APC（Asynchronous Procedure Call）异步过程调用是一种`Windows`操作系统的核心机制，它允许在进程上下文中执行用户定义的函数，而无需创建线程或等待OS执行完成。该机制适用于一些频繁的、短暂的或非常细微的操作，例如改变线程优先级或通知线程处理任务。在`APC机制`中，当某些事件发生时（例如文件IO，网络IO或定时器触发），这些事件将被操作系统添加到一个`APC队列`
首先实现枚举当前系统中所有进程信息，枚举该进程的核心点在于使用`CreateToolhelp32Snapshot()`函数，该函数用于创建系统进程和线程快照，它可以捕获当前系统中进程和线程相关的信息（如PID、线程数量、线程ID等），在对这些信息进行处理后，可以获得很多有用的数据，如当前系统中所有正在执行的进程的信息列表，以及每个进程各自的详细信息（如CPU、内存占用量等）。
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Matplotlib.pyplot 创建图形、在图形中创建创建一个绘图区域、在绘图区域中你那个绘制一些线、在图形中添加标签之类 ### 画二维平面图 ```python x = np.arange(0, 10, 2) y1 = x y2 = x ** 2 plt.plot(x, y1, '*g--'
物流合约中心是京东物流合同管理的唯一入口。为商家提供合同的创建，盖章等能力，为不同业务条线提供合同的定制，归档，查询等功能。由于各个业务条线众多，为各个业务条线提供高可用查询能力是物流合约中心重中之重。同时计费系统在每个物流单结算时，都需要查询合约中心，确保商家签署的合同内容来保证计费的准确性。
某一日晚上上线，测试同学在回归项目黄金流程时，有一个工单项目接口报JSF序列化错误，马上升级对应的client包版本，编译部署后错误消失。 线上问题是解决了，但是作为程序员要了解问题发生的原因和本质。但这都是为什么呢？
本篇旨在基于编码规范、工作中积累的研发经验等，整理在多线程开发的过程中需要注意的部分，比如不考虑线程池参数、线程安全、死锁等问题，将会存在潜在极大的风险。并且对其进行根因分析，避免每天踩一坑，坑坑不一样。
xxl-job是一个轻量级、易扩展的分布式任务调度平台，能够快速开发和简单学习。开放源代码并被多家公司线上产品使用，开箱即用。尽管其确实非常好用，但我在工作中使用的是Oracle数据库，因为xxl-job是针对MySQL设计的，所以使用起来需要进行一些魔改。为了方便后人使用，我已经创建了许多SQL和自增序列，并将其整合到了xxl-job-2.3.0版本中，环境已经在线上正常使用了，所以可以放心使用
免费体验AI绘画:https://www.topgpt.one;文章涉及了几个常见的并发编程相关的主题。首先，线程的创建和生命周期是面试中常被问及的话题，面试官可能会询问如何创建线程、线程的状态转换以及如何控制线程的执行顺序等。其次，synchronized关键字是用于实现线程同步的重要工具，面试中可能会涉及到它的使用场景以及与其他同步机制的比较。此外，抽象队列同步器（AQS）是Java并发编程中
魔笛活动平台要记录每个活动的用户行为数据，帮助客服、运营、产品、研发等快速处理客诉、解决线上问题并进行相关数据分析和报警。可以预见到需要存储和分析海量数据，预估至少几十亿甚至上百亿的数据量，所以需要选择一款能存储海量数据的数据库。由于是通过接收MQ存储或者API方式存储，所以对实时写入性能也有一定要求
在上一篇文章中，我们介绍了弹性数据库连接失效的背景，并探讨了HikariCP连接池探活策略的相关内容。在本文中，我们将会继续探讨另一个线上常用的连接池——Druid，并为您介绍如何在使用Druid时实现最佳实践的弹性数据库连接池探活策略。
在之前的文章中，我们介绍了弹性数据库连接失效的背景，并探讨了HikariCP、Druid连接池探活策略的相关内容。在本文中，我们将会继续探讨另一个线上常用的连接池——DBCP，并为您介绍如何在使用DBCP时实现最佳实践的弹性数据库连接池探活策略。
一次系统延迟性优化案例 服务监控系列文章 服务监控系列视频 延迟的本质 本质是cpu没有及时的运行程序代码。 进程内部 网络io，磁盘io，cpu调度 达到瓶颈 第三方系统 调用的第三方系统慢，mysql，redis等基础组件调度慢， 第三方应用系统调用慢 问题背景 线上隔三差五晚上10点左右总会有
golang pprof监控系列（2） —— memory，block，mutex 使用 大家好，我是蓝胖子。 profile的中文被翻译轮廓，对于计算机程序而言，抛开业务逻辑不谈，它的轮廓是是啥呢？不就是cpu，内存，各种阻塞开销，线程，协程概况 这些运行指标或环境。golang语言自带了工具库来
一次排查某某云上的redis读超时经历 性能排查，服务监控方面的知识往往涉及量广且比较零散，如何较为系统化的分析和解决问题，建立其对性能排查，性能优化的思路，我将在这个系列里给出我的答案。 问题背景 最近一两天线上老是偶现的redis读超时报警，并且是业务低峰期间，甚是不解，于是开始着手排查。 以下
Pop模式消费和消息粒度负载均衡 在RocketMQ 5.0之前，消费有两种方式可以从Broker获取消息，分别为Pull模式和Push模式。 Pull模式：消费需要不断的从阻塞队列中获取数据，如果没有数据就等待，这个阻塞队列中的数据由消息拉取线程从Broker拉取消息之后加入的，所以Pull模式下
项目研发过程中，经常会遇到与测试人员工作重叠的情况，十分影响效率。 做了一个修改，可以在本地环境启动项目后和测试环境交互，并且不影响测试环境，理论上也可以用于线上环境的异常的快速处理。 准备事项如下： 一：搭建本地的nacos服务。 二：导入测试环境相应项目的nacos配置文件。 三：新增代码： 修
有句话叫每一起严重事故的背后，必然有 29 次轻微事故和 300 起未遂先兆以及 1000 起事故隐患。 而我最近更是碰到了 3 起比较严重的线上事故，都是大意惹的祸。 一、数据库锁死 第一起事故发生在凌晨 4 点到 6 点，我们有个数据库被锁死了，无法更新和写入。 当天早上 5 点客服打电话给我，
