发布稳定性-优雅上线

之前的文章讲了优雅下线发布稳定性-优雅下线，今天讲优雅上线 优雅上线也叫：「无损上线」，「延迟发布」，「延迟暴露」。 与之对立的自然是：「有损上线」，「直接发布」 什么是优雅上线 先说说什么情况不是优雅上线 • 应用启动时，Service还没加载完，系统就开始对外提供服务，导致失败调用。 等到应用恢复正常后，再把流量弄回来，让应用继续提供服务，这就是优雅上线。 无论是HTTP应用还是RPC应用，在发布上线时，优雅上线逻辑都是一样的，如下图，服务发布过程中不可用，进行摘流。 待到服务发布完成，重新分配流量 Dubbo的优雅上线 Dubbo的优雅上线有2种方式：延迟发布 和 Qos命令 1.延迟发布 即延迟暴露Dubbo服务，比如你的服务需要一些初始化操作后才能对外提供服务 provider.getDelay() : delay; } 2.

发布稳定性-优雅上线

之前的文章讲了优雅下线发布稳定性-优雅下线，今天讲优雅上线 优雅上线也叫：「无损上线」，「延迟发布」，「延迟暴露」。 与之对立的自然是：「有损上线」，「直接发布」 什么是优雅上线 先说说什么情况不是优雅上线 应用启动时，Service还没加载完，系统就开始对外提供服务，导致失败调用。 等到应用恢复正常后，再把流量弄回来，让应用继续提供服务，这就是优雅上线。 无论是HTTP应用还是RPC应用，在发布上线时，优雅上线逻辑都是一样的，如下图，服务发布过程中不可用，进行摘流。 待到服务发布完成，重新分配流量 图片 Dubbo的优雅上线 Dubbo的优雅上线有2种方式：延迟发布 和 Qos命令 1.延迟发布 即延迟暴露Dubbo服务，比如你的服务需要一些初始化操作后才能对外提供服务 provider.getDelay() : delay; } 2.

最优雅效率软件即将在appstore上线

（我要一步一步往上爬～） 2. 成就系统 解锁不同风格高塔，领取专属成就卡片！ （摘下星星给你，摘下月亮给你～） 5. 由中国香港理工大学的专业团队开发， 超级效率类App “PICK”，即将在appstore上线！ 目前参与内测用户已经达到180+！！

一文聊透 Dubbo 优雅上线

前言 在此文之前，我写过一篇 《一文聊透 Dubbo 优雅停机》，这篇文章算是一个续集，优雅停机和优雅上线两者都是微服务生命周期中，开发者必须关心的环节。 优雅上线还有很多称呼：「无损上线」，「延迟发布」，「延迟暴露」。它们的对立面自然是：「有损上线」，「直接发布」。 做不到优雅上线，你的系统将会出现：在应用刚启动时，就有流量进入，而此时应用尚未初始化完毕，导致调用失败，在集群规模较大时，影响会变得很明显。 如果你担心你的系统存在这种隐患，可以尝试多次重启集群中的任意一台机器，查看调用方是否存在报错，如果有报错，一种可能性是没有实现优雅停机，一种可能性是没有实现优雅上线。 references/qos.html 最佳实践 本文介绍了两种 Dubbo 的机制： 方案一：延迟发布（delay=5000） 方案二：不发布 + QOS 指令发布（register=false） 想要实现优雅上线

优雅的Markdown（2）

Markdown编辑器使用-MarkdownPad2 imgur已被GFW干掉 快捷键 粗体 ctrl+B 斜体 ctrl+I 引用 ctrl+Q 代码 ctrl+K 超链接 ctrl+L 图片 ctrl+G 无序列表 ctrl+U 有序列表 ctrl+shift+O 水平标尺 ctrl+R 时间戳 ctrl+T 撤销 ctrl+Z 重做 ctrl+Y 插入图片时间可使用MarkdownPad2默认的图床 MarkdownPad2使用的默认图床是imgur 插入视频演示 戳这里

ooderAgent -A2UI尝鲜上线

ooderAgent  skills-a2ui一直都是，ooderAI 重要组成。随着ooderAgent -SDK 的完善，ooder Skills 上线的速度也在加速。 中午，ooderUI 前端团队就公布了，ooder-skills-a2ui 组件。 的协助下：“请帮我将 ooderUI 组件创建为skills工程” git 地址为：https://gitee.com/ooderCN/oodui-es6.git5分钟后,ai-ide 自主完成了， a2ui 好了我们测试一下，A2UI:“为我将现在的关系架构图输出一下吧”：ai-ide 竟然贴心的将，vfs 节点与 a2ui进行了自组关联。这对于前端小伙伴来说真是一个大福音啊！

ggplot2优雅绘制曼哈顿图

计算Bonferroni校正后的显著性阈值。这是通过将0.05除以GWAS数据中的行数（即测试的总数）来实现的，用于调整多重比较的影响。

CobaltStrike使用CrossC2上线linux

最近有朋友提出来了上线的问题，于是水文一篇，聊聊这个话题。 ? CrossC2是什么？ 官方文档地址为：https://gloxec.github.io/CrossC2/zh_cn/ 如果需要使用的话，我们需要下载主文件CrossC2.cna、genCrossC2.Linux (如果操作系统是 Windows, 下载genCrossC2.Win.exe).然后CS安装脚本文件，并在脚本文件中设置genCrossC2.Linux的路径。 $CC2_PATH = "/xxx/xx/xx"; # <-------- fix $CC2_BIN = "/genCrossC2.Linux"; 安装后，主界面显示CrossC2 ? /github.com/gloxec/CrossC2/tree/master/CrossC2Kit 下面来演示使用该插件进行上线linux 首先开启一个https的监听，然后使用gui进行生成 ?

C2上线操作 修改特征

DNS与CDN上线 更多学习内容可以前往公开知识库 wiki.wgpsec.org 一、 基础设施搭建 C2翻译本：https://blog.ateam.qianxin.com/CobaltStrike4.0 运行C2: . ： 配置一个木马并运行： 三、 CDN上线 前提：一台VPS、一个域名、CF账号 原理是CDN的IP是多个域名共用的，为了做到精确判断，CDN会解析我们的HOST头，根据这样的方式进行判断通信域名，举一个例子来说 Cloudflare支持的HTTPs端口是：443,2053,2083,2087,2096,8443 生成C2的马子，查看是否上线 四、 DNS上线 需要一个 vps、一个域名、一个CF DNS上线适用于 创建木马，这里选择无状态的马子： 上线成功后，我们的主机是一个黑色的，需要我们在beacon中输入checkin 和 mode dns-txt回连到我们的C2: DNS上线成功 持续更新中，关注公众号可阅读最新内容

Springboot优雅集成Swagger2

文章目录 Springboot整合Swagger2 1. 什么是Swagger 2. 测试 Springboot整合Swagger2 1. 什么是Swagger 相信无论是前端还是后端开发，都或多或少地被接口文档折磨过。前端经常抱怨后端给的接口文档与实际情况不一致。 2. Swagger注解详解 2.1 @Api @Api 用在类上，说明该类的作用。可以标记一个 Controller 类作为 Swagger 文档资源 tags：接口说明，可以在页面中显示。 @EnableSwagger2//开启Swagger2 public class SwaggerConfig { @Bean public Docket reeateDocket() private ApiInfo apiInfo(){ return new ApiInfoBuilder() .title("spring boot2.

ggplot2优雅绘制半边箱线图

geom_half_point(aes(color=year), side = "r", transformation_params = list(height = 0,width = 0.001,seed = 2) axis.text.y = element_text(color="black",size=10), axis.text.x = element_text(margin = margin(t = 2)

ggplot2优雅的绘制轨道图

Richmond") 数据可视化 ggplot(plot_data) + geom_col(aes(max_price, nhood), width = 0.4, fill = colors[2] ) + geom_rect(aes(xmin = q1, xmax = q3, ymin = y_start, ymax = y_end), fill = colors[2]

JPG2ASCII开发上线记录

JPG2ASCII开发上线记录 Posted November 18, 2015 介绍 刚开始做运维的时候喜欢在登录服务器的时候自动打印一些ASCII图像， 于是大量搜寻这种图片以做到自己的欢迎页独一无二 最近研究flask， 碰巧又遇到jp2a这个开源软件, 所以想把图片转ASCII图像做成一个在线服务, 顺便入门flask. JPG2ASCII 用到的开源 jp2a 进行转换的工具 项目地址: https://csl.name/jp2a/ jp2a is a small utility that converts JPG 现在本地的jp2a可执行文件是不能在heroku机器上运行成功的, 所以我怎么在heroku上编译这个工具。 /configure --prefix=/app/.heroku/vendor/jp2a make && make install 编译完成后需要把这个jp2a可执行命令打进包里面, heroku app

优雅地乱玩 Linux-2-zsh

--userconfig=$HOME/.cnpmrc"' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc 上面用的是默认 zshconfig 路径, 改成你需要的路径就行 系列文章 优雅地乱玩

ggplot2优雅绘制多组旭日图

欢迎关注R语言数据分析指南 案例图 仿图 绘图思路 ❝此图用R绘制难点有两处 (1)在于绘制连接处并进行渐变色填充 (2)绘制独立的甜甜圈图进行拼图 目前ggplot2 3.5已经能指定为图形进行渐变色填充 paste0(str_replace(speaker," ","\n"),"\n",round(perc*100,1),"%")), color="white",size =2, paste0(str_replace(speaker," ","\n"),"\n",round(perc*100,1),"%")), color="black",size =2, (hl)) %>% mutate(pct_hl:=round(hl/sum(hl)*100,1)) %>% arrange(desc(pct_hl)) colors <- c("#3B9AB2" ,"#7294D4","#C6CDF7","#E6A0C4","#A2A475") p2 <- ggplot(df_agrupado,aes(x=1, y=pct_hl, fill=reorder(grupo

ggplot2优雅绘制配对关系散点图

geom_point(aes(fill=Species)) + # 添加散点图层，填充颜色表示种类 scale_color_manual(values=c("#788FCE", "#A88AD2" iris 数据集中的数值列 numeric_cols <- iris %>% select_if(is.numeric) %>% names() colors <- c("#788FCE", "#A88AD2" , "#E6956F") # 设置颜色 # 获取所有唯一的列对组合 combinations <- combn(numeric_cols, 2, simplify = FALSE) # 为每对组合创建散点图 plots <- map(combinations, ~plot_scatter(as_tibble(iris), .x[1], .x[2], colors)) 拼图 ((plots[[1]]+labs +theme(axis.text.y=element_text(color="black",size=8)))+ plot_spacer()+plot_spacer())/ ((plots[[2]

Log4j2优雅日志打印

相关的依赖是slf4j-api和适配log4j2的桥接包og4j-slf4j-impl或者log4j-slf4j2-impl。 了解了日志组件的历史，可以看到最后log4j2集众家之长，那应该如何优雅的使用log4j2日志呢，可以继续往下看。 特征 之所以要使用Log4j2 主要还是因为Log4j2 为我们提供了足够好用的支持，下面可以来看下Log4j2的一些特征： API分离： API 与实现是分开的。 可以看到Log4j2 核心的机制中考虑到了高性能，可扩展，可配置等需求，有效的解决着我们使用日志的痛点，那接下来就来从整体来了解下Log4j2。 TraceId} ，然后在Java代码中将链路追踪Id放入日志诊断上下文MDC中即可如代码：MDC.put("TraceId", "123456"); 总结 日志也是我们最常用的观测系统健康状况的方式，优雅的日志打印可以在排查问题的时候事半功倍

优雅地乱玩Atom-2-插件

markdown-preview-enhanced 各种Linter open-recent sync-settings 前言 老规矩，玩坏了我不负责ヾ(´∀`o)+ 插件安装方法：1. setting 内部搜索安装 2.

ggplot2优雅绘制阴影填充图

ggplot2优雅的绘制森林图

geom_errorbarh(aes(xmax =upper_95_log, xmin = lower_95_log), height = 0.4)+ scale_x_continuous(limits= c(-2, 2), breaks= seq(-1, 1, 1))+ geom_vline(aes(xintercept = 0))+ xlab('HR(95%CI)') + ylab(' ')+ theme_bw legend.justification=c(1,0))+ scale_color_manual(values = c("gray", "steelblue", "red")) 绘制基因名称 p2 position = "top") 展示置信区间 p3 <- unicox %>% select(6,7,8) %>% mutate(across(where(is.numeric),~round(.,2) = "top") 展示pvalue p4 <- unicox %>% select(p.value) %>% mutate(across(where(is.numeric),~round(.,2)