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推荐30个超级实用的运维工具

这些工具覆盖了从版本控制、持续集成、自动化部署、容器编排、监控、日志管理、配置管理、云平台操作、性能测试、安全扫描、容器监控、数据工作流编排、故障注入测试、服务网格、自动化测试、系统监控、日志管理、API测试、云监控到配置管理等多个运维领域,可以根据具体需求选择合适的工具来使用。:用于管理、保护和监控微服务的服务网格,提供流量管理、策略执行和遥测数据收集。:微软的云计算平台,提供各种云服务和工具,

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#运维
HarmonyOS NEXT 实现拖动卡片背景模糊效果

这个实现方案完整展示了如何在HarmonyOS NEXT中结合手势识别、状态管理和视觉效果API,实现具有交互视觉反馈的可拖动卡片效果。关注威哥爱编程,鸿蒙开发一定行。想要学习鸿蒙开发,一定绕不开学习 ArkTS 语言,V 哥写了三本鸿蒙开发之路的书,第一本《鸿蒙 HarmonyOS NEXT开发之路 卷1 ArkTS 篇》已上市,欢迎鸿蒙开发爱好者读一读,可以帮助你快速系统的拿下 ArkTS,每

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#harmonyos#华为
xxl-job分布式任务调度平台

在 XXL-JOB 的管理界面中,创建任务时可以设置分片参数。例如,可以将分片参数设置为,这意味着任务将被分成3个分片,每个分片负责一部分数据。

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#分布式#spring cloud#java-ee
TiDB 分布式数据库常用操作详解

TiDB 是一个开源的分布式关系数据库,它支持水平扩展、高可用性、在线DDL以及兼容MySQL协议。在使用TiDB时,建议详细阅读官方文档,并根据具体的使用场景和需求进行配置和优化。同时,由于TiDB是一个不断发展的项目,建议关注官方的更新和社区动态,以了解最新的特性和改进。实际使用时,你可能需要根据具体的业务需求和环境进行调整和优化。这里的和是扩容和缩容的配置文件。打开浏览器,访问TiDB集群的

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#tidb#分布式#数据库
强烈推荐|websocket 全双工通信协议详解

一. 前言在开发中,我们经常会遇到这样一类需求:需要在网页上显示天气预报,股票数据或者实时排行榜单等实时变化的数据。对于此类需求,一种较为原始的做法就是让客户端每隔一段时间主动去轮询服务器。但这种做法有一个很大的弊端:如果客户端的数量很大,每隔一段时间就发消息给服务器的话,服务器的并发压力会非常巨大。而且访问的频度也很难精确把握,过于频繁地访问服务器,则压力太大;不频繁的话,数据更新可能又不及时。

#websocket#网络#服务器
秒开WebView?Android性能优化全攻略

在Android开发中,实现WebView的秒开体验可以通过一系列性能优化策略来显著提升WebView的加载速度和用户体验。:预加载WebView可以在应用启动时提前初始化,例如加载一个空白页(“about:blank”),以减少首次加载页面的时间。延迟加载非首屏必需的操作,如后台网络请求,可以减少首屏加载时间。:并行请求可以在加载H5页面时,同时由Native端发起请求获取模板文件和动态数据,实

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#webview#android
Postman 接口测试工具详解

在前后端分离开发时,后端工作人员完成系统接口开发后,需要与前端人员对接,测试调试接口,验证接口的正确性可用性。Postman是一个接口测试工具,相当于一个客户端,它可以模拟用户发起的各类HTTP请求,将请求数据发送至服务端,获取对应的响应结果,从而验证响应中的结果数据是否和预期值相匹配。例如,XX系统获取出库账单接口,测试人员需要打开Postman,填写接口信息,结合测试用例,组合变换参数信息后,

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#测试工具#postman#lua
ffmpeg如何实现视频推流?

FFmpeg的架构可以让我们添加新的编解码器、格式和滤镜。支持多种文件输入输出协议,如文件、管道、网络协议等。抛砖引玉,有专门做推流相关产品的兄弟欢迎交流,说不定咱们可以擦出火花呢,哈哈^^。

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#音视频
关于分布式数据库 TiDB与OceanBase 哪家强?

在选择 TiDB 或 OceanBase 时,V哥建议你应该考虑您的具体需求,包括性能要求、兼容性需求、预算限制以及对社区和支持服务的偏好。通常,对于需要 MySQL 兼容性和活跃社区支持的应用,TiDB 可能是更好的选择。而对于需要高性能和一体化解决方案的金融和企业级应用,OceanBase 可能更合适。

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#分布式#数据库#oceanbase +3
Java大牛必会|分布式缓存实现方案之Spring Cache

Spring Cache并非一种具体的缓存技术,而是基于各种缓存产品(如Guava、EhCache、Redis等)进行的一层封装,结合SpringBoot开箱即用的特性用起来会非常方便;Miss率 = 没有从缓存中读取的次数 / (总读取次数[从缓存中读取次数 + 从慢速设备上读取的次数])命中率 = 从缓存中读取次数 / (总读取次数[从缓存中读取次数 + 从慢速设备上读取的次数]);小白:杨哥

#java#缓存#spring
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