[转帖]SRE 是什么,不是什么

SRE 是什么,不是什么 https://zhuanlan.zhihu.com/p/20695070 SRE,Site Reliability Engineering 的缩写。其中 site 是指 website,可以翻译为网站可靠性工程。这个工种是 Google 在 10 年前创造的,他们刚出了一本讲 SRE 的书,以下简称《SRE》。相应的,做这份工作的人叫 Site Reliability Engineer ——网站可靠性工程师,缩写也是 SRE。类比:Software Engineer
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python代理池的构建1——代理IP类的构建,以及配置文件、日志文件、requests请求头

一、整体结构 二、代理IP类的构建(domain.py文件) ''' 实现_ init_ 方法, 负责初始化,包含如下字段: ip: 代理的IP地址 port:代理IP的端口号 protocol: 代理IP支持的协议类型,http是0, https是1, https和http都支持是2 nick_ type: 代理IP的匿名程度,高匿:0,匿名: 1,透明:2 speed:代理IP的响应速度,单位s area:代理IP所在地区 score:代理IP的评分,用于衡量代理的可用性;默
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/usr/bin/expect介绍

/usr/bin/expect介绍 概述 我们通过Shell可以实现简单的控制流功能,如:循环、判断等。但是对于需要交互的场合则必须通过人工来干预,有时候我们可能会需要实现和交互程序如telnet服务器等进行交互的功能。而Expect就使用来实现这种功能的工具。 Expect是一个免费的编程工具语言,用来实现自动和交互式任务进行通信,而无需人的干预。Expect的作者Don Libes在1990年开始编写Expect时对Expect做有如下定义:Expect是一个用来实现自动交互功能的软件套件
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动态代理之 CGLIB 动态代理

CGLIB 动态代理 之前我们详细介绍了 JDK 自身的 API 所提供的动态代理的实现,也说明了它存在的缺陷,那就是只能为接口中的方法做代理,被代理类自身和父类的方法都不能被代理。 CGLIB 就是为了解决这个问题而生的,高新能的,底层基于 ASM 框架的一个代码生成框架,它完美的解决了 JDK 版本的动态代理只能为接口中的方法做代理的问题。 例子 我们还是先来看一个例子。首先定义一个 Person 接口,它能够讲话和跑步,在定一个一个 Father 类,它定义了一个 sayHello 方法
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如何在Go项目中输出版本信息?

我们经常在使用CLI工具的时候,都会有这样的参数输出: ``` ➜ ~ docker version Client: Docker Engine - Community Version: 18.09.2 API version: 1.39 Go version: go1.10.8 Git commit: 6247962 Built: Sun Feb 10 04:12:39 2019 OS/Arch: darwin/amd64 Experimental: false ➜ ~ ``` 可以打印出构
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C语言中的extern变量

C语言中的extern变量 extern变量是全局变量的扩充。 全局(global)变量 在任何一个函数之外声明的变量就是全局变量,全局变量可以被声明所在文件中的任何一个函数调用。全局变量只可以被定义一次。 int globalVar globalVar定义为全局变量时,默认初值为0,并且系统为之分配相应的内存。现在,定义该变量的文件中的任意一个函数可以调用它。 extern变量 假如你想要调用另外一个文件中的全局变量,如果你再声明一个同名的全局变量,那么编译器会因为重名报错,这个时候就要使用
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浅谈MyBatis-Plus学习之插件扩展

一、Mybatis插件机制 mybatis通过插件(Interceptor)对相关目标对象(四大对象)进行动态代理,完成相关数据的变更,从而提供更多功能。 在这里不介绍其内部实现,仅仅介绍MP所提供的相关插件。 二、MP插件介绍 2.1、分页插件 好像MP已经在BaseMapper中提供了相关分页方法selectPage,为什么还要使用分页插件呢? 这是因为selectPage通过ibatis的RowBounds进行分页,也就是在内存中进行分页,所以不推荐 而分页插件的使用,是在相关的查询语句
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入门学习hibernate

https://www.yiibai.com/hibernate/hibernate-quick-guide.html 这个文章一定要看完并且操作完成。
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1553:【例 2】暗的连锁

1553:【例 2】暗的连锁 时间限制: 1000 ms 内存限制: 524288 KB 【题目描述】 原题来自:POJ 3417 Dark 是一张无向图,图中有 N个节点和两类边,一类边被称为主要边,而另一类被称为附加边。 Dark 有 N–1 条主要边,并且 Dark 的任意两个节点之间都存在一条只由主要边构成的路径。 另外,Dark 还有 M条附加边。 你的任务是把 Dark 斩为不连通的两部分。 一开始 Dark 的附加边都处于无敌状态,你只能选择一条主要边切断。 一旦你切断了一条主要
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详解Spring IoC容器

一、Spring IoC容器概述   1.依赖反转(依赖注入):依赖对象的获得被反转了。   如果合作对象的引用或依赖关系的管理由具体对象来完成,会导致代码的高度耦合和可测试性的降低,这对复杂的面向对象系统的设计是非常不利的。   在Spring中,IoC容器是实现依赖控制反转这个模式的载体,它可以在对象生成或者初始化时直接将数据注入到对象中,也可以通过将对象引用注入到对象数据域中的方式来注入对方法调用的依赖。这种依赖是可以递归的,对象被逐层注入。   关于如何反转对依赖的控制,把控制权从具体
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电商后台系统-订单系统-订单状态的梳理(跨境电商)

一、为什么讲这个   “教练,我想打篮球”,你在想屁吃。   因为订单系统很复杂,所以别学人家打篮球了,毕竟两年半的练习生不是人人都能当的,从捡球开始干吧。 二、是什么有啥用   “订单状态是给人看的”,所以别想着天花乱坠的DIY状态啦。老老实实参考大家约定俗成的状态,并把他们活用到自己的逻辑里去,over。   首先,咱们看一下和订单有关的状态 支付状态    订单状态    订单icon    显示状态      接下来,咱们看一下逻辑 订单逻辑            三、下一步 心得体会
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php-fpm的一次慢执行日志slow log

测试环境、预发布环境经过QA多番测试没有遇到问题,但在一次上线过程中,在线上环境出现20秒的响应超时,这个毫无疑问,环境问题。 尽管线上数据量大,可Mysql以不至于慢到20秒,而且发现每次技术都是20.01~20.04秒之间,相差不到一秒钟,mysql也不至于这么均匀,在好奇心下,运维大神配合查了一下Mysql慢查询日志,发现没有超时的sql日志,那这有可能就是php这边出现的问题,可一想,逻辑执行也总不能这么慢。想打日志一步步跟踪,这种方式有点慢。mysql 有慢查询,同样咱php也有慢日
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aop声明式事务不起作用的原因

因为在业务层调用了 try{}catch(){} 并且异常没有在catch处抛出来,所以spring aop的事务不起作用 Spring AOP异常捕获原理: 被拦截的方法,须显式的抛出异常,且不能做任何处理,这样AOP才能捕获到方法中的异常,进而进行回滚。 换句话说,就是在Service层的方法中,不需要使用 try...catch 或者在catch中的最后加上 throw new RuntimeException(); 这样程序才会被AOP捕获,进而进行回滚。
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[IDA] F5时参数识别错误的修正策略

[IDA] F5时参数识别错误的修正策略 一. 错误现象 二. 修改方法: 1. 右键变量名,设置修改类型 2. 修改其对应的变量类型 3. 修改后的效果
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github 远程仓库搭建

目录 GIT远程仓库: 搭建git 服务器: git 与 github 数据同步: SSH警告: GitHub下载到本地: GIT远程仓库: 搭建git 服务器: 本地Git仓库和GitHub仓库之间的传输: SSH加密 1.创建SSH Key (用户主目录下,看看有没有.ssh目录有id_rsa和id_rsa.pub) 创建:$ ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]" 2.第2步:登陆
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如何使用集算器?

集算器是计算结构化数据最简洁高效的工具,根据应用场景、数据规模可灵活选择适当的使用方式,即可作为桌面工具或命令行独立使用,也可作为Java类库嵌入集成,还可作为服务器(单机或多机)对外提供服务。特别值得一提的是,集算器作为报表与数据源之间的计算数据源,仅需通过配置JDBC接口,编写简单SPL脚本,就能统一解决多样性数据源、复杂计算等各报表工具中需要自定义开发的问题。
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文献笔记:一种将机器学习应用于材料科学小数据集的策略;A strategy to apply machine learning to small datasets in materials science

一种将机器学习应用于材料科学小数据集的策略 摘要:材料科学研究中的数据集的小型化和多样化给机器学习带来了困难。文中分析了材料数据的可用性和机器学习模型的预测能力之间的基本相互作用。//数据量的影响不是直接影响模型的精度,而是由模型的自由度(DoF)来调节,导致精度与DoF之间存在关联现象。精度DoF关联的出现标志着欠拟合问题的出现,具有预测偏差大的特点,从而制约了未知域的准确预测。 文中提出在特征空间中加入属性的粗估计,利用小尺寸材料数据建立ML模型,在不增加DoF代价的情况下提高预测精度。
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jQuery与Vue的对比

jQuery是很早就出现的一个封装原生JS的库,而Vue则是最近几年流行的MVVM框架。那么,vue到底比jQuery好在哪儿呢? 一、开发者只需操作数据 1.数据与视图的分离(解耦)。jq的数据与视图混在一块,Vue的数据与视图分离。 2.数据驱动视图。jq直接用js修改视图,Vue以数据驱动视图。 这样,开发者只需操作数据(模型层,即M),就可以直接驱动视图(视图层,即V)的改变。 二、提升页面性能 通过虚拟DOM + Diff算法,使得vue在更改DOM树前先判断DOM树的哪部分发生了变
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Nginx学习-实例:location+proxy_pass配置中左斜杠彻底弄清

网上浏览了不少location,proxy_pass关于左斜杠的说明,结论是人云亦云,各种各样的都有,为了彻底搞清楚这个问题,决定通过对比测试来找规律 这里先说明:左斜杠 / ,也认为是字符串 这里是我的测试结果 结论表明:转发结果和location中是否包含 / 无关,和proxy_pass是否以 / 也无绝对关系,这里说绝对,是想说,/对proxy_pass来说,只是一个字符串,和a,b,c没啥区别 我们用字符串说明: 假设待匹配的 path = location +path1 首先转发结
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C语言解析JSON源码

2020-01-09 关键字:cJSON、linux JSON解析 JSON 是一种在互联网领域内很常用的轻量级数据交换协议。 它与 XML 的地位差不多,但就笔者而言,笔者更喜欢 JSON 的风格,因为它更符合我们的思维习惯,同样一份数据,JSON 格式的就是比 XML 要清晰明了一些。 最近笔者需要在 C语言 上解析 JSON 格式,在网上一顿找,找到一份很不错的开源代码。经过一阵研究与修改以后,终于变成了让笔者用的很顺手的 C语言 版 JSON 解析器。 现将这份经笔者小小修改过的代码记
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