atf基本启动流程为：BL1 – BL2 – BL31 – BL32 – BL33（uboot），即在bl32启动完成后再启动uboot，uboot作为启动链中作为最后一级镜像，用于启动最终的os。Atf是arm为了增强系统安全性引入，只支持armv7和armv8架构的可信固件。而uboot是通用的嵌入式系统引导程序，其可以支持包含arm在内的多种处理器架构，如mips、riscv、powerpc以及x86等，且其历史比atf更加久远。因此默认情况下uboot并不需要与atf共同启动，而其自身就被设计为支持完整的多级启动链，该启动链被设计为最多可包含spl、tpl和uboot三个阶段。接下来我们通过一些典型启动流程，来看下这些阶段的一些组合关系吧。
我们在常见的PHP的主流框架中通常写好一个类只需写好相应的命名空间或直接实例化类就可以实现类的使用。而不需要使用原生的方式把类文件一个个用require、include引入包含进来，这归功于PHP的类自动加载机制，也是本文讨论的要点。
◆ 服务调用链技术 服务调用链技术是微服务架构中对服务进行监控的重要环节，它可以帮助我们清晰地了解当前系统的运行情况，同时帮助我们定位问题，解决分布式网络下服务交互追踪的问题。 ◆ APM与调用链技术 在单体应用架构拆分为微服务架构后，一个用户请求会跨网络依次调用不同的服务节点进行分布式交互处理，最后将结果汇总处理，再将结果返回给用户。那么在整个处理的链条中，如果有任何一个节点出现了延迟或者超时等问题，都有可能导致最终结果出现异常。在很多场景下，一个功能可能需要多个技术团队、多种技术栈、多个跨地域网络
在编写面向对象（OOP） 程序时，很多开发者为每个类新建一个 PHP 文件。 这会带来一个烦恼：每个脚本的开头，都需要包含（include）一个长长的列表（每个类都有个文件）。
secure boot是指确保在一个平台上运行的程序的完整性的过程或机制。secure boot会在固件和应用程序之间建立一种信任关系。在启用secure boot功能后，未经签名的固件或程序将不能运行在该设备上。
本文的主题是怎么组织php的异常？在大型项目中异常往往被我们忽略，但是如果前期没有很好的规划好，越到项目后期，重构的成本会越大。
关系数据库是最常见的数据存储方案，SQL 自然也成为数据处理的第一选择。但随着企业级应用越来越复杂，使用 SQL 实现数据运算和处理也开始面临许多架构层面的严重问题。复杂的 SQL（存储过程）很难移植、计算处理都压进数据库会造成数据库负担沉重而成为整个应用的瓶颈、被多应用共享的数据库容易导致应用间强耦合等等。所以，越来越多的现代应用开始采用其它技术来处理数据。
自PHP 5发布以来，异常（Exception）已作为面向对象的编程语言功能添加到PHP。根据定义，异常是程序执行期间的异常事件。在PHP中，Exception只是一个对象（Exception类的实例）。当发生异常时，PHP将暂停当前的执行流程并寻找一个处理程序，然后它将根据处理程序的代码继续执行。如果未找到任何处理程序，则将发出PHP致命错误，并显示“未捕获的异常...”消息，程序将终止。
1. 背景 在日常的项目中，常常需要在用户侧记录一些关键的行为，以日志的形式存储在用户本地，对日志进行定期上报。这样能够在用户反馈问题时，准确及时的对问题进行定位。 为了保证日志信息传输的安全、缩小日志文件的体积，在实际的日志上传过程中会对日志进行加密和压缩，最后上传由若干个加密文件组成的一个压缩包。 为了更清晰的查看用户的日志信息。需要搭建一个用户日志管理系统，在管理系统中可以清晰的查看用户的日志信息。但是用户上传的都是经过加密和压缩过的文件，所以就需要在用户上传日志后，实时的对用户上传的日志
我们接着上次的内容继续来整理与解析一些比较高频的测试行业面试题，大家可以通过面试题内的一些解析再结合自己的真实工作经验来进行答题思路的提取、整理。友情提示：硬背答案虽可，但容易翻车哦。
工业生产过程中会产生大量的数据，比如电压、温度、流量等等，它们随时间推移而不断产生，这些数据在多数情况下是正常的，否则生产无法正常进行；少数情况下，数据是异常的，生产效率会降低甚至发生事故。在重大事件（如事故）发生之前，通常会在运行数据上有所体现，比如电流突然上升，后续很可能断电，造成一些不必要的损失，如果及时发现电流增大这一信号，及时找到原因并处置则可以将损失降到最小。因此及时发现异常数据并报警，提醒操作人员进行相应的操作，可以提高生产效率并避免事故发生。
我最近致力于基于Apache Kafka的水平可扩展和高性能数据摄取系统。目标是在文件到达的几分钟内读取，转换，加载，验证，丰富和存储风险源。系统收到银行上游风险提要并处理数据以计算和汇总多个风险提供系统和运行的运行信息。
linux内核版本 $ uname -r 3.10.0-1160.42.2.el7.x86_64 $ cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.9.2009 (Core) // lustre安装版本需要和https://downloads.whamcloud.com/public/lustre/lustre-2.12.7/el7.9.2009/server/RPMS/ 查看对应的版本 os安装依赖 $ yum install asciidoc aud
PHP，作为一种广泛使用的服务器端脚本语言，有句话广为流传："php是这个世界上最好的语言"，因其简单易学、功能强大而受到广大开发者的青睐。下面则总结一下PHP的使用常用技巧。
之前做过一次uboot的升级，当时留下了一些记录，本文摘录其中比较有意思的两个问题。
uboot需要支持众多的硬件，并且具有良好的可扩展性、可移植性和可维护性，因此必须要有一个设计良好的代码架构。代码架构的设计总是与软硬件架构密不可分的，在硬件层面嵌入式系统的核心一般包括以下层次：
带着这个比喻来理解进程和线程的一些关系，一个进程可以有多个线程就叫多线程。是不是感觉非常好理解了？
Rafael Dohms 上面的篇文章 让我为之惊艳。忍不住就翻译了下来。同一时候补充了部分内容。
在介绍Nginx的进程模型之前我们先来给大家解释下一些常见的名词，这能辅助我们更好的了解Nginx的进程模型。作为Web服务器，设计的初衷就是为了能够处理更多的客户端的请求，一般来说，完成并行处理请求工作有三种方式可以选择，多进程、多线程、异步方式。
我们工作中写SQL处理数据是家常便饭，不管是应用内数据处理还是临时查询分析都可以用SQL完成，相对其他技术（如Java等高级语言）也更简单。不过，SQL的简单只限于简单需求，有些复杂计算场景SQL写起来却很难，嵌套N层以至于达到几百上千行，说SQL代码长度时通常不会以行计而是以KB计。这种情况并不少见，相信经常写SQL的小伙伴并不陌生。
本文是针对GandCrab V5.0.5样本的详细分析，此样本的主要功能包括：加密数据文件，修改注册表保存RSA公私钥，在本地创建勒索病毒的说明文件。
由于版本节奏比较快，开发与测试几乎并行，一个版本周期内会有两版在推动，也就是波次发布，波次发布用于尝试新加入的功能，做小范围快速的开发，验证和发布，为下个大版本的功能做实验和调研。快速发版的需求要求测试快速响应，敏捷测试模式适应项目需求。
前一篇《第一款能运行Android11 的RK3399开发板tinkerboard2》已经对tinkerboard2的Android 11有个大致的介绍，这一期来聊聊tinkerboard2 Android11 SDK bootloader部分的编译与烧录验证。后续的文章会从多个方面详细介绍如何基于官方的SDK定制一套Android固件。
我们知道，数据库的数据处理能力是封闭的。所谓封闭性，这里是指要被数据库计算和处理的数据，必须事先装入数据库之内，数据在数据库内部还是外部是很明确的。
WeTest 导读 小程序作为微信内能被便捷地获取和传播的工具，吸引着越来越多的开发者加入其中。无论是小游戏、零售、出行服务还是生活餐饮等，各行各业的小程序出现在用户的手机上，在给用户带来便利的同时，也给测试者带来不小挑战。 下面这些困难你经历过那些 难点1：缺少专业人士制定测试用例 缺少专业人员制定成熟的用例测试方案。不确定核心场景覆盖是否完整，或者使用已有的测试用例又不太满足需求。 相较于APP测试而言，小程序的交互性较强，对稳定性和体验上有较高的要求。在定制用例的时候对小程序特有场景测试进行用
发电设备中常常会放置传感器（DCS）来采集数据以监控设备运转的状况，某集团设计的电力监控统计系统，需要实时采集传感器的数据后保存，然后提供按时段的实时查询统计功能。
在C#中，Mutex（互斥体）是一种同步对象，用于在线程之间进行互斥访问控制。它可以确保同时只有一个线程能够执行某个代码区块（通常称为临界区）。这对于需要防止多线程同时修改数据或者同时访问共享资源的情况非常重要。
内存映射 概念 : " 内存映射 “ 就是在 进程的 ” 用户虚拟地址空间 " 中 , 创建一个 映射 , " 内存映射 " 有
在PHP开发过程中，如果希望从外部引入一个class，通常会使用include和require方法，去把定义这个class的文件包含进来。这个在小规模开发的时候，没什么大问题。但在大型的开发项目中，这么做会产生大量的require或者include方法调用，这样不因降低效率，而且使得代码难以维护，况且require_once的代价很大。
ClickHouse 是近年来分析型数据库的热点，一向以快著称，很多其它以性能为卖点的分析型数据库也常常会用它作为一个对比标杆。很多用户碰到数据库运算性能问题时，也会考虑转向求助于 ClickHouse 解决 ClickHouse 确实是有过人之处，它的列式宽表速度很快，估计是压缩做得非常好。然而，除此之外，再无长处。希望用 ClickHouse 解决数据库计算性能问题的用户，大概率会失望的。
在PHP开发过程中，如果希望从外部引入一个class，通常会使用include和require方法，去把定义这个class的文件包含进来，但是这样可能会使得在引用文件的新脚本中，存在大量的include或require方法调用，如果一时疏忽遗漏则会产生错误，使得代码难以维护。 自PHP5后，引入了__autoload这个拦截器方法，可以自动对class文件进行包含引用，通常我们会这么写： 代码如下: function __autoload($className) { include_once $class
原文链接：https://wetest.qq.com/lab/view/466.html
Mutex 是 Mutual Exclusion 的缩写，是互斥锁，用于防止两个线程同时对计算机上的同一个资源进行访问。不过相比于其他互斥的方式，Mutex 能够跨越线程边界。
但遗憾的是，仍然有相当多情况无论怎样优化都不可能跑得更快。这里做 SQL 性能优化真是让人干瞪眼 介绍了一些，并做了相应的技术分析。由于其理论基础关系代数的局限，SQL缺乏离散性和有序集合等特性的支持使得SQL在表达某些高性能算法时异常困难，甚至完全写不出来，只能采用比较笨的低性能算法，眼睁睁地看着硬件资源被白白浪费。在 写着简单跑得又快的数据库语言 SPL 中有对SQL理论基础缺陷的通俗解释。也就是说，SQL的慢是理论性的，这种问题仅仅由数据库在工程层面优化只能局部改善（确实有不少商业数据库能够自动识别某些SQL并转换成高性能算法），而不能根本地解决问题（情况复杂时数据库优化引擎都会“晕”掉，只能按SQL的书写逻辑执行成低性能算法）。理论性的缺陷当然也不能寄希望于更换数据库而得到解决，只要还是用SQL，即使采用分布式数据库、内存数据库也还是这种情况，在消耗更大成本的资源后当然也能有一定的性能提升，但和硬件本应能够达到的性能仍然有巨大的差距。
ClickHouse 是近年来分析型数据库的热点，一向以快著称，很多其它以性能为卖点的分析型数据库也常常会用它作为一个对比标杆。很多用户碰到数据库运算性能问题时，也会考虑转向求助于 ClickHouse 解决。
require是无条件包含，也就是如果一个流程里加入require，无论条件成立与否都会先执行require，当文件不存在或者无法打开的时候，会提示错误，并且会终止程序执行
这是一个自动加载函数，在PHP5中，当我们实例化一个未定义的类时，就会触发此函数。看下面例子：
中，如果有些指令用错会使系统崩溃，所以用户程序是不可信的，无论程序员是否有意，都可能把系统弄崩溃。
OLAP 这个词从字面上理解是在线分析的意思，也就是由人员面对数据进行各种交互式的分析操作。 但是，现在的OLAP 概念被 BI 软件给严重狭义化了。面向业务分析时说到 OLAP，在技术上经常就只有多维分析的功能，也就是针对一个事先建设好的数据立方体，按指定维度层次进行汇总并呈现成表格或图形，再辅以钻取、聚合、旋转、切片等操作以变换维度层次及汇总范围。这些大家都很熟悉，就不再细说了。 多维分析就是在线分析的全部吗？
开源分析数据库ClickHouse以快著称，真的如此吗？我们通过对比测试来验证一下。
看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。 问题： 1、Python 多线程为什么耗时更长？ 2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程？
最近在研读书籍 深入浅出nodejs ， 随手写下的一些笔记， 和大家分享~ 如有错误，欢迎指正~
SPL作为专门用于结构化和半结构化数据的处理技术，在实际应用时经常能比SQL快几倍到几百倍，同时代码还会短很多，尤其在处理复杂计算时优势非常明显。用户在看到这些应用效果后对SPL往往很感兴趣，但又担心掌握起来太难，毕竟SPL的理念和语法都跟SQL有较多不同，这要求用户需要重新了解一些概念和学习新的语法，用户可能会心生疑虑。
之前我们通过fork()函数，得知了父子进程之间的存在着代码的拷贝，且父子进程都相互独立执行，那么父子进程是否共享同一段数据，即是否存在着数据共享。接下来我们就来分析分析父子进程是否存在着数据共享。
ignore_user_abort() ，可以实现当客户端关闭后仍然可以执行PHP代码，可保持PHP进程一直在执行，可实现所谓的计划任务功能与持续进程，只需要开启执行脚本，除非 apache等服务器重启或有脚本有输出，该PHP脚本将一直处于执行的状态；
当前绝大部分数据仓库都会采用 SQL，SQL 发展了几十年已经成为数据库界的标准语言，用户量巨大，所以支持 SQL 对于数据仓库来讲也是很正常的。但是，在当代大数据背景下，业务复杂度节节攀升，在以计算为主要任务的数据仓库场景下，SQL 似乎越来越不够用了。典型表现是一些数据仓库开始集成 Python 的能力，将 Python 这样的非 SQL 语言融入到数据仓库中。且不论两种风格迥异的开发语言是否能很好融合互补，单看这样的趋势已经足够表现出业界对 SQL 能力的一些质疑。
PHP的SPL库作为扩展库，已经于5.3.0版本后默认保持开启，成为PHP的一组强大的核心扩展库。大家有时间可以多研究研究SPL里面的方法功能。而且，SPL中包含很多类库哟，在设计模式的系列文章中，我们也会再次见到他们的身影！
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