我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中，作为日志数据的 ODS 层，从 Kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志、启动日志和曝光日志。这三类数据虽然都是用户行为数据，但是有着完全不一样的数据结构，所以要拆分处理。将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中，作为日
耗时两周，新版的操作系统常见知识点/问题总结总算搞完了，手绘了30多张图。大家可以用来复习操作系统或者准备操作系统面试。对于大部分公司的面试来说基本够用了，不过，像腾讯、字节这种大厂的面试还是要适当深入一些。 这篇文章总结了一些我觉得比较重要的操作系统相关的问题比如 用户态和内核态、系统调用、进程和
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、
不知道大家平时开发响应式前端代码是如何调试的？是不是也跟我一样，通过浏览器的开发者工具来切换不同的界面尺寸来看验证效果呢？ 可能是因为习惯了，平时就不停的切换不同尺寸来看效果。直到TJ君看到今天要推荐的这个免费工具，我才发现之前的调试方式好傻... 使用体验 下面，我们还一起来看看今天要推荐的这款名
周末，写点简单的水一下。 新版本的vs创建项目的时候可以选择自带一个swagger。然而这只是基本的swagger功能。 几个接口无所谓啦，随着接口越来越多，就这么丢给你，一时间也会懵逼，所以这篇文章要做的有两个功能。 给swagger文档添加注释 给swagger添加切换“版本”的功能(也可以理解
①排序 所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。在各个领域中考虑到数据的各种限制和规范，要得到一个符合实际的优
前言 新项目采用的abp vnext的微服务模块化架构,所以把应用的服务拆成了很多独立模块 在初期,我们通过日志还能跟踪到问题, 后期服务越来越多(大约扩充到了十几个),随着调用链路越来越深 ,问题也越来越能排查了. 往往入口报错之后,要跟好几个服务的日志 才能找到最终节点. 所以考虑引入Skywa
复盘是对过去所作的事情进行回顾、反思和探究，找出原因，找到规律，从而指导我们解决问题，帮助我们提升。对于复盘来说，回顾、反思、探究、提升，一个都不能少。 复盘的由来 复盘，原本是围棋中的一个术语。当下完一盘棋之后，要重新再棋盘上走一遍，看看哪些子下的好，哪些子下得不好，哪些地方可以有不同甚至更好的下
Makefile 是一个非常强大的构建自动化工具，用于管理项目的编译、链接和其他构建任务。以下是一个详细的 Makefile 使用文档，包括基本概念、语法、示例和常见任务。 1. 基本概念 目标 (Targets)：在 Makefile 中，目标是要生成的文件或执行的操作的名称。目标可以是文件名，也
1、简介： 在阅读下列内容之前，请务必了解 图论相关概念 中的基础部分。 强连通的定义是：有向图 G 强连通是指，G 中任意两个结点连通。 强连通分量（Strongly Connected Components，SCC）的定义是：极大的强连通子图。 这里要介绍的是如何来求强连通分量。 2、引入： 在
python基础内容 ## 1. 关于爬虫的特殊性 爬虫是一个很蛋疼的东西, 可能今天讲解的案例. 明天就失效了. 所以, 不要死盯着一个网站干. 要学会见招拆招(爬虫的灵魂) 爬虫程序如果编写的不够完善. 访问频率过高. 很有可能会对服务器造成毁灭性打击, 所以, 不要死盯着一个网站干. 请放慢你
转载请注明出处： 使用docker ps命令列出正在运行的Docker容器，并获取目标容器的ID或名称。 使用docker stats <容器ID或名称>命令来实时监测指定容器的资源使用情况。该命令将显示容器的CPU利用率、内存使用量、网络流量等信息。 例如，要查看名为my_container的容器
目录1、前言2、分析3、 实现4、踩坑4.1、拖拽辅助线的坑4.2、数据的坑4.3、限制拖拽4.4、样式调整 1、前言 最近在做一个文件夹管理的功能，要实现一个树状的文件夹面板。里面包含两种元素，文件夹以及文件。交互要求如下： 创建、删除，重命名文件夹和文件 可以拖拽，拖拽文件到文件夹中，或着拖拽文
一：背景 1. 讲故事 前些天有位朋友找到我，说他们的程序有内存泄露，跟着我的错题集也没找出是什么原因，刚好手头上有一个 7G+ 的 dump，让我帮忙看下是怎么回事，既然找到我了那就给他看看吧，不过他的微信头像有点像 二道贩子，不管到我这里是不是 三道，该分析的还得要分析呀。😄😄😄 二：Wi
一：背景 1. 讲故事 最近也挺奇怪，看到了两起 CPU 爆高的案例，且诱因也是一致的，觉得有一些代表性，合并分享出来帮助大家来避坑吧，闲话不多说，直接上 windbg 分析。 二：WinDbg 分析 1. CPU 真的爆高吗 这里要提醒一下，别人说爆高不一定真的就是爆高，我们一定要拿数据说话，可以
一：背景 1.讲故事 今天给大家带来一个入门级的 CPU 爆高案例，前段时间有位朋友找到我，说他的程序间歇性的 CPU 爆高，不知道是啥情况，让我帮忙看下，既然找到我，那就用 WinDbg 看一下。 二：WinDbg 分析 1. CPU 真的爆高吗 其实我一直都在强调，要相信数据，口说无凭，一定要亲
一：背景 1.讲故事 最近给一位朋友做 SQL 慢语句 优化，花了些时间调优，遗憾的是 SQLSERVER 非源码公开，玩起来不是那么顺利，不过从这次经历中我觉得明年的一个重大任务就是好好研究一下它，争取在 SQLSERVER 性能优化上做一些成绩，哈哈！ 个人觉得要想深入研究 SQLSERVER，
一：背景 1. 讲故事 上周有位朋友找到我，说他的 API 被多次调用后出现了内存暴涨，让我帮忙看下是怎么回事？看样子是有些担心，但也不是特别担心，那既然找到我，就给他分析一下吧。 二：WinDbg 分析 1. 到底是哪里的泄露 这也是我一直在训练营灌输的理念，一定要知道是哪一边的暴涨，否则很可能就
一：背景 1. 讲故事 最近在分析一个 linux 上的 dump，最后的诱因是大量的lock锁诱发的高频上下文切换，虽然问题告一段落，但我还想知道一点信息，所谓的高频到底有多高频？锁竞争到底是一个怎样的锁竞争？ 如果了解这些信息对我们后续分析此类问题非常有帮助。 要想获取此类信息，看 dump 肯
## 一：背景 ### 1. 讲故事 前些天有位朋友微信上找到我，说他们学校的Web系统内存一直下不去，让我看下到底是怎么回事，老规矩让朋友生成一个dump文件丢给我，看一下便知。 ## 二：WinDbg 分析 ### 1. 托管还是非托管 要想看托管还是非托管，可以用 `!address -sum
