被称为Eth-Trunk的逻辑端口有很多优点,例如,增加两个相连的网络设备之间的总带宽,提供备份物理链路等。
图是计算机科学中一种重要的数据结构,用于表示各种关系和网络。在算法高级篇课程中,我们将深入探讨如何有效地表示和存储图,以及如何优化这些表示方法。本文将详细介绍图的基本概念、不同的表示方法,以及如何在 Python 中实现它们。
将时光倒回到几年前,在那时候我的老家县城里,如果你从京东APP上购物下单,起码需要等上个几天时间,才能将商品送到你的手中。
FIFO(First in First out),先进先出。其实在操作系统的设计理念中很多地方都利用到了先进先出的思想,比如作业调度(先来先服务),为什么这个原则在很多地方都会用到呢?因为这个原则简单、且符合人们的惯性思维,具备公平性,并且实现起来简单,直接使用数据结构中的队列即可实现。
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String即可以用String str= new String("abc");的形式来创建,也可以用String str ="abc";的形式来创建。
mkdir命令用来创建目录。该命令创建由dirname命名的目录。如果在目录名的前面没有加任何路径名,则在当前目录下创建dirname指定的目录,如果给出了一个已经存在的路径。则会在该路径下创建指定的目录。需保证目录名没有与其它目录名重复。 注意: 在创建文件时,不要把所有的文集爱你都存放在主目录中, 可以创建子目录,通过它们来有效的组织文件,最好采用前后一致的命名方式来区分文件和目录。例如,目录名可以以大写字母开头,这样目录列表中目录名就会出现在前面。 在一个子目录中应包含类型相似或用途相近的文件。例如,
注意: 其他附加功能与实现一基本一致,这里需要注意的是“where name=lock ”,name字段必须要走索引,否则会锁表。有些情况下,比如表不大,mysql优化器会不走这个索引,导致锁表问题。
注意:当完成状态传输后,组复制将重新启动joiner节点的数据库进程以完成该过程。如果在joiner节点上设置了group_replication_start_on_boot=OFF,则在数据库进程重新启动完成之后必须再次手动执行START GROUP_REPLICATION语句启动组复制。如果在配置文件中设置了group_replication_start_on_boot=ON和启动组复制所需的其他设置,或者使用了SET PERSIST语句将group_replication_start_on_boot=ON和启动组复制所需的其他设置进行了持久化,则在数据库进程重启之后不需要进行干预,组复制会继续自动执行成员加入组并使其达到ONLINE状态的流程。
我开了一家有五十个座位的重庆火锅店,用料上等,童叟无欺。平时门庭若市,生意特别红火,而对面二狗家的火锅店却无人问津。二狗为了对付我,想了一个办法,叫了五十个人来我的火锅店坐着却不点菜,让别的客人无法吃饭。
这种方式可以缓解突发流量对系统的影响,缺点是在流量突发时,由于队列中缓存了旧的请求,导致无法处理新的请求。而且也无法保证请求能够在一定时间内处理完毕。 令牌桶不会缓存请求,它通过颁发令牌的方式来允许请求,因此它存在和漏桶算法一样的问题。
Service是Kubernetes接入层的一种抽象资源,它为我们提供了一种固定的、统一的访问接口地址和负载均衡能力,这时可能会想到,当时使用docker-compose的时候,不存在Service概念,不也运行起来了吗?是的,在Kubernetes集群内部Pod ip也是互通的,但是Pod的ip会经常因为扩容、重建而导致客户端访问错误,pod访问无法提供负载均衡的能力,而Service通过选择一组Pod的label就直接可以访问到Pod,而且可以使用万年不变的域名,所以就选择Service了。
zookeeper是一个分布式协调服务的开源框架。主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题。 zookeeper本质上是一个分布式的小文件存储系统。提供基于类似于文件系统的目录树方式的数据存储,并且可以对树中的节点进行有效管理。从而用来维护和监控存储数据的状态变化。通过监控这些数据状态的变化,从而可以达到基于数据的集群管理。
对于一个单机的系统,我们可以通过synchronized或者ReentrantLock等这些常规的加锁方式来实现,然而对于一个分布式集群的系统而言,单纯的本地锁已经无法解决问题,所以就需要用到分布式锁了,通常我们都会引入三方组件或者服务来解决这个问题,比如数据库、Redis、Zookeeper等。
hello,小伙伴们下午好。俗话说的好,一时拖更一时爽,一直拖更一直爽。但是今天决定更一下啦。高能预警,为了还债,特地写了篇长文。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录。
文承上篇,搜索算法中除了深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS),二分搜索(Binary Search)也是最基础搜索算法之一。
缓存穿透是指当请求的数据既不在缓存中也不存在于数据库中时,请求会直接穿透缓存层,到达数据库层。这通常是由于恶意攻击或者程序错误造成的,比如攻击者故意请求不存在的大量数据,导致缓存不命中,所有的请求都会落到数据库上,从而可能对数据库造成巨大的压力,影响其性能甚至导致崩溃通常是 thread_running 飙高。
假如一个系统,它在高峰期有每秒7000个请求,这时我们使用缓存抗住了这么高的请求。但如果在某个时间点缓存大量失效,或者缓存服务器挂掉了,那么这些请求就会直接作用在普通数据库中(如MySQL)。这么高的请求量,MySQL肯定抗不住,进而挂掉,数据库一挂,也会导致系统挂掉。
Redis 是基于内存的单进程单线程模型的 KV 数据库,由 C 语言编写,官方提供的数据是可以达到 100000+ QPS。
字符串String、字典Hash、列表List、集合Set、有序集合SortedSet。
nginx在做正向代理、反向代理的时候,或upstream使用域名的时候,要做频繁的域名解析,为了更快的响应,nginx有一套自己的域名解析过程
Redis专题(三)——Redis事务与过期时间(缓存分析) (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、事务(Transaction) 1、概述 事务的定义和关系型数据库一样,保证各个步骤操作的原子性。另外,也保证这几个步骤之间不会插入其他的步骤。但是,redis的事务没有回退的功能。 redis事务开始和结束的命令分别是MULTI和EXEC,在这两个命令之间的其他命令,redis都会先存在队列中,待接收到EXEC后一起执行。会返回一串的内容,返回值的顺序和语句顺序一致。 当输入MUL
Zookeeper是一个分布式协调服务的开源框架。主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题。
在电商运营的工作中,运营人员需要关心很多数字,除了简单的PV和UV外,还有商品曝光量、商品浏览量、加入购物车、支付量,基于这些数字可以构建漏斗模型,帮助优化各个环节的转化,如下图。
Istio 是一个服务网格,它允许在集群中的 pods 和服务之间进行更详细、复杂和可观察的通信。
针对以上的问题,Redis集群提供了较为完善的方案,解决了存储能力受到单机限制,写操作无法负载均衡的问题。
MHA在MySQL数据库中被广泛使用,它小巧易用,功能强大,实现了基于MySQL replication架构的自手动主从故障转移,从库重定向到主库并自动同步。尽管如此,在部署配置的过程中,由于疏忽总难以避免这样或那样的错误。本文是对MHA配置中常见问题的一个汇总,供大家参考。
学习raft之前,给大家推荐一个网站,这个网站动画描述raft运行过程。在看文章时对照该网站,可以帮助更好的理解raft。http://thesecretlivesofdata.com/raft/
昨天修改代码发现了一个问题,由于自己要在WCF服务接口中添加了一个方法,那么在相应调用的地方进行更新服务就可以了,不料意外发生了,竟然无法更新。左查右查终于发现了问题。App.config配置文件中的配置貌似出现了问题。查找节点发现是如下节点:
当我们请求去查询一条记录,先到redis中查询后到mysql查询都发现找不到该条记录,但是请求每次都会打到数据库上面去,导致后台数据库压力暴增,这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上,这种现象就叫做缓存穿透。这种现象我们称为缓存穿透,这个redis变成了一个摆设。
首先,我们要先介绍一下Kafka中架构的基本结构:一个Kafka集群会有多个broker组成,每个broker我们可以称之为一个节点,也可以认为是一台运行kafka实例的机器,那么当我们要配置消息队列的时候,我们要创建一个topic(其实这只是一个虚拟的概念,其实并不存在物理上的topic),那么这个topic可以拆分为多个partition,而为了高可用性,每个partition是会放到不同的broker上面的。 由于数据是被存放到不同broker的partition中,所以,可以保证如果有某个parti
目前对于view还处于学习阶段,本来打算学习结束之后再写一篇进行总结,但是发现自己自制力太差,学习效率太低,所以在此,边学边写博客,不仅督促自己完成对view的学习,而且还可以看看大家对于view有什么想知道的,顺便来看看自己需要研究些什么。 fang_fang_story 接下来就是对view的学习。对于view我的学习思路是先要对view相关的知识进行一个整体的系统的了解,然后在对view中各个知识模块进行详细的研究,如果有正在研究view并且遇到问题的可以留言,大家一起讨论讨论。想要对view先有个整
在这个知识分享的爆炸时代,鉴于java生态的完整和繁荣,各种框架、中间件和工具包供我们使用。连新培训出来的人都知道ssm,微服务、集群、多线程、队列、高并发等技术,技术的间隔性正变得越来越小,仿佛我们只需要按部就班的去使用别人说的框架等技术就可以解决问题。如果刨除redis、rabbitmq、kafka、dubbo、springcloud这些具体的技术框架,你有没有静下心来真正思考过架构是什么呢?这些框架是究竟是扮演怎么样的角色?如果让你给架构下一个定义,你会选择如何去描述架构呢?
如果链表中有某个节点,可以通过连续跟踪 next 指针再次到达,则链表中存在环。 为了表示给定链表中的环,我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置(索引从 0 开始)。 如果 pos 是 -1,则在该链表中没有环。注意:pos 不作为参数进行传递,仅仅是为了标识链表的实际情况。
string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。
什么是Redis Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库,并提供多种语言的 API的非关系型数据库。 传统数据库遵循 ACID 规则。而 Nosql(Not Only SQL 的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称) 一般为分布式而分布式一般遵循 CAP 定理。
在分布式系统中,分布式锁是为了解决多实例之间的同步问题。例如master选举,能够获取分布式锁的就是master,获取失败的就是slave。又或者能够获取锁的实例能够完成特定的操作。
翻译 原文链接: https://content.pivotal.io/blog/apache-hawq-next-step-in-massively-parallel-processing MPP最开始的设计目的是为了消除共享资源的使用,即每个executor有独立的cpu、内存和磁盘等资源,每个executor一般不能访问其他executor的资源。但是有一种情况例外,那就是当数据必须要通过网络进行交换的时候(译者注:即shuffle)。这种设计理念效果很好,使MPP具有了比较凑合的扩展性。 MPP的
Linux Shell 提供重定向符用于重定向命令的输入和输出,提供管道符用于将一个命令的输出重定向作为另一个命令的输入。
分布式后台服务在面临高并发挑战时,为了保障服务的高可用,业界已经有较为成熟的经验和方法,往往需要采取如下几种措施:
离线数据分析平台实战——040HDFS&JAVA API(熟悉基础概念跳过) HDFS结构介绍 HDFS是Hadoop提供的基于分布式的文件存储系统。 全称为Hadoop Distributed File System。 主要由NameNode、DataNode两类节点构成。 其中NameNode节点的主要功能是管理系统的元数据,负责管理文件系统的命令空间,记录文件数据块在DataNode节点上的位置和副本信息,协调客户端对文件系统的访问,以及记录命名空间的改动和本身属性的变动。 DataNode节
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
广告变现作为互联网公司一种最便捷和直接的变现途径。国际国内各大互联网公司如:Facebook、Google、阿里、腾讯、字节跳动、各大视频等,广告收入占其总收入的比例都非常高。大媒体通常自己建立广告投放平台,对自有流量进行变现。本文简单介绍一条互联网从开始到结束的旅程是什么样的。
在我们没有了解分布式锁前,使用最多的就是线程锁和进程锁,但他们仅能满足在单机jvm或者同一个操作系统下,才能有效。跨jvm系统,无法满足。因此就产生了分布式锁,完成锁的工作。
为了表示给定链表中的环,我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置(索引从 0 开始)。如果 pos 是 -1,则在该链表中没有环。
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