CENTOS6的网卡命名方式:它会根据情况有所改变而非唯一且固定,在CENTOS6之前,网络接口使用连续号码命名: eth0、 eth1等,当增加或删除网卡时,名称可能会发生变化。
这周RocketMQ发布了4.3.0版本,New Feature中最受关注的一点就是支持了事务消息:
介绍 作者:Elli Androulaki,Christian Cachin,Konstantinos Christidis,Chet Murthy,Binh Nguyen和MarkoVukolić 该页面记录了块链基础架构的架构,其中块链节点的角色分为对等体(维护状态/分类帐)和排序者(根据分类帐中包含的事务顺序的同意)角色。在通用的块链体系结构(包括Hyperledger Fabric v0.6及更早版本)中,这些角色是统一的(参见Hyperledger Fabric v0.6中的验证对等体)。该体系结
本文,作者首先介绍了拜占庭问题和口头消息算法;其次,详细讨论以HyperLedger1.0为基础的系统架构和数据库事务处理流程,并分析该架构与传统中心化数据库的主要区别;最后,以南京政务网建设为例子阐述区块链技术的具体应用。 图 作者 | 丁艺明 拜占庭问题 探究区块链其源头,我们不得不追溯到“拜占庭将军问题”。它是整个区块链技术核心思想的真正根源,也直接决定了区块链技术的种种与众不同的颠覆性特质。 在2013年获得计算机科学领域最高奖项图灵奖的31年前,莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)加入斯
在编码器校准过程中,必须允许转子旋转而且不能有偏载。 这意味着载荷均匀和较弱的摩擦载荷才行,但是重载或类似弹簧载荷不行。 在 odrivetool中输入<axis>.requested_state = AXIS_STATE_ENCODER_OFFSET_CALIBRATION Enter。 要验证一切正常,请检查以下变量:
Nacos 在阿里巴巴起源于 2008 年五彩石项目,该项目完成了微服务拆分和业务中台建设,随着云计算和开源环境的兴起,2018 年我们深刻感受到开源软件行业的影响,因此决定将 Nacos 开源,输出阿里十年关于服务发现和配管管理的沉淀,推动微服务行业发展,加速企业数字化转型。
MySQL-执行器 是 MySQL 数据库中负责完成 SQL 语句执行的部分。当语句在服务器接收并解析后,MySQL-执行器开始运行,利用存储在数据字典中的表结构等元数据信息,检查该 SQL 语句是否符合安全准则,然后对 SQL 进行操作,接着将结果返回给客户端。
前言 监控系统是整个业务系统中至关重要的一环,它就像眼睛一样,时刻监测机房、网络、服务器、应用等运行情况,并且在出现问题时能够及时做出相应处理。 美团点评刚开始使用的是Zabbix监控系统,几经优化,在当时能够达到2W+机器,450W+监控项的量。随着各业务线的发展,监控项越来越多,Zabbix的问题也越来越突出,当时针对Zabbix的吐槽问题有: 不支持扩展,本身是一个单点,当机器规模超过万台的时候会出现很明显的性能问题。 改造难度比较大,不支持定制化功能。 配置比较复杂,学习成本较高。 对外提供的API
消息、队列有持久化与非持久化的属性,持久化的消息会在磁盘上存储,而非持久化的消息在内存中存储。然而消息并非固定按照持久化属性仅在磁盘或内存中存储。当内存占用达到一定水位时,内存中的存储的消息会被置换存储到磁盘上,以释放更多的内存;当消费者消费消息时,存储在磁盘上的消息又会被读取加载到内存中。
优化器生成正确执行计划的前提条件是要有正确的统计信息,不准确的统计信息往往会导致错误的执行计划。当通过SQL和基数推断出的执行计划和实际执行计划不同时,就可以借助10053事件。10053事件是用来诊断优化器如何估算成本和选择执行计划的,用它产生的trace文件提供了Oracle如何选择执行计划,为什么会得到这样的执行计划信息。和10046事件类似,它主要用于特殊情况下的分析和诊断。
之前我们翻译过TheGraph[4]的上一篇文章:使用 TheGraph 进行事件数据检索[5],已经过去了相当长的时间。如果你不知道 TheGraph 是什么,为什么 TheGraph 是有用的,可以读读那篇文章,在那篇文章详细解释了为什么需要 TheGraph 以及如何在中心化托管服务(Hosted Service)中使用它。
在做接口测试的时候,Postman相当于一个客户端,它可以模拟用户发起的各类HTTP请求,将请求数据发送至服务端,获取对应的响应结果, 从而验证响应中的结果数据是否和预期值相匹配;并确保开发人员能够及时处理接口中的bug,进而保证产品上线之后的稳定性和安全性。
事件是一种实现任务间通信的机制,可用于实现任务间的同步,但事件通信只能是事件类型的通信,无数据传输。一个任务可以等待多个事件的发生:可以是任意一个事件发生时唤醒任务进行事件处理;也可以是几个事件都发生后才唤醒任务进行事件处理。事件集合用32位无符号整型变量来表示,每一位代表一个事件。
之前我们生产 ES 集群因为数据分片过大,导致集群重启无法选举,具体可以看这篇文章。当系统分片数据量越来越大,给生产集群造成一定压力,同时也会影响数据检索和查询效率。为了减轻集群压力,缩小集群分片数,减少集群故障,需要考虑数据归档方案,将查询频率低的数据从集群中归档到一个集中区域。
在实际使用过程中,发现有时候rabbitmq启动后,很快就能提供服务(在指定端口上侦听,客户端能正常连接到rabbitmq);而有时候则需要过一段时间才能提供服务,尤其是启动前有许多持久化的消息未被消费掉的时候。在这种情况下,日志文件中可以看到如下类似的日志信息:
获取SQL执行计划的方式很多,最多使用的是在PL/SQL中的快捷方式F5,但这个执行计划信息量少,而且如果需要发送给别人分析,还需要通过截图方式分享信息。 倘若有个工具可以像AWR报告那样,将sql涉
这里的并发不是高并发,只是将正式环境的一小段流量同时打到我的自测环境。一个请求同时多次发送,真正意义上并发处理同一个数据,主要需求是保证数据幂等性和正确性。
在今天的这个教程里,我们来针对初学者如何快速地了解 Beats 是什么,并如何快速地部署 Beats。如果你想了解更多关于 Beats 方面的知识,可以参阅我的文章。
在kafka的0.11版本中,引入了kafka事务的特性,确保在一个事务中发送的多条消息,要么都成功,要么都失败。这里说的多条消息可以是发送给不同topic的多个消息。
Play提供了Form、Field等表单类型,帮助开发者节省了很多表单处理方面的负担,但是有些功能目前不是很灵活,正如本文即将讨论的@helper.repeat函数,该函数目前无法让开发者直接访问元素索引,本文介绍两种方法,可以临时解决这个问题。 假设我们的form定义如下: case class User(_id: String, name: String, emails: List[String]) val userForm = Form[User]( mapping(
今天给大家分享一个大数据里面很火的技术——Kafka,Kafka 是一个分布式的消息系统,其高性能在圈内很出名。本人阅读过多个大数据生态的开源技术的源码,个人感觉 Kafka 的源码质量是比较高的一个,如果有同学感兴趣的话,可以拿来阅读一下。网上也有不少的文章分析 Kafka 的性能为什么那么好,但是我感觉很多文章都没说到点上,所以今天借着这个机会跟大家交流一下 kafka 的性能为什么那么好?
Hello,大家好,今天给大家分享一个大数据里面很火的技术——Kafka,Kafka 是一个分布式的消息系统,其高性能在圈内很出名。本人阅读过多个大数据生态的开源技术的源码,个人感觉 Kafka 的源码质量是比较高的一个,如果有同学感兴趣的话,可以拿来阅读一下。网上也有不少的文章分析 Kafka 的性能为什么那么好,但是我感觉很多文章都没说到点上,所以今天借着这个机会跟大家交流一下 kafka 的性能为什么那么好?
MySQL支持用户自定义在commit时如何将log buffer中的日志刷log file中。这种控制通过变量 innodb_flush_log_at_trx_commit 的值来决定。该变量有3种值:0、1、2,默认为1。但注意,这个变量只是控制commit动作是否刷新log buffer到磁盘。
理解单元格的编辑模式 通常情况下,当终端用户双击单元格时,编辑控件将允许用户在该单元格中输入内容。在一个单元格中编辑的能力被称为编辑模式。一些属性和方法可以用来自定义编辑模式的使用。 当一个单元格处于编辑模式时,活动单元格将显示一个I型光标,如下图所示。当该单元格不处于编辑模式时,活动单元格将显示一个焦点长方形,如下图所示。 image.png 一个单元格将进入编辑模式(开启编辑模式),当: 用户在单元格中输入内容 用户双击单元格 EditMode属性设置为true 一个单元格离开编辑模式(关闭编辑模式),
以后发面经我都会尽量带上我的答案(蓝色引用框中的就是),不过不会写得那么详细,大概就是写一下如果我答的话具体逻辑是怎么样的,关键词啥的。有些我觉得不是很常见或者暂时不知道咋回答的题目,会加粗显示出来,也欢迎小伙伴们和我交流
当leader被选举出来之后,就可以为客户端提供写入和读取服务了。客户端的每个请求都包含一条指令,该指令将会被状态机执行。leader收到客户端发来的指令之后,会做下面几个动作:
腾讯分布式数据仓库(Tencent distributed Data Warehouse, 简称TDW)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,并且根据公司数据量大、计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造,目前单集群最大规模达到5600台,每日作业数达到100多万,已经成为公司最大的离线数据处理平台。为了满足用户更加多样的计算需求,TDW也在向实时化方向发展,为用户提供更加高效、稳定、丰富的服务。 TDW计算引擎包括两部分:一个是偏离线的MapReduce,一个是偏实时的Spark,两者内部都包含了一个
作者介绍 张洪涛 富士康 DBA 注意:本文涉及的问题在9i的环境中测试的,经验证,同样适用于11g. 在用Toad的SGA Trace工具监控我们的Oracle 9.2.0.8 Patch 31古
webpack 在 devServer 选项里面提供了一个 proxy 的参数供开发人员进行反向代理
松哥原创的 Spring Boot 视频教程已经杀青,感兴趣的小伙伴戳这里-->Spring Boot+Vue+微人事视频教程
随着计算能力的提升、互联网的兴起、数据的分布和存储需求、容错性和可用性的要求、业务的分布和协同需求以及云计算和大数据技术的发展,分布式系统变得越来越重要,并在各个领域得到广泛应用。分布式系统由于机器宕机、网络异常、消息丢失、消息乱序、数据错误、不可靠的 TCP、存储数据丢失等原因面临一系列挑战,本文重点讲述分布式系统面临的挑战之一数据一致性问题。
(1) 编辑/etc/sysconfig/grub文件,命令为vi /etc/sysconfig/grub,在倒数第二行quiet后加入如下代码: net.ifnames=0 biosdevname=0 [root@localhost ~]# vim /etc/sysconfig/grub
今天在对生产系统做监控的时候,发现一个process的cpu消耗很高,抓取了对应的session和执行的sql语句。 发现是一个简单的update语句,这样一条如果CPU消耗较大,很可能是由于全表扫描的。 UPDATE COMM_ACTIVITY SET COMM_ACTIVITY.EXTRACT_STATUS = NVL(:1 , EXTRACT_STATUS), COMM_ACTIVITY.SOURCE_TYPE = NVL(:2 , SOURCE_TYPE), OPERATOR_ID = :3 , A
这是个终极问题,因为优化本身的复杂性实在是难以总结的,很多时候优化的方法并不是用到了什么高深莫测的技术,而只是一个思想意识层面的差异,而这些都很可能连带导致性能表现上的巨大差异。 所以有时候我们应该先搞清楚需求到底是什么,SQL本身是否合理,这些思考很可能会使优化工作事半功倍。而本文是假设SQL本身合理,从Oracle提供给我们的一些技术手段来简单介绍下Oracle数据库,该如何使用一些现有的技术来优化一个SQL执行的性能。 确定需要优化的SQL文本及当前SQL执行计划 确定SQL涉及的所有表及其索引的相
命令总线和事件总线是非常相似的,因为他们在数据的集成上都有着共同性,都可以通过数据终端将接收者、发送者所提供的信息统一的汇聚在一起,同时命令总线事件总线区别也是存在的。接下来就说一下命令总线事件总线区别,二者有什么样的相同之处?
传统单体应用一般都会使用一个关系型数据库,好处是使用ACID事务特性,保证数据一致性只需要开启一个事务,然后执行更新操作,最后提交事务或回滚事务。更方便的是可以以借助于Spring等数据访问技术和框架后只需要关注引起数据改变的业务本身即可。
CDC(Change-Data-Capture)正被广泛应用于数据缓存、更新查询索引、创建派生视图、异构数据同步等场景,Debezium (https://debezium.io/) 作为 CDC 的代表项目之一,它收集数据库中的事务日志(变化事件)并以统一的事件流格式输出(支持「Kafka Connect」及「内嵌到程序中」两种应用形式)。
MySQL的査询优化器会通过两个API来了解存储引擎的索引值的分布信息,以决定如何使用索引。第一个API是 records_in_range(),通过向存储引擎传入两个边界值获取在这个范围大概有多少条记录。对于某些存储引擎,该接口返回精确值,例如MyISAM;但对于另一些存储引擎则是一个估算值,例如 InnoDB。 第二个API是info(),该接口返回各种类型的数据,包括索引的基数(每个键值有多少条记录)。 如果存储引擎向优化器提供的扫描行数信息是不准确的数据,或者执行计划本身太复杂以致无法准确地获取各个阶段匹配的行数,那么优化器会使用索引统计信息来估算扫描行数。 MySQL优化器使用的是基于成本的模型,而衡量成本的主要指标就是一个查询需要扫描多少行。如果表没有统计信息,或者统计信息不准确,优化器就很有可能做出错误的决定。可以通过运行ANALYZE TABLE来重新生成统计信息解决这个问题。 每种存储引擎实现索引统计信息的方式不同,所以需要进行ANALYZE TABLE的频率也因不同的引擎而不同,每次运行的成本也不同:
根据数据查询路径查询目标任务数据的数据索引信息,对数据索引信息进行特征提取,得到特征信息集合;将特征信息集合输入聚类模型进行特征聚类,得到目标聚类结果;根据目标聚类结果构建距离数据离散分布图,根据距离数据离散分布图判断数据索引信息是否存在异常,得到数据异常判断结果;根据数据异常判断结果确定对应的异常索引节点;根据数据库组织信息,对异常索引节点进行数据库异常根因分析,生成目标任务数据对应的根因分析结果。
本篇博客我们就来聊一下Spring框架中的观察者模式的应用,即事件的发送与监听机制。之前我们已经剖析过观察者模式的具体实现,以及使用Swift3.0自定义过通知机制。所以本篇博客对于事件发送与监听的底层实现就不做过多赘述了。下方会给出Spring中是如何进行事件的发送与监听的。聊完事件的发送与监听,我们再来聊一下如何使用@Profile注解来切换“生产环境”与“开发环境”。 一、Spring中的事件发送与监听 Spring中的事件发送与监听说白了就是广播。由Publisher来发送Event,有Listen
“ 要深入学习Kafka,理解Kafka的存储机制是非常重要的。本文介绍Kafka存储消息的格式以及数据文件和索引组织方式,以便更好的理解Kafka是如何工作的。”
我们在进行开发的过程中。往往会由于各种需求会需要控制后台协程的细粒度。比如,界面关闭了。那么在这个界面中启动的协程已经不需要再执行了。
从系统的角度看,任务是竞争系统资源的最小运行单元。任务可以使用或等待CPU、使用内存空间等系统资源,并独立于其它任务运行。
Curator 是 Elastic 官方发布的一个管理 Elasticsearch 索引的工具,可以完成许多索引生命周期的管理工作,例如清理创建时间超过7天的索引、每天定时备份指定的索引、定时将索引从热节点迁移至冷节点等等。那么今天我们就来讲讲Curator的入门、操作、使用.
使用起来也很简单,可以用 multi 开启一个事务,然后将多个命令入队到事务的队列中,最后由exec命令触发事务,执行事务中的所有命令。
最近接到这样的需求,需要生产环境所有MongoDB的表结构导入一份到测试环境包括集合的分片信息以及对应索引.我们知道MongoDB是动态模式,每一行对应列可能都不同以及索引信息也没有类似数据字典去记录,需要通过循环每个db以及每个集合去getIndexes()(老版本有类似数据字典可以查询),我们环境中分片以及索引创建都是dba去创建,没有在代码中创建(如果在代码中生成,直接搭建好MongoDB环境启动应用即可自动生成),本次主要针对非代码自动创建的情况如何快递导出MongoDB结构.
为保障系统的可用性、可靠性以及性能,在分布式系统中,往往会设置数据冗余,即对数据进行复制。举例来说,当一个数据库的副本被破环以后,那么系统只需要转换到其他数据副本就能继续运行下去。另外一个例子,当访问单一服务器管理的数据的进程数不断增加时,系统就需要对服务器的数量进行扩充,此时,对服务器进行复制,随后让它们分担工作负荷,就可以提高性能。但同时,如何保障多个数据节点之间数据的一致以及如何处理分布式事务,将成为为一个复杂的话题。本文将介绍常用的事务处理机制。
为保障系统的可用性、可靠性以及性能,在分布式系统中,往往会设置数据冗余,即对数据进行复制。举例来说,当一个数据库的副本被破环以后,那么系统只需要转换到其他数据副本就能继续运行下去。另外一个例子,当访问单一服务器管理的数据的进程数不断增加时,系统就需要对服务器的数量进行扩充,此时,对服务器进行复制,随后让它们分担工作负荷,就可以提高性能。但同时,如何保障多个数据节点之间数据的一致以及如何处理分布式事务,将成为为一个复杂的话题。本文将介绍常用的事务处理机制。 CAP 定理 CAP 定理(也称为 Brewer 定
本次分享的KVM虚拟机误删除数据恢复案例,客户的物理机器操作系统为Linux系统,文件系统为EXT4文件系统,KVM虚拟机被机房管理员误操作删除掉了。
随着Apache Hudi变得越来越流行,一个挑战就是用户如何将存量的历史表迁移到Apache Hudi,Apache Hudi维护了记录级别的元数据以便提供upserts和增量拉取的核心能力。为利用Hudi的upsert和增量拉取能力,用户需要重写整个数据集让其成为Hudi表。此RFC提供一个无需重写整张表的高效迁移机制。
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