1、概念Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica）分布式消息系统（kafka2.8.0版本之后接触了对zk的依赖，使用自己的kRaft做集群管理，新增内部主体@metadata存储元数据信息），它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spa
1 引言前几篇文章主要针对单点功能的测试用例设计方法展开介绍。然而，当拿到一个测试任务时，并非先关注某个功能的细节测试，而是先要使用场景法对主要业务流程和主要功能展开测试，当业务场景没有问题后，再使用等价类、边界值、判定表等方法对细节功能进行测试（先整体后细节）。2 概念及原理2.1 场景法概念场景法是一种通过使用事件触发流程，对系统的功能点或业务流程进行描述的方法。对于同一事件不同的触发顺序和处
CLS 衡量的是页面的整个生命周期内发生的每次意外布局偏移的最大突发性_布局偏移分数_。布局变化的发生是因为浏览器倾向于异步加载页面元素。更重要的是，您的页面上可能存在一些初始尺寸未知的媒体元素。这种组合意味着浏览器在加载完成之前无法确定单个元素将占用多少空间。因此，这种不确定性带来的剧烈布局转变就会导致一个高的CLS分数，也就说明用户体验将会很糟糕
一 问题重现夜黑风高的某一晚，突然收到一条运营后台数据库慢sql的报警，耗时竟然达到了60s。看了一下，还好不是很频繁，内心会更加从容排查问题，应该是特定条件下没有走到索引导致，如果频繁出现慢查询，可能会将数据库连接池打满，导致数据库不可用，从而导致应用不可用。二 问题排查报警自带定位慢sql语句，这个是很早就上线的一条sql语句，下面对sql语句进行了简化：select * from xxx w
授人以鱼不如授人以渔.先学会用，在学原理，在学创造，可能一辈子用不到这种能力，但是不能不具备这种能力。这篇文章主要是沉淀使用nginx+lua+redis实现灰度，当我们具备了这种能力，随时可以基于这种能力和思想调整实现方案：比如nginx+lua+(其他数据源)、nginx+(其他脚本语言)
走进零售电商，大模型能做什么？今年11.11，应用大模型带来成效显著今天下午2:00，京东云视频号准时直播看京东零售如何破题新解法，大小模型协同大模型将走向多模态，走向具身智能
在分布式系统应用中，高可用、一致性是经常面临的问题，针对不同的应用场景，我们会选择不同的架构方式，比如master-slave、基于ZooKeeper选主。随着时间的推移，出现了基于Raft算法自动选主的方式，Raft是在Paxos的基础上，做了一些简化和限制，比如增加了日志必须是连续的，只支持领导者、跟随者和候选人三种状态，在理解和算法实现上都相对容易许多。
导读不用训练lora，一张图就能实现风格迁移，还支持多图多特征提取，同时强大的拓展能力还可接入动态prompt矩阵、controlnet等等，这就是IP-Adapter，一种全新的“垫图”方式，让你的AIGC之旅更加高效轻松。都是“垫图”，谁能还原你心中的图“垫图”这个概念大家肯定都不陌生，此前当无法准确用prompt描述心中那副图时，最简单的办法就是找一张近似的，然后img2img流程启动，一切
教员常说我们总是被经验主意左右我们的思想，破局这一问题的根本解决方式是只有实事求是，实践是真理的标准。
1 引言前面几篇文章为我们讲述了因果图、判定表、正交试验等几种方法，主要是针对于不同条件输入输出的组合进行测试，但在实际需求中，我们也常会遇到需要对被测对象的状态流转进行验证的情况，此时前面几种方法将不再适用，对于这种状态转换类问题，功能图法则可大展身手。2 概念及原理2.1 基本概念功能图：也称状态图法，该方法是一种专门解决动态说明问题的测试用例设计方法 ，主要由状态迁移图和逻辑功能模型两部分构
一、平台介绍? 即时设计平台是一个即时搭建c端楼层的开发平台，支持通过导入relay设计稿url完成Ui2Code，在此基础上完成前端可视化搭建，同时支持通过ChatGPT完成一句话需求，搭建后的楼层自动同步ihub楼层市场，提供到通天塔、哥伦布等搭建平台使用。1.1 平台能力? 在哥伦布即时设计中，即时设计能力主要包括以下几个方面：画布编辑能力：即时设计平台提供了丰富的画布编辑功能，包括添加、删
性能优化是一场永无止境的旅程。到家门店系统，作为到家核心基础服务之一，门店C端接口有着调用量高，性能要求高的特点。C端服务经过演进，核心接口先查询本地缓存，如果本地缓存没有命中，再查询Redis。本地缓存命中率99%，服务性能比较平稳。
纯血鸿蒙即将到来在今年 8 月的「2023年华为开发者大会（HDC.Together）」上，华为正式官宣「鸿蒙Next」，这个更新的版本将移除所有的 AOSP 代码，彻底与 Android 切割，使其成为一个完全自主研发的操作系统，这将去掉 40%左右多余的代码，使系统变得更加简洁、流畅。同时，会上也预告了将在明年 1 月份发布面向所有开发者的预览版，意味着还有一个多月纯血的鸿蒙就要与所有开发者见
作为开发人员，碰到了执行时间较长的sql时，基本上大家都会说”加个索引吧”。但是索引是什么东西，索引有哪些特性，下面和大家简单讨论一下。
问题描述公司某规则引擎系统，在每次发版启动会手动预热，预热完成当流量切进来之后会偶发的出现一次长达1-2秒的Young GC（流量并不大，并且LB下的每个节点都会出现该情况）在这次长暂停之后，每一次的年轻代GC暂停时间又都恢复在20-100ms以内2秒虽然看起来不算长吧，但规则引擎每次执行也才几毫秒，这谁能忍？而且这玩意一旦超时，出单可能也跟着超时失败！问题分析在分析该系统GC日志后发现，2s暂停
上篇讲了因果图和判定表法，而这两种方法在变量值很多、排列组合数量极大的场景下，会生成非常庞大且冗余的测试用例，此时我们很难对所有组合场景进行全量测试用例覆盖，基于此短板，正交试验法应运而生。
本文并不是介绍如何将一个网页配置成离线应用并支持安装下载的。研究PWA的目的仅仅是为了保证用户的资源可以直接从本地加载，来忽略全国或者全球网络质量对页面加载速度造成影响。当然，如果页面上所需的资源，除了资源文件外并不需要任何的网络请求，那它除了不支持安装到桌面，已经算是一个离线应用了。
作为一名程序员，我们习惯于去了解所使用工具、中间件的底层原理，本文则旨在帮助大家了解AI模型的底层机制，让大家在学习或应用各种大模型时更加得心应手，更加适合没有AI基础的小伙伴们。一、GPT与神经网络的关系GPT想必大家已经耳熟能详，当我们与它进行对话时，通常只需关注自己问出的问题（输入）以及GPT给出的答案（输出），对于输出内容是如何产生的，我们一无所知，它就像一个神秘的黑盒子。GPT是一种基于
在任何系统中，日志都是非常重要的组成部分，它是反映系统运行情况的重要依据，也是排查问题时的必要线索。绝大多数人都认可日志的重要性，但是又有哪些场景可能导致性能问题？今天就让我们来聊聊Java日志性能那些事
客户端入口在引入配置中心 maven 依赖的 jar 文件中找到 spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config-2.2.5.RELEASE.jar!/META-INF/spring.factories，在该配置文件找到 NacosConfigBootstrapConfiguration 配置类，该类是 nacos 配置中心的入口类，类中注册了三个 bean。N
本文方案脱离Spring Bean的管理，通过算法实现的方式，完成对象循环依赖的判断，涉及的知识点包括：邻接矩阵图、拓扑排序、循环依赖。本文会着重讲解技术实现，具体算法原理不再复述
本文回顾MySQL的执行过程，帮助介绍如何进行sql优化的27个策略技巧
Flink程序构建的基本单元是stream和transformation（DataSet实质上也是stream）。stream是一个中间结果数据，transformation对数据的加工和操作，该操作以一个或多个stream为输入，计算输出一个或多个stream为结果，最后可以sink来存储数据。
跨端动态化开发方案重要性日益凸显，本文对我们团队MCube动态化实践做了总结，为大家提供经验和借鉴。接入背景随着我们工程的需求迭代，暴露出了业务需求量大，分端开发和发版更新成本高等痛点，使用H5页面来代替，在用户体验和性能相较原生有差异，所以我们团队开始了对动态化改造的研究。在做过一些列动态化开发的尝试，并对多种方案进行调研后，我们选择了MCube的动态化方案。之所以选用MCube，是因为它有以下
在我们应用中的使用场景来看，简单来说通常会看中了clickhouse在处理大批量数据的写入和读取分析方面的性能，MySQL会主要负责一些基于模型进行指标二次加工的高频查询及复杂join的查询。
本文记录Pipeline设计模式在业务流程编排中的应用前言Pipeline模式意为管道模式，又称为流水线模式。旨在通过预先设定好的一系列阶段来处理输入的数据，每个阶段的输出即是下一阶段的输入。本案例通过定义PipelineProduct（管道产品），PipelineJob（管道任务），PipelineNode（管道节点），完成一整条流水线的组装，并将“原材料”加工为“商品”。其中管道产品负责承载各
上篇讲了等价类划分和边界值分析法，而这两种方法只考虑了单个的输入条件，并未考虑输入条件的各种组合、输入条件之间的相互制约关系的场景。基于此短板，因果图法和判定表法应运而生。
在日常的开发过程中，本地代码远程调试一直是最理想的开发状态。本文通过介绍京东集团内开发的一个轻量简单的小工具”localhost”，从多角度的方案思考，到原理介绍，到最终的方案落地，在开发阶段发现问题，解决问题。
背景在 MySQL 中，当我们为表创建了一个或多个索引后，通常需要在索引定义完成后，根据具体的数据情况执行 EXPLAIN 命令，才能观察到数据库实际使用哪个索引、是否使用索引。这使得我们在添加新索引之前，无法提前预知数据库是否能使用期望的索引。更为糟糕的是，有时甚至在添加新的索引后，数据库在某些查询中会使用它，而在其他查询中则不会使用，这种情况下，我们无法确定索引是否发挥了预期的作用，让人感到非
本次的文章主要记录了利用GNS3网络模拟器搭建一个DHCP服务器，在两个DHCP服务器之前又采用RIP来连接，并在文章中记录了实验结果及使用wireshark工具抓取的数据包分析
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