Vue3已经正式发布了一段时间了，各种生态已经成熟。最近使用tarovue3重构冷链的小程序，经过了一段时间的开发和使用，有了一些自己的思考。

前言go的goroutine提供了一种较线程而言更廉价的方式处理并发场景,go使用二级线程的模式,将goroutine以M:N的形式复用到系统线程上,节省了cpu调度的开销,也避免了用户级线程（协程）进行系统调用时阻塞整个系统线程的问题。【1】但goroutine太多仍会导致调度性能下降、GC

  Container 是 YARN 中基本的处理单元，它是对内存、CPU等计算的封装。总的来说，每个core每块硬盘分配2个 container，能获得较好的集群利用率。 1. 确定可用内存大小。 对于每台主机来说，YARN 和 MapReduce 能用内存大小是除去预留给系统的内存（如果还有 HBase，还要相应留内存给它）后的大小，即

1.日期格式化 (指定日期的显示格式)语法：DATE\_FORMAT(date\_string,date\_format)date\_string:指定要转换的原始时间date\_format:指定要转换的显示格式实例：DATE\_FORMAT(now(),'%y%m%d');//now()获取当前时间date\_form

任务调度是指基于给定时间点，给定时间间隔或者给定执行次数自动执行任务。方式1：通过Thread来实现例如如下的代码，可以每隔1000毫秒做一次打印操作。publicclassJob_Schedule_Test1{publicstatic

为了优化插件以减少内存占用，以下是一些具体的策略和方法：1.代码瓶颈优化：重写热点函数，采用更高效的算法和数据结构，减少不必要的计算和内存分配。2.资源瓶颈处理：实现分批处理和惰性加载机制，减少对内存和CPU的即时需求。3.插件加载优化：重构插件架构，使用

是一款针对Mac操作系统的温度监控软件，它可以实时监控Mac电脑的核心温度、风扇转速、传感器数据等，有效保护您的Mac电脑避免过热或损坏。TGPro能够自动检测您Mac电脑中的传感器，显示其状态并提供相关信息，例如内部温度、风扇速度、CPU和GPU使用情况

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低代码平台的最大优势之一是它们让人们可以大规模构建，而不会产生高昂的成本或花费太多时间。与传统开发相比，使用无代码和低代码工具进行软件开发所需的时间要少得多。

背景：最近系统内缓存CPU使用率一直报警，超过设置的70%报警阀值，针对此场景，需要对应解决缓存是否有大key使用问题，扫描缓存集群的大key，针对每个key做优化处理。以下是扫描出来的大key，此处只放置了有效关键信息。图1大key介绍:想要解决大key