目前，阿里云快照备份是需要收费服务的，腾讯云快照备份还没有收费。缺点就是腾讯云快照备份需要手动备份，不可以设定定时自动备份，不过我们要求也不要太高毕竟人家还没有开始收费，如果以后开始收费应该是会有设置定时自动的。如果我们在腾讯云服务器准备进行某项不确定的操作的时候，建议先进行快照备份，这样确保可能产生的问题。
本文通过XXX高速公路收费系统（以下简称收费系统），来论述分布式数据库的设计与实现。收费系统是我公司近年来接的较为大型的项目，管理结构为三层结构：公司级、收费中心级、收费站级，各级之间即可独立的完成自身业务，又有自上而下的管理关系。收费中心、收费站均为三层C/S结构，公司级采取B/S结构。该系统的数据库也按照三层来设计，收费站存放本站的所有流水数据，收费中心存放所有数据，公司本部存放查询用汇总数据，收费站与收费中心使用事务复制来同歩数据，而收费中心与公司本部使用快照复制来同歩数据，并且使用分级的方法来测试收费站、收费中心与公司本部之间的数据同歩。 在本项目的开发过程中，我担任了数据库的设计工作。
本周，Helm v2 系列发布了 v2.16.10 版本， 这是 Helm v2 的最后一个 bugfix 版本，此后不会再为 Helm v2 提供错误修复。并且在三个月后，将停止为 Helm v2 提供安全补丁。届时， Helm v2 也就完全废弃，不会再去维护了。
尽管我们有很丰富的运维经验，但是也有可能会失手，所以在处理腾讯云服务器的时候，建议在操作之前做好备份。我们可以选择手动将数据下载到本地备份，也可以用之前有介绍的镜像备份（腾讯云服务器制作服务器镜像以及恢复数据），也可以用这篇文章需要提到的快照备份。
内存性能测试软件主要的功能就是记录下一段时间内的内存使用情况，并向用户提供一些查看分析内存使用的辅助功能。相关软件有以下几种：
互联网数据官（iCDO）原创作者 郑智超 各位好，目前的互联网营销涉及方方面面，但是在竞争营销环境下，不免会出现恶意竞争的情况，恶评例如： 医美行业：我的鼻子让xxx医院做成了成龙大哥的样子。。。。； 教育行业：这些老师都没有上岗资格证书，而且乱收费； 餐饮行业：这家的菜品贵，而且没什么特色，不推荐。 这是每一个做推广的人最头疼的事情。 （PS:我这里提的都是竞争对手恶意诋毁，刷的评论，客户真实反馈不作为本次文章内容）。 虽然曝光过一些恶意删帖的产业链，但是还是在各个购买平台上充斥各种删负面花多少钱的帖子与
在日常的百度搜索中，会有时发现在搜索结果中出现有的网站快照索引被百度标识为危险标识风险提示，发生这样的风险提示是什么原因？公司网站在百度搜索结果中出现这样的情况说明了什么，又该如何处理。下面就由美耐思详细讲述下。
关于如何使用腾讯云轻量服务器手动创建快照，当你对虚拟机进行过一通操作之后，可以让你的虚拟机回滚到创建快照时的状态。也就是是无论你对你的电脑系统进行过任何操作，都可以通过快照让你的系统恢复到之前的状态。
今天看到有人问：Vultr Snapshots 快照功能如何使用。Vultr 的快照功能对站长来说是一个很好用的功能，相当于不花钱的后悔药了。 Vultr 官方解释如下：Snapshots are an effective way to make a complete “backup” of your server. You won’t be able to restore individual files, but rather the whole server. 老魏翻译：快照功能可以有效的创建你整个
腾讯云服务器目前提供免费的网站快照，这点相对于国内同行来说也是腾讯云的一个亮点。毕竟今时今日云服务器上面免费的东西不多了，人家也是真金白银运营的服务器。相对于阿里云从 2017 年开始对快照收费，腾讯云这点差异化做的还是很不错的。正好魏艾斯博客有个站要重做系统，我也是第一次操作，所以把腾讯云快照创建过程记录一下，对以后有参考意义。 什么是腾讯云快照？快照是腾讯云提供的一种数据备份方式，通过对指定云硬盘进行完全可用的拷贝，通过冗余备份的方式存放在云硬盘以外的空间，可用于恢复云硬盘数据。老魏理解的快照和我们用
腾讯云服务器目前提供免费的网站快照，这点相对于国内同行来说也是腾讯云的一个亮点。毕竟今时今日云服务器上面免费的东西不多了，人家也是真金白银运营的服务器。相对于阿里云从 2017 年开始对快照收费，腾讯云这点差异化做的还是很不错的。正好魏艾斯博客有个站要重做系统，我也是第一次操作，所以把腾讯云快照创建过程记录一下，对以后有参考意义。
最近，关于腾讯云用户前沿数控公司数据受损一事让数据安全再次成为大家关注的焦点。腾讯云也终于发布了事情原委，详见：关于客户“前沿数控”数据完整性受损的技术复盘。详见：关于客户“前沿数控”数据完整性受损的技术复盘。
今天在坑里蹲了半天，然后发现了一个神奇的类 上午老大给了一个任务：App原来是中文版的，里边有语音播报功能，最近在搞英文版，所以需要把这个中文的语音播报搞成英文的，由于老大事比较多，所以这个问题就交给我来解决了。其实场景很简单，就是把播报的内容翻译成英文，然后在需要播放的时候让它播放就行.这里用到技术就是传说中的TTS---Text To Speech了。那为什么说我在坑里蹲了半天呢？ 从这里开始，我就要入坑了。 说到语音技术，大部分开发者最先想到的就是科大讯飞，百度语音这些吧，毕竟这几个第三方
云厂商提供的按需按量付费的云主机，对中小企业、个人用户来说，其低成本、高可靠以及易管理性，是非常有吸引力的，但是，千万别忽视云主机面临的安全威胁 -- 公有云上庞大的云主机群，也是黑产持续关注的热点区域，今天我们来聊聊，从普通用户角度，有哪些办法可以快速提升云主机的安全性。
Ps：如果您出于好奇心、还是想看一看正文？强烈建议先阅读之前写的：《MIP开发文档》。
足球fans(584***82) 16:43:02 潘老师，帮我看下我画的一个在系统里已经实现的"收费流程"，有什么问题没？
（这篇是PG视角看GTM、后面在总结一篇GTM内部逻辑） （前面是一些概念，后面是GDB走读）
（第一篇PG视角、下一篇GTM视角） （前面是乱七八糟的一些概念，最后一部分是GDB走读）
随着2019年即将结束，调研机构Gartner公司预测，2019年全球云计算浪费约为141亿美元。尽管由于某些原因，这个数字实际可能会高得多，但这个数字是巨大的，而2018年全球云计算浪费为129亿美元。
让我们从一个最简单的 Java Bean 开始，它叫StateHolder，里面封装了一个私有的 int 型属性state 和常见的访问方法：
云服务器（Cloud Virtual Machine , CVM）提供安全可靠的弹性计算服务，只需要几分钟，可以在云端获取和启动CVM实现你的计算需求，随着业务的需求变化， 你可以实时扩展或者缩减计算资源，CVM 支持按实际使用的资源计费，可以节约计算成本，使用CVM 可以极大降低软硬件的采购成本，简化IT运维工作。
先了解什么是操作系统以及一些常用的操作系统，然后介绍Linux，掌握 Linux系统安装，主要是虚拟机安装的操作步骤，并完成环境部署和相关的环境配置，内容如下。
项目中默认使用 spring-cloud-sleuth-zipkin 依赖得到 zipkin-reporter。分析的版本发现是 zipkin-reporter版本是 2.7.3 。
推送服务基本上是每个 App 的刚需，自己也用过许多家推送服务，最近腾讯云上线了一个类似于 firebase 的移动开发平台，上面集成了很多的移动服务，包括推送（底层支持即为信鸽）、Crash 上报、第三方登录等。这里单独抽出其中的推送服务和市面上几家常见的推送服务进行一个简单的比较，整体使用上来感觉还是不错的，很顺利的就集成到了我现有的 Android 项目中去。
将Flink应用至生产已有一段时间，刚上生产的时候有幸排查过因数据倾斜引起的Checkpoint超时问题——当时简单的了解了相关机制，最近正好在读Flink源码，不如趁这个机会搞清楚。
在工作中，经常需要在不同平台使用不同的软件，这时候虚拟机就是必需品了。在Linux上比较常见的有kvm、Xen、virtualbox、vmware workstation等。
上一节课中我们了解了如何设计一套支撑高并发访问和存储大数据量的通用计数系统，我们通过缓存技术、消息队列技术以及对于 Redis 的深度改造，就能够支撑万亿级计数数据存储以及每秒百万级别读取请求了。然而有一类特殊的计数并不能完全使用我们提到的方案，那就是未读数。
很多SEOer目前非常纠结一个问题，那就是对于自己站内已经收录的文章能不能作二次修改，主要是害怕丧失此页面的收录，甚至影响到首页的排名。对此新手SEO在特意查了一下百度官方的资料，发现修改收录文章的这个行为对于网站优化方面其实影响不大的，只要修改得宜，修改的页面还能再次被收录，并更新快照。但是实际上的影响是不小的，谨慎修改，并且还需要注意很多问题，以下就是针对于这一方面的建议：
一、概述 数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作，实际发出了五个写操作，当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后，系统突然故障，导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后，数据库程序重新从磁盘中读出数据时，就会发现数据再逻辑上存在问题，数据不可用。 二、Cache引起的数据一致性问题 引起数据一致性问题的一个主要原因是位于数据I/O路径上的各种Cache或Buffer（包括数据库Cache、文件系统Cache、存储控制器 Cache、磁盘Cache等）。由于不同系统模块处理数据IO的速度是存在差异的，所以就需要添加Cache来缓存IO操作，适配不同模块的处理速度。这些Cache在提高系统处理性能的同时，也可能会“滞留”IO操作，带来一些负面影响。如果在系统发生故障时，仍有部分IO“滞留”在IO操作中，真正写到磁盘中的数据就会少于应用程序实际写出的数据，造成数据的不一致。当系统恢复时，直接从硬盘中读出的数据可能存在逻辑错误，导致应用无法启动。尽管一些数据库系统（如Oracle、DB2）可以根据redo日志重新生成数据，修复逻辑错误，但这个过程是非常耗时的，而且也不一定每次都能成功。对于一些功能相对较弱的数据库（如SQL Server），这个问题就更加严重了。 解决此类文件的方法有两个，关闭Cache或创建快照（Snapshot）。尽管关闭Cache会导致系统处理性能的下降，但在有些应用中，这却是唯一的选择。比如一些高等级的容灾方案中（RPO为0），都是利用同步镜像技术在生产中心和灾备中心之间实时同步复制数据。由于数据是实时复制的，所以就必须要关闭Cache。 快照的目的是为数据卷创建一个在特定时间点的状态视图，通过这个视图只可以看到数据卷在创建时刻的数据，在此时间点之后源数据卷的更新（有新的数据写入），不会反映在快照视图中。利用这个快照视图，就可以做数据的备份或复制。那么快照视图的数据一致性是如何保证的呢？这涉及到多个实体（存储控制器和安装在主机上的快照代理）和一系列的动作。典型的操作流程是：存储控制器要为某个数据卷创建快照时，通知快照代理；快照代理收到通知后，通知应用程序暂停IO操作（进入 backup模式），并flush数据库和文件系统中的Cache，之后给存储控制器返回消息，指示已可以创建快照；存储控制器收到快照代理返回的指示消息后，立即创建快照视图，并通知快照代理快照创建完毕；快照代理通知应用程序正常运行。由于应用程序暂停了IO操作，并且flush了主机中的 Cache，所以也就保证了数据的一致性。 创建快照是对应用性能是有一定的影响的（以Oracle数据库为例，进入Backup模式大约需要2分钟，退出Backup模式需要1分钟，再加上通信所需时间，一次快照需要约4分钟的时间），所以快照的创建不能太频繁。 三、时间不同步引起的数据一致性问题 引起数据不一致性的另外一个主要原因是对相关联的多个数据卷进行操作（如备份、复制）时，在时间上不同步。比如一个Oracle数据库的数据库文件、 Redo日志文件、归档日志文件分别存储在不同的卷上，如果在备份或复制的时候未考虑几个卷之间的关联，分别对一个个卷进行操作，那么备份或复制生成的卷就一定存在数据不一致问题。 此类问题的解决方法就是建立“卷组（Volume Group）”，把多个关联数据卷组成一个组，在创建快照时同时为组内多个卷建立快照，保证这些快照在时间上的同步。之后再利用卷的快照视图进行复制或备份等操作，由此产生的数据副本就严格保证了数据的一致性。 四、文件共享中的数据一致性问题 通常所采用的双机或集群方式实现同构和异构服务器、工作站与存储设备间的数据共享，主要应用在非线性编辑等需要多台主机同时对一个磁盘分区进行读写。
11月5日，广东潮州一辆特斯拉失控狂奔了2公里多，接连撞上2辆摩托车和2辆自行车，造成了2死3伤。
Server "To be, or not to be, that is a question:......"—William Shakespeare 站长的吐血历程 在过去的近两个月中，站长一直在准备环状RNA的课程环状RNA（circular RNA）研究如火如荼，作为数据挖掘的生力军，可挖程度比miRNA，lncRNA 强了n倍。配合之前SRA的教程，挖几个环状RNA，真的是做一点验证或者不做，随便发个文章什么的。思来想去站长选择了以下两个软件：DCC (https://github.com/die
本文介绍了Raft算法的原理、核心概念、算法流程以及其在CMQ（云消息队列）中的应用。Raft算法是Google Spanner中使用的分布式一致性算法，它通过选举出一个Leader来负责处理所有客户端请求，从而确保数据的一致性和可靠性。CMQ作为腾讯云的一款消息队列服务，也采用了Raft算法来保证消息的可靠传输。
猫头虎博主在此为大家带来Unity最新的收费模式解析。自2024年1月1日起，Unity将根据游戏的安装量对开发者进行收费。根据官方技术博客发布的《Unity 收费模式和配套服务更新》一文，这种新的收费模式旨在通过每次游戏下载时的Unity Runtime安装来实现计费。与收入分成模式不同，这种基于初始安装的收费模式为创作者提供了一个在与玩家互动过程中持续盈利的机会。本文将深入研究Unity新收费模式的各个方面，并通过一些案例来展示它可能对游戏开发者和整个游戏行业的影响。
在上一个系列中，我们初步浏览了一下C#的基础知识。这句话的意思就是C#基础知识系列完结了，撒花。当然，并不是因为C#已经讲完了。正是因为我们轻轻地叩开了那扇门，才能看到门后面那瑰丽的世界。那么，门后面有什么？就让我在后续的篇幅里，带着大家一起浏览吧。
VisualVM（All-in-One Java Troubleshooting Tool）是功能最强大的运行监视和故障处理程序之一，曾经在很长一段时间内是Oracle官方主力发展的虚拟机故障处理工具。
随着现代物业管理逐渐规模化、规范化、标准化以及专业化，物业公司借力数字化的管理平台来提高物业服务效率和质量。
一般情况下，无论我们购买哪家的VPS、云服务器产品都是有一个公网固定IP地址的，当然也有服务商不提供公网IP（前几天VULTR商家推出系列2.5美元方案但是都没有IPV4）。有些时候特殊项目的需要，我们需要服务器IP地址变化，或者需要将服务器更换IP地址，不同的商家有不同的操作方法，当然也有商家是不可以操作的只能重新购买服务器才有不同/新的IP。
2、对应技术栈涉及比较广的系统，，一个问题会引发不同主机上面不同系统同时产生日志。举例：openstack 的nova在保存快照时出错，会引起nova-api,galnce-api,horizen同时产生错误日志。
但是我相信好多人都有下载一个A软件，然后下载完，安装完毕发现桌面多了不止A软件一个，会多出来B,C,D等等一堆不相关的软件（ps：毫不吹牛地说，小编从来没发生过这种情况）
Flink自1.4.0开始实现exactly-once的数据保证，即在任何情况下都能保证数据对应用产生的效果只有一次，不会多也不会少。
安全隐患划重点： 1、印度：没有设置Elasticsearch集群安全权限； 2、婚庆网站：Elasticsearch服务器暴露到公网。 3、群友：9200端口映射到外网。
有声阅读和播报等给人们的生活带来了很大的便利，有声阅读等属于语音合成。而语音合成这项技术已经越来越成熟，合成出来的声音质量非常的高，能够为企业减少运营的成本。那么，搭建语音合成服务器有哪些呢？
EF默认情况下对数据的访问都是启用模型跟踪。 Entity Framework在第一次对象加载到内存中时进行一次快照，添加快照发生在返回一次查询或添加一个对象到DbSet中时。当Entity Framework需要知道对象的变动时，将先把当前实体与快照中的对象进行扫描对比。实现扫描对比的方法是调用DbContext.ChangeTracker的DetectChanges方法。 变动跟踪代理：变动跟踪代理是一种会主动通知Entity Framework实体对象发生变动的机制。如：延迟加载的实现方式。要使用变动跟踪代理，需要在定义的类结构中，Entity Framework可以在运行时从POCO类中创建动态类型并重写POCO属性。动态代理就是一种动态类型，包含重写属性和通知Entity Framework实体对象变动的逻辑。
ZooKeeper中，数据存储分为两部分，内存数据(ZKDatabase)与磁盘数据(事务日志 + 事务快照)。
GB28181-2022相对2016，增加了设备软件升级、图像抓拍信令流程和协议接口。我们先回顾下规范说明：
本文介绍如何基于腾讯云的各种云产品优雅地搭建个人网站，涉及的云产品有云服务器、SSL、企业邮箱、对象存储、CDN、云函数、API网关、云监控等。
Jetpack Compose 引入了一种处理可观察状态的新方法 —— Snapsot（快照）。在 Compose 中我们通过 state 的变化来触发重组，那么请思考以下几个问题：
NTFS分区有2T大小的MBR和GPT分水岭，同时NTFS的默认块大小4096还有个分区最大16T的分水岭，腾讯云单个云盘最大32000GB，块大小4096的话，超过16T的部分无法使用，因此在最初初始化一块新盘时就该一劳永逸解决问题，即分区时把块大小设置为8192即可规避最大16T的限制（8192的块大小下，最大分区是32T=32*1024＞32*1000，是涵盖了32000GB的）。
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