# 背景 现在信创是搞得如火如荼，在这个浪潮下，数据库也是从之前熟悉的Mysql换到了某国产数据库。 该数据库我倒是想吐槽吐槽，它是基于Postgre 9.x的基础上改的，至于改了啥，我也没去详细了解，当初的数据库POC测试和后续的选型没太参与，但对于我一个开发人员的角度来说，它给我带来的不便主要是
# 背景 公司之前部门拆分，但一些服务并没有拆分清楚。其中一个老服务，两个部门都在用，现在为了避免互相影响，决定克隆该服务。克隆就要克隆全套，当然也包括数据库，我们这个老服务，用的oracle，所以，就涉及到从旧的oracle中导出数据，然后再导入到另一套新的oracle实例中。 届时在线上肯定是要
背景 为什么讲这么小的一个问题呢？因为今天在进行系统上线的时候遇到了这个问题。 这次的上线动作还是比较大的，由于组织架构拆分，某个接入层服务需要在两个部门各自独立部署，以避免频繁的跨部门沟通，提升该接入层服务的变更效率。 该接入层服务之前是使用cookie + 内存session机制的，这次要独立部
背景 这个事情也是最近做的，因为线上nginx被我换成了openresty，然后接入层服务也做了较大改动，虽然我们这个app（内部办公类）并发不算高，但好歹还是压测一下，上线时心里也稳一点。 于是用jmeter简单压测下看看，这里记录一下。 这次也就找了几个接口来压：登录接口、登录后获取用户信息接口
# 背景： ### 介绍 天网风控**灵玑**系统是基于内存计算实现的高吞吐低延迟在线计算服务，提供滑动或滚动窗口内的count、distinctCout、max、min、avg、sum、std及区间分布类的在线统计计算服务。客户端和服务端底层通过netty直接进行tcp通信，且服务端也是基于net
背景 某机房内部访问需要配置 HTTPS，网上找的一些证书教程都不是特别好，有些直接生成证书，没有根 CA 的证书导致信任不了 Ubuntu 机器，有些教程只有域名生成，没有 IP 生成，有些甚至报错。故发一个笔者在 Ubuntu 22.04 机器上测试正确可用的流程，这里使用 10.12.0.2
背景 Helm 是一个 Kubernetes 的包管理工具，有点类似于 Mac 上的 brew，Python 中的 PIP；可以很方便的帮我们直接在 kubernetes 中安装某个应用。 比如我们可以直接使用以下命令方便的在 k8s 集群安装和卸载 MySQL： helm install my-s
背景 系统需要交付，客户要求提供交维材料，包括系统的表结构，安排开发人员进行梳理，效率比较慢，遂自己花点时间捣鼓一下，发现有此插件，记录一下方便与同事分享 前提条件 必须有 go语言环境，有的话直接看第二点 一、安装 go语言环境 1、检查本机是否安装 go go version 2、如果没有，安装
背景 在lodash函数工具库中，防抖_.debounce和节流_.throttle函数在一些频繁触发的事件中比较常用。 防抖函数_.debounce(func, [wait=0], [options=]) 创建一个 debounced（防抖动）函数，该函数会从上一次被调用后，延迟 wait 毫秒后
背景 最近把项目中的技术框架做一次升级，最重要的就是SpringBoot从2.7.x升级到3.0.x，当然还会有一些周边的框架也会连带着升级，比如Mybatis Plus，SpringCloud等，话不多说直接看看有哪些事情要做。 具体事项 主要分两类，第一类是单纯的提升版本，主要如下： 1.jdk
背景 本文简单记录下最近在内网服务器离线安装docker及配置nexus作为docker私服，踩的一些坑。docker和k8s这块技术我跟得不是很紧，18年的时候用过一阵docker，后来发现它并不能解决当时我们遇到的问题，后来就没用了，再一个就是，在宿主机上啥命令都有，也太爽了，反观docker里
背景 在前面三节中已经讲到如何将我们的应用部署到 k8s 集群并提供对外访问的能力，x现在可以满足基本的应用开发需求了。 现在我们需要更进一步，使用 k8s 提供的一些其他对象来标准化我的应用开发。 首先就是 ConfigMap，从它的名字也可以看出这是用于管理配置的对象。 ConfigMap 不管
背景 试水搭建ELK，使用了ELK7.17.13版本，filebeat默认配置的input type已经是filestream而非旧版的log类型，开始了探索之旅。 信任ChatGPT导致的三次失败尝试 ChatGPT3.5介绍说filestream是旧版log类型的替代者，提供了更多的功能和改进，
背景：公司接到一个亿级的项目，软件大概占到1/4的比例，整个项目包含了硬件和软件团队。软件团队是要实是一个软件产品，让其控制各种硬件设备做自动化运作，并打通上下游系统的数据。软件同时统计分析（包括机器学习和AI) 整个项目设备的运作和任务执行情况，服务于后续运营优化。 项目成员结构：大项目经理，对这
背景 公司项目的批处理微服务，一般是在晚上固定时段通过定时任务执行，但为了预防执行失败，我们定义了对应的应急接口，必要时可以通过运维在终端中进行curl操作。然而，部分任务耗时较长，curl命令执行后长时间没有输出，如果不查看日志，无法知道系统当前的状态，因此有必要研究一下如何在curl命令调用接口
# 背景 在工作中UI自动化中可能会需要用到API来做一些数据准备或清理的事情，那UI操作是略低效的，但API操作相对高效。 而实战课就有这样一个案例，不过那个案例是UI操作和API分开的。 极少会遇到这样的场景，我selenium操作网页，比如登录，应该底层也是有响应数据的，比如token之类的，
背景 在公司的日常业务中，存在不少数据的收集提取需求，大部分公司会采取Excel来完成数据的收集和汇总，但这项工作会让负责信息收集的业务人员相当头大。虽然提前做好了数据收集模板，但最终提交上来的模板会被修改的五花八门，信息填写错误率比较高，无法实现信息填写不完整不允许提交的约束。后期的数据汇总虽然可
背景 在数据密集的业务领域，尤其是金融，保险，税务等行业中，经常需要利用Excel模型，来对业务进行分析和处理。例如： 1.金融投资： 根据模型进行估值计算，并对投资风险进行评估，通过测算出投资的内部收益率（IRR），净现值（NPV）来做投资收益分析，反应项目的获利能力。 2.保险精算： 运用数学，
背景：之前用electron-packager将web项目打包成客户端时，exe文件只能在当前文件夹下运行，如果发送给别人使用 极不方便。所以我们可以用electron-builder将web项目封装成安装包给别人使用。 1、配置npm代理 npm set electron_mirror=https
背景 对于pinia的使用，可参考官方文档在这不做过多赘述。这边主要来讲讲pinia中 少用且好用的方法，为什么我们选择pinia而不用vuex ps: 以下写法全部基于组合式API 使用方式： 先下载依赖 npm i pinia -s 在vue3中，main.js这么写 import { crea
