:utf-8_*_ import random def merge(li, low, mid, high): i = low j = mid + 1 ltmp = [] while i <=
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ import random def insert_sort_gap(li, gap): for i in range(gap, len(li)): # i 表示摸到的牌的下标 tm
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ import random def count_sort(li, max_count=100): count = [0 for _ in range(max_count + 1)]
公司排名不分先后，先从IOE说起吧~ IBM InternationalBusiness Machines Corporation，国际商业机器股份有限公司。有“蓝色巨人”（Big Blue）的昵称 ,据称汤姆·沃森为了要高出前雇主（全国现金出纳机公司）一筹，而定了这个名字。 Oracle Larr
