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Google 提高 Android RAM 要求,低于 2GB 将强制使用 Android GO

外媒XDAdevelopers表示,其近日发现了一份泄露的 Google 文档,名为“Android 11 Go 版设备配置指南” (日期为 2020 年 4 月 24 日)。该文档内容显示, 对于新推出的配备 2GB RAM 或以下的低阶 Android 手机,Google计划强制预载 Android Go 版本系统。 一些具体内容如下: 从 Android 11 开始,具有 512MB RAM(包括升级)的设备将不符合预加载 GMS 的资格。 所有在 Android 11 上启动的新产品(如果它们具有 2GB 或更少的 RAM),必须为 ActivityManager.isLowRamDevice() API 返回 true,并作为 Android Go 设备启动。 从 2020 年第四季度开始,所有随 Android 10 一起启动的新产品(如果它们具有 2GB 或更少的 RAM),必须为 ActivityManager.isLowRamDevice()API 返回 true,并作为 Android Go 设备启动。 之前推出的标准 GMS 配置的 2GB RAM 设备,不应该通过 MRs 或 letter升级转换为 Android Go 配置。它们将保持标准的 Android版本。 也就是说,从 2020 年第四季度开始,任何运行 2GB 或更少 RAM 的新 Android 10 设备都必须使用 Android Go Edition。此外,任何使用 Android 11启动且具有 2GB 或更少 RAM 的设备也必须使用 Android Go。 不过已经上市的设备并不会受到影响。换句话说,对于已经在使用只有 1GB 容量的 Android 智能手机的用户来说,将不会有任何改变,其设备将像以前一样继续工作并接收更新。 谷歌的这些决定或许会让人们对低端 Android 设备的看法产生相当大的变化,将 Android Go 安装在 1GB 和 2G B设备上也意味着整体性能将会更好。

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传感器市场需求旺盛 推陈出新要求不断提高

近期,澳大利亚莫纳什大学的研究人员已成功解决了可穿戴传感器的弯曲和拉伸功能等问题,该穿戴式传感器可用于生物医学领域;英国四所高校牵头开展一项智能传感器系统研究,以深入研究具备更高智能和稳定性的传感器系统,探索其未来在智慧城市、大数据和自动驾驶等方面的应用;瑞典Fingerprint Card成功开发出一种指纹扫描器能够置于手机保护玻璃下方,无需特殊Home键或者其他按键辅助,用户只要将手指放在屏幕特定位置就能够进行指纹识别的新型指纹传感器。 近年来,传感器正处于传统型向新型传感器转型的发展阶段。新型传感器的特点是微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化,它不仅促进了传统产业的改造,而且可导致建立新型工业,是21世纪新的经济增长点。 不管“工业4.0”还是“中国制造2025”,其实最本质的变化是智能化生产,而在谷荣祥看来,传感器是整个智能化的关键。因为“工业4.0”和“中国制造2025”最核心的方面是智能制造,不管网络化还是数字化,最前端都将是智能化,但所有的这些都将离不开传感器。 传感器产业作为国内外公认的具有发展前途的高技术产业,以其技术含量高、经济效益好、渗透能力强、市场前景广等特点为世人瞩目。2007-2014年我国传感器行业得到较好的发展,行业工业总产值总体呈上升趋势,在GDP中的占比维持在0.10%-0.15%之间。在国家大力加强传感器的开发和应用的一系列政策引导和支持下,我国传感器行业面临良好的发展前景,未来成长空间可期。 传感器与安防行业息息相关,作为物联网行业发展的一部分,安防行业中很多产品都需要传感器来实现功能,物联网安防的发展,对传感器需求进一步加大。 据勒克斯研究报告,移动设备的激增,可穿戴设备的日益流行以及连接式物联网的出现促使对传感器的预期需求向一万亿推进。应以满足功率消耗、敏感度、外形因素和成本方面未能满足的需要。IDC认为,传感器及功能模块等设备的产值将达到整个产业的32%。这将促使专门的物联网平台,软件,及云服务等成熟。 物联网的竞争,其实就是元器件的竞争,因为性能卓越的元器件,才是做出新时代“爆品”的前提。从物联网产品的属性上来看,最基本的元器件竞争就落实到传感和能耗。只有能更好地感知外面的世界,同时产品的续航时间足够长,万物互联的物联网才有意义。 我国传感器行业近年来呈快速增长状态,比如光敏传感器,2014年其生产能力达到了4.5亿只,市场需求量业达到了2.5亿只,数据表明了光敏传感器的市场发展前景良好。据了解,光敏传感器广泛应用于信息、机械、家电等领域,主要产品有光探测器、光电传感器、CCD图像传感器、光纤传感器等。 随着传感器市场的扩大,流量传感器、压力传感器、温度传感器占据市场份额分别为21%、19%、14%,这为传感器的发展加快了脚步。在智能化的发展下,未来传感器市场将朝无线传感器、微系统传感器及生物传感器等新兴传感器发展。 工业和信息化部领导表示,要推进物联网发展的核心技术突破,推动包括传感器及芯片技术、传输技术、信息处理技术的创新发展,逐步完善物联网标准体系,积极推动自主技术标准国际化;同时,加快物联网在制造业中的深化应用,不断推进车联网和工业互联网发展,推动机器通信终端的应用。 为了适应未来的发展,我们的传感器需要在复杂性、功能性和安全性方面进行创新和突破。数字化的界面、智能的实时信号处理能力、传感器自带的安全功能和较高的可靠性,以及定制化的产品,全都是未来传感器发展的趋势。传感器厂商需要加强和客户的合作,为客户量身打造适合他们应用的产品,带给客户独一无二的价值。 本文转自d1net(转载)

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万亿级洪峰下,RocketMQ 作者十年运维心路历程!

01 缘起 最近,我听到了有人用“皮实”来形容 RocketMQ,RocketMQ 一直给人简单、稳定和可靠的形象,其实稳定性的认可得来是最不容易的。 回想起来,2012 年是 RocketMQ 参与的第一次阿里双十一,成功处理了 10 亿级的消息量,算是小试牛刀,随后 RocketMQ 跟着阿里巴巴的电商业务逐渐从百亿、千亿、五千亿,直到 2016 年双十一当天,RocketMQ 零问题支撑了万亿级的消息量。 这四年,RocketMQ 积累了大量的稳定性经验,RocketMQ 团队从来不吝啬将这些经验开源到社区,所以今天如果大家仔细挖掘,可以在 RocketMQ 零散的代码片段里找到很多稳定性细节。比如客户端里面的小黑屋机制,Broker 侧的请求快速失败,os.sh 对内存、磁盘调度器、文件句柄等的调整,服务端时不时就有一类 RPC 请求拥有了自己的独立线程池。这些冰冷的代码变更背后,可能是 RocketMQ 团队背下的一个又一个的故障。 02 上云之路 时间来到了上云的时刻,技术人终于有一天能把技术变成产品,能直接给公司的营收做出贡献,RocketMQ 开始为云上数万的企业客户提供全托管的服务。相比较支撑阿里的双十一业务,我们开始意识到,即使在内部做到了万亿级的规模,实际上 RocketMQ 的客户也只有阿里巴巴这一个,在云上,不同的客户,不同的业务规模,不同的流量模型,加上彼时还并不怎么成熟的云,给我们带来了全新的挑战。 RocketMQ 上云后不久,就出了一次令我印象深刻的故障,出问题的时候我正挤在公交车上,有客户反馈消费出现了延迟,这个看似简单的问题排查起来并不那么容易: 我们无法快速确认这是一个局部问题,还是一个全局问题。 集群也并没有突发的流量。 高效云盘的 Util 指标总是经常 100%,这到底是常态还是问题我们也无从判断。 队列的索引分发也是及时的。 ... 最终,我们怀疑是不是因为有消费者在冷读,消耗了高效云盘为数不多的 IOPS,导致大量的消费者在排队拉取消息呢。在运维工具比较缺乏的那个时候,要验证这个猜想也并不容易,最终我现场写了一行获取拉取消息延迟 Top 5 的消费者组的命令: grepGROUP_GET_LATENCYstats.log|grep"InOneMinute"|sort-nk14|tail-n5 该命令验证了我们的猜想,确实有消费者组在冷读,很高的拉取耗时消耗了大部分的线程,导致其他消费者组出现了饥饿。 这条命令,随着我写过很多类似的命令和脚本,在团队流行了很长一段时间,以年为单位的时间,这是一个有趣的现象,这背后的原因**是因为很多团队对运维工具化和自动化的投入是严重不足的,运维人员靠着口口相传的经验与教训,苦苦支撑着关乎公司业务命脉的核心消息集群。**这其中的辛苦与压力,我是非常能感同身受的。 到今天,我一直在思考一个问题,我们运维过全球最大的 RocketMQ 集群,服务过数万的 RocketMQ 企业客户,我们对每一行的代码,不仅仅是代码,甚至是这行代码在不同环境下的不同表现都清清楚楚,我们能否把这些经验,把曾经凌晨处理过的故障,把不分昼夜的报警电话,以及烂熟于心的日志,都通过代码的形式沉淀下来,能够帮助 RocketMQ 的运维团队,高效、轻松地运维好 RocketMQ 集群,给业务提供高质量的 RocketMQ 服务。 所以,RocketMQ Copilot 来了。 03 RocketMQ Copilot RocketMQ Copilot 是我们团队倾心打造的一款面向 Apache RocketMQ 的智能辅助运维系统,其核心理念是将团队十多年 RocketMQ 集群的生产实战经验以产品化形式呈现,在辅助广大企业开发者运维管理自建集群的同时,也能方便掌握 RocketMQ 集群运维的最佳实践。 目前 RocketMQ Copilot 主要包含系统巡检、专家诊断和集群治理三块功能。我们希望 RocketMQ 曾经出过的故障不再被更多开发者重复去踩坑,能在系统出现故障之前就能提前发现,提前治理,防患于未然。出现故障后,也能快速精准定位问题。即使对源码不熟悉,也能有足够信心敢于在生产系统上部署。 系统巡检 系统巡检主要用来解决一个问题:集群到底正不正常? 这个问题其实很难回答,因为集群的状态是动态的,流量的变化,集群的健康状态也会发生变化,我们在处理了数千个生产问题后,终于灵魂拷问了自己一把:我们到底能不能先于用户发现问题?这个问题的答案便是「系统巡检」这一功能模块。 我们规划了上百个系统巡检项,目前 RocketMQ Copilot 已经实现了 40+,涵盖: 内核参数巡检,确保 RocketMQ 运行的内核环境是处于最佳配置的状态。 集群参数巡检,RocketMQ 有数百个配置项,要充分掌握每一个配置项其实是相当有难度的,Copilot 会根据集群的情况,动态确保每一个参数项在当前负载下是属于最佳配置。 消费者组巡检,检查每一个客户端配置是否正确,比如最常见的订阅关系是否一致,让大家能发现你的客户,是否正在以推荐的实践使用 RocketMQ。 Topic 级巡检,比如 Topic 的路由是否是一致的,是否出现了热点分区等。 其实,这每一个巡检项,背后都有一个或多个的生产故事(不一定是事故),如果大家愿意听,我们后面会出一个 RocketMQ Copilot 运维手册,会讲一讲背后的故事。 专家诊断 有了 RocketMQ Copilot 实时对 RocketMQ 集群做着体检,我们终于对 RocketMQ 集群的健康状况做到“心里有数”了。但 RocketMQ 作为业界首选的业务消息中间件,是微服务架构的核心异步组件,所以我们接触到了大量来自客户的问题,面对这些问题我们一方面要快速“自证清白”,又要能尽最大的努力帮助客户定位到问题的根因。 过去总是困扰我们的一个大的问题是客户反馈消息未消费,这到底是客户自身的问题,还是 RocketMQ 丢了消息?RocketMQ 保证至少投递一次的语义需要确保消息绝对不能丢失,被这类问题虐了千百遍后,我们终于整理出来了「消息未消费」问题的排查路径,如下图所示,数十个排查分支,可见排查这类问题的门槛有多高。 今天,我们将在云上运营 RocketMQ 丰富的问题诊断经验,都做成了 RocketMQ Copilot 专家诊断模板,帮助 RocketMQ 运维团队快速“自证清白”,同时给业务方最大程度的帮助,与业务双赢。 集群治理(SLI/SLO) 系统巡检和专家诊断两大利器主要手段是自检,也就是从内部看,从我们的经验来看往往是有漏网之鱼的。站在用户视角,以模拟真实用户的方式探测、度量、可视化整个集群的稳定性指标,是最后一道“先于用户发现问题”的防线。 通过 RocketMQ Copilot 内置的一系列端到端 SLI,结合自定义 SLO 的能力,我们可以快速以数字化的方式衡量集群的服务质量,同时能配置成精准的报警项,极大程度上消除无效报警和报警噪音。 04 结束语 感谢你阅读这篇文章,我们希望你能了解到 RocketMQ Copilot 的强大功能,它是我们团队倾注了心血和智慧的结晶,是我们对运维从业者感同身受的产物。RocketMQ Copilot 不仅能让你的 RocketMQ 集群更加稳定、高效和可靠,还能让你的运维工作更加轻松愉快。 RocketMQ Copilot 目前已经完成了第一个版本的开发,更多规划的能力即将发布。同时,该产品对于个人开发者是永久免费的,欢迎大家前往AutoMQ 官网(https://play.automq.com) 试用这款匠心之作,感受 RocketMQ Copilot 给你带来的不一样的运维体验。我们期待你的反馈和建议,让我们一起让 RocketMQ 更加美好! END 关于我们 AutoMQ 是一家专业的消息队列和流存储软件服务供应商。AutoMQ 开源的 AutoMQ Kafka 和 AutoMQ RocketMQ 基于云对 Apache Kafka、Apache RocketMQ 消息引擎进行重新设计与实现,在充分利用云上的竞价实例、对象存储等服务的基础上,兑现了云设施的规模化红利,带来了下一代更稳定、高效的消息引擎。此外,AutoMQ 推出的 RocketMQ Copilot 专家系统也重新定义了 RocketMQ 消息运维的新范式,赋能消息运维人员更好的管理消息集群。 🌟GitHub 地址:https://github.com/AutoMQ 💻官网:https://www.automq.com 👀B站:AutoMQ官方账号 🔍视频号:AutoMQ 👉 扫二维码加入我们的社区群 关注我们,一起学习更多云原生干货

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Sysinternals 作者:是时候停用 C/C++ 开发新项目并使用 Rust 了

MicrosoftAzure CTO、Sysinternals 的主要开发者Mark Russinovich 在其社交账号上发布动态称,开发人员是时候停止使用 C/C++ 来启动新项目,并建议可在需要使用non-GC 语言的场景中使用 Rust。 “说到语言,现在是时候停止用 C/C++ 启动任何新项目了,并在那些需要使用 non-GC 语言的场景中使用 Rust。为了安全性和可靠性,业界应该宣布弃用这些语言。” 此言论一出,不可避免的引起了广泛地讨论。有人问这是他个人的观点,还是作为 CTO 的一个声明。.NET Foundation 成员 Shawn Wildermuth 则在评论区提出疑问,Rust 是否有足够的开发人员来推动工作的进行?对此则有开发者回复称,“想要舍下 C/C++ 确实非常困难,但这并不重要;年轻的开发者可以很快掌握 Rust,相较试图寻找有才华的 C/C++ 开发者,此举要容易得多”。 还有评论表示: George Ou:我是 Rust 的忠实粉丝,但对于那些认为有安全版本的 C 和 C++ 的人,你怎么说? Ted Mielczarek:要么他们在骗你,要么他们建议的东西需要有效地重写你的整个代码库,所以你最好使用 Rust。 而在反对的声音当中,一个ID 为ionCube24的用户称,Mark Russinovich的意思更像是在责怪语言而不是程序员。但事实是“C++ 很好,只是很多使用它(和其他语言)的人基本上不知道如何编程;切换语言并不会解决这一问题。” 有人以自身实践举例表明,Rust 存在局限性,并不能解决他所有的问题。然而该网友的论点似乎有点站不住脚: “它不必解决所有问题才能产生重大影响。” “为什么要以 ‘解决所有的问题’ 为标准,它是否需要 '解决你所有的问题' 才能在编程中产生实质性的差异?在我看来,想要 '在所有新项目中使用它' 这个标准远比让 '它能解决所有已知问题' 要低得多。” 还有人则颇为“痛心”的感叹Mark Russinovich 变了,不再“cool”了。也有相对理智的发声称,“或者更好的方式是:不要再过度的去宣传推广一种编程语言。不同的工具适合不同的问题。Rust 很好,但它不是所有编程问题的解决方案”。 更有甚者提出了自己认为更好的C/C++ 替代方案,“当 GCed 系统语言可以接受时,也不会再有新的 C/C++ 项目。 Go、Nim 和 Crystal 都是比 C/C++ 更好的选择。还有 Zig,它正在做一些很酷的事情,但尚未像 Rust 那样成熟或流行。” 目前,Hacker News和Reddit上也有相关的话题讨论。 Rust 最近确实有着较高的热度: Linus Torvalds 透露,没有意外的话Rust将在6.1 版本进入 Linux 内核 Cloudflare 放弃 Nginx,使用内部 Rust 编写的 Pingora GStreamer 准备将 Rust 编写的插件作为其官方二进制版本的一部分发布 Rust 成立专门的安全团队 Asahi Linux 计划使用 Rust 编写 Apple 芯片的 GPU 驱动程序 GCC Rust 得到 GCC 批准,将被纳入主线代码库

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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

Rocky Linux

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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