生产环境压测验证某段链路或组件的新建连接数能力时，往往需要设置很高的并发，但这种操作存在一定风险和问题，若系统设置限流值，高并发场景下容易触发限流导致接口错误率升高，同时也存在将生产环境打挂的风险；本文主要说明如何通过Jmeter脚本避免以上问题
3.max.poll.interval.ms 指定拉取消息线程最长空闲时间，默认300000ms
1、把tcpdump脚本通过如下指令发送到设备端的/data/local/，进入设备的/data/local/路径下修改文件权限
通过前面几篇的铺垫，我们基本了解了MongoDB是个什么东西，搭建起了一个MongoDB的小集群环境。接下来，我们就来学习一下MongoDB的基本操作。
1.bootstrap.servers 指定Kafka集群所需的broker地址清单，默认“”
MongoDB相对于RDBMS的优势 模式少 -MongoDB是一个文档数据库，其中一个集合包含不同的文档。一个文档之间的字段数，内容和文档大小可能会有所不同。 单个对象的结构清晰。 没有复杂的联接。 深入的查询能力。MongoDB支持使用与SQL几乎一样强大的基于文档的查询语言对文档进行动态查询。 sql Tuning(优化) 易于扩展 不需要将应用程序对象转换/映射到数据库对象。 使用内部存储器存储（窗口式）工作集，从而可以更快地访问数据 RDBMS:关系数据库管理系统 为什么要使用MongoDB 面
Linux下安装软件时，经常会看到类似上图的进度条，今天带大家用C语言来演示其原理！
在上一章我们讲到了MediaCodec的工作流程，以及如何利用MediaCodec进行H264编码。这一章的内容同样是MediaCodec，只不过是编码音频为AAC，整个流程大同小异。 上一章我们利用MediaCodec编码视频时，使用了Surface，所以可以不直接操作输入缓冲区队列。但是编码音频的时候，由于无法使用Surface，所以需要直接操作输入缓冲区队列。 这里我们需要通过AudioRecord采集PCM数据，然后把采集到的数据送进编码器进行编码。所以首先我们要初始化一个AudioRecord对象。 要使用录音，需要申请录音权限。
最近在使用PostgreSQL的时候，在执行一些数据库事务的时候，先后出现了statement timetout 和idle-in-transaction timeout的问题，导致数据库操作失败。
理由：在row中没有对应的主键Id字段，所有只做插入操作。这跟gorm.Create行为是一样的。
---- 1. 本次作业的考察要点： 作业地址：https://github.com/HustWolfzzb/STM32F429DiscoveryFreeRTOS_9Git/GCC/GDB/QEMU等工具的使用。 FreeRTOS多任务同步和通信机制的掌握。 ---- 2. 编程作业： 在github上，Fork例程项目（https://github.com/cbhust/STM32F429DiscoveryFreeRTOS_9.git） 到自己的个人账号。 clone项目到本地电脑的Ubuntu虚拟机
上一篇【.Net Core微服务入门全纪录（四）——Ocelot-API网关（上）】已经完成了Ocelot网关的基本搭建，实现了服务入口的统一。当然，这只是API网关的一个最基本功能，它的进阶功能还有很多很多。
将下面的配置写入站点的配置文件 _config.yml 里(不是主题的配置文件).
当消息在一个队列中变成死信 (dead message) 之后，它能被重新 publish 到另一个 队列
使用startTimer开启定时器，使用killTimer(int id)接口来关闭指定的定时器。 启动定时器后会在对应间隔时间触发timerEvent事件。 示例：
2、添加redis配置进application.yml，springboot2.x版本的redis是使用lettuce配置的
上述代码可以看到，当前锁的失效时间为10s，如果当前扣减库存的业务逻辑执行需要15s时，高并发时会出现问题：
说到Android的视频硬编码，很多新人首先会想到MediaRecorder，这可以说是Android早期版本视频硬编码的唯一选择。这个类的使用很简单，只需要给定一个Surface（输入）和一个File（输出），它就给你生成一个标准的mp4文件。 但越是简单的东西便意味着越难以控制，MediaRecorder的缺点很明显。相信很多人在接触到断点视频录制这个需求的时候，首先会想到使用MediaRecorder，很遗憾，这个东西并不能给你很多期待，就像一开始的我一样。 首先，MediaRecorder并没有断点录制的API，当然你可以使用一些“小技巧”，每次录制的时候，都把MediaRecorder stop掉，然后再次初始化，这样就会生成一系列的视频，最后把它们拼接起来。然而问题在于，每次初始化MediaRecorder都需要消耗很长时间，这意味着，当用户快速点击录制按钮的时候可能会出现问题。对于这个问题，你可以等到MediaRecorder初始化完成才让用户点击开始录制，但是这样往往会因为等待时间过长，导致用户体验极差。 这种情况下，一个可控的视频编码器是必须的。虽然在Android 4.4以前我们没得选择，但是在Android 4.4之后，我们有了MediaCodec，一个完全可控的视频编码器，虽然无法直接输出mp4（需要配合MediaMuxer来对音视频进行混合，最终输出mp4，或者其它封装格式）。如今的Android生态，大部分手机都已经是Android 5.0系统，完全可以使用MediaCodec来进行音视频编码的开发，而MediaRecorder则降级作为一个提高兼容性的备选方案。 废话不多说，我们直接步入正题。要想正确的使用MediaCodec，我们首先得先了解它的工作流程，关于这个，强烈大家去看一下Android文档。呃呃，相信在这个快速开发为王道的环境，没几个人会去看，所以还是在这里简单介绍一下。
目前大多数操作系统都为应用程序提供了访问数据链路层的手段，它使得应用程序拥有如下功能：
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6.交易属性 键 默认值 描述 spring.jta.atomikos.connectionfactory.borrow-connection-timeout 30 从池借用连接的超时时间（以秒为单位）。 spring.jta.atomikos.connectionfactory.ignore-session-transacted-flag true 创建会话时是否忽略事务标记。 spring.jta.atomikos.connectionfactory.local-transaction-mode fa
我们来分析一下，当new Thread时，线程t1[Thread-0]状态为NEW。线程启动，执行run()方法，打印t1 running is false,t1将sleep，此时线程t1睡眠10000ms。然后主线程睡眠2000ms，变量running设置为false。这线程t1还在睡眠中。再将主线程睡眠2000ms，线程t1仍然在睡眠中。此时线程t1的状态为TIMED_WAITING。
不知道从什么时候开始，习惯于在豆瓣找电影看，到了后来，就偶尔写个电影观后感，随着看电影看的越来越多，可比较的东西就越来愈多，所以现在看完一部新电影，写写自己的感想就成了固定环节了，作为一种“动态”，能够搬到博客上与他人共享那是再好不过的了，找了一圈Hexo的插件，发现都不怎么好用，那么索性就魔改个自己用的版本！
先从概念解释上搞清楚这个定义，死信，顾名思义就是无法被消费的消息，字面意思可以这样理解，一般来说，producer 将消息投递到 broker 或者直接到 queue 里了，consumer 从 queue 取出消息进行消费，但某些时候由于特定的原因导致 queue 中的某些消息无法被消费，这样的消息如果没有后续的处理，就变成了死信，有死信自然就有了死信队列。 应用场景:为了保证订单业务的消息数据不丢失，需要使用到 RabbitMQ 的死信队列机制，当消息消费发生异常时，将消息投入死信队列中.还有比如说: 用户在商城下单成功并点击去支付后在指定时间未支付时自动失效
通常，可以在application.yml中对数据源进行相应的配置，从性能方面来讲，数据库连接池的优先级为：HikariCP > druid > tomcat-jdbc > dbcp > c3p0 。自 SpringBoot 2.0 起，默认的数据库连接池便是 HikariCP，在 pom 文件中引入spring-boot-starter-parent后便无需再引入 HikariCP 的依赖。 对于 HikariCP 的配置，主要可以从两个方面获取： 1. SpringBoot官方参考文档 2. HikariCP的github发布页 为了便于日后可能的查询，在此记录下详细的配置信息。
Response 对象 错误 ‘ASP 0251 : 80004005’
1 . 采用单线程、事件驱动、非阻塞模型，减少上下文切换的消耗，能在1ms内处理数百个请求。并且每个会话只占用数KB的内存。
先接触两个图形概念： 帧率（Frame Rate，单位FPS）--GPU显卡生成帧的速率，也可以认为是数据处理的速度）， 屏幕刷新频率 （Refresh Rate单位赫兹/HZ）：是指硬件设备刷新屏幕的频率。屏幕刷新率一般是固定的，比如60Hz的每16ms就刷一次屏幕，可以类比一下黑白电视的电子扫描枪，每16ms电子枪从上到下从左到右一行一行逐渐把图片绘制出来，如果GPU显卡性能非常强悍，帧率可以非常高，甚至会高于屏幕刷新频率。
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插入方法 db.collection.insertOne() 插入单条文档到集合中 db.collection.insertMany() 插入多条文档到集合中 db.collection.insert() 插入单条或多条文档到集合中 insertOne() 语法格式 db.collection.insertOne( <document>, { writeConcern: <document> } ) 只能传一个文档，不能是数组 insertMany() 语法格式 db.col
虚拟硬盘：就是把内存当作硬盘来用，比如有2G的内存，那么可以拿出来1G的内存当作硬盘来用。 自从知道了“虚拟硬盘”这个东东，我就一直在想如何才能把这个虚拟硬盘发挥到极致，上一篇也写了一些简单的应用，当然提高的效率并不多，并不是很理想。我最想提高的是提高数据库的读取速度，也就是提高分页效率。一开始是想把数据库文件放到虚拟硬盘里面，这样读取速度不就快乐吗？但是当我把一个250万条记录的数据库放在了虚拟硬盘上做测试后，发现效果并不理想。 250万条记录，利用主键排序（聚集索引）
其实呢，所谓的死信交换机就是一个普通交换机，只不过是某个队列用dead-letter-exchange这个属性绑定到一起了，当这个队列出现了死信，就会丢到我们这个死信交换机里了，就有点像垃圾桶一样的了。
HAProxy 是一个免费的负载均衡软件，可以运行于大部分主流的 Linux 操作系统上。
项目中用到了keepalived及haproxy来实现服务的高可用，防止单点故障。以前其实也用过keepalived及nginx实现类似的功能，当时没有作记录，这里作一下记录以备忘。 Keepalived keepalived是什么 keepalived是集群管理中保证集群高可用的一个服务软件，其功能类似于heartbeat，用来防止单点故障。 keepalived工作原理 keepalived是以VRRP协议为实现基础的，VRRP全称Virtual Router Redundancy Protocol，即
分页算法本身没有什么快慢之分，对反应速度起到决定作用的是——能否有效地利用索引！ 算法 评价 缺点 适用的数据库 max 效率最高的 只能有一个排序字段 Excel、Access、SQL Server 2000(2005) 颠倒Top 适用范围最广的 最后一页多数据 Excel、Access、SQL Server 2000(2005) 表变量 最大失所望的 太多了 SQL Server 2000(2005) Row_Number 只适合SQL Server2005
#1498 : Diligent Robots 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 There are N jobs to be finished. It takes a robot 1 hour to finish one job. At the beginning you have only one robot. Luckily a robot may build more robots identical to itself. It takes a robot
总时间限制: 10000ms单个测试点时间限制: 1000ms内存限制: 262144kB描述 给一个长为N的数列，有M次操作，每次操作是以下两种之一： （1）修改数列中的一个数 （2）求数列中某位置在某次操作后的值 输入第一行两个正整数N和M。 第二行N个整数表示这个数列。 接下来M行，每行开头是一个字符，若该字符为'M'，则表示一个修改操作，接下来两个整数x和y，表示把x位置的值修改为y；若该字符为'Q'，则表示一个询问操作，接下来两个整数x和y，表示求x位置在第y次操作后的值。输出对每一个询问操作单独
MongoDB4.0新增了对事务的支持，本文首先介绍一些MongoDB的基础概念，后文会对4.0新增的事务功能进行解读
log4j-core-2.7-sources.jar!/org/apache/logging/log4j/core/appender/mom/kafka/KafkaAppender.java
MongoDB是开源，高性能的NoSQL数据库；支持索引、集群、复制和故障转移、各种语言的驱动程序丰富；高伸缩性； MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
不得不说 sphinx 很消耗内存占用，目前种子网站跑的机器是2G内存的，今天重新试了一下1G内存的vps，正常配置下依旧跑不动 查看 searchd.log 依旧被kill掉了。
Vue 实现响应式并不是数据发生变化之后 DOM 立即变化，而是按一定的策略进行 DOM 的更新。
在平时的开发中，使用kafka来发送数据已经非常熟悉，但是在使用的过程中，其实并没有比较深入的探索kafka使用过程中
(原创出处：https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities) 前序： 因为打算自己搞个基于Golang的IM服务器，所以复习
导读：目前国内公有云上的kafka产品都是基于开源kafka产品二次封装改造的，基本上开源kafka的配置参数都能应用在云上kafka产品里。本文以腾讯云的ckafka产品为例，分别介绍了几个应用场景，每个点都有详细的配置干货。通过这些设置和正确的使用姿势，我们来很好的保证关联业务的稳定性和可靠性。
Atomikos公司官方网址为：https://www.atomikos.com/。
@RabbitListener注解指定目标方法来作为消费消息的方法，通过注解参数指定所监听的队列或者Binding。
Windows开发环境：Windows 7 64bit、Windows 10 64bit
总时间限制: 10000ms单个测试点时间限制: 1000ms内存限制: 262144kB描述 给一个长为N的数列，有M次操作，每次操作是以下两种之一： （1）修改数列中的一个数 （2）求数列中某连续一段的和 输入第一行两个正整数N和M。 第二行N个整数表示这个数列。 接下来M行，每行开头是一个字符，若该字符为'M'，则表示一个修改操作，接下来两个整数x和y，表示把x位置的值修改为y；若该字符为'Q'，则表示一个询问操作，接下来两个整数x和y，表示求[x,y]这段区间的和。输出对每一个询问操作单独输出一行，
7617:输出前k大的数 查看 提交 统计 提问 总时间限制:10000ms单个测试点时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述 给定一个数组，统计前k大的数并且把这k个数从大到小输出。 输入第一行包含一个整数n，表示数组的大小。n < 100000。 第二行包含n个整数，表示数组的元素，整数之间以一个空格分开。每个整数的绝对值不超过100000000。 第三行包含一个整数k。k < n。输出从大到小输出前k大的数，每个数一行。样例输入 10 4 5 6 9 8 7 1 2 3 0 5 样例输出 9
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