使用基于有限有向图的调度框架，可以控制在线服务中异步调度的流程，但这对分支路径的管理不够友好，随着节点增多，调度流程会越来越复杂而难以控制。因此我们实现了支持分支路径的图调度框架，解决普通图调度框架可扩展性差的问题。
本文从目前业界实现Jenkins的高可用的实现方案，分析各方案的优缺点，引入vivo目前使用的Jenkins高可用方案，以及目前Jenkins资源的调度方案的设计实践和目前的落地运行效果。
x64dbg 是一款开源、免费、功能强大的动态反汇编调试器，它能够在`Windows`平台上进行应用程序的反汇编、调试和分析工作。与传统的调试器如`Ollydbg`相比，x64dbg调试器的出现填补了`Ollydbg`等传统调试器的不足，为反汇编调试工作提供了更高效、更可靠的解决方案。正是因为有了这些优点，才能使其成为当今最受欢迎的反汇编调试软件之一。
在Windows平台下，应用程序为了保护自己不被调试器调试会通过各种方法限制进程调试自身，通常此类反调试技术会限制我们对其进行软件逆向与漏洞分析，我们以第一种`IsDebuggerPresent`反调试为例，该函数用于检查当前程序是否在调试器的环境下运行。函数返回一个布尔值，如果当前程序正在被调试，则返回True，否则返回False。函数通过检查特定的内存地址来判断是否有调试器在运行。具体来说，该
首先这是一种比较奇特的反调试思路，通过检测自身父进程来判定是否被调试，原理非常简单，我们的系统在运行程序的时候，绝大多数应用程序都是由`Explorer.exe`这个父进程派生而来的子进程，也就是说如果没有被调试其得到的父进程就是`Explorer.exe`的进程PID，而如果被调试则该进程的父进程PID就会变成调试器的PID值，通过对父进程的检测即可实现检测是否被调试的功能。
通常可以通过在程序中设置异常处理函数，并在其中发起一个异常，然后判断程序是否已经被调试器附加来实现反调试。如果异常处理函数没有被触发，则说明程序已经被调试器附加；如果异常处理函数被触发，则说明程序没有被调试器附加。安装异常处理函数并手动触发，此时如果被调试器附加，则会不走异常处理流程，此时`IsDebug`将会返回默认的`False`，并直接走`_asm call pBuff;`在调试器不忽略`i
RDTSC时钟检测同样可实现反调试检测，使用时钟检测方法是利用`rdtsc`汇编指令，它返回至系统重新启动以来的时钟数，并且将其作为一个64位的值存入`EDX:EAX`寄存器中，通过运行两次`rdstc`指令，然后计算出他们之间的差值，即可判定对方是否在调试我们的程序。
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
摘要：通常跑批加工场景下，都是大数量做关联操作，通常不建议使用索引。有些时候因为计划误判导致使用索引的可能会导致严重的性能问题。本文从一个典型的索引导致性能的场景重发，剖析此类问题的特征，定位方法和解决方法 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)性能调优：indexscan导致的性能问题识别
WebService cxf No compiler detected, make sure you are running on top of a JDK instead of a JRE [2022-11-14 09:55:01.644] ERROR [scheduling-1] ZysoftS
POM org.eclipse.paho org.eclipse.paho.client.mqttv3 1.2.2 Se
根据不同的条件，调用不同的 bean 对象，执行对象中的方法
为了方便调试代码，经常会向stdout中输出一些日志，但是大量日志，有时不好定位问题。 使用终端打印特定颜色字符串，可以突出显示关键性的信息，帮助用户更好地识别和理解输出内容。 https://pypi.org/project/colorama/ Colorama 是为了在命令行界面中提供简单、方便
# Avalonia 使用EFCore调用SQLite实现Singleton全局注册  本篇博客是我的开源项目[T
作者：胡济麟 1、背景介绍 1.1 直播业务特点 互联网视频直播是一种消息媒介形态，提供时产时消的内容，经过多年，已经发展出秀场、游戏、电商、体育等多种业务形态。主要特点是：内容实时产生实时消费，对时效性要求更高；流媒体内容占用带宽大，对网络质量要求更苛刻；一人生产、多人消费，带宽规模大。直播 CD
Apache Flink 作为 Google Dataflow Model 的工业级实现，经过多年的发展，如今已经成为流式计算开源领域的事实标准。它具有高吞吐、低时延、原生流批一体、高一致性、高可用性、高伸缩性的特征，同时提供丰富的层级化 API、时间窗口、状态化计算等语义，方便用户快速入门实时开发，构建实时计算体系。
我方有一应用，偶尔会出现GC时间过长（间隔约4小时），导致性能波动的问题(接口最长需要耗时3秒以上)。经排查为G1垃圾回收器参数配置不当 叠加 MySQL 链接超过闲置时间回收，产生大量的虚引用，导致G1在执行老年代混合GC，标记阶段耗时过长导致。以下为对此问题的分析及问题总结。
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
问题描述 示例调用MSGraph SDK通过User principal name获取到User信息，如Object ID。 参考资料 选择 Microsoft Graph 身份验证提供程序 ： https://learn.microsoft.com/zh-cn/graph/sdks/choose-
