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日志告警探讨,我问deepseek答,关于elastalert

日志告警不同于一般的指标告警,它有一些特殊的场景和特殊的规则,但是我感觉elastalert这个的设计还是太复杂了,过于庞大复杂而显得不太实用,但是目前我们能从市面上找到的日志告警解决方案实在太少了,所以还是先看看吧。如果你有更具体的监控场景,或者想了解某种规则类型的详细配置示例,我很乐意提供更多信息。如果自己实现的话, 那么我会选择从esalert中选择一些适合的规则,并简化它的配置过程,最好能

#java
去哪儿StarRocks实践

StarRocks 是新一代极速全场景 MPP (Massively Parallel Processing) 分布式数据库。可以满足企业级用户的多种分析需求,包括 OLAP (Online Analytical Processing) 多维分析、定制报表、实时数据分析和 Ad-hoc 数据分析等。StarRocks的架构简单,分为前端和后端。前端节点称为FE。后端节点有两种类型,BE和CN(计算

#java
Java面试题及答案整理(2026年金三银四最新版,持续更新)

本文整理了2025年Java工程师面试题大全,涵盖Java基础、容器、多线程、反射、对象拷贝、Java Web、设计模式、Spring/SpringMVC、SpringBoot/SpringCloud、Hibernate、MyBatis、RabbitMQ、Kafka和Zookeeper等核心技术点。内容包括JDK与JRE区别、HashMap实现原理、线程池状态、Spring事务隔离、MyBatis

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#java#开发语言#面试 +3
Java 2026年面试总结(持续更新)

这篇文章总结了Java开发岗位的面试经验,主要针对3-4年经验的开发者。内容涵盖微服务组件、数据库优化、Spring框架、设计模式、多线程、分布式系统等核心技术点,以及项目经验、团队协作等软技能。文章提供了50多个常见面试问题的参考答案,包括技术原理、应用场景和解决方案,特别强调了项目理解和底层原理的重要性。最后指出当前就业市场对全栈开发者的需求增加,建议开发者拓宽技术广度,同时注意简历优化和行业

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#java#面试#开发语言 +3
Rust 异步 ORM 新选择:Toasty 初探

Toasty 是一个面向 Rust 编程语言的 ORM,它以易用性为首要目标。目前,它支持 SQL 数据库(SQLite、PostgreSQL、MySQL)和 NoSQL 数据库(DynamoDB)。Toasty 不会消除数据库的特性,而是可以通过 feature 引入相应数据库的特性。

#rust#开发语言#后端
Elasticsearch 实战系列(一):从核心基础概念入门到实战落地

Elasticsearch(简称 ES)是一个基于 Apache Lucene 构建的分布式、近实时的搜索与分析引擎,是 Elastic Stack(原 ELK 技术栈,Elasticsearch、Logstash、Kibana)的核心组件。它通过 RESTful API 对外提供服务,以 JSON 格式存储文档数据,能够实现海量数据的快速检索、统计分析,是目前业界最主流的全文检索引擎。

#elasticsearch#大数据#搜索引擎
2026年Java面试总结(持续更新)

本文整理了3-4年经验Java开发者常见面试问题及参考答案,涵盖微服务、数据库、Spring框架、设计模式、并发编程等核心技术点。主要内容包括:微服务组件(Nacos/Gateway等)、MQ应用场景、数据库优化(索引/分库分表)、Spring特性(AOP/事务)、设计模式实现、多线程安全、分布式锁原理等高频考点,同时提供SQL优化、Linux命令等实用技能解答。文章还分享了面试准备建议,强调项目

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#java#面试#开发语言 +2
Kafka 消息不丢失:一次把话说清楚

acks = all + min.insync.replicas ≥ 2 + 手动提交 Offset。

#kafka#分布式
java高频面试题(2026最新)

本文系统梳理了Java核心技术要点,涵盖基础语法、集合框架、多线程、JVM和锁机制等核心内容。在基础部分详细解析了数据类型、三大特性、重载重写、修饰符作用域等;集合框架重点分析了HashMap底层原理、扩容机制和线程安全问题;多线程章节阐述了线程状态、同步方法和线程池实现;JVM部分讲解了内存结构、垃圾回收算法和调优策略;最后深入剖析了各类锁的实现原理及应用场景。全文通过大量代码示例和对比分析,帮

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#java#开发语言#spring boot +2
Apache Flink入门:实时数据处理的利器

Apache Flink是一个开源的分布式流处理框架,最初由德国柏林工业大学的Stratosphere研究项目发展而来。2014年,Flink核心团队加入阿里巴巴,并在2019年成为Apache顶级项目。与传统的微批处理框架不同,Flink是一个真正的流处理引擎,将批处理视为流处理的特例,实现了统一的流批一体处理模型。Flink的核心优势在于其高吞吐、低延迟、Exactly-Once语义保证的特性

#apache#flink#大数据
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