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学会这几步，简单集成视频编辑原子能力SDK

华为视频编辑服务6.2.0版本上线后，我们为大家带来了两大变化：分别是丰富多样的AI能力和灵活选择的集成方式。为让开发者更快上手使用，今天小编带来了视频编辑原子能力SDK的具体集成方法。快来试试吧！

2021-12-08

图计算能力再次加强

作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel提供了全栈的机器学习能力，并致力于解决高维稀疏大模型训练以及大规模分布式图计算的问题。

2021-08-03

SQL 能力全面增强，Apache ShardingSphere 5.0.0-beta 内核揭秘

、SQL 标准路由能力提升和 SQL 分布式查询能力增强这三方面。

2021-06-30

防御能力已被锁死，破而后立，晓喻新生！

通过这种升维，基于身份的全链路管控能力就都有了，实现零信任的各种安全原则，就有了一个身份化的网络基础设施。

2021-06-25

浅析HMS Core开放能力在鸿蒙生态中的应用

但当开发者开始进行应用开发时，用户全场景的设备形态和能力的差异性给开发人员带来极大的挑战和问题。

2021-05-20

Java RPC 框架 Solon 1.3.7 发布，增强 Cloud 接口能力范围

启用安全停目能力 //通过 enableSafeStop 特性，开启安全停止能力 Solon.start(TestApp.class, args, app -> app.enableSafeStop

2021-03-01

有赞个性化推荐能力的演进与实践

大家好，我是来自有赞的尹越，今天主要和大家分享有赞数据智能团队在个性化推荐能力的演进与实践。

2021-01-27

vonce-sqlbean 1.4.0 发布，赋能 Mybatis 支持 JPA 能力

vonce-sqlbean 是一款使用 Java 面向对象思想来编写并生成 Sql 语句的工具，并在此基础上同时对Mybatis和Spring Jdbc实现了类似于JPA的轻量级插件支持。插件中内置大量常用Sql执行的方法，目的是为了提高开发效率，减少大量的Sql语句编写，让开发者更专注于业务代码的编写。特点：零配置，自动建表，连表查询，乐观锁，分页，支持Mybatis、Spring Jdbc 环境：JDK7+，Mybatis3.2.4+，(Spring MVC 4.1.2+ 或 Spring Boot 1x 或 Spring Boot 2x) 数据库：Mysql，MariaDB，Oracle，Sqlserver2008+，PostgreSQL，DB2，Derby，Sqlite，HSQL，H2 本次更新 1：拆分独立vonce-sqlbean-core模块； 2：拆分独立vonce-sqlbean-spring模块； 3：封装sqlbean-core使其兼容安卓和Java； 4：重构部分代码； 5：新增TableService接口实现Drop、Create表、获取所有表名功能； 6：新增支持项目启动时如表不存在则自动创建； 7：新增getBeanClass()方法在SqlBeanService接口； 8：新增Select中的column和where支持子Select(Sql)传入； 9：新增autoCreate属性在@SqlTable注解，默认true，表不存在自动创建； 10：新增autoCreate总开关在SqlBeanConfig，默认ture，如果这里关闭则不生效； 11：新增generate属性在@SqlTable注解，默认true，自动生成Sql常量； 12：新增isView属性在@SqlTable注解，默认false，标注是否为视图； 13：新增notNull、type、length、decimal、def属性在@SqlColumn注解； 14：新增ReqPageHelper用于取代之前的PageHelper； 15：删除@SqlConstant注解，改为默认使用@SqlTable注解即可生成sql映射的字段常量； 16：修复orderby和groupby字段问题； 17：修复select语句字段生成的bug；

2020-08-07

Swift 5.3的进化：语法、标准库、调试能力大幅提升

本次 WWDC2020，Swift 5.3 正式发布，Swift 依旧朝着安全、高效、易读的方向持续发力，不断的在改进语法，增强代码的表达能力和易用性。

2020-07-30

React Native 0.63 发布，告警系统、颜色与交互能力改进

React Native 0.63 已经发布了，此版本主要亮点包括：默认启用 LogBox <Pressable />组件新增使用系统定义颜色的 API 默认启用 LogBox 社区一直以来反馈错误和警告很难在 React Native 中进行调试，因此开发团队研究了 React Native 中的整个错误、警告和日志系统，从头开始对其进行了重新设计，现在使用一个新系统 LogBox 替换redbox、yellowbox 与日志记录。上一个版本中已经引入该 LogBox，此版本开始，它默认开启，并在使用 yellowbox 等一些不建议使用的模块或方法时发出警告，0.64 版本中将删除相关 API。 LogBox 目标是：简洁：日志应提供调试问题所需的最少信息量。格式化：日志应该格式化，可以快速找到所需的信息。可操作性：日志应可操作，可以解决问题并继续进行。为了实现这些目标，LogBox 设计时包括：日志通知：重新设计了警告通知并增加了对错误的支持，以便所有 console.warn 和 console.log 消息都显示为通知，而不是覆盖应用程序。代码帧：每个错误和警告都包括一个代码帧，可在应用程序内部显示日志的源代码，可以快速识别问题的来源。组件栈：提供了一个一致的、不会使日志消息混乱的组件栈帧信息，只显示前三个。折叠组件栈帧：默认情况下折叠与应用程序代码无关的调用堆栈帧，可以在应用程序中快速查看问题，而不必通过 React Native 内部筛选。语法错误格式：改进了语法错误的格式，并通过语法高亮添加了代码帧，可以查看错误的根源进行修复，并继续进行编码。 pressable 组件 React Native 现在支持 Web、桌面和电视等平台，但是缺少对其它输入方式的支持。为了解决在所有平台上支持高质量的交互体验，此版本提供了一个新核心组件Pressable。该组件可用于检测各种类型的交互，旨在提供对交互当前状态的直接访问，而不必在父组件中手动维护状态。同时它还旨在使平台能够扩展其功能，例如悬停、模糊与聚焦等。 import { Pressable, Text } from 'react-native'; <Pressable onPress={() => { console.log('pressed'); }} style={({ pressed }) => ({ backgroundColor: pressed ? 'lightskyblue' : 'white' })}> <Text style={styles.text}>Press Me!</Text> </Pressable>; 新增使用系统定义颜色的 API 每个平台都有系统定义的颜色，尽管可以通过AppearanceAPI 或 AccessibilityInfo检测并设置其中的某些样式，但是这样的操作不仅开发成本高昂，而且还局限。 React Native 现在提供了一个开箱即用的解决方案来使用这些系统颜色。PlatformColor()是一个新的 API，可以像 React Native 中的其它任何颜色一样使用。例如，在 iOS 上，系统提供一种颜色labelColor，可以在 React Native 中这样使用 PlatformColor： import { Text, PlatformColor } from 'react-native'; <Text style={{ color: PlatformColor('labelColor') }}> This is a label </Text>; 另一方面，Android提供像colorButtonNormal 这样的颜色，可以在 React Native 中这样使用 PlatformColor： import { View, Text, PlatformColor } from 'react-native'; <View style={{ backgroundColor: PlatformColor('?attr/colorButtonNormal') }}> <Text>This is colored like a button!</Text> </View>; 同时DynamicColorIOS是仅限于 iOS 的 API，可以定义在浅色和深色模式下使用的颜色。与PlatformColor相似，可以在任何可以使用颜色的地方使用： import { Text, DynamicColorIOS } from 'react-native'; const customDynamicTextColor = DynamicColorIOS({ dark: 'lightskyblue', light: 'midnightblue' }); <Text style={{ color: customDynamicTextColor }}> This color changes automatically based on the system theme! </Text>; 此外 0.63 版本还不再支持 iOS 9 与 Node.js 8，完整更新内容可以查看： https://github.com/facebook/react-native/releases/tag/v0.63.0 https://reactnative.dev/blog/2020/07/06/version-0.63

2020-07-09

深度解读 OpenYurt：从边缘自治看 YurtHub 的扩展能力

为了更好地向社区和用户介绍 OpenYurt，我们特地推出【深度解读OpenYurt】系列文章，本文为系列文章的第三篇，一一介绍了 OpenYurt 中组件YurtHub的扩展能力。

2020-06-29

轻松扩展机器学习能力：如何在Rancher上安装Kubeflow

随着机器学习领域不断发展，对于处理机器学习的团队来说，在1台机器上训练1个模型已经有些难以为继，并且现在业界的共识是机器学习已经不仅仅是简单的模型训练。在模型训练之前、过程中和之后，需要进行许多活动，对于要生成自己的ML模型的团队来说尤其如此。下图常常被引用来说明此类情况：对于许多团队来说，将机器学习的模型从研究环境应用到生产环境这一过程困难重重，背负很大的压力。糟糕的是，市面上处理每类问题的工具都数量惊人，而这些海量工具都有望解决你所有的机器学习难题。但是整个团队学习新工具通常很耗时，并且将这些工具集成到你当前的工作流程中也并不容易。这时，或许可以考虑Kubeflow，这是为需要建立机器学习流水线的团队而打造的一个机器学习平台，它包括许多其他工具，可以用于服务模型和调整超参数。Kubeflow尝试做的是将同类最好用的ML工具整合在一起，并将它们集成到一个平台中。来源：https://www.kubeflow.org/docs/started/kubeflow-overview/ 顾名思义，Kubeflow应该部署在Kubernetes上，既然你是通过Rancher的平台阅读到这篇文章，那么你大概率已经在某个地方部署了Kubernetes集群。值得注意的是，Kubeflow中的“flow”并不是表示Tensorflow。Kubeflow也能够与PyTorch一起使用，甚至可以与任何ML框架一起使用（不过支持得最好的框架还是Tensorflow和PyTorch）。在本文中，我将向你展示如何尽可能简单地安装Kubeflow。如果在你的集群上已经有GPU设置，则过程将更为简单。如果尚未设置，那么你需要执行一些额外的设置步骤，因为许多机器学习需要运行在NVIDIA GPU上。在Kubeflow上设置GPU支持假设你已经安装了Docker 19.x。 1、安装NVIDIA 容器运行时在所有带有GPU的节点上： % distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) % curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - % curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list % sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit % sudo apt-get install nvidia-container-runtime 现在，修改Docker守护进程（Daemon）运行时字段： % sudo vim /etc/docker/daemon.json 粘贴以下内容： { "default-runtime": "nvidia", "runtimes": { "nvidia": { "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } } } 现在重启Docker守护进程： % sudo systemctl restart docker 2、安装NVIDIA设备插件在master节点上，创建NVIDIA设备插件： % kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/1.0.0-beta/nvidia-device-plugin.yml 接下来，正式开始安装Kubeflow。安装Kubeflow 注意：在撰写本文时，Kubeflow的最新版本是1.0。它与Kubernetes 1.14和1.15版本兼容。 Step0：设置动态Volume配置在我们安装Kubeflow之前，我们需要设置动态配置。一种方法是使用Rancher的local-path-provisioner，其中使用了基于hostPath的节点持久卷。设置非常简单：将其指向节点上的路径并部署YAML文件。缺点是无法控制volume容量限制。另一种方法是使用网络文件系统（NFS），我将在下文展示具体步骤。在Master节点上设置网络文件系统假设你将大部分数据存储在本地，那么你需要设置NFS。在这里，我假设 NFS server位于master节点10.64.1.163上。首先，为NFS安装依赖项： % sudo apt install -y nfs-common nfs-kernel-server 然后，创建一个根目录： % sudo mkdir /nfsroot 将以下条目添加到/etc/exports： /full/path/to/nfsroot 10.64.0.0/16(rw,no_root_squash,no_subtree_check) 请注意，10.64.0.0是节点的CIDR，而不是Kubernetes Pod CIDR。接下来，通过以下命令将共享目录导出为sudo： % sudo exportfs -a 最后，要使所有配置生效，请按如下所示重新启动NFS内核服务器： % sudo systemctl restart nfs-kernel-server 另外，确保nfs-kernel-server在服务器（重新）启动时启动： % sudo update-rc.d nfs-kernel-server enable 在worker节点上设置NFS 为NFS安装依赖项： % sudo apt install -y nfs-common 安装NFS Client Provisioner 现在，我们可以安装NFS Client Provisioner——并且终于可以向你们安利我最爱的Rancher功能之一：应用商店！默认情况下，Rancher自带了许多已经经过测试的应用程序。此外，我们还可以自行添加整个Helm Chart到应用商店里。点击Apps，然后点击【Manage Catalogs】然后选择【Add Catalog】：填写以下值：点击【Create】，回到【Apps】页面。稍微等待一会儿，你将看到helm部分有了许多应用程序。你可以点击【Refresh】来查看进程：现在，在搜索框内输入nfs，然后你将看到2个条目：其中一个正是我们要找的：nfs-client-provisioner。点击它，然后你将看到：这是可用于nfs-client-provisioner的chart的所有选项，你将需要使用它们来填写以下内容：填写完毕后，你可以点击【Launch】按钮。等待一会儿，让Kubernetes下载Docker镜像，并将一切设置完毕。所有操作都完成后，你将看到以下页面：我真的太喜欢应用商店这个功能了，它是我最喜欢的功能之一，因为它的存在，使得在集群上安装和监控应用程序变得简单和方便。 Step1：下载并安装kfctl 这是Kubeflow的控制工具，与kubectl类似。你可以从Kubeflow的release页面下载它。然后，解压文件并将二进制文件放入你的$PATH中。 Step2：安装Kubeflow 首先，指定一个文件夹存储所有的Kubeflow YAML文件。 $ export KFAPP=~/kfapp 下载kfctl配置文件： wget https://raw.githubusercontent.com/kubeflow/manifests/v1.0-branch/kfdef/kfctl_k8s_istio.v1.0.2.yaml 请注意：如果你已经安装了Istio，则需要编辑kfctl_k8s_istio.v1.0.2.yaml并删除istio-crds和istio-install应用程序条目。然后，导出CONFIG_URI： $ export CONFIG_URI="/path/to/kfctl_k8s_istio.v1.0.2.yaml" 接下来，你需要指定一堆环境变量，这些环境变量将指示Kubeflow配置文件下载到的位置： export KF_NAME=kubeflow-deployment export BASE_DIR=/opt export KF_DIR=${BASE_DIR}/${KF_NAME} 安装Kubeflow： % mkdir -p ${KF_DIR} % cd ${KF_DIR} % kfctl apply -V -f ${CONFIG_URI} 你需要一些时间等待一切都设置完毕。访问Kubeflow UI 要访问UI，我们需要知道Web UI所在的端口： % kubectl -n istio-system get svc istio-ingressgateway 返回以下内容： NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE istio-ingressgateway NodePort 10.43.197.63 <none> 15020:30585/TCP,**80:31380/TCP**,443:31390/TCP,31400:31400/TCP,15029:32613/TCP,15030:32445/TCP,15031:30765/TCP,15032:32496/TCP,15443:30576/TCP 61m 在本例中，它是80:31380，这意味着你可以通过http://localhost:31380 访问Kubeflow UI：如果你成功地看到了这个页面，那么恭喜你，你已经成功设置Kubeflow🎉 结论在本文中，我们首先探讨了为什么需要诸如Kubeflow这类工具——以控制机器学习本身的复杂性。接下来，我们按照步骤为集群进行机器学习工作做好了准备，尤其需要确保该集群可以利用可用的NVIDIA GPU。在设置NFS时，我们探索了Rancher的应用商店，并将Helm Chart添加到应用商店中。它为我们提供了在Kubernetes集群上可以安装的所有Kubernetes应用程序。最后，我们完成了在集群上安装Kubeflow的步骤。

2020-05-20

精准投放能力揭秘，带你实现业务更多可能性！

作者|马立铭（波影）出品|阿里巴巴新零售淘系技术部在过去的近一年时间里，围绕淘系营销导购的投放能力建设，在“一个淘系、一套体系”的原则下，通过整合原天猫、淘宝、聚划算等的投放系统，使得技术层面可以站在更高的角度

2020-04-26

选型宝访谈：怎样构建端到端的IT透视能力？

随着云计算和移动互联网时代的到来，企业的IT架构变得越来越复杂，IT基础设施变得越来越分散，出现了像“微服务”这样新的IT能力交付方式。

2019-08-05

阿里巴巴，果然开始拥有“预测未来“的能力了

文|史中顶灯闪烁，笛声响彻。救护车载着病人，冲向茫茫车海，在时间的赛道上狂奔。高德地图、GPS 卫星导航、路面磁感线圈、1300 个路口摄像头同时开动，为这辆救护车勘探最快路线； GPS 传回实时数据，后台根据辅助数据纠偏，锚定救护车每一刻的精确位置；救护车将要经过的沿途，车辆情况被实时计算。确保路口绿灯提前亮起，在救护车通过之前，刚好所有社会车辆已经行驶一空。这不是演习，这是杭州城市大脑每天都在执行的任务。依靠计算，一辆救护车到达医院的速度，平均缩短了 50%。在这座城市，靠鸣笛和闯红灯开道的悲壮彻底成为历史。说人同蝼蚁，其实并不为过。两百多万辆车奔跑在城市里，他们的行踪像风里的落叶一样叵测。但通过对 1300个路口的摄像头的实时计算，城市大脑就可以精确地预测出未来十五分钟、未来半小时那哪个路段将会拥堵，从而第一时间指挥路口信号灯

2019-04-27

阿里巴巴，果然开始拥有“预测未来”的能力了

文 | 史中顶灯闪烁，笛声响彻。救护车载着病人，冲向茫茫车海，在时间的赛道上狂奔。高德地图、GPS 卫星导航、路面磁感线圈、1300 个路口摄像头同时开动，为这辆救护车勘探最快路线； GPS 传回实时数据，后台根据辅助数据纠偏，锚定救护车每一刻的精确位置；救护车将要经过的沿途，车辆情况被实时计算。确保路口绿灯提前亮起，在救护车通过之前，刚好所有社会车辆已经行驶一空。这不是演习，这是杭州城市大脑每天都在执行的任务。依靠计算，一辆救护车到达医院的速度，平均缩短了 50%。在这座城市，靠鸣笛和闯红灯开道的悲壮彻底成为历史。说人同蝼蚁，其实并不为过。两百多万辆车奔跑在城市里，他们的行踪像风里的落叶一样叵测。但通过对 1300个路口的摄像头的实时计算，城市大脑就可以精确地预测出未来十五分钟、未来半小时那哪个路段将会拥堵，从而第一时间指挥路口信

2019-01-04

开放三大核心能力腾讯布局互联网+生态

腾讯三大互联网+核心能力腾讯运用多年来在互联网领域积累的技术与经验，为用户、政府、企事业单位提供服务。陈广域表示腾讯互联网+主要包括三大核心能力。首先是腾讯矩阵型用户触达产品。

2018-05-06

全球调研显示：智能自动化将增强员工能力

研究发现，逾半数全球商业领袖相信智能自动化将增强员工能力，而非取代工作岗位。的确，许多企业由于单纯使用传统的优化生产力的方法而导致生产力增长停滞。智能自动化的出现为这些企业提供了超越竞争对手的新机会。

2018-03-26

Android架构纵横谈之——软件自愈能力（3）

By LiAnLab.org / 宋宝华最近马不停蹄往返进行Linux技术讲座，所以本回delay了一周。上回书说到Android中生死与共的Zygote和SystemServer，今回书我们讲SystemServer的watchdog，也为软件架构自愈系列的总结篇。第三只狗：朝廷鹰犬 2012 年7月，网名为“吴法天”、人称中国十大“五毛”的中国政法大学副教授吴丹红，和网名为“此是燕云”的四川电视台记者周燕，“微博约架”北京朝阳公园南门。众多网友前去围观，一场鸡飞狗跳的闹剧就此上演。吴法天被打，天朝为之轰动。笔者观此视频，对于吴被打，稍有振动，而最震慑心灵的是，视频中，吴被众人齐呼“走狗”，却是有相当的讽刺意味。“走狗”，基本上是与“朝廷鹰犬”同等的概念，可笑的是，替现政府说话的人，目前成为“走狗”，换回70年前，又是怎样的观景？当年彼是绿林，今日彼为走狗，想起小时候看过的电影《金镖黄天霸》，黄天霸曾经是伟大的无产阶级领袖，绿林好汉的三统领，后投靠清廷，于是成为“鹰犬”，成功升级为与明朝东厂同等的地位。政治是个卑鄙的把戏，历史上屡次的成功者，基本上都是最卑鄙者。 “走狗”、“鹰犬”的特点是，对主人卑躬屈膝，对民间进行秘密监控、暴力镇压、实施酷刑等，搞到人人自危。在Android的世界里，这样的“走狗”也必然存在。在SystemServer启动一些service后，它需要不断监视一些重要service的状况，一旦发现某个service有异动，思想上与统治者长期不一致，势必要采取行动。在SystemService的众多service中，重点监控对象包括ActivityManagerService 、PowerManagerService、WindowManagerService等，这个监控透过Android的watchdog实现。在一个典型的嵌入式系统中，会存在一个硬件看门狗，正常运转的系统会周期喂狗，否则证明系统hang了。硬件看门狗存在相当大的局限性，它只能监控整个系统而不能监控单个的进程或者线程。于是发明软件看门狗意义重大。SystemServer会用到软件看门狗来确保AM 、PM、WM这几个服务hang住之后，退出SystemServer进程，从而进入上回书中的Zygote与SystemServer的生死与共。注意 service是hang而不是死，绕到个死胡同里出不来了。镜湖女侠决定了革命，你再怎么去说服她也没有用了。这些重要的service运行于 SystemServer的进程空间，在祖国的怀抱里长大，它们热爱祖国热爱人民，只是步调偏了，不按照当局规定的方式“爱国”，当局透过Java里面去 synchronized某锁的时候长时间拿不到。我们随便读一下PowerManagerService.java的源代码，会发现几乎所有的重要操作都会透过synchronized其中的mLocks进行，咱们抓几个看看：很显然，如果我们故意去synchronizedmLocks这个锁，如果长时间拿不到，基本可认定PowerManagerService在某个操作里面 hang了，短时间或者直接就拿到了，证明一切正常。PowerManagerService里面实现了monitor成员函数来 synchronized mLocks： // for watchdog public void monitor() { synchronized (mLocks) { } } 同样的道理，对于其他的几个service，我们也可以用类似的方法来验证它们是否hang。同志们啊，很多国内的书或者文档里面把这个侦测hang的过程说成是侦测死锁，含义其实是大错特错了，也把广大的读者搞地不知所云。因为死锁只是引起hang的一种可能，hang的含义则更加广泛。缓刑或者监外执行的罪犯，周期性地会去派出所报告工作，如果没去报告，很可能不是被家里人死锁在房间里打不开门了，更可能是跑路了。同样，国内很多的教科书以内核cs8900驱动为例讲解网络设备驱动，我也反复在各大公司澄清过cs8900 那就是一反面教材，是一个平台相关信息渗透入与平台无关驱动代码的典型错误范例，需要拨乱反正啊有木有？了解了侦测service hang的原理，我们需要一套方法来实现这个侦测，这个过程透过watchdog来实现。在Android中，watchdog继承于thread类，代码位于frameworks/base/services/java/com/android/server/Watchdog.java。采用单例模式，提供getInstance() 接口，同时在watchdog创建的过程中，会创建一个用于消息处理的HeartbeatHandler： public static Watchdog getInstance() { if (sWatchdog == null) { sWatchdog = new Watchdog(); } return sWatchdog; } private Watchdog() { super("watchdog"); mHandler = new HeartbeatHandler(); } SystemServer会调用watchdog的start函数，从而让继承于thread的Watchdog的run函数在一新线程被执行： public void run() { boolean waitedHalf = false; while (true) { mCompleted = false; mHandler.sendEmptyMessage(MONITOR);//引发HeartbeatHandler在相应线程处理MONITOR消息 synchronized (this) { long timeout = TIME_TO_WAIT;//周期性等待 long start = SystemClock.uptimeMillis(); while (timeout > 0 && !mForceKillSystem) { try { wait(timeout); } catch (InterruptedException e) { Log.wtf(TAG, e); } timeout = TIME_TO_WAIT - (SystemClock.uptimeMillis() - start); } if (mCompleted && !mForceKillSystem) { // monitor都返回了，mCompleted为真 waitedHalf = false; continue; } if (!waitedHalf) { // monitor没有都返回，再进行第二次等待判断 waitedHalf = true; continue; } } // 第2次了，monitor还没都返回，确实hung了 if (!Debug.isDebuggerConnected()) { //SystemServer自杀 Process.killProcess(Process.myPid()); System.exit(10); } else { Slog.w(TAG, "Debugger connected: Watchdog is *not* killing the system process"); } waitedHalf = false; } } 这个run函数实现比较简单，周期性地设置mCompleted变量为假，通知心跳handler去调用各个monitor，而心跳handler会调用各个service的 monitor，如果各个monitor都返回了，心跳handler会将mCompleted设置为真(这个过程是不是和使用硬件看门狗的情况下把定时器复位惊人的相似？因此，我们可以把这个过程看做“喂狗”)。否则，经过2次等待watchgod的run()发现mCompleted还为假，就证明 hang了。我们看看心跳handler调用各个monitor的过程并“喂狗”的过程： final class HeartbeatHandler extends Handler { @Override public void handleMessage(Message msg) { switch (msg.what) { case MONITOR: { //调用每个monitor final int size = mMonitors.size(); for (int i = 0 ; i < size ; i++) { mCurrentMonitor = mMonitors.get(i); mCurrentMonitor.monitor(); } synchronized (Watchdog.this) { mCompleted = true; //修改mCompleted为true mCurrentMonitor = null; } } break; } } } 而PowerManagerService等service如何进入上面代码中的for循环呢？那是因为他们正好实现了这个Watchdog.Monitor接口，并透过Watchdog.getInstance().addMonitor(this)加到了 monitor列表里面。结合第一回和第二回，我们基本可以看出整个Android软件自愈过程的“环环相扣”，成为一个多么完美的体系啊！SystemServer监控重要service，重要service hang则SystemServer死，SystemServer死则Zygote监控到，Zygote也死并且杀死整个Java世界，Zygote死则 init监控到，init重新启动Zygote，之后SystemServer、service又进入重生过程，与死亡的过程相反。这个过程我们看到了多进程之间的千丝万缕的联系，以及多进程模型的魅力和设计哲学，程序员喜欢孤立的去看待自己的程序而不是总揽全局，而从体系架构的角度去思考问题，我们更加能清楚我们位于整个软件的哪个组成部分。和宇宙大爆炸比起来，咱屌丝们的房子、车子都不过是过眼云烟，所以我们要尽快把自己的人生理想调整到配合宇宙大爆炸的方向上来。从Android的init、Zygote、SystemServer和重要service的彼此关联中，我们至少体会到了一些什么，整天盯着自己的几个函数玩，不在宇宙里玩，玩地多不过瘾啊？关系上是“宇宙大爆炸－>Android-> 程序员”，不是“函数->模块->Android”，这是研究Android的方法学。谁可以帮我p一副图？把下面这个宇宙大爆炸图中p出个 Android，旁边再p出个苦B程序员呢？在朝廷鹰犬的监控之下，无法与中央保持一致的service革命者就这样被watchdog给揪了出来。鹰犬问道，你只要放弃你的信念，保持喂狗，就可以活。而他（她）毅然选择了慷慨负死。威廉·华莱士道：“跟着我，你们将失去生命，但是，你们将获得自由” 。谨以本回，献给中国历史上前赴后继的伟大的为天下人谋求永福的人们。汝体吾此心，于啼泣之余，亦以天下人为念，当亦乐牺牲吾身与汝身之福利，为天下人谋永福也。汝其勿悲！本文转自 21cnbao 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/21cnbao/931682，如需转载请自行联系原作者

2017-11-14

web前端研发工程师编程能力成长之路 [转]

本文将WEB前端研发编程能力划分了八个等级，每个等级都列举出了对应的特征及破级提升之方法，希望每位在看本文的同学先准确定位自己的等级（不要以你目前能力的最高点，而是以你当前能力的中档与之等级作对比，以免多走弯路

2017-11-05

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更多资源

Mario

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。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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（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。