背景 最近公司内经常出现jvm进程宕机的情况. 宕机之后没有产生jvm的dump文件.比如xxx.hprof 但是产生了 core.$pid的文件. 曾经在aarch64架构上宕机时曾经想学习一下core文件的解析 但是当时因为比较懒(现在也是) 没有深入下去. 这次简单学习几个命令. 想着能够慢慢
摘要 最近一段时间学习jvm比较多. 为了能够更加深入的进行一些调优和峰值性能的配置. 看了很多像是NMT,inline,堆区方法区以及分层编译等知识. 但是看到华为毕昇社区说的codecache相关部分.感觉挺值得学习的 前几天也学习总结了下NMT的知识. 但是感觉可能不是非常系统,这次就继续学习
不同平台,系统虚拟化的损耗学习 摘要 昨天研究了 arm 平台的KVM的损耗. 当然, 因为自己搭建的QEMU虚拟化平台可能性能不是很优秀 今天正好有机会找到一套x86的云海OS虚拟化平台, 准备进行一下验证. 思路跟昨天比较一致 不过不准备进行三次取平均值了, 意义不是很大. 但是这次准备比较 多
Redis scan等命令的学习与研究 摘要 背景跟前几天说的一个问题类似. 为了验证自己的设想, 所以晚上继续写脚本进行了一轮次的验证. 不过上次讨论时,打击好像都没听懂我说的 所以这次准备从基础开始讲起. 很多好东西在上来量之后可能会变成坏东西 scan 命令 Redis 在2.8 之后增加了s
# 申威3231服务器Redis性能验证-及最全信创CPU性能分析 ## 背景 ``` 公司里面新进了几台服务器. 有台申威服务器. 因为前段时间参与过一次申威的POC验证. 当时对性能有一点简单的理解. 但是因为不方便,没有测试更多. 这次有了一台实体机器,并且可以上网, 所以感觉可以方便的多了.
https://juejin.cn/post/6844904019983335438 对于前端的“内存泄漏”这个东西，说实话我只在书上看到过: 闭包、匿名函数和事件绑定尤其容易造成内存泄漏。 然而这些操作造成的“内存泄漏”究竟是什么样子的？如何排查？虽然很好奇，却不得而知。直到这次公司应用频繁出现浏
前言 最近忙的要死, 👻👻👻. 上一周来了一次比 996 更猛的 907. 这周二终于有点遭不住了, 调休一天, 稍微歇息一下. 同时手痒的不行, 把筹备了好久的重磅文章发上来哈哈. 😆😆😆 不过时间还是有点仓促, 所以这次就先开个头, 后面有时间再细化. 容器化应用系统上生产的最佳实践
前言 好久没写文章了, 今天之所以突然心血来潮, 是因为昨天出现了这样一个情况: 我们公司的某个手机APP后端的用户(customer)微服务出现内存泄露, 导致OutOfMemoryError, 但是因为经过我们精心优化的openjdk容器参数, 这次故障对用户完全无感知. :muscle::mu
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
朱晋君@君哥聊技术 我自己为了消化里边的内容，整理了一个脑图，希望对你有帮助。 凌晨四点被公司的监控告警叫醒了，告警的原因是生产环境跑批任务发生故障。即刻起床处理故障，但还是花了不少时间才解决。 这次故障是一次数据校验的跑批任务，校验前面跑批任务的数据是否正确。幸运的是，之前的核心任务已经完成，并没
sourceTree合并一次提交的内容 在基于git的开发中，经常遇到不同分支需要合并某一次特定的提交的代码，而不是合并整个代码。 场景：A分支是通用分支，B分支是私有化分支，现在A分支修改了一个通用的功能，需要合并到B分支上，功能在一次提交上。B分支只需要这次提交的代码，对A分支上改动的其他代码都
内容概要 上一节内容 介绍了用开源系统若依(ruoyi)搭建页面的过程。在实际项目中，经常遇到多数据源后者主从库的情况。本节记录若依多数据源配置过程中遇到的问题排查过程。 背景描述 1.上一节在ry-vue库中新建了表t_user，这次新建数据库jingyes，新加同样的表t_user。其他功能不变
摘要：究竟是不是cpu占比高的问题导致redis超时的呢？ 本文分享自华为云社区《我又和redis超时杠上了》，作者：蓝胖子的编程梦 。 背景 经过上次redis超时排查，并联系云服务商解决之后，redis超时的现象好了一阵子，但是最近又有超时现象报出，但与上次不同的是，这次超时的现象发生在业务高峰
微服务的应用级别确实相对简单，但在实际开发中仍有一些技术难点需要解决。对于微服务组件的使用，确实不存在太大差距，但在设计和开发过程中需要积累经验。学习微服务的上手时间相对较短，可能只需一周到一个月的时间。然而，设计经验和技术难点是需要个人长期积累的，不能急于求成。因此，在使用和开发微服务时，更应该关注方案思考，展示自己对该领域的理解和见解。这样能够体现出你对问题的思考深度和解决方案的创新性。希望这次面试种子题目的解答能够帮助你应对面试官的问题！
在这篇文章中，我将分享一次由于操作不当导致数据库瘫痪的经验。通过回顾故障发生的时间、系统简介、时间线、问题分析和经验总结等方面的内容。讨论操作时间不当、操作流程不当、缺乏执行计划和限流机制等问题，并提出一些建议，如确认数据库更新时间、优化更新操作、使用限流工具、设置超时时间和重试机制、调整数据库参数以及定期维护和优化数据库。通过分享这次经验，我希望能帮助他人避免类似的错误，并提高数据库操作的准确性和稳定性。
这两年，随着人工智能（AI）和计算能力的发展，AI应用的落地速度大大加快。以ChatGPT为代表的AI应用迅速火遍全球，成为打工人的常用工具。紧接着，多模态、AI Agent等各种高大尚的名词也逐渐进入大众视野，吸引了大量关注。那么，到底什么是AI Agent？下文半支烟将带你详细了解这个概念。 1
这天，小悦懒洋洋地步入办公楼下的咖啡馆，意外地与一位男子不期而遇。他显然因前一晚的辛勤工作而略显疲惫，却仍选择早到此地，寻找一丝宁静与放松。他叫逸尘，身姿挺拔，衣着简约而不失格调，晨光下更显英俊不凡，吸引了周遭的目光。两人仿佛心有灵犀，不约而同地走向各自的位置。 小悦手中轻握着新出炉的拿铁，眼睛紧紧
这是一个自己写的使用pyqt5制作简单计分桌面应用的实例，包含完整代码，希望对大家有所帮助。制作这个小程序的起因是因为有个艺术类比赛需要设计这个一个桌面程序，方便统分。
这篇文章介绍了新版Pypi上传Python编译后的whl包的操作流程，主要内容为登录设置双因子认证，以及获取API Token并使用token上传whl包的方法。
这一章我们聚焦多模态图表数据。先讨论下单纯使用prompt的情况下，图片和文字模态哪种表格模型理解的效果更好更好，再说下和表格相关的图表理解任务的微调方案
