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一次 HashSet 所引起的并发问题

由于这个应用出问题非常影响用户体验；于是立马让运维保留现场 dump 线程和内存同时重启应用，还好重启之后恢复正常。于是开始着手排查问题。分析首先了解下这个应用大概是做什么的。

2018-11-07

Springcloud在kubernetes上解除注册延迟长的问题

当前我们在容器服务平台上使用springcloud时可能会遇到注册在eureka中的服务在后端服务不能提供服务时，存在较长的时间才能在注册中心中被解除的问题，这时服务处于不可用状态。

2018-10-30

搞定所有的跨域请求问题: jsonp & CORS

本文只想解决问题，所有的代码经过亲自实践。本文解决跨域中的 get、post、data、cookie 等这些问题。

2018-10-30

在映射文件中写了这样的一条sql <select id="selectUserById" parameter="int" resultType="User"> select * from user <if test="id != 0"> id = #{id} </if> </select> 这条sql运行后会抛出一个There is no getter for property named "id" in "class java.lang.Integer"这样的错误原因： mybatis默认使用ongl解析参数，在这里就变成了使用 "java.lang.Integer.id"进行取值，而这里的id是User类所以就抛出了异常解决方案: 1.将#{id}替换为#{_paramter} <select id="selectUserById" parameter="int" resultType="User"> select * from user <if test="id != 0"> id = #{_parameter} </if> </select> 在方法中提前声明 public void methodName(@Param(value ="id") int id,@Param(value="username") String username); 将parameterType="int"转为parameterType="User" 将id的取值顺序重新转到User.id中即可

2018-10-30

关于缓存命中率的几个关键问题！

作者：丁码农来源：www.cnblogs.com/dinglang 一、缓存命中率的介绍命中：可以直接通过缓存获取到需要的数据。不命中：无法直接通过缓存获取到想要的数据，需要再次查询数据库或者执行其它的操作。原因可能是由于缓存中根本不存在，或者缓存已经过期。通常来讲，缓存的命中率越高则表示使用缓存的收益越高，应用的性能越好（响应时间越短、吞吐量越高），抗并发的能力越强。由此可见，在高并发的互联网系统中，缓存的命中率是至关重要的指标。二、如何监控缓存的命中率在memcached中，运行state命令可以查看memcached服务的状态信息，其中cmd_get表示总的get次数，get_hits表示get的总命中次数，命中率 = get_hits/cmd_get。当然，我们也可以通过一些开源的第三方工具对整个memcached集群进行监控，显示会更直观。比较典型的包括：zabbix、MemAdmin等。如图：MemAdmin对memcached服务的命中率情况的监控统计同理，在redis中可以运行info命令查看redis服务的状态信息，其中keyspace_hits为总的命中中次数，keyspace_misses为总的miss次数，命中率=keyspace_hits/（keyspace_hits+keyspace_misses）。开源工具Redis-star能以图表方式直观redis服务相关信息，同时，zabbix也提供了相关的插件对redis服务进行监控。三、影响缓存命中率的几个因素 1、业务场景和业务需求缓存适合“读多写少”的业务场景，反之，使用缓存的意义其实并不大，命中率会很低。业务需求决定了对时效性的要求，直接影响到缓存的过期时间和更新策略。时效性要求越低，就越适合缓存。在相同key和相同请求数的情况下，缓存时间越长，命中率会越高。互联网应用的大多数业务场景下都是很适合使用缓存的。 2、缓存的设计（粒度和策略）通常情况下，缓存的粒度越小，命中率会越高。举个实际的例子说明：当缓存单个对象的时候（例如：单个用户信息），只有当该对象对应的数据发生变化时，我们才需要更新缓存或者让移除缓存。而当缓存一个集合的时候（例如：所有用户数据），其中任何一个对象对应的数据发生变化时，都需要更新或移除缓存。还有另一种情况，假设其他地方也需要获取该对象对应的数据时（比如其他地方也需要获取单个用户信息），如果缓存的是单个对象，则可以直接命中缓存，反之，则无法直接命中。这样更加灵活，缓存命中率会更高。此外，缓存的更新/过期策略也直接影响到缓存的命中率。当数据发生变化时，直接更新缓存的值会比移除缓存（或者让缓存过期）的命中率更高，当然，系统复杂度也会更高。 3、缓存容量和基础设施缓存的容量有限，则容易引起缓存失效和被淘汰（目前多数的缓存框架或中间件都采用了LRU算法）。同时，缓存的技术选型也是至关重要的，比如采用应用内置的本地缓存就比较容易出现单机瓶颈，而采用分布式缓存则毕竟容易扩展。所以需要做好系统容量规划，并考虑是否可扩展。此外，不同的缓存框架或中间件，其效率和稳定性也是存在差异的。 4、其他因素当缓存节点发生故障时，需要避免缓存失效并最大程度降低影响，这种特殊情况也是架构师需要考虑的。业内比较典型的做法就是通过一致性Hash算法，或者通过节点冗余的方式。有些朋友可能会有这样的理解误区：既然业务需求对数据时效性要求很高，而缓存时间又会影响到缓存命中率，那么系统就别使用缓存了。其实这忽略了一个重要因素--并发。通常来讲，在相同缓存时间和key的情况下，并发越高，缓存的收益会越高，即便缓存时间很短。四、提高缓存命中率的方法从架构师的角度，需要应用尽可能的通过缓存直接获取数据，并避免缓存失效。这也是比较考验架构师能力的，需要在业务需求，缓存粒度，缓存策略，技术选型等各个方面去通盘考虑并做权衡。尽可能的聚焦在高频访问且时效性要求不高的热点业务上，通过缓存预加载（预热）、增加存储容量、调整缓存粒度、更新缓存等手段来提高命中率。对于时效性很高（或缓存空间有限），内容跨度很大（或访问很随机），并且访问量不高的应用来说缓存命中率可能长期很低，可能预热后的缓存还没来得被访问就已经过期了。原文发布时间为：2018-10-21 本文作者：丁码农本文来自云栖社区合作伙伴“ Java后端技术”，了解相关信息可以关注“ Java后端技术”。

2018-10-21

Jenkins 解决Git插件不兼容问题的方案

简介 Jenkins 解决Git插件不兼容问题的方案，很多时候由于项目打包需求的插件版本不同，导致jenkins加载插件失败或者配置经常丢失。今天我们主要解决Git插件不兼容或者版本问题。

2018-10-11

pipenv 2018.7.1 版本'module' object is not callable' 问题解决

当使用 pipenv 在安装依赖包时，出现如下问题， > pipenv install Pipfile.lock (ca72e7) out of date, updating to (c2d5f0

2018-10-09

程序员面试时应该注意哪些问题？

好了，言归正传，程序员面试应该注意哪些问题，才能给面试官留下一个好印象呢？先从着装开始，毕竟第一印象很重要。

2018-10-08

Python Vs R：数据科学家的永恒问题

Python和R是当今数据科学最常用的两种语言。它们都是完全开源的产品，并且可以根据GNU公共许可证的要求完全免费使用和修改。但哪一个更好？而且，更重要的是，你应该学习哪一个？两者都被广泛使用，并且是每个数据科学家手中的标准工具。答案可能让您感到惊讶 - 因为作为专业数据科学家，您应该准备好应对这两者。 Python有一些使用案例，R也是如此。使用它们的场景各不相同。更常见的是环境以及客户或雇主的需求决定了Python和R之间的选择。许多事情在Python中都比较容易。但R也在您的开发工具包中占有一席之地。 python Python是Guido Van Rossum于1991年发布的通用编程语言。从那时起，Python已在多种环境中用于多种用途，包括但不限于： ●Web开发（Django） ●Web微服务（Flask） ●适用于Python的Zappa无服务器框架 ●TensorFlow（深度学习机器学习模型） ●Keras（简化TensorFlow开发的高级抽象） Python闪耀的另一种情况是现有的数量众多的库，这些库很容易获得并且可以开源使用。 PyPI（Python Package Index的简称）存储库中提供了大量软件包，包含超过121k的软件包，可以在不同的抽象级别自动执行许多编程任务，使程序员的生活变得轻松。 PyPI的软件包中至少有6k专注于数据科学。 Python在可读性方面也很出色。与R相比，Python更容易阅读和理解。 Python比R更快，在某些情况下显着更快。 R R是由统计学家为统计学家设计的统计学家编程语言。它起源于90年代的George Ross Ihaka和Robert Gentleman。 R擅长学术用途并掌握在统计学家手中。在统计学方面接受过正规培训的人，如统计学位，发现与R合作非常简单。 R软件包或库的存储库称为CRAN（Comprehensive R Archive Network），包含近12k软件包，其中大约一半用于数据科学。 R还擅长数据可视化。一次性分析数据通常更简单，更容易在R中表达。此外，曾几何时，使用Python意味着将许多库链接在一起，其中一些库在功能修订和库更新后会变得不兼容。由于Anaconda，这已不再适用 - 见下文。在很短的时间内，深度学习严格来说就是一个Python功能 - 它在很短的时间内将机器学习世界的平衡转向了Python。然而，随着R中TensorFlow的Keras的发布，该因素也发生了变化，现在可以在R中使用深度学习模型。所以答案是什么？你应该使用哪一个? 答案 - 两者兼而有之。 Continuum Analytics的Anaconda发行版完全改变了了机器学习现状。 Anaconda支持Python和机器学习所需的标准库 - NumPy，SciPy，Pandas，SymPy，Seaborn，Matplotlib - 以及完全支持R和一个名为R Studio的出色IDE。对于深度学习，它支持TensorFlow，Theano，Caffe，Scikit-Learn和Torch。其最显着的特点之一是引入了Jupyter Notebook，这是一个集成平台，支持在同一环境中使用Python和R，同时保持所有开源。另一个选项是Atom文本编辑器的Hydrogen插件。它允许您输入可在Jupyter Notebook中使用的任何代码，并在编辑器中返回结果。但是，它仍处于alpha状态，并在本地计算机上出现错误而崩溃。 Jupyter Lab应用程序允许在相同的环境中编辑Python和R笔记本，使用独立甚至远程内核的概念。因此，Python在机器学习方面表现优异，而R在统计学方面表现优异。但是你为什么要学习两者？因为专业数据科学家需要非常详细地了解机器学习算法背后的统计数据和数学知识。我们将研究两个SVM机器学习模型，一个通过Python代码，另一个通过R代码。这将为我们提供两种语言如何工作的良好画面。 carbon.png R代码该程序使用虹膜数据集来说明非线性SVM分类器的使用。这段代码故意稍微复杂一些，因为它将ML技术应用于完整的内置数据集 - 虹膜数据集 - 用于说明传统ML技术容量的规范数据集之一。这段代码还说明了R的内置统计函数的用法。在执行下面的代码之前，您需要安装R包e1071并通过调用库（e1071）将其添加到编译列表中。但不要担心 - 在R Studio中安装新软件包非常简单。正如您所看到的，R代码在其图形和统计能力方面基本上比Python更强大。作为统计学家的统计学家的语言，如果你有统计学背景，使用R将是你在数据科学新职业生涯中最好的启动板。结论因此，当谈到在Python和R之间进行选择时，任何数据科学家都会知道他应该知道两者。那么，在Python与R之间，总结一下：两者都在数据科学中执行类似的任务，但是针对不同的领域进如果您是软件工程师，请选择Python。如果您是学术研究员，请选择R. 如果您是数据科学家 - 请同时选择两者。

2018-10-02

程序员面试最常见问题TOP 48

你在申请这些工作时，肯定很想知道面试官会问到哪些问题。在本文中，作者会分享一些常见的编程面试问题，这些问题来自于针对不同经验层次的程序员的面试——从应届毕业生到具有一两年经验的程序员。

2018-09-27

Android组件化开发实践（四）：组件间通信问题

记得第一次实施项目组件化时，遇到的最大困扰就是，组件之间的通信问题。

2018-09-26

Android多进程之Binder解绑监听的问题

Android多进程系列 Android 多进程通信之几个基本问题 Android多进程之Binder的使用 Android多进程之手动编写Binder类接上一篇文章《Android多进程之手动编写Binder

2018-09-24

K8S存储卷常见问题 - OSS

Pod挂载、卸载失败，日志中报Orphaned pod；该问题为kubelet删除pod的bug，相关解决方法：链接通过subpath挂载oss时候容器出现上述错误，目前不建议使用subpath方式

2018-09-13

K8S存储卷常见问题 - NAS

注意：如果NAS挂载不上，可以手动在节点上执行mount 挂载，如果手动挂载也失败，则需要检查网络连通性等问题，可以联系NAS团队解决； 1.

2018-09-13

线程中断以及线程中断引发的那些问题

这里大家需要注意一个问题：Thread.interrupted()方法只是修改了当前线程的状态告诉他被中断了，但是对于非阻塞中的线程，只是改变了中断状态，即 Thread.isInterrupted()

2018-09-09

Eclipse的maven项目自动重置jdk版本的问题

我发现，不知道为什么，我明明将eclipse上这个项目的build path里面的jre修改成了1.8版本的，但是只要update project就会变回1.5问题描述如下：一个普通的maven项目你看到红色的叉叉

2018-09-06

HDwiki+discuz在启用https下的整合问题

MYSQL 5.7 HDwiki 5.1（6.0安装成功后打开前台，提示http 500错误，找不到原因） discuz X3.4 因为宽带运营商关闭了80端口，443端口有开，所以就直接用上https，结果问题一大堆

2018-09-05

CXF与JDK或者JAVA的版本兼容问题

我们看一下配置好的的cxf我们在cmd执行cxf的bin中的命令endorsed文件夹如何如何，百度一下发现，问题的根源还是java8 和以后版本的java有很大差异，cxf无法完美兼容。

2018-09-04

带你玩转Logview: MaxCompute Logview参数详解和问题排查

Job提交到MaxCompute后，会生成Logview的链接，用户可以直接在浏览器上打开Logview链接，进入查看Job的信息，而对于Logview上的诸多参数信息，究竟应该怎么“拨开云雾”，发现问题所在呢

2018-09-02

修正 Chrome 50 中关于 Date.parse 的问题

function logDate (dateString) { const time = Date.parse(dateString) console.log(time, new Date(time)) } 问题

2018-09-02

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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。

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一次 HashSet 所引起的并发问题

Springcloud在kubernetes上解除注册延迟长的问题

搞定所有的跨域请求问题: jsonp & CORS

Mybatis3.x 遇到的问题整合[持续更新]

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