笔者最近一直在研究前端可视化和搭建化的技术,最近也遇到一个非常有意思的课题,就是基于设计稿自动提取图片信息,来智能化出码.当然本文并不会介绍很多晦涩难懂的技术概念,我会从几个实际应用场景出发,介绍如何通过canvas图像识取技术来实现一些有意思的功能.最后会总结一些对智能化的思考以及对低代码方向的规划,希望能对各位有所启发.canv

昨天下午突然收到运维邮件报警，显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%，而且最近一段时间一直持续在70%以上，看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了，但仔细思考就会发现咱们的业务系统并不是一个高并发或者CPU密集型的应用，这个利用率有点太夸张，硬件瓶颈应该不会这么快就到了，一定是哪里的业务代码逻辑有问题。1、排查思路1.1 定位高负载进程首先

前端监控包括行为监控、异常监控、性能监控等，本文主要讨论异常监控。对于前端而言，和后端处于同一个监控系统中，前端有自己的监控方案，后端也有自己等监控方案，但两者并不分离，因为一个用户在操作应用过程中如果出现异常，有可能是前端引起，也有可能是后端引起，需要有一个机制，将前后端串联起来，使监控本身统一于监控系统。因此，即使只讨论前端异常监控，其实也不能严格区分前

简介过去几年来，出现了一种称为NoSQL的新型数据库管理系统。设计这些数据存储是为了克服在扩展传统关系数据库来处理一些应用程序时必须处理的数据负载类型的难题，比如说Amazon。这种可伸缩性的实现需要一定的代价：NoSQL系统通常不符合ACID（原子性、一致性、隔离和耐久性）；它们最终一致地表明，只要给定一定量的时间，所有数据更新最终都会

    单例模式，是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例的特殊类。通过单例模式可以保证系统中，应用该模式的类一个类只有一个实例。即一个类只有一个对象实例。　　在JAVA中实现单例，必须了解JAVA内存机制，JAVA中实例对象存在于堆内存中，若要实现单例，必须满足两个条件：　　1.限制类实例化对象。即只能产生一个对象。

TiDB从诞生之时就带着云原生的标签，并且底层存储引擎TiKV也在2019年成为了CNCF（云原生计算基金会）的孵化项目。我们很早就认识到，云提供的基础设施可编程、按量付费等区别于传统数据中心的核心特质，正是释放TiDB弹性伸缩潜力的最佳载体。而在另一方面，由于有状态应用天生的复杂性和数据资产不可估量的重要性，云原生革命的上半场

用户的偏好不同，对产品的需求也不一样，要想更好地培养用户粘性，就需要因人施策，精细化运营，而受众细分是精细化运营的重要方法之一。受众细分是根据用户属性和行为数据，将具有相同或类似特征的用户归为一个群组的过程，并针对不同群组的用户制定差异化运营策略，以提升用户留存与转化。受众细分的应用场景日常工作中，我们常常遇到以下场景和问题：

一、数据库引擎　　数据库引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务。利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务，从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。使用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库。这包括创建用于存储数据的表和用于查看、管理和保护数据安全的数据库对象（如索引、视图和存储过程）。二、数据库引擎任

本文是我在实际工作中用到的Socket通信，关于心跳机制的维护方式，特意总结了一下，希望对朋友们有所帮助。Socket应用：首先Socket封装了tcp协议的，通过长连接的方式来与服务器通信，是由服务器和客户端两部分组成的，当客户端成功连接之后，服务器会记录这个用户，并为它分配资源，当客户端断开连接后，服务器会自动释放资源。但在实际的网络环

对象存储是一种将数据作为对象进行管理的网络存储架构，早期常被用于数据备份归档等场景。对象存储是一种将数据作为对象进行管理的网络存储架构，早期常被用于数据备份归档等场景。随着各行业数字化转型深入，非结构化数据呈现爆发式增长，对象存储作为能够提供可大规模扩展且经济高效的存储方案，其应用愈发广泛，逐渐深入政务、金融等客户的核心业务领域，这也对对象存储的可靠性、可用