1 前言 在《微服务系列》中，我们讲过很多限流，熔断相关的知识。 老生长谈的一个话题，服务的能力终归是有限的，无论是内存、CPU、线程数都是，如果遇到突如其来的峰量请求，我们怎么友好的使用限流来进行落地，避免整个服务集群的雪崩。 峰量请求主要有两种场景： 1.1 突发高峰照成的服务雪崩 如果你的服务
象棋中的马跳步问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：象棋中的马跳步问题 CSDN：象棋中的马跳步问题 题目描述 中国象棋中，整个棋盘就是横坐标上 9 条线、纵坐标上 10 条线的一个区域，给你三个 参数 x，y，k；返回『马』从 (0,0) 位置出发，必须走 k 步； 最后落在 (x,y) 上的
本文将学术界和工业界的纠删码技术的核心研究成果进行了相应的梳理，然后针对公司线上存储系统的纠删码进行分析，结合互联网企业通用的IDC资源、服务器资源、网络资源、业务特性进行分析对原有纠删码技术进行优化和微创新，提出了融合EC整体方案以及可落地的RS+LRC+中间结果优化+并行修复跨AZ带宽设计方案，为后续的工程实践提供重要原理和架构支撑。
服务器内存问题是影响应用程序性能和稳定性的重要因素之一，需要及时排查和优化。本文介绍了某核心服务内存问题排查与解决过程。首先在JVM与大对象优化上进行了有效的实践，其次在故障转移与大对象监控上提出了可靠的落地方案。最后，总结了内存优化需要考虑的其他问题。
本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 大家都知道，活字格作为企业级低代码开发平台，拥有6大引擎，3大能力，能够高效落地企业级应用。在每年的应用大赛中也能看到很多格友利用活字格做了很多复杂的应用，例如2021年
作者：刘须华 一、背景概述： R2M 缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。而缓存最常见的问题是缓存穿透、击穿和雪崩，在高并发下这三种情况都会有大量请求落到数据库，导致数据库资源占满，引起数据库故障。平时对缓存测试时除了关注增删修改查询等基本功能，应该要重点关注缓存穿透、
作者：京东物流 刘红妍 导读： 在自动化测试实践中，为了更好的契合被测业务场景，需要不断优化框架分层结构。本文结合产品模块化思路，意在介绍通过策略模式改造原本复杂分支语句代码，通过理论讲解、思路分析、方案设计、及代码演示，提供自动化脚本重构的落地方案。 在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器
在测试工作中可以辅助功能测试包括需求分析或解读代码（注意代码安全）后生成测试用例，还可以辅助生成代码，接口测试用例，自动化脚本等各个方向起作用。当然实际使用中可能会因为提示词的不同生成的结果需要人工多次对话训练才可以。但是使用chatGPT肯定比不用能提高工作效率。当然具体落地后如何进行量化提效抽象...
一：背景 1. 讲故事 今天和大家聊一套面试中经常被问到的高频题，对，就是 临时表 和 表变量 这俩玩意，如果有朋友在面试中回答的不好，可以尝试看下这篇能不能帮你成功迈过。 二：到底有什么区别 1. 前置思考 不管是 临时表 还是 表变量 都带了 表 这个词，既然提到了 表 ，按推理自然会落到某一个
摘要：在本文中，我们将介绍用于测试的相关指标，如何进行大规模测试，以及我们如何实现大规模的集群接入。 本文分享自华为云社区《突破100倍集群规模！Karmada大规模测试报告发布》，作者：华为云云原生团队。 摘要 随着云原生技术在越来越多的企业和组织中的大规模落地，如何高效、可靠地管理大规模资源池以
摘要：本文介绍大模型低参微调套件——MindSpore PET。 本文分享自华为云社区《大模型高效开发的秘密武器——大模型低参微调套件MindSpore PET篇》，作者：yd_280874276 。 人工智能进入“大模型时代”。大模型具备更强泛化能力，在各垂直领域落地时，只需要进行参数微调，就可以
摘要：本文结合Karmada社区对大规模场景的思考，揭示Karmada稳定支持100个大规模集群、管理超过50万个节点和200万个Pod背后的原理 本文分享自华为云社区《Karmada百倍集群规模多云基础设施体系揭秘》，作者： 云容器大未来 。 随着云原生技术在越来越多的企业和组织中的大规模落地，如
## 1 目标 不在现有查询代码逻辑上做任何改动，实现dao维度的数据源切换（即表维度） ## 2 使用场景 节约bdp的集群资源。接入新的宽表时，通常uat验证后就会停止集群释放资源，在对应的查询服务器uat环境时需要查询的是生产库的表数据（uat库表因为bdp实时任务停止，没有数据落入），只进行
