JAR包错误：Error ：Invalid or corrupt jarfile xxx.jar 错误背景： IDEA 打包springboot 项目为jar包。...打包方法百度了好几种，结果都在运行时报了Error ：Invalid or corrupt jarfile xxx.jar错误。 万万没想到，最后的真凶竟然是。。。。。。智能的IDEA。...然后我们： 图片 图片 等一小会就生成jar包，再扔到服务器启动。ok。
媒体服务器的客户端发布VCR命令，例如播放，录制和暂停，以便于实时控制从服务器到客户端（视频点播）或从客户端到服务器（语音录音）的媒体流。...许多FFmpeg的开发者同时也是MPlayer项目的成员，FFmpeg在MPlayer项目中是被设计为服务器版本进行开发。...不管怎么说，就是不支持的意思，就是无法实现，我尝试了这位博主的方法，然而并没有解决的问题，效果还是原来的效果，还是三秒，真就是三秒啊~ 参考博客：解决Python OpenCV 读取IP摄像头（RTSP等）出现...error while decoding的问题 博主代码实现如下： import cv2 import queue import time import threading q=queue.Queue(...这样就不会导致严重的内存溢出和程序崩溃。
虽然看完一遍，但是这本书内容很深，以后肯定是还要继续翻阅的........单线程其实主要是因为Nodejs是基于V8浏览器引擎，因此具有单线程的特点，而且内存很小。这样就引出了Node的劣势——无法利用多核CPU、如果应用出现问题整个系统也会崩溃、CPU繁忙将会影响IO。...因此异步编程就出现了一些常见的模式： 发布/订阅 这种模式在Nodejs中很常见，像普通的http的on、error或者angular的$watch以及$emit、$broadcast等都是采用这种机制...典型的空间换时间。...老生代： 生命周期长的对象，使用标记清除、标记整理——即标记那些不再使用的对象，回收的时候回收掉这些标记中的对象；由于这种标记方法会出现内存碎片，因此搭配标记整理，可以整理内存。
随着雪亮工程、明厨亮灶、手机看店、智慧幼儿园监控等行业开始将传统的安防摄像头进行互联网、微信直播，我们知道摄像头直播的春天了。将安防摄像头或NVR上的视频流转成...
2.数据删除策略 2.1 数据删除策略的目标 在内存占用与CPU占用之间寻找一种平衡，顾此失彼都会造成整体redis性能的下降，甚至引发服务器宕机或 内存泄露 针对过期数据要进行删除的时候都有哪些删除策略呢...缺点：CPU压力很大，无论CPU此时负载量多高，均占用CPU，会影响redis服务器响应时间和指令吞吐量 总结：用处理器性能换取存储空间（拿时间换空间） 2.3 惰性删除 数据到达过期时间，不做处理...等下次访问该数据时，我们需要判断 如果未过期，返回数据 发现已过期，删除，返回不存在 优点：节约CPU性能，发现必须删除的时候才删除 缺点：内存压力很大，出现长期占用内存的数据 总结：用存储空间换取处理器性能...： 内存占用严重 延时执行，CPU利用率高 拿空间换时间 3：定期删除： 内存定期随机清理 每秒花费固定的CPU资源维护内存 随机抽查，重点抽查 3.数据淘汰策略（逐出算法） 3.1 淘汰策略概述 什么叫数据淘汰策略...当对所有数据尝试完毕，如不能达到内存清理的要求，将出现错误信息如下 (error) OOM command not allowed when used memory >'maxmemory' 3.2 策略配置
* PXE-E63:Error while initializing the NIC初始化网卡硬件时出现错误,建议换网卡。...* PXE-E64:Error while initializing the PHY试图初始化PHY硬件时出现错误,建议换网卡。...* PXE-E65:Error while reading the configuration data读取网卡设置数据时出现错误,建议换网卡。...* PXE-E66:Error while reading the initialization data读取网卡初始化数据时出现错误,建议换网卡。...内容已损坏,建议换网卡 * PXE-E69:Error while setting interrupt无法配置硬件中断,建议换网卡。
因为当我们访问一个服务器时，出现服务卡住不能得到数据，就会认为是“性能问题”。但是实际上这个性能问题可能是有不同的原因，表现出来都是针对客户请求的延迟很长甚至中断。...所以当我们的服务器出现性能问题的时候，就是这几个硬件某一个甚至几个都出现负荷占满的情况。这四个硬件的资源一般可以抽象成两类：一类是时间资源，比如CPU和磁盘读写；一类是空间资源，比如内存和网卡带宽。...所以当我们的服务器出现性能问题，有一个最基本的思路，就是——时间空间转换。我们可以举几个例子来说明这个问题。...由于用户访问的文件往往很集中，所以大量的请求可能都能从内存中找到保存的副本，这样就能大大提高服务器能承载的访问量了。这种做法，就是用内存的空间，换取了磁盘的读写时间，属于用空间换时间的策略。...这种做法也是用空间换时间的策略。
Upstream 语法： server address [paramters] 负载均衡策略或者算法 轮询算法（默认）， 如果后端服务器宕机以后，会自动踢出 ip_hash 根据请求的ip地址进行...timeout; 配置块：http、server、location 这个配置表示当向一台上有服务器转发请求出现错误的时候，继续换一台上后服务器来处理这个请求。...默认情况下，上游服务器一旦开始发送响应数据，Nginx反向代理服务器会立刻把应答包转发给客户端。因此，一旦Nginx开始向客户端发送响应包，如果中途出现错误也不允许切换到下一个上有服务器继续处理的。...； 第二个，其实静态文件有一个特点就是基本上变化不大，所以动静分离以后我们可以对静态文件进行缓存、或者压缩提高网站性能 缓存 当一个客户端请求web服务器, 请求的内容可以从以下几个地方获取：服务器、...4 16k #设置gzip申请内存的大小，作用是按指定大小的倍数申请内存空间。
maxmemory 2 OK 127.0.0.1:6379> config get maxmemory 1) "maxmemory" 2) "2" 127.0.0.1:6379> set k1 wang (error...，而服务器却不会自己去释放它们，这对于运行状态非常依赖于内存的Redis服务器来说，肯定不是一个好消息。...如果删除操作执行得太少，或者执行的时间太短，定期删除策略又会和惰性删除束略一样，出现浪费内存的情况。因此，如果采用定期删除策略的话，服务器必须根据情况，合理地设置删除操作的执行时长和执行频率。 5....总结 定时删除 ：对CPU不友好，用处理器性能换取存储空间（拿时间换空间） 惰性删除：对memory不友好，用存储空间换取处理器性能（拿空间换时间） 定期删除：周期性抽查存储空间，随机抽查，重点抽查...（存在漏网之鱼） 6.思考 我们会发现，三种情况都存在瑕疵，如果数据量大，一定会出现内存满了，报OOM！
有需要的同学可以加我的公众号，以后的最新的文章第一时间都在里面，也可以找我要思维导图 ?...缓存雪崩如何出现的？...（1）监控主服务器和从服务器是否正常运行。 （2）主服务器出现故障时自动将从服务器转换为主服务器。 这不就皆大欢喜了吗？...，用处理器性能换取存储空间(拿时间换空间) 优点:节约内存,到时就删除,快速释放掉不必要的内存占用 缺点:CPU压力很大,无论CPU此时负载量多高,均占用CPU,会影响redis服务器响应时间和指令吞吐量...:内存压力很大,出现长期占用内存的数据 不知道大家不知道发现了没有，大部分的算法，不是时间换空间，就是空间换时间。
事件二之tomcat内存溢出崩溃 9.21日下午，发现两个核心服务会不定时出现内存溢出，然后tomcat直接崩溃， 9.22日下午，发现另外一个服务不定期出现tomcat内存溢出问题，同样造成tomcat...原因追溯 死循环 9.21下午出现的两个核心服务不定时出现内存溢出，查询日志发现出问题时间段内会出现大量的服务访问日志，经过追溯代码以后，发现前端的判断逻辑存在问题，会造成服务死循环访问，即A-->...模糊查询 9.22下午出现的另外一个服务内存溢出，经过同样的分析以后，发现是一个模糊查询的请求出现异常了，正常看代码没什么问题，但是分析日志以后发现，都是一些模糊条件比较简单的请求，初步怀疑是数据没做过滤...回到当时内部的多方博弈，业务部门要求换，信息部门要求我们软件供应商写一个保证，更换设备以后，系统100%不出问题。...我们重新把配置文件修改成debug模式，然后启动服务，果然出现了当时的情况，两台服务器CPU飚高了，但是大概10几分钟以后恢复下来了，所以中午重启完以后，我们都去吃饭了，也没管服务器，那时候应该也是CPU
不过好在现在内存的价格越来越便宜，而程序效率越来越重要，空间换时间的这个操作也就越来越有价值。 空间换时间是很多算法和数据结构的出发点，我们当然不可能在一篇文章当中穷尽所有的应用场景。...我们利用了数组下标的有序性来进行排序，这本质上就是一种空间换时间的思路。 记忆化和缓存 我们再来看一个经典的例子，在一些递归问题当中，可能会出现一些子问题被反复求解导致冗余的问题。...在这个问题当中，我们很容易想到，我们能不能这些递归出现的结果都存起来呢？比如当我们执行过一次fib(5)以后，我们就把对应的结果存起来。...几乎所有面向用户的服务器都会使用缓存，当用户登录时缓存用户的信息，这样可以缩短数据查询的时间。...从单机缓存到分布式缓存虽然看起来只是服务器数量的变化，但其实是问题场景的巨大变化，整个复杂度上升了远不止一个层级。
三种保持会话的方式 （一）session机制保持会话 存在的问题 高并发情况下，会占用服务器大量内存 分布式（一个业务分成几个子业务，部署在多个服务器）或者集群（一个业务部署在多个服务器）的时候，session...解决方案 高并发的时候可以将session存储到redis，如果用户长时间没有访问，将session存储到redis，就减少了服务器的压力。...（二）cookie机制保持会话 使用的方法 登录验证后，创建登录凭证（比如：用户id+登录时间+过期时间），将登录凭证进行加密（为了避免暴露信息），加密后写到浏览器的cookie，以后，每次请求都发送cookie...，服务器根据对应的解密算法对其进行验证（或者将加密过的cookie内容存储到数据库，请求服务器的时候，服务器在数据库进行查找）。...不同点 第一种是通过是通过空间换时间，消耗内存存储session对象，但是判断用户状态不用复杂的逻辑。第二种第三种用时间换空间，在服务器端逻辑处理进行判断用户状态。
观察现象是该服务器的ntp时间同步offset过大（下图offset为11376） ? 并在数据库的CTSS日志出现不正常的返回值 ?...node 2 每次重启完以后，都能顺利加入rac集群，更不是时间同步的问题。 补充： 如果集群中的节点连续丢失磁盘心跳或网络心跳，该节点就会被从集群中驱逐，也就是节点重启。...先后采取激活宕掉交换机两个端口和网卡口没有解决问题，最后又采用换线、单独拉线等解决办法，发现线的光衰有点大，但重启问题没有最终解决。 ? 4、是否是硬件的问题？...一般来说大内存的服务器容易出现内存上的问题，现在内存控制器都是集成在cpu里，内存的校验错误和CPU的问题易引起服务器的重启。 好了，下面我们看看MCELOG日志的错误提示 ?...这次内存硬件的问题，在服务器硬件监控平台没有被发现，这个需要联系厂商，继续完善服务器硬件监控的细粒度和敏感性 2、从日志、网络、数据库、系统、硬件等方面全面排查，问题终会被发现。
那么如果服务器返回的XML呢？...= [NSSet setWithObject:@"text/html"]; 也可以直接在AFN源码中添加（不建议使用，这种方式比较隐蔽，当更新过AFN之后这里会还原，出现问题比较难找） ?...mimeType获取 因此以后我们要获取mimeType的时候也可以直接从AFN中复制拿去用喽。 5....总结 我们一般在使用AFN的时候会将他封装到一个工具类中，使工具类成为一个中间层，这样便于我们使用和对代码的管理，以后当AFN更新或者我们要换网络请求第三方类库的时候，直接更改工具类就可以了，其他类中的的网络请求方法都不用改变...，这使我们以后维护代码更加简单快捷方便。
Python初学者编码实践中经常遇到encode error，decode error，如下： 例1： UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character...，或者写文件，或者解析网络报文，或者做str对象处理的时候出现乱码。...因为unicode占用空间大，所以又出现了utf-8。...unicode，用空间换时间（程序都需要加载到内存才能运行，因而内存应该是尽可能的保证快） 2.硬盘中或者网络传输用utf-8，网络I/O延迟或磁盘I/O延迟要远大与utf-8的转换延迟，而且I/O应该是尽可能地节省带宽...utf-8编码的字符串egon了 针对python3如下图 浏览网页的时候，服务器会把动态生成的Unicode内容转换为UTF-8再传输到浏览器 如果服务端encode的编码格式是utf-8， 客户端内存中收到的也是
同时因为 Redis 是单线程的，删除的时间也会占用线程的处理时间，如果删除的太过于繁忙，会不会导致线上读写指令出现卡顿。...的默认值是服务器的最大内存。...总结：用cpu性能换取内存空间（时间换空间）。 惰性删除 当数据到达过期时间时，先不做处理。等到下次访问该数据时，如果数据已过期，再对数据进行删除。...缺点：： 如果一个键已经过期，而这个键又仍然保留在redis中，那么只要这个过期键不被删除，它所占用的内存就不会释放。因此对于内存是很不友好的。 总结：用内存换取cpu处理时间（空间换时间）。...所以定时删除最关键的就在于执行时长和频率的设置，可在redis的配置文件中配置 缓存淘汰策略 当redis的内存占用过多的时候，此时会进行内存淘汰，redis6以后有如下一些策略： noeviction
，定时器任务立即执行删除，相当于消 耗 CPU 来减少内存使用，拿时间换空间。...优点：节约内存，到时就删除，快速释放掉不必要的内存占用 缺点：CPU 压力大，无论 CPU 此时负载量多高，都会去占用 CPU 进行 key 的删除 操作，会影响 Redis 服务器响应时间和吞吐量...这就相当于节约了 CPU 但占用了内存，拿空间换 时间。...在 Redis 服务器初始化时，读取 server.hz 的值，默认值为 10。定时轮询服务器，每秒钟执行 server.hz 次 serverCron() 函数。...在前面用的删除策略可以避免出现这种情况吗？
，甚至引发服务器宕机或内存泄漏。...，均占用CPU，会影响redis服务器响应时间和指令吞吐量 总结：用处理器性能换取存储空间（时间换空间），适用于小内存，强CPU场景 2....只要是调用操作数据的指令，都会先执行expireIfNeeded() 优点：节约CPU性能，发现不得不删除的时候才删除 缺点：内存空间压力很大，出现长期占用内存的数据 总结：用存储空间换取处理器性能 （...空间换时间），适用于大内存，弱CPU场景 3....当对所有数据尝试完毕后，如果不能达到内存清理的要求，将会出现错误信息 影响数据逐出的相关配置 maxmemory：redis可使用内存占物理内存的最大比例，默认为0，表示不限制redis使用内存。
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