有个水友提问： 沈老师，我们有一次MySQL崩溃，重启后发现有些已经提交的事务对数据的修改丢失了，不是说事务能保证ACID特性么，想问下什么情况下可能导致“事务已经提交，数据却丢失”呢？ 这个问题有点复杂，得先从redo log说起。 为什么要有redo log？ 事务提交后，必须将事务对数据页的修改刷(fsync)到磁盘上，才能保证事务的ACID特性。 这个刷盘，是一个随机写，随机写性能较低，如果每次事务提交都刷盘，会极大影响数据库的性能。 随机写性能差，有什么优化方法呢？ 架构设计中有两个常见的优化方法
此时开启新一轮Leader选举，选举产生的Leader会与过半的Follower进行同步，使数据一致，当与过半的机器同步完成后，就退出恢复模式，然后进入消息广播模式。
测试同行或多或少听说过模糊测试，但不知道它是什么？本文将详细介绍Fuzzing Test帮助你快速了解它。
虚幻引擎的业务逻辑开发基本上都是用C++/蓝图，当因为项目代码写的不好遇到Crash等问题时，如果不了解Native程序和引擎底层的一些机制，相比用C#开发业务的Unity或其他完全基于脚本虚拟机的游戏确实要难处理一些。因为业务和引擎代码本身都是基于C++，所以对于解决常规C++的Crash的方法虚幻引擎完全适用，除此外引擎在异常处理上相比于普通的C++程序还是提供了一些额外的方法和工具。本文主要介绍虚幻引擎在处理Crash时的一些做法和经验技巧。
Monkey是Android中的一个命令行工具，可以运行在模拟器里或者现实设备中，向系统发送伪随机的用户事件流（点击、滑动、Application切换、横竖屏、应用关闭）实现对正在开发的应用程序进行压力测试。monkey测试是一种为了测试软件的稳定性，健壮性的快速有效的方法，只针对Activity做测试，不能对Service做测试。
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项目地址: GitHub https://github.com/google/fuzzing
二、Monkey 测试的目的？ 该工具用于进行压力测试。 然后开发人员结合monkey 打印的日志 和系统打印的日志，结局测试中出现的问题。
前边几篇介绍了Monkey以及Monkey的事件，今天就给小伙伴们介绍和分享一下Monkey的参数。
Monkey命令行可用的全部选项 常规 --help 列出简单的用法。 -v 命令行的每一个-v将增加反馈信息的级别。 Level 0(缺省值)除启动提示、测试完成和最终结果之外，提供较少信息。 Level 1提供较为详细的测试信息，如逐个发送到Activity的事件。 Level 2提供更加详细的设置信息，如测试中被选中的或未被选中的Activity。 日志级别 Level 0 *示例 adbshell monkey -p com.htc.Weather –v 100 说明缺省值，仅提供启动提示、测试完成和最终结果等少量信息 日志级别 Level 1 *示例 adbshell monkey -p com.htc.Weather –v -v 100 说明 提供较为详细的日志，包括每个发送到Activity的事件信息 日志级别 Level 2 *示例 adbshell monkey -p com.htc.Weather –v -v –v 100 说明 最详细的日志，包括了测试中选中/未选中的Activity信息 事件 -s <seed> 用于指定伪随机数生成器的seed值，如果seed相同，则两次Monkey测试所产生的事件序列也相同的。 * 示例： Monkey测试1：adb shellmonkey -p com.htc.Weather –s 10 100 Monkey 测试2：adb shellmonkey -p com.htc.Weather –s 10 100 两次测试的效果是相同的，因为模拟的用户操作序列（每次操作按照一定的先后顺序所组成的一系列操作，即一个序列）是一样的。操作序列虽 然是随机生成的，但是只要我们指定了相同的Seed值，就可以保证两次测试产生的随机操作序列是完全相同的，所以这个操作序列伪随机的； --throttle<milliseconds> 在事件之间插入固定延迟。通过这个选项可以减缓Monkey的执行速度。如果不指定该选项，Monkey将不会被延迟，事件将尽可能快地被产成。 * 示例：adb shellmonkey -p com.htc.Weather –throttle 3000 100 --pct-touch<percent> 调整触摸事件的百分比(触摸事件是一个down-up事件，它发生在屏幕上的某单一位置)。 * 示例：adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-touch 10 1000 --pct-motion<percent> 调整动作事件的百分比(动作事件由屏幕上某处的一个down事件、一系列的伪随机事件和一个up事件组成)。 * 示例：adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-motion 20 1000 --pct-trackball<percent> 调整轨迹事件的百分比(轨迹事件由一个或几个随机的移动组成，有时还伴随有点击)。 * 示例：adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-trackball 30 1000 --pct-nav<percent> 调整“基本”导航事件的百分比(导航事件由来自方向输入设备的up/down/left/right组成)。 * 示例：adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-nav 40 1000 --pct-majornav<percent> 调整“主要”导航事件的百分比(这些导航事件通常引发图形界面中的动作，如：5-way键盘的中间按键、回退按键、菜单按键) * 示例：adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-majornav 50 1000 --pct-syskeys<percent> 调整“系统”按键事件的百分比(这些按键通常被保留，由系统使用，如Home、Back、Start Call、End Call及音量控制键)。 * 示例：adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-syskeys 60 1000 --pct-appswitch<percent> 调整启动Activity的百分比。在随机间隔里，Monkey将执行一个startActivity()调用，作为最大程度覆盖包中全部Activity的一种方法。 * 示例：adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-appswitch 70 1000 --pct-anyevent<percent> 调整其它类型事件的百分比。它包罗了所有其它类型的事件，如：按键、其它不常用的设备按钮、等等。* 示例：adb sh
常规类参数包括帮助参数和日志信息参数。帮助参数用于输出Monkey命令使用指导；日志信息参数将日志分为三个级别，级别越高，日志的信息越详细。
LSM-tree 是大数据时代一个经典的存储结构，是 Bigtable，Habse，LevelDB，RocksDB 等大数据存储的构建基础。LSM-tree 高效的设计建立在磁盘随机访问要比顺序访问慢两个数量级的基础上。但近年来 SSD 的大规模应用对此基础提出了挑战，而 WiscKey 正是基于 SSD 存储介质对 LSM-tree 的痛点：读写放大，进行了优化。
这是Dapr的特色项目，具体参见： https://github.com/dapr/test-infra/issues/11 ，在全天候运行的应用程序中保持Dapr可靠性至关重要。在部署真正的应用程序之前，可以通过在受控的混沌环境中构建，部署和操作此类应用程序来实现这种信心。
LSM 树的这些特点，使得它相对于 B+ 树，在写入性能上有大幅提升。所以，许多 NoSQL 系统都使用 LSM 树作为检索引擎，而且还对 LSM 树进行了优化以提升检索性能。
参加过面试的同学们都应该知道，Redis常见面试题：Redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩是面试官最最最最常问的问题之一，搞懂这几个名词之间的区别无疑会为你的面试过程增光添彩，接下来就这几个点进行详述。
如果对 Innodb 数据表有大量的写入操作，那么选择合适的 innodb_log_file_size 值对提升MySQL性能很重要。然而设置太大了，就会增加恢复的时间，因此在MySQL崩溃或者突然断电等情况会令MySQL服务器花很长时间来恢复。
Monkey意指猴子，顽皮淘气。所以Monkey测试，顾名思义也就像猴子一样在软件上乱敲按键，猴子什么都不懂，就爱捣乱。Monkey原理也是类似，通过向系统发送伪随机的用户事件流（如按键输入、触摸屏输入、滑动Trackball、手势输入等操作），来对设备上的程序进行压力测试，检测程序多久的时间会发生异常。
“2013年开始这个项目的研究，当时不确定非易失性内存技术是否可商用。2019年Intel商用了NVM产品，NVM对下一代数据库系统的影响吸引了广大研究者”--Joy Arulraj和Andrew Pavlo。
本文阐述了模糊测试和基于属性的测试在某种抽象层面具有相似性，并且两者并不存在根本性的不同。在实践方面，这两种技术存在很多不同点，但它们的目标都是发现程序中的错误。Hypothesis是一款基于属性的测试工具，可以用于自动化测试以及手动测试。该工具在Python社区中非常受欢迎，并且比其他工具更加灵活和强大。
计算机中的内存的最小单位是比特（bit），每一个比特位都是一个二进制数。现代的计算机大多将八个比特位划分为一个字节（byte）。
Monkey是 Android 中的一个命令行工具，可以运行在模拟器里或实际设备中。
AI科技评论按：第27届现场可编程逻辑与应用国际会议（The International Conference on Field-Programmable Logic and Applications，FPL）九月份在比利时根特召开。在FPL 2017上，一篇来自德国卡尔斯鲁厄理工学院（Karlsruhe Institute of Technology）的论文《Voltage Drop-based Fault Attacks on FPGAs using Valid Bitstreams》获得了最佳论文奖，
第27届现场可编程逻辑与应用国际会议（The International Conference on Field-Programmable Logic and Applications，FPL）九月份在比利时根特召开。在FPL 2017上，一篇来自德国卡尔斯鲁厄理工学院（Karlsruhe Institute of Technology）的论文《Voltage Drop-based Fault Attacks on FPGAs using Valid Bitstreams》获得了最佳论文奖，同时也成为了所有
今天跟大家聊聊redis实现的分布式锁时需要注意的问题。之前给大家推荐过一个golang版本的redis的分布式锁是redsync，该包也是redis官网推荐使用的。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文中，浙大的研究者提出了一种名为 Transformed Query Synthesis（TQS）的方法。在运行了 24 小时后，TQS 成功找到了 115 个漏洞，包括 MySQL 中 31 个、MariaDB 中 30 个、TiDB 中 31 个、PolarDB 中 23 个。 2023 年度的 ACM SIGMOD/PODS 国际数据管理大会（SIGMOD 2023）将于当地时间 6 月 18-23 日在美国西雅图举办。近日，该会议公布了最佳论文名单，微软研究院的《Pr
数据倾斜就是数据的分布严重不均，流入部分算子的数据明显多余其他算子，造成这部分算子压力过大。
机器之心报道 编辑：魔王 基于注意力的架构为什么那么有效？近期谷歌等一项研究认为注意力并没有那么有用，它会导致秩崩溃，而网络中的另两个组件则发挥了重要作用：「跳过连接」有效缓解秩崩溃，「多层感知器」能够降低收敛速度。此外，该研究还提出了一种理解自注意力网络的新方式——路径分解。 基于注意力的架构在机器学习领域已经非常普遍，但人们对其有效性原因的理解仍然有限。 最近，来自谷歌和瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的研究者提出了一种理解自注意力网络的新方式：将网络输出分解为一组较小的项，每个项包括一系列注意力头的跨
基于DDoS比较广泛，很多机房都会针对DDoS攻击进行，因此，很多企业会选择高防服务器来进行抵御恶意攻击。
今天由宏哥给小伙伴们来介绍猴哥的混血弟弟=Monkey。Monkey 是Android SDK提供的一个命令行工具， 可以简单，方便地运行在任何版本的Android模拟器和实体设备上。 Monkey会发送伪随机的用户事件流，适合对app做压力测试。
有些软件在大部分情况下都能正常工作，而有时候则会莫名其妙的崩溃。当然这有可能是因为代码没有写好或没有考虑一些特殊情况，也有可能是系统本身就是这么设计的，目的是要求用户付费，这样的做法虽然不太好，但是也完全可以理解，毕竟软件公司和程序员也要生存。据说（请注意，是据说，不一定是真的）有些病毒本身就是某些杀软公司出品的，目的是卖自己的杀毒软件。 下面的代码模拟了这样的事情，在大部分情况下都能正常工作，而以非常小的概率让程序崩溃并提示用户付费来享受更好的体验。 import random import time d
Bebug调试程序是开发中最常见的问题，对于一些简单有效的调试技巧的了解是很有必要的。这篇文章就列举Debug中用到的一些简单的技巧。
研究人员披露了数十亿物联网（IoT）设备中使用的随机数生成器严重漏洞，这意味着大量用户面临潜在攻击风险。
最近收到多个用户反馈“打字发信息的时候会发一半出去还有一部分没有发出去”。看到这个用户反馈，小编开始着手复现问题，今天给大家分享一下复现问题过程。在本次问题定位主要使用以下的流程：
最近，来自谷歌和瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的研究者提出了一种理解自注意力网络的新方式：将网络输出分解为一组较小的项，每个项包括一系列注意力头的跨层操作。基于该分解，研究者证明自注意力具备强大的「token uniformity」归纳偏置。
今天给大家介绍的是美国橡树岭国家实验室的Andrew E. Blanchard等人于2021.2.23发表在Journal of Cheminformatics上的文章Using GANs with adaptive training data to search for new molecules。药物发现的过程涉及到对所有可能的化合物的空间进行搜索，生成对抗网络(GAN)为探索化学空间和优化已知化合物提供了一个有力工具。然而，训练GANs的标准方法可能导致模式崩溃，其中生成器主要产生与训练数据的一小部分密切相关的样本。相反，寻找新化合物需要超越原始数据的探索。在本文中，作者提出了一种训练GANS的方法，它促进增量探索，并利用遗传算法的概念限制模式崩溃的影响。在此方法中，来自生成器的有效样本被用来替换来自训练数据的样本。在替换过程中，作者考虑随机和引导选择以及重组。通过跟踪训练过程中产生的新化合物的数量，结果表明，对训练数据的更新大大优于传统的方法，增加了GANs在药物发现中的潜在应用。
来源 | 多颗糖 责编 | 李雪敬 封图 | CSDN付费下载自视觉中国 混乱的“一致性”问题 Consensus != Consistency 受翻译影响，网上很多讨论 paxos 或 raft 的博客使用“分布式一致性协议”或者“分布式一致性算法”这样的字眼，虽然在汉语中“达成共识”和“达成一致”是一个意思，但是必须要说明在这里讨论的是 consensus 问题，使用“共识”来表达更清晰一些。而 CAP 定理中的 C 和数据库 ACID 的 C 才是真正的“一致性”—— consistency
Monkey 是Android SDK提供的一个命令行工具， 可以简单，方便地运行在任何版本的Android模拟器和实体设备上。 Monkey会发送伪随机的用户事件流，适合对app做压力测试
ZAB的全称是 Zookeeper Atomic Broadcast （Zookeeper原子广播)。Zookeeper 是通过 Zab 算法来保证分布式事务的最终一致性。
在现代软件架构中，缓存的应用已经非常普及。缓存的使用在面试和实践中都是避不开的硬技能、硬知识，如果你说还不太熟悉缓存的使用，可能都不好意思说自己是程序员。
导读：对照实验有时也称为A/B测试、A/B/n 测试（强调多变体测试）、实地实验、随机对照实验、分拆测试、分桶测试和平行飞行测试。本文带你了解一些相关术语及应用案例。
最简单的可以把数据放入一个map（本地缓存），单体应用时没有什么问题，但是当系统为分布式系统时就会出现很多问题，每一个服务都有一个自己的缓存，就会出现数据不一致等等问题，为了解决这些问题，我们使用统一的一个缓存
本文介绍了深度学习领域中的 Adversarial Machine Learning，包括其定义、特点、应用、发展状况和未来的可能研究方向。作者通过引用多篇论文，从不同的角度阐述了这一技术对现有机器学习模型的挑战，以及其可能带来的创新应用。同时，作者也探讨了 Adversarial Machine Learning 的研究现状，包括其定义、特点、应用、发展状况和未来的可能研究方向。
近日，被称为“GANs 之父”的 Ian Goodfellow 在 Quora 上回答网友提问。在问答环节中，Goodfellow 不仅介绍了谷歌大脑(Google Brian)目前正在进行的工作，还详细阐述了 GANs 目前碰到的各种问题，以及未来的发展方向。作为《Deep Learning》的作者之一，Goodfellow 也对深度学习的未来发表了自己的见解。此外，作为“机器学习大师” Yoshua Bengio 曾经的学生，对于一些大学生、独立开发者的困惑，Goodfellow 甚至给出了诸如如何
Go 项目做的比较大(主要说代码多，参与人多)之后，可能会遇到类似下面这样的问题：
如果我们只在内存的Buffer Pool中修改了页面，假设在事务提交后突然发生了某个故障，导致内存中的数据都失效了，那么这个已经提交的事务在数据库中所做的更改也就丢失了。针对这种问题，怎么处理呢？
官方定义: A Distributed Coordination Service for Distributed Applications。本质：基于内存的 KV 系统，以 path 为 key。
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