(本文发布时,Harbor在Github上已获得2828颗星:https://github.com/vmware/harbor)
select ...from table where exist (子查询);
Tech 导读 随着业务需求不断迭代,项目代码不断更新,开发人员会考虑代码的可测试性,倾向于编写简单的代码。所以代码圈复杂度是衡量工程代码是否适时重构的重要指标之一。本文意在分享基于python三方库提供一种自动监控工程代码圈复杂度的落地方案。 01
我们都知道,我们每执行一次 SQL,数据库除了会返回执行结果以外,还会返回 SQL 执行耗时,以 MySQL 数据库为例,当我们开启了慢 SQL 监控开关后,默认配置下,当 SQL 的执行时长大于 10 秒,会被记录到慢 SQL 的日志文件中。
1、防火墙可以阻断非法用户访问网络资源,入侵防御可以在线攻击防御,将防病毒网关部署在 IPS之后可以大大减轻防病毒网关的负载,提高了防病毒网关的工作效率。
摘要:本文介绍宜信105条数据库军规,帮助研发团队评估数据库开发质量,达到尽早发现问题解决问题的目标。
目前支持的功能 全自动扫描: python webmain.py -a target.com --> baidu_site && port/dir scan 单目标扫描: python webmain.py -u http://127.0.0.1 --> webscan Portscan && scanDir 多目标探测:python webmain.py -f vuln_domains.txt --> webscan not scanDir 多目标扫描: python we
设置效果 当关联资源/testB的qps阀值超过1时,就限流/testA的Rest访问地址,当关联资源到阈值后限制配置好的资源名
resource:资源名称 limitApp:来源应用 grade:阀值类型,0-线程数,1-qps count:单机阀值 strategy:流控模式,0-直接,1-关联,2-链路 controlBehavior:流控效果,0-快速失败,1-warm up,2-排队等待 clusterMode:是否集群
数字温度计是一种用于测量和显示环境温度的设备。本文章介绍基于STC89C52主控芯片的数字温度计的设计过程和实现原理。该设计采用DS18B20温度传感器进行温度采集,使用LCD1602显示屏进行温度显示,通过按键设置温度的上限和下限阀值,并通过蜂鸣器进行报警。
银行卡扫描识别 Ctrip Tech 背景介绍: 图像识别是人工智能的一个重要领域 。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序,人们提出了不同的图像识别模型。图像识别经历了三个阶段的发展:文字识别,数字图像处理与识别,物体识别。文字识别的研究是从1950年开始的,一般是识别字母,数字和符号,从印刷文字识别到手写文字识别,应用非常广泛。 随着智能手机兴起,手机支付的行为越来越普及。但是用户在手机上输入银行卡卡号时,速度很慢,需要仔细的校对,用户体验很差。美国的PAYPAL 、苹果公司,中国的阿里公司和腾讯都在
Proteus7版本的仿真软件只有SHT11温湿度传感器元件,没有DHT11传感器元件。Proteus8版本经过升级更新后,元件库已添加了DHT11传感器元件。因此,本设计采用Proteus8.6版本的仿真软件进行开发。
在中国移动网页防篡改系统集采项目中,安恒信息力压群芳,作为唯一一家两度通过集采所有关键测试的厂商,于2014年正式成为中国移动网页防篡改系统供应厂商。 中国移动网页防篡改系统集采项目技术标准高,其测试号称业界最严格的测试,且时间跨度大,在这场旷日持久的严酷战役中,很多业界知名厂商折戟沉沙,安恒信息一路披荆斩棘,最终脱颖而出。系统集采项目从多个层面对产品进行测试,如:新建连接数、并发连接数、漏报率、误报率、时延等。安恒信息网站卫士之所以能够在测试中百战不殆的原因是安恒的网站卫士拥有文
Oracle 的11g版本正式发布到今天已经10年有余,最新版本也已经到了20c,但是Direct Path Read(直接路径读)导致性能问题的案例仍时有发生,很多12c的用户还是经常遇到这个问题,所以有必要把这个事情再跟大家讲一遍,通过2个典型案例加深理解。
MAPJION会把小表全部加载到内存中,在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配,由于在map端是进行了join操作,省去了reduce运行的时间,算是hive中的一种优化。
Linux系统自带了很多系统性能监控工具,如top,vmstat,iftop等等,还有一款监视工具glances,它能把其他几个监控的指标都集于一身。Glances是一个相对比较新的系统监控工具,用 Python 编写的,使用 psutil 库从系统获取信息。可以用它来监控 CPU、平均负载、内存、网络接口、磁盘 I/O,文件系统空间利用率、挂载的设备、所有活动进程以及消耗资源最多的进程。Glances 有很多有趣的选项。它的主要特性之一是可以在配置文件中设置阀值(careful小心、warning警告、critical致命),然后它会用不同颜色显示信息以表明系统的瓶颈
运维行业正在变革,推荐阅读:30万年薪Linux运维工程师成长魔法 以前的认知 以前刚接触IT行业,而我身为运维,我以为我所需要做的安全就是修改服务器密码为复杂的,ssh端口改为非22,还有就是不让人登录服务器就可以保证我维护的东西安全。 现在的认知 工作也好几年了,在这摸爬滚打中,遇到了服务器被黑,网站被人DDOS攻击,数据库被篡改等等。服务器也不是你说不让人上就不让人上的,所以IT安全这个话题还是比较沉重的,涉及的东西很多,只有你了解得更多,你才会知道你所了解的安全其实是那么少。 我来说说IT安
今天分享一个 GitHub 上一个实用神器,可以让你的手写稿图片变清晰、图片大小变更小。
随着人们对花卉养殖的需求不断增长,花卉温室的建设和管理成为了一个重要的课题。在花卉温室中,温度是一个至关重要的环境参数,对花卉的生长和发展有着直接的影响。为了提供一个稳定的生长环境,控制温室的温度变得非常重要。
垃圾回收(Garbage Collection,简称GC)是编程语言中自动的内存管理机制,垃圾回收,垃圾指的是不再需要的内存块,如果不及时清理就没有办法再利用。
提到数据挖掘,我们的第一个反应是之前的啤酒和尿布的故事听说过,这个故事是一个典型的数据挖掘关联规则。篮分析的传统线性回归之间的主要差别的差别,对于离散数据的相关性分析;
在日常业务测试中经常会发现页面跳转卡顿、滑动卡顿等等卡顿问题,但是往往发生了卡顿问题也没有什么具体信息提供给开发同学排查问题,所以也就不了了之了。
配置topic级别参数时,相同(参数)属性topic级别会覆盖全局的,否则默认为全局配置属性值。
当往一个集合中插入多个文档后,每个文档经过存储殷引擎后,有一个位置信息,通过这个位置信息。就能从存储引擎中读出该文档。在 mmapv1 引擎下,位置信息是【文件id+文件内 offset】 。在wiredtiger存储引擎里,位置信息是 wiredgiter 在存储文档时生成的一个 key ,通过这个key 能访问到对应的文档。
一旦我们重启应用,Sentinel规则将消失,生产环境需要将配置规则进行持久化 1.pom <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifac
UNDO LOG 的主要目的是完成事务回滚和MVCC 多版本控制中的读取过去事务的问题。
本文对hbase集群进行优化,主要涵盖硬件和操作系统,网络通信,JVM,查询,写入,核心服务,配置参数,zookeeper,表设计等多方面。 我们对hbase的应用主要是用户画像,根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。 一、软硬件优化: 1. 配置内存,cpu HBase的LSM树结构,缓存机制和日志机制对内存消耗非常大,所以内存越大越好。 其中过滤器,数据压缩,多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的,所以cpu也要够强悍 2. 操作系统 选择主流linux发行版,JVM推荐用Sun
设计原理 kafka的设计初衷是希望作为一个统一的信息收集平台,能够实时的收集反馈信息,并需要能够支撑较大的数据量,且具备良好的容错能力. 持久性 kafka使用文件存储消息,这就直接决定kafka在性能上严重依赖文件系统的本身特性.且无论任何OS下,对文件系统本身的优化几乎没有可能.文件缓存/直接内存映射等是常用的手段.因为kafka是对日志文件进行append操作,因此磁盘检索的开支是较小的;同时为了减少磁盘写入的次数,broker会将消息暂时buffer起来,当消息的个数(或尺寸)达到一定阀值时,再f
各位朋友大家好,我是CPP课题组的视觉工程师。这个系列的文章主要介绍计算机视觉尤其是OCR在经济类课题数据采集中的应用以及其实现方法。既是小教程又是学习笔记。
从开篇词我们了解到,本专栏首先会一起讨论一下 SQL 优化,而优化 SQL 的前提是能定位到慢 SQL 并对其进行分析,因此在专栏的开始,会跟大家分享如何定位慢查询和如何分析 SQl 执行效率。在前面两节,会用一些简单的例子让大家学会这些分析技巧。
这一篇先简单总结一下GC的种类,然后侧重总结下G1(Garbage-First)垃圾收集器的分代,结合open-jdk源码分析下重要算法如SATB,重要存储结构如CSet、RSet、TLAB、PLAB、Card Table等。最后会再梳理下G1 GC的YoungGC,MixedGC收集过程。
HBase 的数据存储节点叫做 HRegionServer,每个 HRegionServer 管理很多个 HRegion,Region 是HBase你们数据管理的最小单元,不同的 Region 存放在不同的 HRegionServer 机器上。
最近接了一个新需求,需要获取一些信用黑名单数据,但是找了很多数据源,都是同样的几张图片,目测是excel表格的截图,就像下面这样:
本文将总结一下GC的种类,然后侧重总结下G1(Garbage-First)垃圾收集器的分代,结合open-jdk源码分析下重要算法如SATB,重要存储结构如CSet、RSet、TLAB、PLAB、Card Table等。最后会再梳理下G1 GC的YoungGC,MixedGC收集过程。
简单的说HBase就是一个分布式的可扩展的大数据量的非关系型数据库(NoSQL)。它具有一般的关系型数据 Oracle/MySQL的基础功能如:
A开发板当做主机: 上面连接了光感传感器,ESP8266WIFI模块。通过ESP8266与手机APP之间通信,ESP8266创建热点,配置为TCP服务器模式; 手机APP连接上ESP8266的热点之后,再连接ESP8266创建的服务器,完成通信。 手机APP上通过按钮可以控制B,C开发板上LED灯的开关。
#表示消息体的最大大小,单位是字节 message.max.bytes=6525000 #一些后台任务处理的线程数,例如过期消息文件的删除等,一般情况下不需要去做修改 background.threads =4 #等待IO线程处理的请求队列最大数,若是等待IO的请求超过这个数值,那么会停止接受外部消息 queued.max.requests =500 #broker的主机地址,若是设置了,那么会绑定到这个地址上,若是没有,会绑定到所有的接口上,并将其中之一发送到ZK,一般不设置 host.name=loca
我们前几篇文章介绍了什么是索引,索引分析explain语法的用法,以及索引如何优化等文章,如果大家对这些知识点不熟悉,可以在历史文章里找一下。
花下猫语:近半个月里,我连续写了两篇关于 Python 中内存的话题,所关注的点都比较微小,猎奇性质比实用性质大。作为对照,今天要分享一篇长文,是跟内存相关的垃圾回收话题,一起学习进步吧! 作者:二两
监控系统监控到我们的程序变慢了,怀疑是sql的原因,要怎么去分析排查呢?一般按照如下几个步骤进行:
前面两篇分别说了报警执行器和报警规则的定义及用户扩展加载,接下来就是比较核心的一块了,如何将报警规则和报警执行器关联起来,即当发生报警时,应该call哪一个报警执行器 I. 背景知识点 0. 声明 在正式进入之前,有必要额外声明一下,因为目前的v1版本,没有开放报警规则的自定义,也就是说,目前只支持默认的报警规则,所以接下来的主要内容将集中在 系统默认的报警规则的解析 即基于报警频率阀值,自动选择报警执行器的规则解析 1. 报警规则 如果对于报警规则,依然不是很清晰的,可以阅读一下《报警系统QuickAla
DDoS的攻击方式有很多种,最常见的就是利用大量僵尸网络模拟真实流量访问服务器,从而占用服务器资源和带宽拥堵,导致正常用户无法访问。很多互联网企业都有部署DDoS防御措施,但并不是一套方案就可以一劳永逸的。现在DDoS攻击大多数是复合式攻击,越来越复杂化,不同攻击方式对应的防御措施也不一样,今天墨者安全就来分享一下不同类型的DDoS攻击对应的防御措施有哪些?
组件介绍 在iOS App中,有两种闪退是让人深恶痛绝的,一种是异常退出,另外一种是爆内存杀进程。前者已经有完备的工具协助定位分析,而后者却一直是业界的难以治愈的毒瘤。你是否遇到过线上App因为爆内存导致频繁闪退却又无法获得堆栈信息进行有效定位的困境?你是否费劲心思拿到JestsamEvent文件(系统爆内存日志)却依然束手无策?本文将介绍一款IOS爆内存分析利器,它可以以极其微小的代价让藏匿极深的爆内存罪魁祸首无处遁形——OOMDetector。 OOMDetector是手Q自研的IOS内存监控组件,腾讯
一、操作步骤 1. 首先使用用户登录linux客户端,执行命令 mysql -u mjb -p, mjb是数据库用户名,系统会提示输入密码,输入密码回车,登录成功 2. 输入命令show variab
我们都知道,业务开发涉及到数据库的SQL操作时,一定要 review 是否命中索引。否则,会走 全表扫描,如果表数据量很大时,会慢的要死。
在微服务架构中,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保证服务的稳定性。
MySQL 的慢查询日志是 MySQL 提供的一种日志记录,它用来记录在 MySQL 中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的 SQL,则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10,意思是运行10s以上的语句。
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