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journalctl命令

-o, --output=: 控制所显示日志条目的格式,采用以下选项之一: short: 默认值,生成与经典syslog文件格式基本相同输出,每个日志条目显示一行。 short-monotonic: 非常相似,但是显示是monotonic时间,而不是wallclock时间。 verbose: 显示具有所有字段完整结构条目。 json-sse: 将条目格式化为JSON数据结构,但将它们包装为适合服务器发送Eventsm格式。 cat: 生成一个非常简洁输出,只显示每个日志条目的实际消息,没有元数据,甚至没有时间。 如果指定了32个字符ID,则可以选择后跟偏移量,该偏移量标识相对于boot ID给定引导,负值表示较早引导,正值表示较晚引导,如果未指定offset,则假定值为零,显示ID给定引导日志。 .]: 以消息id形式列出消息目录内容,以及它们简短描述字符串,如果指定了任何128位id,则只显示那些条目

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HBase Schema 设计

如果在写入时未指定时间,则使用当前时间。如果读取时未指定时间,则返回最新时间单元值。每个列族单元值版本数量由 HBse 分别维护,默认保留三个版本数据。 一个行键映射一个列族数组,列族数组中每个列族又映射一个列限定符数组,列限定符数组中每一个列限定符又映射到一个时间数组,每个时间映射到不同版本值,即单元本身。 如果我们要查询行键映射条目,则可以从所有列中获取数据。如果我们要查询指定列族映射条目,则可以从该列族下所有列中获取数据。如果我们要查询指定列限定符映射条目,则可以获取所有时间以及相关值。 默认情况下仅返回最新版本数据,我们可以在查询中请求多个版本数据。可以认为行键等价于关系数据库主键。在创建后,我们不能选择其他列将作为行键。 每个列族应该有多少列。 列名是什么,尽管无需在创建时定义列名,但是在写入或读取数据时需要知道它们。 单元中应该存储什么样数据。 每个单元中存储多少个时间版本。

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    一大波轻量级工具升级重磅来袭

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    conntrack检查和修改跟踪连接

    您可能会注意到,每行两次显示地址和端口号,甚至是反向地址和端口。这是因为每个条目两次插入到状态中。第一个地址四元组(源地址和目标地址以及端口)是在原始方向上记录地址,即发起方发送地址。 “sudo sysctl net.netfilter.nf_conntrack_timestamp=1”记录每个连接“开始时间”。 删除条目 在某些情况下,您想从状态中删除条目。例如,对NAT规则更改不会影响属于中流数据包。 insert_failed:数据包开始新连接,但是插入状态失败。例如,当伪装时NAT引擎恰巧选择了相同源地址和端口时,可能会发生这种情况。 drop:数据包启动一个新连接,但是没有可用内存为其分配新状态条目。 early_drop:conntrack已满。为了接受新连接,丢弃了没有双向通信现有连接

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    Apache Hudi重磅RFC解读之记录级别全局索引

    基于RecordKey进行hash,映射到桶。桶和RecordKey映射一旦确定后就不会变化。 对于提交时间,我们要么依赖文件名要么依赖提交元数据,而不是值里包含时间,因为这样会让索引大小爆炸。 3.5 索引删除 可以使用特殊值,如添加一个对应null值条目,所以在索引查找时,可以继续使用相同并发度,但是如果返回多个值时选择最新值,例如HFile1为Record1返回FileId1,HFile3 对于提交时间,我们要么依赖文件名要么依赖提交元数据,而不是值里包含时间,因为这样会让索引大小爆炸。 我们可以存储每个HFile所有条目,在查找时,如果查找 < 30%条目,可以使用随机seek,否则进行全扫描。

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    服务注册组件学习--zookeeper、eureka、ETCD

    zk群首有可能崩溃,因此需要选举新群首,其中zxid高32位epoch时间错代表了管理权变化时间每个时间代表每个群首统治时间,因此可以很容易根据epoch整理出事务顺序,这样就算群首崩溃可能很快恢复 为了保证第一点,老群首崩溃后,选出新群首不会马上处于活动状态,而是先确认仲裁数量服务器认可当前这个群首时间,即新群首事务时间一定是最新。 ,就会从注册中剔除 获取注册 client向server获取注册信息,缓存到本地 服务下线 client在程序关闭时会发送取消请求,Eureka服务器收到后从注册中剔除 4.1.2. 日志复制 日志复制中名词解释: log entry:一个日志条目,该条目中包含以下信息:任期号、条目值 log index:每个条目会有一个索引值,记录被更新顺序。 第一个特性基于以下进行保证:leader在每个任期内,保证一个log index只创建一个log entry,可以理解为联合主键 第二个特性由每次收到心跳包后一致性检查所保证,leader将新条目附加在日志中发给

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    我用几个bit实现了LRU,你不好奇吗?

    查询时,利用哈希,可以在O(1)复杂度下快速找到某个key是否在缓存(链表)读取出值;每次访问后,会将缓存条目移动到链表头。 每个缓存数据除了key-value之外,额外多保存一个最后访问时间last_read_time。发生缓存置换时,随机选出N个缓存数据,淘汰掉其中最久未被访问数据。 比较容易可以想到是,可以参考redis实现,每个缓存数据记录下最后访问时间,置换时,在选择组中淘汰掉最老数据即可。 但是,这对于”寸土寸金“CPU缓存来说,额外存储一个时间,对缓存空间消耗还是有点太“奢侈”了。 0代要被淘汰,当缓存被访问时,将这个bit设置为1,置换时查找0缓存数据替换出去。当选择缓存条目全为1时,将选择组中缓存条LRU位全部重置为0。

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    《一起学mongodb》之 第二卷 部署方式(一)

    「主从同步流程:」 1.主节点接受用户写请求,更新用户和oplog。 oplog」,来完成数据同步,这是属于「增量同步」 当然还有两种情况是全量同步 新 slave 节点进入 slave 节点数据落后太多(slave 节点最新数据时间小于 oplog 最老数据时间 如果新选择主节点立刻挂掉,至少需要 30s 时间重新选主。 同步源必须是在线且可访问。 同步源必须比该成员具有更新oplog条目(即同步源数据同步领先于该成员)。 同步源必须是可见。 同步源必须和主节点最新oplog条目同步时间相差在30s之内。 - 同步源必须和主节点最新oplog条目同步时间相差在30s之内。- 如果该成员是可创建索引,则同步源也必须可创建索引。- 如果该成员可参与副本集选举投票,则同步源也必须具有投票权。

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    庖丁解牛 | 图解 RocketMQ 核心原理

    Broker 时间。 NameServer 以每10s频率清除已宕机 Broker,NameServer 认为 Broker 宕机依据是如果当前系统时间减去最后一次收到 Broker 心跳包时间大于120s。 当 Broker 宕机后,虽然消息发送者无法第一时间感知 Broker 宕机,但是当消息发送者向 Broker 发送消息返回异常后,生产者会在接下来一定时间内,例如5分钟内不会再次选择该 Broker上队列 其文件由40字节文件头、500W个 Hash 槽,每个 Hash 槽为4个字节,最后由2000万个 Index 条目每个条目由20个字节构成,分别为4字节索引key HashCode、8字节消息物理偏移量 、4字节时间、4字节前一个Index条目( Hash 冲突链表结构)。

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    消息队列| RocketMQ 核心原理

    Broker 时间。 NameServer 以每10s频率清除已宕机 Broker,NameServer 认为 Broker 宕机依据是如果当前系统时间减去最后一次收到 Broker 心跳包时间大于120s。 当 Broker 宕机后,虽然消息发送者无法第一时间感知 Broker 宕机,但是当消息发送者向 Broker 发送消息返回异常后,生产者会在接下来一定时间内,例如5分钟内不会再次选择该 Broker上队列 其文件由40字节文件头、500W个 Hash 槽,每个 Hash 槽为4个字节,最后由2000万个 Index 条目每个条目由20个字节构成,分别为4字节索引key HashCode、8字节消息物理偏移量 、4字节时间、4字节前一个Index条目( Hash 冲突链表结构)。

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    Kafka生态

    每个版本Confluent平台都包括最新版本Kafka以及其他工具和服务,这些工具和服务使构建和管理事件流平台更加容易。 默认情况下,数据库中所有都被复制,每个都复制到其自己输出主题。监视数据库中或删除自动进行调整。 Kafka Connect跟踪从每个中检索到最新记录,因此它可以在下一次迭代时(或发生崩溃情况下)从正确位置开始。 时间列:在此模式下,包含修改时间单个列用于跟踪上次处理数据时间仅查询自该时间以来已被修改行。 时间和递增列:这是最健壮和准确模式,将递增列与时间列结合在一起。通过将两者结合起来,只要时间足够精细,每个(id,时间)元组将唯一地标识对行更新。

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    Kafka Streams 核心讲解

    对于聚合操作,聚合结果时间将是触发聚合更新最新到达输入记录时间。 聚合 聚合操作采用一个输入流或通过将多个输入记录合并为一个输出记录来产生一个新。聚合示例是计算数量或总和。 流对偶性 实际上,在实现流处理用例时,通常既需要流又需要数据库。在实践中非常常见示例用例是电子商务应用程序,该应用程序使用来自数据库最新客户信息来富化客户交易传入流。 流作为:流可以视为更改日志,其中流中每个数据记录都捕获状态更改。因此,流是变相,并且通过从头到尾重播更改日志重建,可以很容易地将其变成“真实”作为流:在某个时间点可以视为流中每个最新快照(流数据记录是键值对)。因此,是变相流,并且可以通过迭代表中每个键值条目将其轻松转换为“真实”流。让我们用一个例子来说明这一点。 而此时遍历KTable时,因为这5条记录中有3个不同Key,所以将得到3条记录,每个Key对应最新值,并且这三条数据之间顺序与原来在Topic中顺序保持一致。

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    MySQL 8.0.22 GA!

    TIMESTAMP 检索存储在 UTC 时间值(WL#12535) 新增 AT TIME ZONE 运算符,该运算符可用于检索 UTC 时间 TIMESTAMP 值。 Optimizer 条件下推到派生(WL#8084) 通过将 WHERE 条件从外部选择下推到派生中,来减少了需要处理行数。例如以下这个转换。 该设计从每个连接一个 OS 线程更改为每个可用 CPU 内核一个 OS 线程,从而提高了 MySQL Router 效率。 select_into_buffer_size:控制 fsync 缓冲区大小。在每个 fsync 之后,您可以选择休眠。 设置为 TRUE,则服务器将分配空间使用 NULL 对其进行初始化,并且将日志条目添加到重做日志中以进行恢复。

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    如何把开源项目用好?图解 RocketMQ 核心原理

    Topic 路由信息,记录最后一次收到 Broker 时间。 NameServer 以每10s频率清除已宕机 Broker,NameServer 认为 Broker 宕机依据是如果当前系统时间减去最后一次收到 Broker 心跳包时间大于120s。 当 Broker 宕机后,虽然消息发送者无法第一时间感知 Broker 宕机,但是当消息发送者向 Broker 发送消息返回异常后,生产者会在接下来一定时间内,例如5分钟内不会再次选择该 Broker上队列 其文件由40字节文件头、500W个 Hash 槽,每个 Hash 槽为4个字节,最后由2000万个 Index 条目每个条目由20个字节构成,分别为4字节索引key HashCode、8字节消息物理偏移量 、4字节时间、4字节前一个Index条目( Hash 冲突链表结构)。

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    Flink 状态管理详解(State TTL、Operator state、Keyed state)

    然后不做划分,直接交给用户; BroadcastState:如大和小做Join时,小可以直接广播给大分区,在每个并发上数据都是完全一致。 RocksDB状态后端为每个存储值、列表条目或映射条目添加8个字节; 目前只支持与处理时间相关TTLs; 如果试图使用启用TTL描述符或使用启用TTL描述符恢复先前在没有TTL情况下配置状态, 触发器可以是来自每个状态访问或/和每个记录处理回调。如果这个清理策略在某个状态下活跃,那么存储后端会在其所有条目上为该状态保留一个惰性全局迭代器。 每次触发增量清理时,迭代器都会被提升。 第二个参数:是否为每个记录处理额外触发清理。 TTL过滤器必须解析上次访问时间检查每个正在压缩每个存储状态条目的过期时间

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    线性一致性与全序广播------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记12

    1.更强一致性 大多数分布式数据库至少提供了最终一致性,这意味着如果停止对数据库写操作等待一段时间,最终所有读请求将返回相同值。但是,这是一个非常弱一致性保证,所谓一段时间并不确定。 Lamport时间实现很简单,每个节点有一个唯一计数器标识符,并且每个节点都保存它计数器。 两个节点有时可能具有相同计数器值,但在计数器值之中都包含节点id,所以每个计数器值都可以认为是唯一时间。 显然,如果两个相同用户名账户创建,选择具有较低时间操作成功,因为Lamport时间是完全有序,这种比较是有效。 当然这里可以通过返回最新日志消息位置,通过查询位置,等待所有条目需要读取条目被写入,再进行读操作,便能够达到读操作线性一致性。

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    Hbase-2.0.0_03_Hbase数据模型

    Timestamp 时间每个值一起写入,是值给定版本标识符。默认情况下,时间表示写入数据时RegionServer上时间,但在将数据放入单元格时可以指定不同时间值。 因此,对content:html列请求在戳记t8时不会返回任何值。类似地,请求一个anchor:my.look.ca在时间t9上值不会返回任何值。但是,如果没有提供时间,则返回特定列最新值。 值来自时间t8。 版本通过时间来索引。时间类型是 64位整型。时间可以由HBASE(在数据写入时自动 )赋值,此时时间是精确到毫秒的当前系统时间时间也可以由客户显式赋值,如果应用程序要避免数据版本冲突,就必须自己生成具有唯一性时间每个cell中,不同版本数据按照时间倒序排序,即最新数据排在最前面。

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    使用管理门户SQL接口(二)

    目录详细信息 每个提供以下目录详细信息选项: 信息:类型:类型:无论是,全局临时或系统(仅在选择系统复选框时显示系统),所有者名称,最后编译时间,外部和读取布尔值,类名称,范围大小 Sharded:如果是一个分片主表,那么信息将显示分片本地类和名称,链接到InterSystems类参考文档中相应条目。 如果该是一个碎片本地表,信息将显示碎片主类和名称,链接到InterSystems类参考文档中相应条目。 只有选中“System”复选框时,才会显示“Shard-local”。 目录视图详细信息 Management Portal SQL接口还提供视图,过程和缓存查询目录详细信息: 为每个视图提供以下目录详细信息选项: 查看信息:所有者名称,最后编译时间。 使用“编辑视图”链接保存更改时,此时间更新。 定义为只读,视图是可更新布尔值:如果仅读取视图定义,则它们分别设置为1和0。

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    SQLite3与CC++结合应用

    去官网(猛传送)上下载了最新SQLitedll+源代码,然后就可以开始了。 第一个参数是数据库文件名称,如果没有,那就会自动创建一个。 第二个参数是sqlite3实例句柄指针指针。。 SEC 3: 在数据库中创建插入数据。 第二个参数为要执行sql语句。 第三个参数为回调函数指针。因为这里只是创建和插入数据,并没有数据返回,所以不需要填写回调函数。以NULL代替。 第四个参数为回调函数所要使用参数。同第三条。 因为该回调函数每从数据库中取出一条数据就要调用一次,所以这是最耗时间过程,这块代码应该尽量高效。 这只是一个简单例子,不过已经足够平时小众软件使用了。

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    TCP 窗口缩放、时间和 SACK

    在这种情况下,双方只能使用 64k 窗口大小。幸运是,默认情况下,几乎每个 TCP 栈都支持默认启用了此选项,包括 Linux。 响应方包括了它自己所需缩放因子。 TCP 时间另一个主要功能是更精确往返时间测量(RTTm)。 需要准确 RTT 估算 当两个对等方都支持时间时,每个 TCP 段都携带两个附加数字:时间值和回显时间。 因此,该选项带有两个时间:它发送方自己时间和它从对等方收到最新时间。原始发送方使用 “回显时间” 来计算 RTT。它是当前时间时钟与 “回显时间” 中所反映值之间增量。 当一个或多个客户端发送连接请求而不对 “SYN ACK” 响应做出反应时,也会发生这种情况。这将用不完整连接填充连接队列。这些条目需要几秒钟才会超时。 这就是 TCP 选择性确认(SACK)用武之地了。就像窗口缩放和时间一样,它是另一个可选但非常有用 TCP 特性。

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    庖丁解牛 | 图解 RocketMQ 核心原理

    Broker 时间。 NameServer 以每10s频率清除已宕机 Broker,NameServer 认为 Broker 宕机依据是如果当前系统时间减去最后一次收到 Broker 心跳包时间大于120s。 当 Broker 宕机后,虽然消息发送者无法第一时间感知 Broker 宕机,但是当消息发送者向 Broker 发送消息返回异常后,生产者会在接下来一定时间内,例如5分钟内不会再次选择该 Broker上队列 其文件由40字节文件头、500W个 Hash 槽,每个 Hash 槽为4个字节,最后由2000万个 Index 条目每个条目由20个字节构成,分别为4字节索引key HashCode、8字节消息物理偏移量 、4字节时间、4字节前一个Index条目( Hash 冲突链表结构)。

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