---- 近日，腾讯云 CODING 签约上海优也信息科技有限公司，支持优也利用 CODING 构建一站式数字化软件研发工作流，实现团队精细化管理，加速研发管理变革，赋能工业数字化转型升级。 优也根据 CODING 的最佳实践进行了敏捷开发的培训分享，使用简单易用、灵活配置的迭代规划、故事点估算、看板视图等功能，保证研发过程更加透明高效，提升了研发效率，减少了项目风险。 同时，优也对接钢铁、焦化、煤化工、有色等行业，为了适应接踵而来的高复杂度和多样化需求，CODING 优秀的研发工具能力保障团队紧密

线程释放锁，JMM会把该线程中对应的本地内存中的共享变量刷新到主内存中。 线程获取锁，JMM会把线程对应的本地内存置为无效，从而使被监视器保护的临界区代码必须从主内存中读取共享变量。

本文是博主从事后端开发以来，对公司、个人项目的经验总结，包含代码编写、功能推荐、第三方库使用及优雅配置等，希望大家看到都能有所收获

---- 10 月 28、29 日，为期两天的第十九届全球运维大会在上海落下帷幕。全球运维大会是国内第一个运维行业大会，吸引了来自腾讯、阿里、字节等行业顶尖专家，面向互联网、金融、通信及传统行业的广大运维技术人员传播先进技术理念，分享业内最佳实践。 腾讯云 CODING 受邀参与此次大会，并设立“云领质效——腾讯云 CODING 专场”，基于自身长期的技术积累与实践，为企业借助云原生优势提升效能、创造价值、实现数字化转型提供参考和借鉴。在专场中，我们有幸邀请了腾讯云四位资深专家发表精彩演讲。他们分别是

Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。

RocketMq3.X的版本和Kafka一样是基于Zookeeper进行路由管理的，但是这意味着运维需要多部署一套Zookeeper集群，后来RocketMq选择去ZK最终出现了NameServ。NameServ作为RocketMq源码阅读的切入点非常不错，本文将会介绍Ver 4.9.4 版本的NameServ源码分析。

MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。

但确实容易忘记呀。尤其是当你刚clone下来仓库，忘记改信息，就直接 add commit push了，你的用户信息就被放在远端仓库了。很难再改了。

目前互联网系统都是微服务化，那么就需要 RPC 调用，因此本文梳理了从 RPC 基本框架协议到整个服务化框架体系建设中所包含的知识点，重点在于 RPC 框架 和 服务治理能力的梳理，本文定位于一个科普性质的文章，在于让大家了解一个全貌。

通过《重新认识下JVM级别的本地缓存框架Guava Cache——优秀从何而来》一文，我们知道了Guava Cache作为JVM级别的本地缓存组件的诸多暖心特性，也一步步地学习了在项目中集成并使用Guava Cache进行缓存相关操作。Guava Cache作为一款优秀的本地缓存组件，其内部很多实现机制与设计策略，同样值得开发人员深入的掌握与借鉴。

Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎，简称 ES。一个集群由多个节点组成，节点的角色可以根据用户的使用场景自由配置，集群可以以节点为单位自由扩缩容，数据以索引、分片的形式散列在各个节点上。本文介绍 ES 分布式架构基础原理，剖析分布式元数据管理模型，并介绍腾讯云 ES 在分布式扩展性层面相关的优化，解析代码基于 8.5 版本。

漏测Bug是指产品逻辑缺陷在测试过程中没有被发现（尤其是测试环境可以重现的缺陷），上线版本发布后或者在用户使用体验后发现并反馈回来的缺陷。可能造成线上故障或者资损，在对产品测试过程中，自己也难免出现一些Bug的漏测，因此对Bug漏测进行一些思考，并进行总结。

消息队列使用比较多的产品kafka，在各个领域都发挥了很大的作用，但是在以下的几种场景是无法满足需求。

如果将文本数据与图表数据相比较，人类的思维模式更适合于理解后者，原因在于图表数据更加直观且形象化，它对于人类视觉的冲击更强，这种使用图表来表示数据的方法被叫做数据可视化。

Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，简称ES。腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务，目前在腾讯内外部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景。海量规模、丰富的应用场景不断推动着腾讯云ES团队对原生ES进行持续的高可用、高性能、低成本等全方位的优化。 本文旨在介绍腾讯云ES 在优化查询性能之路上的探索历程，是对大量内外部客户不断优化实践的一个阶段性总结。本文会先从ES基本原理入手，在此基础上，从内核角度引导大家如何才能充分“压榨” ES 的查询性能。

异常值是偏离数据集中大多数样本点的数据点。出现异常值的原因有很多，例如自然偏差、欺诈活动、人为或系统错误。不过，在我们进行任何统计分析或训练机器学习模型之前，对数据检测和识别异常值都是必不可少的，这个预处理的过程会影响最后的效果。

集群网络系统是 Kubernetes 的核心部分，但是想要准确了解它的工作原理可是个不小的挑战。下面列出的是网络系统的的四个主要问题：

完整的机器学习应用过程，除了数据处理、建模优化及模型部署，也需要进行后续的效果验证跟踪和ML模型监控——它能保证模型和场景是保持匹配且有优异效果的。

存储器是计算机的核心部件之一，在完全理想的状态下，存储器应该要同时具备以下三种特性：