ElasticJob 使用 lombok 实现极简代码。关于更多使用和安装细节，请参考 lombok 官网。
问题引入：今天在 Gulp 构建任务中出现一个 html 解析错误，但是并没有报错，也没有中断 gulp 构建任务的执行，而是出现 UnhandledPromiseRejectionWarning 的警告，所以会误以为构建成功，这篇文章将对此进行探究并解决该问题。
本文以Arm Cortex-M为例，介绍了在IAR Embedded Workbench中微控制器（MCU）的启动过程。在MCU复位后，程序计数器（PC）会指向相应的复位向量，并开始执行启动代码（startup code）。如果MCU支持浮点单元（FPU），则在启动过程中，首先会调用__iar_init_vfp来初始化FPU，然后继续执行__iar_program_start。接着，__iar_program_start会调用__cmain函数。在__cmain中，会先调用__low_level_init函数，然后调用__iar_data_init3来进行全局和静态变量的初始化。在__iar_data_init3中，首先会调用__iar_zero_init3来初始化初始值为0的全局和静态变量，随后会调用__iar_copy_init3来初始化初始值为非0的全局和静态变量。最终，在启动过程的最后阶段，会通过调用__call_main来跳转到main函数，从而开始执行主程序。
一个 Node 相关的项目中，总是少不了跑脚本。跑一个脚本拉取配置、处理一些数据以及定时任务更是家常便饭。
在ES中，涉及元信息主要有三种，分别为分片元信息、索引元信息、集群元信息（节点元信息），并且这些元信息会保留在磁盘上，这样在节点重启时即可从磁盘上读取对应元信息并恢复。
此前的文章中，我们详细介绍了 Spring 预留的六个可以用来扩展代码的扩展点，从而让我们能够在 Spring 的启动阶段添加我们需要的业务启动代码：
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结果显示分片大都是因为 node_left 导致未分配，然后通过 explain API 查看分片 myindex[3] 不自动分配的具体原因：
弹性调度是 ElasticJob 最重要的功能，也是这款产品名称的由来。 它是一款能够让任务通过分片进行水平扩展的任务处理系统。
人固有一死，一个 Node 进程亦是如此，总有万般不愿也无法避免。从本篇文章我们看看一个进程灭亡时如何从容离去。
使用mongo –nodb选项启动mongo shell，启动shell但是不连接到任何mongod
上面整体描述了作业的数据结构，那么这些数据结构是怎么操作呢？在ejl中，存在这么一个服务:io.elasticjob.lite.internal.storage.JobNodeStorage,通过此类来操作job的各个节点（增删改查)，这个类比较偏底层，事实上，每个数据结构都有对应的一个服务（比如ConfigurationService...等），服务中统一调用JobNodeStorage来具体来实现,具体方法如下
我们通过IO和串口的软件开发，已经体验了嵌入式软件开发。不知道大家有没有疑惑，为什么软件能控制硬件？反正当年我学习51的时候，有这个疑惑。今天我们就暂停软件开发，分析单片机到底是如何软硬件结合的。并通过一个基本的程序，分析单片机程序的编译，运行。
开篇语 程序=数据结构+算法，由此可见，数据结构是多么的重要，任何一个框架底层都有自己数据存储结构，elastic-job-lite是一个开源的分布式任务调度框架，其基于zk来存储运行时job信息，配置信息等等，也就是说zk是它的注册中心，所以它的数据结构也和zk有关，今天我们就一起聊聊elastic-job-lite数据结构，一起揭开它的神秘面纱。 EJL数据结构整体概要介绍 在ejl中数据结构的根节点是命名空间，由开发人员在zk的配置中指定,如下代码，ejl中的数据结构都在zk的命名空间下存在（也就是可
在生产环境中，通常情况使用副本集就够了（使用配置文件部署副本集可跳转：5.x 副本集部署，使用命令行部署副本集可参考这篇文章）。除非容量非常大，并发访问非常高，副本集已经无法正常提供服务时，才建议考虑使用分片。这一节内容就来聊聊 MongoDB 分片。
在实际工作中，经常会遇到多张表进行 join 查询的操作，例如 orders 表被我们做了水平拆分，表中记录分散存储在两个数据分片中，但是 order_details 表并没有做分片，因此在对这两张表做 join 查询时，数据库1仅能在分片后的数据中进行查询，数据库2因为没有找到 order_details 表而返回空，那么整个查询结果将是实际结果的一个子集。
分片（sharding）是一个通过多台机器分配数据的方法。MongoDB使用分片支持大数据集和高吞吐量的操作。大数据集和高吞吐量的数据库系统挑战着单一服务的性能。例如：高查询率将耗尽CPU的性能。大于系统RAM的工作集将给磁盘的IO很大的压力。
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在上一个内容中,我们讨论了关于MYSQL INSTANCE 针对大量数据的对策，以及基本的策略，
问题概要，板子在稳压电源上工作很好，可一旦接了电池，stm32就会出现概率性的无法启动。加上项目比较急，这个问题阻塞一直无法量产。真是非常的要命啊。
最近有个小程序的项目，用 taro3 脚手架创建了项目，在组件里引入了 taro-ui 的组件之后，执行 yarn dev:weapp 一直报错，报错内容是无法识别 taro-ui 里面的 ts 语法
我们假设有一个集群由三个节点组成。它包含一个叫 kele 的索引，有两个主分片，每个主分片有两个副本分片。相同分片的副本不会放在同一节点。
计算机系统的启动过程是非常复杂的，也诞生了很多流派，比如BIOS-MBR启动方式、UEFI-GPT启动方式等。不管是哪个流派，广义上的启动过程是类似的，以BIOS-MBR为例，可以简化为如下步骤：
编译器是把源代码转换成可执行代码的程序。可执行代码是用计算机的机器语言表示的 代码。这种语言由数字码表示的指令组成。如前所述，不同的计算机使用不同的机器语言方案。C 编译器 负责把 C 代码翻译成特定的机器语言。
原文链接：https://planetscale.com/media/one-million-queries-per-second-with-mysql?page=%2Fresources&widge
在工作中我们一般使用IntelliJ IDEA开发工具进行代码开发，为了能方便快速的调试Flink和了解Flink程序的运行情况，我们希望本地开发工具中运行Flink时能查看到WebUI，这就可以在编写Flink程序时开启本地WebUI。
分片是指将数据拆分，拆分后存放在不同的机器上的过程，以此来降低单个服务器的压力，同时也解决单个服务器硬盘空间不足的问题，让我们可以用廉价的机器实现高性能的数据架构。有的小伙伴不理解分片和副本集的差异，一言以蔽之：副本集上每个备份节点存储的数据都是相同的，分片上存储的数据则是不同的。好了，本文我们就先来看看分片环境的搭建。 ---- 环境准备 准备三台已经装好了MongoDB的服务器，地址分别是： 192.168.248.128 192.168.248.135 192.168.248.136 本文使用的Mon
上一篇文章我们详细介绍了 STM32F030 从复位时取得复位向量，系统初始化，然后跳转到 main( ) 函数的过程。下面我们结合一个最简单的例子，对 Cube 库的使用做一个简单的介绍。
要想弄明白这个问题，首先我们得了解下C语言的编程机制，关于编程机制我在前面的文章中提到过，但没有过多的描述，今天我们就一起来看看这个问题。
最近要做关于实时数据的处理，需要用到SparkStreaming，于是乎把SparkStreaming拿出来在看看。
上一篇文章中，我们介绍了六种 SpringBoot 启动时运行代码的方法，并且详细介绍了其中两个可以获取和处理 spring 启动参数的方法：
Elasticsearch（ES）可用于全文检索、日志分析、指标分析、APM等众多场景，而且搭建部署容易，后期弹性扩容、故障处理简单。ES在一定程度上实现了一套系统支持多个场景的希望，大幅度降低使用多套专用系统的运维成本（当然ES不是万能的，不能满足事务等场景）。正是因为其通用性和易用性，ES自2010年发布首个版本以来得到爆发式的发展，广泛应用于各类互联网公司的不同业务场景。
2.问题描述 XR806（M33内核）适配新的RTOS时，沿用M4F的启动代码后出现了系统奔溃，但是expection显示的PC地址和LR地址都被修改，无法准确判断哪条语句导致的错误。
随着各行各业移动互联和云计算技术的普及发展，大数据计算已深入人心，最常见的比如 flink、spark 等。这些大数据框架，采用中心化的 Master-Slave 架构，依赖和部署比较重，每个任务也有较大开销，有较大的使用成本。RocketMQ Streams 着重打造轻量计算引擎，除了消息队列，无额外依赖，对过滤场景做了大量优化，性能提升 3-5 倍，资源节省 50%-80%。
嵌入式系统的启动都是类似的，先启动一个boot程序，然后又boot控制系统的进一步加载运行．
编辑手记：随着Oracle12.2的发布，Sharding技术也逐渐变得越来越强大，关于Sharding,你所关心的问题的答案，可能都在这里。 注：本文来自Oracle FAQ文档翻译 什么是Oracle Sharding Oracle Sharding是为OLTP应用程序定制设计的一种可扩展、支持高可用功能的架构，能够在不具有共享硬件或软件的Oracle数据库池中分发和复制数据。 数据库池作为单个逻辑数据库呈现给应用程序，应用程序通过在池中添加额外的数据库（分片），可以在任何平台上弹性扩展（数据，事务和用
无论是return了Promise， 还是内部调用了await， 就算什么也没做，它也返回promise; 一个函数，只要被标记了async，那么它就返回Promise对象 所以上面的handler函数返回的是一个promise实例
之前从网上下载了一份用GCC开发stm32的程序，也是用的stm32的库函数编程，启动文件是startup_stm32f10x_hd.s,链接脚本文件是从gcc_ride7中拷贝出的stm32f10x_flash_extsram.ld，做了些简单修改。但是编译了一下，出现了一大堆的错误。于是干脆不用这些文件，从网上查资料，自己写启动文件和链接脚本。仔细看了下startup_stm32f10x_hd.s,这个文件，发现也很简单，无非是定义了一些中断向量表和完成数据段的搬移和.bss段的清零等工作，并把程序跳转到main()函数。然后链接脚本文件告知链接器，把所有目标文件相应的段连接到一起，并把目标文件中的“变量地址”“函数地址”重定位至正确的地址空间； 编写前需要知道C程序编译后的典型内存布局 ，单片机的启动流程以及链接脚本文件的作用和编写等知识。部分知识，摘自网络。
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C编程的基本策略就是使用程序将源代码文件转换为可执行文件，此文件包含可以运行的机器语言代码。
在Elasticsearch有两类节点，一类是Master，一类是DataNode。
常把单片机系统的复位分为冷启动和热启动。所谓冷启动，也就是一般所说的上电复位，冷启动后片内外RAM的内容是随机的，通常是0x00或0xFF；单片机的热启动是通过外部电路给运行中的单片机的复位端一复位电平而实现的，也就是所说的按键复位或看门狗复位。复位后，RAM的内容都没有改变。在某些场合，必须区分出设备的重启是热重启还是冷重启。常用的方法是：确定某内存单位为标志位(如0x40003FF4～0x40003FF7 RAM单元)，启动时首先读该内存单元的内容，如果它等于一个特定的值(例如为0xAA55AA55)，就认为是热启动，否则就是冷启动。
您可以将自定义节点属性用作感知属性，以使 Elasticsearch 在分配分片时考虑物理硬件配置。 如果 Elasticsearch 知道哪些节点在同一台物理服务器上，在同一机架中或在同一区域中，则它可以分发主分片及其副本分片，以最大程度地减少发生故障时丢失所有分片副本的风险。
Redis 现在应该是各大厂标配了，不过可能很多人只懂得怎么用，但对其原理不甚了解，今天我们就用图解的形式来深入了解 Redis 高性能，高可用的秘密
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