• logstash java 实现 hangout-02-hangout 流程原理
  架构浅谈 Hangout可以说是java版的Logstash，我是没有测试过性能，不过据说是kafka这边性能要高出Logstash5倍。 不知道真的假的，不过看代码，确实要比Logstash高效一点。 关于input,filter,output的关系 在Logstash里面，Input,filter,output是三个独立的部分，每个部分通过Buffer存储数据。 但是Hango...
  2023-10-30 13:01:55 | Log
• logstash java 实现 hangout-01-overview
  说明 模仿logstash做的一个应用. 现在我们迁移到了 https://github.com/childe/gohangout , 这个项目基本上停止更新了. 最近在将部分内容进行代码上的优化。 This product includes GeoLite2 data created by MaxMind, available from http://www.maxmind.com...
  2023-10-30 13:01:55 | Log
• logstash-00-logstash 入门介绍
  Q1-logstash 详细介绍 Logstash是一个开源的数据收集引擎，它可以实时地将数据从不同的来源收集、转换、并且发送到多个目的地。 Logstash是Elastic Stack（也称为ELK Stack）中的一部分，用于处理和管理大规模数据的日志和事件。 Elastic Stack包括Elasticsearch、Logstash、和Kibana，它们共同提供了一个完整的日志分...
  2023-10-30 13:01:55 | Log
• 云时代的 jvm graalvm-01-overview
  GraalVM 概览 GraalVM 将您的 Java 应用程序提前编译为独立的二进制文件。 这些二进制文件体积较小，启动速度最多可快至传统方式的 100 倍，无需预热即可达到最佳性能，并且相较于在 Java 虚拟机（JVM）上运行的应用程序，使用的内存和 CPU 资源更少。 GraalVM 减小了您的应用程序的攻击面。它从应用程序二进制文件中排除了未使用的类、方法和字段。它将反射和其...
  2023-10-21 13:01:55 | Tool
• Arthas-01-java 线上问题定位处理的终极利器
  前言 在使用 Arthas 之前，当遇到 Java 线上问题时，如 CPU 飙升、负载突高、内存溢出等问题，你需要查命令，查网络，然后 jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof 等一通操作。 最终焦头烂额，还不一定能查出问题所在。 而现在，大多数的常见问题你都可以使用 Arthas 轻松定位，迅速解决，及时止损，准时下班。 1、Arthas 介绍 Artha...
  2023-10-21 13:01:55 | Tool
• windows linux 安装 ai 编码神器 codeshell 笔记
  模型服务 获取代码 git clone https://github.com/WisdomShell/llama_cpp_for_codeshell.git cd llama_cpp_for_codeshell make 报错1 Command 'make' not found, but can be installed with: sudo apt install make ...
  2023-10-20 13:01:55 | Windows
• windows install linux 实战笔记 windows 安装 linux WSL
  windows 下的 linux 命令 如果你在Windows系统上使用Linux命令，可以通过使用Linux子系统（Windows Subsystem for Linux，WSL）来获得Linux环境。 确保 wsl 已经启用 启用WSL功能： 打开控制面板：你可以在Windows搜索框中输入”控制面板”，然后选择控制面板应用程序。 选择”程序”：在控制面板中，选择”程序”。 ...
  2023-10-20 13:01:55 | Windows
• SQL 索引建议-03-如何计算字段的区分度？ Cardinality
  chat Q1: 如何计算区分度 在MySQL中，你可以使用统计信息和一些查询来估计表字段加索引的区分度。 区分度表示索引中不同值的比率，越高表示索引越具有区分度。 以下是一些方法，你可以使用其中之一或结合使用它们来估计区分度： 方法1: 使用COUNT DISTINCT计算不同值的数量 SELECT COUNT(DISTINCT your_column) AS distinct...
  2023-10-11 13:01:55 | SQL