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无意中在应用层瞥见了一个微内核的操作系统调度器
你好呀,我是歪歪。 最近遇到一个业务上的问题,在网上看到一个对应场景下的解决方案,我感觉这个场景还挺有通用性的,分享一下。 以后遇到类似问题,或者当它以面试场景题出现的时候,你可以拿去就用。 事情是这
一次非常典型的 JVM OOM 事故 (要注意 where 1 = 1 哦)
当面对 JVM OOM 时,你会紧张吗 ? 会不会手足无措 ? 这篇文章,分享前段时间帮一位同学梳理面对 JVM OOM 事故时的解题思路。 首先从对话中,我们可以看到内存溢出呈现两种情况: 运行一段
你为什么不应该过度关注go语言的逃逸分析
逃逸分析算是go语言的特色之一,编译器自动分析变量/内存应该分配在栈上还是堆上,程序员不需要主动关心这些事情,保证了内存安全的同时也减轻了程序员的负担。 但这个“减轻负担”的特性现在成了程序员的负担。
职场进阶:从研发到一线主管
顺手把个人至今经历过的,三次关键角色转型的核心分享给大家,希望对大家有所帮助。 1. 从新手到团队骨干 2. 从团队骨干到虚线组长 3. 从虚线组长到一线主管
面试场景题:一次关于线程池使用场景的讨论。
你好呀,我是歪歪。 来一起看看一个关于线程池使用场景上的问题,就当是个场景面试题了。 问题是这样的: 字有点多,我直接给你上个图你就懂了: 前端发起一个生成报表页面的请求,这个页面上的数据由后端多个接
byte[]、MultipartFile、File转换一次看个够
目录 需求背景 当你需要将byte[]、MultipartFile、File实现互转时,无外乎以下场景: 保存第三方接口返回二进制流 前/后端文件流上传 微服务间调用 文件格式转换 正如你所需要的,通
Python线程池的源码实现分析与相关问题探讨
ThreadPoolExecutor 是 Python 的官方线程池实现方案,本文主要通过分析相关源码实现来理解其架构设计,同时探讨由于使用不当导致的内存占用过高等相关问题。
技术大佬 问我 业务系统间数据同步功能该怎样设计
我们不生产数据,我们只是数据的搬运工;一个疏忽搬不好,还会炸到自己的脚。在进行双方数据同步时需要考虑:数据防重,数据防乱序;如何保证数据不丢失;数据同步及时性上的设计
在大公司工作之后才真正领悟到它真的是宇宙级编辑器
终于明白为什么大公司的前端程序员放着公司免费提供的webstorm不用,反而都用vscode。大概在编程领域,收费的并不一定就是最好的吧!
记一次用Python的ast模块将Flask项目转为Quart的尝试
本文是一次简单的尝试,通过 ast 模块修改抽象语法树,完成了 Flask 代码到 Quart 代码的转换功能,使得能够在项目中支持AsyncGenerator 等特性
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