TLS（Thread Local Storage）用来在进程内部每个线程中存储私有的数据。每个线程都会拥有独立的`TLS`存储空间，可以在`TLS`存储空间中保存线程的上下文信息、变量、函数指针等。TLS其目的是为了解决多线程变量同步问题，声明为TLS变量后，当线程去访问全局变量时，会将这个变量拷贝到自己线程中的TLS空间中，以防止同一时刻内多次修改全局变量导致变量不稳定的情况，先来看一段简单的案
1 背景与目标 1.1 背景 国际财务泰国每月月初账单任务生成，或者重算账单数据，数据同步方案为mysql通过binlake同步ES数据，在同步过程中发现计费事件表，计费结果表均有延迟，ES数据与Mysql数据不一致，导致业务页面查询数据不准确，部分核心计算通过ES校验失败 1.2目标 解决binl
百分比堆叠式柱状图是一种特殊的柱状图，它的每根柱子是等长的，总额为100%。柱子内部被分割为多个部分，高度由该部分占总体的百分比决定。 百分比堆叠式柱状图不显示数据的“绝对数值”，而是显示“相对比例”。但同时，它也仍然具有柱状图的固有功能，即“比较”——我们可以通过比较多个柱子的构成，分析数值之间的
在许多情况下，你可能不希望分析项目中每个源文件的各个方面。例如，项目可能包含生成的代码、库中的源代码或有意复制的代码。在这种情况下，跳过这些文件分析的部分或全部方面是有意义的，从而消除干扰并将焦点缩小到真正重要的问题上。 如果SonarQube的结果不相关，那么没有人会想要使用它。这就是为什么精确配
我们都知道天下没有“永不宕机”的系统，但每次线上出问题都要拉出一个程序员“祭天”。所以一款靠谱、好用的监控工具就显得十分重要，它可以在生产环境出故障的第一时间发出告警，并提供详实的数据，帮助程序员尽早发现故障、尽快定位问题。
本期热点速览的周榜部分的项目，基本上每周都会在 GitHub Trending 见到它们的身影，因为它们实在太火了。一般来说，这些火爆的项目大家都耳熟能详，但是为了防止有些小伙伴不怎么逛 GitHub，以及并没有翻阅之前的月刊或者是热点速览。借着这个大家不怎么搞新项目的假期，索性收集下常见的 5 个...
1、关键字 - Feature 每一个.feature文件必须以关键字Feature开始，Feature关键字之后可以添加该feature的描述，其作用类似于注释，仅仅为了便于理解沟通交流，描述内容中不可以包含Gherkin关键字，描述部分将不会被执行。 2、关键字 - Scenario 一个fea
消费者负载均衡，是指为消费组下的每个消费者分配订阅主题下的消费队列，分配了消费队列消费者就可以知道去消费哪个消费队列上面的消息，这里针对集群模式，因为广播模式，所有的消息队列可以被消费组下的每个消费者消费不涉及负载均衡，而集群模式一个消息队列同一时间只能分配给组内的一个消费者进行消费。 Rocket
一：背景 1.讲故事 有朋友咨询个问题，他每次在调试 WinDbg 的时候，进程初始化断点之前都会有一些 dll 加载到进程中，比如下面这样： Microsoft (R) Windows Debugger Version 10.0.25200.1003 X86 Copyright (c) Micro
在智能工厂的建设过程中，为了让每条生产线的生产进度和状态更加清晰，经常需要将生产信息情况显示在电视看板上，称为智能工厂-车间数据可视化大屏方案。 根据工厂和车间的大小，可能会使用 10到100 台甚至更多的电视看板来显示数据可视化大屏仪表板内容。 智能车间看板（数字工厂智慧车间可视化大屏）方案示意图
反向传播可以求出神经网路中每个需要调节参数的梯度，优化器可以根据梯度进行调整，达到降低整体误差的作用。本节我们对优化器进行介绍。
摘要：上次通过OBS和CDN部署来Hexo网站，但是每次我们不可能都自己编译然后在上传到OBS，不然太麻烦了，所以我们需要构建流水线，通过PUSH Markdown来发布文章。 本文分享自华为云社区《使用软件开发生产线CodeArts发布OBS，函数工作流刷新CDN缓存》，作者：熊大不大 。 上次通
本文不谈论具体的技术和方案，在对于每一个产品都有其特殊性存在。单一的产品解决方法并不适合所有的产品。但是我们可以提供一种思路甚至我们曾经在某个技术点走的弯路，旨在为各位在离线设计提供更多案例。
大报文问题，在京东物流内较少出现，但每次出现往往是大事故，甚至导致上下游多个系统故障。大报文的背后，是不同商家业务体量不同，特别是B端业务的采购及销售出库单，一些头部商家对京东系统支持业务复杂度及容量能力的要求越来越高。因此我们有必要把这个问题重视起来，从组织上根本上解决。
DDD领域建模被各个大小厂商提起并应用，而每个人都有自己的理解，本文就是针对小白，系统地讲解DDD到底是什么，解决了什么问题，及一些建议和实践。本文主要是思想的一种碰撞和分享，希望能对朋友们有所启发或帮助。
前言 最近遇到一个需求，有几十个Excel，每个的字段都不一样，然后都差不多是第一行是表头，后面几千上万的数据，需要把这些Excel中的数据全都加入某个已经上线的Django项目 这就需要每个Excel建个表，然后一个个导入了 这样的效率太低，不能忍 所以我造了个自动生成 Model 和导入脚本的轮
并发编程的意义是充分的利用处理器的每一个核，以达到最高的处理性能，可以让程序运行的更快。而处理器也为了提高计算速率，作出了一系列优化
最近在新发布某个项目上线时，每次重启都会收到机器的 CPU 使用率告警，查看对应监控，持续时长达 5 分钟，对于服务重启有很大风险。而该项目有非常多 Consumer 消费，服务启动后会有大量线程去拉取消息处理逻辑，通过多次 Jstack 输出线程快照发现有很多 BLOCKED 状态线程，此文主要记录分析 BLOCKED 原因。
SparkCore RDD基础 定义 在 Spark 的编程接口中，每一个数据集都被表示为一个对象，称为 RDD。RDD 是 Resillient Distributed Dataset(弹性分布式数据集)的简称，是一个只读的(不可变的)、分区的(分布式的)、容错的、延迟计算的、类型推断的和可缓
一般而言，在生产环境中无法在最初时就精确地评估每个硬盘分区在日后的使用情况，因此会导致原先分配的硬盘分区不够用。比如，伴随着业务量的增加，用于存放交易记录的数据库目录的体积也随之增加；因为分析并记录用户的行为从而导致日志目录的体积不断变大，这些都会导致原有的硬盘分区在使用上捉襟见肘。硬盘分好区或者部...
