开完一趟车完整的过程是启动、行驶和停车，但老司机都知道，真正费油的不是行驶，而是长时间的怠速、频繁地踩刹车等动作。因为在速度切换的过程中，发送机要多做一些工作，当然就要多费一些油。 而一个Java线程完整的生命周期就包括： 1、T1：创建（启动） 2、T2：运行（行驶） 3、T3：销毁（停车） 而T
### 中间件 Nest 中间件可以是一个函数，也可以是一个带有 @Injectable() 装饰器的类，且该类应该实现 NestMiddleware 接口，而函数没有任何特殊要求。 如下是一个日志中间件的简单示例： ``` import { Injectable, NestMiddleware }
摘要：一文带你看看MindSpore 2.0.0 for Windows GPU版。 本文分享自华为云社区《MindSpore 2.0.0 for Windows GPU泄漏版尝鲜》，作者：张辉 。 在看了MindSpore架构师王磊老师的帖子（ https://zhuanlan.zhihu.com
摘要：在深度神经网络训练的过程中，由于网络中参数变化而引起网络中间层数据分布发生变化的这一过程被称为内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），而 BN 可以解决这个问题。 本文分享自华为云社区《神经网络基础部件-BN层详解》，作者：嵌入式视觉 。 一，数学基础 1.1，概率
摘要：DWS的PL/pgSQL函数/存储过程中有一个特殊的语法PERFORM语法，用于执行语句但是丢弃执行结果的场景，常用于一些状态判断的场景。 本文分享自华为云社区《GassDB(DWS)功能 -- 函数出参 #【玩转PB级数仓GaussDB(DWS)】》，作者：譡里个檔。 DWS的PL/pgSQ
摘要：在推进制造业智能化的过程中，除设备本身数字化外，基于工业互联网实现设备互联和全流程智能化已成为最重要方向之一。 本文分享自华为云社区《【华为云Stack】【大架光临】第18期：工业互联网：加速从“中国制造”迈向“中国智造”》，作者：华为云Stack 制造行业总经理 崔新。 随着全球数字化浪潮的
摘要：DNS（Domain Name System）是域名系统的英文缩写，是一种组织成域层次结构的计算机和网络服务命名系统，用于 TCP/IP 网络。 本文分享自华为云社区《DNS那些事——从浏览器输入域名开始分析DNS解析过程》，作者： 砖业洋__ 。 我们就从在浏览器输入域名开始分析。 1. D
摘要：此篇文章分别从sql执行过程、执行计划、索引数据结构、索引查询提速原理、聚焦索引、左前缀优化原则、自增主键索引这些角度谈一谈我们对数据库优化的理解。 本文分享自华为云社区《工程应用中数据库性能优化经验小结》，作者： 叶工 。 1、前言 现阶段交付的算法产品，绝大多数涉及到数据库的使用。它承载的
摘要：并发的事务在运行过程中会出现一些可能引发一致性问题的现象，本篇将详细分析一下。 本文分享自华为云社区《MySQL读取的记录和我想象的不一致——事物隔离级别和MVCC》，作者：砖业洋__。 事务的特性简介 1.1 原子性（Atomicity） 要么全做，要么全不做，一系列操作都是不可分割的，如果
灰度发布，是指能够平滑过渡的一种发布方式。尤其是对于toB业务和SAAS类平台，很多情况需要根据租户或用户维度进行灰度控制，实现业务上的A/Best功能。尽管几经迭代，但仍存在系统入侵性强、新版本接口异常等问题。因此，探索了一条基于Istio的服务流量治理方案下的灵活可配置的灰度发布方案。
相信各位小伙伴之前或多或少接触过消息队列，比较知名的包含Rocket MQ和Kafka，在京东内部使用的是自研的消息中间件JMQ，从JMQ2升级到JMQ4的也是带来了性能上的明显提升，并且JMQ4的底层也是参考Kafka去做的设计。在这里我会给大家展示Kafka它的高性能是如何设计的，大家也可以学习相关方法论将其利用在实际项目中，也许下一个顶级项目就在各位的代码中产生了。
在618保障大促稳定性过程中，消失的异常堆栈可能会给我们带来严重的麻烦，因为这些堆栈信息是我们解决线上问题的关键之一。如何快速定位问题？想必大家心中都有自己的答案，当然最简单直接的办法还是查找异常堆栈信息。
距离Vue 3.0正式发布已经过去一段时间了，2月7日Vue团队正式宣布Vue 3正式成为新的默认版本。最近接触的新项目也使用Vue 3.0来开发，因此有必要对它进行一波总结和学习。
本文从一个小明写的bug 开始，讲bug的发现、排查定位，并由此展开对涉及的算法进行图解分析和源码分析。
目标 保证系统不因流量过载而挂。 现状：人工限流 正常的微服务限流工具都需要人工配置：支持应用负责人事先配置限流规则（接口 + 调用方 + 限流阈值），流量在阈值以下可以正常响应，超过阈值的流量会快速失败。这种方案存在如下问题： 问题 1. 接口多，无法全面覆盖 要想保证系统不因流量过载而挂，那就需
在生活中，如果电路的负载过高，保险箱会自动跳闸，以保护家里的各种电器，这就是熔断器的一个活生生例子。在Hystrix中也存在这样一个熔断器，当所依赖的服务不稳定时，能够自动熔断，并提供有损服务，保护服务的稳定性。在运行过程中，Hystrix会根据接口的执行状态（成功、失败、超时和拒绝），收集并统计这些数据，根据这些信息来实时决策是否进行熔断。
我们希望将这些rpc结果数据缓存起来，并在一定时间后自动删除，以实现在一定时间后获取到最新数据。类似Redis的过期时间。本文是我的调研步骤和开发过程。
本文在了解netty核心组件的前提下，进一步了解组件如何在整个服务器启动过程如何被创建，如何组件之间配合来使用。首先也是先了解下大概服务端的启动过程，并且在了解过程中我们带着自己的问题去在学习过程中探寻答案
稳定性治理是一个长期的过程，要把稳定性的工作融入到研发过程中，一方面要有意识尽量别埋坑，比如微服务强调中间件隔离，我们就不要混用中间件了，另一方面稳定性问题要一步到位，比如治理超时时间，要有个完整规范定义超时时间，并在研发过程中对新增接口、历史接口都配置合理，且能够动态更新。
ChatGPT如此火爆之势，作为测试人员对此也颇为好奇，简单的人机对话有哪些可以帮助我们测试工作呢？本文主要谈从测试视角，结合测试流程来看chatGPT的应用。
