1.最佳实践 | CentOS 和 Ubuntu 下安装配置 GreenPlum 数据库集群 - 源码 & 安装包
2.CodeWave最佳实践🔥源码导出本地测试各种阻塞搞不定，源码看完这篇实践轻松拿捏+1
3.如何正确使用源代码？
4.mongodb内核源码实现、最佳性能调优、实践最佳运维实践系列-表级qps及表级详细时延统计实现原理
5.代码审计的源码基本概念和流程
最佳实践 | CentOS 和 Ubuntu 下安装配置 GreenPlum 数据库集群 - 源码 & 安装包
本文首先发布于年1月日，旨在为CentOS/RedHat和Ubuntu/Debian平台的最佳用户提供GreenPlum数据库集群的安装和配置指南，包括通过安装包和源码安装的实践环信源码分析详细步骤。 1. 安装步骤规划阶段：在两台机器h和h上分别设置1个主master，源码2个主segment和2个镜像segment，最佳h上配置1个备master。实践
安装前的源码准备：分别在两台机器上安装必要的依赖，具体操作根据不同操作系统进行。最佳
安装方式：可以选择安装包或源码方式。实践
1.4.1. 源码安装从源码克隆，源码若遇到python包缺失，最佳可参考HAWQ项目进行处理。实践
编译完成后，进行系统参数设置，如内核内存参数、共享内存和文件读写配置。
1.6. 示例：创建demo集群 安装完成后，可以创建一个包含3个segment的demo集群，但这一步骤可按需跳过。 1.. 节点部署优化：如果所有节点需部署在一台主机，只需调整配置文件和目录结构。 2. GreenPlum常用操作启动、停止、重启集群，以及维护模式操作和数据库访问。
GUC参数配置，包括全局和master-only配置，python爬图源码设置后可能需要重启或reload配置。
最后，记得在使用任何GreenPlum命令前，先执行相关初始化步骤。如有更多技术分享，可关注微信公众号数据库内核。CodeWave最佳实践🔥源码导出本地测试各种阻塞搞不定，看完这篇实践轻松拿捏+1
使用 CodeWave 的用户如需导出源码在本地启动测试，可以参考以下步骤。
环境准备：若要在本地编译执行，用户本机需具备以下环境：1. JDK1.8；2. Maven；3. IDEA（可选）。
如何导出源码？在 IDE 页面，点击右上角“更多”，选择“导出和部署”，然后点击“导出应用”，选择“源码”，“后端代码+前端静态文件”，其他默认即可。
源码导出成功后会自动下载，通过浏览器下载记录可以查看。
源码结构：提取下载的源码压缩文件，得到一个 Maven 项目结构，如需了解详细的源码结构，请前往文档中心查看。
安装依赖：项目依赖分为公共依赖和二方依赖，公共依赖通过阿里云镜像仓库安装，二方依赖通过脚本自动安装。
公共依赖的安装方法如下：在项目根目录下打开命令行窗口，执行命令 mvn dependency:resolve -Dmaven.repo.local=./repository -s ./settings.xml。外贸电商源码
二方依赖的安装方法如下：在 dependency 目录中会看到有两个脚本，install-dependency.bat 和 install-dependency.sh，分别适用于 windows 和 linux/mac 用户。
执行 sql：在源码 src/main/resources/db 目录下，如果存在 sql 文件，则需要在数据库中执行。
修改配置：如要本地运行项目，需要修改一些配置文件，如导出开发环境为 src/main/resources/application-dev.yml，导出生产环境为 src/main/resources/application-online.yml，需要修改的配置项包括数据库地址、数据库用户、数据库密码、应用启动端口、应用文件存储类型等。
编译源码：在源码根目录下打开命令行窗口，执行命令 mvn clean package -Dmaven.repo.local=./repository -s ./settings.xml。
运行项目：执行命令 java -jar target\xxx.jar，启动成功后，浏览器访问 localhost: 即可访问。
对于有开发经验的同学，可以借助 IDEA 把项目运行起来，在 IDEA 加载源码后，打开 com.community1.nostest.Application，点击 debug。
如何正确使用源代码？
在软件开发和编程领域，源代码是指用编程语言编写的、未经编译或解释的文本。它包含了程序员为实现特定功能而编写的蜜桃社直播源码指令和逻辑。正确使用源代码是确保软件质量和功能的关键。以下是如何正确使用源代码的一些建议：
选择合适的编程语言：根据你的项目需求和团队技能，选择一种合适的编程语言。不同的编程语言有不同的特点和优势，如Python适合数据分析和机器学习，JavaScript适合Web开发，Java适合企业级应用等。
遵循编码规范：为了保持代码的可读性和一致性，遵循一定的编码规范是很重要的。这包括命名规则、缩进风格、注释规范等。许多编程语言都有相应的编码规范，如PEP8（Python）、Google Java Style Guide（Java）等。
模块化和封装：将代码分解成独立的模块和函数，有助于提高代码的可维护性和可重用性。封装是指将数据和操作数据的方法组合在一起，隐藏内部实现细节，只暴露必要的接口。
使用版本控制工具：版本控制工具如Git可以帮助你跟踪和管理代码的变更历史，方便多人协作和代码回滚。
单元测试和集成测试：编写测试用例，对每个模块和函数进行单元测试，确保它们按预期工作。集成测试则是检查多个模块协同工作时的整体功能。
代码审查：定期进行代码审查，可以发现潜在的问题和改进点，提高代码质量。手赚源码网
持续集成和部署：通过自动化构建、测试和部署流程，确保代码的快速迭代和稳定性。
学习和分享：阅读优秀的开源项目源代码，学习他人的编程技巧和最佳实践。同时，积极参与社区讨论，分享自己的经验和成果。
文档和注释：编写清晰的文档和注释，帮助他人理解你的代码逻辑和设计思路。这对于团队合作和维护工作至关重要。
保护知识产权：在使用他人的源代码时，要遵循相应的许可协议，尊重原作者的知识产权。
总之，正确使用源代码需要遵循一定的规范和最佳实践，注重代码质量、可维护性和可重用性。通过不断学习和实践，你可以更好地掌握源代码的使用技巧，提高编程能力。
mongodb内核源码实现、性能调优、最佳运维实践系列-表级qps及表级详细时延统计实现原理
针对 MongoDB 内核源码实现中的表级 QPS（查询每秒操作数）及表级详细时延统计实现原理，本文将深入探讨其设计、核心代码实现以及最佳运维实践。作者为 OPPO 文档数据库 MongoDB 负责人，专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发工作，持续分享《MongoDB 内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。以下内容将围绕 MongoDB 内核中提供的数据导出及恢复工具（mongodump、mongorestore、mongoexport、mongoimport）、客户端 shell 链接工具（mongo）、IO 测试工具（mongoperf）以及流量 QPS/时延监控统计工具（mongostat、mongotop）进行分析。
Mongostat 和 mongotop 提供的监控统计功能虽然强大，但其功能局限性在于无法实现对表级 QPS 与详细时延的监控。为解决这一问题，MongoDB 实际上提供了内部实现的表级别统计接口。本文将详细解析这些接口的实现原理、核心代码以及如何应用到最佳运维实践中。
### 1. mongostat、mongotop 监控统计信息分析
Mongostat 和 mongotop 工具作为 MongoDB 的官方监控工具，分别提供了集群操作统计与表级别的读写时延统计。接下来，我们将深入探讨这些工具的使用方法、监控项以及功能实现。
#### 1.1 mongostat 监控统计分析
Mongostat 工具能够监控当前集群中各种操作的统计情况，包括增、删、改、查操作，以及 getMore（用于批量拉取数据时的游标操作）和 command（在 mongos 和 mongod 之间的命令处理）。了解 mongostat 帮助参数的详细说明，有助于更深入地掌握其功能。
#### 1.2 mongotop 监控统计分析
mongotop 则专注于对所有表的读写时延进行统计，并按照总耗时排序，直观地输出结果。分析 mongotop 监控输出项各字段的说明，可以帮助运维人员快速定位性能瓶颈。
### 2. 表级详细操作统计及其时延监控统计实现原理与核心代码
在 MongoDB 内核中，对表级别的增、删、改、查、getMore、command 进行了详细的操作统计，并对每种操作的时延进行了记录。每个表都拥有一个 CollectionData 结构，该结构中存储了所有操作统计和时延统计信息。核心代码定义了 UsageMap、CollectionData、UsageData 及 OperationLatencyHistogram 等关键类，以实现表级别的统计功能。
#### 2.1 表级统计实现原理
通过多层次的类结构分层，MongoDB 实现了表级别的详细统计。核心数据结构包括：UsageMap（使用 StringMap 表结构存储所有表名及其对应的表级统计信息）、CollectionData（包含锁统计、详细请求统计、汇总型统计）、以及 OperationLatencyHistogram（实现表级别的操作汇总统计与时延统计）。
#### 2.2 核心代码实现
MongoDB 表级详细统计实现主要集中在 src/mongo/db/stats 目录下的 top.cpp、top.h、operation_latency_histogram.cpp、operation_latency_histogram.h 四个文件中。其中，核心数据结构的代码实现展示了如何通过 UsageMap 结构存储所有表名及其统计信息，CollectionData 结构用于存储锁统计、详细请求统计和汇总型统计，而 OperationLatencyHistogram 类则实现了汇总型统计中的读、写、command 操作及对应时延统计。
### 3. 表级详细统计对外接口
为了便于运维人员使用表级统计信息，MongoDB 提供了对外接口，包括但不限于锁维度及请求类型维度相关统计接口与汇总型表级别统计接口。通过这些接口，运维人员可以执行特定命令获取表级别的锁统计、请求类型统计以及汇总型统计信息。
### 结论
本文通过深入解析 MongoDB 内核中的表级 QPS 及详细时延统计实现原理，详细介绍了核心代码实现以及对外提供的统计接口。了解这些实现细节对于优化数据库性能、进行高效运维具有重要意义。运维人员可以根据本文内容，结合实际应用场景，实施最佳实践，从而提高 MongoDB 的整体性能与稳定性。
代码审计的基本概念和流程
代码审计：深入理解其核心理念与实施流程
代码审计：保障软件安全与质量的基石 代码审计，就像软件世界的精密外科手术，是对源代码进行细致入微的检查，旨在识别潜在的安全隐患和错误，确保软件的稳健运行。它是提升软件质量、保障用户安全的重要手段。下面，让我们一起探索代码审计的基本概念和实施流程，以及一些最佳实践。 代码审计的核心概念 代码审计是一种综合运用人工和自动化手段，对代码进行深度剖析的过程。其目标是挖掘出隐藏的错误、漏洞和不符合最佳实践的编码行为，从而预防在运行时可能导致问题的可能。通过这项工作，开发者能够及时发现并修复问题，从而显著提升软件的安全性和稳定性。 审计流程的六步走明确审计目标与范围：在开始前，要设定明确的审计目标，如找寻安全漏洞或特定编码规范的遵守情况，同时确定审计的覆盖范围，如特定应用或代码库。
制定审计计划：根据目标和范围，精心设计审计策略，包括选择合适的审查方法、时间安排和资源分配。
实施审计与记录问题：执行审计，详细记录每一步的发现，如逐行检查、函数分析和安全实践的评估。
问题分析与报告编写：对发现的问题进行深入剖析，评估其严重性和影响，形成包含问题列表和修复建议的清晰报告。
修复与复查：根据报告，修复问题并进行复查，确保问题得到彻底解决。
总结与反馈：审计结束后，对整个过程进行总结，分享发现、最佳实践和改进措施给相关人员。
最佳实践的五个关键点建立标准化审计框架：制定统一的代码审计标准，确保所有审计工作都遵循一致的规则和最佳实践。
培训开发者：提供持续的培训，增强开发团队对安全编码和避免常见错误的认识。
定期审计：定期开展审计，以便及时发现和修复潜在问题，保持软件的健康状态。
工具更新与维护：确保审计工具的更新，以追踪最新的漏洞和最佳实践。
问题跟踪与报告机制：建立有效的追踪系统，确保问题得到妥善处理和记录。
总结来说，代码审计是软件质量控制的基石，通过科学的方法和持续的实践，我们可以提升软件的安全性和可靠性，降低风险，确保用户获得高质量的软件体验。
