ebpf的简单学习-万事开头难 前言 bpf 值得是巴克利包过滤器 他的核心思想是在内核态增加一个可编程的虚拟机. 可以在用户态定义很多规则, 然后直接在内核态进行过滤和使用. 他的效率极高. 因为避免了上下文切换,中断等导致的cycle损失. 很多先进的工具,比如XDP以及K8S的cilium等网
Oracle存储过程的基本学习 摘要 这个简要学习应该会分为上下两部分 第一部分是存储过程的学习. 第二部分是python的学习. 核心目标是查询Oracle数据库中的主键数据. 如果有主键upper之后相同的数据查询出来.并且进行展示 避免部分数据迁移时出现问题. 存储过程的语法以及主要注意事项-
# ChatGPT学习之_shell脚本一例-查找版本冲突的第三方jar包 ## 背景 ``` 自从换了Java后 产品里面用到了非常多的第三方组建,也就是很多jar包. 产品内的研发规范要求, jar包不能带版本号和snapshot的标识 必须使用原始的文件名, 避免有多个版本导致java类加载器
内部开发者平台（IDP）是近年来在希望加快软件交付和改善开发者体验的企业中得到普及的一个概念。然而，大众对于什么是 IDP 以及它能为开发者和企业带来什么也有很多困惑和误解。在这篇文章中，我们将尝试解开一些关于平台工程以及 IDP 的常见误解，以及关于企业该如何避免进入这些误区给出一些建议。 关于
如今应用程序的开发通常由多个开发人员组成的团队完成。每个人或团队在项目中发挥自己的作用，然后我们发现在项目的末尾总是有几段代码需要编译，根据每个人的工作方法，管理这种集成可能会浪费很多时间。持续集成和持续交付/部署（CI/CD）便用来解决该问题，确保发布更新顺利进行，避免不必要的延迟和冲突。 因此为
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
本文从一例业务中遇到的问题出发，以FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK这一flag作为切入点，带大家探究Activity启动前的一项重要的工作——栈校验。文中列举一系列业务中可能遇到的异常状况，详细描述了使用FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK时可能遇到的“坑”，并从源码中探究其根源。只有合理使用flag、launchMode，才能避免因为栈机制的特殊性，导致一系列与预期不符的启动
在某些时候我们需要读写的进程可能存在虚拟内存保护机制，在该机制下用户的`CR3`以及`MDL`读写将直接失效，从而导致无法读取到正确的数据，本章我们将继续研究如何实现物理级别的寻址读写。首先，驱动中的物理页读写是指在驱动中直接读写物理内存页（而不是虚拟内存页）。这种方式的优点是它能够更快地访问内存，因为它避免了虚拟内存管理的开销，通过直接读写物理内存，驱动程序可以绕过虚拟内存的保护机制，获得对系统
NMS（non maximum suppression）即非极大值抑制，广泛应用于传统的特征提取和深度学习的目标检测算法中。 NMS原理是通过筛选出局部极大值得到最优解。 在2维边缘提取中体现在提取边缘轮廓后将一些梯度方向变化率较小的点筛选掉，避免造成干扰。 在三维关键点检测中也起到重要作用，筛选掉特征中非局部极值
在表数据量很大的时候直接添加字段，以及其他表结构修改，会严重影响线上使用，而且耗费时间很长；使用这个工具可以很好的在线修改表结构。 好处: 降低主从延时的风险 可以限速、限资源，避免操作时MySQL负载过高 建议: 在业务低峰期做，将影响降到最低 直接原表修改缺点： 当表的数据量很大的时候，如果直接
本篇旨在基于编码规范、工作中积累的研发经验等，整理在多线程开发的过程中需要注意的部分，比如不考虑线程池参数、线程安全、死锁等问题，将会存在潜在极大的风险。并且对其进行根因分析，避免每天踩一坑，坑坑不一样。
本文探讨了进程调度的原理和算法，并提供了全面的概述。进程调度是操作系统中的重要组成部分，用于决定进程的执行顺序和分配CPU时间。我们讨论了优先级调度和时间片轮转调度算法。优先级调度根据进程的优先级确定执行顺序，可以分为抢占式和非抢占式。时间片轮转调度将CPU时间划分为固定大小的时间片，每个进程在一个时间片内执行。合理设置时间片长度能够避免资源浪费和频繁的上下文切换。最短作业优先和最短剩余时间优先是
状态模式是一种行为型设计模式，它允许对象在内部状态发生改变时改变其行为，使得对象的行为看起来像是改变了其类。状态模式将对象的状态抽象成一个独立的类，让对象在不同状态下具有不同的行为，而且可以在运行时切换状态。这种方式使得状态的管理更加清晰，避免了大量的条件判断语句，提高了代码的可维护性和可扩展性。
生成树欺骗攻击与防御策略 工作目的 掌握交换机生成树选举的过程、欺骗原理、攻击过程和防范策略 任务分析 生成树的端口有五种状态。交换机的边缘端口不接收BPDU，选举时直接从堵塞状态转变为转发状态，不参与生成树的选举过程，默认情况下，交换机的所有端口均为非边缘端口，为避免生成生成树欺骗攻击，可以将交换
在这篇文章中，我们将深入探讨TCP连接建立过程中的关键步骤——三次握手。三次握手是确保客户端和服务端之间建立可靠连接的重要过程。通过三次握手，双方可以确认彼此的接收和发送能力，并同步双方的初始序列号，从而确保连接的稳定性和可靠性。文章还解释了三次握手的原因，它可以避免历史重复连接的初始化，确保双方都...
摘要：本文通过5个部分内容帮助开发者快速了解GaussDB(DWS) 资源管理机制，让数仓过载烦恼不再，把“烂”SQL牢牢关进笼子里。 本文分享自华为云社区《直播回顾 | 掌握把“烂”SQL牢牢关进笼子里的密钥》，作者： 华为云社区精选 。 混合负载场景下，怎样避免“烂”语句对数据库系统的冲击？如何
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。
JUC提供的锁机制，可以保证在同一个JVM进程中同一时刻只有一个线程执行操作逻辑； 多服务多节点的情况下，就意味着有多个JVM进程，要做到这样，就需要有一个中间人； 分布式锁就是用来保证在同一时刻，仅有一个JVM进程中的一个线程在执行操作逻辑； 换句话说，JUC的锁和分布式锁都是一种保护系统资源的措施。尽可能将并发带来的不确定性转换为同步的确定性；
AsyncLocal 用法简介 通过 AsyncLocal 我们可以在一个逻辑上下文中维护一份私有数据，该上下文后续代码中都可以访问和修改这份数据，但另一个无关的上下文是无法访问的。 无论是在新创建的 Task 中还是 await 关键词之后，我们都能够访问前面设置的 AsyncLocal 的数据。
nacos2.X版本无法注册的几个原因以及解决方案（踩坑避雷！）
