Serverless无服务应用架构纵横谈2:边缘计算激战正酣

Serverless无服务应用架构纵横谈2 前言 6年前,我写了一篇《Serverless无服务应用架构纵横谈》。 文中说到无论是公有云FaaS还是私有云FaaS,都不是云计算的未来。 因为无论是Kubernetes还是PHP、Python、Node这些传统技术栈都太重了。 那么,6年来,Serve

记录一次排查解决服务器卡死的过程

前言 自己个人兴趣爱好,线上有一个阿里云服务器,处理数据用的,会频繁IO和分析数据。隔一段时间就会卡死(大概2个月),重启就OK。本来没当一回事,直到后来影响到赚取money了才引起重视。服务的启动脚本如下: nohup java -Xms512m -Xmx1024m -jar xxx.jar &

某手创作服务 __NS_sig3 sig3 | js 逆向

拿获取作品列表为例 https://cp.kuaishou.com/rest/cp/works/v2/video/pc/photo/list?__NS_sig3=xxxxxxxxxxx 搜索__NS_sig3 发现__NS_sig3是一个异步回调生成的值 s().call("$encode", [i

对象存储服务的完整性检查

使用场景有: 上传对象后,如何确定对象存储收到的数据和客户端本地的数据是否一致。 下载对象后,如何确定本地收到的数据和对象存储保存的数据是否一致。 AWS S3 Checking object integrity 实现完整性校验时,AWS S3提供的算法包括CRC32、CRC32C、SHA-1、SH

C#开发一个混合Windows服务和Windows窗体的程序

很多时候,我们希望服务程序可以直接运行,或者可以响应一些参数,这时候,混合Windows服务和Windows窗体的程序就排上用场了。要实现同时支持Windows服务和Windows窗体,需要在启动的第一步时判断当前运行环境是否为服务模式,可以从以下几个方面进行判断: 当前用户名称:Environme

OpenTelemetry 深度定制:跨服务追踪的实战技巧

背景 在上一篇《从 Dapper 到 OpenTelemetry:分布式追踪的演进之旅》中在最后提到在做一些 Trace 的定制开发。 到现在差不多算是完成了,可以和大家分享一下。 我们的需求是这样的: 假设现在有三个服务:ServiceA、ServiceB、ServiceC ServiceA 对外

Lfu缓存在Rust中的实现及源码解析

综上所述,LFU算法通过跟踪数据项的访问频次来决定淘汰对象,适用于数据访问频率差异较大的场景。与LRU相比,LFU更能抵御偶发性的大量访问请求对缓存的冲击。然而,LFU的实现较为复杂,需要综合考虑效率和公平性。在实际应用中,应当根据具体的数据访问模式和系统需求,灵活选择和调整缓存算法,以达到最优的性...

带有ttl的Lru在Rust中的实现及源码解析

TTL是Time To Live的缩写,通常意味着元素的生存时间是多长。 应用场景 数据库:在redis中我们最常见的就是缓存我们的数据元素,但是我们又不想其保留太长的时间,因为数据时间越长污染的可能性就越大,我们又不想在后续的程序中设置删除,所以我们此时需要设置过期时间来让数据自动淘汰。 sete

Android无障碍自动化结合opencv实现支付宝能量自动收集

Android无障碍服务可以操作元素,手势模拟,实现基本的控制。opencv可以进行图像识别。两者结合在一起即可实现支付宝能量自动收集。opencv用于识别能量,无障碍服务用于模拟手势,即点击能量。 当然这两者结合不单单只能实现这些,还能做很多自动化的程序,如芭芭农场自动施肥、蚂蚁庄园等等的自动化,

Lru-k在Rust中的实现及源码解析

Lru-k与lru的区别在于多维护一个队列,及每个元素多维护一个次数选项,对于性能的影响不大,仅仅多耗一点cpu,但是可以相应的提高命中率,下一章将介绍LFU按频次的淘汰机制。

python 注册nacos 进行接口规范定义

背景: 一般场景 python服务经常作为java下游的 算法服务或者 数据处理服务 但是使用http 去调用比较不灵活,通过注册到nacos上进行微服务调用才是比较爽的 1.定义feginapi的接口定义 java端 定义接口请求和响应 主要关注 CommonResult 结构 和 python要

Ceph提供nfs服务

目录Ceph提供nfs服务1. 前期准备1.1 检查模块1.2 检查是否有nfs-ganesha集群2. 创建nfs服务2.1 ceph提供的nfs的架构3. nfs导出3.1 创建cephfs3.2 导出3.3 客户端尝试挂载3.4 验证4. 高可用nfs-ganesha Ceph提供nfs服务

Windows CSC提权漏洞复现(CVE-2024-26229)

漏洞信息 Windows CSC服务特权提升漏洞。 当程序向缓冲区写入的数据超出其处理能力时,就会发生基于堆的缓冲区溢出,从而导致多余的数据溢出到相邻的内存区域。这种溢出会损坏内存,并可能使攻击者能够执行任意代码或未经授权访问系统。本质上,攻击者可以编写触发溢出的恶意代码或输入,从而控制受影响的系统

Rust性能分析之测试及火焰图,附(lru,lfu,arc)测试

好的测试用例及性能测试是对一个库的稳定及优秀的重要标准,尽量的覆盖全的单元测试,能及早的发现bug,使程序更稳定。

Spring Cloud微服务核心架构分析

Spring Cloud是一个相对比较成熟的微服务框架。虽然,Spring Cloud于2016年才推出1.0的release版本, 时间最短, 但是相比Dubbo等RPC框架, Spring Cloud提供的全套的分布式系统解决方案。 Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spri

网站_域名_DNS_端口_web访问过程

网站基本概念 服务器:能够提供服务器的机器,取决于机器上所安装的服务软件 web服务器:提供web服务(网站访问),需要安装web服务软件,Apache,tomcat,iis等 域名 (Domain Name) 方便人记的 DNS (Domain Name System) 域名系统, 一个分布式数据

华为云短信服务教你用C++实现Smgp协议

本文简单对SGIP协议进行了介绍,并尝试用C++实现协议栈,但实际商用发送短信往往更加复杂,可以选择华为云消息&短信服务通过HTTP协议接入。

Lru在Rust中的实现, 源码解析

源码剖析-LRU(Least Recently Used)是一种常用的页面置换算法,其核心思想是选择最近最久未使用的页面予以淘汰。

Linu部署服务启停脚本

Linux项目部署启停 WEB应用(WAR包)部署 实际开发中,难免遇见新业务项目构建、项目重构(重新优化整个项目的架构,相当于重写),也可能是项目拆分多个模块,也可能部分拆分,但项目的模块化分离,就存在新建项目,新开服务端的可能,在Linux部署中,我们通常遇见需要搭建一个新的服务: WEB应用(

zookeeper:Unexpected exception, exiting abnormally ::java.io.EOFException

转载请注明出处: 服务器中断,重启服务器在重启kafka服务时,遇到如下报错: 2024-06-05 13:52:56,251 [myid:] - ERROR [main:ZooKeeperServerMain@64] - Unexpected exception, exiting abnormal