流水线模型众所周知，DevOps流水线（DevOps pipeline）的本质是实现自动化工作流程，用于支持软件开发、测试和部署的连续集成、交付和部署（CI/CD）实践。它是DevOps方法论的核心组成部分，旨在加速软件交付、提高质量和实现持续改进。流水线的核心是流水线模型，是实现工作流编排，执行的重要基石，一个优秀的流水线模型可以覆盖用户更多的实践场景，按照用户的所思所想支持编排相应的工作流程，
1 简介最近几年越来越多的公司都开始进行自动化测试的设计和布局了，自动化，顾名思义就是把以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程，并经常用于回归测试中，市面上也存在很多开源的自动化测试的工具和理论知识，今天我要说的是RobotFramework这个工具；我也是在偶然的机会中接触到了RobotFramework这个工具，并且觉得形式很新颖，一下就被吸引了，RobotFramework是一款pyt
前言本文记录了由于JSF异步调用超时引起的接口可用率降低问题的排查过程，主要介绍了排查思路和JSF异步调用的流程，希望可以帮助大家了解JSF的异步调用原理以及提供一些问题排查思路。本文分析的JSF源码是基于JSF 1,7.5-HOTFIX-T6版本。起因问题背景1.广告投放系统是典型的I/O密集型（I/O Bound）服务，系统中某些接口单次操作可能依赖十几个外部接口,导致接口耗时较长，严重影响用
1\. 问题背景某应用在启动完提供JSF服务后，短时间内出现了大量的空指针异常。分析日志，发现是服务依赖的藏经阁配置数据未加载完成导致。即所谓的有损上线或者是直接发布，当****应用启动时，service还没加载完，就开始对外提供服务，导致失败调用。关键代码如下数据的初始化加载是通过实现CommandLineRunner接口完成的@Component public class LoadSystem
一、背景vue项目中使用 vue-pdf 第三方插件预览pdf，书写业务代码完美运行，pdf文件内容正常预览无问题。后期需求有变，业务需求增加电子签章功能。这个时候pdf文件的内容可以显示出来，但是公司的电子签章无法显示。这令人沮丧，因为已经编写了许多特定于此依赖项的代码，如果替换依赖库，这些代码很可能会被浪费。更重要的是其已经在生产环境运行。在不更改依赖库进行大改动的前提下，先查找问题所在。经查
前言随着互联网和大数据的迅猛发展，分布式日志系统和日志分析系统已广泛应用，几乎所有应用程序都使用各种日志框架记录程序运行信息。因此，作为工程师，了解主流的日志记录框架非常重要。虽然应用程序的运行结果不受日志的有无影响，但没有日志的应用程序是不完整的，甚至可以说是有缺陷的。优秀的日志系统可以记录操作轨迹、监控系统运行状态和解决系统故障。Java 日志框架进化史早期 Java 日志框架没有制定统一的标
背景近期参与了一个攻坚项目，前期因为其他流程原因，测试时间已经耽搁了好几天了，本以为已经解决了卡点，后续流程应该顺顺利利的，没想到 人在地铁上，bug从咚咚来~没有任何修改的服务接口，抛出异常：java.lang.ClassCastException: java.util.HashMap cannot be cast to cn.xxx.xxx.xxx.xxx.BatchInfo排查过程1、作为资
本文要点•了解并入门 Skia、OpenGL 和 Vulkan•了解 Skia 在后端渲染上的坑点前言Skia 是什么Skia 是一个开源 2D 图形库，提供可跨各种硬件和软件平台工作的通用 API。 它充当 Google Chrome 和 ChromeOS、Android、Flutter 和许多其他产品的图形引擎。也是国内大厂自渲染首选图形库。OpenGL 是什么OpenGL 是一种跨平台的图形
数据治理是对数据管理权力的执行和落实。数据建模可以被认为是对数据定义权力的执行和实施。数据建模这门学问涉及到在"正确"的时间，由"正确"的人，为组织定义"正确"的数据， 这就是数据治理的本质。创建数据模型的动因有很多。一般包括遵循数据标准、减少冗余、符合业务规则、数据整合以及数据资产化等。但是，笔者认为建立数据模型的根本原因是为组织贯彻数据纪律。“令行禁止，王者之师。”纪律是一支军队的命脉。大凡能
一、背景介绍某应用在压测过程机器cpu使用率超过80%，通过在线诊断工具进行CPU采样生成的火焰图，看到程序中频繁调用environment.getProperty()获取属性值，而其内部调用了JndiPropertySource.getProperty()通过在线诊断工具进行CPU采样生成的火焰图问题解决属性进行缓存，这里通过@Value+set方法注入到静态变量。后使用Forcebot平台进行
随着小程序使用场景越发广泛，用户体验愈发受重视，如何通过技术手段提升小程序性能成为重中之重，本篇文章以京东购物小程序性能优化实践为例，带您实现性能翻倍！
从 Web 诞生之日起，UI 自动化就成了测试的难点，到现在近 30 年，一直没有有效的手段解决Web UI测试的问题，本文结合一些开源的项目探索使用GPT 自动做 UI 测试的可能性。
第一章 简介太赫兹波是介于微波和光波之间的光谱区域，频率从 0.1THz ~ 10THz 之间，波长在 3mm ~ 30μm 之间。提供大块连续的频带范围以满足对 Tbit/s 内极高数据传输速率的需求，使该区域成为下一代无线通信（6G）的重点研究领域。预计在 2030年 左右实现商业部署，太赫兹区域在 成像、光谱学 和 传感 等许多应用领域显示出巨大的前景。这一频率范围的解密涉及到跨学科的研究，
简介HBase 的全称是 Hadoop Database，是一个分布式的，可扩展，面向列簇的数据库，是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案。本文会像剥洋葱一样，层层剥开她的心。特点首先我们看一下hbase有哪些特点：•高性能基于LSM树的数据结构设计，保证了顺序写，并且通过布隆过滤器，compaction等内部优化手段来优化读性能，使得hbase具有很高的读写性
摘要：在大数据领域中，Hive SQL被广泛应用于数据仓库的数据查询和分析。然而，由于数据量庞大和复杂的查询需求，Hive SQL查询的性能往往不尽人意。本文针对Hive SQL的性能优化进行深入研究，提出了一系列可行的调优方案，并给出了相应的优化案例和优化前后的SQL代码。通过合理的优化策略和技巧，能够显著提升Hive SQL的执行效率和响应速度。**关键词：**Hive SQL；性能优化；调优
落地DDD是一件很困难的事情。首先在思想认知层面就比较难以突破，这篇文章记录我对DDD的学习、感悟与项目工程代码重构实战心得！
Debug 的时候，都遇到过手速太快，直接跳过了自己想调试的方法、代码的时候吧……一旦跳过，可能就得重新执行一遍，准备数据、重新启动可能几分钟就过去了。
在实际的业务开发中，我们经常会碰到VO、BO、PO、DTO等对象属性之间的赋值，当属性较多的时候我们使用get，set的方式进行赋值的工作量相对较大，因此很多人会选择使用spring提供的拷贝工具BeanUtils的copyProperties方法完成对象之间属性的拷贝。通过这种方式可以很大程度上降低我们手动编写对象属性赋值代码的工作量，既然它那么方便为什么还不建议使用呢？下面是我整理的BeanU
本文源自一次内部分享，借由此机会又把历年的DevOps状态报告翻看了一遍，其实大多数时候我们对于DevOps的理解都在于流程，工具，实践这些看得见摸得着的东西，但就像文末的几点思考所说的那样，我们一直相信技术可以改变世界，但很多时候，你要先改变人才能改变世界，而改变人是最难的。所以从文化的层面反过来看这个似曾相识的DevOps，也有不一样的思考和感悟。一、先来看一些段子2017年1月31日，全球最
低代码开发平台的出现，大大地提高的产品交付效率，但是在协同开发、敏捷迭代的场景下，也暴露出了一些问题。本文将根据不同诉求，渐进式的讨论支持并行开发的各种解决方案。
医疗健康，直播娱乐，聊天工具，通勤支付 应用融入了我们生活的方方面面。 协同办公应用，因具有丰富的文书理解、会议总结、对话摘要等人机交互需求， 成为大模型落地产业的最佳应用场景之一 而相较普通办公场景 政务场景下的协同办公对模型训练、部署、使用提出了更严谨的要求 12月22日（本周五）14:00 京东云视频号准时直播 这一期，我们将探讨，政务办公是如何从大模型中巧借力的。
本文将介绍如何用JS实现简单的屏幕录像机。一、录制准备创建一个按钮<button id="recording-toggle">Start recording</button>书写JavaScriptvar RECORDING_ONGOING = false; var recordingToggle = document.getElementById("recording-t
这篇文章主要是介绍CPU技术的发展，包括最近几十年CPU性能提升和半导体工艺发展，当前技术发展方向。希望可以帮助软件开发者理解CPU指令集和组成运行原理、CPU性能提升的现状和瓶颈、CPU技术发展方向会如何影响软件开发/设计的框架和编程思想。
背景在上一篇文章中，我们已经了解到华为即将发布的鸿蒙操作系统纯血版本——鸿蒙 Next，以及各个互联网厂商开展鸿蒙应用开发的消息。其中，Taro作为一个重要的前端开发框架，也积极适配鸿蒙的新一代语言框架 —— ArkTS。本文将深入探讨 Taro 适配鸿蒙 ArkTS 框架的工作原理，接下来我们先一同看看适配的整体思路。整体思路在适配 ArkTS 的整体思路上面，和适配小程序类似的，我们优先采用了
1 引言在前面几篇文章中，为大家介绍的都是系统的方法论，但在实际需求测试的过程当中，受到外部环境及业务逻辑的影响，比如涉及多需求耦合、浏览器缓存堆积等情况，仅针对当前需求设计出的测试用例就会有覆盖不全的问题，此时就需要借助以往的经验进行反向错误推测，辅助其他方法对测试用例进行完善。在本篇文章中，首先会对错误推测法的思路进行介绍，并对本系列文章中讲解的所有测试用例设计方法进行归纳总结，给出具体的可应
1.为什么需要使用$nextTick?首先我们来看看官方对于$nextTick的定义:在下次 DOM 更新循环结束之后执行延迟回调。在修改数据之后立即使用这个方法，获取更新后的 DOM。由于vue的试图渲染是异步的，生命周期的created()钩子函数进行的DOM操作一定要放在Vue.nextTick()的回调函数中，原因是在created()钩子函数执行的时候DOM其实并未进行渲染，而此时进行D
随着业务需求猛增、各种AB场景线上测试，交互复杂度提升，所以对门详的整体交互体验，小程序加载速度、列表的滚动性能以及业务数据层面都有更高的要求，因此作为前端研发团队，我们也迎来了一些新的挑战。
说起Spring状态机，大家很容易联想到这个状态机和设计模式中状态模式的区别是啥呢？没错，Spring状态机就是状态模式的一种实现，在介绍Spring状态机之前，让我们来看看设计模式中的状态模式。
前言众所周知，SpringBoot3.0迎来了全面支持JDK17的局面，且最低支持版本就是JDK17，这就意味着，Spring社区将完全抛弃JDK8，全面转战JDK17。作为JAVA开源生态里的扛把子，Spring可以说是整个JAVA生态的风向标，可以说，当Spring转战JDK17，会很快带领JAVA生态全面的跟进JDK17。而我本篇文章重点讲述Spring版本和JDK17升级中的实践整理。为什
你知道奇怪的移动视口错误（也称为100vh bug）吗？或者如何以正确的方式创建全屏块？
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