Docker-in-Docker的主要目的是帮助开发Docker本身。许多人使用它来运行CI（例如使用Jenkins），这看起来很好，但它们会遇到许多“有趣”的问题，可以通过将Docker套接字绑定到Jenkins容器来避免。
Android插件化技术是应用程序级别的一项创新型技术，它的初衷主要是用于热更新，减少APK安装包的大小，以及解决65535方法数量的限制。从技术层面来说，Android插件化技术与传统意义上的动态加载还不一样，因为它在不需要声明任何特定的接口或组件的情况下，它就在可以加载或者启动整个应用程序(比如apk文件)。Android插件化技术的主要应用场景是，在同一个设备上启动多个应用的实例，也就是我们常说的"双开"。根据我们的观察，诞生Android插件化的的两个主要动机是：1是在社交APP中的多账户需求，2是在应用商店中即时启动应用程序。上面这两种应用场景均来自用户的需求。比如，一个用户既拥有Twitter的个人账户，也有一个拥有Twitter的企业账户，而又不想来回注销切换账户并重复登录，并且不想使用两个手机。Google Play中有一个很受欢迎的APP——"Parallel Space",就是采用的这项技术，它的安装量已经有5000万次。
虽然预加载是在顶级操作opcache上构建的，但它并不完全相同。Opcache将获取您的PHP源文件，将其编译为“操作码”，并将这些编译后的文件存储在磁盘上。
如果你经常使用容器，那么你很有可能希望在某个时刻查看正在运行的容器的文件系统。也许容器无法正常运行，你想读取一些日志，也许你想检查容器内部的一些配置文件…或者，你可能像我一样，想在该容器中的二进制文件上放置一些 eBPF 探针（稍后将详细介绍）。 不管原因是什么，在这篇文章中，我们将介绍一些可以用来检查容器中的文件的方法。 我们将从研究容器文件系统的简单和通常推荐的方法开始，并讨论为什么它们不能总是工作。接下来，我们将对 Linux 内核如何管理容器文件系统有一个基本的了解，我们将利用这一了解以不同但仍然
编者按：本文作者 Berwin，W3C性能工作组成员，360导航高级前端工程师。Vue.js早期用户，《深入浅出Vue.js》（正在出版）作者。
导语 | Serverless 环境给DevOps和开发团队带来了复杂性和可观察性方面的挑战。在分布式系统里，为这些现代环境建立可观察性策略是至关重要的，以便快速识别、排除故障和解决问题。本文由 Epsagon Director of Engineering Gal Bashan 在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021上的演讲《Observability in Serverless Environments》整理而成，带大家回顾可观察性、它的关键因素（指
在任何应用程序中，缺乏可观察性就像骑自行车时蒙上眼睛一样。唯一不可避免的结果就是崩溃，而崩溃总是伴随着代价。当我们获得可观察性时，这个代价往往是我们唯一关注的，但这不是唯一的代价。可观察性的另一个成本通常一开始不会被解决，直到它变得比崩溃的成本更令人痛苦，这是指维护成本和适应性成本。
在 Linux 内核中工作是实现安全性、网络和可观察性特性的理想选择。然而，这并不是没有挑战。无论是修改内核源代码，还是添加模块，开发人员传统上发现他们要与难以调试的复杂基础设施和抽象层作斗争。Extended BPF[2]（eBPF）解决了这两个问题。
平台工程是用来设计、构建工具链和工作流的方法，软件工程师团队在这些工具和流程的帮助下，获得自助服务的能力。这些工具和流程被称为内部开发平台，经常会被简称为平台。平台团队的目标是提高开发生产力、加快发布节奏、提高应用稳定性、降低安全及合规风险，以及降低成本。
我的旅程始于 Macromedia Flex，后来被 Adobe 收购。Flex 是基于 Flash 上的 ActionScript 的一个框架。ActionScript 与 JavaScript 非常相似，但它具有注解功能，允许编译器为订阅包装字段。我不记得确切的语法了，也在网上找不到太多信息，但它看起来是这样的：
最近开源了一个 Vue 组件，还不够完善，欢迎大家来一起完善它，也希望大家能给个 star 支持一下，谢谢各位了。
在软件开发行业中找到一个Android开发的架构标准是相当复杂的。确实，在一段时间内，一个非常基础的MVP已经被提出来打破 God-Object (完全负责所有的事情)，而且，就在不久之前，谷歌提出的MVVM，使用它的体系结构组件，正在被采用(ViewModel, LiveData, LifeCycleObserver…)。尽管这些体系结构(尤其是MVVM)实现了分离组件并使其可测试和可重用的目的，但我们仍然发现了一些问题，使我们自问这是否是我们可以使用的最佳体系结构。
在分布式系统中，应用通常包含业务逻辑、非功能性需求（NFR）和中间件依赖（三方依赖）。在应用程序中，只有业务逻辑才承载具体的业务价值，NFR 和三方依赖是必要的非增值活动，不直接产生业务价值，但是非增值活动耗费开发人员大量的时间和精力，导致业务交付速度慢。
六个月前，我们将独立 API从开发人员预览中升级，从而在 Angular 的简单性和开发人员体验方面达到了一个重要的里程碑。今天，我们很高兴地宣布，我们将继续 Angular Momentum，推出自 Angular 首次推出以来最大的版本；在反应性、服务器端渲染和工具方面取得巨大飞跃。所有这一切都伴随着跨功能请求的数十项生活质量改进，在 GitHub 上获得了 2,500 多个赞！
课程内容 ØPivot控件 ØContext Menu ØData Contract Attributes TODO List使得我们能够快速、简单并且有效地管理任务。我们不仅可以用带颜色的五角星和具体的描述来标记的任务，而且也可以用多种方式来进行过滤，比如，按照已经过期的任务、今天需要完成的任务或者带星级的任务来对任务进行过滤。在浏览“已经完成”的任务列表时，我们也可以对任务进行撤销。一般情况下，我们寻找所关心的任务时，会触发过滤器。 相对于本书的其他应用程序而言，TODO List包
前言 这几天分享了怎么搭建集群，这一篇给大家介绍的是泛型，在我们的很多java底层的源代码都是有很多复杂的泛型的！那什么是泛型呢？ 泛型是Java SE 1.5的新特性，泛型的本质是参数化类型，也就是说所操作的数据类型被指定为一个参数。这种参数类型可以用在类、接口和方法的创建中，分别称为泛型类、泛型接口、泛型方法。 Java语言引入泛型的好处是安全简单。在Java SE 1.5之前，没有泛型的情况的下，通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”，“任意化”带来的缺点是要做显式的强制类型转换，而这种
原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/48110543
这是一篇发布在dotnet 团队博客上由微软Graph首席软件工程师 Joao Paiva 写的文章，原文地址： https://devblogs.microsoft.com/dotnet/microsoft-graph-dotnet-6-journey/。
这篇文章基于最近一次与Cloud Native Computing Foundation合作，与OverOps工程团队的Brandon Groves和Ben Morrise合作创建的网络研讨会。
RC和快照隔离级别主要都是为解决 只读事务遇到并发写时可以看到什么（虽然中间也涉及脏写），还没触及另一种情况：两个写事务并发，而脏写只是写并发的特例。
groupId一般定义项目组名，命名规则使用反向域名。例如com.itbaizhan
尽管客户端 JavaScript 具有逻辑一致性，但可能存在仅在服务器上运行时才会显现的错误。以下示例演示了尝试获取不存在的乐队时会发生什么：
关于WPF本地化问题有许多其他的文章，包括使用Locbaml本地化WPF应用程序（https://www.codeproject.com/KB/WPF/Article.aspx），其中介绍了对XAML文件进行本地化的不同方法，每种方法都有各自的优缺点。
课程内容 Ø 加密和解密 Ø 密码输入框 Ø 值转换 Ø DataTimeOffset Ø 可观察集合 Ø INotifyPropertyChanged事件 Passwords & Secrets是一个类似记事本风格的应用，它有一个主人保护密码。因此，我们可以用它来存储大量的密码和一些不希望落入他人之手的秘密。当然，它的记事功能是一流的，支持： Ø 自动保存，使得速记变得快速而简单。 Ø 提供每条笔记的快速预览。 Ø 可自定义每条笔记的背景色、前景色和字体大小。
尽管在诞生之初，WebAssembly（简称Wasm）目的是为浏览器带来高级编程的功能 -- 它提供了一条途径，以使得以各种语言编写的代码都可以以接近原生的速度在Web中运行。在这种情况下，以前无法以此方式运行的客户端软件都将可以运行在Web中。
上一次和大家分享的是Linux下Qt创建共享库并链接共享库，这次和大家分享的是Windows下Qt创建共享库并链接共享库。大家肯定注意到标题中Qt后面括号中的minGW，为什么要加上minGW呢？先卖个关子，后面的介绍中会解释的。
课程内容 Ø Charts & Graphs 你平时关注自己的体重吗？Weight Tracker使得你可以随时跟踪自己的体重，并且提供几种体重发展趋势的视图。它是一个基于Pivot控件的、具有三条Pivot Item的应用： ➔列表-测量体重的原始数据列表，支持数据的添加和删除。连续数据记录所体现的体重增减趋势通过上升/下降箭头来表示。 ➔图-在一个折线图上绘制我们体重随时间变化的曲线，同时，可以显示我们在应用程序的设置页面中定义的目标体重。我们可以浏览所有的数据，或者根据自身的需求缩小浏览
SkyWalking架构的基本设计原则包括易于维护、可控和流式处理。 为了实现这些目标，SkyWalking后端采用以下设计。
动态语言是在运行时确定数据类型的语言。变量使用之前不需要类型声明，通常变量的类型是被赋值的那个值的类型。现在比较热门的动态语言有：Python、PHP、JavaScript、Objective-C等，而 C 、 C++ 等语言则不属于动态语言。
动态编程语言是高级程序设计语言的一个类别，在计算机科学领域已被广泛应用。它是一类在运行时可以改变其结构的语言：例如新的函数、对象、甚至代码可以被引进，已有的函数可以被删除或是其他结构上的变化。动态语言目前非常具有活力。例如JavaScript便是一个动态语言，除此之外如PHP、Ruby、Python等也都属于动态语言，而C、C++等语言则不属于动态语言。----来自维基百科
Netflix的云数据工程团队运行各种JVM应用程序，包括诸如Cassandra和Elasticsearch之类的流行数据存储。尽管我们大多数集群在分配给它们的内存下都能稳定运行，但有时“死亡查询”或数据存储区本身的错误将导致内存使用失控，这可能触发垃圾回收（GC）循环甚至运行JVM内存不足。
原文：https://overreacted.io/react-as-a-ui-runtime/
ConfigureAwait（true） 和 ConfigureAwait（false
本文对Java、Go和Rust之间的对比并非完全是基准测试，更多的是比较输出的可执行文件大小、内存使用情况、CPU使用率、运行时要求，当然会有一个小基准测试用于获取RPS数据，使得更容易理解这些数值。
作者：Jon Friesen、Nick Tate 和 Cody Baker，DigitalOcean
CNCF在云原生的定义[1]中，将可观测性（Observability）明确为一项必备要素。因此，使用云原生应用架构，享受其带来的效率提升时，不得不面对的是如何构建匹配的可观测性能力。发展到今日，可观测性在开源和商业上已经有了大量的解决方案拼图，CNCF Cloud Native Landscape[2]中相关内容更是多达上百个。本文总结了可观测性能力的成熟度模型，希望能为组织选择适合自身的可观测性方案提供指导。
谈到 Service Mesh，人们总是想起微服务和服务治理，从 Dubbo 到 Spring Cloud (2016开始进入国内研发的视野，2017年繁荣)再到 Service Mesh (2018年开始被大家所熟悉)，正所谓长江后浪推前浪，作为后浪，Service Mesh 别无选择，而 Spring Cloud 对 Service Mesh 满怀羡慕，微服务架构的出现与繁荣，是互联网时代架构形式的巨大突破。Service Mesh 具有一定的学习成本，实际上在国内的落地案例不多，大多是云商与头部企业，随着性能与生态的完善以及各大社区推动容器化场景的落地，Service Mesh 也开始在大小公司生根发芽，弥补容器层与 Kubernetes 在服务治理方面的短缺之处。本次将以一个选型调研者的视角，来看看 Service Mesh 中的可观察性主流实践方案。
如果你研究过云原生应用程序和相关技术，大概率你遇到过 CNCF 的云原生全景图。这张全景图技术之多规模之大无疑会让人感到震惊，该如何去理解这张图呢？
计算机革命起源机器。编程语言就像是那台机器。它不仅是我们思维放大的工具与另一种表达媒介，更像是我们思想的一部分。语言的灵感来自其他形式的表达，如写作，绘画，雕塑，动画和电影制作。编程语言就是创建应用程序的思想结构。
Javascript具有自动垃圾回收机制(GC:Garbage Collecation)，也就是说，执行环境会负责管理代码执行过程中使用的内存。其原理是：垃圾收集器会定期（周期性）找出那些不在继续使用的变量，然后释放其内存。但是这个过程不是实时的，因为其开销比较大并且GC时停止响应其他操作，所以垃圾回收器会按照固定的时间间隔周期性的执行。
我曾经有过的所有这些对生命周期的误解，现在有很多初学者也深陷于此。我用到的术语可能不是标准的，所以下面列了一个表格来解释它们的用意。
随着组织越来越多地将其基础架构、应用程序和服务迁移到云端，管理信息、维护安全性和保护数据完整性都变得更具挑战性。
导读：布局鸿蒙应用和生态是大势所趋，Web 开发者想上手鸿蒙，是否只有直接使用鸿蒙原生框架开发应用这这一条高成本的道路？现在，拥有 3.4w+ Star 的开源跨端框架 Taro 给出了一个更友好的方案，也给出了国内 Web 技术栈适配鸿蒙的典型案例，本文将对其适配原理进行解析。此外，本文作者、Taro 核心开发宣泽彬老师还将在 4 月 18-20 日举办的 QCon 全球软件开发大会·北京站深入分享性能优化的思路，敬请期待。 GitHub：https://github.com/NervJS/taro 议题详情：https://qcon.infoq.cn/2024/beijing/presentation/5701
Serverless 是一种云原生开发模型，可使开发人员专注构建和运行应用，而无需管理服务器。简单来说 Serverless 就是让你不与或少与运行应用程序所需的服务器和基础设施进行交互，当今天我们提到 "serverless" 这个词的时候通常它可以指 CaaS 和 FaaS 这两种服务。
平台团队的工作流程和检查表，用于在其平台中构建安全性、流水线、预配、连接性、编排和可观察性。
Redis是一个高效的内存数据库，它支持包括String、List、Set、SortedSet和Hash等数据类型的存储，在Redis中通常根据数据的key查询其value值，Redis没有模糊条件查询，在面对一些需要分页、排序以及条件查询的场景时(如评论，时间线，检索等)，只凭借Redis所提供的功能就不太好不处理了。
作为程序大家都知道，写代码和调试的时间是差不多9：1，也就是说90% 的时间大家都在调试代码，怎么样才能最快的发现bug？
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