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4、promethus源码深度分析
视频内容主讲了如何通过引入特定的包来实现Prometheus监控端口的动态暴露和自动配置,解决了在Spring应用中实现指标采集和性能监控的问题。简介了在没有标准Prometheus采集端口时,通过添加依赖包来开启端口的具体操作过程,并分析了自动配置类在背后如何通过条件注解以及动态注册的机制来工作。通过源码层面,介绍了各个组件如何交互,以及如何配置和扩展Spring的监控至Prometheus。适合希望了解Spring Boot与Prometheus整合、性能监控自动化以及源码分析的开发与运维人员参考。
5、feign跟springboot集成后,如何实现性能调优和监控
视频主讲内容涉及OpenC源码与Spring Boot集成,着重讲解如何实现性能调优及监控。详细分析了OpenC底层的链接器,包括直连式、基于OKRTP和RTP client的链接池方式。讲解了如何使用OpenC进行系统监控,包括RPC调用时监控,以及OpenC底层中间件监控。探讨了监控探针的概念和实现,指出探针即是客户端(client)。重点解析了代理模式下客户端的角色及如何在不同池模式下收集池化信息。提及自动配置类在性能调优上的应用,并演示了不同配置下的监控效果。内容面向熟悉OpenC、Spring Boot以及中间件监控的开发者。
6、跟springboot对接后连接池参数配置和监控
视频关注于Hickry源码的分析与实践,包括数据源与链接池的配置、框架的解析机制、以及监控方案的实现。通过spring data source及各类参数配置,Hickry可以进行灵活的数据源设定,适应不同场景。解析方面,通过属性绑定与自动配置类的优先级机制,课程详细讲解了配置加载路径和问题解决方法。监控部分,涉及了不同方式的集成与实用技巧,包括原生API监控和结合Accurate或Prometheus实现的高级监控。适合关注底层技术实现、优化现有系统架构,以及希望提升系统可观测性的开发者和运维工程师。
C++编程之算法-第5课-递推算法:算法思想
王老师编程课堂介绍了递推算法作为动态规划等高阶算法的基石,解释了递推的核心在于根据已知条件和规律无限制地计算序列各项,展示了递推算法应用于数列的常见例子,包括等差数列和等比数列及其递推关系式的构建。进一步解释了如何通过数学分析来发现规律性,结合编程实践讲述了斐波那契数列的递推实现,强调了递推在简化计算过程中的优势,说明了计算机如何利用递推关系式和循环结构有效处理复杂问题。内容适宜对算法和编程有初步了解、希望建立算法分析和应用基础的学生或程序员。
面试官问,如何渲染十万条数据,该怎么回答?
视频主要介绍了前端开发中如何高效渲染大量数据的问题,提出了三种解决方案:虚拟列表、时间分片和requestAnimationFrame。虚拟列表通过只渲染可视区域数据来减少性能损耗;时间分片通过分批次渲染数据来避免页面卡顿;requestAnimationFrame则确保渲染过程与浏览器刷新频率同步,减少闪屏现象。此外,还介绍了如何使用documentFragment来减少DOM操作,提高渲染性能。
SpringBoot就这么方便?
视频主要讲解了Spring Boot框架的使用,着重展示了如何在没有XML配置文件和配置类的情农下,通过注解方式启动Spring Boot应用程序。讲解了Spring Boot注解、依赖管理和自动配置的概念,并提供了一个构建简单Web应用的例子。例子中包括了创建控制器(Controller)、处理请求映射(Request Mapping)与响应(RequestParam, ResponseBody), 使用REST风格的路径参数,并且使用嵌入式Tomcat服务器进行项目运行。视频内容适合那些希望了解并快速开始使用Spring Boot进行Web开发的开发人员,特别是对于需要减少配置开销、提高开发效率的需求。
爆炸爆炸,AI的效果爆了
搭建私人助理大模型需要什么环境?
讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境,突出点在于使用Python语言进行开发,推荐使用Anaconda进行一站式环境配置,易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单,仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外,还推荐了几种集成开发环境(IDE)如PyCharm、VS Code,依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群,尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。