业务反馈部署的 Sentry 系统处理 Electron 的 MiniDump 信息出现异常，界面提示。
在流处理之中，当输入是文件时，第一个处理步骤通常是将其解析为一连串的记录。在流处理之中，记录通常被称为事件，每个事件都是一个小的、独立的、不可变的对象，通常每个事件包含一个时间戳，表明事件产生的时间。 在流处理之中，事件由生产者产生，然后可能由多个对应消费者，相关的事件通常被分组到同一个主题之中。
Visual Studio App Center 是几个常见移动开发和云集成服务（如持续集成、持续交付和自动 UI 测试等服务）的集合。 这些 App Center 服务可以针对 iOS、Android、WPF/Winforms、通用 Windows 平台 (UWP) 和 tvOS 应用运行。
操作系统有时会包含额外的诊断信息，这些信息使用多种格式，具体取决于崩溃的原因，并不是每个崩溃报告都包含。如：
提到分布式系统，分布式事务是经常被大家提起的话题，也是经常在我们编码或是系统设计时遇到的问题，很常见。
Bebug调试程序是开发中最常见的问题，对于一些简单有效的调试技巧的了解是很有必要的。这篇文章就列举Debug中用到的一些简单的技巧。
Nginx作为一款轻量高性能开源的Web服务器，深受大众欢迎并在服务器中得到了广泛应用。但是Nginx默认是不设防的，即不会自动防御DDOS攻击和CC攻击，因此攻击者可以轻易地发送大量的请求从而耗尽你的服务器资源、恶意盗刷你的服务器流量或者让你的后端服务器崩溃，因此配置Nginx基础防御是很有必要的，本篇文章就记录如何为你的Nginx配置一些基础的防御规则从而保护你的Web服务器。
了解 JavaScript 中的错误处理是非常重要的，它有助于提升用户体验并简化开发人员的调试过程。在这篇文章中，我们将探讨 JavaScript 应用程序中的错误处理的各个方面，包括常见错误、处理策略以及确保顺利运行的最佳实践。
上网除了需要IP, 还需要Mac地址, Mac与网卡绑定, 记录了设备的Mac, 相当于标记了设备使用者 关于Mac和IP的关系: <讲个故事>为什么IP地址与Mac地址缺一不可? 初级玩法: 哪个
崩溃是让发人员比较头痛的事情，app崩溃了，说明代码写的有问题，这时如何快速定位到崩溃的地方很重要。调试阶段是比较容易找到出问题的地方的，但是已经上线的app并分析崩溃报告就比较麻烦了。最终，我们可以通过iOS崩溃日志在大多数情况下，你能从中了解到关于闪退的详尽、有用的信息。线上崩溃可以通过 iTunesConnect 中心的Cash收集，也可以通过第三方Cash收集工具，亦或自己在工程中手动收集崩溃日志上传到服务器中，本文做个小结，希望对初入者能有些帮助。
考虑下面一种场景：当你发了工资之后，把你的当月工资¥1024从支付宝转到了余额宝。
在Linux内核中，"backport printk"和"front printk"都是用于记录内核消息和调试信息的机制，但它们的工作方式和使用场景有一些区别。
功能错误是在测试过程中最常见的类型之一，也就是产品的功能没有实现。比如图中的公众号登录不成功的问题。
最近在查看应用的线上日志统计时，发现一个 MessageQueue.nativePollOnce() 的记录，具体信息如下：
producer->exchange：确保消息发送到RabbitMQ服务器的交换机上
2.Throwable Throwable类是所有异常或错误的超类，它有两个子类：Error和Exception，分别表示错误和异常。其中异常Exception分为运行时异常(RuntimeException)和非运行时异常，也称之为不检查异常(Unchecked Exception)和检查异常(Checked Exception)。 3.Error 一般是指java虚拟机相关的问题，如系统崩溃、虚拟机出错误、动态链接失败等，这种错误无法恢复或不可能捕获，将导致应用程序中断，通常应用程序无法处理
❝源于群友的提问。关于程序运行时弹出崩溃窗口提示的问题。❞ 如图： 📷 上图为访问野指针导致程序崩溃。 The inferior stopped because it triggered an exception. Stopped in thread 0 by: Exception at 0x7ffb59c9decb, code: 0xc0000005: read access violation at: 0x12345678, flags=0x0. 解释： 程序触发了异常。 在0号线程的0x7ff
应用层的异常，未被捕获的异常，导致程序向自身发送了 SIGABRT 信号而崩溃，是应用程序自己可控的。对于未被捕获的异常，是可以通过 try-catch 或 NSSetUncaughtExceptionHandler() 机制类捕获的。
相信很多开发者对于代码调试最难的地方是什么依然云里雾里，而且这不仅仅是初学者需要面临的问题——本文中就来探讨下何为代码调试的最佳指南。
提起编程，对于程序员同学而言并不陌生，关于防御性编程相信大家也有所耳闻，但是它具体包括哪些内容呢？
随着React16的发布越来越接近，我们想宣布一些关于在组件内如何处理JavaScript错误的变化。这些变化包括在React16 Beta版本，并将会成为React16的一部分。
我个人有个习惯，对于要用的一个新的框架，新的中间件等等，我一般不太信任它的官网“吹”的优点以及性能测试，我一般会一边使用一边自己测试，并且猜想其内部实现并结合源码搞清楚它的实现原理以及一些“坑”（这些“坑”并不是说这些框架或者中间件有什么毛病，而是因为官网浮夸的“吹”以及有些事情说一半留一半导致用户有误解），在这之后我才敢放心使用。
许多编程语言都有一个 sleep 函数，可以延迟程序的执行若干秒。JavaScript缺少这个内置功能，但不用担心。在这篇文章中，我们将探讨在JavaScript代码中实现延迟的各种技巧，同时考虑到该语言的异步性质。
我们会借助一些崩溃日志收集库来定位和排查线上的崩溃信息，但是有些崩溃堆栈所提供的信息有限又不是必现崩溃，很难直观排查出问题的所在。这里我给大家分享一个采用寄存器赋值追踪的技术来排查和分析崩溃日志的技巧。话不多说先看案例：
相信很多开发者对于代码调试最难的地方是什么依然云里雾里，而且这不仅仅是初学者需要面临的问题——本文中就来探讨下何为代码调试的最佳指南。 作者 | Julia Evans 译者 | 苏本如，责编 | 郭芮 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 以下为译文： 昨天我和一些朋友一起调试代码，他们做程序员这一行都不太久，我向他们展示了一些代码调试技巧。 今天早上我在想，我应该如何教授他们学习代码调试？我在Twitter上发了一条推文说，我从来没有见过任何好的调试代码的指南。像往常一样，我得到了很多
在调试程序时总是会遇到各种挑战。Node.js 的异步工作流为这一艰巨的过程增加了额外的复杂性。尽管 V8 引擎为了方便访问异步栈跟踪进行了一些更新，但是在很多数情况下，我们只会在程序主线程上遇到错误，这使得调试有些困难。同样，当我们的 Node.js 程序崩溃时，通常需要依靠一些复杂的 CLI 工具来分析核心转储[1]。
你的电脑只会做你让它做的事情；它不会读取你的想法，做你想让它做的事情。即使是专业的程序员也会一直制造 bug，所以如果你的程序有问题也不要气馁。
NodeJS的错误处理让人痛苦，在很长的一段时间里，大量的错误被放任不管。但是要想建立一个健壮的Node.js程序就必须正确的处理这些错误，而且这并不难学。如果你实在没有耐心，那就直接绕过长篇大论跳到“总结”部分吧。
Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。
富士通的OSS团队和其他OSS社区成员合作，一直在贡献代码增强PG的逻辑复制功能。
异常是在程序执行过程中出现的非预期事件或错误情况。它可能是由于输入错误、计算错误、资源不足、外部环境变化等原因导致的。在面向对象编程语言中，异常通常是指程序在运行过程中发生了无法继续执行的错误，导致程序终止或产生不可预料的结果。 异常处理的重要性在于它能够提高程序的稳定性和可靠性。在真实的应用场景中，程序可能会面对各种各样的异常情况，如文件不存在、网络连接中断、资源耗尽等。如果不进行合适的异常处理，这些异常可能会导致程序崩溃或产生错误结果，严重影响用户体验和系统稳定性。通过合理的异常处理，我们可以在出现异常时采取相应的措施，如提供友好的错误提示、进行错误日志记录、尝试修复异常，或者优雅地退出程序等。这样可以防止程序异常终止，增加程序的容错性，并保护系统不受异常情况的影响。除了增加程序的稳定性和可靠性，良好的异常处理还有助于更好地定位和解决问题。通过捕获异常并进行详细的错误日志记录，开发人员可以更方便地排查错误并进行调试，从而提高开发效率和质量。
事务是数据库最为重要的机制之一，凡是使用过数据库的人，都了解数据库的事务机制，也对ACID四个基本特性如数家珍。但是聊起事务或者ACID的底层实现原理，往往言之不详，不明所以。所以，今天我们就一起来分析和探讨InnoDB的事务机制，希望能建立起对事务底层实现原理的具体了解。
本篇博文是《从0到1学习安全测试》中漏洞复现系列的第四篇博文，主要内容是通过代码审计来分析 NodeBB 存在拒绝服务攻击的原因，并对此进行复现，往期系列文章请访问博主的 安全测试 专栏；
log4J是Apache下的一款开源的日志框架，通过在项目中使用log4j，我们可以控制日志输出的位置。我们可以控制每一条日志的输出格式，通过定义日志输出级别，可以更灵活的控制日志的输出过程；
上面的意思就是, server端在5555端口监听, 而client 通过 6666 端口去连接
快照持久化是Redis默认的持久化机制，它通过将内存中的数据定期保存到磁盘上的快照文件中，以便在需要时进行恢复。下面是一个示例：
向华，手机QQ项目团队，高级移动开发工程师，座右铭：Be The Best！ 4月9号，苹果开始向iOS用户推送最新系统版本iOS8.3的升级。手机QQ团队第一时间进行系统升级的兼容性验证，发现在图片选择器界面切换标清图和原图时必现闪退现象。同时，在微博、论坛和support平台等渠道均有收到大量用户反馈此问题。 于是，我们迅速在厂内的崩溃统计分析平台(小编注: 即Bugly平台)查找相应崩溃问题的堆栈信息进行分析。 初步分析发现崩溃问题定位在UIView addSubview的调用，并有明确的错误信息：
每个Server在工作过程中有三种状态： LOOKING：当前Server不知道leader是谁，正在搜寻 LEADING：当前Server即为选举出来的leader FOLLOWING：leader已经选举出来，当前Server与之同步
可靠的数据传输是系统的属性之一，不能在事后考虑，就像性能一样，它必须从最初的白板图设计成一个系统，你不能事后把系统抛在一边。更重要的是，可靠性是系统的属性，而不是单个组件的属性，因此即使在讨论apache kafka的可靠性保证时，也需要考虑其各种场景。当谈到可靠性的时候，与kafka集成的系统和kafka本身一样重要。因为可靠性是一个系统问题，它不仅仅是一个人的责任。每个卡夫卡的管理员、linux系统管理员、网络和存储管理员以及应用程序开发人员必须共同来构建一个可靠的系统。 Apache kafka的数据传输可靠性非常灵活。我们知道kafka有很多用例，从跟踪网站点击到信用卡支付。一些用例要求最高的可靠性，而另外一些用例优先考虑四度和简单性而不是可靠性。kafka被设计成足够可配置，它的客户端API足够灵活，允许各种可靠性的权衡。 由于它的灵活性，在使用kafka时也容易意外地出现错误。相信你的系统是可靠的，但是实际上它不可靠。在本章中，我们将讨论不同类型的可靠性以及它们在apache kafka上下文中的含义开始。然后我们将讨论kafka的复制机制，以及它如何有助于系统的可靠性。然后我们将讨论kafka的broker和topic，以及如何针对不同的用例配置它们。然后我们将讨论客户，生产者、消费者以及如何在不同的可靠性场景中使用它们。最后，我们将讨论验证系统可靠性的主体，因为仅仅相信一个系统的可靠是不够的，必须彻底的测试这个假设。
用户在使用App的过程中，经常遇到闪退的情况，体验不太好，本文尝试探索引发闪退的原因，以及在遇到crash的情况下，尽可能的保持程序运行，并及时上报错误。
消费者提交偏移量的主要是消费者往一个名为_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息中包含每个分区的偏移量。
在移动应用开发中，我们经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是 cn.sample.mnn.detect A/libc: Fatal signal 11 (SIGSEGV), code 1 (SEGV_MAPERR), fault addr 0x0 in tid。这个错误通常与内存访问相关，并且是一个严重的错误，可能导致应用崩溃。
是不是觉得很简单？虽然使用起来是很简单，但是要使用好也不是那么容易噢。。。这里请注意以下几点： 1、一定要记得close producer,以免造成资源浪费 2、send() 是异步的，所以上面的代码是有点问题的，producer.close();应该在合适的机会调用，而不是代码末尾 3、如果你想使用同步发送，那么只需要简单的producer.send().get() 使用get()函数就可以了
whosbug经手了多个团队的近20人，历史团队中：大家分别负责插件和数据流转的设计实现和优化、责任归属算法的设计实现与优化、antlr语法AST分析的多语言适配实现以及项目协同的管理；当前主要由kevineluo和kevinmatthe负责维护以及开源相关的规划，同时开源团队也有其它8位同学一起协作共建
之前我们介绍过了 Kafka 整体架构，Kafka 生产者，Kafka 生产的消息最终流向哪里呢？当然是需要消费了，要不只产生一系列数据没有任何作用啊，如果把 Kafka 比作餐厅的话，那么生产者就是厨师的角色，消费者就是客人，只有厨师的话，那么炒出来的菜没有人吃也没有意义，如果只有客人没有厨师的话，谁会去这个店吃饭呢？！所以如果你看完前面的文章意犹未尽的话，可以继续让你爽一爽。如果你没看过前面的文章，那就从现在开始让你爽。
消费者读取消息。在其他基于发布与订阅的消息系统中，消费者可能被称为订阅者 或 读者。
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