在毕业之后，读者写过了大量的文章和开源项目，正是坚持一边学习一边输出，所以笔者最终从一个生菜鸡进化为一个熟菜鸡。
1、CA系统各个设备众多，计算机网络中各主机和服务器等网络设备的时间基本处于无序的状态。随着计算机网络应用的不断涌现，计算机的时间同步问题成为愈来愈重要的事情。以Unix系统为例，时间的准确性几乎影响到所有的文件操作。 如果一台机器时间不准确，例如在从时间超前的机器上建立一个文件，用ls查看一下，以当前时间减去所显示的文件修改时间会得一个负值，这一问题对于网络文件服务器是一场灾难，文件的可靠性将不复存在。为避免产生本机错误，可从网络上获取时间，这个命令就是rdate，这样系统时钟便可与公共源同步了。但是一旦这一公共时间源出现差错就将产生多米诺效应，与其同步的所有机器的时间因此全都错误。
抛开业务逻辑的因素，根据不同的版本、不同平台、不同停机时间需求，有不同的可选路径决定迁移方
我是一个云API开发人员和架构师，目前正在为美国的一个大型零售客户开发基于谷歌GCP的微服务。
Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
Enterprise Library 3.1 是 Microsoft patterns & practices Enterprise Library 的一个新的发行。Enterprise Library 是一个应用程序块的集合。这些可重用的软件组件为帮助开发者解决普通企业开发的挑战而设计。这个 Enterprise Library 发行包括了二个新的应用程序块，一个用于创建应用程序块和提供程序的软件工厂，以及新的性能和增强。
2018 年 8 月 11 日，我们发布了 Vant Weapp 的首个版本。16 个月以来，我们收到了 27 位开发者贡献的 1000 多次提交，也处理了 1200 多个 issue，发布了 50 多个版本。Github 的 star 数从 5k 上升到了 11k，长期是 Github 上 star 数最多的第三方小程序 UI 组件库。
一直想做一款后台管理系统，看了很多优秀的开源项目，从中发现了若依开源框架，从她出现以来就一直关注，但发现其中的功能太过强大，部分功能也不太适合自己，并且自己也一直想要动手学习一下若依的强大之处，便有了自己现在的novel。
②NameNode 向Client返回可以可以存数据的 DataNode 这里遵循机架感应原则;
Git是一个分布式代码管理工具，因此可以支持多个仓库。在Git中，服务器上的仓库在本地被称为远程（Remote）。个人开发时，可能用到多个远程仓库。
从很早以前，我维护的一个应用在做数据源主备切换时，经常出现切换后获取连接超时。前些时候，我对这个问题做了深入的分析，并得到一些结论，在这里分享给大家。
数据库周期表是我们自定义的名称，从数据视角来说，通常会有三类数据表：字典表，状态表，日志表，其中周期表从定位上更侧重于日志表。
OWASP 每四年会发布一次 OWASP Top 10，其中描述了最关键的安全风险。这个列表是组织了解和缓解常见 Web 漏洞的起点。
WeTest 导读 小程序作为微信内能被便捷地获取和传播的工具，吸引着越来越多的开发者加入其中。无论是小游戏、零售、出行服务还是生活餐饮等，各行各业的小程序出现在用户的手机上，在给用户带来便利的同时，也给测试者带来不小挑战。 下面这些困难你经历过那些 难点1：缺少专业人士制定测试用例 缺少专业人员制定成熟的用例测试方案。不确定核心场景覆盖是否完整，或者使用已有的测试用例又不太满足需求。 相较于APP测试而言，小程序的交互性较强，对稳定性和体验上有较高的要求。在定制用例的时候对小程序特有场景测试进行用
本篇文章作为中间件单元的开篇文章，通过这篇文章可以了解什么是中间件、内置中间件的使用以及怎么创建自定义中间件。我们先来看一下中间件的角色、目的和重要性。
什么是大数据 大数据是指无法在一定时间范围内用传统的计算机技术进行处理的海量数据集。 对于大数据的测试则需要不同的工具、技术、框架来进行处理。 大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。 需要你学习掌握更多的大数据技术、Hadoop、Mapreduce等等技术。 大数据测试策略 大数据应用程序的测试更多的是去验证其数据处理而不是验证其单一的功能特色。 当然在大数据测试时，功能测试和性能测试是同样很关键的。 对于大数据测试工程师而言，如何高效正
大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。
在当今信息化时代，网络爬虫成为获取大量数据的一种重要手段。而要开发一款高效、稳定的网络爬虫，离不开一系列强大的爬虫工具。本文将为您盘点一些爬虫必备的工具，帮助您快速构建出具有实际价值的网络爬虫。让我们一起探索吧！
如果你是一名系统管理员，或者是一名好奇的软件开发工程师，那么你很有可能在平常挖掘日志信息的时候找到一些很有价值的信息。
昨天看到FetchData.razor的代码太长了，为求方便，我们把@code的部分抽取出来另成一个文件。
支撑子域是为了项目成功必须要处理的问题，但由于没有现成、成熟的解决方案，必须要定制，费时费力。
近日,小王开心地告诉我,自从他们公司API网关切换到了APISIX后,他睡觉都香了!
原文链接：https://wetest.qq.com/lab/view/466.html
提到反向代理软件，大家肯定第一时间想到是：Nginx，没错，Nginx确实是一款非常优秀的反向代理软件，很多大厂都在使用，比如：微软。
1.文档编写目的 Apache Ranger通过用户界面管理访问控制，以确保跨Cloudera Data Platform（CDP）组件进行一致的策略管理。使用Ranger，可以为特定资源（HDFS，HBase，Hive等）创建服务，并将访问策略添加到这些服务中。并且可以基于资源和标签来定制策略，以此来管理访问控制。本文档将介绍在Kerberos环境下使用Ranger为HDFS授权。 2.使用Ranger给HDFS授权 2.1.准备测试用户 1.在集群所有节点创建用户user1（如果部署了OpenLDAP则
笔者有着多年的toC开发、运维开发和运维工作经验，也曾开发很多内部运营系统，更多是从功能角度出发满足业务运维的需求很少提供完整规范的产品文档，关于开发的运营系统使用方法更多是通过口口相传，听起来不是很正规但确实是这样走过来的。
维基百科：钩子编程（hooking），也称作“挂钩”，是计算机程序设计术语，指通过拦截软件模块间的函数调用、消息传递、事件传递来修改或扩展操作系统、应用程序或其他软件组件的行为的各种技术。处理被拦截的函数调用、事件、消息的代码，被称为钩子（hook）。
tomcat 的真正启动是在 catalina.bat 设置并启动的。startup.bat 只是找到catalina.bat 然后执行catalina.bat 来启动tomat的。下面我们来分析下c
1.使用-选项时，和后面的参数之间可以不要空格。而使用–选项时，和后面的参数之 间必须有空格。如下面的例子： $ mvn help:describe -Dcmd=compiler:compile $ mvn install --define maven.test.skip=true
这个术语通常用于描述构成这些应用程序的微服务网络以及应用之间的交互。随着规模和复杂性的增长，服务网格越来越难以理解和管理。它的需求包括服务发现、负载均衡、故障恢复、指标收集和监控以及通常更加复杂的运维需求，例如 A/B 测试、金丝雀发布、限流、访问控制和端到端认证等。
描述 kylinTOP loadrunner Jmeter 企业平台 BS架构，企业级平台，支持多人同时操作；支持项目管理、模块管理、用户管理、脚本用例管理、参数文件管理；支持多次运行报告历史对比、单个接口多次运行历史对比 单机CS架构，简单的脚本管理 单机CS架构，简单脚本管理 协议/业务 支持多种协议，支持HTTP/HTTP2、RTSP、RTMP、Socket、JAVA自定义等； 支持协议更多 支持协议较少，不支持HTTP2、SIP、RTSP、RTMP 脚本录制 支持浏览器代理录制、抓包文件录制 支持录
近年，Spring Cloud俨然已经成为微服务开发的主流技术栈，在国内开发者社区非常火爆。我近年一直在一线互联网公司（携程，拍拍贷等）开展微服务架构实践，根据我个人的一线实践经验和我平时对Spring Cloud的调研，我认为Spring Cloud技术栈中的有些组件离生产级开发尚有一定距离。，比方说Spring Cloud Config和Spring Cloud Sleuth都是Pivotal自研产品，尚未得到大规模企业级生产应用，很多企业级特性缺失（具体见我后文描述）。另外Spring Cloud体系还缺失一些关键的微服务基础组件，比如Metrics监控，健康检查和告警等。所以我在参考Spring Cloud微服务技术栈的基础上，结合自身的实战落地经验，也结合国内外一线互联网公司（例如Netflix，点评，携程，Zalando等）的开源实践，综合提出更贴近国内技术文化特色的轻量级的微服务参考技术栈。希望这个参考技术栈对一线的架构师（或者是初创公司）有一个好的指导，能够少走弯路，快速落地微服务架构。
近年，Spring Cloud俨然已经成为微服务开发的主流技术栈，在国内开发者社区非常火爆。我近年一直在一线互联网公司（携程，拍拍贷等）开展微服务架构实践，根据我个人的一线实践经验和我平时对Spring Cloud的调研，我认为Spring Cloud技术栈中的有些组件离生产级开发尚有一定距离。比方说Spring Cloud Config和Spring Cloud Sleuth都是Pivotal自研产品，尚未得到大规模企业级生产应用，很多企业级特性缺失（具体见我后文描述）。另外Spring Cloud体系还缺失一些关键的微服务基础组件，比如Metrics监控，健康检查和告警等。所以我在参考Spring Cloud微服务技术栈的基础上，结合自身的实战落地经验，也结合国内外一线互联网公司（例如Netflix，点评，携程，Zalando等）的开源实践，综合提出更贴近国内技术文化特色的轻量级的微服务参考技术栈。希望这个参考技术栈对一线的架构师（或者是初创公司）有一个好的指导，能够少走弯路，快速落地微服务架构。
在JavaScript中，修饰器（Decorator）是一种特殊的语法，用于修改类、方法或属性的行为。修饰器提供了一种简洁而灵活的方式来扩展和定制代码功能。本文将详细介绍JavaScript修饰器的概念、语法和应用场景，并提供相关的代码示例。
5、Action执行完毕，根据struts.xml中的配置找到对应的返回结果result，并跳转到相应页面。
本文主要给大家详细解析了关于Tomcat中catalina.bat原理的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。
针对这个问题，我总结过一篇详细的介绍过。简单的讲就是在微服务的时代背景下，微服务的维护，管理，通信等需求变得异常复杂。
今天来给大家分享一下DBtime抖动的诊断案例。讲到的不足之处还希望大家多多指正，共同提高。案例会分下面几个方面来说。 首先来说问题的背景。因为使用的数据库环境多且复杂，数据库不只有Oracle,
openstack安装详见：OpenStack实践(一):Ubuntu16.04下DevStack方式搭建p版OpenStack
对于网络设备来说管理是一个重要的部分，尤其对于安全设备来说，因为业务 需要的不停变化需要对设备不停的进行设置。
近来全国疫情出现反弹，众多企业被迫开启居家办公模式。对于非常依赖内网办公的企业而言，这种远程的办公模式会将大量的身份验证信息、操作权限暴露于并不安全的外部互联网络中。
今天分享关于 MybatisPlus 的高级用法。本文将重点探讨 MybatisPlus 中的代理实例和其运行原理，带领大家深入了解 MybatisPlus 的内部机制。让我们一起来探索吧！
最近接到一个需求，需要展示 ingress 上面的访问日志，由于我们的业务系统都部署在 Kubernetes 上面，通过 ingress 进行访问，所以这里的访问日志，其实就是我们全部业务系统的访问日志。
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