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visualvm工具远程对linux服务器上的JVM虚拟机进行监控与调优

本文档主要总结在window本地环境远程对linux服务断的JVM虚拟机进行监控与调优的方法。...这时，观察visualvm工具右边栏菜单，可以看到远程连接的服务端已经自动连接上jstatd，这就意味着，可以在本地通过远程jstatd来监控开发服务器上的jvm信息了，从而进行jvm调优监控等操作。...监视 监控模块可以实时看到进程所在的堆、元空间、类及线程的报表数据监控，其中，堆和元空间的报表对调优可以起到很有用的帮助。...那么，我们该如何调优进行设置呢？ JVM调优无外乎就是对相关参数进行设置，这里，我们先做一些最简单的参数，好让小白也能理解，那么，就暂时先对-Xms、-Xmx、-Xmn参数设置。...以上，就是主要介绍了JVM监控与调优工具，同时，简单说明了一下如何进行参数调优，实际上，还需调试更多JVM相关参数，才能达到优化效果，至于其他的JVM参数调试，本文暂且不展开介绍了。

1.4K20

使用Pandas完成data列数据处理，按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列

一、前言 前几天在Python钻石交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目，使用Pandas完成下面的数据操作：把data列中的元素，按照它们出现的先后顺序进行分组排列，结果如new列中展示...new列为data列分组排序后的结果 print(df) 结果如下图所示： 二、实现过程 方法一 这里【猫药师Kelly】给出了一个解答，代码和结果如下图所示。...(*([k]*v for k, v in Counter(df['data']).items()))] print(df) 运行之后，结果如下图所示： 方法四 这里【月神】给出了三个方法，下面展示的这个方法和上面两个方法的思路是一样的...这篇文章主要盘点了使用Pandas完成data列数据处理，按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共6个方法，欢迎一起学习交流，我相信还有其他方法，...【月神】和【瑜亮老师】太强了，这个里边东西还是很多的，可以学习很多。

2.3K10

数据处理思想和程序架构: 对使用的数据进行优先等级排序的缓存

简单的处理就是设备去把每一个APP的标识符记录下来 然后设备发送数据的时候根据标识符一个一个的去发送数据. 但是设备不可能无限制的记录APP的标识符....往里存储的时候判读下有没有这条数据 如果有这个数据,就把这个数据提到buff的第一个位置,然后其它数据往后移 如果没有这个数据就把这个数据插到buff的第一个位置,其它数据也往后移 使用 1.我封装好了这个功能...2.使用的一个二维数组进行的缓存 ? 测试刚存储的优先放到缓存的第一个位置(新数据) 1.先存储 6个0字符 再存储6个1字符 ? 2.执行完记录6个0字符,数据存储在缓存的第一个位置 ?...测试刚存储的优先放到缓存的第一个位置(已经存在的数据) 1.测试一下如果再次记录相同的数据,缓存把数据提到第一个位置,其它位置往后移 ?...使用里面的数据 直接调用这个数组就可以,数组的每一行代表存储的每一条数据 ? ? ? 提示: 如果程序存储满了,自动丢弃最后一个位置的数据.

1K10

Python数据处理 | 批量提取文件夹下的csv文件，每个csv文件根据列索引提取特定几列，并将提取后的数据保存到新建的一个文件夹

，那天在准备去吃饭前刚好看到，几分钟搞定，午饭加个鸡腿~~ ---- 二、解决方法 实现代码如下： import os import pandas as pd path1 = "你放所有csv的文件夹路径..." # 你放所有csv的文件夹路径 path2 = "....索引指定列的数据 df2 = df1[['时间', '风机', '平均齿轮箱主滤芯1_1压力', '平均齿轮箱主滤芯1_2压力', '平均齿轮箱主滤芯...、Pandas的读取数据、索引指定列的数据、保存数据就能解决（几分钟的事儿）。...保存数据到 csv 文件里，有中文列名 Excel 打开会乱码，指定 encoding=“gb2312” 即可。

7.4K30

多服务器对于同一批数据进行并发批处理的控制

背景:我们有一批数据在数据库里,要进行到期处理并推送到mq,处理并推送小于等于当前时间的数据....需求: 1.我们要求任务处理服务要做到高可靠性,因此需要搞成多机分布式服务,即使一个服务挂了,还有别的服务可以使用可以处理 2.保障各个服务均可以同时拿到数据进行高效处理 3.数据不能重复处理...锁定一批数据 3.处理数据 4.更新这批task 5.提交事务 这么做呢就有个非常严重的问题,---同一时刻只有一个有效服务 如果A系统拿到了数据,开始了事务但是没提交,那么B系统同样的条件也会查到同一批还没处理好提交的数据...) 4.把这部分数据发到MQ上 5.异常捕捉 如果我们成功发送数据到MQ,将数据库该条数据状态置为3(成功发送) 如果过程中出现异常 redis里记录该key的失败次数 如果次数小于5,将数据重新置为...万数据,用到的内存量是3~4G之间,好家伙直接把我们所有内存都用了,其他服务还用个屁...而且这玩意为了保障数据安全,不进行数据淘汰起码还要留个1G空闲安全空间....那肯定就用不了了 提供一个redis

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扩展我们的分析处理服务(Smartly.io)：使用 Citus 对 PostgreSQL 数据库进行分片

除了作为我们面向用户的分析工具的后端之外，它还为我们所有的自动优化功能和我们的一些内部 BI 系统提供支持。在这篇博文中，我将向您介绍我们如何通过对后端系统使用的数据库进行分片来解决扩展问题。...worker 持有数据库表分片，coordinator 计划 SQL 查询，以便它们可以跨 worker 之间的多个分片表运行。这允许将大型表分布在多个服务器上，并分布到更小、更易于管理的数据库表中。...由于较小的表索引和更多资源可用于在单独的 worker 中进行查询处理，因此仅针对单个 worker 分片的查询也会加快速度。 将大型数据库和复杂的报告查询迁移到这种类型的分片数据库架构中绝非易事。...Citus 允许我们相当容易地添加更多的 worker 服务器，以便在公司继续发展时将其进一步分割。我们还可以将拥有大量统计数据的最苛刻的客户隔离到他们自己的数据库服务器上。...第二张图还显示了我们用来确保在一个数据库实例出现故障时快速恢复的数据库副本。这种从 primary master 服务器到副本服务器的故障转移由 pgpool 组件处理。

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MySQL数据库存储引擎

说白了，Merge表就是几个相同MyISAM表的聚合器；Merge表中并没有数据，对Merge类型的表可以进行查询、更新、删除操作，这些操作实际上是对内部的MyISAM表进行操作。...场景：由于高压缩和快速插入的特点Archive非常适合作为日志表的存储引擎，但是前提是不经常对该表进行查询操作。...CSV存储引擎使用该引擎的MySQL数据库表会在MySQL安装目录data文件夹中的和该表所在数据库名相同的目录中生成一个.CSV文件（所以，它可以将CSV类型的文件当做表进行处理），这种文件是一种普通文本文件...如果从电子表格软件输出一个CSV文件，将其存放在MySQL服务器的数据目录中，服务器就能够马上读取相关的CSV文件。同样，如果写数据库到一个CSV表，外部程序也可以立刻读取它。...，再进行 limit 处理。

5.5K31

ArgMiner：一个用于对论点挖掘数据集进行处理、增强、训练和推理的 PyTorch 的包

本文介绍的ArgMiner是一个用于使用基于Transformer的模型对SOTA论点挖掘数据集进行标准化的数据处理、数据增强、训练和推断的pytorch的包。...本文从包特性介绍开始，然后是SOTA数据集的介绍，并详细描述了ArgMiner的处理和扩展特性。最后对论点挖掘模型的推理和评估(通过Web应用程序)进行了简要的讨论。...该数据集在GitHub上公开，有关这项工作的论文在ArXiv上。 这些数据集以不同的方式存储和处理。例如，AAE和ARG2020数据集有ann文件，数据还附带了原始论文文本的.txt文件。...关于论点标签的实际信息包含在train.csv中。 没有一个数据集实际上表明文章中不是论点组成部分的部分，即所谓的“其他”类。...ArgMiner是Early Release Access中的一个包，可以用于对SOTA论点挖掘数据集进行标准化处理、扩充、训练和执行推断 虽然包的核心已经准备好了，但是还有一些零散的部分需要解决，例如

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【MySQL】基础实战篇(3)—九大储存引擎详解

拥有很好的压缩机制，使用z1ib压缩库，在记录请求的时候实时的进行压缩，经常被用来作为仓库使用。 创建ARCHIVE表时，存储引擎会创建名称以表名开头的文件。数据文件的扩展名为.ARZ。...archive表适合日志和数据采集(档案)类应用，适合存储大量的独立的作为历史记录的数据。拥有很高的插入速度但是对查询的支持较差。...CSV引擎 存储数据时，以逗号分隔各个数据项 CSV引擎可以将普通的CSV文件作为MvSOL的表来处理，但不支持索引 CSV引擎可以作为一种数据交换的机制，非常有用。...创建CSV表时，服务器会创建一个纯文本数据文件，其名称以表名开头井带有.csv扩展名，当你将数据存储到集中时，存储引擎将其以逗号分隔值格式保存到数据文件中。...有利于数据的快速处理，提供整个表的处理效率。 缺点:其数据易丢失，生命周期短。

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Linux+Oracle环境下如何将A服务器上的数据库备份还原到B服务器

（1）exp命令导出数据库到一个数据文件 而在Linux下一般都是用命令行操作，所以要转移备份文件就不是拖拽那么简单的操作了。...一个比较简单的做法就是使用Putty获取其他工具通过SSH连接到A服务器上，用exp命令可以导入一个用户下的数据到一个dmp文件下，比如我们要将A服务器中的PA用户下的所有数据转移到B服务器上，那么具体导出命令就是...然后接下来需要通过SSH连接到B服务器上，在服务器上使用FTP的方式获取A服务器上的数据文件。...ftp 192.168.100.100 这里连接的100.100是A服务器的IP，然后输入A服务器上刚才SSH连接上的Linux用户名和密码，即可登录到A服务器上。...ls命令可以查看A服务器上FTP的目录，默认是Linux用户的Home目录，然后使用bin命令切换到二进制模式，使用命令get pa.log可以获得这个文件到B服务器上，然后再get pa.dmp即可把数据文件下载下来

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一款开源且具有交互视图界面的实时 Web 日志分析工具！

前言 在 Linux 操作系统下，分析日志文件是一件非常头疼的事情，它记录了很多日志，对于大多数的新手及系统管理员不知该如何下手进行分析，除非你在分析日志方面有足够的经验积累，那就是 Linux 系统高手了...GoAccess 可解析指定的 Web 日志文件并将数据输出至终端和浏览器，基于终端的快速日志分析器，其主要还是实时快速分析并查看 Web 服务器上的统计信息，无需使用浏览器，默认是在终端输出，能够将完整的实时...其效果非常实用； 支持增量日志处理： 可通过磁盘 B + Tree 数据库增量处理日志； 所需配置最少： 可以仅对访问日志文件运行它，选择日志格式后让 GoAccess 解析访问日志并向您进行显示统计信息...，通过终端或简单的在 HTML 输出上应用样式表； 仅一个依赖： 用 C 语言编写，运行它，只需将 ncurses 作为依赖项即可； 对大型数据集的支持： 为大型数据集提供了一个磁盘 B + Tree...B+树数据库比任何哈希数据库都慢，因为它的数据必须提交到磁盘。从而使用 SSD 可以极大地提高性能。

1.6K10

一致性Hash

对 Hash 值，又称"数字摘要"进行数字签名，在统计上可以认为与对文件本身进行数字签名是等效的。而且这样的协议还有其他的优点。 （3）分布式寻址 在分布式系统中，一般需要根据键值映射到对应的机器。...其中哈希算法是最为常用的算法。典型的应用场景是： 有N台服务器提供缓存服务，需要对服务器进行负载均衡，将请求平均分发到每台服务器上，每台机器负责1/N的服务，起到负载均衡的作用。...下一步将各个服务器使用Hash算法计算出一个哈希值，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。...单调性指如果已经有一些请求通过哈希分派到了相应的服务器进行处理，又有新的服务器加入到系统中时，应保证原有的请求可以被映射到原有的或者新的服务器中去，而不会被映射到原来的其它服务器上去。...一致性Hash可以做到每个服务器都进行处理请求，当出现数据倾斜（负载不均衡）时，可以使用虚拟节点来保障分布式系统的负载均衡。 （3）低分散性（Spread）。

1.1K11

02 . MongoDB复制集,分片集,备份与恢复

, 并添加其他服务器以根据需要增加容量, 虽然单台计算机的整体速度或容量可能不高，但是每台计算机只能处理全部工作量的一部分,因此与单台高速大容量服务器相比, 可能会提供更高的效率, 扩展部署的容量仅需要根据需要添加其他服务器...然后，根据散列的分片键值为每个块分配一个范围; 注意：使用哈希索引解析查询时，MongoDB自动计算哈希值。...应用程序也不会需要计算哈希值; 对app库下的vast大表进行hash; # 连接到其中一个mongos mongo --port 38017 admin # 开启数据库分片功能 db.runCommand...admin -d app -c app -o /mongodb/bak/app.json 单表备份至csv格式 导出CSV格式的数据，需要使用--type=csv参数 -f导出的列头 mongoexport...--headerline --file /tmp/user.csv BSON工具介绍 mongodump能够在Mongodb运行时进行备份，它的工作原理是对运行的Mongodb做查询，然后将所有查到的文档写入磁盘

2.5K20

02 . MongoDB复制集,分片集,备份与恢复

, 此外, 基于云的提供程序具有基于可用硬件配置的严格上限, 结果, 对于垂直缩放有实际的最大值; 水平扩展 涉及划分系统数据集并在多台服务器上加载, 并添加其他服务器以根据需要增加容量, 虽然单台计算机的整体速度或容量可能不高...然后，根据散列的分片键值为每个块分配一个范围; 注意：使用哈希索引解析查询时，MongoDB自动计算哈希值。...应用程序也不会需要计算哈希值; 对app库下的vast大表进行hash; # 连接到其中一个mongos mongo --port 38017 admin # 开启数据库分片功能 db.runCommand...admin -d app -c app -o /mongodb/bak/app.json 单表备份至csv格式 导出CSV格式的数据，需要使用--type=csv参数 -f导出的列头 mongoexport...--headerline --file /tmp/user.csv BSON工具介绍 mongodump能够在Mongodb运行时进行备份，它的工作原理是对运行的Mongodb做查询，然后将所有查到的文档写入磁盘

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