在 dotnet 6 里，推荐的网络通讯是使用 HttpClient 类型，在国内诡异的网络环境下，有很多弱网环境需要考虑，其中很重要一点就是网络超时。本文将来告诉大家如何合理使用 HttpClient 的超时机制
Via: http://blog.jobbole.com/84433/ 前言 在前一篇随笔《大型网站系统架构的演化》中，介绍了大型网站的演化过程，期间穿插了一些技术和手段，我们可以从中看出一个大型网站的轮廓，但想要掌握设计开发维护大型网站的技术，需要我们一步一步去研究实践。所以我打算写一个系列，从理论到实践讲述大型网站的点滴，这也是一个共同学习的过程，希望自己能坚持下去。系列大概会分为两部分，理论和实践，理论部分尽量通俗易懂，也要讲一些细节。实践部分会抽取一些技术做实践，将方法、解决问题过程分享出来。 本
大型网站打造并不是件容易的事情，即使是从小开始慢慢迭代。从本期《问底》开始，我们将为大家带来李平的大型网站打造系列，从理论和实践两个方面进行讲解。 在前一篇随笔大型网站系统架构的演化中，介绍了大型网站的演化过程，期间穿插了一些技术和手段，我们可以从中看出一个大型网站的轮廓，但想要掌握设计开发维护大型网站的技术，需要我们一步一步去研究实践。所以我打算写一个系列，从理论到实践讲述大型网站的点滴，这也是一个共同学习的过程，希望自己能坚持下去。系列大概会分为两部分，理论和实践，理论部分尽量通俗易懂，也要讲一些细节。
对于运维工程师来说，需要对自己维护的服务器性能瓶颈了如指掌，比如我当前的架构每秒并发是多少，我服务器最大能接受的并发是多少，是什么导致我的性能有问题；如果当前架构快达到性能瓶颈了，是横向扩容性能提升大，还是纵向扩容性能提升大。
在前一篇随笔《大型网站系统架构的演化》中，介绍了大型网站的演化过程，期间穿插了一些技术和手段，我们可以从中看出一个大型网站的轮廓，但想要掌握设计开发维护大型网站的技术，需要我们一步一步去研究实践。所以我打算写一个系列，从理论到实践讲述大型网站的点滴，这也是一个共同学习的过程，希望自己能坚持下去。系列大概会分为两部分，理论和实践，理论部分尽量通俗易懂，也要讲一些细节。实践部分会抽取一些技术做实践，将方法、解决问题过程分享出来。
设计思路: 每个测量点采用4G+STM32+温度测量模块组成；采集温度数据之后直接上传到OneNet物联网云平台，在OneNET云平台上设计可视化界面进行显示，并且也可以在手机APP设备云上显示。
这段时间服务器被大量攻击,有sql注入,有暴力破密码,有利用image漏洞的,最严重的导致访问我网站会被重定向,忍无可忍,彻底重做整个站点.本次完成将apache改为nginx,做了各种优化还有服务器迁移的事情,比较复杂.
进入Apache ZooKeeper官方网站进行下载，https://zookeeper.apache.org/releases.html
（1）确认压测集群的kubeconfig文件已经上传到Coding仓库的kubeconfig目录下。若无，请参考下述步骤进行配置。
在之前的博客《HDFS的shell常用命令大全》中,小菌为大家分享的是在linux系统的命令行上通过shell命令操作HDFS。而本篇博客，小菌为大家带来的则是在java的环境下,用JavaAPI操作HDFS!学过Java的小伙伴们是不是感觉很nice(｀・ω・´)~
在云计算客户的拓展过程中，会面临客户的各种需求。其中最常见的需求包括，如何在云计算上构建客户的业务系统，搭建基础架构；另外一个就是如何实现客户数据的高效存储，包括存储新产生的用户数据，以及将现有的用户数据平滑迁移到云计算上来，提供更方便，更快捷的访问。
ab命令会创建多个并发访问线程，模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问。它的测试目标是基于URL的;
我们已经学了很多东西。我们先学习了两种基础的网络技术，HTML和XPath，然后我们学习了使用Scrapy抓取复杂的网站。接着，我们深入学习了Scrapy的设置，然后又进一步深入学习了Scrapy和Python的内部架构和Twisted引擎的异步特征。在上一章中，我们学习了Scrapy的性能和以及处理复杂的问题以提高性能。
其实整个问题是使用雪花算法过程是遇到的，这次刚好把事故记下来，希望对没遇到过得同学有个提醒。
最近打算出一个系列，介绍Dubbo的使用。 ---- 分布式应用现在已经越来越广泛，Spring Could也是一个不错的一站式解决方案，不过据我了解国内目前貌似使用阿里Dubbo的公司比较多，一方面这个框架也确实很OK，另一方面可能也是因为Dubbo的中文文档比较全的缘故，据Dubbo官网上的消息，阿里已经重新开始了对Dubbo的维护，这也算是使用Dubbo的互联网公司的福音了吧。OK，废话不多说，今天我们就先来看看如何在Linux上安装zookeeper。 ---- 了解过Dubbo的小伙伴都知道，Du
上面两节，讲了大量的理论与实际工作中碰到的相关案例，现在就来讲一下在我们第一天和第二天中的ApacheHttp Server + Tomcat这样的架构，怎么来做优化吧。
有时候我们服务器需要接收来自用户上传过来的文件,这时候就需要服务器端有相应的服务能够接收这个文件
协议是⼀种约定，规定好⼀种信息的格式，如果发送⽅按照这种请求格式发送信息，那么接 收端就要按照这样的格式解析数据，这就是协议
云服务器的技术与服务优势逐渐取代了传统的物理主机，企业及个人建站都可使用云服务器作为运行支撑。截至目前操作系统的下载安装也在不断优化，一般在10-20分钟内就能安装完成进行运行。但是对于相关的操作，很多刚开始获取云端服务器的站长并不了解，如怎么打开云服务器ftp？服务器创建后需要将资料上传，才能使得相关数据在网站当中展示。
最近遇到一个日志备份 io 过高的问题，业务日志每十分钟备份一次，本来是用 Python 写一个根据规则扫描备份日志问题不大，但是随着业务越来越多，单机上的日志文件越来越大，文件数量也越来越多，导致每每备份的瞬间 io 阻塞严重， CPU 和 load 异常的高，好在备份速度很快，对业务影响不是很大，这个问题会随着业务增长，越来越明显，这段时间抽空对备份方式做了优化，效果十分显著，整理篇文章记录一下。
撒哈拉以南的非洲国家在抗击疾病和延长寿命方面的指标远远低于世界平均标准。医护人力资源的短缺和医疗信息系统的落后是导致人民无法获得医疗保障的两个重要原因。 对于发展中国家来说，一个良好的信息系统对计划实
在如今的互联网时代，人们越来越喜欢将自己的数据存放到互联网上，于是便诞生了很多类型的软件，比如360网盘，百度网盘，云盘之类的。所以说，文件上传和下载的功能是现在非常主流的一个功能，应用十分广泛。
使用http cookie manager获取登陆接口响应头中的cookie值，cookie引用变量名正确，但获取到的cookie没有生效，接口仍然报错401
复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败。
这里我只是把我的师兄教我的关于Solrcloud搭建的过程，以及需要注意的地方文档化了。感谢他教会了我很多。
看各大发布漏洞的平台，发现众多挖洞大神精彩的漏洞发掘过程，但在修复建议或者修复方案处，给出千奇百怪神一般的回复，故而总结一下修复建议（才疏学浅不算太全敬请谅解，希望在不断成长中补全），希望对存在漏洞厂商有帮助。
ASP.NET工作者进程能够推动其限制而获得更高的性能。在 Internet 信息服务 (IIS) Web 服务器上配置 ASP.NET 进程模型设置。只能在 Machine.config 文件中设置
超时时间俗称 Timeout 它是引起应用程序无响应或者网络服务雪崩灾难的罪魁祸首。
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随着互联网技术水平的不断提高，很多工作也能通过计算机来完成了，平时使用计算机也愈发的增多，除了平时休闲娱乐之外很多办公场所都是需要使用计算机的，使用计算机工作的时候是需要进行联网的，在访问互联网的时候会需要服务器的支持，如果没有服务器的话是无法正常访问的，很多中小型公司或者个人会选择使用vps服务器，那么vps服务器如何上传数据？vps服务器是免费使用的吗？
对于Tomcat的优化，主要是从2个方面入手，一是Tomcat自身的配置，另一个是Tomcat所运行的jvm虚拟机的调优。
项目中遇到需要刷新当前界面，就使用了this.router.go(0)，结果ios端不生效,this.router.go(0) 和 window.location.reload() 都是刷新当前页面的方法,Vue 写H5页面时，用 this.router.go(0); 方法刷新当前页面，在苹果手机失效，安卓、pc、开发工具等都可以改用 *window.location.reload()* 问题解决！
千万级并发实现的秘密 先解释一下什么是10k问题： 什么是 10K 问题？ 在 1999 年，Dan Kegel 向网络服务器提出了一个骇人听闻的难题： 是时候让网络服务器去同时应对 10000 个客户端了，你觉得呢？毕竟网络已经变得很普及了。 这就是著名的 C10K 问题。 通过改善操作系统内核和从像 Apache 那样的线程服务器迁移到像 Nginx, Node 这样的事件驱动服务器，工程师们解决了这个 C10K 问题。 但现在我们面临着一个更大的挑战，如果同时应对一千万个连接呢？要解决这个难题，需要些
大数据（big data），指的是在一定时间范围内不能以常规软件工具处理（存储和计算）的大而复杂的数据集。说白了大数据就是使用单台计算机没法在规定时间内处理完，或者压根就没法处理的数据集。
大家好，上期分享了一个IIS短文件名猜解在实战中拿权限的利用，本期将会分享一个特殊的上传漏洞的利用案例。很多时候遇到一个存在漏洞的点，只要有一线希望，就不愿意轻言放弃。对一个网站进行测试前，扫描目录和扫描敏感文件是经常使用的方法，有时候会扫描出上传功能的后端页面，这时候不知道包体是怎么构造的，也不知道上传漏洞需要提交哪些参数，所以就需盲猜包体了。类似的案例我成功过好几次，接下来详细说一下具体方法及详细过程。
Apache Web 服务器可以通过 .htaccess 文件来操作各种信息，这是一个目录级配置文件的默认名称，允许去中央化的 Web 服务器配置管理。可用来重写服务器的全局配置。该文件的目的就是为了允许单独目录的访问控制配置，例如密码和内容访问。
1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。 2）NameNode返回是否可以上传。 3）客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。 4）NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。 5）客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。 6）dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。 7）客户端开始往dn1上传第一个Block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以Packet为单位，dn1收到一个Packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。 8）当一个Block传输完成之后，客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器。（重复执行3-7步）。
浪尖整理翻译https://databricks.com/blog/2016/08/31/apache-spark-scale-a-60-tb-production-use-case.html。
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从数据包中可以看出，验证文件类型的参数有：Content-Type、Filename、Filedata。
本博客的目的不在于给出最佳配置，而是带领开发者，能够从实际情况出发，通过不断的调节tomcat和jvm参数，去发现吞吐量，平均响应时间和错误率等信息的变化，同时根据服务器的cpu和内存等信息，结合接口的业务逻辑，最好是测试使用率最高，并发最大，或者是最重要的接口(比如下单支付接口)，设置最优的tomcat和jvm配置参数。
数据工程师都喜欢Jupyter Notebook，但是有时候您需要处理非常大的数据集和/或复杂的模型，而您的计算机却无法胜任。好消息来了，您可以将Jupyter Notebook文件导入Kaggle。如果您是数据科学的新手，那么Kaggle对你而言是一个举办有奖金的数据科学竞赛的网站。实际上，Kaggle还是一个拥有丰富信息的伟大社区，非常愿意帮助您提升数据科学水平。
在使用CDSW1.4的过程我们发现，用户从本地上传到工程的数据文件不能正常访，有时会出现上传的数据文件权限及属主为root，有时上传较大的数据文件时会失败（基于浏览器的上传数据文件较大的原因），这里我们可以使用CDSW提供的Mounts功能挂载CDSW服务器上是数据盘解决该问题。使用外挂的数据目录方便数据共享且用户启动中会话能够实时读取到最新的外挂的数据，也避免了浏览器上传大数据文件失败的问题。
在此提供 ab 在 centOS7 下的安装和使用方法 注：个人发现，之前安装的centos6.5 默认已安装了ab,具体原因不明
分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；
带宽是量词，指的是网速的大小，比如1Mbps的意思是一兆比特每秒，这个数值就是指带宽。
毕竟服务器的内存比较小，经常容易出现内存不足导致数据库退出等bug，so，除了设置swap缓冲区，最好的莫过于换成轻量级的服务器nginx，在那之前一些apache2服务器的优化也是比较必要的，so。
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