Azure Managed Service Identities如何与Azure VM协同工作的场景
51CTO博客地址：https://blog.51cto.com/14669127博客园博客地址：https://www.cnblogs.com/Nancy1983需求：Azure订阅中包含一个名为VM1的虚拟机，VM1在名为RG1的资源组中，VM1运行的服务，其资源都部署到RG1中，如果确保运行在VM1的服务可以使用VM1的Identity来管理RG1中的资源，该如何配置？解决方案需求解析：上图
浅谈Linux下进程相关属性和fork()函数
进程：直观概念：程序的一个执行实例，正在执行的程序等内核观点：担当分配系统资源(CPU时间，内存)的实体操作系统是如何管理进程的呢？先把进程描述起来，再把进程组织起来。描述进程-PCB：进程信息被放在一个叫做程序控制块的数据结构中，可以理解为进程属性的集合。课本上称之为PCB（processcontrolblock），Linux操作系统下的PCB是:task_struct组织进程：内核采用双向链表
中国式复杂报表怎么做？如何应对企业报表需求？
提到复杂报表，第一个想到的就是中国式报表。那么到底什么是中国式报表？它到底复杂在哪里？如何应对复杂报表的开发需求？今天我们就聊一聊这些问题。一、啥是中国式报表？都说中国式报表是最复杂的报表，没有之一，那么到底什么才是才是中国式报表？我们总结了中国式报表的几个典型特征：格式复杂、信息量大、表头乱。举个例子，下图是一张典型的中国式报表，我们可以看到这一张表中的数据是取自数据库中的多个物理表，且表头信息
Linux下利用Docker搭建MYSQL5.7
引言本文旨在介绍如何在Linux使用Docker快速搭建一个MYSQL环境，用于日常的开发调试，有需要的朋友可参考一下。配置MYSQL1) 创建mysql配置目录#创建配置目录
mkdir -p /etc/mysql/conf.d/
#创建数据和日志目录
mkdir -pv /opt/mysql/{data,logs}2) 修改my.cnf配置 输入：sudo vim /etc/mysql/con
教你实现华为快应用深色主题适配
问题背景大部分手机主题上会有深色模式和浅色模式之分，浅色模式一般都是“白底黑字”，深色模式则是“黑底白字”。下图是华为手机深色模式和浅色模式的界面效果：图1浅色模式图2深色模式如何在快应用中实现不同主题模式的适配呢？目前有两种方案：使用MediaQuery响应式布局能力，自动检测用户的设备的系统主题模式，配置不同模式下的css样式。使用device.getThemeSync，根据获取的结果选择不同
一分钟上手Docker容器
一分钟上手Docker容器无敌码农无敌码农在微服务时代，服务数量及规模越来越大，服务的部署及运维的模式如果仍然采用传统方式就会大大增加运维成本。所以微服务时代的运维方式一定是Devops模式，通过构建自动化运维发布平台来打通产品、开发、测试及运维流程，从而整体上提升研发效能，而这也是目前大部分公司正在做的事情。随着以Docker为代表的容器化技术的普及，目前Devops实践大多会采用容器（如Doc
对模拟器虚假设备识别能力提升15%！每日清理大师App集成系统完整性检测
前言每日清理大师是一款智能便捷的手机清理软件，可快速清理无用缓存、垃圾文件和应用残留，还可深度清理如社交软件中的无用缓存等，有效解决手机卡顿、耗电快、内存不足等问题。每日清理大师App在结合了系统完整性检测功能后，可有效识别出来自非真实设备模拟器的虚假流量，识别率提升了15%，使其反作弊系统能更有效地拦截虚假设备流量。业务挑战广告投放是App获客的重要手段，但投放渠道虚假流量占比高，会造成转化率很
宛如大片，你没见过的气象大数据可视化！
早在17世纪80年代，英国科学家埃德蒙·哈雷凭借大量的数据绘制了世界上第一张载有海洋盛行风分布的气象图，以地图为依托，对信风的分布状况做了全球性的统计分析，并将分布状态生动的展现在世人面前，这也是有史可依的最早的气象数据可视化案例。如今，气象数据可视化已经发展到了全新的时代。气象数据信息已经实现了以地图为载体的全面可视化展示，文字描述变成了辅助信息，图形可以一目了然的传达不同地理区划内各类气候历史
程序员翻车时的 30 种常见反应！
软件开发工作充满了挑战性。人无完人，对于程序员来说，写出有bug的代码是在所难免的。有些人很淡定，也有一些人会感到生气、沮丧、不安或气馁。在修复bug的过程中我们都经历了什么？这个值得我们一探究竟。本文列出了程序员在修复bug时可能会说的一些话或者想法。我敢说很多程序员都曾经历过编程的艰辛，但在事后都会一笑而过。1.“我不知道该把它删掉还是该重写”看着旧代码，你总有一种想要重写它们的冲动。丑陋的逻
如何部署一个Kubernetes集群
如何部署一个Kubernetes集群无敌码农无敌码农在上一篇文章《Kubernetes和Docker的关系是什么？》和大家分享了关于Kubernetes的基本系统架构以及关于容器编排相关的概念，并总体阐述Kubernetes与Docker之间的基本关系。而要学习Kubernetes容器编排技术，首先要解决的就是学习环境问题，而由于Kubernetes本身具有一定的复杂性，且需要较大的系统资源环境，
Kubernetes和Docker的关系是什么？
Kubernetes和Docker的关系是什么？无敌码农无敌码农作为一名容器时代的程序员相信你已经或多或少接触过Docker，但同时你也会发现Docker虽然流行了多年，但之前却很少有公司直接将线上应用通过Docker容器进行大规模地部署。但最近三年，你会发现几乎绝大多数有条件的公司都已经在使用Kubernetes部署和发布自己的线上业务了。对一名普通开发人员来说，这一切可能发生得太快，以至于你还
ShardingJdbc分库分表实战案例解析（下）
ShardingJdbc分库分表实战案例解析（下）无敌码农无敌码农导读上一篇文章《ShardingJdbc分库分表实战案例解析（上）》中我们初步介绍了使用ShardingJdbc实现订单数据分散存储的分库分表方法，在本篇文章中将重点介绍在不停服的情况下实现数据分片存储的在线扩容。具体将以如下两个常见的场景进行演示：1)、尚未进行分库分表的单库单表系统如何平稳的实施分库分表方案；2)、已经实施过分库
ShardingJdbc分库分表实战案例解析（上）
ShardingJdbc分库分表实战案例解析（上）无敌码农无敌码农在对诸如订单、交易、支付等实时在线业务系统的研发、维护过程中，随着业务量的快速增长，我们经常会遇到由于关系型数据库（如:MySql）单表数据量增长过大而引发的线上事故；虽然这些事故多数时候是由于不合理的慢SQL而引起的系统雪崩，但有时也会出现由于数据库热点块IO争用而引发的系统性性能下降。总之，单表数据量的无限增长总是会在这样或那样
关于Redis缓存——缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩
在Redis缓存中有三个必须要知道概念：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。缓存穿透那什么是缓存穿透，它就是指当用户在查询一条数据的时候，而此时数据库和缓存却没有关于这条数据的任何记录，而这条数据在缓存中没找到就会向数据库请求获取数据。它拿不到数据时，是会一直查询数据库，这样会对数据库的访问造成很大的压力。如：用户查询一个 id = -1 的商品信息，一般数据库 id 值都是从 1 开始自增，很明显这条
一次Maven依赖冲突采坑，把依赖调解、类加载彻底整明白了
今年年初的时候，阅读过《Maven实战》，当时有了解到Maven可以依赖调解，即当包版本不一致时，会根据一定规则选择相应的包来加载，从而避免冲突。当时不解的是既然Maven都能解决冲突，为何还经常听到“发生了依赖冲突”，冲突不是解决了吗，还存在什么问题呢？直到这周在工作中自己遇到了，就明白是咋回事了。下面先从我的实际经历说起。1. Maven依赖冲突经历我在Y模块中，写了一个Encryptor类，
Docker私有镜像仓库是什么？
Docker私有镜像仓库是什么？无敌码农无敌码农Docker镜像仓库概述镜像仓库作为Docker技术的核心组件之一，其主要作用就是负责镜像内容的存储和分发。Docker镜像仓库从使用范围来说分为“公有镜像仓库”和“私有镜像仓库”，公有镜像仓库是可以被任何人使用的，例如Docker公司维护的在线存储库DockerHub以及部分云服务厂商（如阿里云）提供的在线Docker镜像库等，都属于公有镜像仓库的
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