分类后台技术下的文章

zieckey 发布于 05月13, 2014

持续交付工具ThoughtWorks Go部署step by step

1. ThoughtWorks Go简介

Go是ThoughtWorks公司采用 Java 语言研发的一款开源的持续集成和发布的系统,旨在使软件开发企业和团队在构建-测试-发布软件产品的流程自动化,并且能持续地发布软件产品。该产品于2014年2月份宣布基于Apache 2.0开源协议进行开源。其前身是CruiseControl。其官方简介为“Automate and streamline the build-test-release cycle for worry-free, continuous delivery of your product”。

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quem 发布于 08月12, 2013

Oracle10g unwrap技术分析 By GENXOR

一. 前言

Oracle为PL/SQL开发者提供的一种对他们所写的代码(oracle下的对象Package、Procedure、Function、Java Source等)进行加密的工具。当PL/SQL代码被加密以后,它就被描述为被“包装过”。使用wrap工具对代码进行包装,wrap工具会取出含有要包装的代码的文件名并输出下面的文件:

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chenjian 发布于 05月02, 2013

Mem Cgroup目录无法清理问题分析

Cgroup(Control Group)是内核提供的资源隔离的技术,用于对Linux 系统中用户态进程使用的资源进行隔离,核心思想是:把进程分组,然后为进程组分配资源(包括内存、CPU、IO等)。其中Mem Cgroup用来隔离进程组使用的内存资源。

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吉吉 发布于 04月02, 2013

Dump分析系列一:调试开关滥用导致wdf01000.sys蓝屏

近来,蓝屏分析哥(@360蓝屏分析专家)收到不少用户反馈的关于wdf01000.sys蓝屏。 Wdf01000.sys是微软系统提供的为基于框架的驱动程序的运行库(Kernel Mode Driver Framework Runtime),是该文件本身有问题还是第三方驱动导致的呢? 我上网搜了一下,发现不少用户遇到同样的问题,但具体原因解决方法不是很清楚。于是我决定分析一下该蓝屏问题。

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quem 发布于 03月26, 2013

hadoop集群System Cpu消耗过高问题分析 by 杂货店店长

Hadoop集群服务器升级为rhel6内核后,System Cpu占用非常高,有任务运行的时候经常到50%以上。对其中一台机器一天的运行状态采样的数据:

idle: 76% sys:14% user: 9%

从采样数据中,可以发现System Cpu比User Cpu还要高,这在Hadoop集群环境中很不寻常。

先简单地用strace看了一下占用cpu高的java程序经常去调哪些系统调用,发现sched_yield调用频率非常之高,莫非是锁的问题?分析了下内核中的文档和代码,发现CFS调度下sched_yield的行为与以前的O(1)算法略有出入——CFS下sched_yield返回非常快,对于一些借助sched_yield实现锁的应用来说,开销会很大。内核提供了一个proc参数sched_compat_yield,设置该参数为1,就可以解决这个问题。于是设置了该参数,仍然没有效果,分析代码后,竟然发现sched_compat_yield在rhel6内核中并没有实现,只是留下了一个接口兼容而已。于是乎将upstream中的相关部分的代码port到rhel6的内核中,sched_compact_yield终于能干活了,但出乎意料的是,系统态cpu仍然非常高。

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ftofficer|张聪 发布于 11月13, 2012

我们在360如何使用Python - virtualenv 篇

这个系列的前面一部分,我们简单介绍了我们的项目的基本结构和开发流程。整个开发流程都是基于 distribute 的。关于我们如何使用distribute,会在后面一部分当中介绍。基于 distribute,我们具有了从代码构建到发布,测试和部署的基本框架。但是在实际的开发当中,我们还有一些问题需要解决,最重要的一点就是开发和运行环境的隔离和低权限。

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ftofficer|张聪 发布于 11月13, 2012

我们在360如何使用Python - 引言

打算写这样一个系列,说说我们在360里面,如何使用Python。在360,除非是需要包含在360客户端软件当中的功能,技术人员使用什么语言进行开发,更多的是一种个人,最多是项目团队的决定。因此我们的同事会使用 php写页面,用python的工具,用c/c++写模块,甚至用易语言写界面。

也正是因为这个原因,虽然这个标题写得很大,但其实我也只能写一下我所在的团队如何使用Python。我们目前有Python代码约6万行,程序运行在Linux下,使用 Python2.5 和 Python 2.7 环境。

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