在之前的动态模型之动态增减【FunTester测试框架】中分享了动态的性能测试模型的实现，后面在实际工作中也是受益匪浅，有文为证动态压测模型让工作更轻松。
你好！这是由一个刚毕业的学生，由于项目所需，需要通过Java后台的方式打印Word文档，因此在对大量能操作word的Java API中，选择了Apache POI。以下将简单分享一下这个在学习和开发这个基于POI的word文档打印工具时，一些心得：
控件本身非常非常简单，唯一难点在于倒计时期间动态增减时长，如果说动态增减时长是瞬间完成的，倒也没什么难度，但是如果是需要花一定时间做动画的话（见效果图），考虑的逻辑就变多了，这也是我写这个的目的，对应源码中就是plus这个方法。地址： KeepCountdownView
数组： 数组是将元素在内存中连续存放，由于每个元素占用内存 相同，可以通过下标迅速访问数组中任何元素。但是如果要在数组中增加一个元素，需要移动大量元素，在内存中空出一个元素的空间，然后将要增加的元素放在其 中。同样的道理，如果想删除一个元素，同样需要移动大量元素去填掉被移动的元素。如果应用需要快速访问数据，很少或不插入和删除元素，就应该用数组。 链表： 链表恰好相反，链表中的元素在内存中不是顺序存储的，而是通过存在元素中的指针联系到一起。比如：上一个元素有个指针指到下一个元素，以此类推，直到最后
一般来说，数据库的繁忙体现在：不同用户需要访问数据集中的不同部分，这种情况下，我们把数据的各个部分存放在不同的服务器/节点中，每个服务器/节点负责自身数据的读取与写入操作，以此实现横向扩展，这种技术成为分片，即sharding。
从技术本质的角度去理解注册中心，首先必须要了解Producer和Consumer，因为有了业务问题的述求，才会产生注册中心。
1.、数组必须事先定义固定的长度（元素个数），不能适应数据动态地增减的情况。当数据增加时，可能超出原先定义的元素个数；当数据减少时，造成内存浪费；数组可以根据下标直接存取。
当你你需要原味咖啡时那就生成原味咖啡的对象，而当你需要加奶咖啡时，仅仅需要将原味咖啡对象传递到加奶装饰者中去装饰一下就好了。如果你加了奶还想加糖，那就把加了奶的咖啡对象丢到加糖装饰者类中去装饰一下，一个先加奶后加糖的咖啡对象就出来了。 如果用继承实现就是排列组合,原味,加糖,加奶,先加糖后加奶,先加奶后加糖,如果再加蜂蜜…
之前在性能测试中，我重新认识了随机数的功能性能测试中的随机数性能问题探索。但目前工作中接触到的都是静态的比例，即用例真正开始前，各个接口、场景的比例都是固定的。按照我的思路，旧会存在一个提前初始化完成的list，但是最近工作中遇到了需要在压测过程中（动态QPS模型），动态调整两个场景的比例值，计划是在某个范围内周期波动。
第一步：provider 向注册中心去注册 第二步：consumer 从注册中心订阅服务，注册中心会通知 consumer 注册好的服务 第三步：consumer 调用 provider 第四步：consumer 和 provider 都异步通知监控中心
在使用Linux操作系统时，当磁盘空间不足或需求增加时，我们需要对磁盘进行扩容。LVM（Logical Volume Manager）是一种在Linux中管理磁盘空间和卷的方法，它提供了灵活的扩容和管理功能。本文将详细介绍使用LVM进行磁盘扩容的步骤和方法。
一般餐厅过去点餐，都有一个专门的服务员，拿着小本本，由你点菜，确认需求后，最后统一给你下单，并且通知给厨师，厨师拿到这个单后就直接开始做了...其中客户点餐(command)，服务员下单这个是命令(command)，而像这种由专门的服务员来给你统一提交订单给厨师，算是命令模式的一种现实呈现。
在创建好的Swarm集群中运行nginx服务，并使用--replicas参数指定启动的副本数。
（2）数组元素的存诸单元在数组定义时分配，链表结点的存储单元在程序执行时动态向系统申请；
在性能测试中，其本质基础就是多线程编程。这其中多线程安全计数是一个很常见的使用场景，在此之前我用的是java.util.concurrent.atomic.AtomicLong或者java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger，但是在最近深入学习多线程编程的过程中（随着线程数增加），发现知识又需要增加了。
在视频课《2.15.Power Query操作的陷阱及工作原理》里，我强调过，Power Query虽然在很大程度上给用户实现报表的自动化（随源数据的增减动态一键刷新得结果）提供了很好的功能。
距离上次对FunTester测试框架功能规划之后，已经很久没有更新过功能规划了，主要因素是FunTester测试框架目前支持的功能已经完全满足工作需求。无论是分布式性能测试框架，还是全链路性能测试支持，以及量化模拟线上流量，基本技术验证都完成了，余下的都是在技术方案的上进行调整以更适应现在工作需求，不存在技术障碍。
String、StringBuilder、StringBuffer三者的执行效率 StringBuilder > StringBuffer > String
在视频课里，我强调过，Power Query虽然在很大程度上给用户实现报表的自动化（随源数据的增减动态一键刷新得结果）提供了很好的功能。
其中 virtual 居然直接 指向物理页面的起始地址，不是单单根据图推断的，文章内容也是这么描述的
在很多个视频或文章里，我都强调过，Power Query虽然在很大程度上给用户实现报表的自动化（随源数据的增减动态一键刷新得结果）提供了很好的功能。
特性合辑 云监控 1 月发布特性总览： 特性详情 【Dashboard】 1. Dashboard 展示告警数据：Dashboard 接入告警历史数据，以丰富的可视化能力覆盖告警趋势监控场景，告警数据与基础监控数据联合分析，提高用户异常定位效率。 2. 新版可视化 SDK 升级上线：旧版 MonitorSDK 升级为 Mini-Dashboard，以 Dashboard2.0 能力建设新版 SDK，新升级能力如下： （1）仪表盘、数字图、表格等更丰富的图表能力； （2）支持多曲线图表、多实例图表
当前的OKR中已经全面接入动态压测模型了，不仅仅是效率的提升，还带来了一个非常意外的收获。
Ansible Inventory 是包含静态 Inventory 和动态 Inventory 两部分的，静态 Inventory 指的是在文件中指定的主机和组，动态 Inventory 指通过外部脚本获取主机列表，并按照 ansible 所要求的格式返回给 ansilbe 命令的。这部分一般会结合 CMDB 资管系统、云计算平台等获取主机信息。由于主机资源一般会动态的进行增减，而这些系统一般会智能更新。我们可以通过这些工具提供的 API 或者接入库查询等方式返回主机列表。
首先要抛弃原有的模型结构，将每个多线程任务都当做一个可管理对象，需要有一个中断方法，然后有一个全局的运行状态的管理类，包含一些基础添加，删除，终止单个多线程任务的能力。
事件委托，简单的来说，就是把一个元素的响应事件的函数委托到另一个元素。一般来讲，会把一个或者一组元素的事件委托到它的父层或者更外层元素上，真正绑定事件的是外层元素，当事件响应到需要绑定的元素上时，会通过事件冒泡机制从而触发它的外层元素的绑定事件上，然后在外层元素上去执行函数。
前端发展至今，研发同学们为了解决提效问题，衍生出多种建站模模式，核心思路是：把多而重复的工作尽可能磨平，只针对定制化需求进行开发。这里分享一种新的建站模式 - 通过构建多个 领域模型 搭建系统。
差分数组是一种高效的算法技巧，它在处理数组区间操作时特别有用。当你需要频繁地对数组的某个区间进行元素的增减操作时，使用差分数组可以显著提高效率。这种方法的核心思想是利用差分来避免对整个区间进行逐个元素的修改。
Cinema 4D R25 for mac是一款三维设计和动画软件。有了最新的Cinema 4D R25，最直观的3D应用程序界面变得更好了。更新的方案和图标集为Cinema 4D的经典外观提供了全新、现代的风格，并且可使您将更多注意力放在您的作品上。此次更新修复了在启用 Cinema 4D 渲染器的情况下在 Adobe After Effects 中快速操作形状图层时的稳定性问题。
在Excel的原生作图方式下，图表与数据区域天然地保持联动，图表所需的数据部分是以单元格地址的方式和源数据保持联动关系。故在源数据区域上修改数据值，图表立即可响应新的数据变化。
从上面我们也可以发现，好像哪都有ZooKeeper的身影，那什么是ZooKeeper呢？我们先去官网看看介绍：
工厂布局规划主要是研究工序之间、车间之间以及 工厂整体的设备、工作台、原材料、成品仓库等配置的合理性，以达到整个生产系统的人流与物流畅通化、搬运最优化、流程最优化、效率最大化的目标。
这些角色共同协作，构建了一个灵活、可靠的分布式系统架构，使得各种服务可以相互协作，实现复杂的业务逻辑和需求。希望这些信息能够帮助你更好地理解它们在分布式系统中的作用。
通用网关接口，外部程序与web服务器之间的接口标准，是在cgi程序和web服务器之间传递信息的过程
保持更新，转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/ramfs-tmpfs-test.html
用户提交Spark应用到Yarn上时，可以通过spark-submit的num-executors参数显示地指定executor个数，随后，ApplicationMaster会为这些executor申请资源，每个executor作为一个Container在Yarn上运行。Spark调度器会把Task按照合适的策略分配到executor上执行。所有任务执行完后，executor被杀死，应用结束。在job运行的过程中，无论executor是否领取到任务，都会一直占有着资源不释放。很显然，这在任务量小且显示指定大量executor的情况下会很容易造成资源浪费。
之前的期货库存数据接口不稳定，特此更新一个新接口，同时提高了老接口的访问的稳定性。详情请查看文档
很多业务中的突发事件，可能会造成比往常多数倍，甚至数十倍的流量冲击。这些流量会冲击后端架构每一层，但是数据库是最后的生命线，也是最难救的。
因为图片1-5是使用行内块的方式布局，只要控制图片1的div的margin-left改变，就可以跟推箱子一样，实现5个图片的左右滑动。
作为应对高并发的手段之一，限流并不是一个新鲜的话题了。从Guava的Ratelimiter到Hystrix，以及Sentinel都可作为限流的工具。 自适应限流 一般的限流常常需要指定一个固定值(qps)作为限流开关的阈值，这个值一是靠经验判断，二是靠通过大量的测试数据得出。但这个阈值，在流量激增、系统自动伸缩或者某某commit了一段有毒代码后就有可能变得不那么合适了。并且一般业务方也不太能够正确评估自己的容量，去设置一个合适的限流阈值。 而此时自适应限流就是解决这样的问题的，限流阈值不需要手动指定，也不需要去预估系统的容量，并且阈值能够随着系统相关指标变化而变化。 自适应限流算法借鉴了TCP拥塞算法，根据各种指标预估限流的阈值，并且不断调整。大致获得的效果如下:
这篇文章来写写我学习ZooKeeper的笔记，如果有错的地方希望大家可以在评论区指出。
在最近湛卢新书《轻松主义》过程中，感触颇多。这不在阅读第二部分（轻松行动）的导读内容时候又GET了一个新的知识点：约束自己的努力程度。
上次写了一篇 什么是消息队列？以后，本来想入门一下Kafka的(装一下环境、看看Kafka一些概念啥的)。后来发现Kafka用到了ZooKeeper，而我又对ZooKeeper不了解，所以想先来学学什么是ZooKeeper，再去看看什么是Kafka。
php5.3之前的版本 , 只有引用计数 , 如果遇到循环引用的情况 , 会出现内存泄露
ZooKeeper相信大家已经听过这个词了，不知道大家对他了解多少呢？ZooKeeper也可以作为注册中心。后面听到ZooKeeper的时候，是因为ZooKeeper可以作为分布式锁的一种实现。
简介 Elastic-Job是一个分布式调度解决方案，由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成。 Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案，使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务。 功能列表 1、任务分片 将整体任务拆解为多个子任务 可通过服务器的增减弹性伸缩任务处理能力 分布式协调，任务服务器上下线的全自动发现与处理 2、 多任务类型 基于时间驱动的任务 基于数据驱动的任务（TBD） 同时支持常驻任务和瞬时任务 多语言任务支持
ArrayList 一.概述 什么是ArrayList： ArrayList是一种特殊的数组（动态数组），List接口的可调整大小的数组实现。 ArrayList特点： 1.长度可变，动态增减 2.查询速快，增删改慢（比普通数组慢） 使用方法： 在 java.util软件包中，使用导包。 ---- 二.用法 1.构造方法 Constructor 描述 ArrayList() 构造一个初始容量为十的空列表。 ArrayList( int initialCapacity ) 构造具有指定初始容量的空列
分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。-百度百科
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本，并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例，深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态，企业如何与开源社区紧密配合，实现共赢。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
