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运维开发中期潜在问题

整体看起来,整个运维开发项目是活跃。 ? 随着后期建立了一些明确项目有了公司明确支持,开发更新频率也提高了不少。显然之前不是问题问题也逐渐出现了。...这也算是平台化建设过程中到了中期会发现很多潜在问题。...首先就是对于问题和需求管理,现在已经有一种快失控状态,需求有很多,bug也有很多,能够收到反馈,对于产品改进是极好,所以大多数情况下我会把问题都记录下来,同时在解决问题过程中会产生很多改进需求...第二就是对于数据预处理潜在问题,确切说是性能隐患,以前数据量比较小,所以就没有考虑分页需求,通过前端触发自动分页,到了现在发现如果一下子加载一个结果集,有的都会有上百页,这个工作对于前端自动分页是有很大局限性...对于上面的问题,随着使用程度和数据量增长,这些潜在问题影响力会逐步放大,所以需要打起精神,把这些问题都能够深入解决,也算是对于平台建设精益求精一个最佳实践了。

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留心那些潜在系统设计问题

这种情况发生时候,请千万不要放过它,很多次,在系统上线以后,最初问题或者潜在问题最终暴露出来,而这样问题很多在系统设计阶段都是有端倪。...我想很多人都可以看得出潜在问题: 清空链表数据是使用时间条件触发任务来完成,换言之,无论这十分钟内如果事件暴增,也无法触发链表清空行为,链表很容易变得非常大; 清空链表任务如果执行过程中出了异常...这些问题当然在明确情况下可以得到规避,但是毫无疑问,这样设计充满了潜在危险。事实上,最终这样问题也确实发生了,导致结果是链表巨大,撑死了整个系统,OOM,系统失去响应。...有潜在危险导致 HashMap 死循环,表现就是 CPU 占用 100%,而且这样问题是不可逆问题原因分析我相信大家可以在网上搜得到很多文章,我就不啰嗦了。...有一次亚马逊机房突然掉电,在恢复时候把网页服务器都通上电,这时候缓存服务还几乎没有缓存数据,缓存命中率几乎为零,于是大量请求冲向数据库,直接把数据库冲垮。

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解决 Idea突然不停indexing问题

Idea突然不停indexing问题 今天突然发现Idea中在打开jsp文件后不停indexing情况,查了一下,只要清理一下Idea缓存和索引就可以了,在File-Invalidate Caches...IntelliJ IDEA超快搜索速度和强大代码提示就是依靠缓存实现。...缓存文件很大,建立缓存也很花时间,在建立缓存时如果遇到断电或者强退等问题会导致以后打开文件出错等问题,解决办法就是把以前缓存清理掉。 下面介绍如何清理缓存。...本地历史记录清除的话,例如你文件想回退到之前本地保存某个编辑版本,就无法回退了。 invalidate意思是使之失效、作废意思。就是把以前缓存清空。...我们找到缓存所在硬盘目录,发现里面原来几百兆东西,只剩下不到1兆了。 ? 打开上次打开文件会出现一直Loading现象,这很正常,是在重新建立索引。 ?

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关于WebDAV带来网站潜在安全问题疑问

HTTP 1.1(请参阅 IETF RFC 2068)提供一组可供客户端与服务器通讯方法,并指定响应(从服务器返回发出请求客户端)格式。...WebDAV 完全采用此规范中所有方法,扩展其中一些方法,并引入了其他可提供所描述功能方法。 WebDAV 中使用方法包括: 1.Options、Head 和 Trace。...管理命名空间上下文中集合和资源。 8. Lock 和 Unlock。 改写保护。 通俗说,该协议允许我们通过http协议就能对远程服务器上文件进行操作,包括写入、删除、更新等。...理解到这里,貌似如果在web服务中开启了该协议,意味着为恶意攻击者开启了一个可以攻击服务器便捷途径,并且能够轻易造成恶劣影响。...网上资料都说应该禁用web服务对该协议支持,对于tomcat来说,好像默认就是不启用对webdav协议支持,但是有很多人博客上都写了如何在web.xml中关闭http不常用或者不安全方法

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解决虚拟机中网络突然不行问题

前言最近在本地 Ubuntu 虚拟机中瞎折腾,某天早上来公司后,发现电脑 Win11 系统自动更新重启了,再次打开 VMware 运行 Ubuntu 虚拟机后,操作了一会儿后,突然发现不能访问互联网了案发现场在终端中执行...Ubuntu 虚拟机网络适配器设置如下网络连接 -> 桥接模式(B):直接连接物理网络 -> 复制物理网络连接状态(P)网络适配器设置也没变问题分析虚拟机设置中选项没变,唯一变就是 ifconfig...这里只是猜测,VMware 用少,周围的人也没怎么用过,咱也不是专业搞网络,出现这种问题只能一点点排查试试尝试解决试试万能重启将VMware 和 Ubuntu 分别重启后进行测试,网络连不上,将物理机...,第一时间测试网络连接,能正常访问互联网,终于行了使用 ifconfig 查询网络接口,也有 ens33 这个接口类型,剩下就是需要东西再重装一遍彻底解决现在行是行了,但是有个问题,如果哪天物理机上系统又自动重启了怎么办...每次新增快照都要把描述里内容写清楚,当前系统什么状态,安装了什么软件和工具等等,恢复时候才方便回滚遇到其他问题虚拟机不能全屏展示原来虚拟机安装时候可以全屏显示,后来由于 Win11 系统自动升级系统重启了

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MySQL抖动-为什么偶现突然变慢问题

现象 一条SQL语句,正常执行时候特别快,但是有时变得特别慢,并且这样场景很难复现,它不只随机,而且支持时间还很短。...你SQL语句为什么变"慢"了 当内存数据页跟磁盘数据页内容不一致时候,我们称这个内存页为“脏页”。内存数据写入到磁盘后,内存上和磁盘上数据页内容就一致了,称为"干净页"。...MySQL正常关闭时,会把内存脏页都flush到磁盘上。 上述四种场景对性能影响 场景3属于MySQL空闲时操作,这时系统没什么压力,场景4是数据库在即将关闭时出现,不会太关注性能问题。...InnoDB策略是尽量使用内存,对于一个长时间运行库来说,未被使用页很少。 当要读入数据页没有在内存时候,就必须到缓冲池中申请一个数据页。...所以,刷脏页虽然是一种常态,但是明显影响性能有两种: 要淘汰脏页太多 日志写满,更新全部堵住,写性能跌为0,这种情况对于敏感业务来说,是不能接受

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记录一次java应用突然挂掉问题定位

问题背景:一次启动本地应用,两分钟过后自动退出,通过日志并未发现任何异常状况,莫名其妙应用就自动被杀掉了; 1、linux通过top查看java应用内存和cpu都不高,只是过一会突然就没了; 2、通过应用日志并未查到有任何异样...,代码也走查了好几遍; 3、通过dmesg | grep java查看内核日志信息,发现了问题所在,如下: [16949523.941194] java invoked oom-killer: gfp_mask...挑选过程由 oom_badness() 决定,挑选算法和想法都很简单很朴实:最 bad 那个进程就是那个最占用内存进程。  ...6、oom_kill.c 代码里可以看到 oom_badness() 给每个进程打分,根据 points 高低来决定杀哪个进程,这个 points 可以根据 adj 调节,root 权限进程通常被认为很重要...,不应该被轻易杀掉,所以打分时候可以得到 3% 优惠(adj -= 30; 分数越低越不容易被杀掉)。

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成长烦恼——如何规避元宇宙营销五个潜在问题

商业诚信  第一空间第一原则 如果我们提出问题是正确,那么导引方向可能就是正确。按照这个思路,品牌主确实可以将元宇宙打造为令人激动未来探索空间。...问题在于,我们现在描绘未来技术尚未实现,更不要说打造了。 近年来与元宇宙狂潮最紧密相关应属手机。 从2004年起,约有十年时间都是手机高光时刻。...问题是我们实际联通空间通常都是公共空间,也就是第三空间。而这种脱节可能导致各种各样问题。 在元宇宙里,虽然在物理层面上是分离,但人与人之间对话与互动反而会变得更亲密。...将数据所有权划归消费者自己所有,从而打造去中心化系统可能是一个解决方案,尽管这个方案对于平台及监管方来讲都是潜在一个问题。...没有人知道所有的答案,但是我们希望通过提出正确问题,从而导引正确方向,让元宇宙从一开始就成为每个人都心之向往并为之努力完美新世界。

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并发编程进阶一:从“并发引发潜在问题”开始

读者收获 1、什么是并发编程 2、并发编程潜在问题 1 CPU缓存引起可见性问题 首先需要通过流程图来了解一下CPU处理数据逻辑: ?...2 线程切换引发原子性问题 通过可见性问题相信读者对并发已经建立了一个初步印象,接下来继续看并发存在第二个问题:原子性 无论是编程语言Java还是CPU都支持多线程方式执行多任务处理...,而原子性问题就产生于两者切换线程"最小命令单元"差异。...3 编译优化产生有序性问题 并发第三个问题是由编译器引起,在我们Java文件被编译成class文件时候,编译器为了优化代码可能会在不影响最终结果情况下,调整语句顺序。...以上就是并发产生问题,之后所有"并发编程"内容都是为了解决这些问题而产生,所以了解了问题根源对之后学习会很有帮助。浩说编程,帮你学到更多。

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ReactEffect Hook解决函数组件性能问题潜在bug!

二、3种使用方式 让组件只监控特定数据变更,再进行渲染后操作,忽略不必要操作,很好优化了组件性能。...[props.source], ); 三、清除机制 useEffect 被调用时,执行了一些操作(譬如设定了一个定时器、访问了一些网络资源),在组件卸载时,必须做一些清除操作来防止内存泄露等问题...1、问题: useEffect 没有指定依赖,意味着 useEffect 只会运行一次,其内部获取到 count 永远是初始值0,导致页面 中{count} 值,永远是1。...,都会使得 useEffect 再次被调用,可以解决问题,但是这样会带来另一个问题,每一次执行 useEffect 都会清除计时器,再重新设置计时器,这不是我们想要。...八、参考文档 ReactEffect Hook解决函数组件性能问题潜在bug!

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ReactEffect Hook解决函数组件性能问题潜在bug!

二、3种使用方式 让组件只监控特定数据变更,再进行渲染后操作,忽略不必要操作,很好优化了组件性能。...[props.source], ); 三、清除机制 useEffect 被调用时,执行了一些操作(譬如设定了一个定时器、访问了一些网络资源),在组件卸载时,必须做一些清除操作来防止内存泄露等问题...1、问题: useEffect 没有指定依赖,意味着 useEffect 只会运行一次,其内部获取到 count 永远是初始值0,导致页面 中{count} 值,永远是1。...,都会使得 useEffect 再次被调用,可以解决问题,但是这样会带来另一个问题,每一次执行 useEffect 都会清除计时器,再重新设置计时器,这不是我们想要。...八、参考文档 ReactEffect Hook解决函数组件性能问题潜在bug!

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记录一次应用被突然kill掉问题定位经历

问题背景:一次启动本地应用,两分钟过后自动退出,通过日志并未发现任何异常状况,莫名其妙应用就自动被杀掉了; 解决思路: 1、linux通过top查看java应用内存和cpu都不高,只是过一会突然就没了...; 2、通过应用日志并未查到有任何异样,代码也走查了好几遍; 3、通过dmesg | grep java查看内核日志信息,发现了问题所在,如下: [16949523.941194] java invoked...挑选过程由 oom_badness() 决定,挑选算法和想法都很简单很朴实:最 bad 那个进程就是那个最占用内存进程。  ...6、oom_kill.c 代码里可以看到 oom_badness() 给每个进程打分,根据 points 高低来决定杀哪个进程,这个 points 可以根据 adj 调节,root 权限进程通常被认为很重要...,不应该被轻易杀掉,所以打分时候可以得到 3% 优惠(adj -= 30; 分数越低越不容易被杀掉)。

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如何使用YATAS审查AWS基础设施中潜在安全问题

关于YATAS YATAS是一款针对AWS基础设施安全强大工具,该工具可以帮助广大研究人员分析和审查AWS基础设施中错误配置或与插件集成相关潜在安全问题。...YATAS是目标是帮助广大研究人员以最简单方式创建一个安全AWS环境,该工具不会检查所有的最佳实践,而是只会根据我个人经验来检查对AWS环境安全最重要一些安全实践。...工具使用 yatas -h 参数选项 --details: 显示找到问题详细信息; --compare: 将之前扫描结果与当前扫描结果进行区别对比; --ci: 如果找到了问题,则退出代码为...1,否则为0; --resume: 仅显示测试通过和失败数量; --time: 显示每次测试所花费时间; --init: 在当前目录下创建一个.yatas.yml文件; --install:...生成一个Markdown报告 安全检测 忽略已知问题结果 我们可以在.yatas.yml文件中添加下列内容来忽略检测已知结果: ignore: - id: "AWS_VPC_004

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分享clickhouse分布式集群CPU突然暴涨接近100%问题查证和分析

因此使用这类大数据存储系统都需特别注意一些使用问题,避免集群服务不可用。 我们线上业务曾经出现过一两次线上CPU突然暴涨接近100%,造成服务不可用状态。...关于出现这样问题,一般我查询问题思路是这样,参考如下步骤: 确认是否有新业务或者新活动上线 确认是否有新功能新需求上线 通过system.process或者show processlist命令查询...第一次cpu暴涨问题查证 某一天发现cpu突然暴涨,但是也没有达到100%,当时通过上诉方式,发现一个简单update操作一直在执行,但是其实就是根据user_id更新user_name而已,只是当时有...第二次cpu暴涨问题查证 某一天也是上面的图,cpu突然暴涨但是没有到100%,经过和业务以及运维确认没有新活动以及新需求,我开始定位clickhouse的当前执行sql,收集一段时间也没有发现特别的问题...通过找到了问题,把一直在执行sql处理一下,cpu立马降下来了,这样问题解决了。

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CVPR2017|基于构造多视图子空间中潜在表示解决聚类问题

为了解决上述问题,本文提出了一种数据潜在表示,来充分发掘数据之间关系,并能够有效处理噪声。...目标函数中第一项使所得潜在表示h能够在P变换下,还原回单个空间数据表示,从而保证有用信息得到保留;第二项则表示多视图子空间下潜在表示重构损失;第三项使得到潜在表示尽可能低秩。...图5.拼接处理后目标函数 2.2 模型优化 虽然模型中参数较多,但我们可以分别固定一些参数来优化其它参数,从而将问题分解成几个迭代问题求解。使用ALM-ADM方法可以解决我们问题。...图6.引入J后目标函数 运用ALM方法,函数如图7所示。 ? 图7.运用ALM方法函数 随后,我们分别求解P,H,Z,E,J五个参数优化问题,并在最后更新乘数。...具体子问题优化方法与乘数更新方法较为复杂,可详见论文原文。 最终,算法流程如图8所示。 ?

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