https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
持续集成和持续交付是在软件开发生命周期中获得交付一致性的方法。作为一个流程，它帮助你自动化开发管道，同时确保所有事情都可跟踪。其中有趣的部分是在开发阶段中引入自动化。当我们谈到集成和交付时，另一个与之匹配的过程是“持续测试”，或者有时我们称之为 DevOps 测试。虽然持续集成（CI）和持续交付（CD）已经成为 DevOps 的重要组成部分，但在选择最佳工具时，DevOps 团队常常会陷入困境。如果没有 CI/CD 工具是无法想象的。
工业时代流水线的发明将生产任务的效率大大提升。同样，在软件开发过程中流水线的建立也能帮助我们更好的产出、提升效率。
随着技术的进步，组织从人工测试转向Selenium测试自动化，测试解决方案变得比以往更具可扩展性。但是，摆在大多数团队面前的还有一座山：并行测试的可伸缩性。许多公司仍在使用顺序测试方法来提供质量保证，这会消耗大量的时间，资源和精力。
随着功能和数据的不断发展，面向服务的分布式系统越来越复杂，将总延迟保持在最小不仅是一项具有挑战性的任务，而且是一个持续的问题。由于代码和部署的变化，以及流量模式的变化，系统会不断地变化。无论是跨服务边界还是在单个服务内部，并行执行都是必不可少的，不同的流量切片也具有不同的延迟特性，而一般的延迟分析工具很难在实践中理解系统。
大家好，我是山月，这是我最近新开的专栏：「前端部署系列」。包括 Docker、CICD 等内容，大纲图示如下：
在软件工程里，持续集成（Continuous Integration, CI）是指这样的一种实践：在一天里多次将所有开发人员的代码合并到一个共享的主干里，每次合并都会触发持续集成服务器进行自动构建，这个过程包括了编译、单元测试、集成测试、质量分析等步骤，结果只有两个：成功或者失败。如果得到失败的结果，说明有人提交了不合格的代码，这就能及时发现问题。
先引入GitLab官方文档里的一张图，可以让我们更加方便的了解 CI/CD 做了哪些事情。
ForkJoinPool是Java并发包java.util.concurrent中的一个类，它提供了一个工作窃取算法的实现，能够高效地处理大量可以被拆分成较小子任务的任务。与传统的ExecutorService不同，ForkJoinPool特别适合于递归或分治算法的场景，在这些场景中，一个大任务可以被拆分成多个小任务并行处理，然后再将结果合并。
本专题前面系列文章详细说明了使用Kettle的转换和作业，实现Hadoop上多维数据仓库的ETL过程。通常Hadoop集群存储的数据量是TB到PB，如果Kettle要处理如此多的数据，就必须考虑如何有效使用所有的计算资源，并在一定时间内获取执行结果。
陈焕生 Oracle Real-World Performance Group 成员，senior performance engineer，专注于 OLTP、OLAP 系统 在 Exadata 平台和 In-Memory 特性上的最佳实践。个人博客 http://dbsid.com 。 上一篇请阅读：深入并行：从生产者到消费者模型深度理解Oracle的并行 数据倾斜对不同分发方式的影响 数据倾斜是指某一列上的大部分数据都是少数热门的值(Popular Value)。Hash join 时, 如果
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由于 Spark 的懒执行, 在驱动程序调用一个action之前, Spark 应用不会做任何事情. 针对每个 action, Spark 调度器就创建一个执行图(execution graph)和启动一个 Spark job 每个 job 由多个stages 组成, 这些 stages 就是实现最终的 RDD 所需的数据转换的步骤. 一个宽依赖划分一个 stage. 每个 stage 由多个 tasks 来组成, 这些 tasks 就表示每个并行计算, 并且会在多个执行器上执行.
Critical Section Controller临界部分控制器。 ----比较特殊，用得少。
常见的线程创建方式有两种，一是直接继承Thread，另一种是实现Runnable接口。但这两种方式有个缺点，不支持获取线程执行结果。
Jenkins 是一个开源的持续集成（CI）工具，用于自动化软件开发中的构建、测试和部署过程。它允许开发团队自动化重复性的任务，提高软件交付的效率和质量。Jenkins支持大量的插件和集成，可适应各种开发环境和工作流程。
原文地址：http://winterbe.com/posts/2015/05/22/java8-concurrency-tutorial-atomic-concurrent-map-examples/
API测试(应用程序编程接口测试)是一种软件测试类型，它着重于确定所开发的API是否满足关于应用程序的功能、可靠性、性能和安全性的预期。
在并发编程中，我们不仅需要考虑如何合理分配任务以提高程序的执行效率，而且还需要关心如何将分配的任务结果合理汇总起来，以便得到我们最终想要的结果。这就需要我们使用一种特殊的并发设计模式——分而治之。在Java中，这种模式被抽象化为了Fork/Join框架。通过Fork/Join框架，我们能够将大任务分解成小任务并行处理，然后再将小任务的结果合并得到最终结果。这大大提高了任务处理的效率，使得并发编程在处理大量数据时变得更加简单有效。在本文中，我们将深入探讨Fork/Join框架，理解其工作原理，并通过实例学习如何在实际项目中使用它。
谈到函数，我们会很自然地联想到Verilog中的module或者VHDL中的entity，没错，它们之间是相互对应的。通常在Vivado HLS中，每个函数会生成相应的RTL代码。类似的，如果一个函数功能简单，代码量很小，那么该函数就有可能被合并到调用它的函数中，这其实就是所谓的层次打平。
JinG、YuWang，携程前端开发工程师，负责机票主流程预定React Native技术栈相关开发工作。
MySQL 的主从同步应该是被各个 DBA 熟知的技术了，从 MySQL 3.23.15 开始一直迭代改进到 8.0 版本。经过这么多年的改进，目前 8.0 提供的复制技术是最新的 WriteSet 机制，这个功能也被合并到了 5.7.21 版本，解决了 5.7 并行复制的一些问题。
近十年来，持续集成（Continuous Integration，CI）和持续交付（Continuous Delivery，CD）领域都取得了很大的进步。DevOps 测试的兴起导致了对 CI/CD 工具的快速需求。现有的解决方案总是随着时间的推移而改进，大量新产品或新版本正在进入 QA 领域。当你手头有这么多选项时，选择正确的工具确实会有一点儿挑战。
在公司的项目中, 经常会遇到一些公共的内容, 多个项目中间通用的, 不可能每次都将整个代码复制一遍, 遇到这种情况有很多不同的解决方案, 一般来说, 项目是通过 git 来管理的, 巧了, git 也同样支持子模块.
Playwright Profiler是Playwright的一个扩展工具,用于分析和优化Playwright测试的性能。作为自动化测试工程师,掌握性能分析与优化是非常重要的技能。本章我们将学习如何使用Playwright Profiler进行测试性能分析与优化。
在讨论Oracle的性能问题时，通常要假设一个前提，那就是这个系统是OLTP还是OLAP（或者说数据仓库系统）。 只有在这个前提下，讨论一些性能问题才有意义，因为这两类系统太不一样了，甚至很多技术是相悖的。
在本节中，我们将学习什么是 CI/CD 。然后，我们将学习 GitHub Actions 是什么以及 GitHub Actions 流水线的主要部分是什么。然后，我们将学习如何创建一个 CI/CD 流水线，将自动验证并将应用程序部署到 Vercel。
一、引言 对于商业数据库 [5] [6] [7]、开源数据库[8]、云原生数据库[9] [10] ，或者大数据系统[32]，并行计算[33]都是多核处理环境下提高性能的基本技术手段。本文分析如何通过关键抽象来划分层次和管理复杂性，在庞大的 MySQL 代码库上构建并行计算能力，并通过基准测试数据来体现加速效果。 二、摘要 腾讯云托管数据库 TencentDB for MySQL [1] (本机存储，Binlog 复制集群) 和云原生数据库 TDSQL-C for MySQL [2] (共享存储， Red
陈焕生 Oracle Real-World Performance Group 成员，senior performance engineer，专注于 OLTP、OLAP 系统 在 Exadata 平台和 In-Memory 特性上的最佳实践。个人博客 http://dbsid.com 。 Oracle 的并行执行 Oracle 的并行执行是一种分而治之的方法. 执行一个 SQL 时, 分配多个并行进程同时执行数据扫描,连接以及聚合等操作, 使用更多的资源, 得到更快的 SQL 响应时间。并行执行是充分
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
作者简介 毛京超，任职去哪儿网酒店事业部，负责代理商对接业务线相关的测试工作，参与去哪儿Qunit自动化测试框架的开发。 蒋承君，去哪儿网金融事业部测试工程师，负责金融事业部主系统的测试工作及测试工具研发 Qunit简介 Qunit是去哪儿网基于Junit框架自主研发的接口自动化测试框架，目前支持的被测接口协议类型包括：HTTP接口、Dubbo RPC接口和Hessian接口。 该自动化测试框架将常用功能的代码实现（测试数据准备、远程执行SQL、调用被测接口等）封装成一个个标签，测试人员编写自动化测试用例时
针对同一个压测场景，历史报告列表页可查看所有报告的对比指标。支持将压测目标设置为基线，未达到目标的报告会被自动标红。
整理了20多款持续集成工具，这是作为软件测试人员需要了解的，也是在构建持续质量改进时，需要进行选型的基础设施工具。
Vitis HLS会自动探测算法中的并行性，尽可能将函数或逻辑并行执行以降低整体的Latency。例如，我们以如下函数为例。待综合的顶层函数loop_sequential包括两个for循环，这两个for循环彼此独立，不存在数据依赖关系（所谓数据依赖是指前者的运算结果给后者使用，换言之，前者写数，后者读数）。因此，Vitis HLS会将这两个for循环并行执行。这可在Schedule Viewer视图中确认。Vivado HLS在默认情况下则是将这两个for循环顺序执行，这是和Vitis HLS的差异。
Shared Execution Techniques for Business Data Analytics over Big Data Streams
随着应用数据的增多和表量的增加，为了增加统计信息收集的效率，Oracle推出了并行和并发收集统计信息的方法。
作为一种流行的持续集成和交付工具，Jenkins有多种方式来实现交付流水线。其中，Jenkins Pipeline是一种比较流行的方式，它提供了一个DSL（Domain Specific Language 的缩写，中文翻译为：领域特定语言）来描述交付流水线。
通过前面几篇文章，我们一起学习了分布式计算模式中的 MapReduce、Stream 和 Actor，它们各显神通解决了很多实际问题（分布式计算技术MapReduce 详细解读，分布式计算技术之流计算Stream，打通实时数据处理）。
最近又开始捅咕上oozie了，所以回头还是翻译一下oozie的文档。文档里面最重要就属这一章了——工作流定义。 一提到工作流，首先想到的应该是工作流都支持哪些工作依赖关系，比如串式的执行，或者一对多，或者多对一，或者条件判断等等。Oozie在这方面支持的很好，它把节点分为控制节点和操作节点两种类型，控制节点用于控制工作流的计算流程，操作节点用于封装计算单元。本篇就主要描述下它的控制节点... 背景 先看看oozie工作流里面的几个定义： action,一个action是一个独立的任务，比如mapred
Selenium是一个开源的自动化测试框架，用于模拟用户在网页上的操作。它可以用于自动化测试、网页抓取和网页功能验证等任务。
使用svn几年了，一直对分支和合并敬而远之，一来是因为分支的管理不该我操心，二来即使涉及到分支的管理，也不敢贸然使用合并功能，生怕合并出了问题对团队造成不良影响，最主要的原因是，自己对分支的目的和合并的方法不甚了解，这才是硬伤。 最近由于适配机型的需要（本人从事手机客户端的开发），需要经常接触分支和合并两项工作，突然发现这玩意整不明白很难开展工作，遂这两天着重研究了一下，有点收获，怕以后忘了，故趁着余温尚在赶紧写下来，好记性不如烂笔头嘛。下文的实践主要是参考了TortoiseSVN的帮助文档和Subvers
本文将解决上一篇中的一个问题 1）为什么C++项目扫出来缺陷、安全漏洞都是0？覆盖率也是0%？
一、 分类和类扩展区别 1. 分类实现原理 Category编译之后的底层结构是struct category_t，里面存储着分类的对象方法、类方法、属性、协议信息 在程序运行的时候，runtime会将Category的数据，合并到类信息中（类对象、元类对象中） 2. Category和Class Extension的区别是什么？ Class Extension在编译的时候，它的数据就已经包含在类信息中 Category是在运行时，才会将数据合并到类信息中 二、 分类为啥不能添加成员变量 先看Categor
hadoop概述 存储和分析网络数据 三大组件 MapReduce 对海量数据的处理 思想： 分而治之 每个数据集进行逻辑业务处理map 合并统计数据结果reduce HDFS 储存海量数据 分布式存储 安全性高 副本数据 YARN 分布式资源管理框架 管理整个集群的资源（内存、CPU核数） 分配调度集群资源 Common 工具 hadoop生态圈 Hive（蜜蜂）通过使用sql语句来执行hadoop任务 HBase 存储结构化数据的分布式数据库 HBase放弃了事务特性，追求更高的扩展
在大型企业中，由于业务复杂、数据量大、数据格式不同、数据交互格式繁杂，并非所有的操作都能通过交互界面进行处理。而有一些操作需要定期读取大批量的数据，然后进行一系列的后续处理。这样的过程就是“批处理”。
可能很多人对于gulp都相对陌生，特别是vue，react出现以后，渐渐淡出了做业务前端人员的视野，14到16年的时候应该是它最巅峰的时候，真正的是出道即巅峰，取代了当时最火的grunt成为了前端构建的主流工具，就连某度都忍不住来瓜分一下流量，出了个fis（不过按照烂尾的惯例来看，基本会属于后继无人的状态，所以没有真正去用在生产项目中过），而且当时webpack虽然已经出现，但完全不能跟gulp抗衡，直到vue，react等spa项目出现，才让webpack取而代之，gulp也逐渐退出幕前，转战幕后，去做了它更擅长的事情：前端开发流程规范管理。
Svn中也有分支管理，但是很low，Git的分支管理非常强大，本文先不去说分支管理内部到底怎么做的，我们先来看看Git中最基本的分支管理操作。 本文是Git系列的第四篇，了解前面的文章有助于更好的理解本文。 ---- 分支的必要性 小伙伴们都知道，我们在完成一个项目时，不可能是“单线程”开发的，很多时候任务是并行的，举个栗子：项目2.0版本上线了，现在要着手开发3.0版本，同时2.0版本可能还有一些bug需要修复，这些bug修复之后我们可能还会发2.1，2.2，2.3这些版本，我们不可能等所有bug都修复完
在GIT中，分支（Branch）管理是一项重要的功能，它允许你在不影响主要项目代码的情况下，进行独立的开发工作或实验性工作。以下是如何创建和切换分支的步骤：
分支/合并框架的目的是以递归的方式将可以并行的任务拆分成更小的任务，然后将每个子任务的结果合并起来生成整体结果。
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