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。
这段内容是关于使用Redis实现分布式锁的Java代码示例。`RedisLock`类包含`lock`和`unlock`方法,使用`StringRedisTemplate`和Lua脚本进行操作。代码展示了两种加锁方式:一种带有过期时间,另一种不带。还提到了在加锁和解锁过程中的异常处理,并提供了相关参考资料链接。
本文总结了五种优化方法:1) 将循环内的IO和远程调用批量化,减少重复请求;2) 优化数据库SQL和索引以提升查询速度;3) 对常用查询结果进行缓存;4) 并行化串行远程调用(注意可能引发内存问题和上下文丢失);5) 将非核心功能如消息通知、积分操作异步化,通过消息队列处理。
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。
`LogAspect` 类为一个 Spring AOP 切面,用于日志记录。它拦截 `com.mryan.aop_mylog.controller` 包下的所有方法调用。方法入参和出参信息会被记录,异常情况也会被捕获并处理。代码使用了 `@Around` 注解进行环绕通知,并通过 ` ProceedingJoinPoint` 获取方法信息。日志通过 `Logger.getLogger(LogAspect.class)` 进行输出。
介绍了下软件项目管理方面的一些做法
该内容是一个关于Java线程和线程池异常处理的总结。提到的关键点包括: 1. 引用了滑动验证页面和相关文章资源。 2. 区分了`execute`与`submit`在处理线程异常时的区别,`submit`可能会捕获并隐藏异常,而`execute`会直接抛出。 3. 提供了处理线程和线程池异常的建议,如使用try/catch直接捕获,或者自定义线程工厂和未捕获异常处理器。 4. 示例代码展示了如何通过设置`UncaughtExceptionHandler`来监控和处理线程中的异常。 请注意,由于字符限制,这里只提供了简要摘要,详细解释和代码示例请参考原文。
该内容是关于Spring Boot中配置异步任务和定时任务的代码示例。首先通过`@Configuration`和`@EnableAsync`开启异步支持,然后定义线程池,如使用`ThreadPoolExecutor`并设置核心线程数、最大线程数等参数。接着,在需要异步执行的方法上添加`@Async`注解。此外,通过`@EnableScheduling`开启定时任务,并使用`@Scheduled`定义具体任务和执行周期。若需指定多个线程池,可以创建不同的`Executor` bean,并在`@Async`中指定线程池名称。
`@DependsOn`注解用于Spring中确保某个Bean在依赖的Bean初始化之后加载。示例展示了类A依赖于类B,通过`@DependsOn("b")`,保证B先被实例化。控制台输出显示B先被注入,证明了注解的效果。
该内容探讨了`datetime`和`tempshape`在Java和MyBatis中的使用区别。`datetime`对应`java.util.Date`,在MyBatis配置中为`DATE`类型,而`tempshape`配置为`TIMESTAMP`。当插入数据时,`tempshape`会自动记录创建和修改时间,而`datetime`需手动插入当前日期。更多区别可参考[CSDN博客](https://blog.csdn.net/qq_29039705/article/details/80416286)上的文章。
该内容是关于Spring中异步任务的配置和使用步骤。首先,在启动类添加`@EnableAsync`注解开启异步支持。然后,自定义线程池类`EventThreadPool`,设置核心和最大线程数、存活时间等参数。接着,将线程池bean注入到Spring中,如`@Bean("RewardThreadPool")`。最后,在需要异步执行的方法上使用`@Async`注解,例如在一个定时任务类中,使用`@Scheduled(cron = "...")`和`@Async`结合实现异步定时任务。
MySQL的其原理,如存储引擎、SQL执行流程和关键字执行顺序,以及如何正确使用索引、连接池和数据库部署方式,都是至关重要的。此外,硬件资源的合理利用,如CPU、内存、硬盘和网络,也直接影响数据库的性能。
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。
本文介绍了如何利用ChatGPT高效制作PPT,关键在于构造有效的提示词,包括:设定角色、阐述问题、明确目标和补充要求。通过示例展示了如何为时间管理培训师设定场景,请求生成Markdown格式的时间管理PPT大纲。借助在线工具mindshow.fun,将大纲导入可快速生成PPT草稿,并能进一步编辑和完善。
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。
该内容是关于Java编程中验证Map存储引用而非复制对象的示例。创建大型List导致内存增加,说明List确实占用空间。通过Person类示例,将不同对象放入Map,改变一个对象的属性后,比较原对象与Map中的键值对,发现两者相等,证明Map保存的是对象引用。
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。
该文档介绍了三种不同的方法来定义和管理Java中的定时任务。首先,通过在数据库中创建一个表来存储定时任务的执行周期,并在Spring Boot应用中使用`@Scheduled`注解配合数据库查询来动态执行定时任务。其次,将定时任务的配置移动到Apollo配置中心,利用Apollo的配置能力来控制定时任务的执行。最后,使用Quartz框架并结合Apollo配置文件,动态地管理定时任务的触发间隔和执行时间。此外,还提到了在多机器环境中,可以使用分布式锁来避免任务重复,并推荐了xxl-JOB和elastic-job作为更专业的定时任务解决方案。
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。
本文介绍了10种常见的架构模式,包括分层模式(降低耦合,易扩展)、客户端-服务器模式(职责明确,支持多用户)、主从设备模式(负载均衡,读写分离)、管道-过滤器模式(灵活处理,并行处理)、代理模式(控制访问,安全优化)、点对点模式(去中心化,高容错)、事件总线模式(松耦合,异步处理)、模型-视图-控制器模式(界面分离,可维护性)、黑板模式(解决复杂问题)和解释器模式(用于语言解释器)。每种模式都有其优缺点,适用于不同的场景。其他如事件驱动、微服务等也在探讨之列。详细内容可参考《软件架构理论与实践》。
**设计模式的应用与案例** 设计模式是解决常见软件设计问题的最佳实践,有助于提升代码质量和可维护性。有效利用设计模式的步骤包括:理解业务需求、识别问题、选择合适模式、学习研究和适时调整。在实际工作中,例如,通过结合工厂模式和策略模式,解决了多端页面配置筛选逻辑,避免接口爆炸;使用模板方法模式,将复杂业务逻辑拆分为可复用步骤,提高了代码扩展性。设计模式虽好,但应适度,避免过度复杂化。
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。
线上系统在各行各业中扮演关键角色,任何问题都可能对企业运营造成严重影响。排查复杂性增加,需要专门的线上问题排查工具箱。工具箱包含监控、日志分析、性能分析和故障排查工具,如系统监控的`top`、`htop`,应用监控的`New Relic`、`AppDynamics`,日志分析的`ELK Stack`、`Graylog`,以及故障排查的`jps`、`jstack`、`Arthas`等。这些工具能提升问题解决效率,降低排查成本,确保业务连续性。
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。
文章介绍了API网关的功能,如链路追踪、监控、日志、参数校验等,并强调产品化在团队推广中的重要性。作者提出了若干疑问,包括Nginx与Web应用的长连接、Netty的再熟悉、网络架构中的IO线程理解、请求隔离的原理、安全技术、链路追踪中的线程池问题、自愈机制的精细化判断、DSL的深入学习以及Serverless和静态网站托管的理解。
该内容是关于Java中访问修饰符的范围总结:`public`(全局访问)、`protected`(同包及子类访问)、默认(同包访问)、`private`(仅本类访问)。
本文介绍了接手新系统时需要熟悉的几个关键方面,包括业务知识和技术知识。业务知识涉及系统领域模型、关键业务流程、非功能性需求及未来发展计划。技术知识涵盖逻辑架构(系统和子系统架构图、核心领域模型、模块和流程、上下游依赖等)、开发架构(使用的框架、SDK、中间件等)、物理部署、数据架构和系统运维。熟悉这些内容有助于快速掌握系统并确保工作顺利进行。
尝试体验AI助手的多个功能,包括头脑风暴、撰写文章、构建大纲、列举优缺点、解释说明和创建待办事项。在头脑风暴中输入关键词如“AI写作”,AI会生成相关内容,并提供继续写作、内容润色等选项。在中断后,AI能接续写作,展现了一定的连续性和实用性。此外,还展示了创建待办事项列表的功能。
介绍Validation进行参数校验的做法
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。
本文介绍了11种并发编程设计模式,包括生产者-消费者、管程、Future、读写锁、双检锁、不可变对象、信号量、工作窃取者、活性与安全性条件、线程池和事件驱动架构。这些模式旨在解决资源共享、同步、线程安全和效率等问题,如Java中的 BlockingQueue、synchronized、Future接口和ReentrantLock等工具。了解和应用这些模式能有效提升并发编程的能力。
在数字时代,性能优化对各类技术系统和应用至关重要,关乎用户体验、效率和成本。某团队在面对系统响应慢的问题时,通过梳理逻辑、使用stopwatch排查,发现了数据库、连接池、日志打印和Dubbo配置等问题。他们优化了数据库的索引和锁机制,减少了日志打印的负担,调整了Dubbo的线程配置,并改进了日志组件,最终显著提升了系统性能。性能优化的方法包括代码优化、数据库优化、缓存技术、并发处理和资源管理,这是一个持续且需综合考虑稳定性和可靠性的过程。
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。