能力说明:
具备数据库基础知识,了解数据库的分类,具备安装MySQL数据库的能力,掌握MySQL数据类型知识,基本了解常用SQL语句,对阿里云数据库产品有基本认知。
7年+互联网和金融技术人,个人微信:xiaoqiang666it,公众号:小强聊it,欢迎一起聊聊专注在技术、成长和AIGC的内容。
该文介绍了如何在阿里云的通义大模型平台注册账号,并详细展示了通义万相功能的使用,包括文本生成图像、相似图像生成、图像风格迁移和应用广场(虚拟模特)四个部分。用户可以通过输入文字或选择图片,生成不同风格的创意作品,并能进行点赞、不满意、生成相似图、下载原图和收藏等操作。在应用广场中,用户可以上传图片并替换模特及背景,创建个性化商品展示图。
本文介绍了如何注册并使用通义大模型,该平台提供了通义千问、通义万相和通义听悟三大功能。通义千问包含对话和百宝箱两个子功能。在对话中,用户需按照特定格式提问,如设定角色、背景等,但实际体验中,回复可能不够理想。百宝箱提供不同场景的应用,如健身教练和办公助理。通过示例展示了健身计划的生成,但与专业教练相比仍有差距。对于职场问题,通义千问的回答显得较为通用,难以满足个性化需求。
Archery是一个多公司采用的SQL管理工具,提供权限管理、工作流配置、实例管理、SQL审核、查询、优化及通知功能。它支持多级审批和不同云环境的数据管理。尝试Archery的SaaS版本可访问[ArcheryDMS.com](https://archerydms.com/home/)。此外,NineData是一个综合平台,包含SQL开发、数据复制等功能,适应混合云和多云环境,由叶正盛创建,详情见[Ninedata.cloud](https://www.ninedata.cloud/aboutus)。
本文介绍了一些研发人员如何做好稳定性建设的工作事项
在工作中,作者探索了软件研发效能度量,参考了《软件研发效能度量规范》这一行业标准。该规范旨在帮助企业和团队通过定义指标来衡量和提升研发效率、效果和卓越能力。关键步骤包括理解指标(如效率、质量和成本),选择适用于团队的指标,以及按照适用性、系统性、可靠性和持续性的原则收集和分析数据。通过度量,团队可以识别问题,制定改进策略,并通过可视化工具进行汇报和决策。
本文介绍了阿里云通义平台的注册和使用,主要包括两个部分:注册和功能介绍。用户可以通过访问网址 <https://tongyi.aliyun.com/> 进行注册。在功能介绍中,重点讲解了通义听悟的功能,它提供实时语音转文字、音视频文件转文字、智能总结和中英互译服务。用户可以体验实时录音并标记重点、问题和代办事项,方便会议记录和整理。此外,通义听悟还支持上传音视频文件转写和播客链接转写,以及浏览器插件用于处理网页、手机和微信上的语音内容。
mysql优化的一些方法
微服务监控在数字化时代日益重要,它帮助运维和开发人员实时监测服务性能、状态和安全,确保微服务架构的稳定性和可用性。构建微服务监控体系需关注合理监控策略、数据采集处理、可视化及告警。数据采集的三大支柱是指标、日志和链路追踪。监控涵盖基础设施、系统、应用和业务层面。通过优化监控体系、融合业务场景和建立跨团队协作,可提升监控效果。未来,AI和云计算将推动微服务监控向更精准、高效和安全的方向发展。
介绍软件配置管理规范的一些内容
软件非功能需求包括性能、可靠性、安全性、易用性、可维护性、可移植性、兼容性、可重用性、可扩展性和可观察性。质量属性分为开发期和运行期,如易理解性、可扩展性、可测试性等是开发期质量,性能、安全性、易用性等是运行期质量。评估方法有ATAM(架构评估技术)、ADMEMS矩阵方法、SAAM(软件架构分析法)和CBAM(成本效益分析法)。ATAM包括建立评估小组、获取架构信息、风险承担者观点和形成最终报告四个阶段。
项目成功对企业生存发展至关重要,需要明确目标和范围,运用SMART原则和设计思维确保目标与市场需求相符。通过工作分解、优先级排序管理需求,建立变更和风险管理流程。制定详细项目计划,考虑约束条件、关键节点和风险。优化团队协作,明确角色责任,建立有效沟通机制,激励团队成员。实施PDCA循环控制项目进程,关注交付和复盘,以实现高质量的项目成果。
该文档介绍了编写技术方案的要点和方法。首先强调了技术方案需明确相关方、关键指标、目标受众及预期收益。接着,提到撰写方案时应避免逻辑不清晰、表达复杂和阅读难度高等问题,追求合作共赢、系统规划和显著收益。方案写作框架包括问题、方案、优势和收益。还需深入分析需求,设定SMART目标,关注度量指标如北极星指标,确保方案设计的专业性,合理规划执行路径并做好项目管理,以实现目标并确保团队协作。
该文档是一份MySQL数据库设计和SQL编写规范,旨在帮助技术团队遵循最佳实践,确保数据库设计合理、高效。规范涵盖数据库命名、表结构、数据类型优化、索引设计、分库分表、字符集、DAO设计建议和SQL编写规则。其中强调了强制性要求,如使用InnoDB存储引擎,主键和索引设计,以及避免全表扫描和使用JOIN等。此外,还提供了SQL示例和性能优化建议,以确保数据库系统的稳定性和性能。
该内容是关于IT公司中复盘报告的撰写指南,主要包括五个步骤:1) 还原故障基本信息,如定级参考;2) 描述处理过程,按时间顺序列出关键点;3) 评估影响范围,可能涉及业务基线;4) 确定故障原因,从直接原因到根本原因层层分析;5) 分析责任归属和事件级别。复盘还包括故障回顾,提出优化措施以减少重演。内容还提到了一些参考资料,用于深入学习稳定性保障。
介绍GitHub 的 Copilot 和 Alibaba Cloud AI Coding Assistant (Cosy) 是两个代码辅助工具。
该内容介绍了两款强大的API管理工具——Apifox和Eolink。Apifox集成了Postman、Swagger、Mock和JMeter的功能,提供一体化的API协作平台,提高开发、测试效率。Eolink则包括API设计、自动化测试和团队协作的apikit,以及集成第三方API的apispace。两者都提供便捷的官网和丰富的资源,值得一试。
本文主要说明下单体项目的工程结构如何设计,目前业界存在两种主流的应用工程结构:一种是阿里推出的《 Java 开发手册》中推荐的,另外一种是基于 DDD (领域驱动设计)推荐的,ddd有借鉴别的老师的。
本文探讨了业务研发在技术设计中如何满足非功能需求,重点关注数据库系统的角色。内容涵盖数据库的可用性、可靠性、性能、可修改性、安全性及成本。文章强调了根据业务场景选择合适的数据类型(如关系型、非关系型、内存型、图数据库和时间序列数据库)以及考虑数据容量和增长速度。对于性能需求,讨论了响应时间、吞吐量和并发处理能力。此外,还提到了升级路径、兼容性、备份方案和成本控制(硬件、软件和人力成本)在数据库管理中的重要性。
使用Guava Retrying库进行重试机制的示例:首先在项目中引入依赖,然后通过RetryerBuilder创建Retryer实例,设置重试条件(如:结果为null或出现特定异常),并配置停止策略和等待策略。代码示例展示了当模拟操作失败一定次数后,最终成功执行的情况。Guava Retrying提供多种重试条件,如基于异常或自定义断言,并支持配置重试次数和间隔时间。
本文介绍了两种实现RocketMQ延迟消息的方法。非任意时间延迟可通过在服务器端配置`messageDelayLevel`实现,但需重启服务。任意时间延迟则分为两种策略:一是结合原生逻辑和时间轮,利用RocketMQ的默认延迟等级组合支持任意延迟,但可能丢失1分钟内的数据;二是使用存储介质(如Redis)加时间轮,消息存储和定时发送结合,能处理数据不一致和丢失问题,但涉及更多组件。推荐项目[civism-rocket](https://github.com/civism/civism-rocket)作为参考。
营销平台的一些分享
CodeReview IDEA 插件是一款用于代码审查的工具,旨在解决在GitLab中查看整体业务逻辑的不便。该插件提供快速添加注释、行号旁的评审意见标记、双击跳转到代码、意见删除和修改、内容导出为Excel以及导入等功能。特别地,它支持离线和在线模式,离线模式下,审核者和开发者通过Excel文件交换评审意见;在线模式则通过服务端实现评审内容的上传和下载,简化文件传输。此外,该插件允许定制评审字段,并能与团队协作工具集成。通过这些特性,CodeReview IDEA 提高了代码审查的效率和便捷性。
本文探讨了分布式系统的稳定性建设,目标是降低故障发生和影响。关键措施包括系统高可用、高性能、高质量(三高)以减少发生,及早感知、快定位、急止损以减轻影响。量化指标有业务可用程度(如SLA、RTO、RPO)、用户影响程度和资产损失程度。稳定性建设模式涉及架构设计(去除单点、强弱依赖等)、容量设计、运维方案(变更管控、可观测性等)和安全设计。建设路径包括需求分析(确认分析对象和确定服务需求)和实现分析(服务流程、依赖分析、部署架构等)。建设活动涵盖稳定性保障机制、组织能力和体系构建。最终,通过统一的系统化管理能力和故障数据复盘来持续优化和保障稳定性。
本文介绍了技术债的概念及其影响。技术债是指在开发过程中因选择快速解决方案而非最优方法而产生的额外工作量。文章指出,技术债可能导致项目中出现如流水线失败、无用代码、难以理解的代码等问题。还强调了管理技术债的重要性,因为它会影响软件的交付速率和质量。有效的管理包括识别技术债、可视化问题、分析优先级、制定执行计划和持续改进。建议团队通过价值/成本矩阵来确定优先解决的技术债,并通过建立技术规范、服务责任人制度和持续关注技术趋势来预防和解决技术债。此外,应确保持续投入资源进行技术优化,并与团队和客户分享改进成果,以维持软件的高质量和稳定性。
揭秘灰度发布背后的原理与实践浅见
这篇内容介绍了如何使用NacosSync组件进行双活项目中的注册中心数据迁移。首先,准备包括64位OS、JDK 1.8+、Maven 3.2+和MySQL 5.6+的环境。接着,获取并解压NacosSync安装包,配置数据库连接,启动服务,并通过访问特定URL检查系统状态。然后,通过NacosSync控制台进行集群配置,添加Zookeeper和Nacos集群,并设置同步任务。当数据同步完成后,Dubbo客户端(Consumer和Provider)更新配置以连接Nacos注册中心。最后,迁移完成后,原有的Zookeeper集群可下线,整个过程确保了服务的平滑迁移。
该内容是关于两个chatgpt的ai编程工具的安装和使用说明。Copilot的下载步骤包括在IDE的设置中搜索并安装插件,然后重启IDE并登录GitHub账户。使用时,通过写注释触发建议,用快捷键选择建议。启用或禁用Copilot可通过底部状态图标。另一个工具是Alibaba Cloud AI Coding Assistant (Cosy),同样在IDE的插件市场下载安装后重启。其详细使用方法建议参考官网。
该文介绍了Maven依赖原则:最短路径优先,申明顺序优先和覆写优先。当有冲突时,Maven选择路径最短的版本,按POM中声明顺序加载,并且子POM的依赖优先于父POM。解决冲突最佳方式是通过`mvn dependency:tree`检查依赖树并调整POM文件中的坐标顺序。
介绍springboot的actuator
该文介绍了在动态扩缩容场景下如何使用雪花算法生成全局流水号。雪花算法生成的ID由时间戳、工作机器ID和序列号组成。在K8s环境中,通过Redis存储当前workerId的最大值,每次生成时加1并取模,确保workerId在0-1023范围内。文中提供了实现雪花算法的`SnowflakeIdWorker`类示例,并展示了两种动态获取workerId的方法:一是利用Redis incr操作;二是通过Nacos服务发现获取IP和端口信息计算。此外,还提到了其他获取workId和dataCenterId的策略,如使用本地IP和主机名。
本文探讨了如何撰写技术方案,强调了考虑方案的相关方、关键指标、目标受众和预期收益的重要性。文章提出了写作框架应清晰、表达生动、具有美感,并指出好的方案应实现共赢、系统规划和显著效益。写技术方案时,需明确问题、深入分析需求、设定合理目标、设立度量标准、专业设计方案、规划执行路径并有效项目管理,确保方案的成功实施和收益。
使用编程ai插件X-ChatGPT提高开发效率
X-ChatGPT可以让编码更简单,可以做代码审查、解释代码、重构代码、优化代码、编写测试、添加注释、代码补全等功能。
一、数据库需求分析 1.1 数据类型 1.2 数据量预测 1.3 数据增长速度 二、数据库性能需求 2.1 响应时间 2.2 吞吐量 2.3 并发处理能力 三、数据库成本考虑 3.1 硬件成本 3.2 软件成本 3.3 人力成本 四、数据库扩展性考虑 4.1 升级路径 4.2 兼容性 4.3 容灾备份方案