前言 程序员对待IDE都是虔诚的,经常因为谁是最好的IDE而在江湖上掀起波澜,曾经我也是. 后来我遇到了IDEA,从此是它,余生都是它. IDEA 毫无疑问是目前最强大的Java开发工具了,但是大部分的人并没有将它用到极致,很多实用的配置,插件,小技巧被忽视.就像JDK8的新特性一样,你知道它在且坚持不用,但是只要用过一次就知道什么是真滴香. 以下所有常见配置的思维导图,内容丰富,思维导图配合 Ctrl+F 搜索食用风味儿更佳.先赞后看,养成习惯 IDEA 软件设置Settings页面 Sett…
Minio的元数据 数据存储 MinIO对象存储系统没有元数据数据库,所有的操作都是对象级别的粒度的,这种做法的优势是: 个别对象的失效,不会溢出为更大级别的系统失效. 便于实现"强一致性"这个特性.此特性对于机器学习与大数据处理非常重要. 数据管理 元数据与数据一起存放在磁盘上:数据部分纠删分片以后存储在磁盘上,元数据以明文形式存放在元数据文件里(xl.json).假定对象名字为obj-with-metadata, 它所在的桶的名字是bucket_name, disk是该对象所在纠删…
前提概要 在大规模互联网应用中,负载均衡设备是必不可少的组成部分,源于互联网应用的高并 发和大流量的冲击压力场景下,通常会在服务端部署多个无状态的应用服务器和若干有状态的存储服务器(数据库.缓存等等)实现高可用特点和机制. LVS的介绍说明 官方站点:http://www.linuxvirtualserver.org: 用过LVS的童鞋,其实大家的目的性很明确,就是需要通过LVS提供的负载均衡技术和Linux操作系统实现一个高性能,高可用的服务器群集: 并且这个集群具有良好的可靠性.可扩展性和可…
1. 什么是Lightning Component框架? Lightning Component框架是一个UI框架,用于为移动和台式设备开发Web应用程序.这是一个单页面Web应用框架,用于为Lightning Platform应用程序构建具有动态,响应式用户界面的单页应用程序.它在客户端使用JavaScript,在服务器端使用Apex. Lightning Component作为Web应用框架,可以轻松的创建自定义应用程序,而不必自己编写全部代码.常用的Web应用程序框架有很多, 例如:Rub…
SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写,意为“同步定位与建图”,主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题,为了让大家更多的了解SLAM,以下将从SLAM的应用领域.SLAM框架.SLAM分类(基于传感器的SLAM分类)来进行全面阐述,本文仅对没有接触过SLAM的新人进行的科普. 一.SLAM的典型应用领域 机器人定位导航领域:地图建模.SLAM可以辅助机器人执行路径规划.自主探索.导航等任务.国内的科沃斯.塔米以及最新面世的岚豹扫地…
作为一家创新驱动的科技公司,袋鼠云每年研发投入达数千万,公司80%员工都是技术人员,袋鼠云产品家族包括企业级一站式数据中台PaaS数栈.交互式数据可视化大屏开发平台Easy[V]等产品也在迅速迭代.在进行产品研发的过程中,技术小哥哥们能文能武,不断提升产品性能和体验的同时,也把这些提升和优化过程记录下来,现录入“袋鼠云研发手记”专栏中,以和业内童鞋们分享交流. 下为“袋鼠云研发手记”专栏第二期,本期作者为袋鼠云数栈引擎团队. 袋鼠云数栈引擎团队 袋鼠云数栈引擎团队拥有多名专家级别,经验丰富的后端…
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为了使本篇文章更容易让读者读懂,我特意写了上一篇<任何人都需要知道的「世界时间系统」构成原理,尤其开发人员>的科普文章.本文才是重点,绝对要读,走起! Java平台时间系统的设计方案 几乎任何事物都会有“起点”这样的概念,比如人生的起点就是我们出生的那一刻. Java平台时间系统的起点就是世界时间(UTC)1970年1月1日凌晨零点零分零秒.用专业的写法是“1970-01-01T00:00:00Z”,最后的大写字母“Z”指的是0时区的意思. 在Java平台时间系统里,这个起点用单词“epoch…
1. 前言 随着互联网软件行业快速发展,为了抢占市场先机,企业不得不持续提高软件的交付效率.特别是现在国内越来越多企业已经在逐步引入DevOps研发模式的变迁,在这些背景催促之下,对于企业研发团队所需要具备的持续集成和持续交付(简称CI/CD)能力变得越来越不可或缺. 相信现在不管是开发人员.测试人员或者是运维人员,在求职招聘时,基本上如果是面试的是中高级以上的职位,大多都要求要具备相关CI/CD的项目建设或参与搭建经验. 为了帮助到更多技术读者,从本周起,将以<持续集成实践系列>为主题,分享…
在Redis 缓存击穿(失效).缓存穿透.缓存雪崩怎么解决?中我们说到可以使用布隆过滤器避免「缓存穿透」. 码哥,布隆过滤器还能在哪些场景使用呀? 比如我们使用「码哥跳动」开发的「明日头条」APP 看新闻,如何做到每次推荐给该用户的内容不会重复,过滤已经看过的内容呢? 你会说我们只要记录了每个用户看过的历史记录,每次推荐的时候去查询数据库过滤存在的数据实现去重. 实际上,如果历史记录存储在关系数据库里,去重就需要频繁地对数据库进行 exists 查询,当系统并发量很高时,数据库是很难扛住压力的.…