synchronized (this) { print(s); newLine(); } } 此处主要利用了Java中所有对象都继承了Object类，而Object类内有toString...都到这你肯定有疑问，即使你说的完全正确，但是也没见得调用了对象的toString()；此疑问的解答，在于String中静态方法valueOf()方法利用到了对象的toString()方法。..."null" : obj.toString(); } 这样就完整地解答了此问题。
TPC基准程序及tpmc值 ─ 兼谈在使用性能度量时如何避免误区 今天的用户在选用平台时面对的是一个缤纷繁杂的世界。用户希望有一种度量标准,能够量化计算机系统的性能，以此作为选型的依据。...二、如何衡量计算机系统的 性能和价格 在系统选型时，我们一 定不要忘记我们是为特定用户环境中的特定应用选择系统。切忌为了“与国际接 轨”而盲目套用“国际通用”的东西。...在使用任何一种 性能和价格度量时，一定要弄明白该度量的定义，以及它是在什么系统配置和运 行环境下得到的，如何解释它的意义等。下面我们由好到差讨论三种方式。...这种方式在中国尤其重要，因为中国的信息系统有其特 殊性。3、使用通用基准程序 如果第1种和第2种方 式都不行，则使用如TPC－C之类的通用基准程序，这是不得已的一种近似方法。...在使用TPC－C时，我们应该清楚地知道：我的应用是否符合 批发商模式?事务请求是否与表1近似?对响应时间的要求是否满足表1?如果都不 是，则tpmC值的参考价值就不太大了。
背景 在上一篇文章《Istio 最佳实践系列：如何实现方法级调用跟踪》中，我们通过一个网上商店的示例程序学习了如何使用 OpenTracing 在 Istio 服务网格中传递分布式调用跟踪的上下文，以及如何将方法级的调用信息加入到...在本篇文章中，我将继续利用 eshop demo 程序来探讨如何通过 OpenTracing 将 Kafka 异步消息也纳入到 Istio 的分布式调用跟踪中。...Kafka 消息时生成调用跟踪信息。...在调用Tracer.buildSpan()方法创建新的Span时，如果Tracer目前存在一个Active Span，则会将该Active Span缺省作为新创建的Span的Parent Span。...50+篇超实用云原生技术干货合集 Istio最佳实践系列：如何实现方法级调用跟踪？ 如何在 Istio 中支持 Dubbo、Thrift、Redis 以及任何七层协议？
近期有用户在使用EasyCVR调用WebRTC接口时，出现卡顿丢帧现象，请求我们协助排查。...EasyCVR平台在将前端设备（摄像机）编码出来的视频，直接传输到浏览器（Chrome）进行解码，传输过程不做视频数据的处理，在传输至浏览器后，WebRTC的底层视频解析和播放均是通过浏览器（Chrome...针对上述问题，我们可以通过以下两种方法来解决：1）将Chrome升级到最新版本：点击“设置”-“关于Chrome”，升级系统即可：2）设置目标Chrome为软解码点击“设置”-“系统”，如图所示，关闭“使用硬件加速模式
一、前言 二、Linux 平台 三、Windwos 平台 一、前言 程序在执行过程中 crash 是非常严重的问题，一般都应该在测试阶段排除掉这些问题，但是总会有漏网之鱼被带到 release 阶段。...因此，程序的日志系统需要侦测这种情况，在代码崩溃的时候获取函数调用栈信息，为 debug 提供有效的信息。...这篇文章的理论知识很少，直接分享 2 段代码：在 Linux 和 Windows 这 2 个平台上，如何用 C++ 来捕获函数调用栈里的信息。 二、Linux 平台 1....} 三、Windwos 平台 在 Windows 平台下的代码实现，参考了国外某个老兄的代码，如下： 1....利用以上几个神器，基本上可以获取到程序崩溃时的函数调用栈信息，定位问题，有如神助！ ----
在Linux系统中，rsync是一种强大的工具，用于文件和目录的备份和同步。然而，在进行备份时，我们可能希望排除某些文件或目录，例如临时文件、日志文件或其他不需要备份的内容。...本文将介绍在Linux中使用rsync进行备份时如何排除文件和目录的方法。图片方法一：使用--exclude选项rsync提供了--exclude选项，可以在命令行中指定要排除的文件或目录。...方法三：使用rsync的模式匹配rsync还支持使用模式匹配来排除文件和目录。我们可以使用通配符来匹配文件和目录名。.../在上述示例中，我们使用*.log来排除所有以".log"结尾的文件，并使用temp*/来排除以"temp"开头的目录。...图片结论在Linux中，使用rsync进行备份时，排除文件和目录对于保持备份的干净和高效非常重要。
概要：在使用storm分布式计算框架进行数据处理时，如何保证进入storm的消息的一定会被处理，且不会被重复处理。这个时候仅仅开启storm的ack机制并不能解决上述问题。...那么该如何设计出一个好的方案来解决上述问题? 现有架构背景：本人所在项目组的实时系统负责为XXX的实时产生的交易记录进行处理，根据处理的结果向用户推送不同的信息。...storm设置的超时时间为3分钟；kafkaspout的pending的长度为2000；storm开启ack机制，拓扑程序中如果出现异常则调用ack方法，向spout发出ack消息；每一个交易数据会有一个全局唯一性...解决方案：在拓扑B中添加唯一性过滤bolt即可解决。...个人推测：当时实时系统架构设计时，设计唯一性过滤bolt时，可能仅仅是考虑到外部系统向kafka推送数据可能会存在相同的消息，并没有想到storm本身tuple超时导致的消息重复处理。
大型的互联网产品总会有多台服务器支撑整个产品系统的运行，如果发布新版本代码的时候（比如我们公司还是最暴力的复制/粘贴，当然有自己的自动上线工具也不太可能避免这种问题），由于多台机器代码上线会有一定的延迟...，造成的结果可能是机器代码版本不一致，导致处理请求造成不同的处理结果，引发脏数据问题，应该如何避免呢？...- 以交易支付系统为例，首先暂停业务方对于支付服务的调用，之后的业务方请求记录操作日志，交易系统升级，升级完毕之后恢复业务方支付调用，通过服务恢复暂停期间操作日志，起补偿作用； - 如果出现脏数据说明你们分流出现了问题...，当部署时，难道不是对于机器做有效屏障吗？
在使用React Hooks时，可以使用useEffect钩子来处理副作用和替代生命周期方法。useEffect钩子可以在组件渲染时执行副作用操作，根据需要进行清理。...例如，使用空的依赖数组来模拟componentDidMount，使用清理函数来模拟componentWillUnmount。...// componentWillUnmount cleanup(); }; }, []); return ( // 组件渲染内容 ); } 这里副作用操作在组件首次渲染时执行...返回的清理函数在组件卸载时执行，模拟了componentWillUnmount方法。 通过使用useEffect钩子，在函数组件中处理副作用操作，模拟类组件的生命周期方法。...使用Hooks更加灵活和简洁，避免了使用类组件时的繁琐代码和状态管理。
最近都在看小马哥的 Spring 视频教程，通过这个视频去系统梳理一下 Spring 的相关知识点，就在一个晚上，躺床上看着视频快睡着的时候，突然想到当我们在使用 SpringMVC 时，Spring...容器是如何与 Servlet 容器进行交互的？...虽然在我的博客上还有几年前写的一些 SpringMVC 相关源码分析，其中关于 Spring 容器如何与 Servlet 容器进行交互并没有交代清楚，于是趁着这个机会，再撸一次 SpringMVC 源码...因此，ContextLoaderListener 最主要的作用就是在 Tomcat 启动时，根据配置加载 Spring 容器。 ?...在将 Spring 容器初始化最后以一个元素的形式保存到 Servlet 容器之后，那么 SpringMVC 在初始化时，是如何拿到 Spring 容器的呢？
微信图片_20200709201425.jpg但初学Spark的人往往都会有这样的疑惑，为什么Spark任务只有在调用action算子的时候，才会真正执行呢？...导致map执行完了要立即输出，数据也必然要落地（内存和磁盘） 2. map任务的生成、调度、执行，以及彼此之间的rpc通信等等，当牵扯到大量任务、大数据量时，会很影响性能 看到这两点是不是很容易联想到...但是每个Spark RDD中连续调用多个map类算子，Spark任务是对数据在一次循环遍历中完成还是每个map算子都进行一次循环遍历呢？ 答案很确定：不需要对每个map算子都进行循环遍历。...会将多个map算子pipeline起来应用到RDD分区的每个数据元素上（后续将要介绍的SparkSQL中的Dataset/DataFrame也是如此） 下面说几个算子的优化，这也是面试中经常问的问题： 在我们实际的业务场景中经常会使用到根据...join，则可以使用cgroup，以避免分组展开然后再次分组的开销 Spark目前提供了80多种算子，想熟练掌握这些算子如何运用，笔者建议学习一下Scala语言，原因除了《Spark通识》中说的那两点之外
但初学Spark的人往往都会有这样的疑惑，为什么Spark任务只有在调用action算子的时候，才会真正执行呢？咱们来假设一种情况：假如Spark中transformation直接触发Spark任务！...导致map执行完了要立即输出，数据也必然要落地（内存和磁盘） 2. map任务的生成、调度、执行，以及彼此之间的rpc通信等等，当牵扯到大量任务、大数据量时，会很影响性能 看到这两点是不是很容易联想到...但是每个Spark RDD中连续调用多个map类算子，Spark任务是对数据在一次循环遍历中完成还是每个map算子都进行一次循环遍历呢？ 答案很确定：不需要对每个map算子都进行循环遍历。...会将多个map算子pipeline起来应用到RDD分区的每个数据元素上（后续将要介绍的SparkSQL中的Dataset/DataFrame也是如此） 下面说几个算子的优化，这也是面试中经常问的问题： 在我们实际的业务场景中经常会使用到根据...join，则可以使用cgroup，以避免分组展开然后再次分组的开销 Spark目前提供了80多种算子，想熟练掌握这些算子如何运用，笔者建议学习一下Scala语言，原因除了《Spark通识》中说的那两点之外
在使用NoSQL数据库时，你遇到过哪些挑战？如何解决这些挑战？...在使用 NoSQL 数据库时，可能会遇到以下挑战： 数据模型设计：NoSQL 数据库不像传统的关系型数据库，没有固定的表结构和严格的数据模型。...因此，在设计数据模型时需要考虑如何组织数据、选择适当的数据类型，并且要根据应用程序的查询需求进行优化。...在写入数据时，可能会遇到数据冲突、数据丢失或数据不一致的情况。解决这个挑战的方法包括使用分布式事务、使用乐观并发控制、使用版本控制等。...在连接时，我们指定了 MongoDB 的地址和端口号。 然后，我们选择了名为 mydb 的数据库和名为 mycollection 的集合。如果这些数据库和集合不存在，MongoDB 会自动创建它们。
今日说“法”：如何防止reg、wire型信号在使用逻辑分析仪时被优化 欢迎大侠来到FPGA技术江湖新栏目今日说“法”，当然，在这里我们肯定不是去研究讨论法律法规知识，那我们讨论什么呢，在这里我们讨论的是产品研发以及技术学习时一些小细节小方法等...今天带来的是“如何防止reg、wire型信号在使用逻辑分析仪时被优化”，话不多说，上货。 随着FPGA设计复杂程度越来越高，芯片内部逻辑分析功能显得越来越重要。...也就是说，我们必须能够在综合的网表文件中找到相应的信号。如果是使用XST综合的话，最好保留芯片内部结构的层次，这样就可以在相应的子模块查找需要观察的信号。...跟reg相关的综合属性，除了/synthesis noprune/可用，还有一个/synthesis preserve/可用 二者的差别在于： /synthesis noprune/ 避免Quartus.../synthesis preserve/ 避免Quartus II把reg信号当成VCC或者GND等常数 同时单独的reg信号也可以： (preserve) reg [3:0] cnt;防止被优化掉。
欢迎大侠来到FPGA技术江湖新栏目今日说“法”，当然，在这里我们肯定不是去研究讨论法律法规知识，那我们讨论什么呢，在这里我们讨论的是产品研发以及技术学习时一些小细节小方法等，欢迎大家一起学习交流，有好的灵感以及文章随笔...今天带来的是“如何防止reg、wire型信号在使用逻辑分析仪时被优化”，话不多说，上货。 ? 随着FPGA设计复杂程度越来越高，芯片内部逻辑分析功能显得越来越重要。...也就是说，我们必须能够在综合的网表文件中找到相应的信号。如果是使用XST综合的话，最好保留芯片内部结构的层次，这样就可以在相应的子模块查找需要观察的信号。...跟reg相关的综合属性，除了/*synthesis noprune*/可用，还有一个/*synthesis preserve*/可用 二者的差别在于： /*synthesis noprune*/ 避免Quartus.../*synthesis preserve*/ 避免Quartus II把reg信号当成VCC或者GND等常数 同时单独的reg信号也可以： (*preserve*) reg [3:0] cnt;防止被优化掉
在C++中，可以使用智能指针来有效地管理动态分配的内存，避免内存泄漏的问题。...当std::unique_ptr超出作用域或被删除时，它会自动释放内存。...它使用引用计数来管理内存的释放。只有当最后一个std::shared_ptr超出作用域或被删除时，内存才会被释放。...可以使用std::weak_ptr来避免循环引用的问题。...); std::weak_ptr weakPtr = ptr1; // 弱引用 std::shared_ptr ptr2 = weakPtr.lock(); // 获取共享所有权 使用智能指针可以避免手动释放内存的问题
()方法，调用toString()时将返回类似Person@15db9742这样的字符串，这并不能直观地表达对象的内容。...避免暴露敏感信息： 如果对象包含敏感信息（如密码、个人信息等），在toString()方法中应避免包含这些信息，以防止潜在的安全风险。...考虑性能： toString()方法可能在调试或日志记录中频繁调用，因此应确保其实现高效，避免不必要的性能开销。...例如，在集合类（如List、Set等）中打印元素信息时，重写toString()方法可以提供更直观的对象表示。...在实现toString()方法时，应遵循最佳实践，提供有意义的信息，避免暴露敏感信息，并考虑使用工具类和库来简化实现。
但是装箱和拆箱操作严重的影响了所开发的应用程序的性能，并且在部分情况下还会创建对象的临时拷贝，进而会造成难以查找的 bug 。下面我们就具体来讲解一下如何减少装箱和拆箱。...在 .NET 2.0 以后我们可以使用泛型类型及其方法来取代大部分装箱与拆箱操作，但是 .NET 中依然存在大量的方法接收 System.Object 类型的参数，因此在以值类型为参数调用这些方法的时候依然会发生装箱和拆箱操作...(); 如果要避免上述问题，我们可以提前把值手动转化为 string 类型，也就是显示的调用 ToString 方法，这样就可以防止编译器将其隐式的转换为 System.Object 。...，避免在不需要使用 System.Object 的地方直接使用值类型。...当我们在 students[0] 上调用 ToString 方法时又创建了一份拷贝。因此这里我建议将值类型设计为不可变类型。
一致 Hash 算法 当我们在做数据库分库分表或者是分布式缓存时，不可避免的都会遇到一个问题: 如何将数据均匀的分散到各个节点中，并且尽量的在加减节点时能使受影响的数据最少。...之后需要将数据定位到对应的节点上，使用同样的 hash 函数 将 Key 也映射到这个环上。 ? 这样按照顺时针方向就可以把 k1 定位到 N1节点，k2 定位到 N3节点，k3 定位到 N2节点。...拓展性 当新增一个节点时: ? 在 N2 和 N3 之间新增了一个节点 N4 ，这时会发现受印象的数据只有 k3，其余数据也是保持不变，所以这样也很好的保证了拓展性。...这样会导致大部分数据都在 N1 节点，只有少量的数据在 N2 节点。 为了解决这个问题，一致哈希算法引入了虚拟节点。将每一个节点都进行多次 hash，生成多个节点放置在环上称为虚拟节点: ?...计算时可以在 IP 后加上编号来生成哈希值。 这样只需要在原有的基础上多一步由虚拟节点映射到实际节点的步骤即可让少量节点也能满足均匀性。
各种网络技术的大规模商用，视频随时随地可看、可控、可视频会议调度指挥、可智能预警、可智能检索回溯的诉求越来越多，尤其是移动视频应用技术和智能语音技术的普及和发展，使得视频智能分析和语音智能理解支持的需求在各行各业越来越受到青睐和重视...而在传统视频监控、视频会议行业里面，互联网思维、架构和技术完全可以成功引入，尤其是在移动互联网、物联网、深度学习、智能分析、云端组网方面的融合技术，完全能够满足新形势下的各种行业的终端智能化的需要。...软件使用过程中如何保存用户登录时的信息 解决问题 保存用户登录的信息，方法有很多种，下面是我以前做的一个案例，方法是通过使用cookie的方法来进行保存的 HTML代码 ? js代码 ?...当我们需要销毁时，只需要通过把路径地址设置为空就可以实现。 视频流媒体服务器EasyNVR播放界面： ?
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