MES系统是制造执行系统（Manufacturing Execution System）的缩写，是一种用于监控、控制和优化制造过程的软件系统。它主要负责协调生产计划、生产调度、生产执行、质量管理、设备管理等方面的业务流程，实现生产过程的高效、精准和可控。MES系统通常与企业的ERP系统、SCADA系统、PLC系统等相互协作，构成企业信息化系统的重要组成部分。
看板是一种非常常见的任务管理机制。我们使用到的大部分团队协作工具中都有看板的身影，例如 Tower、Teambition、Trello、Github、Gitlab… 看板不仅可以用于团队协作，也可以用于对个人时间进行管理和优化。可是你真的会用看板吗？ Wiki 上面的解释是：看板是丰田生产模式中的重要概念，指为了达到及时生产（JIT）方式控制现场生产流程的工具。及时生产方式中的拉式生产系统可以使信息的流程缩短，并配合定量、固定装货容器等方式，而使生产过程中的物料流动顺畅。 从上面的定义中需要注意以下要点：
并发是指一个 Go 程序运行在多个 goroutine 中，每个 goroutine 中的事件执行先后顺序无法确定。
之前做数据仓库的运维，上线部署时需要处理很多任务的依赖关系，所谓任务，就是一个一个 shell 脚本或者存储过程等批处理任务，他们之间是有依赖关系的，由于数据仓库的任务超级多，约 3000 多个任务，这么多的任务是无法使用一张有向无环图来表示，因此依赖关系除了使用直观的有向连线来配置，还使用了隐藏式的配置，就是依赖关系无法使用有向线条来直观的看到。
随着硬盘技术的不断发展何固态硬盘的大量使用，你肯定听说过或者使用过固态硬盘，固态硬盘（或固态硬盘）能够达到比传统硬盘更快的读取和写入数据的速度，您可能不知道的是，随着时间的推移，当磁盘写满时，SSD硬盘在数据写入时可能会失去一些速度，如果您为了速度而在服务器中运行SSD，那么就可以使用TRIM来保持SSD运行速度到最佳状态。
WIN7下的磁盘突然不能打开。在网上找DiskGenius，结果只能显示可以找到哪些文件，但是不能恢复文件！
最近在学习线程相关的知识，然后顺理成章少不了学习线程池，刚开始在没有深入的学习之前，感觉线程池是很神秘的东西，而且完全想不到怎么才能实现一个自己的线程池，然后还能保证它的可用性，然后就一直琢磨，琢磨了一周才不多，也是网上各种查资料，终于明白了线程池的原理，也自己手写一个线程池，来加深印象，那么本文我们就来聊一聊关于线程池的知识，希望更多的猿友能看到，从此对线程池有一个清晰直观的认识。
GPU的运算能力一直影响着大模型的表现，无论是硬件提供者还是使用者都希望能算得更快些。
TSE 是一个通用库，用于创建具有函数回调的通用任务，可选地添加这些任务之间的依赖关系，并将它们安排在一个引擎中，该引擎按照插入它们的依赖关系图确定的顺序执行这些任务。任务依赖图是调度程序的组成部分，允许用户创建多个任务并以非阻塞方式进行。
Scrum中非常强调公开、透明、直接有效的沟通，这也是“可视化的管理工具”在敏捷开发中如此重要的原因之一。通过“可视化的管理工具”让所有人直观的看到需求，故事，任务之间的流转状态，可以使团队成员更加快速适应敏捷开发流程。
最近投入Linux方面的学习更多了，主要是Linux内核以及Linux驱动框架的研究，以下是我自己学习总结的一些笔记，以帮助我快速复习和回忆相关的知识点：
提测消息推送采用邮件（正式）与机器人（即时），提测内容、次数、质量等写入数据库，系统本身也能追踪，作为后期效能评估的辅助
Airflow是一个以编程方式创作、调度和监控工作流程的平台。这些功能是通过任务的有向无环图（DAG）实现的。它是一个开源的，仍处于孵化器阶段。它于2014年在Airbnb的保护伞下进行了初始化，从那时起，它在GitHub上获得了大约800个贡献者和13000颗星星的良好声誉。Apache Airflow 的主要功能是调度工作流程，监控和创作。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在HotSpot VM的线程模型中，Java线程（java.lang.Thread）被 一对一映射为本地操作系统线程。Java线程启动时会创建一个本地操作系统线程；当该Java线程终止时，这个操作系统线程也会被回收。 操作系统会调度所有线程并将它们分配给可用的CPU。 在上层，Java多线程程序通常把应用分解为若干个任务，然后使用用户级的调度器（Executor框架）将这些任务映射为固定数量的线程；在底层，操作系统内核将这些线程映射到硬件处理器上。这种两级调度模型的示意图下面有介绍。 从下图中可以看出，应用程序通过Executor框架控制上层的调度；而下层的调度由操作系统内核控制，下层的调度不受应用程序的控制。
在敏捷研发的过程中，或者项目结束后的复盘阶段，度量并分析团队成员在周期内的工作负荷、完成的工作量与工作动态，能够让管理者清晰的认识到团队成员的工作负载与工作效率；团队成员间也可以相互查看对方所参与的项目，近期工作动态或近期事项。
2021年7月10日，阿常开通了公众号 不只是测试，立下公众号日更 flag。至 2021年10月30日，历时 110 天，输出原创文章 49 篇，平均每两日更新一篇，从日更变成了双日更，KPI 严重缩水，细思极恐，于是加入星球 小林不小日更 30 天 作战团，扶起 flag。
好不容易在美团上抢到了肉，今天终于可以开荤了！正在电脑前搜索菜谱的时候，手机就收到了一条短信，提醒配送已到达。
派大星：当往线程池中提交任务的时候，会先判断线程池中线程数是否是核心线程数，如果小于，会创建核心线程并执行任务。如果线程数大于核心线程数，会判断阻塞队列是否已满，如果没有满，会把任务添加到阻塞队列中等待调度执行。如果阻塞队列已满，会判断线程数是否小于最大线程数，如果小于，会继续创建最大线程数并执行任务。如果线程数大于最大线程数，会执行拒绝策略，然后结束。
临时有事第二天请假，“ 工作交接 “ 你会吗 。我们先在脑海中回顾一下自己平时的做法，然后再来看看阿常同学怎么做的吧
可见rollback操作和当前数据库 归档模式并没有关系，只和commit操作有关，一旦commit就无法回滚。
近日，由腾讯大数据团队主导的Ozone 1.0.0版本在Apache Hadoop社区正式发布。经过2年多的社区持续开发和腾讯内部1000+节点的实际落地验证，Ozone 1.0.0已经具备了在大规模生产环境下实际部署的能力。 Ozone 是Apache Hadoop社区推出的新一代分布式存储系统，它的出现满足了大量小文件的存储问题，解决了Hadoop分布式文件系统在可扩展性上的缺陷。作为Hadoop生态圈的一款新的对象存储系统，能够支持百亿甚至千亿级文件规模的存储。 腾讯大数据团队Ozone项目负
作者 | Natan Silnitsky 来源 | Wix 工程博客 最近经常听到谁谁谁用事件驱动了，正好看到一篇不错的关于事件架构的文章，分享给你，希望对你有帮助，以下是正文。 在过去一年里，我一直是数据流团队的一员，负责Wix事件驱动的消息传递基础设施（基于 Kafka）。有超过 1400 个微服务使用这个基础设施。在此期间，我实现或目睹了事件驱动消息传递设计的几个关键模式，这些模式有助于创建一个健壮的分布式系统，该系统可以轻松地处理不断增长的流量和存储需求。 1.消费与投影 针对那些使用非常广泛、已
作者 | Natan Silnitsky 译者 | 平川 策划 | 万佳 在过去一年里，我一直是数据流团队的一员，负责 Wix 事件驱动的消息传递基础设施（基于 Kafka）。有超过 1400 个微服务使用这个基础设施。在此期间，我实现或目睹了事件驱动消息传递设计的几个关键模式，这些模式有助于创建一个健壮的分布式系统，该系统可以轻松地处理不断增长的流量和存储需求。 1消费与投影 针对那些使用非常广泛、已经成为瓶颈的服务 当有遗留服务存储着大型域对象的数据，这些数据使用又非常广泛，使得该遗留服务成为瓶颈时，此
**在实际的开发环境过程中，我们经常会遇到一些开发环境搭建的困扰，本篇介绍一下Android开发环境以及结合腾讯云COS产品的Android SDK的使用，仅限于初次使用Android开发的小伙伴围观。
ScheduleMaster在上个月底更新到了2.0版本，在功能和代码以及文档上都往前跨了很大一步，详细信息可以参考这篇文章：.NET Core下的开源分布式任务调度系统ScheduleMaster-v2.0低调发布
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式教会读者，多种类型的任务执行组件使用案例，包括；Quartz 使用、扩展 Spring-Schedule 自动增加任务、XXL-Job 分布式任务调度。其中像 Spring-Schedule 小傅哥还添加了一些 Spring 组件开发的能力可自动扩展任务、对 XXL-Job 的配置引入了 Docker Compose 自动化安装和自动初始化 MySQL 数据库 xxl-job.sql 库表数据。这些都是为了让你在不同的场景选择合适的框架，同时也能更简单的使用这些框架。
数据库用户通常依赖隔离级别来确保数据一致性，但很多数据库却并未达到其所表明的级别。主要原因是：一方面，数据库开发者对各个级别的理解有细微差异；另一方面，实现层面没有达到理论上的要求。 用户在使用或开发者在交付数据库前，需要对隔离级别进行快速的正确性验证，并且希望验证是可靠的（没有误差）、快速的（多项式时间）、有效的（找出异常）、通用的（任意数据库）、可解释的（可以debug，可以复现）。 Elle 就是针对以上问题提出的一个基于 Adya 模型的黑盒一致性检测工具。Elle 通过精心设计的读写操作和版本控制
今天早上在脉脉上看到一个关于BN的前端二面分享，作者出于纯粹的目的分享了一下最近的面试题。
大家提到安全测试会肃然起敬，之前看了一篇越权文章深受启发，于是就产生了下面的一系列想法，纯属个人观点，但不局限于此，如有更好想法的朋友，可留言自己观点。
在送测阶段测试时间未结束时，开发询问测试是否能提前更新测试环境，测试应该如何分析和决策？
在实际的开发环境过程中，我们经常会遇到一些开发环境搭建的困扰，本篇介绍一下Android开发环境以及结合腾讯云COS产品的Android SDK的使用，仅限于初次使用Android开发的小伙伴围观。
记得当初上测试课程时，老师就讲到头脑风暴，让我们尽情发挥:想象，讲的就是不局限思维、发散、开拓思维，可能发生的情况都可作为输入条件，实际我们运用到工作中，测试用例的设计是一样的道理，不能局限正思维、逆思维，要全方位思维去想象和思考，总结，从而得到最终结论，我不是测试大神，但有个对测试炽热的心，在不断工作中，经常思考想象并反问自己，不断总结方法和经验，扩大测试覆盖范围面，你们也是和我一样吗？下面我列举几个案例，可能是我们测试工作中经常忽略的测试用例点。
1. 概述 本文分享 TCC 恢复。主要涉及如下二个 package 路径下的类： org.mengyun.tcctransaction.recover RecoverConfig，事务恢复配置接口
在执行器的执行图计算的时候，需要一个结构来保存当前计算的即时信息，TF为此设计了类ExecutorState，它被用来保存每一个对ExecutorImpl::Run调用的状态信息。它会在一个节点已经准备好之后调度这个节点，并且保存每个节点尚未完成的输入信息。 下面让我们先来看一下这个类的结构：
大家一直想要的自定义函数，这次终于来啦，虽然目前还有点简单，不过 CH 的功能进一步丰富了。
提交应该是相关更改的包装,例如,修复两个不同的 bug 应该产生两个单独的提交. 小的提交让其他开发者更容易理解此次更改,并且万一出错方便回滚. 在暂存区这类工具以及暂存部分文件的能力下,git 很容易创建细粒度的提交.
相信大家在职场中经常会用到流程图，在互联网行业，绘制流程图不论在产品的设计阶段，还是后期优化业务流程的阶段，都有着巨大的价值。事实上，不仅是互联网行业，流程图其实广泛应用于各行各业。
和尚前段时间简单研究了一下 Dart 单线程实现异步的操作，今天继续学习 Dart 的事件机制的任务调度；
通过之前 DAGScheduler的介绍可以 知道， DAGScheduler 将划分的一系列 Stage (每个Stage封装一个TaskSet) , 按照Stage的先后顺序依次提交给底层的TaskScheduler去执行。 下面来分析TaskScheduler接收到DAGScheduler的Stage任务 后， 是如何管理Stage (TaskSet) 的生命周期的。
在系统中某些选项是几个特定的值的一个或多个，并且随着还可以动态添加。比如支付方式，配送方式等。
在 Flink 1.12 中调度大规模作业时，需要大量的时间来初始化作业和部署任务。调度器还需要大量的堆内存来存储执行拓扑和主机临时部署描述符。例如，对于一个拓扑结构的作业，该作业包含两个与全对全边相连且并行度为 10k 的作业（这意味着有 10k 个源任务和 10k 个接收器任务，并且每个源任务都连接到所有接收器任务） ，Flink 的 JobManager 需要 30 GiB 的堆内存和超过 4 分钟的时间来部署所有任务。
Locust是基于事件的分布式负载测试工具。名字和logo都代表蝗虫/蚂蚱，解释是因为它们总是成群。
身为互联网农民工的我们，提起 Todo List 大家肯定一点都不陌生，因为 Todo List 是一个圈内比较知名的案例，可以通过 Java, Python 等后端语言再以少量的前端 Html 语言辅助实现整个 Todo List 的增、删、改、查等功能。
在 onreadystatechange 事件中，我们规定当服务器响应已做好被处理的准备时所执行的任务。
scontrol show partition显示全部队列信息，scontrol show partition PartitionName或 scontrol show partition=PartitionName显示队列名PartitionName的队列信息，输出类似：
操作系统内部本身是非常复杂，存在各种调用关系，本文主要讲解利用 atop+perf 双剑客来加速排障和分析一些常见的负载问题
时隔五个月（点击阅读前文），如标题所示的问题再次发生，本次由于我们大数据监控系统的完善，让我对该问题进行了更深一步的研究。以下是整个排查过程和解决方案：
在之前的文章《推荐一个简单、轻量、功能非常强大的C#/ASP.NET定时任务执行管理器组件–FluentScheduler》和《简单、轻量、功能非常强大的C#/ASP.NET定时调度任务执行管理组件–FluentScheduler之实例篇》中，我们认识和了解了FluentScheduler这款轻量的定时任务调度执行组件。今天再给大家介绍一款关于定时任务调度执行的组件–Quartz.Net，Quartz.Net是Java版Quartz的.NET实现。 相对FluentScheduler实现定时调度任务的使用简
QThread类提供一种独立于平台的线程管理方式。 一个QThread实例管理程序中的一个线程。QThread的执行开始于run()。默认情况下，run()通过调用exec()启动事件循环，并在线程内运行Qt事件循环。
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