系统往往存在不可确定性，因为你无法从当前稳定的状态来判断或者认定系统未来也是稳定的。世界是复杂的，系统具有不可稳定性的状态。这样的案例比比皆是，如某云计算服务厂商大规模瘫痪等等案例。对质量交付团队而言，最大的挑战应该是如何可以让系统持续地具有可稳定的状态。虽然系统具有不可预知性和随机性，现实的情况往往是底层服务出现不稳定性导致上层应用不可以正常地使用，此时往往或者是大多数时候认为是测试没有测试到位导致产生的问题。如假设底层支付的服务出现资源瓶颈，最终导致正常的支付流程出现问题，某些管理者会很偏见的认为质量交付团队没有把某些支付测试场景验证到位而导致的问题。
根据2018年的DevOps发展报告来看,目前的DevOps发展速度非常之快,已经逐渐成为企业运维的标准方案.DevOps的核心就是敏捷和高效,敏捷和Scrum开发技术曾被认为是最好的技术. 既然公司用到了CI/CD肯定就肯定避免不了持续部署,所以我们就需要考虑一套适合我们的发布方式,这个时候我们就需要了解一下这几个发布方式到底是什么意思,有很么好处,他们之间的差别在哪个地方.
受疫情影响，多数企业员工目前无法回到写字楼办公，学生推迟开学，稳定高效的进行远程办公和直播授课成为2020年的开年刚需。2月，腾讯宣布疫情期间免费开放可支持300人在线会议的腾讯会议，央视新闻联播对此也给予了报道。 出生不久的腾讯会议瞬间成为了一款国民会议软件，海量用户呈几何级爆发涌入，1月29日开始到2月6日，腾讯会议每天都在进行资源扩容，日均扩容云主机接近1.5万台，8天总共扩容超过10万台云主机，共涉及超百万核的计算资源投入，2月10日，腾讯会议后台服务器请求数增长了5倍。 那么腾讯会议是如何做到
昨天我们分享了怎么不停机进行分库分表数据迁移（数据库分库分表后，我们生产环境怎么实现不停机数据迁移）后来有好多朋友问我，说他们的系统虽然也到了差不多分表的地步了，但是，不知道具体拆分多少张表，分多了又怕浪费公司资源，分少了又怕后面怎么去扩容，还有另一些朋友说，所在的公司规模还不大，尚在发展中，公司压根就没这么资源给他们这么去拆分。
算法：给出[[1, 2], [3, 5], [8, 8], [15, 16], [32, 38]]，求间隔
DelayQueue按照字面意思就是延迟队列。那么这里的延迟是什么意思？如果按照之前的学习，队列都是先进先出的。那么延迟难道是如果空间不足的时候先延迟一下等到队列有空间了再进行相关的写操作？怀着这样的想法，咋慢慢的进行探索。
精益生产、Kaizen 、六西格玛，大概率大家都听说过。但它们是什么意思？是什么让他们与众不同？他们是一个意思吗？当然不是，每个工具都是用来解决特定的专业问题。下文将为大家揭开这个谜团，以便大家可以充分利用这三种方法。
仅从设计优化、服务拆分、自动扩容等方面进行优化，有时候并不能完全解决问题。比如，有时流量增长过快，扩容流程还来不及完成，服务器可能就已经抗不住了
http://www.enmotech.com/services/service.html（专业数据库服务）
文档免费下载： https://download.csdn.net/download/zixiao217/24146305
比如如何写一个线程池？如何写一个 HashMap ？如何写一个 RPC 框架等等，当然这里的写不是真的叫你用代码写出来，只是说说设计理念，整体架构。
给出我的解决方法，不一定对你的症，也不一定对我下一次的症。但至少，我把病根抓出来晾晒。
在前面，我们提到了 Redis 集群方案 Redis Cluster，今天我们来聊聊 Redis 另外一种比较受欢迎的集群方案：Codis。
卷积这个概念，很早以前就学过，但是一直没有搞懂。教科书上通常会给出定义，给出很多性质，也会用实例和图形进行解释，但究竟为什么要这么设计，这么计算，背后的意义是什么，往往语焉不详。作为一个学物理出身的人，一个公式倘若倘若给不出结合实际的直观的通俗的解释（也就是背后的“物理”意义），就觉得少了点什么，觉得不是真的懂了。
一、缘起 （1）并发量大，流量大的互联网架构，一般来说，数据库上层都有一个服务层，服务层记录了“业务库名”与“数据库实例”的映射关系，通过数据库连接池向数据库路由sql语句以执行： 如上图：服务层配置
云原生大潮风起云涌，企业不再停留在理念层面，目前已在多方面落地。消息队列作为关键技术基础设施之一，也在云原生时代面临着挑战和机会。本文从传统消息队列上云所面临的三大挑战说起，并以 Apache Pulsar 为技术案例，深入浅出地讲解了如何打造适配云原生的消息队列。希望本文能对大家提供参考。 PART ONE 背景介绍 如今，云原生的概念已经渗透到了软件开发的方方面面。云原生不再只是未来的设想，而是一个现在进行时。开发人员在开发设计之初就需要考虑未来如何在云原生环境上部署、运行服务，即如何“上云”。
作者：palet https://www.zhihu.com/question/22298352/answer/637156871
2023-05-20：go语言的slice和rust语言的Vec的扩容流程是什么？
数据库上层都有一个微服务，服务层记录“业务库”与“数据库实例配置”的映射关系，通过数据库连接池向数据库路由sql语句。
很明显，他是在第36行报错的，也就是在遍历完数值为3的数据报错的。让我们往前顺顺，为什么遍历完第二个元素就报错了，因为他遍历完数值为3的数据后，往list里面增加了一个数值为12的数据。
参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案，但我个人却认为，这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处，业界也几乎不会用这种方案来进行扩容（分库分表）。为了便于说明这一点，本文先简单回顾下该方案，然后分析该方案为什么没有用，最后给出三种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。
数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
从上面的操作，你可以看到，当存储某一个数据的时候，会分配一个slot，而这个slot从属于某一个Master，也就是说你需要明白，数据是分布的存储在Redis集群当中的。
本文来探讨 Power BI 中原生平滑曲线的实现。这要借助一些成熟的数学算法，我们并不打算研究这些数学算法的具体细节，而是仅仅给出 DAX 实现以及对比。
作为21世纪码代码的秃头程序员而言，对Redis肯定是不陌生的，如果连Redis都说没用过，不了解，那恐怕是没脸出去面试了，面试官可能都会投来诧异且鄙夷的目光，你可以说你知之不深，还有学习空间，但redis你不能不会。
使用 Node.js 搭建 HTTP Server 已是司空见惯的事。在生产环境中，Node 进程平滑重启直接关系到服务的可靠性，它的重要性不容我们忽视。既然是平滑重启，就涉及到新旧进程的接替过渡：
本篇记录自己在使用VirtualBox中的ubuntu系统时，对ubuntu系统的进行磁盘扩容的实际操作记录。
京东容器数据库系统，管理1800台物理计算节点，生产1W+ 多MySQL Docker容器实例。架构简单可靠，Docker容器计算平台与MySQL集群管理平台解耦处理。为描述方便，京东容器化数据库系统命名为CDS，底层京东Docker容器计算平台命名为JDOS。 本文重点介绍JDOS如何支持CDS。CDS是更大的话题，后续数据库团队会分享相关实践。 介绍 CDS依赖京东坚实的JDOS技术，生产运行1W+个MySQL容器实例。CDS借助JDOS技术优势获得主要3个方面的技术收益： CDS借助Docker容器
“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。
最近一套MySQL，show processlist的时候，看到很多会话状态是Opening tables，这是什么意思？
HashSet这个类实现了Set集合，实际为一个HashMap的实例。对集合的迭代次序没有任何保证; 特别是，它不能保证订单会随着时间的推移保持不变。这个类允许null 元素。
2003 至今有很多优秀的消息队列诞生，其中就有被大家所熟知的就是 kafka、阿里自研的 rocketmq、以及后起之秀 pulsar。首先我们先来了解一下每一时期消息队列诞生的背景以及要解决的核心问题是什么？
作者是腾讯 TDMQ 初创团队的成员，在多年的业务中台的实践中，也频繁地使用到了 MQ，比如最常见的消息推送，异常信息的重试等等，对消息队列有深刻的了解。此篇文章，作者会站在时间维度讲解这二十年每款 MQ 诞生的背景以及解决了何种问题，让你能够更加清晰地了解到 MQ 的底层逻辑，帮助你学习今后可能会出现的新架构。欢迎阅读~
首先，来看看传统式 Sharding Warehouse 架构，以及它在云上的局限性。
视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1zy4y1m7ZS/
最近跟同事做项目，由于要在函数里向一个 Map 中写入不少数据，这个 Map 是作为参数传到函数里的。他问了我一个问题: “如果把 Map 作为函数参数传递，会不会像用 Slice 做参数时一样诡异，是不是一定要把 Map 当成返回值返回才能让函数外部的 Map 变量看到这里添加的数据”？
一早，我就在 GitHub 上整理一份《计算机科学的自学指南》，临近尾声时，我妹发来了一条微信。
在 RocketMQ 集群的实践中，对集群扩容、缩容、节点下线等运维做到平滑、业务无感知、数据无丢失，这个对于集群运维的同学来说非常重要。
从1月29日起，为了应对疫情下远程办公的需求，腾讯会议每天都在进行资源扩容，日均扩容云主机接近1.5万台，8天总共扩容超过10万台云主机，共涉及超百万核的计算资源投入。
腾讯会议于2019年12月底上线，两个月内日活突破1000万，被广泛应用于疫情防控会议、远程办公、师生远程授课等场景，为疫情期间的复工复产提供了重要的远程沟通工具。
刚刚，联合国在纽约总部正式宣布：腾讯公司成为联合国全球合作伙伴，为联合国成立75周年提供全面技术方案。在联合国成立75周年的对话系列活动中，腾讯会议将为联合国提供在线会议和沟通交流平台，面向全球公民灵活组织不同规模的在线会议。而腾讯云Redis和TDSQL为腾讯会议提供了底层数据库支持。
上篇文章介绍了 HashMap 在多线程并发情况下是不安全的，多线程并发推荐使用 ConcurrentHashMap ，那么 ConcurrentHashMap 是什么？它的设计思想是什么，源码是怎么实现的？
本文将通过三个层次的监控与运维案例，指导您如何在GPT的智能指导下，提高Elasticsearch集群的可靠性和稳定性。
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