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Firefox 106.0.2 发布,修复 5 个小 Bug

Firefox 106.0.2 已发布,此版本解决了 Firefox 浏览器中的五个问题,具体如下: 修复某些 PDF 表单上缺少的内容(错误 1794351),一些带表单的 PDF 文件无法正确显示。 修复 设置 中 通知 子面板的列宽(错误 1793558) 修复在某些网站(例如 Proxmox Web UI)上启用可访问性的浏览器冻结(错误 1793748) 修复页面重新加载不适用于 Firefox View ,并且不刷新同步数据的问题(错误 1792680 和 错误 1794474) 修复从 Windows 应用商店安装时,浏览器无法打开的问题(错误 1796391) 更新公告:https://www.mozilla.org/en-US/firefox/106.0.2/releasenotes/

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小诺 Snowy v2.0.4 已发布

Snowy是一款国内首个采用了国产密码算法的前后分离快速开发平台,目前升级了2.0之后,深受国内各地开发者喜爱,同时我们的信心倍增,升级频率大大提高,此次发布的版本为v2.0.4,更多的在于修复已知的bug,同时在readme跟官网文档附上近期筹备已久的视频教程提供给各个小伙伴学习。 此次更新主要为以下: 1、【新增】添加动态拖拉角色名称列 添加角色底排序底部汇总伪代码 2、【修复】解决 issues 中#I5WF6E:前端页面bug<前端页面bug> 的问题 3、【更新】全局异常处理中数据操作异常打印日志 4、【更新】用户修改头像和签名后端统一压缩大小 5、【更新】数据库关系表中object_id和target_id大小调整为varchar 255 6、【修复】修复issues 中#I5V2YK:oracle版本的bugoracle版本的bug 7、【更新】sql统一导出最新版 8、【更新】用户签名统一压缩大小为100*50 9、【更新】升级druid到1.2.9,新增MSSQL的配置,适配MSSQL 10、【新增】readme新增视频教程地址 体验地址:https://snowy.xiaonuo.vip 下一步快速推进代码生成重构的更新,目前已开始进入设计阶段

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4个小技巧带你轻松入门kafka!

前言 Kafka 是一个消息系统,原本开发自 LinkedIn,用作 LinkedIn 的活动流(Activity Stream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础。现在它已被多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道和消息系统使用。 活动流数据是几乎所有站点在对其网站使用情况做报表时都要用到的数据中最常规的部分。活动数据包括页面访问量(Page View)、被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容。这种数据通常的处理方式是先把各种活动以日志的形式写入某种文件,然后周期性地对这些文件进行统计分析。运营数据指的是服务器的性能数据(CPU、IO 使用率、请求时间、服务日志等等数据)。运营数据的统计方法种类繁多。 近年来,活动和运营数据处理已经成为了网站软件产品特性中一个至关重要的组成部分,这就需要一套稍微更加复杂的基础设施对其提供支持。 Kafka 简介 Kafka 是一种分布式的,基于发布 / 订阅的消息系统。主要设计目标如下: 以时间复杂度为 O(1) 的方式提供消息持久化能力,即使对 TB 级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能。 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒 100K 条以上消息的传输。 Java中间件学习笔记集锦 支持 Kafka Server 间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个 Partition 内的消息顺序传输。 同时支持离线数据处理和实时数据处理。 Scale out:支持在线水平扩展。 Kafka 基础概念 概念一:生产者与消费者 对于 Kafka 来说客户端有两种基本类型:生产者(Producer)和消费者(Consumer)。除此之外,还有用来做数据集成的 Kafka Connect API 和流式处理的 Kafka Streams 等高阶客户端,但这些高阶客户端底层仍然是生产者和消费者API,它们只不过是在上层做了封装。 这很容易理解,生产者(也称为发布者)创建消息,而消费者(也称为订阅者)负责消费or读取消息。 概念二:主题(Topic)与分区(Partition) 在 Kafka 中,消息以**主题(Topic)**来分类,每一个主题都对应一个「消息队列」,这有点儿类似于数据库中的表。但是如果我们把所有同类的消息都塞入到一个“中心”队列中,势必缺少可伸缩性,无论是生产者/消费者数目的增加,还是消息数量的增加,都可能耗尽系统的性能或存储。 我们使用一个生活中的例子来说明:现在 A 城市生产的某商品需要运输到 B 城市,走的是公路,那么单通道的高速公路不论是在「A 城市商品增多」还是「现在 C 城市也要往 B 城市运输东西」这样的情况下都会出现「吞吐量不足」的问题。所以我们现在引入**分区(Partition)**的概念,类似“允许多修几条道”的方式对我们的主题完成了水平扩展。 概念三:Broker 和集群(Cluster) 一个 Kafka 服务器也称为 Broker,它接受生产者发送的消息并存入磁盘;Broker 同时服务消费者拉取分区消息的请求,返回目前已经提交的消息。使用特定的机器硬件,一个 Broker 每秒可以处理成千上万的分区和百万量级的消息。(现在动不动就百万量级..我特地去查了一把,好像确实集群的情况下吞吐量挺高的..摁..) 若干个 Broker 组成一个集群(Cluster),其中集群内某个 Broker 会成为集群控制器(Cluster Controller),它负责管理集群,包括分配分区到 Broker、监控 Broker 故障等。在集群内,一个分区由一个 Broker 负责,这个 Broker 也称为这个分区的 Leader;当然一个分区可以被复制到多个 Broker 上来实现冗余,这样当存在 Broker 故障时可以将其分区重新分配到其他 Broker 来负责。下图是一个样例: Kafka 的一个关键性质是日志保留(retention),我们可以配置主题的消息保留策略,譬如只保留一段时间的日志或者只保留特定大小的日志。当超过这些限制时,老的消息会被删除。我们也可以针对某个主题单独设置消息过期策略,这样对于不同应用可以实现个性化。 概念四:多集群 随着业务发展,我们往往需要多集群,通常处于下面几个原因: 基于数据的隔离; 基于安全的隔离; 多数据中心(容灾) 当构建多个数据中心时,往往需要实现消息互通。举个例子,假如用户修改了个人资料,那么后续的请求无论被哪个数据中心处理,这个更新需要反映出来。又或者,多个数据中心的数据需要汇总到一个总控中心来做数据分析。 上面说的分区复制冗余机制只适用于同一个 Kafka 集群内部,对于多个 Kafka 集群消息同步可以使用 Kafka 提供的 MirrorMaker 工具。本质上来说,MirrorMaker 只是一个 Kafka 消费者和生产者,并使用一个队列连接起来而已。它从一个集群中消费消息,然后往另一个集群生产消息。

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Hunt Framework 3.4.2 发布,小版本修细节!

Hunt Framework 是一个全栈的 D语言 Web 服务框架,框架完全使用 DLang 编写,从底层的 io 设计到协议解析再到框架层完全是自己设计研发,并在使用的便捷性上吸取了其他语言框架的优势,比如 Django 的模板引擎和 Middleware 机制,再比如 Laravel 的依赖输入架构等,让一个完全使用编译型高性能语言开发出来的框架灵活的像 php 框架使用那么简单! Hunt Framework 3.4.2 发布了,相比前一版本,主要变更内容如下: JWT 改进:模块结构优化;支持生成兼容 Apple 推送接口的 Token 修正 IO Buffer 数据复制问题 Json 序列化模块增强,支持循环依赖引用对象的序列化操作 增强 MIME 资源初始化方式 Task 模块改进 新增通用对象池模块 NetClient 模块改进,不再占用一个独立的 EventLoop,减少内存消耗问题 其他若干已知 bug 修复 参考 [1] Documentation: https://github.com/huntlabs/hunt-framework-docs [2] Hunt Skeleton: https://github.com/huntlabs/hunt-skeleton [3] Hunt Framework: https://github.com/huntlabs/hunt-framework

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Apache Ignite 2.9.1 版本发布,小版本更新

Apache Ignite 发行注记 =========================== Apache Ignite 内存计算平台 2.9.1 ----------------------------------------------------------- Ignite核心: 新增支持ZookeeperDiscoverySpi的优雅关闭; 新增二进制元数据的系统视图; 新增元数据存储的系统视图; 新增RebalancingPartitionsTotal指标; 改进了检查点的并发行为; 修复了注销JMX Bean时导致严重系统错误的问题; 修复了即使缓存已经关闭,IgniteCache#isClosed()也会返回false的问题; 修复了无法立即删除过期缓存项的问题; 修复了索引的缓存有不同的数据类型时部分索引重建失败的问题; 修复了出现不可编组值时的本地元存储系统视图错误; 修复了grid-timeout-worker和正在打开的通信连接线程之间的死锁问题; 修复了IgniteServiceProcessor中存在的死锁问题; 修复了扫描查询因断言错误而失败的问题:Unexpected row key; 修复了启用了wal压缩设置后服务端重启的存档问题; 修复了用PRIMITIVE策略初始化Cassandra存储时的空指针问题; 修复了当不同的类加载器用于同一个类的部署时的同步问题; 修复了当客户端重连时SQL缓存可能出现异常的问题; 修复了删除多个缓存时可能出现死锁的问题; 修复了销毁一个缓存时IgniteServiceProcessor可能出现空指针的问题; 修复了客户端节点与缓存拦截器反序列化有关的问题; 修复了如果配置了JMX端口control.sh无法启动的问题; 修复了ZookeeperDiscoverySpiMBeanImpl#getCoordinator无法返回有效的节点作为协调器的问题; 修复了若干日志方面的问题; 修复了交换进程等待队列中的新任务时被认为阻塞的问题; 修复了关于协调器变化的拓扑快照日志输出不正确的问题; 修复了节点初始化过程速度慢的问题; 修复了SystemViewLocal和SystemViewMBean类中Class.isAssignableFrom的不正确使用问题; 修复了若干指标的并发问题; 修复了与带复合主键的WHERE子句中谓词(<和>)处理不正确的问题; 删除了curator-client中的不必要依赖并改进了ZookeeperDiscoverySpi; 删除了IgnitionEx中的不必要错误跟踪; Java瘦客户端: 修复了拓扑更新期间瘦客户端连接/断连时可能导致ignite sys缓存中的分区差异的问题; 修复了瘦客户端在不活动后静默关闭连接通道的问题; 修复了从Java瘦客户端获取缓存配置时不支持的协议版本异常问题; JDBC: 修复了瘦模式驱动报告不正确属性名的问题; 更新了JDBC元数据以匹配实际功能; Ignite .NET: 改进了枚举序列化速度慢的问题; 修复了当IBinaryObject中包含了IBinaryObject字段时反序列化方面的问题; 修复了TransactionImpl的finalizer可能导致进程崩溃的问题; 修复了在Linux上持久化使用直接IO时,子进程变成僵尸进程的问题。 Ignite C++: CMake构建系统新增对Windows的支持; 修复了odbc-example在使用1个附加节点运行时丢失值的问题。

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Nacos

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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。

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。

Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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