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Ubuntu 将弃用 PulseAudio,默认使用 PipeWire

Canonical 在最新的 Ubuntu 22.10(代号 "Kinetic Kudu")开发版本的日常构建中,已经使用 Pipewire 取代了 PulseAudio,使前者成为了 Ubuntu 的默认音频服务器,用户未来不再需要任何调整。 PipeWire 由红帽的 Wim Taymans 创建,开发工作最早可以追溯到 2015 年,这项技术最初被认为是 “视频领域的 PulseAudio",但后来随着 PipeWire 的发展,也被扩展到了音频领域。2021 年 4 月发布的 Fedora 34 成为了第一个默认采用了这项技术的 Linux 发行版,其他桌面 Linux 发行版之后也很快跟进。相比之下,Ubuntu 如今才开始这方面的开发工作,进度远远落后于其竞争对手。 实际上,Ubuntu 22.04 LTS 的默认镜像就会同时安装 PipeWire 和 PulseAudio。但是 PipeWire 只用于视频(主要是为了与 Wayland 兼容),PulseAudio 仍然负责音频处理。因此,用户在 Ubuntu 22.04 LTS 中只要稍微动动手就可以将 PipeWir...

千亿级高并发MongoDB集群在某头部金融系统中的应用及性能优化实践(上)

某头部金融系统采用MongoDB存储重要的金融数据,数据量较大,数据规模约2000亿左右,读写流量较高,峰值突破百万级/每秒。本文分享该千亿级高并发MongoDB集群的踩坑及性能优化实践,通过本文可以了解如下信息: 如何对海量MongoDB集群进行性能瓶颈定位 千亿规模集群常用踩坑点 如何对高并发大数据量MongoDB集群进行性能优化 集群监控信息缺失,如何分析集群抖动问题 如何像原厂工程师一样借助diagnose.data(not human-readable)分析内核问题 第一章:业务背景及MongoDB FTDC诊断介绍 业务背景 该MongoDB集群采用多分片架构部署,业务不定期长时间高并发读写,该集群业务背景总结如下: 数据量大,该集群总数据量突破千亿规模 集群最大表总chunks数约500万 长时间高并发读写 一致性要求较高,读写全走主节点 高峰期持续性读写qps百万/秒 单分片峰值流量接近20万/秒 内核版本3.6.3版本 非云上集群 除了节点日志,监控数据缺失,无MongoDB常用监控指标信息 随着时间推移,集群数据规模超过千亿,集群遇到了一些疑难问题,如主从切...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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