物联网(TheInternetofthings)的定义于1999年明确提出，其界定非常简单，全部物件都根据射频识别技术等信息内容感测器设备与网络联接，进而完成智能识别和管理方法。就是指各种各样信息内容感知机器设备，如射频识别技术(RFID)机器设备，红外线传感器，卫星导航系统，激光扫描仪等设施与网络融合产生的极大互联网。在其中最重要的工艺之一是射频识别

1logfilteranalysis分析filter:与Servlet相似，过滤器是一些web应用程序组件，可以绑定到一个web应用程序中。但是与其他web应用程序组件不同的是，过滤器是"链"在容器的处理过程中的。这就意味着它们会在servlet处理器之前访问一个进入的请求，并且在外发响应信息返回到客户前访问这些响应信息。这种访问使得过滤器可以检查

分析外挂样本一般的步骤1.对外挂样本进行简单的信息分析。2.分析还原外挂样本具体功能实现方式。3.分析外挂样本的反检测功能。1.对外挂样本进行简单的信息分析查看文件属性，灰产及外挂的标配语言“易语言”通过ExeinfoPe查壳工具进行对外挂样本查壳，看看发现是没加壳的应用程序。(心里突然咯噔了下，收费的外挂竟然都不做点保护，不对自己的程序负

当网关和服务在实施全链路分布式灰度发布和路由时候，我们需要一款追踪系统来监控网关和服务走的是哪个灰度组，哪个灰度版本，哪个灰度区域，甚至监控从HttpHeader头部全程传递的灰度规则和路由策略。这个功能意义在于：不仅可以监控全链路中基本的调用信息，也可以监控额外的灰度信息，有助于我们判断灰度发布和路由是否执行准确，一旦有问题，也可以快速定位

最近在运行Informatica全量抽取时候，系统报了很多莫名的错误，日志也没有显示警告信息。按有限的日志信息查询，可能的原因一般是磁盘空间不够，内存不够，或者是数据量量太大，缓存爆了。经排查，是加载的数据量过大，导致了数据加载的失败。只好通过限制每次的加载数量，分批多次进行跑数据了。业务系统使用的是Mysql数据库，因此在ODS层抽数时候，使用

在上一篇文章中，我们通过代码运行结果，查看到JVM的堆内存逻辑上分区是三部分，物理上分区是2部分，以及是新生代分区三部分，占比分布是8/1/1。而且我们还通过代码和堆JVM参数配置，制造出了OOM异常。下面我们就来分析GC回收器的日志信息。先来看看，OOM后，GC详细日志信息：!dd604a3c4cda17304edcc43b03106d58.pn

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目录文档用途详细信息文档用途了解HGDB分区表的简单使用详细信息1.简介数据库表分区把一个大的物理表分成若干个小的物理表，并使得这些小物理表在逻辑上可以被当成一张表来使用。一般来讲我们把上述说明中的大的物理表称为父表/主表，小的物理表称为子表/分区表。主表/父表/MasterTable 该表是创建子表的模板。它是

Redis的哨兵机制中，如果是多哨兵模式，哨兵节点之间也是可以相互感知的，各种搜索之后出来的是千篇一律的一个基础配置文件，在配置当前哨兵节点的配置文件中，并没有配置其他哨兵节点的任何信息。如下是一个哨兵节点的配置信息，可以看到，哨兵与哨兵之间没有任何配置，死活想不明白，哨兵之间是如何自动识别的。sentinel端口port

例子同一个命名空间，但是有2个配置文件，A配置文件依赖于B配置文件信息，但是在加载时，先加载B配置文件的话，那么就会报错，前面章节已经捕获了此异常并把相应的配置添加到Configuration（全局配置类）中，这里就是在加载A配置文件后，再次加载B配置文件，也就把B配置信息添加到Configuration（全局配置类）里，下面就来看一下代码吧。