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技术能力

兴趣领域
  • Python
  • Web App开发
  • 开发工具
  • PHP
  • 项目管理
  • 人工智能
  • 前端开发
  • 设计模式
擅长领域
  • Java
    高级

    能力说明：

    精通JVM运行机制，包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数；能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题；能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序，使用并行Fork/Join框架；能过开发使用原始版本函数式接口的代码。

  • Python
    高级

    能力说明：

    通过课程学习与实战项目，熟练掌握Python的语法知识与编程技能，具备Python语言的函数、面向对象、异常处理等能力，常用开发框架的实际应用和开发能力，具备使用，掌握Python数据分析三剑客Matplotlib、Numpy、Pandas的概念与应用场景，掌握利用Python语言从数据采集到分析的全流程相关知识。

  • Go
    高级

    能力说明：

    能够开发出高质量的代码。能够熟练使用Golang的高级特性，各种应用框架和测试框架。

  • 前端开发
    高级

    能力说明：

    掌握企业中如何利用常见工具，进行前端开发软件的版本控制与项目构建和协同。开发方面，熟练掌握Vue.js、React、AngularJS和响应式框架Bootstrap，具备开发高级交互网页的能力，具备基于移动设备的Web前端开发，以及Node.js服务器端开发技能。

  • 容器
    高级

    能力说明：

    熟练掌握Docker各类高级特性，包括容器数据卷、DockerFile构建等；熟练使用Docker封装MySQL、Redis、Tomcat、Apache等镜像，并可在公有云或私有云部署并保持稳定运行。

  • 微服务
    中级

    能力说明：

    熟悉微服务常用开放框架，理解Spring、Spring Boot，以及Spring Cloud的概念和不同，对Spring Cloud Alibaba有较为全面的认知。对Istio具备基础运维能力，掌握基本组件的知识。

  • Linux
    高级

    能力说明：

    熟练掌握Linux常用命令、文件及用户管理、文本处理、Vim工具使用等，熟练掌握企业IP规划、子网划分、Linux的路由、网卡、以及其他企业级网络配置技术，可进行Web服务器（Nginx），以及数据库（My SQL）的搭建、配置、应用，可根据需求编写Shell脚本，通过常用工具进行linux服务器自动化运维。

  • 数据库
    高级

    能力说明：

    掌握Java开发环境下所需的MySQL高级技巧，包括索引策略、innodb和myisam存储引擎，熟悉MySQL锁机制，能熟练配置MySQL主从复制，熟练掌握日常SQL诊断和性能分析工具和策略。可对云数据库进行备份恢复与监控、安全策略的设置，并可对云数据库进行性能优化。掌握主要NOSQL数据库的应用技术。

技术认证

技术浪潮涌向前，学习脚步永绵绵。

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2024年06月

  • 06.20 10:14:35
    回答了问题 2024-06-20 10:14:35

    小白想问一下nas上面的模型怎么通过pai-eas进行使用

    踩0 评论0
  • 06.20 10:12:26
    回答了问题 2024-06-20 10:12:26

    SLB与NGINX的异同

    踩0 评论0
  • 06.20 10:10:20
    回答了问题 2024-06-20 10:10:20

    数据服务报429请求次数过多咋办呀

    踩0 评论0
  • 06.20 10:03:10
    发表了文章 2024-06-20 10:03:10

    探讨网站加密访问的安全性问题：HTTPS的防护与挑战

    **探讨HTTPS在网站加密中的角色，提供数据加密和身份验证，防范中间人攻击。心脏滴血漏洞示例显示持续维护的必要性。面临证书管理、性能影响和高级攻击挑战，应对措施包括更新、HSTS策略及用户教育。HTTPS是安全基础，但需不断优化以应对新威胁。**
  • 06.20 10:00:19
    发表了文章 2024-06-20 10:00:19

    分布式计算框架：并行力量的交响乐章

    分布式计算框架如Apache Spark解决单机计算挑战，通过拆分任务到多机并行处理提升效率。Spark以其内存计算加速处理，支持批处理、查询、流处理和机器学习。以下是一个PySpark统计日志中每日UV的示例，展示如何利用SparkContext、map和reduceByKey进行数据聚合分析。这些框架的运用，正改变大数据处理领域，推动数据分析和机器学习的边界。【6月更文挑战第18天】
  • 06.20 09:53:37
    发表了文章 2024-06-20 09:53:37

    对称加密在生产环境下的实践与注意事项

    对称加密实践中，选择AES作为安全高效的算法，如在银行系统中。管理密钥要谨慎，避免硬编码，可借助KMS。使用如AES-CBC模式增强安全性，加盐哈希确保认证和完整性，如HMAC在API通信中的应用。注意性能优化，如并行处理和硬件加速在大数据场景。监控系统，适应新威胁，确保信息安全。【6月更文挑战第18天】
  • 06.19 10:50:44
    回答了问题 2024-06-19 10:50:44

    ECS内存充足启动程序提示内存不足

    踩0 评论0
  • 06.19 10:47:55
    回答了问题 2024-06-19 10:47:55

    云服务器ECS上传/下载速度慢

    踩0 评论0
  • 06.19 10:45:54
    回答了问题 2024-06-19 10:45:54

    ECS Linux端口不通

    踩0 评论0
  • 06.19 10:34:50
    发表了文章 2024-06-19 10:34:50

    非对称加密的日常实践应用：以RSA加密为例

    **RSA加密简介与Python实现** RSA，一种非对称加密技术，基于大数因子分解，用于数据加密和完整性保护。本文介绍了RSA基本原理，包括密钥生成（选取大质数p和q，计算n和φ(n)，选择公钥指数e和私钥指数d），并展示了使用Python `cryptography` 库生成密钥对、加密和解密消息的代码示例。通过这些步骤，读者可理解RSA在网络安全中的应用，如HTTPS和数字签名。
  • 06.19 10:31:47
    发表了文章 2024-06-19 10:31:47

    对称加密的日常实践应用：以AES为例的加密解密指南

    **摘要：** 本文介绍了对称加密算法AES在数据安全中的应用，强调了其在文件、通信和数据库加密中的重要性。通过Python示例展示了如何使用`cryptography`库实现AES-256的加密和解密，涉及密钥生成、CBC模式及PKCS7填充。同时，提醒注意密钥管理、模式选择和填充方式的选择对加密安全性的影响。
  • 06.19 10:28:42
    发表了文章 2024-06-19 10:28:42

    MD5的日常实践应用：确保数据完整性与基础安全校验

    **MD5概览：** 作为过时但仍然流行的散列函数，MD5用于生成数据固定长度的散列，常用于文件完整性校验和非安全密码验证。虽因易受碰撞攻击而不适于安全用途，但在低敏感场景下仍有应用。例如，Python代码展示如何计算文件MD5校验和及模拟MD5密码验证。不过，对于高安全需求，推荐使用SHA-256等更安全的算法。【6月更文挑战第17天】
  • 06.19 10:25:24
    发表了文章 2024-06-19 10:25:24

    三种常见的加密算法：MD5、对称加密与非对称加密的比较与应用

    网络安全聚焦加密算法：MD5用于数据完整性校验，易受碰撞攻击；对称加密如AES快速高效，密钥管理关键；非对称加密如RSA提供身份验证，速度慢但安全。三种算法各有所长，适用场景各异，安全与效率需权衡。【6月更文挑战第17天】
  • 06.18 18:11:39
    发表了文章 2024-06-18 18:11:39

    通过Serverless Spark提交PySpark流任务的实践体验

    EMR Serverless Spark服务是阿里云推出的一种全托管、一站式的数据计算平台，旨在简化大数据计算的工作流程，让用户更加专注于数据分析和价值提炼，而非基础设施的管理和运维。下面就跟我一起通过Serverless Spark提交PySpark流任务吧。
  • 06.18 09:32:29
    回答了问题 2024-06-18 09:32:29

    DataWorks支持写入hologres吗？

    踩0 评论0
  • 06.18 09:31:18
    回答了问题 2024-06-18 09:31:18

    dataworks界面里显示中文为方块怎么办？

    踩0 评论0
  • 06.18 09:29:22
    回答了问题 2024-06-18 09:29:22

    DataWorks用tunnel导入数据cat文本文件可以看到中文但在dw界面里看到的是方块怎么办？

    踩0 评论0
  • 06.18 09:24:10
    发表了文章 2024-06-18 09:24:10

    异常处理机制：让代码更健壮的秘籍

    Java异常处理确保程序健壮性。分为检查性异常(需编译时处理)和运行时异常。使用try-catch-finally结构捕获和管理异常，finally确保资源清理。通过throw抛出异常，throws声明可能抛出的异常。自定义异常增强代码可读性。最佳实践包括精确捕获异常、避免空catch、妥善管理资源。异常处理是提升软件质量的关键。
  • 06.18 09:21:16
    发表了文章 2024-06-18 09:21:16

    抽象类与接口：设计模式的基石

    在面向对象设计中，抽象类和接口是多态和封装的核心。抽象类是不能实例化的类，提供子类共享的实现和抽象方法，确保子类间的共性。接口仅定义方法签名，强制实现类提供具体实现，促进松耦合。两者在实现方式、继承和设计目的上有所不同，常用于工厂、策略等设计模式，如策略模式中通过接口动态选择算法，增强了代码灵活性。【6月更文挑战第16天】
  • 06.18 09:17:07
    发表了文章 2024-06-18 09:17:07

    类与对象：Java中的封装、继承与多态

    Java面向对象三大特性：封装（隐藏对象细节，增强安全与复用），继承（代码复用与扩展，如Dog继承Animal），多态（统一接口，不同实现，如Playable接口的Piano和Guitar）。通过示例展示了如何在实践中应用这些概念。【6月更文挑战第16天】
  • 06.17 15:18:16
    回答了问题 2024-06-17 15:18:16

    你知道APP是怎么开发的吗？

    踩0 评论0
  • 06.17 15:11:39
    回答了问题 2024-06-17 15:11:39

    如何提高企业的业务稳定性？

    踩0 评论0
  • 06.17 15:02:18
    发表了文章 2024-06-17 15:02:18

    启航Java编程：基础三部曲-第三部

    启航Java编程：基础三部曲-第三部 控制流的艺术：条件判断与循环结构深入浅出
  • 06.17 14:58:39
    发表了文章 2024-06-17 14:58:39

    启航Java编程：基础三部曲-第二部

    启航Java编程：基础三部曲-第二部 Java语法全接触：变量、数据类型与运算符详解
  • 06.17 14:52:32
    发表了文章 2024-06-17 14:52:32

    启航Java编程：基础三部曲-第一部

    启航Java编程：基础三部曲-第一部 揭秘Java：从Hello World开始的编程之旅
  • 06.17 14:29:08
    发表了文章 2024-06-17 14:29:08

    上手体验 PolarDB-X 数据库

    PolarDB-X，一款高性能云原生分布式数据库。
  • 06.17 11:41:10
    发表了文章 2024-06-17 11:41:10

    高效构建企业门户网站解决方案部署体验评测报告

    该解决方案提供详尽文档与引导，特别是配置参数时。部署流程清晰，建议增加检查列表和错误解决方案。一键部署简化流程，手动部署则允许更多定制。
  • 06.17 10:32:43
    回答了问题 2024-06-17 10:32:43

    分享AI代码助手的使用体验

    踩0 评论0
  • 06.17 09:43:41
    回答了问题 2024-06-17 09:43:41

    分享一张AI生成的“老照片”，讲讲你与它的故事

    踩0 评论0
  • 06.17 09:29:45
    回答了问题 2024-06-17 09:29:45

    用PolarDB MySQL标准版，会不会有数据量达到一定数量就引起性能下降的情况？

    踩0 评论0
  • 06.17 09:27:09
    回答了问题 2024-06-17 09:27:09

    编译 flink-1.1.8源码报这个错，遇到过吗？

    踩0 评论0
  • 06.17 09:20:41
    回答了问题 2024-06-17 09:20:41

    算力是开发的源头之水吗？

    踩0 评论0
  • 06.17 09:18:43
    发表了文章 2024-06-17 09:18:43

    Python并发编程的艺术：掌握线程、进程与协程的同步技巧

    并发编程在Python中涵盖线程、进程和协程，用于优化IO操作和响应速度。`threading`模块支持线程，`multiprocessing`处理进程，而`asyncio`则用于协程。线程通过Lock和Condition Objects同步，进程使用Queue和Pipe通信。协程利用异步事件循环避免上下文切换。了解并发模型及同步技术是提升Python应用性能的关键。
  • 06.17 09:15:07
    发表了文章 2024-06-17 09:15:07

    解锁Python代码的速度之谜：性能瓶颈分析与优化实践

    探索Python性能优化，关注解释器开销、GIL、数据结构选择及I/O操作。使用cProfile和line_profiler定位瓶颈，通过Cython减少解释器影响，多进程避开GIL，优化算法与数据结构，以及借助asyncio提升I/O效率。通过精准优化，Python可应对高性能计算挑战。【6月更文挑战第15天】
  • 06.17 09:11:06
    发表了文章 2024-06-17 09:11:06

    Python中的内存陷阱：如何有效避免内存泄漏

    Python开发中，内存泄漏影响性能，垃圾回收机制不总能解决。常见原因包括循环引用、静态变量和大型数据结构未清空。使用`weakref`处理循环引用，避免类属性滥用，及时清理数据结构。利用`gc`模块检测泄漏，启用`with`管理资源，使用弱引用，定期审查和测试代码，遵循内存管理最佳实践。【6月更文挑战第15天】
  • 06.16 10:29:44
    回答了问题 2024-06-16 10:29:44

    PolarDB多主集群，2主的IOPS是否是1主的2倍？

    踩0 评论0
  • 06.16 10:27:03
    回答了问题 2024-06-16 10:27:03

    flink程序遇到了一个问题：在不改变版本的情况下，有什么解决的方法吗？

    踩0 评论0
  • 06.16 10:25:08
    回答了问题 2024-06-16 10:25:08

    不通过web界面的方式，flink on yarn怎么查看每个并行度处理数据的情况？

    踩0 评论0
  • 06.16 10:03:26
    发表了文章 2024-06-16 10:03:26

    自动化运维实践指南：Python脚本优化服务器管理任务

    本文探讨了Python在自动化运维中的应用，介绍了使用Python脚本优化服务器管理的四个关键步骤：1) 安装必备库如paramiko、psutil和requests；2) 使用paramiko进行远程命令执行；3) 利用psutil监控系统资源；4) 结合requests自动化软件部署。这些示例展示了Python如何提升运维效率和系统稳定性。
  • 06.16 09:54:29
    发表了文章 2024-06-16 09:54:29

    Python网络爬虫实战：抓取并分析网页数据

    使用Python的`requests`和`BeautifulSoup`，本文演示了一个简单的网络爬虫，抓取天气网站数据并进行分析。步骤包括发送HTTP请求获取HTML，解析HTML提取温度和湿度信息，以及计算平均温度。注意事项涉及遵守robots.txt、控制请求频率及处理动态内容。此基础爬虫展示了数据自动收集和初步分析的基础流程。【6月更文挑战第14天】
  • 06.16 09:47:17
    发表了文章 2024-06-16 09:47:17

    数据挖掘实战：使用Python进行数据分析与可视化

    在大数据时代，Python因其强大库支持和易学性成为数据挖掘的首选语言。本文通过一个电商销售数据案例，演示如何使用Python进行数据预处理（如处理缺失值）、分析（如销售额时间趋势）和可视化（如商品类别销售条形图），揭示数据背后的模式。安装`pandas`, `numpy`, `matplotlib`, `seaborn`后，可以按照提供的代码步骤，从读取CSV到数据探索，体验Python在数据分析中的威力。这只是数据科学的入门，更多高级技术等待发掘。【6月更文挑战第14天】
  • 06.15 12:09:12
    回答了问题 2024-06-15 12:09:12

    RDS sql server里的qps是否为Batch Requests/sec

    踩0 评论0
  • 06.15 12:07:50
    回答了问题 2024-06-15 12:07:50

    云服务器ecs中的共享服务器能绑定多少个弹性ip

    踩0 评论0
  • 06.15 12:06:29
    回答了问题 2024-06-15 12:06:29

    【bug】输入特殊字符导致adnroid studio 无响应

    踩0 评论1
  • 06.15 12:04:28
    发表了文章 2024-06-15 12:04:28

    机器学习项目实战：使用Python实现图像识别

    在AI时代，Python借助TensorFlow和Keras实现图像识别，尤其在监控、驾驶、医疗等领域有广泛应用。本文通过构建CNN模型识别MNIST手写数字，展示图像识别流程：安装库→加载预处理数据→构建模型→训练→评估。简单项目为深度学习入门提供基础，为进一步探索复杂场景打下基础。
  • 06.15 11:56:41
    发表了文章 2024-06-15 11:56:41

    数据挖掘实战：Python在金融数据分析中的应用案例

    Python在金融数据分析中扮演关键角色，用于预测市场趋势和风险管理。本文通过案例展示了使用Python库（如pandas、numpy、matplotlib等）进行数据获取、清洗、分析和建立预测模型，例如计算苹果公司（AAPL）股票的简单移动平均线，以展示基本流程。此示例为更复杂的金融建模奠定了基础。【6月更文挑战第13天】
  • 06.15 11:48:44
    发表了文章 2024-06-15 11:48:44

    Python实践：从零开始构建你的第一个Web应用

    使用Python和轻量级Web框架Flask，你可以轻松创建Web应用。先确保安装了Python，然后通过`pip install Flask`安装Flask。在`app.py`中编写基本的"Hello, World!"应用，定义路由`@app.route('/')`并运行`python app.py`启动服务器。扩展应用，可添加新路由显示当前时间，展示Flask处理动态内容的能力。开始你的Web开发之旅吧！【6月更文挑战第13天】
  • 06.14 10:04:05
    回答了问题 2024-06-14 10:04:05

    VSCODE能否提供离线安装包？vs应用环境没有网络

    踩0 评论0
  • 06.14 09:55:49
    回答了问题 2024-06-14 09:55:49

    前端服务器如何使用后端的内网IP进行接口调用?

    踩0 评论1
  • 06.14 09:50:55
    发表了文章 2024-06-14 09:50:55

    大数据时代的数据质量与数据治理策略

    在大数据时代，高质量数据对驱动企业决策和创新至关重要。然而，数据量的爆炸式增长带来了数据质量挑战，如准确性、完整性和时效性问题。本文探讨了数据质量的定义、重要性及评估方法，并提出数据治理策略，包括建立治理体系、数据质量管理流程和生命周期管理。通过使用Apache Nifi等工具进行数据质量监控和问题修复，结合元数据管理和数据集成工具，企业可以提升数据质量，释放数据价值。数据治理需要全员参与和持续优化，以应对数据质量挑战并推动企业发展。
  • 发表了文章 2024-06-20

    分布式计算框架：并行力量的交响乐章

  • 发表了文章 2024-06-20

    探讨网站加密访问的安全性问题：HTTPS的防护与挑战

  • 发表了文章 2024-06-20

    对称加密在生产环境下的实践与注意事项

  • 发表了文章 2024-06-19

    非对称加密的日常实践应用：以RSA加密为例

  • 发表了文章 2024-06-19

    三种常见的加密算法：MD5、对称加密与非对称加密的比较与应用

  • 发表了文章 2024-06-19

    对称加密的日常实践应用：以AES为例的加密解密指南

  • 发表了文章 2024-06-19

    MD5的日常实践应用：确保数据完整性与基础安全校验

  • 发表了文章 2024-06-18

    通过Serverless Spark提交PySpark流任务的实践体验

  • 发表了文章 2024-06-18

    异常处理机制：让代码更健壮的秘籍

  • 发表了文章 2024-06-18

    抽象类与接口：设计模式的基石

  • 发表了文章 2024-06-18

    类与对象：Java中的封装、继承与多态

  • 发表了文章 2024-06-17

    启航Java编程：基础三部曲-第一部

  • 发表了文章 2024-06-17

    启航Java编程：基础三部曲-第二部

  • 发表了文章 2024-06-17

    启航Java编程：基础三部曲-第三部

  • 发表了文章 2024-06-17

    上手体验 PolarDB-X 数据库

  • 发表了文章 2024-06-17

    高效构建企业门户网站解决方案部署体验评测报告

  • 发表了文章 2024-06-17

    解锁Python代码的速度之谜：性能瓶颈分析与优化实践

  • 发表了文章 2024-06-17

    Python中的内存陷阱：如何有效避免内存泄漏

  • 发表了文章 2024-06-17

    Python并发编程的艺术：掌握线程、进程与协程的同步技巧

  • 发表了文章 2024-06-16

    自动化运维实践指南：Python脚本优化服务器管理任务

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  • 回答了问题 2024-06-20

    小白想问一下nas上面的模型怎么通过pai-eas进行使用

    要在阿里云PAI-EAS（机器学习平台扩展智能计算服务）上使用存储在NAS（网络附加存储）中的模型，你可以遵循以下步骤：

    1. 确保NAS服务已配置并挂载：

      • 登录阿里云控制台，前往文件存储NAS服务页面，确认你的模型文件已经存储在NAS中，并记下存放模型的文件路径。
      • 在PAI-EAS控制台或工作空间中，配置NAS挂载。这通常涉及到指定NAS的文件系统ID、挂载点路径以及所需的权限设置。确保你有足够的权限访问NAS资源。

    2. 模型文件路径确认：

      • 在PAI的工作空间中，确认NAS已经被成功挂载。你可以在工作空间的文件浏览器中查看到挂载点路径，以确认模型文件是否可访问。

    3. 配置模型服务：

      • 在PAI-EAS控制台，选择或创建一个模型在线服务（EAS）。点击“更新服务”或“创建服务”，如果你还没有现有的服务部署。
      • 在模型服务的配置阶段，选择使用NAS挂载作为模型存储来源。你需要填写NAS上的模型文件路径，这是你在第一步中记录的路径。

    4. 配置参数与部署：

      • 根据模型的具体要求，配置相应的服务参数，比如环境变量、资源规格等。确保指定了正确的模型入口文件（如.py脚本）及其运行参数。
      • 在最后的部署页面，检查所有配置无误后，点击“部署”按钮开始部署服务。

    5. 验证服务：

      • 部署完成后，通过EAS提供的API接口或Web UI测试模型服务，确保模型能够正常加载并对外提供预测服务。

    6. 监控与调优：

      • 利用PAI-EAS的监控功能，观察模型服务的运行状态，包括响应时间、资源使用情况等，根据实际情况进行服务的调优和扩缩容。

    通过以上步骤，你就可以在PAI-EAS上利用NAS中存储的模型进行服务部署和推理了。记住，操作过程中要确保遵循阿里云的安全和合规要求。

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  • 回答了问题 2024-06-20

    SLB与NGINX的异同

    SLB（负载均衡服务）和Nginx都是用于实现负载均衡的技术，但它们在功能、应用场景、管理和维护等方面存在一些本质的区别：

    相同点

    1. 负载均衡功能：两者都可以实现网络流量的分发，将客户端的请求均衡地分配到后端多台服务器上，以此来提升系统的可用性和扩展性。
    2. 支持的协议：都支持HTTP/HTTPS协议的负载均衡，部分情况下也支持TCP/UDP协议的负载均衡。

    不同点

    1. 部署环境与定位：

      • SLB：通常是云服务商提供的服务，如阿里云SLB，它是专为云环境设计的，易于集成到云基础设施中，可以通过云服务提供商的控制台或API进行管理。
      • Nginx：最初是一款高性能的Web服务器，也可通过配置实现负载均衡功能。它是一个开源软件，可以安装在任何支持的服务器上，灵活性更高，但需要自行安装、配置和维护。

    2. 管理与运维：

      • SLB：提供图形化的控制台和API接口，便于配置和管理，同时云服务商通常会负责底层硬件和软件的维护、监控和故障转移，保证服务的高可用性。
      • Nginx：需要手动编辑配置文件或使用额外的工具（如Ansible、Chef等）来管理配置，高可用性方案也需要自行设计和实施，比如使用Keepalived来实现Nginx的主备切换。

    3. 负载均衡算法：

      • SLB：通常支持更丰富的负载均衡算法，如轮询、加权轮询、最少连接数、加权最少连接数、源IP哈希和最短响应时间等。
      • Nginx：虽然也支持多种算法，但相比SLB可能在算法种类上有所限制，不过通过配置也能满足大部分场景需求。

    4. 安全性和稳定性：

      • SLB：作为商业产品，经过严格的测试和优化，通常提供99.95%的服务可用性保证，内置了多项安全功能如DDoS防护。
      • Nginx：作为开源软件，虽然广泛使用且功能强大，但其安全性和稳定性在一定程度上取决于用户的配置和维护水平。

    5. 功能范围：

      • SLB：主要聚焦于负载均衡和流量分发，提供专业的流量管理能力。
      • Nginx：除了负载均衡，还具备Web服务器功能，如静态资源服务、反向代理、HTTP缓存等，适合需要更多Web服务特性的场景。

    综上，选择SLB还是Nginx取决于具体的业务需求、技术栈、预算以及对管理和运维的偏好。云环境和追求低维护成本的用户可能会倾向于使用SLB，而追求高度定制化和控制权的用户可能会选择Nginx。

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  • 回答了问题 2024-06-20

    数据服务报429请求次数过多咋办呀

    当遇到数据服务返回429错误，即“请求次数过多”，意味着你在一定时间内发送的请求量超过了服务提供商设定的限制。这种情况下，可以采取以下几种策略来解决问题：

    1. 降低请求频率：

      • 增加请求间隔：在连续请求之间加入延迟，比如使用延时函数，确保请求之间有足够的间隔时间。例如，可以使用如下JavaScript代码片段来实现简单的延时：

        const delay = (ms) => new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));

async function makeRequest() {
  // 进行数据请求的逻辑...

  // 请求完成后等待
  await delay(200); // 假设等待200毫秒
}

    2. 优化请求策略：

      • 如果你的应用场景允许，可以尝试批量请求，即将多个小请求合并为一个大请求，以减少请求次数。
      • 使用请求队列管理请求，确保同一时间不会发出超过限制数量的请求。

    3. 增加请求配额：

      • 联系服务提供商，了解是否可以提高你的账户或应用的API请求配额。通常需要说明增加配额的原因和预期的使用情况。

    4. 使用缓存：

      • 对于不经常变动的数据，可以将其缓存在本地或使用外部缓存服务，减少重复请求的次数。

    5. 分析和优化请求模式：

      • 审查应用逻辑，确保没有不必要的重复请求或冗余请求。
      • 监控应用性能，找出请求高峰并调整策略以平滑请求分布。

    6. 分布式处理：

      • 如果条件允许，可以考虑使用分布式系统来分散请求，不同节点分别处理一部分请求，避免单点压力过大。

    7. 重试策略：

      • 实现智能重试逻辑，当遇到429错误时，不是立即重试，而是根据服务提供商的建议或响应头中的Retry-After字段等待适当时间后再重试。

    通过以上策略的组合使用，可以有效地缓解请求次数过多导致的429错误，确保服务的稳定性和高效运行。记得在实施任何改变前，先阅读服务提供商的文档，了解他们关于请求限制的具体规定和建议。

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  • 回答了问题 2024-06-19

    ECS内存充足启动程序提示内存不足

    当您的阿里云ECS（Elastic Compute Service）实例内存充足，但启动程序时仍然提示内存不足，这可能是由以下几个原因造成的：

    1. 内存资源被占用：即使总体内存容量足够，但如果系统中其他进程占用了大量内存，新程序可能因缺乏可用内存而无法启动。可以使用top、free -m或ps aux等命令检查当前系统内存使用情况，并终止不必要的进程以释放内存。

    2. 程序过于庞大：程序本身可能需要的内存超出了预期，尤其是在使用Java等语言编写的应用中，JVM堆大小设置不当可能导致启动时内存需求过高。检查程序配置，适当调整JVM参数或程序的内存使用限制。

    3. 系统配置问题：操作系统可能对进程可使用的最大内存进行了限制。例如，在Linux系统中，ulimit命令可以查看和修改这些限制。检查/etc/security/limits.conf等配置文件，调整Max memory size（memlock）等相关限制。

    4. Swap分区不足或未启用：当物理内存不足时，Linux系统通常会使用swap空间作为扩展内存。检查是否已正确配置并启用了swap，如果swap空间不足，可以考虑增加swap空间大小。

    5. 内核参数限制：某些内核参数如overcommit_memory和overcommit_ratio可能会影响系统如何处理内存分配请求。通过sysctl -a | grep commit查看这些参数，并根据需要调整。

    6. 内存碎片化：长期运行的系统可能会导致内存碎片化，使得大块连续内存不可用。重启ECS实例可以解决这个问题，但这应该是最后的手段，因为它会影响服务的连续性。

    针对上述情况，您可以依次尝试以下解决步骤：

    • 监控并优化当前的内存使用情况。
    • 调整程序或服务的内存分配设置。
    • 检查并调整系统内存限制配置。
    • 增加或优化swap空间。
    • 考虑调整内核内存管理参数。
    • 作为最后的手段，重启ECS实例以整理内存。

    记得在进行任何配置更改前，备份相关配置文件，并确保了解更改可能带来的影响，避免造成服务中断。

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  • 回答了问题 2024-06-19

    云服务器ECS上传/下载速度慢

    云服务器ECS上传和下载速度慢可能是由多种因素导致的，以下是一些常见的原因及其解决方案：

    1. 带宽限制：检查您的ECS实例的公网带宽是否充足。例如，1Mbps的带宽理论下载速度大约为128KB/s，如果您的需求超过了当前带宽限制，考虑升级您的带宽套餐。

    2. 网络环境优化：

      • 使用NIS路径分析工具排查网络链路中的瓶颈。
      • 确保客户端的网络状况良好，没有被运营商限速。
      • 考虑更换公网IP地址或调整安全组规则，以排除网络策略限制。
      • 检查本地网络是否存在拥堵或配置不当。

    3. 服务器负载：监控ECS实例的CPU和内存使用情况，过高的负载可能影响文件传输速度。必要时升级实例规格或优化运行中的应用程序。

    4. 云盘性能：云盘的I/O性能直接影响文件上传和下载速度。确认云盘类型（如普通云盘、高效云盘、SSD云盘）是否满足需求，以及是否达到IOPS上限。对于I/O密集型应用，应选用高性能云盘。

    5. 系统优化：在Linux系统中，可以使用iotop或top命令检查是否有其他进程占用了大量的I/O资源，优化或限制这些进程的资源使用。

    6. 软件配置：检查FTP、SFTP或其他文件传输软件的配置，确保它们没有限制传输速度。

    7. 并发连接：增加并发连接数可以在一定程度上提升文件传输速度，但需注意不要超出服务器或网络的承受能力。

    8. 网络诊断工具：使用ping、traceroute、mtr等工具检查网络延迟和丢包情况，定位问题所在环节。

    9. 云服务商支持：如果上述方法均无法解决问题，可以联系阿里云或华为云的技术支持，提供必要的日志和测试结果，以便他们进一步协助诊断和解决。

    针对具体情况，逐一排查上述因素，并根据实际情况采取相应措施，通常可以有效改善ECS的上传和下载速度。

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  • 回答了问题 2024-06-19

    ECS Linux端口不通

    当您遇到ECS（Elastic Compute Service）Linux实例上的端口不通问题时，可以按照以下步骤进行排查和解决：

    1. 检查安全组规则：
      登录阿里云控制台，找到对应的ECS实例，检查实例所属的安全组规则，确认是否已经为该端口添加了允许外部访问的入站规则。如果没有，需要添加一条新的安全组规则来放行该端口。

    2. 检查系统防火墙设置：

      • 对于使用iptables的系统，可以使用以下命令检查端口是否开放：
        sudo iptables -L -n | grep <port_number>
        如果端口被防火墙阻挡，可以使用以下命令放行端口（以80端口为例）：
        sudo iptables -I INPUT -p tcp --dport 80 -j ACCEPT
      • 对于使用firewalld的服务，可以使用以下命令检查并开放端口：
        sudo firewall-cmd --permanent --query-port=<port_number>/tcp
sudo firewall-cmd --permanent --add-port=<port_number>/tcp
sudo firewall-cmd --reload

    3. 检查服务状态：
      确认该端口对应的服务是否正在运行。可以使用netstat -tuln或者ss -tuln命令查看端口监听状态，如果服务没有启动，需要启动相应的服务。

    4. 查看系统日志：
      检查系统日志（如 /var/log/messages 或 /var/log/syslog），看是否有与端口不通相关的错误信息。

    5. 关闭或配置第三方防火墙或安全软件：
      如果安装了第三方防火墙或安全软件，确保这些软件没有阻塞该端口。可能需要暂时关闭这些软件进行测试。

    6. 使用telnet或nc命令测试端口：
      在本地或另一台服务器上，使用telnet <your_eip_or_domain> <port>或nc -zv <your_eip_or_domain> <port>命令尝试连接该端口，以判断问题是出在服务器端还是网络路径上。

    7. 检查网络路由和连通性：
      如果ICMP协议（ping命令）可以通，但TCP端口不通，可能是路由问题或TCP握手过程出现问题。可以使用traceroute命令检查网络路径，或使用tcpdump抓包分析。

    8. 重启服务或ECS实例：
      在某些情况下，重启服务或整个ECS实例可能能解决临时的网络配置问题。

    9. 联系阿里云技术支持：
      如果以上步骤都无法解决问题，建议联系阿里云的技术支持，提供详细的故障现象和您已经尝试过的解决步骤，以便他们能更快地协助您解决问题。

    请确保在进行任何更改之前，尤其是修改防火墙规则或系统配置时，先做好相应的备份，以避免不必要的数据丢失或服务中断。

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  • 回答了问题 2024-06-18

    DataWorks支持写入hologres吗？

    是的，DataWorks 支持写入数据到 Hologres。您可以通过以下几种方式在 DataWorks 中操作，将数据导入或写入到 Hologres：

    1. 离线数据同步：虽然最直接的方式是通过数据湖服务（DLF）进行，但您提到希望了解除数据湖之外的方法。实际上，DataWorks 提供数据集成服务，可以配置任务将数据从OSS（或其他支持的数据源）导入到Hologres。您需要配置相应的数据同步任务，指定OSS作为源数据源，Hologres作为目标数据源，进行离线数据同步。

    2. 直接写入：DataWorks 可以直接执行 SQL 或使用 ETL 任务将数据从 MaxCompute 或其他数据源写入到 Hologres。您可以在 DataWorks 中编写 SQL 脚本，使用 INSERT INTO 或类似命令直接写入数据，或创建 ETL 流程来实现数据的抽取、转换和加载（ETL）过程。

    3. 使用外表：在 DataWorks 中，您还可以创建 Hologres 的外表连接，这样就可以像操作普通表一样对 Hologres 数据进行查询和写入操作，而无需关心底层的连接细节。

    4. 周期性任务：对于定期需要更新的数据，可以设置周期性调度任务，自动执行数据导入或更新到 Hologres 的操作。

    5. 自定义程序：虽然不是直接通过DataWorks界面，但您也可以在 DataWorks 中编写或调用自定义脚本（例如Python、Java等），通过Hologres的JDBC或其它API接口，实现数据的写入。

    需要注意的是，在进行数据写入操作时，要确保遵守Hologres的数据类型和格式要求，以及处理好数据转换和错误处理逻辑，以保证数据写入的准确性和效率。同时，根据具体情况选择合适的写入模式，比如批量写入还是流式写入，以满足不同的业务场景需求。

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  • 回答了问题 2024-06-18

    dataworks界面里显示中文为方块怎么办？

    当在DataWorks界面中中文显示为方块，这通常意味着字符编码不匹配。DataWorks作为阿里云的数据开发和运维管理平台，其界面默认应该是支持中文显示的。如果出现中文乱码或方块，可以尝试以下几个解决方案：

    1. 检查浏览器设置：

      • 确保你的浏览器使用的是支持中文显示的字体，并且字符编码设置为UTF-8。可以在浏览器的设置中检查和修改字符编码设置。

    2. 清除浏览器缓存：

      • 有时候，浏览器缓存的旧数据可能导致显示问题。尝试清除浏览器的缓存和Cookies，然后重新登录DataWorks。

    3. 检查项目或表的字符集：

      • 虽然DataWorks界面显示通常不受数据表字符集直接影响，但如果涉及到的数据处理或预览中出现乱码，检查涉及的数据表或任务的字符集设置是否为UTF-8，并确保与数据源的字符集相匹配。

    4. 联系技术支持：

      • 如果以上方法都不能解决问题，可能需要联系阿里云的技术支持，因为这可能是系统层面的配置问题或者是DataWorks的一个临时故障。

    5. 检查系统或字体设置：

      • 在极少数情况下，如果使用的系统或DataWorks本身存在字体缺失问题，也可能导致中文无法正常显示。这种情况下，通常需要等待官方修复或更新。

    请按照上述步骤逐一排查，通常修改浏览器的字符编码设置即可解决大部分显示问题。如果问题持续存在，考虑到DataWorks的持续更新和优化，也建议查看阿里云官方的帮助文档或社区，看是否有其他用户报告相似问题及官方提供的最新解决方案。

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  • 回答了问题 2024-06-18

    DataWorks用tunnel导入数据cat文本文件可以看到中文但在dw界面里看到的是方块怎么办？

    遇到在DataWorks中使用Tunnel命令导入数据后，通过cat命令查看文本文件时中文显示正常，但在DataWorks界面中显示为方块（乱码）的情况，通常是字符编码不匹配导致的。以下是解决此问题的几个步骤：

    1. 确认文件编码

    首先，确认你的文本文件的编码格式。如果是UTF-8编码，那么在大多数情况下，DataWorks应该能正确识别。你可以使用如file -i yourfile.txt（在Linux环境下）命令来检查文件的编码，或者使用文本编辑器查看。

    2. Tunnel上传时指定编码

    DataWorks的Tunnel命令本身不直接支持指定文件编码，但是确保在创建表或上传数据时，表的字符集设置与文件的编码一致是非常重要的。默认情况下，MaxCompute（原名ODPS）的表字符集为UTF-8。

    3. 检查DataWorks界面的显示设置

    虽然这种情况比较少见，但有时浏览器或DataWorks界面本身的字符集设置也可能影响中文的显示。确保你的浏览器设置支持并优先使用UTF-8编码显示网页内容。

    4. 数据导入时的处理

    如果你在创建表或使用Tunnel上传数据时没有明确指定字符集，而且数据源文件确实使用了非默认（如GBK）编码，你可能需要先将数据转换为UTF-8编码再上传。这可以通过命令行工具（如iconv）完成，或者在数据上传前的ETL过程中加入编码转换的步骤。

    示例：使用iconv转换文件编码

    如果你确定文件是GBK编码，可以使用以下命令将其转换为UTF-8：

    iconv -f GBK -t UTF-8 yourfile.txt -o yourfile_utf8.txt

    之后，使用转换后的文件上传至DataWorks。

    5. 修改表的字符集（如果必要）

    如果上述方法都无法解决问题，且确认数据库表的字符集不匹配，理论上MaxCompute（ODPS）的表字符集一旦创建就不可更改，但这非常罕见。一般建议在创建表时就正确指定字符集，或重新创建表以匹配数据文件的编码。

    总结

    大多数情况下，确保文件本身的编码与MaxCompute表的预期编码（通常为UTF-8）一致，是解决乱码问题的关键。如果问题依旧，检查数据导入流程中的每一步，包括数据准备、上传和最终展示的环境设置，都是排查问题的有效途径。

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  • 回答了问题 2024-06-17

    你知道APP是怎么开发的吗？

    一、APP开发流程与发布

    1. APP的开发流程

    一个APP的开发通常包括需求分析、设计、编码、测试等多个阶段。首先，开发团队需要明确APP的功能需求，然后进行界面设计和交互设计。接下来，开发人员会根据设计文档进行编码，实现APP的各项功能。在开发过程中，需要不断进行测试，确保APP的稳定性和用户体验。

    1. 如何发布APP

    完成APP开发后，接下来就是发布环节。一般来说，发布APP需要经历以下步骤：

    注册开发者账号：在各大应用市场（如苹果App Store、谷歌Play Store、华为应用市场等）注册开发者账号，并遵循相关政策和要求。
    准备发布资料：包括APP的图标、截图、描述、关键词等，以及必要的证书和许可（资质必须齐全，比如游戏行业必须要有版号，同时接入国家防沉迷网，域名要完成备案，游戏也要进行备案等）。
    提交审核：将APP提交到应用市场进行审核，审核通过后即可上线。
    持续优化：发布后，需要根据用户反馈和市场数据，持续优化APP的功能和体验。
    *游戏行业资质特殊，除了所需要的常规文件材料外，还需要自审自查报告，产品合规报告等。
    二、阿里云一站式服务体验

    随着云计算技术的发展，阿里云等云服务提供商为开发者提供了一站式App开发、测试、运维、运营等解决方案。以下是我对阿里云一站式服务的个人体验：

    1. 方便快捷

    阿里云提供了丰富的云服务产品，如ECS（弹性计算服务）、RDS（关系型数据库服务）、OSS（对象存储服务）等，这些产品可以方便地满足APP开发、测试、运维等各个环节的需求。同时，阿里云还提供了丰富的API和SDK，方便开发者快速集成和使用。

    1. 弹性伸缩

    通过阿里云的云服务，我们可以实现应用的弹性伸缩。无论是应对高并发流量，还是降低运营成本，都可以根据实际需求动态调整资源。这种灵活性使得我们可以更加专注于业务本身，而无需担心硬件和基础设施的束缚。

    1. 安全可靠

    阿里云采用了多项安全技术措施，如数据加密、网络安全防护、数据备份等，确保用户数据的安全可靠。同时，阿里云还提供了专业的安全服务团队，为用户提供全方位的安全保障。

    1. 高效运维

    阿里云提供了强大的运维工具和服务，如云监控、日志服务等，可以帮助我们实时监控应用的运行状态，快速发现并解决问题。同时，阿里云还提供了自动化运维解决方案，如自动化部署、自动化测试等，可以大大提高运维效率。

    1. 运营支持

    除了开发、测试、运维等环节外，阿里云还提供了一系列运营支持服务，如用户行为分析、推送通知、短信服务等。这些服务可以帮助我们更好地了解用户需求和市场变化，从而优化APP的运营策略和提高用户黏性。

    总之，阿里云一站式服务为开发者提供了便捷、高效、安全的开发、测试、运维、运营等解决方案。通过使用这些服务，我们可以更加专注于业务本身，提高开发效率和质量，降低运营成本，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

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  • 回答了问题 2024-06-17

    如何提高企业的业务稳定性？

    无论是大型企业还是初创公司，业务连续性都至关重要。任何形式的业务中断，如停机发布或单机故障，都可能对业务造成不可估量的损失。因此，如何降低这些风险，并提升应用服务的负载均衡能力，成为了我们需要深入探讨的问题。

    一、降低日常业务中断的风险

    1. 停机发布的风险管理

    停机发布是软件更新或维护时常见的操作，但这也意味着服务的暂时中断。为了降低这一风险，我们可以考虑以下策略：

    蓝绿部署：通过维护两个相同但不同版本的应用实例，在更新时先将流量切换到“绿”实例，完成更新后再切换回“蓝”实例，从而实现无缝更新。
    滚动更新：逐步替换服务实例，每次只更新一小部分，以确保整体服务的连续性。
    回滚机制：在更新过程中，如果出现问题，需要有一个快速回滚到旧版本的机制，以减少停机时间。

    1. 单机故障的风险防范

    单机故障是另一个常见的风险点，它可能由于硬件故障、软件错误或网络问题引起。为了降低这一风险，我们可以采取以下措施：

    冗余设计：通过部署多个相同功能的服务器实例，确保即使某一台服务器出现故障，其他服务器也能继续提供服务。
    监控与告警：建立完善的监控体系，实时监控服务器状态，一旦发现异常，立即告警并启动应急预案。
    容灾备份：定期备份数据，并在异地建立容灾中心，以应对可能发生的区域性故障。
    二、提升应用服务的负载均衡能力

    负载均衡是提升应用服务性能的重要手段，它能够将用户请求分发到多个服务器上，从而实现资源的合理利用和服务的快速响应。以下是一些提升负载均衡能力的建议：

    1. 选择合适的负载均衡算法

    不同的业务场景需要不同的负载均衡算法。例如，对于需要处理大量并发请求的业务，可以选择轮询或加权轮询算法；对于需要保证重要用户请求优先处理的业务，可以选择基于优先级的负载均衡算法。

    1. 优化负载均衡器的配置

    合理配置负载均衡器，如设置合适的连接超时时间、调整最大并发连接数等，可以提高负载均衡器的性能和稳定性。

    1. 使用智能负载均衡技术

    随着人工智能技术的发展，智能负载均衡技术逐渐兴起。这些技术可以通过学习历史数据，预测未来流量趋势，并自动调整负载均衡策略，以实现更高效的资源利用和更好的用户体验。

    1. 结合CDN和缓存技术

    CDN（内容分发网络）和缓存技术可以有效地减少用户请求对后端服务器的依赖，从而减轻负载均衡器的压力。通过将静态资源缓存在CDN节点上，并将动态请求缓存到本地或分布式缓存系统中，可以大大提高服务的响应速度和稳定性。

    所以，降低业务中断风险和提升负载均衡能力是保障业务连续性和提升用户体验的重要手段。通过采取合理的策略和技术手段，我们可以有效地降低这些风险，并提升应用服务的性能和稳定性。

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  • 回答了问题 2024-06-17

    分享AI代码助手的使用体验

    工具的选择对于开发者来说至关重要。曾经，我习惯于纯手写代码，虽然这种方式能够锻炼我的思维能力，但随着项目的规模越来越大，手写代码的效率逐渐成为瓶颈。

    直到最近，我遇到了通义灵码插件。这款插件的出现，仿佛为我打开了新世界的大门。它不仅具备强大的智能补全功能，能够快速响应我的输入，大大减少了我在编码过程中的停顿时间，而且它还具备智能纠错功能，能够实时检查我的代码，及时发现并纠正潜在的错误，这无疑为我的代码质量保驾护航。

    通义灵码插件的加入，让我的开发效率得到了极大的提升。我可以更加专注于解决问题本身，而不必过多地纠结于代码的书写细节。同时，由于代码的清晰性和安全性得到了显著提升，我也能够更加自信地面对复杂的项目需求，不再担心因为代码问题导致项目进度受阻。

    回首过去，感慨万千。感谢通义灵码插件的出现，它不仅改变了我的开发方式，更让我对编程有了更深的理解和热爱。在未来的日子里，我将继续与通义灵码插件携手前行，共同探索编程的无限可能。QQ浏览器截图20240617102801.png

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  • 回答了问题 2024-06-17

    分享一张AI生成的“老照片”，讲讲你与它的故事

    那年夏天，我十八岁，正值青春年少。那时的我，心中充满了梦想与希望，而我身边，有两个小小的伙伴，它们是我养的两只小比熊犬，它们的名字是“豆豆”和“球球”。
    豆豆和球球，它们就像两个永远充满好奇心的孩子，对世界充满了探索的欲望。它们的毛发柔软如云，眼睛明亮如星，每次看到它们，我都会忍不住笑出声来。它们的活泼可爱，总是能给我带来无尽的乐趣和欢笑。
    有一天，阳光明媚，微风轻拂，我决定带豆豆和球球去公园的草地上玩耍。那片草地上绿意盎然，鲜花盛开，仿佛是大自然的调色板洒满了五彩斑斓的色彩。
    我牵着他们的绳子，他们欢快地跳跃着，仿佛是在为这美丽的景色献上他们的舞蹈。我们在草地上尽情嬉戏，追逐着蝴蝶，奔跑着，笑声不断。那一刻，我感受到了前所未有的自由与快乐，仿佛整个世界都属于我们。
    我拿出相机，记录下了这个美好的瞬间。在照片上，豆豆、球球的笑容灿烂如花，我们的身影在阳光下交织在一起，仿佛融为了一体。那一刻，时间仿佛静止了，只有我们的欢声笑语在空气中回荡。
    如今，每当我看到那张照片，我都会回想起那个美好的时光，想起豆豆和球球带给我的欢乐和陪伴。它们是我青春的见证，也是我生活中不可或缺的一部分。
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  • 回答了问题 2024-06-17

    用PolarDB MySQL标准版，会不会有数据量达到一定数量就引起性能下降的情况？

    关于PolarDB MySQL标准版是否会遇到数据量增长到一定规模导致性能下降的问题，实际上，性能是否下降不仅仅取决于数据库类型或版本，还与多个因素紧密相关，包括但不限于数据表的设计、索引策略、查询优化、硬件资源配置、以及数据库的配置参数等。

    虽然有说法认为MySQL单表数据量超过2000万行时性能可能明显下降，但这并非绝对规则，而是一个经验性的参考值。在实际应用中，通过正确的数据库设计和优化，即便是很大的数据量也能维持较好的性能表现。PolarDB MySQL版作为阿里云提供的云原生关系型数据库服务，对数据库性能进行了多项优化，包括但不限于自动扩展、读写分离、资源隔离等机制，旨在提高大规模数据处理能力。

    特别地，PolarDB还支持分区表等功能，这对于管理大规模数据集非常有用，可以帮助分散数据访问压力，提高查询效率。此外，PolarDB的存储容量最大支持到约100TB，并且提供了自动扩容功能，确保存储空间不会成为性能瓶颈。

    因此，使用PolarDB MySQL标准版，如果能够合理设计表结构、适时添加索引、优化查询语句，并根据业务增长适时调整数据库配置，理论上可以有效应对数据量的增长，避免性能的显著下降。当然，针对特定应用场景，还需要结合实际情况进行测试和调优，以确保系统性能满足业务需求。

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  • 回答了问题 2024-06-17

    编译 flink-1.1.8源码报这个错，遇到过吗？

    遇到Maven编译Flink源码时出现的这类错误，通常是由于Maven插件（在这个例子中是maven-shade-plugin）在处理依赖或构建工件过程中遇到了问题。错误信息指出在尝试创建阴影（shaded）jar包时，特定类org/apache/calcite/sql/validate/SqlValidatorImpl$NavigationExpander.class的处理出现了问题。这里有几个可能的原因和相应的解决方法：

    原因分析

    1. ASM处理错误: maven-shade-plugin使用ASM库来操作字节码，以便进行类的重定位等操作。这个错误可能是因为ASM在处理特定类时遇到了不兼容或格式上的问题。

    2. 类冲突: 有可能是由于依赖冲突或不同版本的类库被同时包含进来了，导致ASM在处理时无法正确解析类结构。

    3. 插件版本不兼容: 特定版本的maven-shade-plugin可能与项目中的某些依赖或构建配置不兼容。

    解决方法

    1. 更新插件版本: 尝试升级maven-shade-plugin到最新版本。有时候，较新的版本已经解决了之前存在的问题。在pom.xml中找到maven-shade-plugin的配置，更新其版本号。

      <plugin>
  <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
  <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
  <version>最新版本号</version>
  <!-- 其他配置 -->
</plugin>

    2. 排除冲突: 检查是否有类库冲突，特别是与calcite相关的依赖。在pom.xml中使用<exclusions>标签排除可能引起冲突的依赖。

      <dependency>
  <groupId>groupId</groupId>
  <artifactId>artifactId</artifactId>
  <version>version</version>
  <exclusions>
    <exclusion>
      <groupId>冲突的groupId</groupId>
      <artifactId>冲突的artifactId</artifactId>
    </exclusion>
  </exclusions>
</dependency>

    3. 清理和重试: 清理本地Maven缓存(mvn clean)，删除.m2目录下的相关依赖，然后重新下载依赖和构建项目。

    4. 查看详细日志: 添加-X选项到Maven命令以获得更详细的错误日志，这有助于定位问题所在。

      mvn clean install -X

    5. 检查Calcite版本: 确认calcite库的版本与Flink 1.18.0兼容。如果是在Flink源码中直接修改依赖，确保所有相关依赖都与Flink版本相匹配。

    6. 社区求助: 如果上述方法都不能解决问题，可以在Apache Flink的用户邮件列表或GitHub issue中搜索类似问题，或直接提出新的issue。Flink社区活跃且乐于助人，可能会有其他开发者遇到过相同问题并能提供帮助。

    记得，当你在处理特定版本的Flink源码时，最好参考该版本的官方文档和已知问题列表，因为不同的Flink版本之间可能存在差异。

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  • 回答了问题 2024-06-17

    算力是开发的源头之水吗？

    算力确实是开发和技术领域中非常重要的一个因素，它可以被看作是技术进步的一个重要驱动力。算力指的是计算机系统能够执行并处理复杂计算任务的能力，通常与硬件资源（如处理器、内存、存储等）的性能和容量相关。算力对于加快计算和处理速度、提高效率和性能、推动技术创新以及支撑科学研究等方面都有着显著的影响。

    然而，将算力称为开发的“源头之水”可能过于绝对。虽然算力是实现技术创新和提高计算效率的关键，但开发和技术的进步还涉及到其他多个方面，包括编程能力、创意思维、领域知识、团队合作等。这些因素与算力相互作用，共同推动技术的发展。

    总的来说，算力是开发和技术领域中的一个关键资源，但它并非唯一的决定因素。其他因素同样重要，共同构成了技术发展的整体图景。

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  • 回答了问题 2024-06-16

    PolarDB多主集群，2主的IOPS是否是1主的2倍？

    在分布式数据库或多主集群的场景中，理论上的性能确实可以理解为单个节点性能的线性叠加，前提是各个节点间的数据分布均衡，且网络、存储等基础设施没有成为新的瓶颈。所以，如果单个8c32g规格的PolarDB MySQL独享型实例最大IOPS为96,000，那么在理想状况下，两个这样的主节点组成的集群，其最大IOPS确实可以达到接近192,000。

    然而，实际应用中能否达到这个理论值还需考虑以下几个因素：

    1. 负载均衡：数据和读写请求需要在两个主节点间均匀分布。如果分片策略或负载均衡算法不够高效，可能导致其中一个主节点成为瓶颈，影响整体性能。

    2. 网络带宽和延迟：在多主架构中，跨节点的通信和数据同步对网络带宽和延迟有较高要求。高I/O操作下，网络可能成为限制因素。

    3. 存储性能：虽然计算资源（CPU和内存）可以线性扩展，但后端存储的IOPS能力、吞吐量以及响应时间可能有限制，特别是在高并发写入场景下。

    4. 软件限制或配置：数据库软件自身可能存在某些配置限制或软件层面的瓶颈，不一定会随着硬件资源的增加而线性增长。

    5. 并发控制和锁机制：在高并发写入场景下，数据库的并发控制机制（如锁机制）可能会影响性能扩展性。

    因此，虽然理论上两个这样的实例最大IOPS可达192,000，但在实际部署和应用中，需要综合考虑上述因素，并通过实际测试来验证是否能达到预期的性能水平。

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  • 回答了问题 2024-06-16

    flink程序遇到了一个问题：在不改变版本的情况下，有什么解决的方法吗？

    根据问题描述和提供的JIRA链接（FLINK-28695），该问题发生在Apache Flink 1.15.1版本中，主要表现为在Kubernetes集群环境下，当TaskManager（TM）因某种原因（如OOM）重启后，尽管保留了相同的IP地址，JobManager尝试向重启后的TaskManager发送分区请求时，由于之前的连接可能未正确关闭或未被有效管理，导致发送请求失败。

    尽管调整taskmanager.network.max-num-tcp-connections参数被提及作为一种解决方法，但似乎在某些情况下该方法并未彻底解决问题。在不改变Flink版本的前提下，以下是一些可能的解决策略：

    1. 增加重试逻辑：如果是因为瞬时的网络问题或连接管理问题导致请求失败，可以在应用层面增加重试机制，尝试重新发送分区请求。这可以通过自定义Source或Sink函数实现，对网络操作增加一定的重试逻辑和退避策略。

    2. 优化网络配置：检查并优化Kubernetes网络插件配置，确保网络通信的稳定性。有时候网络插件的配置不当也会引起类似的连接问题。

    3. 资源限制与监控：确保TaskManager有足够的资源避免频繁的OOM错误。使用资源限制（如CPU、内存限制）并实施严格的资源监控，可以在资源耗尽前采取行动，减少不必要的重启。

    4. 排查并解决根本原因：深入分析导致TaskManager失败的具体原因（如频繁的OOM），并针对性地解决。这可能涉及代码优化、资源分配调整或是依赖库的更新。

    5. 利用Kubernetes事件和生命周期钩子：在Kubernetes中，可以利用预停止（preStop）钩子清理TaskManager在终止前的资源，或者利用就绪探针（readinessProbe）确保服务真正准备好接收请求后再暴露给JobManager。

    6. 社区和补丁：考虑查阅Flink社区论坛或邮件列表，了解是否有其他用户遇到相似问题并分享了临时解决方案或补丁。有时候，即使官方没有发布新版本修复问题，社区成员间也可能有共享的解决办法。

    7. 调整TaskManager的网络参数：除了max-num-tcp-connections外，还可以探索其他网络相关配置，如taskmanager.network.request-backoff-initial, taskmanager.network.request-backoff-max等，调整连接请求的退避策略，看是否能缓解问题。

    如果以上措施均无法有效解决问题，且升级Flink版本不可行，考虑与Flink社区积极互动，提交详细的错误报告或参与讨论，寻求更深层次的技术支持或潜在的非正式补丁。

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  • 回答了问题 2024-06-16

    不通过web界面的方式，flink on yarn怎么查看每个并行度处理数据的情况？

    Flink 在 YARN 集群上运行时，虽然没有直接的 Web UI 可供查看每个并行度的详细处理数据情况，但你可以通过 Flink 的命令行工具和日志来间接获取这些信息。

    1. 使用 Flink CLI 工具

    首先，你需要连接到 YARN 集群中任意一个节点（确保该节点上有 Flink 客户端或者可以访问到 Flink 安装目录），然后使用 Flink 的命令行客户端（./bin/flink）来检查作业的状态。

    查看作业信息

    你可以使用以下命令列出所有正在运行的作业：

    ./bin/flink list

    找到你感兴趣的作业ID后，可以使用以下命令获取更详细的作业信息：

    ./bin/flink jobinfo <job_id>

    这会展示作业的基本信息，包括并行度设置等。然而，要查看每个算子的并行度及处理的数据量，需要进一步的步骤。

    查看 TaskManager 日志

    Flink 的 TaskManagers 会记录每个任务（task）的执行情况，包括处理的数据量。你可以登录到运行 TaskManagers 的节点，查看对应应用的日志文件。日志路径通常可以在 Flink 配置文件（flink-conf.yaml）中的 web.log.path 找到基础路径，实际日志文件会包含作业ID和时间戳等信息。

    在日志中，寻找与特定任务相关的输出，通常会包含每个子任务（即并行度的实例）处理的数据量统计信息。但请注意，这种方式需要手动查找和解析日志，不够直观且可能较为繁琐。

    2. 使用 Metrics

    Flink 支持多种metrics报告方式，包括JMX、Graphite、Prometheus等。如果你已经配置了其中任何一种metrics报告方式，可以通过对应的监控工具查看更详细的作业运行时指标，包括每个算子的输入/输出速率、延迟等。

    例如，如果你配置了Prometheus作为metrics报告端点，可以通过Prometheus查询语言（PromQL）来查询特定作业或任务的并行度及处理的数据量。例如，查询某个作业ID为job_123的任务的并行度，可能会用到类似于flink_taskmanager_job_task_num_subtasks{job_id="job_123", task_name="YourTaskName"}这样的表达式来获取并行子任务数。

    总结

    虽然直接查看每个并行度处理数据的详细情况不如Web UI直观，但通过Flink的命令行工具和日志分析，以及利用Metrics系统，仍然可以获取到所需的信息。对于长期运维和监控来说，配置一套完善的metrics收集和展示系统（如Prometheus+Grafana）是更推荐的做法。

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  • 回答了问题 2024-06-15

    RDS sql server里的qps是否为Batch Requests/sec

    是的，在RDS SQL Server中，QPS（Queries Per Second）通常可以通过监控指标Batch Requests/sec来衡量。这个指标代表每秒钟SQL Server处理的批次请求数量。在SQL Server中，一个批次请求可能包含一个或多个SQL语句，这些语句作为一个单元被提交给数据库引擎执行。因此，Batch Requests/sec可以视为评估数据库活动水平和负载的一个重要指标，间接反映了每秒查询的次数。如果你想监控RDS SQL Server的QPS，关注Batch Requests/sec计数器将会非常有用。

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