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详解数据库连接池 Druid

在这篇文章中，我们将探讨数据库连接池，深入解析其实现机制，以便更好地理解和规避潜在的风险。...创建数据库连接是一个比较昂贵的操作，若同时有几百人甚至几千人在线，频繁地进行连接操作将占用更多的系统资源，但数据库支持的连接数是有限的，创建大量的连接可能会导致数据库僵死。...当我们有了连接池，应用程序启动时就预先建立多个数据库连接对象，然后将连接对象保存到连接池中。当客户请求到来时，从池中取出一个连接对象为客户服务。...JDBC 连接池有一个标准的数据源接口javax.sql.DataSource，这个类位于 Java 标准库中。...3、保活场景： 发生了致命错误（onFatalError == true）且致命错误发生时间（lastFatalErrorTimeMillis）在连接建立时间之后 如果开启了保活机制，且连接空闲时间大于等于了保活间隔时间

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心跳包机制设计详解

情形一中的应用场景要求必须保持客户端与服务器之间的连接正常，就是我们通常所说的“保活“。如上文所述，当服务器与客户端一定时间内没有有效业务数据来往时，我们只需要给对端发送心跳包即可实现保活。...在 Linux 操作系统中，我们可以通过代码启用一个 socket 的心跳检测（即每隔一定时间间隔发送一个心跳检测包给对端），代码如下： //on 是 1 表示打开 keepalive 选项，为 0 表示关闭...所以，对于用于保活的心跳包，我们最佳做法是，设置一个上次包时间，每次收数据和发数据时，都更新一下这个包时间，而心跳检测计时器每次检测时，将这个包时间与当前系统时间做一个对比，如果时间间隔大于允许的最大时间间隔...，应该是在与对端没有数据来往达到一定时间间隔时才做一次心跳检测。...心跳包与流量 通常情况下，多数应用场景下，与服务器端保持连接的多个客户端中，同一时间段活跃用户（这里指的是与服务器有频繁数据来往的客户端）一般不会太多。

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融云技术分享：融云安卓端IM产品的网络链路保活技术实践

2）国内运营商的 NAT 超时机制会把一定时间内没有数据交互的连接断开，这个时间可能只有几分钟，远无法满足我们的长连接需求。...最通用的一种保活机制就是心跳机制。即客户端每隔一段时间给服务器发送一个很小的数据包，根据能否收到服务器的响应来判断链路的可用性。..., 则继续尝试连接下一个直到成功连接，将成功连接的地址保存到本地，作为最优地址，后面连接时优先使用此地址。...▲ 复合连接机制原理 重连机制：则是指业务层在检测到与服务器的连接断开后，尝试 N 次重新连接服务器，首次断开 1 秒后会重新连接，如果仍然连接不成功，会在 2 秒后（重连间隔时间为上次重连间隔时间乘...1.3）根据文件锁互斥原理，监视 Java 进程存活状态：若被杀， Linux 层成功持有文件，则通过 exec() 命令，打开一个纯 Linux 的可执行文件，开启一个 Daemon 进程, 该进程因为从

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Apache SkyWalking 告警配置指南

对于多个值指标，例如percentile，阈值是一个数组。像value1 value2 value3 value4 value5这样描述。 每个值可以作为度量中每个值的阈值。...这是一个时间窗口，与后端部署环境时间相匹配。 count：在一个周期窗口中，如果按op计算超过阈值的次数达到count，则发送告警。...如果您按以下方式配置了Slack Incoming Webhooks，则告警消息将按 Content-Type 为 application/json 通过HTTP的 POST 方式发送。...如果您按以下方式配置了微信的 Webhooks ，则告警消息将按 Content-Type 为 application/json 通过HTTP的 POST 方式发送。...如果您按以下方式配置了钉钉的 Webhooks ，则告警消息将按 Content-Type 为 application/json 通过HTTP的 POST 方式发送。

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美女同事的烦恼：如何配置 Apache SkyWalking 告警？

对于多个值指标，例如percentile，阈值是一个数组。像value1 value2 value3 value4 value5这样描述。 每个值可以作为度量中每个值的阈值。...这是一个时间窗口，与后端部署环境时间相匹配。 count：在一个周期窗口中，如果按op计算超过阈值的次数达到count，则发送告警。...如果您按以下方式配置了Slack Incoming Webhooks，则告警消息将按 Content-Type 为 application/json 通过HTTP的 POST 方式发送。...如果您按以下方式配置了微信的 Webhooks ，则告警消息将按 Content-Type 为 application/json 通过HTTP的 POST 方式发送。...如果您按以下方式配置了钉钉的 Webhooks ，则告警消息将按 Content-Type 为 application/json 通过HTTP的 POST 方式发送。

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Flink可靠性的基石-checkpoint机制详细解析

2) 当某个source算子收到一个barrier时，便暂停数据处理过程，然后将自己的当前状态制作成快照，并保存到指定的持久化存储中，最后向CheckpointCoordinator报告自己快照制作情况...持久化存储 MemStateBackend 该持久化存储主要将快照数据保存到JobManager的内存中，仅适合作为测试以及快照的数据量非常小时使用，并不推荐用作大规模商业部署。...FsStateBackend 该持久化存储主要将快照数据保存到文件系统中，目前支持的文件系统主要是 HDFS和本地文件。...RocksDBStateBackend RocksDBStatBackend介于本地文件和HDFS之间，平时使用RocksDB的功能，将数 据持久化到本地文件中，当制作快照时，将本地数据制作成快照，并持久化到...(500) //设置同一个时间是否可以有多个checkpoint执行 env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1) 指定运行中的checkpoint

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Flink可靠性的基石-checkpoint机制详细解析

2) 当某个source算子收到一个barrier时，便暂停数据处理过程，然后将自己的当前状态制作成快照，并保存到指定的持久化存储中，最后向CheckpointCoordinator报告自己快照制作情况...持久化存储 MemStateBackend 该持久化存储主要将快照数据保存到JobManager的内存中，仅适合作为测试以及快照的数据量非常小时使用，并不推荐用作大规模商业部署。...FsStateBackend 该持久化存储主要将快照数据保存到文件系统中，目前支持的文件系统主要是 HDFS和本地文件。...RocksDBStateBackend RocksDBStatBackend介于本地文件和HDFS之间，平时使用RocksDB的功能，将数 据持久化到本地文件中，当制作快照时，将本地数据制作成快照，并持久化到...(500) //设置同一个时间是否可以有多个checkpoint执行 env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1) 指定运行中的checkpoint

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深入理解Kafka必知必会（上）

所有与 leader 副本保持一定程度同步的副本（包括 leader 副本在内）组成ISR（In-Sync Replicas），ISR 集合是 AR 集合中的一个子集。...replica.lag.time.max.ms ： 这个参数的含义是 Follower 副本能够落后 Leader 副本的最长时间间隔，当前默认值是 10 秒。...Kafka中是怎么体现消息顺序性的？ 可以通过分区策略体现消息顺序性。 分区策略有轮询策略、随机策略、按消息键保序策略。...按消息键保序策略：一旦消息被定义了 Key，那么你就可以保证同一个 Key 的所有消息都进入到相同的分区里面，由于每个分区下的消息处理都是有顺序的，故这个策略被称为按消息键保序策略 List<PartitionInfo...一个消费线程可以消费一个或多个分区中的消息，所有的消费线程都隶属于同一个消费组。 消费者程序使用单或多线程获取消息，同时创建多个消费线程执行消息处理逻辑。

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Python

规范 缩进规范 官方推荐使用 4 个空格缩进 命名规范 模块 文件名 尽量使用小写命名 首字母保持小写 尽量不要用下划线(除非多个单词，且数量不多的情况) snake_case # 正确的模块名 import...所以，在 Python3 中不能再使用”thread” 模块。为了兼容性，Python3 将 thread 重命名为 “_thread”。...便直接上 github 搜了搜关键词 qq ，按 star 数量排下来，和 qq 相关，又是符合自己期待的回复相关的便是一个 python 写的 qqbot 。...（当然上面那样也是要扫的，只是多个号时方便区分，并且会存储一定时间的登陆信息。） 指令操作 需要再打开一个命令行窗口，以便对 qqbot 进行指令操作。...// b 代表 bytes ,将 unicode 转为 bytes // 此处返回值，用户告诉 GitHub 的 Webhooks 已接收到信息，并进行了处理 # coding=utf-8 这个一定要放在定义行

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字节一面：服务端挂了，客户端的 TCP 连接还在吗？

如果没有开启 TCP keepalive 机制，在服务端主机发送宕机后，如果客户端一直不发送数据，那么客户端的 TCP 连接将一直保持存在，所以我们可以得知一个点，在没有使用 TCP 保活机制，且双方不传输数据的情况下...当 TCP 保活的探测报文发送给对端, 对端会正常响应，这样TCP 保活时间会被重置，等待下一个 TCP 保活时间的到来。如果对端主机崩溃，或对端由于其他原因导致报文不可达。...TCP keepalive 机制机制的原理是这样的：定义一个时间段，在这个时间段内，如果没有任何连接相关的活动，TCP 保活机制会开始作用，每隔一个时间间隔，发送一个探测报文，该探测报文包含的数据非常少...在 Linux 内核可以有对应的参数可以设置保活时间、保活探测的次数、保活探测的时间间隔，以下都为默认值：net.ipv4.tcp_keepalive_time=7200net.ipv4.tcp_keepalive_intvl...如果客户端会发送数据，由于服务端已经不存在，客户端的数据报文会超时重传，当重传总间隔时长达到一定阈值（内核会根据 tcp_retries2 设置的值计算出一个阈值）后，会断开 TCP 连接；如果客户端一直不会发送数据

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字节一面：服务端挂了，客户端的 TCP 连接还在吗？

如果没有开启 TCP keepalive 机制，在服务端主机发送宕机后，如果客户端一直不发送数据，那么客户端的 TCP 连接将一直保持存在，所以我们可以得知一个点，在没有使用 TCP 保活机制，且双方不传输数据的情况下...当 TCP 保活的探测报文发送给对端, 对端会正常响应，这样 TCP 保活时间会被重置，等待下一个 TCP 保活时间的到来。 如果对端主机崩溃，或对端由于其他原因导致报文不可达。...TCP keepalive 机制机制的原理是这样的： 定义一个时间段，在这个时间段内，如果没有任何连接相关的活动，TCP 保活机制会开始作用，每隔一个时间间隔，发送一个探测报文，该探测报文包含的数据非常少...在 Linux 内核可以有对应的参数可以设置保活时间、保活探测的次数、保活探测的时间间隔，以下都为默认值： net.ipv4.tcp_keepalive_time=7200 net.ipv4.tcp_keepalive_intvl...如果客户端会发送数据，由于服务端已经不存在，客户端的数据报文会超时重传，当重传总间隔时长达到一定阈值（内核会根据 tcp_retries2 设置的值计算出一个阈值）后，会断开 TCP 连接； 如果客户端一直不会发送数据

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TCP长链接介绍

多个私网ip地址通过端口号映射到一个公网ip地址进行通信....心跳保活 (注意,心跳机制和轮询机制还是有区别的.心跳机制是在一个TCP连接上进行的,轮询是每隔一段时间进行一次TCP请求) 心跳机制的理论方案 ?...理论方案 从上图可以看出，对于心跳机制方案设计的要点在于 心跳包的规格（内容 & 大小） 心跳发送的间隔时间 断线重连机制 （核心 = 如何 判断长连接的有效性） 心跳包的规格 心跳包 = 1个携带少量信息...& 大小在10字节内的信息包 间隔时间 不宜太长不宜太短.太短会有信令风暴,太长会误判成连接断开 重连 判断长连接是否有效的准则 = 服务器是否返回心跳应答 (分清存活和有效,存活仅仅表示没断开,可能阻塞无法发送接收...,如果没移除,要么还没处理到,要么超时 * 所以每次从callbackPool取数据,发送时间和当前时间的差只要超过一定时间,就可以认为是超时(30s) */

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为什么说ETL数据集成无法满足企业当下的业务需求呢？

数据可能有多个来源或目的地，需要业务逻辑根据预先确定的变量来确定将数据发送到何处以及如何处理数据。 例如，让我们看一个典型的电子商务交易。...他们还需要安全、大量的企业文件传输和高度复杂的数据映射，以便将来自众多系统的数据转化为PostgreSQL系统的通用数据模型。 3.实时集成 在某些情况下，数据可能是时间敏感的。...在指定的时间间隔内，ETL 解决方案会询问源应用程序是否有任何更改，如果有，则将更新的数据推送到目标数据库。 如果过于频繁地拉取数据，则会造成不必要地资源消耗。...但如果您的提取频率过低，则可能会导致数据不准确。 相反，您需要一个由特定事件触发的工作流。包含 webhooks 的应用程序集成解决方案可以不断监听源系统中的变化。...当收到需要特定数据集的请求时，webhooks 会立即集成必要的数据，以消除轮询间隔并实时提供数据。

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TCP 的 Keepalive 和 HTTP 的 Keep-Alive 是一个东西吗？

所谓的 HTTP 流水线，是客户端可以先一次性发送多个请求，而在发送过程中不需先等待服务器的回应，可以减少整体的响应时间。 举例来说，客户端需要请求两个资源。...但如果是长连接的话，那么这么多次HTTP请求（这些请求包括请求网页内容，CSS文件，JS文件，图片等等），其实使用的都是一个TCP连接，很显然是可以节省很多消耗的。...在Linux内核可以有对应的参数可以设置保活时间、保活探测的次数、保活探测的时间间隔，以下为默认值： net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 75 net.ipv4.tcp_keepalive_probes...如果对端程序是正常工作的。当 TCP 保活的探测报文发送给对端, 对端会正常响应，这样 TCP 保活时间会被重置，等待下一个 TCP 保活时间的到来。...TCP 的 Keepalive 也叫 TCP 保活机制，该功能是由「内核」实现的，当客户端和服务端长达一定时间没有进行数据交互时，内核为了确保该连接是否还有效，就会发送探测报文，来检测对方是否还在线，然后来决定是否要关闭该连接

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为什么说基于TCP的移动端IM仍然需要心跳保活？

心跳一般是指某端(绝大多数情况下是客户端)每隔一定时间向对端发送自定义指令，以判断双方是否存活，因其按照一定间隔发送，类似于心跳，故被称为心跳指令。...同时移动网络的特殊性也要求客户端需要在空余时间发送一定的信令，避免连接被回收。详见微信和运营商的撕B（另一篇针对微信的信令风暴技术研究文章请见：《微信对网络影响的技术试验及分析》）。...一般时间为 7200 s（详情请参见《TCP/IP详解》中第23章），失败后重试 10 次，每次超时时间 75 s。显然默认值无法满足我们的需求，而修改过设置后就可以满足了吗？答案仍旧是否定的。...基于这个需求，一般可以将心跳间隔根据程序状态进行调整，当程序在后台时(这里主要考虑安卓)，尽量拉长心跳间隔，5 分钟、甚至 10 分钟都可以。 而当 App 在前台时则按照原来规则操作。...当然还有一些小 trick 比如从收到的最后一个指令包进行心跳包周期计时而不是固定时间，这样也能够一定程度减少心跳次数。

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Github Action进行侦察

基本侦察流程 最初，我编写了一个小脚本，该脚本执行以下操作：-将范围中的所有域存储到一个名为的文件中scope.txt -运行多个子域枚举工具，例如amass，subfinder等scope.txt，合并所有输出并给出...这将基本上所有复制您的GitHub库到虚拟机的文件，这意味着如果你有称为文件scope.txt存储库中的话反而会使得一个文件名为scope.txt在/home/虚拟机的目录中（其中一个将运行我们的工作）...将文件推回仓库 现在，一旦子查找器生成了输出，您显然希望看到该输出。最好的选择就是将文件推回到您的仓库中。...好的，这些只是一些统计信息，但总的来说，您仍然可以在GitHub Actions上运行相当多的工具。 对过程的建议 如果你们中的任何一个决定尝试一下，那么我建议您按照时间表设置一个工作或多个工作。...我也对数据分析有个想法，即您可以使用另一个脚本，也可以将其包含在侦查脚本中，该脚本将所有工具的输出转换为markdown，然后以这种方式推送更改，从而可以美化所有数据，并且很容易经过。

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聊聊 TCP 长连接和心跳那些事

细心的读者也会联想到长连接的另一个好处，那就是会占用较少的文件句柄。...4 长连接的维护 因为客户端请求的服务可能分布在多个服务器上，客户端端自然需要跟对端创建多条长连接，使用长连接，我们遇到的第一个问题就是要如何维护长连接。...KeepAlive 机制开启后，在一定时间内（一般时间为 7200s，参数 tcp_keepalive_time）在链路上没有数据传送的情况下，TCP 层将发送相应的KeepAlive探针以确定连接可用性...主要体现在两个方面： KeepAlive 的开关是在应用层开启的，但是具体参数（如重试测试，重试间隔时间）的设置却是操作系统级别的，位于操作系统的 /etc/sysctl.conf 配置中，这对于应用来说不够灵活...优势很明显： TCP 协议层面保活探测机制，系统内核完全替上层应用自动给做好了 内核层面计时器相比上层应用，更为高效 上层应用只需要处理数据收发、连接异常通知即可 数据包将更为紧凑 关闭 TCP 的 KeepAlive

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Android中长连接的解决方案

Http请求的过程 通过运营商的DNS服务器解析目标域名的ip地址，保存到localhost文件中缓存 通过TCP三次握手与服务端建立链接 写入Http的请求头、请求体以及数据后接收数据 接收完一个请求的数据后...运营商NAT超时时间 长连接与耗电 在保证长连接的过程中，太频繁发送网络请求，并且当前设备状态不佳时，都需要动态的调整长连接的策略。并且在收到消息后，本地存储的时机都需要进行考虑。...前后台策略：区分进程前后台，调整心跳间隔时间 NAT超时策略：根据运营商以及网络类型，调整心跳间隔 合并请求：将多个请求在同一时间/同一个包内进行合并，减少系统唤醒次数 设备策略：根据设备是否在充电、设备电量来制定长连接请求策略...长连接消息的本地存储 在长连接消息的本地存储中，通常都使用SQLite数据库，当然也有新型的ORM数据库例如ObjectBox。...而通常长连接都需要考虑数据库的点有： 数据库的过期时间 数据库消息的数量 数据库消息的清理时机与策略 数据库的批量插入与删除效率 离线推送 对于有产品矩阵的App而言，可以通过产品矩阵来发送Push的通知从而拉起相应的产品

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谈谈长连接和心跳保活机制

因为一个会话建立后会在NAT设备上建立一个网管映射表，在会话静默的这段时间，NAT网关会进行老化操作。...)心跳发送的间隔时间 不能过长，NAT超时也没检测出来。...自适应心跳间隔时间.jpg 该方案需要解决的有2个核心问题 （1）如何自适应计算心跳间隔 从而使得心跳间隔 接近 当前NAT 超时时间 不断增加心跳间隔时间进行心跳应答测试，直到心跳失败5次后，即可找出最接近...当前NAT 超时时间的心跳间隔时间 （2）如何检测 当前网络环境的NAT 超时时间 发生了变化 当前发送心跳包成功 的最大间隔时间（即最接近NAT超时时间的心跳间隔） 发送失败5次后 4.3 (3)...断线重连机制 判断长连接是否有效的准则 = 服务器是否返回心跳应答 此处需要分清：长连接存活 & 有效状态的区别： 存活：长连接的网络链路存在，但是数据不一定能响应 有效：存活且能响应数据 基本思路

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