我们在 I/O 2019 发布了 Benchmark 库的第一个 alpha 版。之后为了能帮助您在优化代码时可以准确地评估性能，我们就一直在改进 Benchmark 库。Jetpack Benchmark 是一个运行在 Android 设备上的标准 JUnit 插桩测试 (instrumentation tests)，它使用 Benchmark 库提供的一套规则进行测量和报告:
在不断变化的技术世界中，确保代码的质量和安全性至关重要。然而，在每次提交之前手动运行命令行检查可能是一项耗时且乏味的任务。
当部分package达到最大容量后，它会被转换为big package并压缩到磁盘上以减少空间消耗。压缩过程采用写时复制模式以避免访问冲突。也就是说，生成一个新package来保存压缩数据，而不对部分package进行任何更改。PolarDB-IMCI在压缩后更新元数据，将部分打包替换为新的package（即以原子方式更新指向新打包的指针）,对于不同的数据类型，列索引采用不同的压缩算法。数值列采用参考帧、delta编码和位压缩的组合，而字符串列使用字典压缩。此外，由于打包是不可变的，当活动事务大于所有VID时，即没有活动事务引用插入VID映射时，该打包的插入VID映射是无用的。在这种情况下，PolarDB-IMCI会删除行组中的插入VID映射以减少内存占用。
事务是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消。
【AI科技大本营导读】与大多数开发者的想象不同，Google只有一个代码仓库——全公司使用不同语言编写的超过10亿文件，近百TB源代码都存放在自行开发的版本管理系统Piper中，只当项目开源且需要外部协作时，才会使用业界流行的Git。本文虽然发表于2016年，但是详细解读了Google采用这一方案背后的原因与经验，直到今天仍然有很大的借鉴意义，值得一读。
之前看过几个新闻，说是因为程序员的疏忽，将公司服务器的密钥上传到 GitHub 上，导致公司数据丢失，造成了很严重的影响，恰巧最近看到一篇英文博客有介绍如何防止 Git 泄露，下面是我的翻译内容，原文来自于 5 Best Practices To Prevent Git Leaks[1]，如果有翻译不当的地方欢迎指正，希望能对你有所帮助。
[Apache Flink]2017年12月发布的1.4.0版本开始，为流计算引入里程碑特性：TwoPhaseCommitSinkFunction。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持：
本文从编程模型、任务调度、时间机制、Kafka 动态分区的感知、容错及处理语义、背压等几个方面对比 Spark Stream 与 Flink，希望对有实时处理需求业务的企业端用户在框架选型有所启发。本文篇幅较长，建议先收藏～
7月27日，IntelliJ IDEA官方博客消息，新版本 2021.2 正式发布了！ 下面是该版本的重要特性及改进内容： 主要更新 新的Project-Wide analysis允许您在编译之前跟踪整个中小型项目的错误。这个功能仅在 IntelliJ IDEA Ultimate 中使用。 保存项目的时候，增加了一些自动操作，比如：重新格式化代码、优化导入等。这些功能可以通过“Preferences/Settings | Tools | Actions”来配置。 全新的Package搜索界面，更容易管理Ma
使用 mount 命令需要 root 权限，没有root权限的用户或没有使用 --privileged=true 创建的 docker 容器内无法使用 mount 命令挂载磁盘
Flink 在1.4.0 版本引入『exactly-once』并号称支持『End-to-End Exactly-Once』“端到端的精确一次”语义。
通常，如果您正在创建 Python 包，要么是因为有一些想要与他人分享的代码，要么是因为您对想要分享的东西有一定的想法。
在【两阶段提交概述】中介绍了两阶段提交的基本思路以及如何根据checkpoint机制来实现两阶段提交思路，flink给出来两阶段提交抽象实现TwoPhaseCommitSinkFunction与具体实现FlinkKafkaProducer011。
上一篇讲到随着业务的增长，单体架构发展为分布式架构，大大提升了业务的处理能力，但同时也带来了很多单体架构不存在的问题，如：
Spark Streaming 运行时的角色(standalone 模式)主要有：
挂接命令(mount) 首先，介绍一下挂接(mount)命令的使用方法，mount命令参数非常多，这里主要讲一下今天我们要用到的。 命令格式： mount [-t vfstype] [-o options] device dir 其中： 1.-t vfstype 指定文件系统的类型，通常不必指定。mount 会自动选择正确的类型。常用类型有： 光盘或光盘镜像：iso9660 DOS fat16文件系统：msdos
是时候专注于互动式地塑造和执行您组织使用既定 Kubernetes 策略来产生影响的方式了。
在 Flink 1.4 版本之前，精准一次处理只限于 Flink 应用内，也就是所有的 Operator 完全由 Flink 状态保存并管理的才能实现精确一次处理。但 Flink 处理完数据后大多需要将结果发送到外部系统，比如 Sink 到 Kafka 中，这个过程中 Flink 并不保证精准一次处理。
Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。并且 Flink 提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。Flink提供了诸多高抽象层的API以便用户编写分布式任务： DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支持Java、Scala和Python。 DataStream API，对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式的数据流，用户可以方便地对分布式数据流进行各种操作，支持Java和Scala。 Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。 此外，Flink 还针对特定的应用领域提供了领域库，例如： Flink ML，Flink 的机器学习库，提供了机器学习Pipelines API并实现了多种机器学习算法。 Gelly，Flink 的图计算库，提供了图计算的相关API及多种图计算算法实现。
这可能是您在面试中最容易遇到的问题。我的建议是首先给出版本控制的定义。它是一个记录一段时间内对一个文件或一组文件的更改的系统，以便您以后可以调用特定版本。版本控制系统由一个中央共享存储库组成，同事可以在其中对文件或文件集进行更改。然后，您可以提及版本控制的用途。
在终一致性分布式事务解决方案中，服务模式是指协调分布式事务时涉及的角色和交互方式。
这篇文章改编自2017年柏林Flink Forward上Piotr Nowojski的演讲。你可以在Flink Forward Berlin网站上找到幻灯片和演示文稿。
这可能是你在面试中遇到的最简单的问题。我的建议是首先给出版本控制的定义：它是一个记录文件变化的系统，以便你以后可以调用特定版本的文件。版本控制系统由一个中央共享存储库组成，队友可以在其中提交文件的更改，接下来你可以提到版本控制的用途。版本控制允许你：
当多个事务并发执行时, 即使每个单独的事务都正确执行, 数据库的一致性也可能被破坏.。
所谓的 XA 方案，即：两阶段提交，有一个事务管理器的概念，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问各个数据库准备好了吗？如果每个数据库都回 ok，那就正式提交事务，在各个数据库上执行操作；如果任何其中一个数据库回答不 ok，那么就回滚事务。
GitHub 是开发人员工作流程中不可或缺的一部分。无论你去哪个企业或开发团队，GitHub 都以某种形式存在。它被超过8300万开发人员，400万个组织和托管超过2亿个存储库使用。GitHub 是世界上最大的源代码托管服务平台。
在开发大型项目时, 我们通常会遇到同一工程依赖不同组件包, 同时不同的组件包之间还会相互依赖的问题, 那么如何管理组织这些依赖包就是一个迫在眉睫的问题.
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。
IntelliJ IDEA 2021.2 正式发布啦！快来看看又出了哪些神器的功能~
更多详情请查看：https://blog.jetbrains.com/idea/2021/07/intellij-idea-2021-2/
所谓的 XA 方案，即：两阶段提交，有一个事务管理器 的概念，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问各个数据库准备好了吗？如果每个数据库都回 ok，那就正式提交事务，在各个数据库上执行操作；如果任何其中一个数据库回答不 ok，那么就回滚事务。这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，不适合高并发的场景。
Seata 是一种开源的分布式事务解决方案，能够处理跨多个请求的事务，适用于各种容器、语言和数据访问类型。在微服务架构下，依赖多个服务的操作可能导致分布式事务的问题。Seata 提供了完整的解决方案以确保数据的一致性和可靠性。
该备份工具自动执行 pg_start_backup()和 pg_stop_backup()函数，而且备份速度和数据都比手动的备份快。
spark streaming 的 checkpoint 仅仅是针对 driver 的故障恢复做了数据和元数据的 checkpoint。而 flink 的 checkpoint 机制 要复杂了很多，它采用的是轻量级的分布式快照，实现了每个算子的快照，及流动中的数据的快照。
kafka实现了Exactly Once(精确一次)语义，主要是基于生产者端幂等以及kafka服务端事务保障。
3PC 相比于 2PC 它在参与者中也引入了超时机制，并且新增了一个阶段使得参与者可以利用这一个阶段统一各自的状态，3PC 包含了三个阶段，分别是准备阶段、预提交阶段和提交阶段 准备阶段的变更成不会直接执行事务，而是会先去询问此时的参与者是否有条件接这个事务，因此不会一来就干活直接锁资源，使得在某些资源不可用的情况下所有参与者都阻塞着。 而预提交阶段的引入起到了一个统一状态的作用，它像一道栅栏，表明在预提交阶段前所有参与者其实还未都回应，在预处理阶段表明所有参与者都已经回应了。 假如你是一位参与者，你知道自己进入了预提交状态那你就可以推断出来其他参与者也都进入了预提交状态。
MySQL支持用户自定义在commit时如何将log buffer中的日志刷log file中。这种控制通过变量 innodb_flush_log_at_trx_commit 的值来决定。该变量有3种值：0、1、2，默认为1。但注意，这个变量只是控制commit动作是否刷新log buffer到磁盘。
spark streaming 的 checkpoint 仅仅是针对 driver 的故障恢复做了数据和元数据的checkpoint。而 flink 的 checkpoint 机制 要复杂了很多，它采用的是轻量级的分布式快照，实现了每个算子的快照，及流动中的数据的快照。
流式数据是一种实时生成的数据，而在一般的数据表中存储的数据肯定是有限的，这就会产生矛盾，由此就需要一种新表来存储流式数据，动态表就产生了。
IntelliJ IDEA Ultimate 2024.1 针对 Java 全行代码补全。 这项功能由无缝集成到 IDE 中的高级深度学习模型提供支持。 它可以基于上下文分析预测和建议整行代码，有助于提高编码效率。 这些建议由针对不同语言和框架特别训练的专属语言模型驱动，模型完全在本地设备上运行，有助于确保数据安全，并且无需与外部服务器通信。 此功能包含在 IntelliJ IDEA Ultimate 许可证订阅中。 在这篇博文中了解详情。
PyCharm 2024.1 版本隆重发布！ 新增多项激动人心的功能：从 Hugging Face 模型和数据集的快速文档预览，到针对 JavaScript 和 TypeScript 的本地 ML 基于的全行代码补全，再到编辑器中的粘性行及编辑器内代码审查功能。这一版本通过增强的代码编写支持、更流畅的导航以及更紧密的版本控制集成，旨在极大提升开发者的编程效率和体验。
本文首先对数据一致性进行简要说明，然后画图分析展示9种数据一致性协议的工作流程，最后给出实现这9种协议的例子。希望对您理解数据一致性有所帮助！
事务是数据库从一个稳定状态变迁到另一个稳定状态的保证，具备 ACID 这 4 个特性：
在2PC模型中，第一阶段是准备阶段。在这个阶段，协调者向参与者发送准备请求，要求参与者准备进行事务提交。
该开源工具可以分析Kubernetes YAML文件和Helm 图表，以确保它们遵循最佳实践，重点关注生产就绪性和安全性。以下是如何设置和使用它。 KubeLinter是一款开源工具，可分析 Kubernetes YAML 文件和 Helm 图表，以确保它们遵循最佳实践，重点关注生产就绪性和安全性。它对配置的各个方面进行检查，以识别潜在的安全错误配置和DevOps最佳实践。 通过运行 KubeLinter，您可以获得有关Kubernetes配置文件和 Helm 图表的有价值的信息。它可以帮助团队在开发过程的早期检测并解决安全问题。KubeLinter 执行的检查的一些示例包括以非 root 用户身份运行容器、强制执行最小权限以及通过仅将敏感信息存储在机密中来正确处理敏感信息。
总之，协调者之间的同步问题可以通过选举机制、日志复制和协议的设计来解决，不同的方案有不同的优缺点，需要根据具体的场景和需求选择合适的方案。
Apache Hudi 0.9.0实验性地支持使用Spark SQL进行DDL/DML操作，朝着让所有用户(非工程师、分析师等)更容易访问和操作Hudi迈出了一大步。用户可以直接使用CREATE TABLE ... USING HUDI以及CREATE TABLE ... AS SELECT语法来在像Hive的catalogs中创建和管理表。用户然后可以使用INSERT，UPDATE, MERGE INTO以及DELETE sql语法来操纵数据。除此之外，INSERT OVERWRITE语句可用于覆盖表或分区中现有的批处理ETL管道中的现有数据。更多信息，点击SparkSQL选项卡查看我们的文档。请参阅RFC-25了解更多实现细节。
我们正式为各位开发者们介绍在 GitHub 上最新的一个开源库 (和开源组织) —— androidx！这是 Android Jetpack 各种组件库的源码和开发环境，与 AOSP 的主分支代码同步。
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