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Sling 请求k8s负载均衡器，导致的404错误

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背景：

在一次业务开发中，业务中需要请求k8s服务地址。但是业务逻辑中的请求总是提示HTTP 404错误，使用curl 命令又是正确的。

出现问题：

在golang项目中，使用Sling库作为clinet，进行网络请求以获取服务响应结果

零拷贝技术：

• 避免从内核态到用户态的数据拷贝

多路复用技术：

• 避免阻进程/线程阻塞在io上，而是等内核在io准备好(同步)或者io已完成(异步)时通知进程/线程。这样的好处：将进程/线程切换权限交给操作系统，可以让出CPU执行其他事情。

写时复制（copy on write）：

线程池技术：

• 因为线程并不会一直占用CPU，所以为了避免线程无限创建和销毁的开销，预先创建一批线程（CPU * 2）。

无锁编程技术（lock-free）：

基本概念：

• 容错：代表了在异常情况下仍然具有可用性和正确性。（前提是大部分节点正常）
• 共识：代表的是数据的一致性，它意味着即便是在并发、异常等情况下也能达成共识（前提是没有叛徒）

Paxos：

角色：

• 提议者（proposer）：提出提案的节点
• 接收者（acceptor）：接受并投票提案的节点
• 学习者（learner）：接收来自接受者的Accept通知，了解最终被接受的提案

分布式一致性：

定义：

• 分布式一致性是指在分布式系统中，确保所有节点对数据的视图是一致的，即所有节点在某个时间点上看到的数据状态是一致的。
• 分布式系统的核心目标：确保所有节点的数据和状态一致

强一致性：

• 所有读操作都能看到最新的写操作结果
• 强一致性模型：
  • 线性一致性
  • 顺序一致性

弱一致性：

• 读操作可能不会立即看到最新的写操作结果
• 弱一致性模型：
  • 最终一致性
  • 会话一致性

分布式事务相关算法：

角色：

• 协调者
• 参与者

XA模式、AT模式：

• XA模式：2PC，使用回滚
• AT模式：TCC，利用补偿

2PC ：

• 准备阶段：
  • 协调者向所有参与者发送准备请求，参与者执行预操作并记录日志，但不提交，进入准备阶段。
• 提交阶段：
  • 如果所有参与者都准备就绪，协调者发送提交请求，参与者提交操作；
  • 否则，协调者发送回滚请求，参与者回滚操作。
• 存在的问题：
  • 协调者单点故障问题
  • 参与者等待指令期间阻塞
  • 延迟问题
• 适用场景：
  • 在某些需要强一致性的分布式事务管理系统
  • MySQL、ZooKeeper

electron 打包 mac程序环境配置：

需要准备的内容：

1. appleid（账号）
2. apple app password（app专用密码）
3. apple development cert（开发者证书）

appleid（apple账号）

使用自己的appleid即可 注册地址：https://appleid.apple.com/

设置apple app专用密码

1. 登陆刚申请好的appleid。登陆地址：https://appleid.apple.com/account/manage
2. 点击 【APP 专用密码】，设置一个密码 ⚠️：设置完成后立即保存到本地文件，后面无法再次查看，只能重新创建。

HEIF编、解码器安装手册 by Navyum

HEIF 编码、解码原理

相关依赖库：

主要的第三方库：libx265、libde265、libaom、libvvenc、liblibheif、libvips 其他参考：libavif

GDB（GNU Debugger）

GDB是UNIX/LINUX操作系统下的、基于命令行的、功能强大的程序调试工具。 可以查看程序在执行过程中的内部

gdb 官方文档

Python-gdb

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通过python来运行gdb命令，其本质是利用python语言的灵活性和便利。GDB提供了一套python API，方便用户使用python脚本编写更复杂的GDB脚本 gdb python api 官方文档

目标、路径

1. 该类软件的目标、职责
   • 为了解决什么问题？
2. 工作原理：
   • 实现上如何解决这些问题？
3. 最佳使用场景：
   • 哪些问题得到很好的解决？
4. 架构思想：
   • 常见的工程问题是如何解决的？
     • 高可用、扩展性、高性能
     • 数据一致性
     • 事务支持
     • 数据丢失、持久化策略
   • 系统、组件、组件之间的关系，如何协作的？
5. 同类产品之间的架构差异、原因、设计上的取舍：
   • 理解工程设计如何服务于产品？
6. 设计上的大同之处，提炼核心？
   • 掌握同类产品的设计核心、融汇贯通

学习路径：

阶段一：算法入门

• 我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效率等方面的内容。

阶段二：刷算法题

• 建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来复习题目，通常在进行 3～5 轮的重复后，就能将其牢记在心。

阶段三：搭建知识体系