需要使用 Windows 11 Build 22000 或更高版本才能访问此功能。
这个演示是一个Ruby应用程序，可以帮助您管理书架。它由多个微服务组成，并通过 HTTP 使用 JSON 与其他服务通信。有三种服务：
原文：ButterCMS Architecture: A Mission-Critical API Serving Millions Of Requests Per Month （http://highscalability.com/blog/2017/10/16/buttercms-architecture-a-mission-critical-api-serving-millio.html） 作者：Jake Lumetta 译者：夜风轻扬 还在为网站中断而烦恼么？还在为可能存在的单点故障而终日提心吊
我们在思考流处理问题上花了很多时间，更酷的是，我们也花了很多时间帮助其他人认识流处理，以及如何在他们的组织里应用流处理来解决数据问题。
Bleeping Computer 网站披露，长达五小时的 Microsoft 365 全球中断是一个路由器 IP 地址变化，致其广域网（WAN）中所有其它路由器之间的数据包转发问题引起。
关于滚动的那些事，相信不少的小伙伴都知道，在做网页动态效果时，时常有需求是关于滚动效果的实现的。在360或搜狐等门户网站的首页中，我们也时常见到这种效果。
由于谷歌云平台出现了问题，昨天多个热门在线服务遇到了停机或响应缓慢的现象。经谷歌确认，它的许多工具出现了问题，而Discord、Spotify和Snapchat等知名网站和服务依赖这些工具才能正常运行。
前言 HTTP ERROR 564错误码 我wiki,Google找了半天,没有找到关于HTTP ERROR 564错误的资料! 根据我了解到的信息564错误码是回源失败或者回源超时 简单描述一下我遇到的问题:前几天我为了让博客支持https的时候为了提升访问速度用了腾讯云的CDN!然后问题就开始了. 第一次:我默认CDN配置的时候访问60-80次间歇性出现564,然后我提交工单后占时解决了 第二次:我配置CDN高级缓存的时候访问量高后又间歇性564,然后我又提交了工单说我缓存配置错误,但是我默认全部不缓
很多开发者们抱怨，在Jetson Xavier NX生产模块上使用16GB EMMC存储无法安装完整的JetPack， 在某些情况下，完整的JetPack安装在这种配置上会遇到故障。
DCDC开关电源有两种常见的工作模式，就是我们常听说的PWM模式和PFM模式，一种是普通工作模式，另一种是低功耗工作模式，本节以BUCK结构开关电源为例介绍二者工作的特点，以及区分方法。
通过Spark作业将数据写入Hudi时，Spark应用的调优技巧也适用于此。如果要提高性能或可靠性，请牢记以下几点。 输入并行性：Hudi对输入进行分区默认并发度为1500，以确保每个Spark分区都在2GB的限制内（在Spark2.4.0版本之后去除了该限制），如果有更大的输入，则相应地进行调整。我们建议设置shuffle的并发度，配置项为 hoodie.[insert|upsert|bulkinsert].shuffle.parallelism，以使其至少达到inputdatasize/500MB。 Off-heap（堆外）内存：Hudi写入parquet文件，需要使用一定的堆外内存，如果遇到此类故障，请考虑设置类似 spark.yarn.executor.memoryOverhead或 spark.yarn.driver.memoryOverhead的值。 Spark 内存：通常Hudi需要能够将单个文件读入内存以执行合并或压缩操作，因此执行程序的内存应足以容纳此文件。另外，Hudi会缓存输入数据以便能够智能地放置数据，因此预留一些 spark.memory.storageFraction通常有助于提高性能。 调整文件大小：设置 limitFileSize以平衡接收/写入延迟与文件数量，并平衡与文件数据相关的元数据开销。 时间序列/日志数据：对于单条记录较大的数据库/ nosql变更日志，可调整默认配置。另一类非常流行的数据是时间序列/事件/日志数据，它往往更加庞大，每个分区的记录更多。在这种情况下，请考虑通过 .bloomFilterFPP()/bloomFilterNumEntries()来调整Bloom过滤器的精度，以加速目标索引查找时间，另外可考虑一个以事件时间为前缀的键，这将使用范围修剪并显着加快索引查找的速度。 GC调优：请确保遵循Spark调优指南中的垃圾收集调优技巧，以避免OutOfMemory错误。[必须]使用G1 / CMS收集器，其中添加到spark.executor.extraJavaOptions的示例如下： -XX:NewSize=1g -XX:SurvivorRatio=2 -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/hoodie-heapdump.hprof OutOfMemory错误：如果出现OOM错误，则可尝试通过如下配置处理：spark.memory.fraction=0.2，spark.memory.storageFraction=0.2允许其溢出而不是OOM（速度变慢与间歇性崩溃相比）。 以下是完整的生产配置 spark.driver.extraClassPath /etc/hive/conf spark.driver.extraJavaOptions -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/hoodie-heapdump.hprof spark.driver.maxResultSize 2g spark.driver.memory 4g spark.executor.cores 1 spark.executor.extraJavaOptions -XX:+PrintFlagsFinal -XX:+PrintReferenceGC -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintAdaptiveSizePolicy -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/hoodie-
距离2020年还有不到俩月，又快到了大家收割年初flag的时候了，当代生活青年立的flag，与健康相关的越来越多了。 然而， 青年们在健康生活大道上往往是间歇性上头狂奔，长期性原地熬夜。 “早睡早起是让人健康的， 明天我一定要早睡早起， 很好，明天的我一定就是健康的我！” 以上就是正在凌晨一点半的月光下报复性熬夜的996青年的自我和解三段论，然而明日复明日，明日何其多。 就真的没办法了吗？ 如同学校体测的800米一个人跑大概率不及格一样，少年！你最需要的其实是一个陪（bian）你（ce）
来源: http://benjchristensen.com/2012/03/01/fault-tolerance-in-a-high-volume-distributed-system/
今天继续做案例,昨天就看了三集...想要看完真是遥遥无期,我真的太懒了...间歇性踌躇满志,持续性懒惰,达咩!!!
出现性能问题的一个常见的迹象是用户的应用程序出错，此时，用户需要跟踪从应用程序到数据库的组件，确定问题出在哪里？此外，问题也可能由应用程序和数据库之外的因素引起，例如，大量的通信导致路由或者交换机崩溃或超载，应用程序与数据库的连接发生中断。大量的磁盘操作引起的I/O中断。
2017年是我们看到AI起飞的一年，还是…… 如果没有别的原因，AI继续爬升技术炒作曲线。阅读新闻，浏览网页，参加会议，甚至看电视，都可以看到AI使我们的生活变得更好了。 自Alan Turing于1
在无服务器计算的世界中，AWS Lambda 已经成为构建可伸缩和高效应用程序的基石。虽然 Lambda 简化了代码的部署和执行，但强大的错误处理对于确保无服务器函数的可靠性至关重要。本指南探讨在 AWS Lambda 中进行错误处理的最佳实践，帮助构建具有弹性的无服务器应用程序。
近年来，蜂窝架构（Cell-Based Architecture）作为一种增加冗余和有效限制站点故障影响范围的方式，在大型的在线服务中越来越流行。为了实现这些目标，在过去的一年半里，我们将 Slack 最关键的面向用户的服务从单体架构迁移到了基于蜂窝的架构。在本系列文章中，我们将解释我们为什么要进行大规模迁移、介绍蜂窝拓扑设计以及我们在此过程中所做出的工程技术权衡，并讨论我们成功对许多相连接的服务进行深度改造所采用的策略。
来源:高效运维 ID:greatops 问题描述 监控系统发现电商网站主页及其它页面间歇性的无法访问； 查看安全防护和网络流量、应用系统负载均正常； 系统重启后，能够暂时解决，但持续一段时间后间歇性问题再次出现。 此时问题已影响到整个网站的正常业务，我那个心惊呀，最主要是报警系统没有任何报警，服务运行一切正常，瞬时背上的汗已经出来了。但还是要静心，来仔细寻找蛛丝马迹，来一步一步找问题。 问题初步判断 检查dev 和 网卡设备层，是否有error和drop ，分析在硬件和系统层是否异常 ----- 命令
本文翻译自https://www.alphasights.com/news/exponential-backoff-with-rabbitmq?locale=en。 在AlphaSights公司，Ra
随着笔记本电脑、手机等设备的普及，由电容器振动所产生的“啸叫”问题越来越多的受到人们的关注，如何优化各电源架构的电容啸叫，让电容闭嘴，是一个有趣的问题。
本周日，谷歌在全球范围内遭遇了大规模中断，包括 Gmail、YouTube 和 Google Drive 在内基于谷歌云架构服务的诸多谷歌服务均受到影响。本次宕机于北京时间 6 月 3 日凌晨 2 点 58 分开始，用户访问谷歌服务出现各种错误提醒，并且阻止用户访问电子邮件、上传 YouTube 视频等等。
Flink 故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点，有状态流应用的一致检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时刻。在执行流应用程序期间，Flink 会定期保存状态的一致检查点，如果发生故障， Flink 将会使用最近的检查点来一致恢复应用程序的状态，并。重新启动处理流程。
ProcDump是一个可以用于诊断多种问题点的命令行工具。和Dr.Watson、ADPlus以及DebugDiag一样，ProcDump可以在不期望的情况或者异常发生时，用于俘获一个进程的内存转储。而且也同ADPlus以及DebugDiag一样，它可以对一个挂起的应用程序强制进行进程转储。但和之前的任何工具不同的是，ProcDump可以在CPU的活动峰值达到一个指定的级别时，对一个进程进行转储。这对于那些间歇性的性能问题是特别有用的，对于这种问题，其发生是很难预测的。 ProcDump包括一个单独的可执行
ETL 工具已经使用了近五年，使组织能够持续分析、开发和处理数据，数家数据库管理、分析和商业智能领域的资深企业供应商继续保持领先地位，同时，行业解决方案在 2022 年不断演进，以满足云和边缘数据处理需求。
此时问题已经影响到整个网站的正常业务，我的那个心惊的呀，最主要报警系统没有任何报警，服务运行一切正常，瞬时背上的汗已经出来了。但还是要静心，来仔细寻找蛛丝马迹，来一步一步找问题。
Chapter 19: Mobile Applications Objectives • Define a mobile application. • Understand components found in a mobile application. • Learn the key scenarios where mobile applications would be used. • Learn the design considerations for mobile applications. •
这个系列我做了协程和Flow开发者的一系列文章的翻译，旨在了解当前协程、Flow、LiveData这样设计的原因，从设计者的角度，发现他们的问题，以及如何解决这些问题，pls enjoy it。
在微软的官方文档中，说 SetParent 可以在进程内设置，也可以跨进程设置。当使用跨进程设置窗口的父子关系时，你需要注意本文提到的一些问题，避免踩坑。
面向 Dev 频道的 Windows Insider 项目成员，微软发布了 Windows 10 Build 21332 预览版更新，隶属于 RS_PRERELEASE 开发分支。虽然微软已明确表示 Dev 频道的功能更新不再和功能更新接轨，但目前开发的不少新功能会整合到今年秋季上线的 21H2 功能更新中。
2021 年夏天，LockFile 勒索软件是首批引入间歇性加密技术的勒索软件家族之一。后来，越来越多的勒索软件都应用了这一技术。
介绍 本文介绍了 HTML5 的一些新特性。主要包含以下几个方面: Web 存储 地理位置 拖放 服务器发送事件 Web存储 HTML5 Web 存储的设计与构想是一个更好的机制来存储客户端的网络数据。它是通过一个网络浏览器作为客户端数据库实现的，它允许网页以键值对的形式来存储数据。 它具有以下特征： 每个原始网站/域最多可存储 5MB 的数据。 你可以通过属性和方法来使用 JavaScript 操作 web 存储器中的数据实现访问。 就像 cookies，你可以选择将
作者：刘晓明，互联网公司运维技术负责人，拥有10年的互联网开发和运维经验。一直致力于运维工具的开发和运维专家服务的推进，赋能开发，提高效能。
今年早些时候家里换了电脑，LP用。我回忆起来电脑可能出现问题个把月了，但是是偶发性的，我没太注意。但是最近每次刚一打开电脑，LP 就说：你看这个电脑咋了，还没说完，等我走过去，电脑重启就好了。
gnuplot > plot "qps-per-5-seconds" using 5 w lines title "qps"
WebDriver可以像用户一样驱动原生浏览器，无论是在本地服务器还是在使用Selenium服务器的远程机器上，都标志着浏览器自动化的一个飞跃。
Roblox为其平台上5000万要求极高的青少年和青春期前的儿童提供游戏制作服务。 本周，该公司发布了一份内容冗长、极其详细的事后分析报告，描述了去年持续整整三天的重大故障事件，所有从事企业基础架构工作的人都应该认真读一读。 Roblox声称：“无论持续时间还是复杂程度，这次故障都是独一无二的。”而这种说法未免轻描淡写。在互联网上，三天这段时间实在太长了；去年10月的一天，Facebook宕机了短短几小时，全世界就一度为之抓狂。 Roblox管理自己的基础架构，这对于一家成立于2004年的公司来说并不罕见
几个月前，我致力于提高“完整”索引器的性能。我觉得这种改进足以分享这个故事。完整索引器是 Box 从头开始创建搜索索引的过程，从 hbase 表中读取我们所有的文档并将文档插入到 Solr 索引中。
PoE PD 无法启动是 PoE 错误中最常见的错误之一，可能是 PoE 组件问题或配置命令错误造成的，请按照下列步骤解决问题：
（这种更稳妥，因为如果是短链接则直接查询master.dbo.sysprocesses可能抓不到现场，但是事务日志如果长期没shrink则会比较慢）
最近张戈博客收录出现异常，原因并不明朗。我个人猜测存在如下几个直接原因： 更换主题，折腾时带来过多错误页面或间歇性访问错误； 直接线上折腾 Nginx 缓存和缩略图，可能导致间歇性大姨妈； 新发文章瞬间被转载，甚至是整站被采集，可能导致“降权”； 百度居然开始收录动态页面，而且还在持续抓取动态页面。 对于前三个，已发生的已无法改变，要发生的也无法阻止。对于转载和采集，我也只能在 Nginx 加入 UA 黑名单和防盗链机制，略微阻碍一下了，但是实际起不到彻底禁止作用，毕竟整个天朝互联网大环境就是这样一个不好
在讨论分布式系统的弹性之前，让我们快速回顾一些基本术语： 弹性Resiliency：任何系统从困难中恢复的能力，(banq注：弹性也就是适应能力)。 分布式系统：一些网络组件通过传递消息来完成一个共同目标。 可用性：任何系统在任何时间点保持正常运行的可能性。 故障与故障：故障Fault是您的系统中是不正确的内部状态。系统中一些常见的故障例子包括： 1.存储层缓慢 2.应用程序中的内存泄露 3.被阻塞的线程 4.依赖性故障 5.在系统中传播坏数据（通常是因为输入数据没有足够的验证） 失败Failure是系统无法执行其预期工作。 失败意味着系统正常运行时间和可用性的损失。故障如果不被封装，会导致在系统中传播，从而导致失败。 当故障Fault转为失败Failure时就意味着系统发生了故障： 弹性就是为了防止故障Fault转化为失败Failure 我们为什么关心系统的弹性？ 系统的弹性与其正常运行时间和可用性成正比。系统越有弹性，服务用户的可用性越高。 如果不具有弹性能力，可能会以多种方式影响公司各个方面。 分布式系统的弹性设计很难 我们都明白'可用'至关重要。为了保证可用性，我们需要从零开始建立弹性，以便我们系统中的故障自动恢复。 但是在具有多个分布式系统的复杂微服务架构中建立弹性是很困难的。这些困难是： 1.网络不可靠 2.依赖性总是失败 3.用户行为是不可预测的 虽然构建弹性很难，但并非不可能。遵循一些构建分布式系统的模式可以帮助我们在整个服务中实现较高的正常运行时间。我们将讨论未来的一些模式： 模式[0] = nocode
我们花了很多时间来思考流处理。更酷的是：我们也花了很多时间帮助其他人思考流处理以及如何使用流应用解决他们的数据问题。这个过程的第一步是纠正对现代流处理的误解（作为一个快速变化的领域，这里有很多误见值得我们思考）。在这篇文章中，我们选择了其中的 6 个进行讲解，由于 Apache Flink 是我们最熟悉的开源流处理框架，所以我们会基于 Flink 来讲解这些例子。
可用性以正常运行时间的百分比来衡量，并定义了系统正常运行和工作的时间比例。可用性受系统错误、基础设施问题、恶意攻击和系统负载的影响。云应用程序通常为用户提供服务水平协议 (SLA)，这意味着必须设计和实施应用程序以最大限度地提高可用性。
在视频通信的技术领域WebRTC已成为主流的技术标准，WebRTC包涵了诸多优秀的技术，譬如：音频数字信号处理技术（AEC, NS, AGC）、编解码技术、实时传输技术、P2P技术等，这些技术目的都是为了实现更好实时音视频方案。但是在高分辨率视频通信过程中，通信时延、图像质量下降和丢包卡顿是经常发生的事，甚至在WiFi环境下，一次视频重发的网络风暴可以引起WiFi网络间歇性中断，通信延迟和图像质量之间存在的排斥关系是实时视频过程中的主要矛盾。
除了通过独立配置每一图表数据， echart 提供 dataset 集中管理实例内的数据集合。
前段时间，我从家里带来了一块坏的硬盘，里面的数据还在，但是会间歇性不能识别，并且其中的系统损坏了。今天我重新购买了sata to usb 的转接器和12v的电源，尝试修复一下磁盘；看看能不能重新启动。
本文最初发表在 iiSM.org 网站，经原作者 Gandalf Hudlow 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
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