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ES主分片和副本数据大小不一样的情况

引言 很多认为Elasticsearch(以下简称ES)，同一个分片的主分片和副本分片文档数量肯定是样的，数据大小也是一样的。 这个其实值说对了一半，文档数量是一阳台的没错，但是数据大小不一定一样。...产生这种现象的原因在于，主分片和副本分片的segment数量可能不一样。 正文 我们来看个示例。...可以很清楚的看到，主分片和副本分片虽然文档数量都是4，但是大小一个是15.7KB，一个是11.9KB。前面说了原因，是因为主副分片中的segment数量不一样导致的。我们来证实下。...使用cat/segment命令来查看分片的segment信息， GET _cat/segments/my_blog?v 结果如下图 ?...这样我们的主副分片都只有一个segment了。大小自然是一样的。 知识延伸 ES在写入(index)数据的时候，是先写入到缓存中。这时候数据还不能被搜索到。

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ReactHook在使用过程中关于page变化的一点总结思考

今天写代码发现一个疑问，在使用ReactHook使用时，有这样一个需求： image.png 红框圈住的地方，发生改变页面会重新请求，我一开始是这样写代码的： useEffect((r) => {...起初看似没有问题，但是当如下界面的时候，问题出现了： image.png 当我更改场地下拉框时，重新请求某一场地的数据，此时重新渲染数据，还是从3页开始的，这就有问题了，当我变化除了page之外的依赖时...最终我写了一个比较丑的代码，代码如下： useEffect((r) => { let params = { gymid, time, page:1,...]); 还是将page和其他三个条件分开，其他三个条件发生变化，都会按照变化的信息重新请求数据，并设置page为1，而page发生变化也会重新请求数据，但是上面代码有个弊端，页面初始话时会请求两次数据...继续改造代码，在监听page的useEffect中加个判断： useEffect((r) => { let params = { gymid, time,

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使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析

下面将向大家介绍如何使用NumPy和OpenCV对数字图像进行简单的处理方法： 关于像素的一些知识 在程序世界里，图像输入到计算机中时，与人眼所见的图像的形式不太一样。...假设使用放大镜观察，如果我们放大图片，就会看到图片是由微小的光点或更加具体的像素组成，更有趣的是，看到的那些小光点实际上是多个微小不同颜色的小光点，且颜色只有红色、绿色和蓝色。...在图像处理工具中，例如：在OpenCV中，在使用很多含住之前，需要将图像进行灰度处理，这样做是因为灰度处理简化了图像，几乎像降噪一样，这是因为灰度图像中的信息比较少。...但是，更直接的方法是使用matplotlib包，该包执行的操作是获取原始图像的RGB值后进行加权平均。...这个过程很简单，如下面的代码所示： if__name__=='__main__': # 加载图像 pic=imageio.imread('F:/demo_1.jpg') # 分离行和列 total_row

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使用windbg抓取崩溃文件和分析的过程

在软件编程中，崩溃的场景比较常见的。且说微软技术再牛X，也是会出现崩溃的场景。网上有一段Win98当着比尔盖茨蓝屏的视频非常有意思。...（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）         我们身边的很多软件都引入了dump生成和收集机制。但是一般情况下，它们都是生成minidump。...但是，如果我们在测试过程中，发生了必现崩溃，而minidump又不能让我们发现什么，那该怎么办呢？我这儿举一个例子。我们看一下代码 // Dump.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...运行程序（程序会暂停在system(“pause”)） 安装windbg,使用“附加”功能 ? 在windbg中输入g，让程序继续执行  ?...一般，我们发布的产品（release版）不是在我们开发者的机器上编译链接的，而是在某一个编译链接服务器上。在服务器上，我们工程的目录和我们本地的目录极有可能是不同的。

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使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析（Part IV）

本文是使用python进行图像基本处理系列的第四部分，在本人之前的文章里介绍了一些非常基本的图像分析操作，见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析Part I》、《使用Numpy和Opencv...完成图像的基本数据分析 Part II》及《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part III》，下面我们将继续介绍一些有关图像处理的好玩内容。...因此，假设图像的前景区域与背景区域差别比较小，则直方图不再呈现双峰分布，并且前景与背景强度的差异与平均差异相比较大，或图像被加性噪声严重破坏时，灰度直方图两峰之间的波谷值会降低，其尖锐性也会大打折扣。...Canny边缘检测的处理过程可以在此查看，同样，该链接将重定向回我的个人主页，主页上详细解释了Canny边缘检测算法背后的数学知识。...相关 使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析（Part I）； 使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析（Part II）； 使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析（Part

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使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析（Part III）

引言 本文是使用python进行图像基本处理系列的第三部分，在本人之前的文章里介绍了一些非常基本的图像分析操作，见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析Part I》和《...使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part II》，下面我们将继续介绍一些有关图像处理的好玩内容。...伽马校正的原因|Reason for Gamma Correction 我们应用伽马校正的原因是，由于我们的眼睛感知颜色和亮度这一过程与数码相机中的传感器的工作原理不同。...现在，我们对输入图像上的每个位置重复此过程，移动过滤器使其与图像矩阵的每个像素值进行卷积操作，这个过程需要设置移动步幅，依此类推，完成整幅图像的卷积操作。输入图中的每个唯一位置都会生成一个数字。...下面，让我们首先将一些自定义卷积核个数的窗口应用于图像中，这可以通过平均每个像素值与附近的像素值来处理图像： %%time import numpy as np import imageio import

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MySQL视图，存储过程和触发器的使用

一、视图 视图常见的应用： 》重用SQL语句； 》简化复杂的SQL操作； 》保护数据，可以给用户特定部分的权限而不是整个表的权限； 》更改数据格式和表示，视图可返回和底层表格式不同的数据； 》使用表的部分数据而不是整个表...； 在视图创建后，可以用表的基本操作来使用视图，进行SELECT,WHERE，ORDER BY，联结等操作。...删除视图： DROP VIEW viewname; 二、存储过程 存储过程实际上是一种函数。使用存储过程有三个主要的好处：简单，安全，高性能。...使用存储过程： CALL productpricing(); 删除存储过程： DROP PROCEDURE productpricing()； 在存储过程中使用参数： CREATE PROCEDURE...BEGIN SELECT Sum(item_price*quantity) FROM orderitems WHERE order_num=onumber INTO ototal; END 使用上面的存储过程

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性能测试必备知识（4）- 使用 stress 和 sysstat 分析平均负载过高的场景

/configure make&&make install 平均负载和 CPU 使用率的实际栗子 前言 前面一篇文章也讲到了平均负载和 CPU 使用率的三个场景，接下来我们分别对这三个场景举例子 需要打开三个终端访问同一个...可以看出 仅有一个 CPU 的使用率接近 100%，但它的 iowait 只有 0 这说明，平均负载的升高正是由于 CPU 使用率为 100% 接下来，就要排查是哪个进程导致 CPU 的使用率这么高的...可以看到 8 个进程在竞争 4 个 CPU 每隔进程等待 CPU 的时间（%wait）高达 50% 这些超出 CPU 计算能力的进程，导致 CPU 过载 对于平均负载的一个理解和总结 平均负载提供了一个快速查看系统整体性能的手段...，反映了整的负载情况 但只看平均负载本身，我们并不能直接发现到底是哪里出现了瓶颈 平均负载过高的分析排查思路 有可能是 CPU 即密集型进程导致的 平均负载过高不代表 CPU 使用率高，也有可能是 I/...O 更密集了 当发现平均负载过高时，可以通过 mpstat、pidstat 等工具，辅助分析负载的来源 通俗总结 平均负载过高是出现性能瓶颈的表现，分析瓶颈产生的源头和原因，需要通过各类工具

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使用BPF之前和之后生成直方图过程的对比

以bitehist为例： 使用BPF之前： 1、在内核中:开启磁盘IO事件的插桩观测。 2、在内核中，针对每个事件:向perf缓冲区写入一条记录。...如果使用了跟踪点技术（推荐方式)，记录中会包含关于磁盘IO的几个元数据字段。 3、在用户空间:周期性地将所有事件的缓冲区内容复制到用户空间4。在用户空间:遍历每个事件，解析字节字段的事件元数据字段。...在用户空间:生成字节字段的直方图摘要。 其中步骤2到步骤4对于高I/O的系统来说性能开销非常大。...可以想象一下，将10 000个磁盘I/O跟踪记录复制到用户空间程序中,然后解析以生成摘要信息--每秒执行一次； 使用BPF后，bitesize程序执行的步骤如下。...这个过程避免了将事件复制到用户空间并再次对其处理的成本，也避免了对未使用的元数据字段的复制。如前面的程序输出截图所示，唯一需要复制到用户空间的数据是“count”列，其是一个数字数组。

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PLC使用过程中的经验和技巧

随着社会的发展，plc可编程序控制器在工业生产中得到了广泛的使用，但是其维护检修方法和技巧，很多工程师都不得法，下面为您介绍PLC使用过程的经验和技巧。...有了这张输入 输出表格，对于了解操作过程或熟悉本设备梯形图的电工就可以展开检修了。 但对于那些对 操作过程不熟悉，不会看梯形图的电工来说，就需要再绘制一张表格：PLC输入输出逻辑功 能表。...该表实际说明了大部分操作过程中输入回路(触发元件、关联元件)和输出回路(执 行元件)的逻辑对应关系。...4、程序逻辑推断 东莞PLC培训学校现在工业上经常使用的PLC种类繁多，对于低端的PLC而言，梯形图指令大同小异，对于 中高端机，如S7-300，许多程序是用语言表编的。...实用的梯形图必须有中文符号注解，否则 阅读很困难，看梯形图前如能大概了解设备工艺或操作过程 ，看起来比较容易。

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使用Django和FastCGI管理长时间运行的过程

问题背景：有一个Django+FastCGI的应用程序，需要修改以执行长时间的计算（可能长达半小时或更久）。需要在后台运行计算，并返回“您的作业已启动”类型的响应。...在进程运行期间，进一步访问该URL应返回“您的作业仍在运行”，直到作业完成，此时应返回作业结果。以后任何对该URL的访问都应返回缓存的结果。...对Django不太熟悉，不知道是否有内置的方法来实现想要的功能。尝试通过subprocess.Popen（）启动进程，但除了在进程表中留下一个失效的条目之外，它工作正常。...需要一个干净的解决方案，可以在进程完成后删除临时文件和进程的任何痕迹。也尝试了fork（）和线程，但还没有想出可行的解决方案。想知道对于看似很常见的用例，是否存在规范的解决方案。...解决方案：可以使用两种可能的解决方案：调度长时任务到长时任务管理程序（可能是上面提到的Django-Queue-Service）。将结果永久保存，无论是文件还是数据库。

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Eunomia: 让 ebpf 程序的分发和使用像网页和 web 服务一样自然

Eunomia: 让 ebpf 程序的分发和使用像网页和 web 服务一样自然我们的项目地址：https://github.com/yunwei37/EunomiaeBPF 是一项革命性的技术，它能在操作系统内核中运行沙箱程序...（如 C )和编译器，此时移植需要针对特定的机器指令集架构，有一个编译器实现，并且在移植的时候通过编译器进行源代码的再次编译；使用虚拟机进行分发和运行（例如 Java），可以预先编译好程序并进行分发，在特定的机器上使用虚拟机进行解译和运行...程序相关的用户空间的代码功能，包括加载 eBPF 程序和将 eBPF 程序的数据作为日志、指标和直方图进行展示；但相对而言，使用和分发都还不是很便捷。...，压缩后可以更短）；通过 RESTful API，把 ebpf 程序类似于 web 服务一样发布，一键完成配置、启动和停止；只需要一个小的运行时就能启动，也可以嵌入到其他应用中，类似 lua 虚拟机一样提供附加的...服务一样自然：数百个节点的集群难以分发和部署 ebpf 程序？

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怎样使用过程自动化来实现过程的习惯性和持久性？

那么如何遵循这个核心概念，使过程具有持久性和习惯性呢？ 首先，要让过程具备持久性，再逐渐转变为习惯。...比如以下流程： ● 开发人员在工作完成后更新工作状态； ●使用集成策略更新文档； ●更新工作环境定义； ●创建并保留更新的部署文档。 那么针对以上不容易贯彻的流程，如何保证其持久性呢？...案例1： 使用渠成的工作流程做用户故事管理 激活智能提交：所有的转换都是由与工作相关的操作触发（分支创建，请求拉取，通过的自动测试，分支合并，按阶段部署）。 ​...案例3： 用于开发、测试和认证的工作环境都基于自动构建的脚本图像 好处是：每个新功能都使用相同的环境、对环境的更改会被传达、所有的环境都保持一致。...自动化可以让过程成为一种习惯，而且还能提高吞吐量（减少重复性任务）、提高质量（减少错误和提高恢复速度）、提高内部满意度（使团队更快乐）。 所以，怎样使用过程自动化来实现过程的习惯性和持久性？

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记录Docker使用过程中遇到的难点和问题

重新理解 1.Docker容器 Docker 将应用程序与该程序的依赖，打包在一个文件里面。运行这个文件，就会生成一个虚拟容器。程序在这个虚拟容器里运行，就好像在真实的物理机上运行一样。...多个容器可以和不使用容器的应用一样，相互进行协作、通信，例如基于Docker的lnmp环境可以由 nginx、mysql、php三个容器进行实现。同时可以通过docker composer进行编排。...通常间接的办法是，保存镜像，再创建一个新的容器，在创建时指定新的端口映射。 使用主机网络时，-p指定的端口映射将会失效。使用主机网络时不需要进行端口映射。...也就是说，服务中使用的localhost指的是这个Linux环境的地址，而不是我们的宿主环境Windows10。...# 删除所有未被 tag 标记和未被容器使用的镜像: $ docker image prune # 删除所有未被容器使用的镜像: $ docker image prune -a # 删除所有停止运行的容器

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图解Kafka中的数据采集和统计机制 |

我相信你脑海中肯定出现了一个词：滑动窗口 在kafka的数据采样和统计中,也是用了这个方法, 通过多个样本Sample进行采样,并合并统计 当然这一个过程少不了滑动窗口的影子 采集和统计类图 我们先看下整个...,我们接下来就以一个kafka内部经常使用的 SampledStat 记录和统计的抽象类来好好的深入分析理解一下。...具体怎么记录是让具体的实现类来实现的,因为想要最终统计的数据可以不一样,比如你只想记录Sample中的最大值,那么更新的时候判断是不是比之前的值大则更新,如果你想统计平均值,那么这里就让单个Sample..., 因为不同场景想要得到的数据不同，所以这个只是一个抽象方法,需要实现类来实现这个计算逻辑,比如如果是计算平均值 Avg, 它的计算逻辑就是把所有的样本数据值累加并除以累积的次数 那我们再来看看不同的统计实现类...的实现类, 说明它是一个复合统计, 可以统计很多指标在这里面 它包含速率指标和累积总指标的复合统计数据 底层实现的逻辑还是上面讲解过的 副本Fetch流量的速率统计 案例分析 我们知道 在分区副本重分配过程中

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图解Kafka中的数据采集和统计机制

我相信你脑海中肯定出现了一个词：滑动窗口 在kafka的数据采样和统计中,也是用了这个方法, 通过多个样本Sample进行采样,并合并统计 当然这一个过程少不了滑动窗口的影子 采集和统计类图 我们先看下整个...,我们接下来就以一个kafka内部经常使用的 SampledStat 记录和统计的抽象类来好好的深入分析理解一下。...具体怎么记录是让具体的实现类来实现的,因为想要最终统计的数据可以不一样,比如你只想记录Sample中的最大值,那么更新的时候判断是不是比之前的值大则更新,如果你想统计平均值,那么这里就让单个Sample..., 因为不同场景想要得到的数据不同，所以这个只是一个抽象方法,需要实现类来实现这个计算逻辑,比如如果是计算平均值 Avg, 它的计算逻辑就是把所有的样本数据值累加并除以累积的次数 那我们再来看看不同的统计实现类...的实现类, 说明它是一个复合统计, 可以统计很多指标在这里面 它包含速率指标和累积总指标的复合统计数据 底层实现的逻辑还是上面讲解过的 副本Fetch流量的速率统计 案例分析 我们知道 在分区副本重分配过程中

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图解Kafka中的数据采集和统计机制

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图解Kafka中的数据采集和统计机制 | 文末送30本书任你选

我相信你脑海中肯定出现了一个词：滑动窗口 在kafka的数据采样和统计中,也是用了这个方法, 通过多个样本Sample进行采样,并合并统计 当然这一个过程少不了滑动窗口的影子 采集和统计类图 我们先看下整个...,我们接下来就以一个kafka内部经常使用的 SampledStat 记录和统计的抽象类来好好的深入分析理解一下。...具体怎么记录是让具体的实现类来实现的,因为想要最终统计的数据可以不一样,比如你只想记录Sample中的最大值,那么更新的时候判断是不是比之前的值大则更新,如果你想统计平均值,那么这里就让单个Sample..., 因为不同场景想要得到的数据不同，所以这个只是一个抽象方法,需要实现类来实现这个计算逻辑,比如如果是计算平均值 Avg, 它的计算逻辑就是把所有的样本数据值累加并除以累积的次数 那我们再来看看不同的统计实现类...的实现类, 说明它是一个复合统计, 可以统计很多指标在这里面 它包含速率指标和累积总指标的复合统计数据 底层实现的逻辑还是上面讲解过的 副本Fetch流量的速率统计 案例分析 我们知道 在分区副本重分配过程中

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ETL(七)：存储过程转换器和序列转换器的使用

⑧ 进行“连接”以后，选择你想要导入的存储过程； ⑨ 导入存储过程后的“存储过程转换组件”界面如下； ⑩ 双击“存储过程转换”组件界面，在“编辑转换”界面点击“端口”，可以查看如下界面展示给我们的有用信息...⑬ 使用CTRL + S保存映射； 4）创建一个任务； ① 创建一个任务； ② 选择该任务想要执行的映射； ③ 设置源表的连接对象； ④ 设置目标表的连接对象(这里的设置主要是为了说明目标表最终去向哪里...； ⑤ 使用CTRL + S保存一下任务； 5）创建一个工作流 ① 创建一个工作流； ② 进行工作流与任务之间的，实线连接； ③ 使用CTRL + S保存一下该工作流...6 注意：这个不需要我们重新进行开发，只需在原来的操作基础上，进行部分改动即可； ① 在源表和“存储过程转换器”组件中间，添加一个“汇总转换器”组件，用于对传入的deptno参数进行去重...出现上述现象的原因就是，当我们第一次使用过“序列转换器”后，开始值是从1开始，一直递增到14，因为一个共有14条记录。

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