前言 React是前端开发领域中最受欢迎的JavaScript库之一，但有时候在编写React应用程序时，可能陷入一些不佳的习惯和错误做法。这些不佳的习惯可能导致性能下降、代码难以维护，以及其他问题。在本文中，我们将探讨日常工作中应该避免的9个坏React习惯，并提供相关示例代码来说明这些问题以及如
日常开发中，我们经常使用锁或者其他同步器来控制并发，那么它们的基础框架是什么呢？如何实现的同步功能呢？本文将详细用白话讲解构建锁和同步器的基础框架--AQS，并根据源码分析其原理。
前言 日常Bug排查系列都是一些简单Bug的排查。笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧，同时顺便积累素材。 Bug现场 线上连续两天出现NP异常，而且都是凌晨低峰期才出现，在凌晨的流量远没有白天高峰期大。而出问题的接口又是通常的业务请求。于是，很自然的，我们就想凌晨有什么特殊的运维动作，翻了下时
日常Bug排查-MVCC和for update混用导致读数据不一致 前言 日常Bug排查系列都是一些简单Bug的排查。笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧，同时顺便积累素材。 Bug现场 又是喜闻乐见的读数据不一致的问题。这次的问题是这样，业务在一个事务中更新A和B两个表的两个数据。但是在另一个
日常Bug排查-偶发性读数据不一致 前言 日常Bug排查系列都是一些简单Bug的排查。笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧，同时顺便积累素材。 Bug现场 业务场景 先描述这个问题出现的业务场景。这是一个支付的场景，如果支付成功了，我们就把支付状态置为success(主单据更新)同时写入支付成功
日常Bug排查-连接突然全部关闭 前言 日常Bug排查系列都是一些简单Bug的排查。笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧，同时顺便积累素材。 Bug现场 最近碰到一个问题，一台机器上的连接数在达到一定连接数(大概4.5W)连接数之后会突然急速下降到几百。在应用上的表现就是大量的连接报错，系统失去
日常测试进行beans比较的简单方法 摘要 想每天把有变化的bean抓取出来有新增的beans时能够及时进行分析和介入 保证beans 都是符合规范的. 方式和方法 开启actuator 打开beans 查看里面的对象信息. 然后定义一个baseline 每天更新完补丁 启动完后再拉取排序一下. 查
# 日常工作效率倍增器-软件篇 ## 背景 ``` 公司电脑带不走了. 虽然是一个很垃圾的HP的笔记本. 但是里面有非常多我这边收集的很多工具软件. 今天一直在折腾他. 想着总结一下自己用到的一些软件. 着实能提高工作效率的. ``` ## 1.ditto ``` ditto 是意大利语 "同上"的
日常•2022年5月29日 goofys编译 goofys是一个开源的使用Go编写的s3存储桶挂载工具，主打高性能。由于使用Go编写，没有用到什么特别的依赖，自己编译也很容易。截止2022.5.27，官方github仓库貌似一直有提交，但是提供的预编译安装包貌似只到2020年4月，而且只有x86版本
日常工作中，有时我们会遇到需要地图来展示我们的数据场景，利用POWERBI，我们可以快速的制作自己的业务地图。 Powerbi自带了三大地图，今天我们用到的是形状地图。 步骤讲解： 第一步：下载对应的地图资源，可以是全国的，也可以是具体省市的，这个根据我们的具体业务来进行选择。 http://dat
日常办公中，我们经常会遇到需要匹配表，匹配对应数据的场景，在EXCEL中，我们习惯使用VLOOKUP函数或者是X-LOOKUP函数，今天学习的是Python，pandas库中的匹配功能。 首先导入所需的pandas库。 import pandas as pd 用到的模拟数据共三张表，分别是销售表，区
日常数据清洗中，利用python清洗的第一步就是读取对应文件，今天一起复盘一下数据读取环节的常规操作。 csv和xlsx格式读取类似，所以用csv做案例 X-MIND图
日常开发中，相信大家都对 Kafka 有所耳闻，Kafka 作为一个分布式的流处理平台，一般用来存储和传输大量的消息数据。在 Kafka 中有三个重要概念，分别是 topic、partition 和 offset。 topic 是 kafka 中的消息以主题为单位进行归类的逻辑概念，生产者负责将消息
日常Bug排查系列都是一些简单Bug排查。问题虽小，但经常遇到，了解这些问题，会让我们少走点弯路，提升效率。说不定有些问题你遇到过哦:) Bug现场 业务开发同学突然问了笔者一个问题，从库读会不会没有原子性？我下意识的反应怎么可能，只要是遵守MySQL主从Replication协议的原子性至少是能够
日常分析数据时，只有单一数据文件的情况其实很少见，更多的情况是，我们从同一个数据来源定期或不定期的采集了很多数据文件；或者从不同的数据源采集多种不同格式的数据文件。 在这样的情况下，分析数据之前，需要将不同的数据集合并起来。合并数据一般有两个维度，一是同构的数据集合并后行数增加；一是异构的数据集合并
日常开发中，相信不管做 C 端还是 B 端业务的同学都会遇到微信相关的业务，比如微信登录、微信支付、公众号扫码关注等场景。 最近博主在做公众号扫码关注自动登录这一块的业务，因此总结绘制了一张**公众号扫码关注绑定手机号自动登录**流程图分享给大家。 