0. 写在前面 本篇文章虽说是入门学习，但是也不会循规蹈矩地把EF1.0版本一直到现在即将到来的EF Core 2.0版本相关的所有历史和细节完完整整还原出来。在后文中，笔者会直接进入正题，所以这篇文章仍然还是需要一定的EF ORM基础。 对于纯新手用户，不妨先去看看文末链接中一些优秀博客，笔者当初也是从这些博客起家，也从中得到了巨大的帮助。当然了，官方教程同样至关重要，笔者之前也贡献过部分EF CORE 官方文档资料（基本都是勘误，逃…），本篇文章中很多内容都是撷取自官方的英文文档和示例。 下文示例中
在RHEL 7.x/CentOS 7.x版本中，一个重要的改变就是 使用systemd 管理机制，
通过前面课程的学习，我们知道LVS、Nginx可以实现很多种不同类型的分发，我们还知道，集群系统存在的作用就是为了解决单点故障的问题。
高可用 - 04 Keepalived编译安装安装Keepalived的过程中，指定了Keepalived配置文件的路径为/etc/Keepalived/Keepalived.conf .
使用EF Core的第一步是创建数据模型，模型建的好，下班走的早。EF Core本身已经设置了一系列约定来帮我们快速的创建模型，例如表名、主键字段等，毕竟约定大于配置嘛。如果你想改变默认值，很简单，EF Core提供了Fluent API或Data Annotations两种方式允许我们定制数据模型。
目前针对Tor的攻击检测方法都是采用主动攻击，本文将介绍一种被动攻击的去匿名化方法。 一、当前Tor网络检测方法 当前对Tor网络的攻击检测一般有以下几种方法： 1.控制出口节点，篡改未加密流量。网
在《百度APP移动端网络深度优化实践分享(一)：DNS优化篇》里大家了解到网络优化一般会首选优化DNS，而接下来的HTTP协议成为优化的重点，一般优化者会选择协议切换，合并请求，精简数据包大小等手段来对HTTP协议进行优化，严谨的说这都不属于网络优化的范畴。
老王：小陈啊，上一章节我们对LongAdder的底层源码、实现机制进行了深入了剖析，包括AtomicInteger在高并发竞争下导致的大量自旋的问题，以及LongAdder是怎么使用分段锁优化这个问题的。
HA其实就是高可用, 现在部署的其实就是一台Nginx, 但凡是单节点, 都会存在宕机的可能性, 所以我们需要一个备用机, 来完成高可用, 解决单点故障问题
1、削峰：在某个模块接收到超过最大承受的并发量时，可以通过 MQ 排队来使这些削减同一时刻处理的消息量。减小并发量。
近来，分布式的问题被广泛提及，比如分布式事务、分布式框架、ZooKeeper、SpringCloud等等。本文先回顾锁的概念，再介绍分布式锁，以及如何用Redis来实现分布式锁。
上图中，"Stable Group" 部分表示一个具有5个成员的稳定组（基于S1、S2、S3、S4、S5这5个数据库Server部署了一个相互连接的组）。假设这5个成员的成员标识符信息如下。
在当前数据爆发的时代，数据分析行业势头强劲，越来越多的人涉足数据分析领域。进入领域最想要的就是获取大量的数据来为自己的分析提供支持，但是如何获取互联网中的有效信息？这就促进了“爬虫”技术的飞速发展。
keepalived下载地址：http://download.csdn.net/detail/u010821757/9892484
放假回家后打开自己的博客，发现无法打开博客，一开始以为是调样式时不小心搞坏了，打开别人的 githunb.io 博客发现都会出问题，并且用手机不连接 wifi 可以正常打开 解决办法：
HTTP头部本质上作为一个传递额外重要信息的键值对，主要分为：通用头部、请求头部、响应头部和实体头部。
Landsat云标识数据 最近想尝试一下用深度学习对云进行分割，看到USGS官网上有一套做好的云标识数据集，包含多种地物类型，一种96景数据。其中，数据源采用的是Landsat-8，且未经过大气校正的L1级别数据。 数据下载网址为：https://landsat.usgs.gov/landsat-8-cloud-cover-assessment-validation-data 数据比较多，一景一景的下载比较麻烦，我就用Python的requests库简单爬取了一下，这个数据下载也无需注册账号，代码就比较简单
本文翻译Patrik Hudak 的文章，以及推荐一下55开写的子域名接管自动化工具！！！YYDS
（1）此功能是为买家在退货时，提供的一种省心，便捷的物流服务，当买家购买的商品在申请换货或者发起维权投诉时需要退货，不需要自己邮寄商品，由物流公司安排快递员上门取件的一项服务。 （2）下单需指定相应的快递公司编码，格式不对或则编码错误都会返回失败的信息。
定期查明潜在的设备故障并主动进行修复，预防性维护不再是只有大公司才能负担的奢侈品。现在，它是一种可扩展的框架和解决方案，可以扩大整个业务范围的ROI和寿命。
在计算机网络中，可靠性和高可用性是至关重要的。为了确保网络中的连续性和冗余，网络管理员经常使用冗余协议。第一跳冗余协议（First Hop Redundancy Protocol，FHRP）是一种网络协议，用于提供在默认网关故障时的备用路由。
在工作中可能会遇到这样的场景，即需要把一个Jenkins Master上的job迁移到另外一台Jenkins Master上，那怎么做比较好呢？
前言 在当前数据爆发的时代，数据分析行业势头强劲，越来越多的人涉足数据分析领域。进入领域最想要的就是获取大量的数据来为自己的分析提供支持，但是如何获取互联网中的有效信息？这就促进了“爬虫”技术的飞速发展。 网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。 传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件
随着vivo业务迁移到K8s的增长，我们需要将K8s部署到多个数据中心。如何高效、可靠的在数据中心管理多个大规模的K8s集群是我们面临的关键挑战。kubernetes的节点需要对OS、Docker、etcd、K8s、CNI和网络插件的安装和配置，维护这些依赖关系繁琐又容易出错。
一、分布式协调技术 在给大家介绍ZooKeeper之前先来给大家介绍一种技术——分布式协调技术。那么什么是分布式协调技术？那么我来告诉大家，其实分布式协调技术 主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制，让他们有序的去访问某种临界资源，防止造成"脏数据"的后果。这时，有人可能会说这个简单，写一个调 度算法就轻松解决了。说这句话的人，可能对分布式系统不是很了解，所以才会出现这种误解。如果这些进程全部是跑在一台机上的话，相对来说确实就好办了，问 题就在于他是在一个分布式的环境下，这时问题又来了，那什么是分
在给大家介绍ZooKeeper之前先来给大家介绍一种技术——分布式协调技术。那么什么是分布式协调技术？那么我来告诉大家，其实分布式协调技术 主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制，让他们有序的去访问某种临界资源，防止造成"脏数据"的后果。这时，有人可能会说这个简单，写一个调 度算法就轻松解决了。说这句话的人，可能对分布式系统不是很了解，所以才会出现这种误解。如果这些进程全部是跑在一台机上的话，相对来说确实就好办了，问 题就在于他是在一个分布式的环境下，这时问题又来了，那什么是分布式呢？这个一两句话我也说不清楚，但我给大家画了一张图希望能帮助大家理解这方面的内 容，如果觉得不对尽可拍砖，来咱们看一下这张图，如图1.1所示。
生活中，我们总是用各种电商 APP 抢购商品，但是库存数是很少的，特别是秒杀场景，商品可能就一件，那如何保证不会出现超卖的情况呢？
本文博主给大家分享线上多域名实战，当线上主域名不可用的情况下，启用备用域名完成网站高可用保障。
前几天写了 CSS更改网站字体 这篇文章之后有人问我网站什么字体，我就把css发了过去，于是今天想写一篇关于网页使用第三方字体的详细讲解。
Oushu Database 集群上可以配置两个master节点：主节点（master）和备用主节点（standby master）。客户端连接到主节点, 查询只能在主节点上执行。您可以在单独的机器上部署备用主节点, 使群集能够更好得容忍单点故障。如果主节点无法运行, 备用主节点将升级为主节点以支持集群正常运行。 Oushu Database 正常提供服务的同时, 会将主节点上的事务性快照（transactional snapshot）以及基于快照的更新同步到备用主节点上, 使得备用主节点与主节点保持同步。由于主节点不负责存储用户数据, 主节点和备用主节点之间只同步系统元数据表。当这些表在主节点上发生更改后, 将自动同步到备用主节点, 使其保持最新状态。如果主节点发生故障, 管理员可以激活备用主节点。Oushu Database 利用同步的日志信息将集群重建为最后一成功提交事务时的状态。激活的备用主节点将作为 Oushu Database 新的主节点, 为集群提供服务。 如果主节点故障, 管理员可使用命令行工具激活备用主节点。如果在集群启动时已经打开了自动切换功能，备用主节点将在主节点故障时自动升级为主节点。原故障主节点将从集群中删除，由管理员自行处理。（注：切换主节点后，集群中已经没有备用主节点，须由管理员手工添加。） 提示: ● （重要）当管理员在主节点修改用户权限控制文件 「pg_hba.conf」- https://www.postgresql.org/do... 时，必须手动把更新后的该文件同步到备用主节点上，以避免主节点故障时，切换后的新主节点无法识别用户权限而导致的集群服务不可用。 ● 您可以为主节点和备用主节点配置虚拟 IP 地址, 以便当主节点发生更改时, 客户端程序不必切换到其他网络地址。如果主节点故障, 则可以将虚拟 IP 地址分配给实际的主节点。 ● 当客户端使用 jdbc 链接 Oushu Database 时，如果没有配置虚拟 IP 地址，建议同时将主节点地址与备用主节点地址加入到 jdbc 连接的 url 地址中，以便客户端程序在 Oushu Database 集群主节点发生切换时仍保持可用。例如：
网络的飞速发展，给网络带宽和服务器性能带来了巨大的挑战，基于互联网的应用系统越来越多地瓶颈出现在服务器端，这就对服务器提出了更高的要求，来保证服务的持续性。
3.2.2.3 多层预算结构的维护 1)FMHIE_HIEID- 编辑层次结构标识 功能为多层预算结构备用树定义一相标识ID，并定义相关属性，为之后生成备用树做准备。操作如下 ① 在第一次进入
过年在家没什么事情做，一直在刷抖音，就想写个代码，试着去下载抖音的原视频文件，昨天写了一会，在下载上面出现了问题，没有成功的下载视频文件。今天上午又研究了一下。成功实现了下载抖音无水印视频文件。整体代码120行。下面一起来看一下吧！
生活中，我们总是用各种电商app抢购商品，但是库存数是很少的，特别是秒杀场景，商品可能就一件，那如何保证不会出现超卖的情况呢？
遥信的解析例子：68 0E 0A 00 10 00 01 01 03 00 01 00 01 00 00 01（单点遥信）,注意下面的所有运行 都需要把值转为10进制再进行运行比如（0A & 0x03–>11&0x03）
HTTP超文本传输协议（HyperText Transfer Protocol)是互联网上应用最为广泛的一种网络协议。所有的WWW文件都必须遵守这个标准。它是一个客户端和服务器端请求和应答的标准（TCP）。 客户端是终端用户，服务器端是网站。通过使用Web浏览器、网络爬虫或者其它的工具，客户端发起一个到服务器上指定端口（默认端口为80）的HTTP请求，服务器端响应报文的过程。本文简要描述http以及web网站的一些基础知识供大家参考。 一、什么是http http，超文本传输协议(HyperText
1、下载地址: Keepalived for Linux 2、通过 ftp 工具上传到 linux 中, /home/software 3、解压 tar -zxvf keepalived-2.0.18.tar.gz 4、解压后进入到解压出来的目录,看到会有 configure,那么就可以做配置了(配置安装和nginx一模一样） 5、使用 configure 命令配置安装目录与核心配置文件所在位置 ./configure --prefix=/usr/local/keepalived --sysconf=/et
但是使用这样的一个双机主备是存在一些问题的, 就是需要采购两台云服务器, 价格比较贵, 如果主节点从来不发生故障的话, 所有的流量其实一致都是在主节点上的, 备用机,永远都用不上. 存在资源浪费的情况
1989 由荷兰人 Guido van Rossum 发明 1991 第一个公开发行版问世 1994 Python 1.0 发布 2000 Python 2.0 发布 2008 Python 3.0 发布 现行版本
这个周末没有更新粉丝还有增长挺开心的，感谢大家的支持。在学习python的时候看了很多面试题，以巩固自己学过的知识，自己会整理一下分享给大家，今天的十个题算是以往面试中出现频率较高的，自己这个模块的初衷就是希望分享的东西能够在面试过程中给大家提供一点帮助。
GET请求获取Request-URI所标识的资源，例如：在浏览器的地址栏中输入网址的方式访问网页时，浏览器采用GET方法向服务器获取资源。
在 Oracle 官方文档中，关于搭建物理备库有完整的说明，之前也写过几篇关于 Data Guard 的文章，感兴趣的可以看看：
现在主备是正常的, Keepalived服务关闭会自动切换到backup, 那么要是Nginx挂了呢
08.07自我总结 一.web框架 1.web应用的本质 1.socket网络编程 架构：C/S架构 协议：TCP/UDP协议 传输层 2.web应用 架构：B/S架构 协议：Http协议 应用层 二.http协议组成 请求头\r\n\r\n请求体 响应头\r\n\r\n响应体 关于请求头里的常用相关参数 浏览器支持的内容 Accept :告诉服务端 客户端接受什么类型的响应。 Accept-Charset：浏览器可接受的字符集 Accept-Encoding：浏览器能够进行解码的数据编码方式 Accept
注解可以说是SpringBoot框架的核心，本文对常见的注解做了收集和整理。持续补充中…
map-reduce 原文：http://blademaster.ixiezi.com/2010/03/27/google-mapreduce%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%89%88/ 问题： 由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成原本简单的运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？所有这些问题综合在一起，需要大量的代码处理，因此也使得原本简单的运算变得难以处理。 map-reduce 方案模型 MapReduce编程模型的原理是
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