最近线上执行备份的从库时出现复制卡死现象,分析以后发现是两个死锁,show full processlist的状态如图1所示,其中,数据库版本是官方5.7.18版本,我们内部做了些许修改,但与此次死锁无关。
我的Github 。并且提供了ios版本和Android版本,本文将以android为例讲解 我们先分析下这个动画:它是四个不同颜色的小球,循环移动,每个小球移动所做的动画类似于“QQ未读消息气泡拖拽消失的动画”
自己的方式,却总觉得哪里不太对劲。这篇文章希望从状态是什么,到Elm中的状态管理,最后与Redux分析和对比,试图找到问题,并推导可行的改良方式。 哪些状态需要被管理? Domain data Domain
Apktool是Android开发人员常用的工具,可用于反编译、重打包Apk。
A Golang tool that does static analysis, unit testing, code review and generate code quality report. This is a tool that concurrently runs a whole bunch of those linters and normalises their output to a report:
站长和博主的必备网络工具。它能对HTML页面的代码进行分析,并能对网页式样元素提供实时预览。另外,它还能对网站的性能进行测试评估,提供对诸如载入 时间等等的分析。 你可以进入Chrome扩展程序中心的Fi
网络数据采集分析工具TcpDump 可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。t
背景:服务需要高频发出GET请求,然后我们封装的是 golang 的net/http 库, 因为开源的比如req 和gorequsts 都是封装的net/http ,所以我们还是选用原生(req 使用不当也会掉坑里)。我们的场景是多协程从chan 中取任务,并发get 请求,然后设置超时,设置代理,完了。我们知道net/http 是自带了连接池的,能自动回收连接,但是,发现连接暴涨,起了1万个连接。
对此现象进行报道,并冠以“谷歌的肮脏小秘密”这样颇为严厉的标题,同时还将调查报告发送给谷歌,但并未获得谷歌的反馈。 著名移动数据分析公司 Flurry 的 CEO 西蒙·拉夫对于这种现象则有一个更加令人惊讶的答案:Android
pgBadger 是一个PostgreSQL 日志分析器。生成详细的报告和图表。它旨在取代和跑赢pgFouine脚本。 pgBadger报告一切有关SQL查询: Overall statistics
目前看来评估不同的SSL/TLS配置已经逐渐成为了我的业余爱好。在10月份发表了Server Side TLS之后,我参与一些讨论密码性能、key的长短、椭圆曲线的安全等问题的次数都明显增多了(比较讽刺的是,当初之所以写“Server Side TLS”就是非常天真的希望减少我在这个话题上的讨论次数)。
Wireshark是一个网络协议分析器,或“数据包嗅探器”,它可以让你捕获和交互式浏览网络帧的内容。它为Unix提供了一个商业品质的数据包分析器,也是其它任何平台最好用的数据包分析器。 版本说明:一
牙切齿中,决定卧薪尝胆跨向一条剑走偏锋的道路。 TOMsInsight 继续我们的互联网黑市的分析报告系列,今天的主角是:安卓地下渠道。 安卓的主分发渠道 (由于我们今天的主角是安卓地下渠道,所以对于
9本学习数据挖掘与数据分析的免费书籍
Apache Kylin 是来自 eBay 的中国人韩卿 @lukehq 领导的团队开发的一个 OLAP 分析引擎,这是 ebay 历史上第一次开源并贡献给 apache 基金会的项目。该项目于 11月25日
为了更为顺畅地实现Hadoop基础之上的高级与实时分析目标,Apache Spark凭借着自身的出色表现很快成为大数据领域的新核心。 在过去几年当中,随着Hadoop逐步成为大数据处理领域的主导性
发现并保存有创意的想法,目前这家公司正使用实时数据分析来达到以数据驱动决策的目的。 实验 中使用了 MemSQL 和 Spark 这样的技术,用以分析来自全球的用户实时行为信息。 通过MemSQL
前段时间,突然发现有的企业客户端 apk 的加固方式发生了一些变化,勾起了我的兴趣,好东西不敢私藏,分享出来供大家把玩。 加固技术分析 这个 apk 文件中包含了一个 classes.des 文件,如下所示 请出神器 JEB
10个最好的PHP工具用于分析和解析PHP代码
03.02.zip Countly 是一个实时的、开源的移动分析应用,通过收集来自手机的数据,并将这些数据通过可视化效果展示出来以分析移动应用的使用和最终用户的行为。一旦你打开该程序的面板,你会发现数据的监控是那么的简单。