导读 在软件开发的复杂世界中，数据库死锁往往是隐藏在数据操作深处的隐患，它们可能在任何时候无声无息地破坏系统的稳定性。在最新的测试中，测试工程师竟然意外发现了一个潜伏已久的数据库死锁问题。这个发现不仅展示了细致测试的重要性，也提醒我们即使是看似不起眼的系统异常，也可能是潜在大问题的冰山一角。在本文中，我们将深入探讨这个死锁是如何被发现的，以及我们可以从中学到的宝贵经验。
接着上文：绘制基础图形函数已经全部清楚，然后进阶鼠标拖画。 鼠标拖画，需要用到鼠标事件 鼠标事件： 与C++Qt一样，鼠标事件，需要重载鼠标事件函数如下：
1.目的： /*设计一个计算图形面积的类库。 类库的顶层是一个抽象类，并且提供三个纯虚函数；显示数据成员、返回面积和返回体积。 Class Shape { virtual void showData()=0; virtual double reArea()=0; virtual double reVolume()=0; }; 第二层由Shape类派生TwoDimShape（二维图形）和ThreeShape（三维图形）， 它们增加了有关的数据成员，但没有成员函数的实现。 第三层派生具体的图形类。TwoDimS
如图当接入端(Third-APP)调用Rollbar SDK时表示包含的网络(异常数据上传等)和存储(异常存储管理)可达到复用效果。
1.目的： /*//修改--5-16-关于球体表面积和体积公式错误*/ /*设计一个计算图形面积的类库。 类库的顶层是一个抽象类，并且提供三个纯虚函数；显示数据成员、返回面积和返回体积。 Class Shape { virtual void showData()=0; virtual double reArea()=0; virtual double reVolume()=0; }; 第二层由Shape类派生TwoDimShape（二维图形）和ThreeShape（三维图形）， 它们增加了有关的数据成员
上一篇介绍了，前端为什么要有监控系统？前端监控系统的意义何在？有小伙伴看完后留言想听些详细的实现。那么本篇我们就开始介绍前端监控如何实现。
技术社群的这篇文章《技术分享 | 如何校验 MySQL&Oracle 时间字段合规性》，介绍了对MySQL和Oracle数据库插入时间规范校验方面的问题，这种操作很少见，但校验的场景，还是很常见的。
后端的测试重点，主要集中在数据的采集处理、标签计算效率、异常数据排查（功能），测试脚本编写（HiveQL）、自动化脚本编写（造数据、数据字段检查等）
书接前文：服务容错的必要性与Spring Cloud Alibaba Sentinel 限流配置实战 ，本文主要介绍 Sentinel 的熔断降级。
小编在正式进入工作之后，面对的第一个需要去解决的问题：在网络安全监测中，如何发现异常数据？如异常用户登录，异常操作等。对于网络上的问题我确实是第一次接触这样类型的数据，虽然数据的产生只是一些登录和操作统计，包括piwik这样的网络数据统计平台给出的基本数据类型，数据库中还是都有的，只是很多维度在一定意义上有很多冗余（如经纬度与城市），还有一些离散形式的已指定的ID标签，并未能合理使用；而之前的基本处理方式是按照这些固定的标签是否满足层级的规则表和白名单，虽然加入了flume和kafka这样高效的架构，但在实
可查的异常（checked exceptions）:Exception下除了RuntimeException外的异常 不可查的异常（unchecked exceptions）:RuntimeException及其子类和错误（Error）
java阿里巴巴规范提示：方法【edit】需要在Transactional注解指定rollbackFor或者在方法中显示的rollback。
一个服务常常会调用别的模块，可能是另外的一个远程服务、数据库，或者第三方 API 等。例如，支付的时候，可能需要远程调用银联提供的 API；查询某个商品的价格，可能需要进行数据库查询。然而，这个被依赖服务的稳定性是不能保证的。如果依赖的服务出现了不稳定的情况，请求的响应时间变长，那么调用服务的方法的响应时间也会变长，线程会产生堆积，最终可能耗尽业务自身的线程池，服务本身也变得不可用。 现代微服务架构都是分布式的，由非常多的服务组成。不同服务之间相互调用，组成复杂的调用链路。以上的问题在链路调用中会产生放大的效果。复杂链路上的某一环不稳定，就可能会层层级联，最终导致整个链路都不可用。因此我们需要对不稳定的弱依赖服务调用进行熔断降级，暂时切断不稳定调用，避免局部不稳定因素导致整体的雪崩。熔断降级作为保护自身的手段，通常在客户端(调用端)进行配置。当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口之内，对该资源的调用都自动熔断(默认行为是抛出 DegradeException)。注意：Sentinel 1.8.0 对熔断降级特性进行了全新的改进升级。
这篇文章是写给想对目前的业务系统进行监控但是又不知道从何入手的小伙伴看的，又或者是对于现有监控机制的一个反思，具体为什么要做这件事情，可以参照一下下边这篇，结合着看看。
以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。
作者简介 陈清渠，毕业于武汉大学，多年软件及互联网行业开发经验。14年加入携程，先后负责了订单查询服务重构，实时用户行为服务搭建等项目的架构和研发工作，目前负责携程技术中心基础业务研发部订单中心团队。 携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统），动态广告，用户画像，浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足
携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 携程原有的实时用户行为系统存在一些问题，包括：1）数据覆盖不全；2）数据输出没有统一格式，对众多使用方提高了接入成本；3）日志处
码云项目推荐 毫无疑问，每个 Java 开发人员都需要一个代码编辑器或 IDE 。目前主流的 Java IDE 有三个，分别是 NetBeans、Eclipse 与 IntelliJ IDEA，相信国内的开发者还是使用 Eclipse 的居多。今天推荐几款国产 Eclipse 插件，希望能够在日常工作中帮助到大家。 如果大家有好的 Eclipse 开源项目，也可以托管到码云上，我们会及时给予推荐。最后，如果你很喜欢以下提到的项目，别忘了分享给其他人噢。 1、项目名称：Eclipse SmartQQ 插
携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 携程原有的实时用户行为系统存在一些问题，包括：1）数据覆盖不全；2）数据输出没有统一格式，对众多使用方提高了接入成本；3）日志处理模块是web service，比较难支持多种数据处理策略和实现方便扩容应对流量洪峰的需求等。 而近几年旅游市场高速增长，数据量越来越大，并且会持续快速增长。有越来越多的使用需求，对系统的实时性，稳定性也提出了更高的要求。总的来说，当前需求对系统的实时性/可用性/性能/扩展性方面都有很高的要求。 一、架构 这样的背景下，我们按照如下结构重新设计了系统：
数据缺失分为两种：一种是行记录的缺失，这种情况又称数据记录丢失；另一种是数据列值的缺失，即由于各种原因导致的数据记录中某些列的值空缺。
携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。
根据数据查询路径查询目标任务数据的数据索引信息，对数据索引信息进行特征提取，得到特征信息集合；将特征信息集合输入聚类模型进行特征聚类，得到目标聚类结果；根据目标聚类结果构建距离数据离散分布图，根据距离数据离散分布图判断数据索引信息是否存在异常，得到数据异常判断结果；根据数据异常判断结果确定对应的异常索引节点；根据数据库组织信息，对异常索引节点进行数据库异常根因分析，生成目标任务数据对应的根因分析结果。
发生故障后，不要只顾闷头排查问题，还要及时向你的直属领导汇报故障现象、影响范围、修复措施和修复进度，如果可以，最好再汇报一个大概的恢复时间。这不是浪费时间，而是让你的领导快速了解故障情况，评估风险，以便于协调内外部资源，同时争取更多的决策时间应对老板或业务部门的催促。如果是等级较高的故障就需要联系该系统相关人员一起排查，同时与该业务线的前后端开发、测试、运维及 DBA，多线程并行作战。在清楚故障现象后，各自排查自己负责的模块，最大限度地动用可利用的资源。严重的线上故障一定是要协调各方资源一起排查，因为只有掌握了足够多的信息，才能做出解决问题的正确决策。有必要的情况下，对故障升级要求更多的人投入进来解决该问题
提到监控系统，大部分同学首先想到的是后端监控。很明显，比如检测服务器性能，数据库性能，API 的访问流量，以及各种服务的运行情况等等，都与后端息息相关。而前端更多承担的是 UI 展现的角色，主要关注页面怎么排版设计，好像没什么需要监测的地方，因此一直以来都没有涉及到监控的概念。
注解是Spring框架里很常用的，本博文对Annotation的事务管理进行说明，目的是为编程学习者提供参考的博客。
众所周知，ML是一个流程性很强的工作（所以很多人后面会用PipeLine），数据采集、数据清洗、数据预处理、特征工程、模型调优、模型融合、模型验证、模型持久化；
事务(transaction)是指业务逻辑上对数据库进行的一系列持久化操作，要么全部成功，要么全部失败。
在Java中，异常对象都是派生于Throwable类的一个实例，Java的异常体系如下图所示： 所有的异常都是由Throwable继承而来，在下一层立即分解为两个分支，Error和Excepti
刚刚在网上看到 有人在讨论java 应注意的技巧 已经整理好了 本人太菜遇见这种 菜鸟口粮自然不会放过 不过也感觉其中有些不是特别的清楚 不过作为参考 至于是否准确 工作中验证吧
SpringBoot提供了非常方便的事务操作，通过注解就可以实现事务的回滚，非常方便快捷，下面我们就说一下如何进行事务操作。
打开eclipse编译器，然后选择help ->elipse Marketplace
InfluxDB是一个开源的、高性能的时序型数据库，在时序型数据库DB-Engines Ranking上排名第一。
大多数数据挖掘或数据工作中，异常点都会在数据的预处理过程中被认为是“噪音”而剔除，以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但某些情况下，如果数据工作的目标就是围绕异常点，那么这些异常点会成为数据工作的焦点。 数据集中的异常数据通常被成为异常点、离群点或孤立点等，典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致，呈现出“异常”的特点，而检测这些数据的方法被称为异常检测。 “噪音”的出现有多种原因，例如业务操作的影响（典型案例如网站广告费用增加10倍，导致流量激增）、数据采集问题（典型案例如数据缺失、不全、溢出、格式匹配等问题）、数据同步问题（异构数据库同步过程中的丢失、连接错误等导致的数据异常），而对离群点进行挖掘分析之前，需要从中区分出真正的“离群数据”，而非“垃圾数据”。
最近有很多人在问，我是如何收集网络的数据，如何进行数据处理、数据分析以及可视化呈现的。
从上游Oracle数据库中导出的携带中文乱码且编码集为ISO-8859-1的数据文件，将导出的数据文件导入到Hive表，在原始表的基础上通过创建视图，按照与上游接口约定的定长的方式拆分字段时报错，异常内容如下：
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。 低成本 小型创业团队一般会选择第三方平台提供的异常监控服务。但中型以上规模的团队，往往会因为不想把核心数据共享给第三方平台，而选择独立开发。造轮子，首先要考虑的就是成本问题。我们选择了站
“最好的产品经理都是数据驱动的，毫无疑问，你对数据了解的越多，在产品经理的工作中机会越多，越容易。我们可以先从了解一些基本的关键事项开始。首先是了解定量数据和定性数据之间的差异。因为所有的数据最终要么是定性的，要么是定量的。通过了解它们之间的区别，并了解一些基本的研究方法，可以让我们更加顺利的成为产品经理。”
确定需要的问题，以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多，要根据所在业务去判断。常见的有：变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。
DI ：数据集成，数据集成系统是为用户访问多个有效的、异构的数据源提供统一的应用系统，从而使用户真正将注意力集中在他们想要的特定结果上，而不必关心如何获得这些结果。现在一些企业在做的数据整合平台就是数据集成系统。
悟空和师父一行人正在前往西天取经的路上，师父在线上买了一个福袋，订单状态显示订单已支付，但是电子福袋状态为未发送。
上篇【rainbowzhou 面试4/101】技术提问中，我着重说明了ETL测试中常见的两种测试场景，以及相应地测试方法。那么在实际大数据项目过程中，会遇到哪些问题呢？本篇就带你了解大数据测试过程中遇到的一些经典测试问题，并针对问题如何解决及经验教训进行相应说明，希望对大家有所帮助。
学习本文，你将了解spark是干啥的，以及他的核心的特性是什么，然后了解这些核心特性的情况下，我们会继续学习，如何使用spark进行数据的采集/清洗/存储/和分析。
① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ;
网上对四个词的解析文章包括后续扩展的比如分布式事务的二阶段提交，三阶段提交，TCC等方式都有详细的说明，这里就不重复解释了（写不完，根本写不完）！
今天我在写代码的时候，看到了。一个注解@Transactional(rollbackFor = Exception.class)，今天就和大家分享一下，这个注解的用法；
数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据仓库技术也在不停的发展。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
