上一节，我们已经讲述了代码生成的基本步骤，但是对细节部分并未展开。利用FoxnicGenerator包进行代码生成的方式是多种多样的，我们这里提到的配置类这是其中一种，例如在FoxnicEAM项目里，有很多的代码生成非使用配置类来完成的。  我们优先选择配置类讲解，显然配置类有其优势。首先，配置类按数据表隔离，一数据表一模块一个配置类。其次，在配置类内部，按配置对象的不同，分别在不同的方法内进行配置代码的编写。例如，配置模型时在configModel方法内编写配置代码，配置字段时在configFields方法内编写配置代码。  那么，代码生成的配置为什么要用Java类，而不是用Json、XML或YML呢？首先，不管是Json、XML或YML、Java，都是在编辑器敲文本。那么哪一种方式敲文本是最方便的呢，自然是Java了，因为有开发工具强大的支持。

最近的一个小项目是做一个简单的数据仓库，需要将其他数据库的数据抽取出来，并通过而出抽取成页面需要的数据，以空间换时间的方式，让后端报表查询更快。因为在抽取的过程中，有一定的先后顺序，需要做一个任务调度器，某一优先级的会先执行，然后会进入下一个优先级的队列任务中。先定义了一个Map的集合，key是优先级，value是任务的集合，某一个优先级内的任务是并发执

今天来探讨一下如何使用Git的操作，来进一步的实现代码的下载到本地，我原来也不是很明白git中生成公钥和私钥的作用，我一直在想，git里面你把自己的公钥发给了git的服务器，他是怎么判断的，每一次我换完系统，在重新装机，他是怎么确定是换完系统还是依然可以使用git的，今天我们就来讲解一下最为简单的SSh的方法的clone项目的操作:1.下载git的客户端

　　代码编译的结果从本地机器码转换为字节码，是存储格式发展的一小步，却是编程语言发展的一大步。计算机只认识0和1，所以我们的程序需要经过编译器翻译成由0和1组成的二进制格式才能由计算机执行。经过技术的发展，将编写的程序编译成二进制本地机器码已经不是唯一的选择，越来越多的程序语言选择了与操作系统和机器指令无关、平台中立的格式作为程序编译后的存储格式。　　　

　　数据分片主要是将数据按照一定的规则分为几个完全不同的数据集合的方式成为数据分片。数据的切分可以是数据库内的，将数据库中的一张表切分为几个不同的数据库表。也可以是数据库级别的，将数据库中的表划分为多个表，这些表存储在不同的数据库服务器上。该部分主要用来介绍数据库级的数据分片。切分规则将具有相关的数据保存在同一个分片上可以提高数据查询效率。数据库分片的路由规

最近，我有一台debian服务器，双网卡，一个用于提供外网服务，一个用于管理，上面部署有apache，部署了四个基于域名的虚拟主机，现在想把其中两个改成让外网可以访问，两个让内网访问，按照一般的操作完成后，发现第二个设置外网访问的虚拟主机访问不了，访问时内容总是跳转到第一个外网虚拟主机上面，当时知道apache如果找不到相应的虚拟主机会以第一个虚拟主机为默

云业务容灾建设节奏一般是同城双活—异地双活—两地三中心（同城双活异地多活），因为要解决的问题的复杂度和难度也是在逐步上升的，不可能一蹴而就。gslb可以实现两地三中心容灾，这时应用在多数据中心的情况下，业务需要分布式部署，无论哪个数据中心都可以独立承担业务，数据中心内通过服务器负载均衡（lb）进行数据中心内的业务负载，gslb是通过dns给lb做负载均衡，配合健康检查实现业务的故障切换，数据中心切换，一些算法如静态就近性可以就近访问加速等。

Categraf是一个监控采集Agent，类似Telegraf、GrafanaAgent、DatadogAgent，希望对所有常见监控对象提供监控数据采集能力，采用Allinone的设计，不但支持指标采集，也希望支持日志和调用链路的数据采集。相比于其他采集器，Categraf的优势在于：支持remote_write写入协议，支持将数据写入promethues、M3DB、VictoriaMetrics、InfluxDB；指标数据只采集数值，不采集字符串，标签维持稳态结构；采用allinone的设计，所有的采集工作用一个agent搞定；未来也可以把日志和trace的采集纳入agent；纯Go代码编写，静态编译依赖少，容易分发，易于安装。