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关键词

SNS站点的

今天看了篇文章,谈到SNS站点应用中的分库分表问题,这里我也谈谈我对SNS站点和应用的看法。一、    SNS站点中层根业务和访问特性可分为几类:    1. 这类一定要落到DB里,保证的终极,前端用内cache保证快速响应,因为写并不是很频繁,因些DB足以支持,通常mysql可以支持每秒200-400次写请求。    3. 如果cache机掉电的话,可以采用上面提到的,从DB中恢复,用户资料回档到10分钟之前,同时对用户进行补偿与告知,平息用户投诉。 三、总结    本文主要讨论了SNS站点和应用的问题,上面给出的基于业务可用性、稳定性、冗灾以及成本的综合考虑,用一位前辈的话就是“一切都是均衡”,业务的稳定性不能单独靠高成本去保证。  SNS应用业务的特点很大,这里可能并不能全面的覆盖,后续我会根新业务的特性继续补充,欢迎大关注讨论!

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Prometheus远端之PostgreSQL

今天看到德哥分享的基于postgresql的prometheus远端,于是有了本文的实验。 通常,prometheus的外置有好几种选择,例如influxdb,m3db, es,postgresql。m3db一般在云原生环境下,用的更趁手些。 这里我们演示下postgresql的远端(可读可写),具体看下面的实验。 PG库里来捞,而是直接查prometheus本地缓,这样提高查询的速度并且能降低PG库的负载。 优化待定:    调整remote_write 写入策略,通过drop操作来降低到PG的metrics的体积?

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    Oracle库部分迁至闪

    Oracle库部分迁至闪1.实施需求2.确认迁移表空间信息3.确认redo信息4.确认undo信息5.表空间迁移到闪6.redo迁移到闪7.undo迁移到闪8.备库修改参环境:Oracle 1 实施需求 为提高库IO性能,采购了全闪阵列,但由于前期预算有限,只能将部分迁移到闪上(当然,如果条件允许,还是强烈建议将库整体全部迁移到闪)。 经评估,最终确认将业务高峰时刻,IO压力最大的表空间整体迁移到闪上,此外,将库的redo和undo迁移到闪上。 注:本文实际是我对某生产环境的真实需求而编写,由于该场景具有普适性,故脱敏后发表。 比如我这里确定库需要迁移到闪的表空间是TBS_D_JINGYU。

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    docker解决问题的

    今天看资料学习到了docker是怎样解决容器里面的问题的,以前做PAAS遇到过这种问题,不过自己也设计了相应的解决了问题。 在介绍具体以前先说说基于container运行的程序有什么样的问题。 ,其次小公司或者个人开发者不一定能够可以自己使用的云系统(第三往往需要收费,而且不一定好用),库不合适文件。 通过这种我们解决了基本上99%以上的问题。 下面我们在来看看docker的解决,他们的优越的一点就是在同一台主机的多个container之间可以共享。 对比了docker的和我们以前自己的,思路和架构基本上一样,我们也同样可以做到同主机的container共享,但是因为我们的需求并没有这一条所以就没做了。

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    公有云:迁移哪些

    使用对象和商业硬件是进入云计算服务的一种,但并非最佳式。当开始支持新的、云架构下的应用(这类应用是根RESTful应用编程接口编写的)的需求时,对象将会非常有意义。 自从Taneja Group在2008年首次提出面向企业客户的公有云之后,这套解决已经得到极大发展。 尽管亚马逊依然是这面的领导者,但当今客户拥有了更多厂商以及的选择权,可以追求最佳性价比的服务。不断创新和不断升级的竞争使得云变得比以往更具吸引力。 对象是开发者基于下一代框架编写云应用时主要的兴趣点,而块则主要为了满足当前应用老旧的要求。 与此同时,公有云厂商通常提供额外的相关服务来满足特定用例的需求,例如关系型和非关系型库应用、库同步、长期归档(比如亚马逊Glacier)以及云网关(比如AWS或微软StorSimple

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    iOS-ZFJRedisLib-超便捷的键值对,Sqlite模型库,APP缓解决

    前言本人以前写过一个模型法,是我在上上公司做缓框架的时候写的,具体也就是在FMDB的基础上封装,直接对模型进行操作,如下:《iOS-基于FMDB的操作封装,模型对象的增删改查》最近本人也不是很忙 ,加之在Python项目中用到Redis和在APP中用到NSUserDefaults,我就想做一个便捷的基于库的键值对,当然这个并不比Redis优秀,我们也知道Redis是直接从内中读取 ,所以速度面没法说,但是在APP中我们不能把键值对放在内中吧,本来APP的内就不宽裕! ZFJRedisLib功能结构ZFJRedisLib主要包含ZFJRedis和ZFJTable两部分,ZFJRedis主要是用于键值对,使用简单便;ZFJTable主要是对于模型进行增删改查操作 全部API如下:ZFJRedisZFJRedis将会自动在本地创建一个ZFJRedis的表,用于键值对;1.取值字符串-NSString NSString ; 取值 NSString *value

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    Android式之文件

    文件是Android中的基本式之一,Android提供了openFileOutput和openFileInput两个法来提供FileOutStream和FileInputStream,文件将会在 APP的目录中(一般是datadataAPP包名)。

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    如何利用NAS网络搭建监控

    如果你有一台TNAS,那么你就可以利用Surveillance Manager应用,搭建监控啦!通过它,你可以连接监控摄像头,查看实时录像、查看历史录像,还可以下载历史录像。 接下来对摄像头的参进行设置后,点击添加即可。9.gif9.添加完成。10.png10.查看摄像头画面。点击桌面即可查看摄像头实时录像画面(还可进行多个摄像头连接)。11.gif11.录像查看。

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    VSAN结构解析+恢复

    今天给大介绍一的是一款常见设备-Vsan的结构原理,相对而言技术性文字较多。VSAN是一种以vSphere内核作为基础开发出来的一款可以扩展使用的分布式架构。 VSAN结构;恢复例.pngVSAN是一个对象,以文件系统的形式呈现给vSphere主机,这个对象服务会从启用VSAN集群中的每台主机上加载卷。 将他们展现为单一的、在所有节点上可见的分布式共享,VSAN简化了配置,对于虚拟机来说,只有一个,这个分布式来自VSAN集群中每一台vSphere主机上的空间,通过磁盘组进行配置 ,在单独的实体中所有的虚拟机文件,这种式相对来说已经很安全了,但是在出现闪盘或者是容量盘出现故障的时候,会往其他的节点转移,在转移的时候过程中,也有可能出现其他的故障,下面为大介绍近期恢复成功的一个 vsan恢复例。

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    Mysql海量和解决之—分布式DB

    3) 现有解决式:通过切分提高网站性能,横向扩展层水平切分DB,有效降低了单台机器的负载,也减小了宕机的可能性。集群:解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题。 为什么要切分?1)      像Oracle这样成熟稳定的DB可以支撑海量和查询,但是价格不是所有人都承受得起。2)      负载高点时,Master-Slaver模式中在瓶颈。 而Sharding可以轻松的将计算,,IO并行分发到多台机器上,这样可以充分利用多台机器各种处理能力,同时可以避免单点失败,提供系统的可用性,进行很好的错误隔离。 优点:分布均匀缺点:迁移的时候麻烦,不能按照机器性能分摊(3)    在认证库中保库配置就是建立一个DB,这个DB单独保user_id到DB的映射关系,每次访问库的时候都要先查询一次这个库 4)      接下来对分布式库解决海量访问题做进一步介绍分布式提供功能如下:(1)提供分库规则和路由规则(RouteRule简称RR),将上面的说明中提到的三中切分规则直接内嵌入本系统

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    IBMRAID5恢复

    本次北亚小编分享的例是关于IBMDS3512,6块盘,坏了多块盘,导致阵列失效,丢失。 客户机类型:IBMDS3512RAID级别:RAID5硬盘容量:600G硬盘量:6块SAS硬盘文件系统类型:OCFS2类型:LINUX和windows虚拟机共24台,压缩包文件,配置文件故障情况 :IBMDS3512,6块盘,坏了多块盘,导致阵列失效,丢失。 【恢复过程】客户中6块硬盘,一组RAID5,划分一个LUN,其中LUN分配给LINUX服务器,并格式化成ocfs2文件系统,之后共享给虚拟化使用,放虚拟机文件。 1、先对6块盘以只读模式做镜像文件,发现4块盘有坏道,对有坏道的扇区,多次尝试读取;2、根IBM-DS3512算法和文件系统底层结构,分析RAID5结构;A、分析6块硬盘的RAID5分布情况

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    云遇上AI,中国电信智慧战略再下一城

    中国电信云瞄准的一个场景就是照片爆发式增长,需要安全的需求,基于自身的带宽资源和智慧解决优势,可以便捷地让用户备份照片,相对于移动硬盘等而言,没有丢失的烦恼;与一般的网络相比 此外,通过与定向流量和管道加速等技术结合,电信的云在同步体验上比iCloud等玩要好得多;在信息安全面,机房、带宽、无线网络均属于电信,它可以基于电信级的和安全技术则确保了的隐私安全得到保障 一面,个人云市场本身有可观的规模,云让中国电信云业务差异化竞争。 第一,可以获取,在AI时代,是未来科技产业的原材料;第二,可以挖掘云与各种智能设备最终可以形成“云+端”的格局,不只是负责照片,而是负责各种、挖掘和利用;第三,如今智能居协议五花八门 而中国电信从给提供网络再到提供客厅娱乐、移动网络和智慧,已成为智慧的重量级玩云战略又进一步地完善了其智慧生态圈。

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    浅析产品中的一致性解决

    的完整性、一致性和服务的稳定性,是类产品所需要特别关心的点。」目前在做的广告检索系统,涉及到了广告信息,底层采用的是自研的类ES的引擎。 而来源,是一个flow表,也可以叫做操作流水表,此表中的内容不会每个广告帖子的具体信息,只会记录某个帖子进行了操作这个简单的信息,是一个无状态的表。 无状态的设计很重要,保证了处理的时效性和一致性.而builder进程捞取到一条帖子的flow,就表明,该帖子在近期有过变动。 是的,作为类产品,他们三者,在一致性的设计上,有很多相通的地,这里,我把他们放在一起做下横向比较:? 类比下三种不同类别不同用途的类产品的一致性的实现,可以看到,他们基本都是一个思路。用持久化的式让损失达到最小,用缓冲和异步等式,让主体服务稳定性影响最小 。

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    var k in ne){ pr = ne } }else{ pr = ne; } } ne.name = lisi; ne.other.color = blue; 深拷贝,被拷贝的属性是引用类型,并且是组的情况 =object){ temp=this.deepcopy(); }else{ temp=this; } } return temp; } 让每一个对象都有deepcopy的属性,对应着DeepCopy法 ,在拷贝时,若是基本类型则直接拷贝,是引用类型就调用其自身的deepcopy法,将放回值赋值给对应的属性, ca.deepcopy = DeepCopy; ne.deepcopy = DeepCopy

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    通过《网络采集和解析》一文,我们已经知道了如何从指定的页面中抓取,以及如何保抓取的结果,但是我们没有考虑过这么一种情况,就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的,重新去下载这些页面对于规模不大的网站倒是问题也不大 使用NoSQLRedis简介Redis是REmote DIctionary Server的缩写,它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value系统,与其他的key-value系统相比,Redis Redis支持的持久化(RDB和AOF两种式),可以将内中的在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。 Redis不仅仅支持简单的key-value类型的,同时还提供hash、list、set,zset、hyperloglog、geo等类型。 配置底层有多少个库。 配置Redis的持久化机制 - RDB。 配置Redis的持久化机制 - AOF。 配置访问Redis服务器的验证口令。

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    Android式之SharedPreferences

    不同于文件的式,SharedPreferences提供了一种K-V键值对的式。 也就是说,当保一条的时候,需要给这条提供一个对应的键,这样在读取的时候就可以通过这个键把相应的值取出来。 而且SharedPreferences还支持多种不同的类型,如果类型是整型,那么读取出来的也是整型的;如果是一个字符串,那么读取出来的仍然是字符串。 显然,SharedPreferences只能保不太敏感的明文,或者采取一些加密的手段来加密后再。 本文为本人原创文章,同步发布于Titan笔记Android式之SharedPreferences - Titan笔记https:www.titan6.cnarchives344.html

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    区块链式——分布式VS中心化

    但是如今,区块链则是和实体经济融合紧密相连,成为国的战略技术,这个词瞬间闪耀着热情的红色和生意盎然的绿色。区块链采用的分布式式。今天我们就来讲讲区块链的分布式和中心化的一些区别。 中心化VS分布式在过去当中,一些中心化的量压力巨大导致网络堵塞,如果服务器出现宕机或者故障,或者服务器停止运营,则很多就会丢失。 还有服务器受到攻击,一些商业遭受黑客窃取等问题一直在。 区块链上的字记录,不可篡改、不可伪造,智能合约让大更高效地协同起来,从而建立可信的字经济秩序,能够提高流转效率,打破孤岛,打造全新的模式。 通过分布式技术解决了空间和网络资源的浪费,可以自动重新分配,从而实现了弹性扩展。它旨在建立新型的分布式加密网络,为用户提供高效的服务。

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    flume采集实时hive两种解决

    说明:本文不仅提供两种,还详细的记录了一些相关信息。 一        本的核心是flume采集后,按照hive表的结构,将采集输送到对应的地址中,达到实时的目的,这种实时实际上是一种准实时。        并且针对hive的分区表和桶表flume都可以实现按照hive表规则写入,进而达到实时插入,至此,一结束。        二       对比一,测试程序、source不变,sink改成hbase-sink,实时插入到hbase中,然后在hive建立一张hbase映射表,hive从hbase中读取,这样可达到实时插入的效果 由于字限制,二记录在如下博客连接中: https:my.oschina.netshyloveliyiblog790227

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    超越 Cookie:当今的浏览器端

    由于处理 cookie 的接口不是很友好,所以你可以使用诸如 js-cookie 之类的库来便对其的操作。Web Storage APIWeb Storage API 是一种在本地的新选项。 在任何一种情况下,如果用户使用隐身,本地都不会在会话之间保留。 IndexedDB 在其类型面也具有更大的灵活性。 随后每次都会缓请求,并且不会发出网络请求。总结在浏览器上的每种法都有其自己的用途。如果信息很小,很敏感,并且可能在服务器上使用,那么 cookie 就是最佳选择。 如果要保更大且更不敏感的,Web Storage API 可能是更好的选择。如果你打算大量结构化,IndexedDB 非常棒。Cache API 用于来自 HTTP 请求的响应。

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    RAID6断电恢复

    本次分享的例是由于机房突然断电导致整个瘫痪,加电后依然无法使用。经过用户工程师诊断后认为是断电导致阵列损坏。 将故障的所有磁盘和备份sss的目标磁盘连入到一台Windows Server 2008的服务器上。以底层式读取扇区,发现了大量损坏扇区。初步判断可能是这种硬盘的读取机制与常见的硬盘不一样。 初步判断RAID中在掉线的磁盘,依次将RAID中的每一块磁盘踢掉,然后查看刚才异常的地,未果。又仔细分析底层发现问题不是出在RAID层面,而是出在VMFS文件系统上。 像这种情况就可以直接导出,然后新建一个虚拟磁盘,最后将导出的拷贝至新建的虚拟磁盘中即可。统计了一下整个中虚拟机的量,大约有200台虚拟机。 后续的迁移过程中由我工程师和用户工程师配合完成,本次恢复圆满成功。

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