最近用uniapp开发微信小程序的一个项目中用到了低功耗蓝牙，但是其中收包，发包的时候不能超过20字节，所以就需要我们来进行分包操作了接收蓝牙设备传过来的数据,并进行分包接收处理说明：我项目中的数据结构中05是帧头，FE是帧尾，所以需要判断接收到的这个数据是否是05开头，FE结尾，我是将接收到的数据保存到了缓存中image.png(h

云原生下的流水线是通过启动容器来运行具体的功能步骤，每次运行流水线可能会被调度到不同的计算节点上。这会导致一个问题：容器运行完是不会保存数据的，每当流水线重新运行时，又会重新拉取代码、编译代码、下载依赖包等等。在云原生场景下，不存在本地宿主机编译代码、构建镜像时缓存的作用，大大延长了流水线运行时间，浪费很多不必要的时间、网络和计算成本。

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技术背景在微服务架构中，随着业务发展，系统拆分导致系统调用链路愈发复杂，一个看似简单的前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成，那么当整个请求出现问题时，我们很难得知到底是哪个服务出了问题导致的，这时就需要解决一个问题，如何快速定位服务故障点，于是，分布式系统调用链追踪技术就此诞生了。ZipKinZipkin是一个

在一次使用MDk的编译优化等级比较高的时候发现编译不优化时功能正常，开了优化等级02就出现异常，调试中看了很多博客总结一下。一个变量，如果你的主程序要用到，同时中断还要用到，要加volatile修饰。告诉编译器这个变量是可能随时发生变化的，使得编译器编译程序的时候，每次都从RAM里面读取数据，而不是使用之前缓存到寄存器里面的值。对于多任

上一篇(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Ftianyaleixiaowu%2Farticle%2Fdetails%2F100015840)，我们学习了innodb文件系统的大的框架，知道了innodb文件系统是由一些log和每个表的ibd（1

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摘要：当数据库出问题时能降级从本地缓存的数据中查询数据，CoralCache就是这样一个提高微服务可用性的中间件。背景有些场景下，微服务依赖数据库中一些配置项或者数量很少的数据，但当数据库本身有问题时候，即使数据量很少，这个服务是不能正常工作；因此需要考虑一种能支持全量极少变更的全局数据的场景，当数据库出问题时能降级从本

文章从常用的关系型数据库MySQL的分库分表Join分析，再到非关系型ElasticSearch来分析Join实现策略。逐步深入Join的实现机制。