lock前的等待时间，0表示不等待直接执行锁表命令，单位是s，若超过此参数设置的时间后还存在长时间执行的查询，则Xtrabackup终止运行。--ftwrl-wait-thresholdshow

为什么要保护JS代码JavaScript代码运行于客户端JavaScript代码是公开透明的由于这两个原因，致使JavaScript代码是不安全的，任何人都可以读、分析、复制、盗用甚至篡改。1.3

增加时，对应的固定权重也随之增加，旧的样本数据固定权重将相对减少。memory资源的固定权重：由于内存为不可压缩资源，而内存使用量样本对应的固定权重系数为1.0。数据点权重

;离线增量更新场景，部分任务相较于原先Hive任务可以下降30%以上的计算资源。同时跟进用户实际使用情况，发现了一些有待优化的问题：Hudi生成文件的体积相较于原先Hive，体积偏大（平均有1.3

服务崩溃，也不会影响整个系统的消息推送。每个应用至少分配三个缓存分片，即使其中一个分片出现问题，仍有另外两个分片在支撑，容错率更高。MT自定义能力更强，面对多变的业务需求，可以快速满足。3.1

实例CPU异常的原因其实Elasticsearch本身是有接口提供获取实例上的热点进程，但是当时执行接口命令的时候长时间没有获取到结果，因此只能从其他方案想办法了。获取实例上的热点进程：curl

项目主要技术栈是Vue，但是代码风格有大部分格使用的React的jsx形式进行开发；项目存在多人维护，个人技术参差不齐；导致后续学习成本增加；组件嵌套层级深，存在双向数据流：不符合Vue

敏捷BI（1）字段配置行维：数据集维度字段放置区列维：数据集维度字段放置区指标：数据集指标字段（2）图表属性和图表样式配置支持条件格式，自定义代码样式嵌入，主题配置（3）字段过滤使用字段过滤数据

Flood攻击指的是攻击者利用工具或者操纵僵尸主机，向目标服务器发送大量的ACK报文，服务器忙于回复这些凭空出现的第三次握手报文，导致资源耗尽，无法响应正常的请求。（4）FIN/RST

}}（2）RouterFactory为Router的工厂类RouterFactory接口定义@SPIpublic

删除InternalThreadLocalMap中threadLocalMap和slowThreadLocalMap数据

开放生态会场互联网技术会场（线上直播）👇本次【开发者大会-互联网技术会场】将全程通过线上直播。长按扫描下方二维码邀请进群观看同步直播或点击文末【阅读原文】查看更加详细的议程，即可报名2023

Gang本文介绍了一次排查Dubbo线程池耗尽问题的过程。通过查看Dubbo线程状态、分析Jedis连接池获取连接的源码、排查死锁条件等方面，最终确认是因为使用了cluster

在模拟TiDB回滚至MySQL过程中出现主键冲突问题在TiDB数据增长3倍后，切换回MySQL出现主键重复异常，具体日志内容如下：主键冲突异常日志产生该问题的主要原因为每个

Servlet规范2.3中定义的，它能够对Servlet容器的请求和响应对象进行检查和修改，是个典型的责任链。在Servlet被调用之前检查Request对象并支持修改Request

控制器控制器是整个网络质量监测中心的任务调度器，决定了服务器应该如何相互探测，负责PingList生成算法与下发通知，以及网络拓扑的定时更新。3.3

client启动k8s默认的调度器以及自研的调度算法，修改binding接口。并配置到每个member集群。podRequest请求每个集群调度模拟器，运行真实的调度算法，并计算调度结果。3.4

大对象优化后的core服务GC情况尽管优化后，因内部异常导致获取核心业务失败的异常请求数显著减少，但是依然存在。为了找到最后这一点异常产生的原因，我们打算对core服务内存中的对象大小进行监控。图7

采集的配置，例如采集频率，target内指标过滤，指标中label重命名等等操作。对于监控组件负载快速升高问题的解决，我们主要从两个方面着手，分别是指标治理以及性能优化。4.1.1

worker：在队列中拿到任务后，根据本地缓存/共享缓存内的业务信息，对采集数据进行数据清洗，打业务标签等操作，并写入另一kakfa或直接写入database。每一个角色以及节点可以通过Celery

MajorCompaction。后台线程周期性检查的流程如图3所示。下面是该线程的关键代码：//ScheduledChore的run方法会一直调用chore函数@Overrideprotected

out的报错，可以归因为由于后端服务的响应时间过程导致nginx层和下游服务之间的读取超时。由于大量的读取超时导致nginx判断为后端的服务不可用，进而触发了no

}}这样镜头的移动和碰撞检测就完成了。当我们移动到椅子、墙壁等障碍物附近时，镜头会停止移动。镜头的移动范围也被我们限制在房间里，不会穿到房间外部。三、性能调优3.1

4.0版本开始就提供了8种内存淘汰策略，其中4种都是基于LRU或LFU算法实现的，本文就这两种算法的Redis实现进行了详细的介绍，并阐述其优劣特性。二、Redis的LRU实现在介绍Redis

系统分库分表随着系统的持续运作，常规的单库单表在支撑更高规模的数量级时，无论是在性能或稳定性上都已经难以为继，需要我们对目标逻辑数据表进行合理的物理拆分，这些同一业务表数据的拆分，需要有一套完整的

使得生产和消费任务能够在同一个线程上运行，这样做可以充分利用热缓存，避免调度延迟。这给我们做性能优化也提供了一些思路：在保证不发生线程饥饿的情况下，尽量使用同一个线程生产和消费可以充分利用

基于我们的研究人群（参与活动与未参与活动的人群），在活动前、活动期的研究指标（流水、利润）表现情况，如下图：其中：C1=A*(A4-A3*(B4/B3));

风控打击方案对用户请求设备参数进行严格校验，并结合帐号、ip信息等维度，准确识别用户身份监控领券成功数据和用券数据，及时发现漏过情况建立礼券交易情报监控体系，关注礼券交易情况3.2

基础知识介绍概念1：纠删码原理纠删码通用由两个参数n和k来进行配置，称为(n,k)编码。在分布式系统当中，通常将数据以固定大小的块进行组织，编码时，存储系统将k个数据块进行编码生成额外的n-k

加载数据在完成2.3.1和2.3.2里面的内容后，接下来，我们可以使用Hive的load命令直接加载HDFS上预处理后的文件，把数据加载到对应的Hive表中，具体实现命令如下：--

red;}为了知道为什么上面的css代码能解决冲突问题，更好地理解级联层的作用，理解一些现象背后的根因，了解级联层和级联的关系，我们继续往下看。二、理解级联层的前提——级联(cascade)2.1

的架构可以分为：应用接口层，协议层，连接层，缓存层，I/O层。不同的拦截器为各个层次的处理提供调用入口，拦截器通过责任链模式串联成拦截器链，从而完成一个Http请求的完整处理流程。如下图所示：图

"org.apache.commons.text.TestctxTaintedParamAnnotation");为了确保方法的可达性，我们还添加了ImplicitReachable("")

1基于这样的映射，可以直接把Tula的GC进行分配，而且基本在优化阶段2中无缝衔接。尝试基于分析得出的机制如下：图16：多Tula节点GC机制图示可以简单地描述优化之后的GC流程：①

profile来区别配置，我们用的Log4j还不支持。切换日志底层框架的成本也比较高，另外早期的公司中间件与Log4j日志框架强耦合，无法简单切换，所以我们并没有采用这个方案。4.2

cls进行对比。场景012中，我们想跳转Activity2，即cls是Activity2，与Task底部的realActivity2相同，则将该Task顶部的Activity3

4+1+4+2+4+len(p.Name))第0-3位同样置为0，无特殊意义第4位是MySQL协议的Command_Binlog_Dump，byte值为18第5-8位是Binlog

静态文件计算最简单的解决方案是，只要求开发者在每个写入任务的基础上，告诉Spark总共应该写入多少个文件。这种方式需要给开发者一些其他方法来获取具体的数字，可以通过这种方式来替代昂贵的计算。5.4.

文件添加完成之后通过发送广播通知，广播分为实时广播和延迟广播，延迟广播用来通知优先级较低的文件。//低优先级的可以发送延时广播mHandler.maybeDeferBroadcast(tag,

通用防御措施禁用代理服务器与后端服务器之间的TCP连接重用。使用HTTP/2能够避免请求边界判定标准不一致的问题。前后置服务器使用同样的web服务器程序，保证对请求边界的判断标准是一致的。4.2

广告流量反作弊定义广告流量作弊，即媒体通过多种作弊手段，获取广告主的利益。作弊流量主要来自于：模拟器或者被篡改了设备的广告流量；真设备，但通过群控控制的流量；真人真机，但诱导产生无效流量等。1.2

File('E:/AndroidCode/module_name_1/code/')project(':module_name_2').projectDir

Scheduler设计该系统我们从两大部分进行了设计，首先，我们不采用原生的Jenkins部署方案，而是采用全master的方式。第二，设计并开发了一套用于管理Jenkins集群的调度系统。五、底层

第N日留存。通常意义上的留存分析指的是：用户在APP产生行为后，在固定的第N日继续访问或使用APP的用户；包括活跃用户留存和新用户留存为满足不同业务的分析需求。此次留存模型包含

完整脚本脚本一共用130行代码，完成了上面的功能，也算符合我们此次的标题了。为了大家可以更深入的理解脚本内容，这里就不再对脚本进行拆分讲解，以下是完整脚本。#!/usr/bin/env

为分布式应用提供了高效且可靠的分布式协调服务，提供了诸如统一命名服务、配置管理和分布式锁等分布式的基础服务。在解决分布式数据一致性方面，ZooKeeper

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Driver和数据库建立连接发起transaction（必要的话），创建statement执行statement并读取返回，塞入ResultSet处理ResultSet关闭ResultSet，

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计算异常波动范围（4）时间点标记：红线与时间线第一次相交的时间点是波动开始时间，红线与时间线最后一次相交的时间点是波动结束时间，起始时间和波动结束时间关于波动开始时间对称，如下图：图11