摘要:随着网络的飞速发展,设备的日益增多,许多网络应用和网络安全对时间同步问题提出了迫切需求。因此基于NTP的时间同步解决方案成为解决这些问题的合理选择。本方案介绍了大型生产型企业的网络时间同步技术中的NTP协议的原理、工作模式和体系结构,并结合企业的MES网络结构讨论了NTP在企业网中的应用。
有了 java.util.Date 又搞出个java.sql.Date,改个名字不行?
本系列的目的是明明白白、彻彻底底的搞定日期/时间处理的几乎所有case。上篇文章 铺设所有涉及到的概念解释,例如GMT、UTC、夏令时、时间戳等等,若你还没看过,不仅强烈建议而是强制建议你前往用花5分钟看一下,因为日期时间处理较为特殊,实战必须基于对概念的了解,否则很可能依旧雾里看花。
作为一名系统管理员或 DevOps 工程师,了解和使用时间同步工具,如 chrony,是日常工作的重要组成部分。时间同步在分布式系统中起着至关重要的作用,因为它能确保所有的服务都使用相同的时间,从而避免因为时间偏差引发的各种问题。虽然我作为一名经验丰富的linux系统运维人员已经熟悉了很多 chrony 的使用技巧,但我仍然发现 chronyc 命令中的一些特性令人眼前一亮。让我们一起深入探索一下 chronyc,学习如何使用这个强大的工具检查 chrony 的时间同步状态。
这篇博客将会记录Structured Streaming + Kafka的一些基本使用(Java 版)
format 的使用对象是一个 time.Time 对象,可以使用官方或者自己定义的布局进行格式化的输出,如:
虚拟对象是最简单的对象:它是一个有方向的点,可以看作是一个参照系。单独使用时,它们不是很有用,但是当与其他对象或计算模块一起使用时,它们可能是至关重要的;dummy有许多用途、也可以作为辅助对象。下图显示了一个dummy:
内存管理是操作系统中经典的话题。小型嵌入式系统一次只需要执行一个任务,对内存管理没有要求。现代的操作系统通常要同时执行多个进程,多个进程所占用的内存之和通常超出物理内存的容量大小。即便内存容量也在不断的增长,但始终跟不上软件体积膨胀的速度。甚至有些庞大的程序所需要的内存就足以塞满整个物理内存空间。所以,现代操作系统的设计者就要想办法来调和系统的多任务同时运行、软件体积膨胀和有限的物理内存容量之间的冲突,想尽办法做到鱼和熊掌兼得。这就是本文所介绍的操作系统的内存管理。本文所介绍的主要是:
完整项目地址: https://github.com/cuishuang/explain-source-code-by-chatgpt
1.HAService:主从同步的核心实现类2.HAService$AcceptSocketService:主服务器监听从服务器连接实现类3.HAService$GroupTransferService:主从同步通知类,实现同步复制和异步复制的功能4.HAService$HAClient:从服务器连接主服务实现类5.HAConnection:主服务端 HA 连接对象的封装,当主服务器接收到从服务器发过来的消息后,会封装成一个 HAConnection 对象,其中里面又封装了读 Socket 连接实现与 写 Socket 连接实现:
最近在写一些业务代码时遇到一个需要产生随机数的场景,这时自然想到 jdk 包里的 Random 类。但出于对性能的极致追求,就考虑使用 ThreadLocalRandom 类进行优化,在查看 ThreadLocalRandom 实现的过程中,又追了下 Unsafe 有部分代码,整个流程下来,学到了不少东西,也通过搜索和提问解决了很多疑惑,于是总结成本文。
众所周知,python语言还有一个很强大的用途,就是用来做数据爬虫,之前自己做着玩,用分布式爬虫框架scrapy爬取了很多电影数据(为爱发电)。
Java8引入了一套全新的时间日期API,本篇随笔将说明学习java8的这套API。 java.time包中的是类是不可变且线程安全的。新的时间及日期API位于java.time中,下面是一些关键类 ●Instant——它代表的是时间戳(1970-01-01 00:00:00) ●LocalDate——不包含具体时间的日期,比如2014-01-14。它可以用来存储生日,周年纪念日,入职日期等。 ●LocalTime——它代表的是不含日期的时间 ●LocalDateTime——它包含了日期及时间,不
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
作者 | V8 团队 译者 | 王强 策划 | 蔡芳芳 V8 引入全新的非优化 JS 编译器:Sparkplug 想要编写高性能的 JavaScript 引擎,光是有高度优化的编译器(如 TurboFan)是不够的。特别是对于短生命周期的会话(例如加载网站或命令行工具),在高优化编译器开始优化之前就已经有很多工作要做,更没有时间去生成什么优化代码了。 正因如此,自 2016 年起,我们不再跟踪综合基准测试(如 Octane)的成绩,而是转而去衡量实际场景中的性能表现。并且从那时起,我们就一直在努力研究如何提
最近刚好有新项目使用到JSR-310(JDK8)中引入的新日期API,打算做一下总结。本文编写基于JDK11,部分API可能是JDK9之后新增的。
在流处理之中,当输入是文件时,第一个处理步骤通常是将其解析为一连串的记录。在流处理之中,记录通常被称为事件,每个事件都是一个小的、独立的、不可变的对象,通常每个事件包含一个时间戳,表明事件产生的时间。 在流处理之中,事件由生产者产生,然后可能由多个对应消费者,相关的事件通常被分组到同一个主题之中。
通过对TCP/IP协议的学习,本人写了一个可以实现对PCAP文件中的IPV4下的TCP流提取,以及提取指定的TCP流,鉴于为了学习,没有采用第三方包解析pcap,而是对bytes流进行解析,其核心思想为:若想要提取TCP Content,需在下层的IPV4协议中判断Protocol是否为TCP,然后判断下层的以太网协议的Type是否为IPV4协议(此处的IPV4判断,只针对本人所写项目);对于指定流需要获取Client以及Server的[IP,PORT]。
前面我们知道pmq的生产者和消费者需要进行生产和消费,需要有基础数据的支撑,也即元数据的支撑。这个过程首先需要有主题,然后创建消费组,在消费组中,我们根据我们的需要进行消息的订阅,订阅中也即绑定了消费组和主题的关系。
来源:zhenbianshu.github.io 背景 ThreadLocalRandom Unsafe 疑问 小结 ---- 背景 前言 最近在写一些业务代码时遇到一个需要产生随机数的场景,这时自然想到 jdk 包里的 Random 类。但出于对性能的极致追求,就考虑使用 ThreadLocalRandom 类进行优化,在查看 ThreadLocalRandom 实现的过程中,又追了下 Unsafe 有部分代码,整个流程下来,学到了不少东西,也通过搜索和提问解决了很多疑惑,于是总结成本文。 Random
在Python中,表示时间的格式一共有3种:时间戳、结构化时间、格式化时间,2个模块:time、datetime。
a. fork下来,起一个demo,上一个测试环境,遇到问题再去社区提问或找些实践文章;
Kafka 里消费者从属于消费者群组,一个群组里的消费者订阅的都是同一个主题,每个消费者接收主题一部分分区的消息。
在上篇文章中呢,分享了关于lrc歌词文件的解析方法,根据歌词文件格式,解析出对应实体类。但是,怎样才能让让自己的音乐播放器的歌词像网易云音乐一样,随音乐(歌词时间)滚动、当前歌词高亮、其他歌词渐变等效果呢?
Kafka Connector 提供了从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。
我们在Redis5版本迎来了一个新的数据结构,它的名字叫做"Streams"。(撒花)Streams一经推出,就引起了社区中各位大佬的关注。所以我决定过一段时间做一个社区调查,讨论一下它的使用场景,并会在博客中将结果记录下来(是Redis作者的博客)。今天我想聊的是另一个问题:我怀疑有很多用户认为Streams的使用场景是和Kafka一样的。实际上,这个数据结构的设计背景也是消息的生产和消费,但你应该认为Redis Streams只是更擅长做这样的事情。流是一种很好的模型和"心理模型",它能帮助我们更好的设计系统,但是Redis Streams像其他Redis数据结构一样,它更加通用,可以用来处理更多不同的问题。所以这篇博客我们会重点关注Redis Streams作为一种数据结构有哪些特性,而完全忽略它的阻塞操作、消费群和所有消息相关的内容。
Format方法将多个对象格式化成一个字符串Format方法解析格式字符串的原理:
上一文对消费者组的一些概念,基本原理进行了简单描述,本文继续来聊聊消费者组中另外一个比较重要的内容:偏移量的存储。
在零售、经济和金融等行业,数据总是由于货币和销售而不断变化,生成的所有数据都高度依赖于时间。如果这些数据没有时间戳或标记,实际上很难管理所有收集的数据。Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和 datetime64 来操作和检索时间序列数据。sklern库中也提供时间序列功能,但 Pandas 为我们提供了更多且好用的函数。
本文来自 Apache RocketMQ 的资深用户丁威,他和 MyCat 的核心开发者周继锋合著了《RocketMQ技术内幕:架构设计与实现原理》一书,目的是希望用图解的方式梳理 RocketMQ的核心原理。
除了lambda表达式,stream以及几个小的改进之外,Java 8还引入了一套全新的时间日期API,在本篇教程中我们将通过几个简单的任务示例来学习如何使用Java 8的这套API。Java对日期,日历及时间的处理一直以来都饱受诟病,尤其是它决定将java.util.Date定义为可修改的以及将SimpleDateFormat实现成非线程安全的。
作者 | Uber 工程博客 翻译 | 王者 策划 | 蔡芳芳 Uber 的 Kafka 生态系统 Uber 拥有世界上最大的 Kafka 集群,每天处理数万亿条消息和几个 PB 的数据。如图 1 所示,Kafka 现在成了 Uber 技术栈的基石,我们基于这个基石构建了一个复杂的生态系统,为大量不同的工作流提供支持。其中包含了一个用于传递来自乘客和司机 App 事件数据的发布 / 订阅消息总线、为流式分析平台(如 Apache Samza、Apache Flink)提供支持、将数据库变更日志流到下游订阅
Apache Kafka 是一个快速、可扩展的、高吞吐的、可容错的分布式“发布-订阅”消息系统, 使用 Scala 与 Java 语言编写,能够将消息从一个端点传递到另一个端点.
1)将内存看做缓存,内存中存储此时正在运行的数据,其他数据存到磁盘,当需要使用时再换入内存,内存不够时将不用的换出到磁盘。
在 Kafka 中,消费者通常是消费者群组的一部分,多个消费者群组共同读取同一个主题时,彼此之间互不影响。Kafka 之所以要引入消费者群组这个概念是因为 Kafka 消费者经常会做一些高延迟的操作,比如把数据写到数据库或 HDFS ,或者进行耗时的计算,在这些情况下,单个消费者无法跟上数据生成的速度。此时可以增加更多的消费者,让它们分担负载,分别处理部分分区的消息,这就是 Kafka 实现横向伸缩的主要手段。
也许平时开发中你只用到过LocalDateTime这个API,那是极好的,但是不能止步于此,否则就图样图森破了。
WAF(Web Application Firewall, Web防火墙)的实现有多种手段,基于regex(Regular Expression,正则表达式),然后编译成一个大状态机是目前主流的方式。当然,阿拉云安全的主架构师讲了个ppt,直接说regex来做防火墙有不合理的地方,理由是使用regex做防火墙,其计算复杂度最高的那一个regex是整个系统的短板,如果这个regex的时间复杂度过高,攻击者完全可以利用这一点攻击WAF达到DDOS的效果。从而,他觉得regex迟早应该退出WAF的领域,而用人
例如,现有的类(例如java.util.Date和SimpleDateFormatter)是非线程安全的,从而导致用户潜在的并发问题,这不是一般开发人员在编写日期处理代码时会期望处理的问题。 一些日期和时间类还表现出相当差的API设计。例如,年份java.util.Date从1900开始,月份从1开始,天从0开始,这不是很直观。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
Class 文件需要加载到虚拟机中之后才能运行和使用,那么虚拟机是如何加载这些 Class 文件呢?
我们在解压缩 APK 文件之后,会看到一个叫做 resources.arsc 的文件,它的格式称之为 ARSC 文件格式 。那么它的作用是什么呢?大家对 R 文件肯定都十分熟悉,它存储了资源的 ID。在打包过程中,但凡使用到资源的地方都是使用这个 ID 来代替的。ARSC 文件就是一个资源索引表,它可以帮助系统根据资源 ID 快速找到资源。
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