java使用局部线程池为什么会造成线程泄露 一、思考 - 造成泄露，肯定是无法被GC回收，那为什么局部线程池没有被回收，我们来通过源码一探究竟 这里先给出结论：ThreadPoolExecutor -> Worker -> Thread 由于存在这样的引用关系，并且 Thread 作为 GC Root ，所以无法被回收 二、通过ThreadPoolExecutor类对源码一探究竟 不详解 ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor( 1, 1, 300, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(1), Executors.defaultThreadFactory() ); thread...阅读全文
为了减少人群聚集、防止交叉感染，很多企业延迟复工并响应国家“停工不停业、停课不停学“的号召，通过在家办公的方式陆续复工。在家，是帮助疫情平复；办公，是维护经济稳定。在特殊时期，远程办公成为企业保障日常经营的首选方式。今天与大家分享一下，在家办公，怎么高效完成远程工作。 在家办公最大的挑战，是远程之下，管理和沟通效率会大大下降。 第一个挑战：很多人在家里进入没有他律的自律。 什么叫没有他律的自律？说人应该自律，没错，我觉得自己是很自律的人，依然觉得跟自己的懒惰作斗争。他律，在公司没人看着你，早上上班9点上班，9点15到自己觉得不好意思，他律是没人看着你，管理效率大大降低。 第二个挑战是沟通效率，没有协作的单兵。 本来在...阅读全文
作者 | 翟娜大数据时代，数据的价值越来越被重视，企业从海量大数据中挖掘所需要的信息，用来驱动业务决策以获得更大的商业价值。与此同时，出现了越来越多的大数据技术帮助企业进行大数据分析，例如 Apache Hadoop，Hive，Spark，Presto，Drill，以及今天我们即将介绍的 Apache Kylin 和 Apache Phoenix 项目等，都是使用 SQL 语言就可以分析大数据，极大地降低了大数据的使用门槛。这些大数据技术提供 SQL 查询接口，不只是因为 SQL 学习成本低，同时也和 SQL 拥有丰富而强大的表达能力、能满足绝大多数的分析需求的特性有关系。了解 Apache Kylin 和 Apache Phoenix 的同学都知道，它们都是使用 Apache HBase ...阅读全文
日期：2021-3-15简介：因为计网作业需要，今天就是讲一讲如何使用ffmpeg把图片转视频以及视频转图片。一、下载ffmpeg你可以在ffmpeg的bin文件下看见以下三个.exe文件二、建个快速打开命令行的bat文件可以新建文件夹.txt->在.txt文件中输入cmd并保存->将.txt后缀名改成.bat可以看一下打开.bat文件后的效果三、自己录制个视频放入bin目录中四、视频转图片打开.bat文件->输入ffmpeg -i GGGabc.mp4 -t 5 -s 1080x1080 -r 15 %3d.jpg 其中-i GGGabc.mp4表示调用bin目录下的GGGabc.mp4视频-t 5表示选取视频中的前五秒进行视频转图像-s 1080x1080表示视频转图片后图片的像素-r ...阅读全文
UML（Unified Modeling Language）是一种统一建模语言，为面向对象开发系统的产品进行说明、可视化、和编制文档的一种标准语言。下面将对UML的九种图+包图的基本概念进行介绍以及各个图的使用场景。一、基本概念 如下图所示，UML图分为用例视图、设计视图、进程视图、实现视图和拓扑视图，又可以静动分为静态视图和动态视图。静态图分为：用例图，类图，对象图，包图，构件图，部署图。 动态图分为：状态图，活动图，协作图，序列图。 1、用例图（UseCase Diagrams）： 用例图主要回答了两个问题：1、是谁用软件。2、软件的功能。从用户的角度描述了系统的功能，并指出各个功能的执行者，强调用户的使用者，系统为执行者完成哪些功能。 2、类图（Class Diagrams）： 用户根...阅读全文
关系型数据库最难的地方，就是建模（model）。 错综复杂的数据，需要建立模型，才能储存在数据库。所谓"模型"就是两样东西：实体（entity）+ 关系（relationship）。 实体指的是那些实际的对象，带有自己的属性，可以理解成一组相关属性的容器。关系就是实体之间的联系，通常可以分成"一对一"、"一对多"和"多对多"等类型。 在关系型数据库里面，每个实体有自己的一张表（table），所有属性都是这张表的字段（field），表与表之间根据关联字段"连接"（join）在一起。所以，表的连接是关系型数据库的核心问题。 表的连接分成好几种类型。 内连接（inner join） 外连接（outer join） 左连接（left join） 右连接（right join） 全连接（full jo...阅读全文
一、前言 第一版的接口响应时长分布统计图表是根据 Prometheus Counter 数据类型制作的折线图,它大概长下面这个样子。 原理其实也非常简单,我就是将请求分组进行统计。大致的代码就是下面这个样子 // UploadAPIRequestDurationCounter 上报接口请求时长 func (s *apiMetrics) UploadAPIRequestDurationCounter(method, endpoint string, duration time.Duration) { getDurationLabel := func(duration time.Duration) string { d := duration.Milliseconds() switch { ca...阅读全文
一、美团数仓架构图如上图，是美团最新的数仓架构图。整个架构图分为三层，从下往上看，最下面一层是数据安全，包括受限域认证系统、加工层权限系统，应用层权限系统，安全审计系统，来保证最上层数据集成与处理的安全；中间一层是统一的元数据中心和全链路血缘，覆盖了全链路的加工过程；最上层根据数据的流向，分成数据集成，数据处理，数据消费，数据应用，四个阶段；在数据集成阶段，对于不同的数据来源（包括用户行为数据，日志数据，DB 数据，文件数据），都有相对应的数据集成系统，把数据收集到统一的存储之中，包括 Kafka 和 Hive 等。在数据处理阶段，有一个面向用户的数据开发平台（万象平台），可以使用两条数据处理链路来加工数据，一个是流式处理链路，一个是离线处理链路。数据加工好了之后，使用内部自研的 Delta...阅读全文
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 一、现象二、解决方法1.问题进一步描述2. 解决方法 总结 一、现象 IDEA启动springboot项目，提示java: java.lang.IllegalArgumentException，没有多余的信息，百度之后都是让修改idea的Java compiler，但是我全都设置的Java8，所以没头绪。 二、解决方法 1.问题进一步描述 谷歌搜了一下，发现Jetbrains的官网有人提这个问题，大致浏览了下，描述和我的问题一致。再看描述产生这个问题的条件：简单描述下，就是IDEA 2020.3版本会复现这个问题，如果升级到2020.4就没有该问题，而且后面的添加提问是说2020.3.1.RC版本也会有这个问题。 链...阅读全文
见字如面，我是小斐，上文介绍了关于运算、阈值、集合操作等相关操作和说明，本文将继续说明PromQL的基础，上文链接如下：排序本节我们将学习如何对查询结果进行排序，或者只选择一组序列中最大或最小的值。我们可以使用 sort()（升序） 或者 sort_desc()（降序）函数来实现对输出结果进行排序，例如，要显示按值排序的每个路径请求率，从最高到最低，我们可以用下面的语句进行查询：sort_desc(sum by(path) (rate(demo_api_request_duration_seconds_count{job="demo"}[5m])))有的时候我们并不是对所有的时间序列感兴趣，只对最大或最小的几个序列感兴趣，我们可以使用 topk() 和 bottomk() 这两个运算符来操作...阅读全文
详解Prometheus四种指标类型，谁还不是个监控老司机了 2023-02-17 14:12 来源: dbaplus社群 原标题：详解Prometheus四种指标类型，谁还不是个监控老司机了 指标是用来衡量性能、消耗、效率和许多其他软件属性随时间的变化趋势。它们允许工程师通过警报和仪表盘来监控一系列测量值的演变（如CPU或内存使用量、请求持续时间、延迟等）。指标在IT监控领域有着悠久的历史，并被工程师广泛使用，与日志和链路追踪一起被用来检测系统是否有不符合预期的表现。 在其最基本的形式中，一个指标数据点是由以下三个部分构成： 一个指标名称 收集该数据点的时间戳 一个由数字表示的测量值 在过去的十年里，随着系统变得越来越复杂，出现了维度度量的概念，也就是说，度量还包括一组标签或标识（即维度）...阅读全文
作为一个软件攻城狮，在日常板砖中，经常会涉及到和其他模块的交互，为了理清这些交互关系，我们需要绘制各个模块间的时序交互图。以前绘制这些交互时序图，用的都是visio，实际使用下来感觉也不是很方便（可能我比较菜，不是visio大神），痛点如下：在绘制时序图时，我们经常会对各个模块的位置和交互的线序进行调整，用visio画图的话，调整模块位置和线序真是又酸又爽。2. 操作不够行云流水，一会儿拖个框，一会儿打个字，要是画图都能像打字一样方便该多好。3. OFFICE全家桶的启动速度你懂得。。。从学生时代我就一直在忍受visio带来的诟病，无奈毕业论文钦定要这玩意画图，不然我早就送他去。。。。。。直到工作后遇到这款神器！！！！！！PlantUML简介顺序图用例图类图对象图活动图组件图部署图状态图时序...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《一种基于Nginx的热点数据调度处理方法》,作者:康****彬一、应用场景基于Nginx的热点数据调度处理，热点节点数据负载均衡处理，减少热点节点压力，提高处理和访问效率；每一个节点的nginx服务接收大量的访问，但是每个节点处理请求都有一个峰值，当请求数达到峰值时，后续请求的处理效率就会有一定的下降，为了保证请求能及时处理，热点节点会触发请求调度策略，转发请求到非热点节点进行处理，若无非热点节点，则触发分布式节点策略，备机节点会启动Nginx服务处理，并接收热点节点转发过来的请求，从而提升访问及处理效率。二、解决的问题解决大量http请求同一个Nginx节点繁忙的问题，做到快速响应。 解决Nginx集群每个节点超负荷接收请求的问题，自动触发分布式策略处理。 解决...阅读全文
先放链接为敬。从上大学开始写论文，流程图也成为不可或缺的一种论文配图，流程图除了表示算法思路，在展示技术路线、整理大纲逻辑、绘制PPT等方面简洁明了、逻辑清晰的效果实在是好，但在电脑上绘制流程图没有“利器”可不行。细数一下我曾用来画过流程图的软件：最早是在Word和PPT文档中添加图形绘制，效率是真的低，规整对齐是真难；后来Microsoft Office里增加了SmartArt功能，模板样式多样化了，但自定义修改可真够麻烦╮(╯▽╰)╭；之后在Xmind也尝试绘制流程图过，但Xmind毕竟是主打思维导图的，过不了完美主义者强迫症的关；再然后是Visio，功能强大，绝对优秀，但是占用磁盘存储也够多，一两个G轻轻松松，另外微软办公软件均默认安装C盘，看着安装后猛增的已用空间，emmmm发愁；再...阅读全文
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作为一个 Mac 电脑的重度用户，我一度羡慕过两款 Windows 上的应用，一个是 Powershell，一个是 Snipaste。而后者——一款强大的截图工具——现已登陆 macOS 平台，开启公测。 Mac 原生截图以优雅著称，也比较易用，殊不知截图可不是按下快捷键那一瞬间的事，前前后后还包括了标注、分享、预览等许多步骤。用过 Snipaste，你才能体会到原来截图中还有那么多见惯不怪的痛点，原来截图是一个流程而不是一个简单的动作。 截图：检测界面元素 截图时我们往往只需要画面中的一部分，平时往往需要手动框选，总是小心翼翼的，防止截进来多余的内容。Snipase 最线打动我的就是检测界面元素，光标移到对应元素上，就会自动出现矩形的选区。 这在截取屏幕上的文字时尤其有用，我不用再去纠结边...阅读全文
Vue3 + TS + Leafletjs 打造企业级原神大地图 Lefalet 是一个为建设移动设备友好的互动地图，而开发的现代的、开源的 JavaScript 库。它是由 Vladimir Agafonkin 带领一个专业贡献者团队开发，虽然代码仅有 31 KB，但它具有开发人员开发在线地图的大部分功能。 Lefalet 设计坚持简便、高性能和可用性好的思想，在所有主要桌面和移动平台能高效运作，在现代浏览器上会利用HTML5和CSS3的优势，同时也支持旧的浏览器访问。支持插件扩展，有一个友好、易于使用的API文档和一个简单的、可读的源代码。 Leaflet.js 是目前最流行的映射库之一。它是一个灵活、轻量级的开源 JavaScript 库，用于创建交互式地图。 Leaflet 是一个用...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《灾难恢复中的异步复制和同步复制》，作者:h****n1.异步复制异步复制用于在远程位置创建数据备份。它涉及从主存储系统复制数据到辅助存储系统，并在两个系统之间设置延迟。这种延迟可以从几秒钟到几分钟不等，具体取决于实现和网络条件。数据传输方面，异步复制涉及从主存储系统定期传输数据到辅助存储系统。数据以块或分块的形式传输，而不是连续传输，这减少了网络和存储资源的负载。这种以块和分块的传输也引入了主存储系统和辅助存储系统之间的数据同步的时间延迟，这种延迟称为复制延迟。在发生故障时，故障转移是从主系统切换到辅助系统的过程。由于异步复制的延迟，故障转移可能涉及一些数据丢失，并且可能需要额外的步骤以确保两个系统之间的一致性。以下是以ceph的异步复制 RBD mirrorin...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《基于空域时空图卷积的步态情绪识别方法》，作者：w****n步态轨迹是一帧帧图结构数据，图结构就是由点和边组成的非欧几里得数据。图结构数据与欧几里得数据，还是存在很大的差距，所以不能直接将卷积操作应用于图结构数据上，从而产生了专门处理图结构数据的图卷积操作。图卷积分为两种：基于空域和基于频域。本文介绍的是基于基于空域图卷积的步态情绪识别方法。空域卷积通过将相邻节点的信息进行聚合来类比传统卷积。结合MPNN（消息传递网络）的思想，空域卷积在形式上可以分解为两个过程：第一个过程是确定每个节点的邻域节点并将节点的信息传递给相邻的节点；第二个过程是节点获取到相邻节点信息后，需要经过相乘求和的方法将信息进行聚合，从而实现节点的状态更新。基于Shif时空图卷积的步态情绪识别网络...阅读全文
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