Github已经成为如今程序员必备,为了方便大家掌握Github操作,官方给我们提供了一个教程。让我们开始学习吧。
今天给大家分享一款开源的 Git 仓库管理平台。包含 Git 版本管理、持续集成、Issue 管理、代码搜索和审查等功能。
https://ossinsight.io 发布了一份有趣的关于开源数据库的分析报告。从4,572,765,143个GitHub事件中统计分析了开源数据库的许多深刻见解,例如数据库流行度、数据库贡献者、编码活力、社区反馈等。
小结:PullMessageService处理拉取消息请求。通过组织RequetHeader需要包含从哪里开始拉取(ConsumerGroup、Topic,Queue,queueOffset)等信息,向Broker发起请求,取回消息后对消息进行处理。当该Queue的消息数量超过1000,或者最小与最大偏移量之间的差距超过默认2000也会触发限流,即:延迟50毫秒放入请求队列。也可以通过挂起消费线程来延迟(1秒)消息拉取,从而达到消费限流作用。
最近,Github 谈到了如何使用合并队列(merge queue)来实现代码更新。GitHub.com 的合并队列已经开发并扩展到了管理超过 30000 个拉取请求(pull request),以及相应的 450 万次 CI 执行。
GitOps是一组最佳实践和原则,将版本控制系统(例如 Git、GitHub、GitLab、BitBucket)视为中央存储库或单一事实来源,以声明方式代码存储,然后将其用于部署。
---- CODING DevOps 在八月上线了大量新特性,本次更新功能点主要围绕代码托管与项目协同展开,下文将着重介绍本次更新中的亮点功能。 项目协同 事项描述模板 在进行项目协作的过程中,填写各式各样的需求、任务或缺陷等事项类型是大部分团队成员每天习以为常的工作。通常情况下某些重复的事项单,例如产品需求单或缺陷单需要遵循固定的格式要求。倘若是交由成员随意发挥,提交后大概率会因信息混乱而被接收方打回。而这些事项单往往又需要提交方填写相似的内容,不胜其烦。 通过描述模板功能,就能够将一些固定格
GitHub 是开发人员工作流程中不可或缺的一部分。无论你去哪个企业或开发团队,GitHub 都以某种形式存在。它被超过8300万开发人员,400万个组织和托管超过2亿个存储库使用。GitHub 是世界上最大的源代码托管服务平台。
IntelliJ IDEA 2020.2可让你直接在IDE内部查看和合并GitHub拉取请求,使用Inspections小部件快速在文件中的警告和错误之间导航,通过Problems工具窗口查看当前文件中的问题的完整列表并获得通知如果您的更改会破坏其他文件。你可以使用Jakarta EE,并获得对Quarkus,Micronaut和OpenAPI的更好支持。
微服务拆分后遇到的一个麻烦是分布后的一致性问题。单体架构的业务处理和数据都在一个进程里面,一致性保障很成熟,开发人员基本上不用关心。当把业务系统拆分到不同进程时,就遇到了技术性一致性问题。这带来了纠结,我们希望有一颗银弹,一把解决问题。但由于分布式一致性在(CAP)理论上没有完美的解决方案,我们所能选择的方案是在特定业务场景下的选择。
12月9日,在GitHub Universe上,微软发布了几个与GitHub相关的公告。
1.背景 在互联网架构中,数据系统通常分为真实数据(source-of-truth)系统,作为基础数据库,存储用户产生的写操作;以及衍生数据库或索引,提供读取和其他复杂查询操作。后者常常衍生自主数据存储,会对其中的数据做转换,有时还要包括复杂的业务逻辑处理。缓存中的数据也来自主数据存储,当主数据存储发生变化,缓存中的数据就需要刷新,或是转为无效。这样架构自然而然的一个问题就是如何保障基础数据库和其它数据存储方的数据一致性。一个想法是双写,在有数据进来的时候就同时更新基础数据库和衍生数据库(或缓存),但这种方式如果没有很强的协议来保证,就还是会有一致性问题,比如说主数据库写入成功但是衍生数据库(或缓存)写入失败。另外的一个方案就是只写基础数据库,其它衍生数据库(缓存)通过监听基础数据库的变化来进行数据变更,这个方案要求能有一个工具能监听基础数据库的变更并且能够及时的通知衍生数据库(缓存)具体的变化,而Databus就是这样的一个系统。
在本文中,我们将总结来自一些公司的官方工程博客的经验教训。为什么要做代码评审?除了作为一种质量保证的工具,代码评审还有哪些好处?代码评审如何帮助提升团队能力?
描述: GitHub 操作是一个持续集成和持续交付(CI/CD)平台,可用于自动执行生成、测试和部署管道。Github 您可以创建工作流来构建和测试对存储库的每个拉取请求,或将合并的拉取请求部署到生产环境。
持续集成是一种软件开发实践,开发人员在研发过程中经常集成他们的代码,通常每天至少集成一次,每次代码提交都会触发自动化构建(包括编译、代码合规检查 、单元测试、安全扫描和接口测试等)来验证,从而尽早地发现集成错误,确保 DevOps 构建流水线稳定运行。
在GitHub上,需求或者说问题(issue)的管理通常是开放和透明的,这样做是为了鼓励社区参与和贡献。之前博主考虑过一个问题:一个需求会不会被许多人同时领取,都做了开发导致重复劳动,如果不会,项目通过什么机制避免,理论上可能出现这种情况。经了解确认, github项目有一系列的社区管理实践和工具的辅助,这种情况很少发生。下面是几种常见的避免重复劳动的机制:
Databus是一个低延迟、可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统。由LinkedIn于2013年开源。Databus通过挖掘数据库日志的方式,将数据库变更实时、可靠的从数据库拉取出来,业务可以通过定制化client实时获取变更并进行其他业务逻辑。
当我们使用RocketMQ时,RocketMQ-Dashboard是一个非常好用的图形化界面工具
然后关于3这个环节,通常MQ存盘时都会先写入操作系统的缓存page cache中,然后再由操作系统异步的将消息写入硬盘。这个中间有个时间差,就可能会造成消息丢失。如果服务挂了,缓存中还没有来得及写入硬盘的消息就会丢失。
GitOps提供了一种自动化的管理基础架构的方法。它通过使用许多团队已经使用的DevOps最佳实践来做到这一点,例如版本控制,代码审查和CI/CD管道。
容器技术是 Kubernetes 成功的基石之一,而容器镜像则是容器技术的核心概念之一,它将应用程序、运行时环境以及所有依赖项打包到一个独立的可执行单元中。它不仅实现了应用程序与其运行时环境的高度隔离,还为应用的构建、交付和扩展提供了前所未有的便捷性。在 Kubernetes 中,容器镜像不仅是应用的部署单位,也是实现轻量、可移植和可复制的关键。
HW 、 LEO 等概念和上一篇文章所说的 ISR有着紧密的关系,如果不了解 ISR 可以先看下ISR相关的介绍。
项目分支就是版本库的一个副本,有了分支后可以把你的工作从开发主线上分离开来, 以免影响开发主线。
开发人员更新特性分支 feature 后可通过拉取请求向主干分支或者发布分支合并代码,通过配置主干或发布分支的分支策略,确保合并前代码经过了提交即构建流水线的相关质量门禁(如单测、代码合规和安扫等)和相关人员的代码评审,才会将此特性分支代码合并入目标分支,如该特性分支不投产时可以通过还原功能去除该功能,如该特性分支在其他分支投产时可以通过挑拣功能合并到其他投产分支。
CODING DevOps 平台在四月里上线了大量新特性,这些更新涉及账号、代码托管、测试管理、制品仓库等多项产品,下文将着重为您介绍其中的亮点功能。
我们知道RocketMQ需要经过生产者生产消息,然后到broker存储消息,接着业务系统注册监听消费消息。
2021年:ABB之ROS功能更新2021_zhangrelay的博客-CSDN博客
不会永久保存消息文件,而是启用文件过期策略,在磁盘空间不足或在凌晨4点删除过期文件,文件默认保存72小时,删除时不会判断该文件上的消息是否被消费
代码@1:参数为超时时间,使用 java 的 Duration 来定义。 代码@2:调用内部的 poll 方法。
本文由“GO开源说”第七期 《Harbor助你玩转云原生》直播内容修改整理而成,视频内容较长,本文内容有所删减和重构。 注:微信公众号不按照时间排序,请关注“亨利笔记”,并加星标以置顶,以免错过更新。 相关视频: 视频回放:Harbor助你玩转云原生(1) 视频回放:Harbor助你玩转云原生(2) 云原生技术的兴起为企业数字化转型带来新的可能。作为云原生的要素之一,带来更为轻量级虚拟化的容器技术具有举足轻重的推动作用。其实很早之前,容器技术已经有所应用,而 Docker 的出现和兴起彻底带火了容器。其
静态代码分析或源代码分析是指使用静态代码分析工具对软件的“静态”(不运行的) 代码进行分析的一种方法,找出代码中潜在的漏洞。静态代码分析器检查源代码,找出特定的漏洞,并检查代码是否符合各种编码标准。
Kafka将消息以topic为单位进行归纳 将向Kafka topic发布消息的程序成为producers. 将预订topics并消费消息的程序成为consumer. Kafka以集群的方式运行,可以由一个或多个服务组成,每个服务叫做一个broker. producers通过网络将消息发送到Kafka集群,集群向消费者提供消息
许多开源开发者和公司都在努力解决的问题之一就是资金问题。社区中有一种假想,甚至是期望,必须免费提供自由开源软件(FOSS)。但即使是 FOSS 也需要资金来继续开发。如果我们不建立让软件持续开发的系统,我们怎能期待更高质量的软件?
在这个 Travis CI 教程中,学习如何设置流行的持续集成服务,并与 GitHub 集成,以便自动运行测试。
社交,是游戏玩家的一项基本需求。那么,在游戏中,成熟稳定的聊天系统担负着玩家交流的重要使命。
创建SSH密钥 http://teliute.org/mix/Tegit/lesson2/lesson2.html
前传:分布式消息队列 RocketMQ 源码分析 —— Message 拉取与消费(上) 本文主要基于 RocketMQ 4.0.x 正式版 1、概述 2、Consumer 3、PushConsumer 一览 4、PushConsumer 订阅 5、PushConsumer 消息队列分配 6、PushConsumer 消费进度读取 7、PushConsumer 拉取消息 8、PushConsumer 消费消息 9、PushConsumer 发回消费失败消息 10、Consumer 消费进度 11、结尾 --
本文主要讲解PushConsumer,部分讲解PullConsumer,跳过顺序消费。 本文主要讲解PushConsumer,部分讲解PullConsumer,跳过顺序消费。 本文主要讲解PushConsumer,部分讲解PullConsumer,跳过顺序消费。
微软已经宣布新的 GitHub Mobile 应用,适用于 iOS 和 Android,现在已经接受测试的申请。
前两步和生产者类似,配置参数然后根据参数创建实例,区别在于消费者使用的是反序列化器,以及多了一个必填参数group.id,用于指定消费者所属的消费组。关于消费组的概念在《图解Kafka中的基本概念》中介绍过了,消费组使得消费者的消费能力可横向扩展,这次再介绍一个新的概念“再均衡”,其意思是将分区的所属权进行重新分配,发生于消费者中有新的消费者加入或者有消费者宕机的时候。我们先了解再均衡的概念,至于如何再均衡不在此深究。
RocketMQ 是笔者非常喜欢的消息队列,4.9.X 版本是目前使用最广泛的版本,但它的消费逻辑相对较重,很多同学学习起来没有头绪。
在上一篇文章中讲述了如何邀请团队的协作者,同一个团队中的人同时协作,但是Github的优势在于可以跨团队协作,即:开发者不需要加入团队也可以贡献代码,称之为跨团队协作。
你现在拥有了一个远程 Git 版本库,能为所有开发者共享代码提供服务,在一个本地工作流程下,你也已经熟悉了基本 Git 命令。你现在可以学习如何利用 Git 提供的一些分布式工作流程了。
有些文件你希望 Git 忽略,不要在你的版本库中跟踪它,这些文件包括许多自动生成的或特定于平台的文件,以及其他本地配置文件,如:
简单地说自动部署钩子就是实现代码同步的一个程序,程序会在特定的情况会被触发,比如开发者将代码推送到git服务器时。本文使用PHP语言来编写一个能实现PHP项目自动部署的程序。
在开源TensorFlow机器学习框架中发现的持续集成与持续交付(CI/CD)配置错误,可能被利用来发起供应链攻击。
Kafka 通过 消费组协调器 (GroupCoordinator) 与消费者协调器 (ConsumerCoordinator),实现消费者再均衡操作。
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