年初一篇名叫《Chrome 的小恐龙游戏，被我破解了…》的文章在掘金上火了一把，文章中说的是如果在控制台输入Runner.instance_.setSpeed(100)就可以改变小恐龙的速度；如果在控制台输入Runner.prototype.gameOver=()=>{}，小恐龙就可以不用死了，就这样小恐龙可以快速移动且不死，那分当然是刷刷刷地涨起来了！这篇文章还是挺有意思的，我们先来研究一下这个游戏吧。
简单地说，断点调试是指自己在程序的某一行设置一个断点，调试时，程序运行到这一行就会停住，然后你可以一步一步往下调试，调试过程中可以看各个变量当前的值，出错的话，调试到出错的代码行即显示错误，停下。
搭建两套服务集群，将存在爬虫标记（依赖于专业的爬虫识别算法）的流量分流到另一套集群，甚至可以返回假数据，做蜜罐处理。
任务的绑定的执行器，任务触发调度时将会自动发现注册成功的执行器, 实现任务自动发现功能; 另一方面也可以方便的进行任务分组。每个任务必须绑定一个执行器, 可在 "执行器管理" 进行设置;
说明： 1.一个事件起泡对应触发的是上层的同一事件 单击two的时候就会起泡触发one单击的事件。
Java领域的调度最早一般认为是Timer，接着由Quratz创造调度器（Scheduler）、任务(Job)和触发器(Trigger)三个核心概念后开始发展，接着在JDK1.5时ScheduledThreadPoolExecutor出现，逐渐成为主流的单机定时调度方式，Spring的定时任务底层适配了Quratz以及ScheduledThreadPoolExecutor，提供更加方便的使用形式，并没有提供新的调度器实现，再接着发展则是抽离出来任务触发部分，独立集群部署，以应对数以万计的定时任务，即以Elastic-job，xxl-job等为代表的分布式调度平台。本文主要描述单机调度与分布式调度的常见实现原理，由于平台众多，如有错误还请指出。
在日常开发中会经常遇到一些需要异步定时执行的业务诉求，典型的使用场景如：超时未支付订单关单、每隔 2h 更新好友排行榜、3.22 日 17 点《xx》剧上线等。目前业务侧多基于以下思路来快速搭建一个调度系统，mysql 或者 redis 队列存储待执行任务，通过 crontab 定时触发应用完成“捞取、计算、执行等操作”。不难看出存在几类亟待解决问题：
这个属性设置 很好的在chrome中完成了需求。但是在IE中似乎就没有能够完成自己应有的任务了。 结合：
注意 AppID 目前个人无法申请,使用企业账号可以申请,我们就选择"无AppID"
系统自适应目的在于在保证系统稳定的同时尽可能提高吞吐量，是一种从整体维度综合考虑的一种限流方法。包括：系统Load、CPU使用率、整体入口QPS、总的并发线程数、平均RT。
在定位外网问题时，最怕的是遇到无法复现或者是偶现的问题，我们无法在用户的设备上通过抓包、打断点或日志来分析问题，只能靠仅有的页面截图和用户的片面描述作为线索。此时，也只能结合“猜想法”和“排除法”进行分析定位，排查了半天也很有可能没有结果，最后只能回复“可能是缓存或者app的原因，请清下缓存或者重新安装app试试”。
最近很久不写js了，突然决定做一个五子棋的小游戏重温一下js的魅力，做完之后觉得有必要在这里做个记录，分享一下，重点记录一下实现的思路，设计过程。
Bootstrap学习有两个重点，一个是概念的理解，理解bootstrap是如何通过div来代替过去的table布局的；一个是常用结构的熟悉，做到需要的组件及时能找到，组合一下就可以满足需求。学习后的
由于互联网的飞速发展，传统安防摄像头的视频监控直播与互联网直播相结合是大势所趋。传统安防的直播大多在一个局域网内，在播放的客户端上也是有所限制，一般都需要OCX Web插件进行直播。对于安防监控的视频直播需求，根据不同的业务需求，对视频直播需求也不尽相同。针对这样的行业大环境背景，立足于开源社区的EasyDarwin团队推出了EasyNVR、EasyDSS等系列产品。而对于安防监控的视频直播需求，对延时要求都比较高。
Jenkins是一个比较流行的持续集成工具 GitLab是存储镜像的镜像仓库 由客户端将代码push推送到git仓库，gitlab上配置了一个webHook的东西可以触发Jenkins的构建。进入到Jenkins虚线范围内，它所做的事情非常多，从mvn构建代码，对代码进行静态分析，做单元测试，测试通过之后就可以build镜像，镜像构建成功后就把镜像push推送到Harbor镜像仓库中，镜像push推送到镜像仓库后，我们就可以调用kubernetes集群的restAPI更新服务，而后kubernetes接收到了更新的指令，从Harbor镜像仓库pull拉取镜像，从而完成服务的更新与重启，最后我们从客户端来访问kubernetes集群的服务
xxl-job-admin目录配置文件 application.properties
分布式定时任务是把分散的、可靠性差的定时任务纳入统一的平台、并实现集群管理调度和分布式部署的一种定时任务的管理方式。
XSS（Cross Site Scripting），又称跨站脚本，XSS的重点不在于跨站点，而是在于脚本的执行。在WEB前端应用日益发展的今天，XSS漏洞尤其容易被开发人员忽视，最终可能造成对个人信息的泄漏。如今，仍然没有统一的方式来检测XSS漏洞，但是对于前端开发人员而言，仍是可以在某些细微处避免的，因此本文会结合笔者的学习和经验总结解决和避免的一些方案，并简要从webkit内核分析浏览器内核对于XSS避免所做的努力，了解底层基础设施对预防XSS所做的贡献。 XSS的种类和特点 此处不详细讲解XSS的一
今天一连两次被问到简历中提到的高性能Web开发方面的事，看来这种大标题很有诱惑力。
【客户端】 1.关于游戏引擎 在15年3月开始准备做h5游戏的时候，首先遇到的问题就是引擎选型的问题。 当时市面上的2d引擎主要有3个:白鹭egret,layabox和cocos2d-js。 一方面，是因为我以前用cocos2d-x(c++)做了一年多的手游客户端，所以，很自然就选择了cocos2d-js。另一方面，是因为当时市面上其他两个引擎的成功项目还不多。 cocos引擎的每一次版本更新，我们都会第一时间在我们的游戏里面进行测试。 如果发现游戏在android手机上的性能有明显提升，我们就会跟着引擎版
Spark有几种部署的模式，单机版、集群版等等，平时单机版在数据量不大的时候可以跟传统的java程序一样进行断电调试、但是在集群上调试就比较麻烦了...远程断点不太方便，只能通过Log的形式进行数据分析，利用spark ui做性能调整和优化。 那么本篇就介绍下如何利用Ui做性能分析，因为本人的经验也不是很丰富，所以只能作为一个入门的介绍。 大体上会按照下面的思路进行讲解： 怎么访问Spark UI SparkUI能看到什么东西？job,stage,storage,environment,excutor
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。
微服务优势之一是可缩小故障影响范围，局限在某个服务中。那一个服务出现故障该如何处理？
我们知道，在web服务器中，高可用是指服务器可以正常访问的时间，衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务（99.9%、99.99%、99.999% 等等）。但是在Redis语境中，高可用的含义似乎要宽泛一些，除了保证提供正常服务(如主从分离、快速容灾技术)，还需要考虑数据容量的扩展、数据安全不会丢失等。
定时任务是大家再开发中一个不可避免的业务，比如在一些电商系统中可能会定时给用户发送生日券，一些对账系统中可能会定时去对账。大概再很久以前每个服务可能就一台机器，再这台机器上直接搞个Timerschedule基本上就能满足我们的业务需求，但是随着时代的变迁，单台机器已经远远不能满足我们的需要，这个时候我们可能需要10台，20台甚至更多机器来运行我们的业务，接受我们的流量，这就是我们所说的横向扩展。但是这里就有个问题，这么多台机器如果还用我们的Timerschedule去做会发生什么呢？再上面的电商系统中有可能会给某个用户发很多张生日券，对公司造成很多损失，所以我们需要一些其他方法，让定时任务在多台机器上只执行一次。
在大多数项目中都会遇到在线预览PDF文件，项目使用的是element ui，使用vue-pdf实现。
摘要 移动互联网时代，提高网页性能是每个前端团队的目标。作为QQ钱包团队的前端工程师，我们是如何通过自研nodejs服务和利用service worker实现H5页面秒开？让我们来探讨一下QQ钱包H5
由于需要记录Redis的每条写命令，因此AOF不需要触发，下面介绍AOF的执行流程。 AOF的执行流程包括： 命令追加(append)：将Redis的写命令追加到缓冲区aof_buf； 文件写入(write)和文件同步(sync)：根据不同的同步策略将aof_buf中的内容同步到硬盘； 文件重写(rewrite)：定期重写AOF文件，达到压缩的目的。
jQuery对象的text()和html()方法分别获取节点的文本和原始HTML文本
Java web 开发中的转发和重定向是JavaEE开发中的基础知识。转发dispatcher 和重定向 send redirect 有区别。用户在客户端请求服务器端的数据服务，是由客户端的操作事件触发。请求request可以是一次数据服务的单机事件event或者是双击事件event。PC机器的Java script的操作事件分为单机，双击，鼠标移入，鼠标移出，按钮下按keydown, 按钮弹起keyup. 前端事件的操作或触发计算机器的事件监听设备listener。数据报文打包之后会通过一定的传输控制协议发送到数据服务后台。
当业务需求不断增长时，应用经常需要执行一些定时任务来实现业务逻辑或系统功能。传统单机环境下，我们通常用系统自带的crontab来实现定时任务；在分布式场景中，定时任务的实现需要考虑任务的调度策略、并发处理等问题。如何何为分布式定时任务选择合适的方案，成为了研发团队面临的一项重大挑战。
现在前端已经进入了大前端时代。作为一个前端工程师，不能局限在html，css和js的纯前端圈子里，是时候进击nodejs了。也许你已早早接触过nodejs，并使用nodejs开发过了一个项目。但nodejs 和 serverless碰撞在一起会发生怎么样的火花
内容来源：2018 年 1 月 27 日，润乾软件创始人蒋步星在“TECH INSIGHT 暨 ArchData技术峰会成都站”进行《轻量级大数据引擎》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
杨亚洲，前滴滴出行专家工程师，现任OPPO文档数据库mongodb负责人，负责数万亿级数据量文档数据库mongodb内核研发、性能优化及运维工作，一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。
在这里我要实现的一个删除行的效果就是通过点击键盘上的delete按钮来删除表格的选中行，想要实现这个效果需要怎么做呢？
线上某MongoDB集群存储影响公司收入流水的核心数据，本文分享该集群为何多个索引串行后台会引起集群抖动，并且部分节点出现了连接数耗光等问题。同时通过本案例，给出时延敏感业务该最优方式添加索引，做到对业务最小化影响或者无影响。
https://www.cnblogs.com/kismetv/p/9137897.html
从这篇文章开始，我将依次介绍Redis高可用相关的内容——持久化、复制（及读写分离）、哨兵、以及集群。
前言 在上一篇文章中，介绍了Redis内存模型，从这篇文章开始，将依次介绍Redis高可用相关的知识——持久化、复制(及读写分离)、哨兵、以及集群。 一、Redis高可用概述 在介绍Redis高可用之前，先说明一下在Redis的语境中高可用的含义。 我们知道，在web服务器中，高可用是指服务器可以正常访问的时间，衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务（99.9%、99.99%、99.999% 等等）。但是在Redis语境中，高可用的含义似乎要宽泛一些，除了保证提供正常服务(如主从分离、快速容灾技术)，还需
这篇文章主要介绍Redis高可用相关的知识——持久化、复制(及读写分离)、哨兵、以及集群。
在之前的文章中，介绍了《Redis的内存模型》，从这篇文章开始，将依次介绍 Redis 高可用相关的知识——持久化、复制(及读写分离)、哨兵、以及集群。
本文将先说明上述几种技术分别解决了Redis高可用的什么问题；然后详细介绍Redis的持久化技术，主要是RDB和AOF两种持久化方案；在介绍RDB和AOF方案时，不仅介绍其作用及操作方法，同时介绍持久化实现的一些原理细节及需要注意的问题。最后，介绍在实际使用中，持久化方案的选择，以及经常遇到的问题等。
通过运行指标控制 1.基于QPS。备注：使用RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS策略 2.线程数。备注：使用RuleConstant.FLOW_GRADE_THREAD策略
从这篇文章开始，将依次介绍Redis高可用相关的知识——持久化、复制(及读写分离)、哨兵、以及集群。
在 OEA 平台 设计中，需要支持多种数据库，这至少包括了 SqlServer、Oracle、一个单机文件数据库。而之前对于这一块，我们一直没有实现，只是预留了许多接口。昨天花费了一天的时间，让 OEA 支持了本地数据库 SQLCE。 为什么要支持本地数据库呢？ 支持开发简单的本地软件。 偶尔需要一些比较小的应用程序，例如“个人计帐管理”、“个人联系方式管理”等。这些简单的软件，如果还让客户装个 SQLServer2008，客户觉得都围绕着。选择使用单机数据库，会让发布变得十分简单、体积也小，做
1、上篇redis 持久化 url ：不说全网最全面redis持久化，也敢说前10
2 在aof重写期间，不要对aof进行追加：no-appendfsync-on-rewrite=yes
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