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给Linuxswap

有时不足时, 编译xxx报错cc: 编译器部错误:已杀死(程序 cc1) Please submit a full bug report, with preprocessed source if DZTS -c usrlocalsrcphp-7.0.23extfileinfolibmagicapprentice.c -o extfileinfolibmagicapprentice.locc: 编译器部错误 full bug report,with preprocessed source if appropriate.See for instructions.make: *** 错误 1解决方法:这个原因是不足 , 在linux下临时swap空间 step 1:   #sudo dd if=devzero of=homeswap bs=64M count=16   注释:of=homeswap,放置swap 的空间; count的大小就是的swap空间的大小,64M就是块大小,这里是64MB,所以总共空间就是bs*count=1024MB.这里分配空间的时候需要一点时间,等待执行完毕。

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阿里面试题及答案详解(一)(逐行代码注释并附解题思路)

定义父类,名字是自己取的class Product { 通过构造器接收属性值_id、_region、_name constructor(_id, _region, _name) { ID属性 this.id = _id; 地域(region)属性 this.region = _region; 名称(name)属性 this.name = _name; }}----5、为子类ECS实例(instance (_id, _region, _name, _instance) { 将通用属性传递给父类 super(_id, _region, _name); 实例(instance)属性 this.instance PPAS} 定义父类,名字是自己取的class Product { 通过构造器接收属性值_id、_region、_name constructor(_id, _region, _name) { ID属性 this.id = _id; 地域(region)属性 this.region = _region; 名称(name)属性 this.name = _name; } 返回所有成员变量

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    kubernetes从懵圈到熟练 – 集群伸缩原理

    节点原理阿里云K8S集群可以给集群节点的方式有,添已有节点,集群扩容,和自动伸缩。其中,添已有节点又可分为手动添已有节点和自动添已有节点。 这个token(key)在的价值,是其可以让attach_node.sh脚本,以匿名身份在ECS上索引到集群的基本信息(value),而这些基本信息,对节点准备至关重要。 当ECS重启之后,会自动执行Userdata里边的脚本,来完成节点添的过程。这部分容,大家其实可以通过查看节点userdata来确认。! 下图是管控通过ESS从无到有创建ECS的过程。?自动伸缩前边三种方式是需要人为干预的伸缩方式,而自动伸缩的本质不同,是它可以在业务需求量的时候,自动创建ECS实例并入集群。 其次,通过集群扩容入的节点,则在上边的基础上,了断开ESS和ECS关系的操作。此操作由管控调用ESS API完成。?

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    在直播app制作过程中,服务器是如何配置的?

    :一对一直播系统的ECS可以少买1台,因为不需要socket):ECS:2台(以下是配置参数)CPU:4核,:8GB,带宽:20M(包含socket和web)。 CPU:4核,:8GB。RDS:1台。CPU:4核,:8GB,关系数据管理系统:mySQL 5.7(做好读写分离)。同时开通相关云储服务。 ECS:3台。CPU:8核,:16GB,带宽:其中1台服务器带宽30M(用于socket),另外2台带宽5M(用于WEB)。REDIS:1台。CPU:8核,:16GB。RDS:1台。 ECS:4台。CPU:8核,:16GB,带宽:其中2台服务器带宽50M(用于socket),另外2台带宽10M(用于WEB)。 4、第N阶段:总的原则就是:随着人数的多,服务器配置升级,服务器数量逐渐,带宽调高,如果有做负载分发需求的可以配下负载。以上,就是直播app制作过程中,对于服务器的配置参考。

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    用“弹性伸缩”需了解客户什么信息?

    一、什么是弹性伸缩能力 管理员可以自由设置,当cpu、等当前监控值高于某阀值时,自动ECS云主机。当低于某阀值时,自动减少ECS云主机。? 二、为什么不能任意使用弹性伸缩服务举个例子,如果某客户正在使用IE浏览器访问某ECS云主机上的网站,并用帐号密码登录了该网站,而该ECS主机因负载较低被弹性伸缩服务强制退出,那么该客户的登录状态将断开, 三、如何才能正常使用弹性伸缩服务就上面的例子,如果用户的登录状态Session没有在ECS云主机上储,而是放在了共享储中,如RDS数据库中。 即使ECS被强制下线,客户业务被重新分配到另一台ECS中进行业务使用,登录状态仍然能够在RDS中被找回,客户业务不会中断。 总结,如果需要使用弹性伸缩服务,客户的业务必须进行改造,将云主机上储的有状态化的数据(如Session数据)移植到RDS、Redis等共享储中,简称需要“业务无状态化”。

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    2018 年,Unity 带来了新的 ECS

    维护多态指针但没有构造对 CPU 友好的结构,cache miss 和换页的问题依然困扰着开发者。----时光荏苒,2018 年的 GDC 大会上,Unity 带来了他们全新的 ECS 系统。 Jobs 系统image.png这张图展示了近年来 CPU 产品单核性能和核数的长曲线。可以看到随着时间线核数长率不断上升,单核性能长率不断下降,多核能力变得愈发重要。 这部分应该是 Unity 自己实现了管理,视频中还提到 IJobParallelFor 这个接口,可能还有一些其他的硬核改造(如 SIMD ?)。 (原型,理解为数据关系),同样的 Archetype 储在相邻的。 对每一个 Archetype,都维护了一连串连续的 Block,其中的 Component 在这些块中紧密地连续排布。

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    如何利用开源DevOps工具完成云上的自动运维

    容概况云计算的特点是开箱即用,可以随时的扩缩容,不用考虑硬件的损坏问题,也有丰富的云服务和云平台供我们选择。 应用场景解析四随着应用的和业务的发展,我们的基础设施的资源也在。我们希望能够把应用和基础设施做一个分组,也就是通过打标签的方式,把哪些资源属于哪一个应用做分类。? 就需要ECS以承载更多的并发和访问量,所以需要扩容一台与线上应用一致的ECS挂载到SOB上面,这里的一个关键点是扩容一台与现上应用一致的ECS。 Packer主要的思想也是通过模板来定义一些容,然后创建镜像。 第一条线可以利用Packer去而生成镜像,自动的储到自定义镜像列表当中,然后用Terraform创建更新或者销毁这些基础设施。在创建ECS的时候,我们可以选择Packer创建出来的那个镜像ID。

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    Unity 01 - ECS概念

    的工作模式:ECS的行为(System)和数据(Component)分别实现Entity中储多种数据(Component)如果储在Entity中的Component满足本组的数据列表, 则由System 执行行为ECS优势Component是sturct而不是class, 这意味着我们在储数据是的时候不是通过new到heap中, 离散到储, 而是在中连续对其储. 值得注意的是, NativeArray将native直接暴露到managed code中, 从而使得managed和native之间数据共享.基于Burst Compile, 可以生成优于MonoBehabiour 的机器码, 以预编译时间为代价, 提高运行时效率.基于Job System, System在调度jobs的时候会把任务放到队列中, 由worker threads多线程完成, 并通过细粒度话数据的读写权限 , 速执行, 提高CPU的利用效率.

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    decs - 一个简洁的C++ ECS实现方案

    Archetype based ECS布局 decs是跟U3D的Archetype based ECS实现思路基本一致的一版ECS实现, 它的主要特点是将包含的Compnent数量和类型相同的Entity Archetype部分5.1 Archetype布局 decs没有使用额外的分配器, 而是自己实现的, 这也跟ECS本身一般使用SoA数据布局方式, 同类型Component储在连续的上, 被复用一次该计数1).6.2 World World是decs的操作入口, 对Entity的删除操作, 以及对Entity上的Component的删操作, 以及对所有Component的遍历操作 其实会在Chunk块上留下hole, 但这点对于服务器来说影响不大, 留下的hole马上会被新分配的同Archetype的对象填充上, 暂时不需要考虑这部分对的影响.6.2.3 Entity添Component 遍历是ECS最核心的地方, ECS数据组织的方式也是为了最好的速对象的遍历, 主要的处理过程如下: 生成符合处理函数需要的Query 利用Query筛选出合适的Archetype 对Archetype

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    Redis数据多了,是该还是实例?

    纵向扩展:升级单个 Redis 实例的资源配置,包括容量、磁盘容量、使用更高配置的 CPU。 就像下图中,原来的实例是 8GB,硬盘是 50GB,纵向扩展后,到 24GB,磁盘到 150GB。 横向扩展:横向当前 Redis 实例的个数,就像下图中,原来使用 1 个 8GB 、50GB 磁盘的实例,现在使用三个相同配置的实例。?那么,这两种方式的优缺点分别是什么呢? 第一个问题是,当使用 RDB 对数据进行持久化时,如果数据量,需要的也会,主线程 fork 子进程时就可能会阻塞(比如刚刚的例子中的情况)。 总结上述讲述切片集群在保大量数据方面的优势,以及基于哈希槽的数据分布机制和客户端定位键值对的方法 在应对数据量扩容时,虽然这种纵向扩展的方法简单直接,但是会造成数据库的过大,导致性能变慢。

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    IBM X3850 X6服务器条插法

    3850 X6由5个模块组成,最左侧是储模块,其余4个带有风扇的则是计算模块(每个模块带有两个风扇),每个模块含有一颗英特尔至强E7 v2处理器与24个DIMM,最大容量可达1.5TB。 001.jpg 正面图 222.jpg 背面图2.插装顺序每个计算模块上插槽安装的顺序如下表: 333.jpg 444.jpg 3.插装实例1一台X3850 X6服务器,2个计算模块,准备装入 16条同品牌同型号容量为16GB的DDR3。 插入方法:这种情况在每个计算模块上插入8条,每个计算模块单面插入4条,插入顺序如下: 555.jpg 4.插装实例2一台X3850 X6服务器,准备装入32条两种不同品牌容量为8GB的DDR3 插入方法:这种情况下,在每个计算模块上插入同品牌同型号的条16条,具体顺序如下: 666.jpg

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    网站“动静分离”分析及实战

    0x01网站“动静分离”分析(一)动静分离简析普通建站,只需一台服务器即可,这就意味着一个网站的所有资源全部放于本地(服务器里)。随着网站的数据日益,服务器磁盘看着变小,网站处理速度会越来越慢。 因为不用载那些静态文件,所以降低了服务器带宽需求。网站瞬间载,不会出现卡顿的问题。2.海量储空间储费用最低服务器在磁盘满了之后,扩容所需的投资是巨大的。而使用对象储基本是不用在意的。? 该架构优势十分明显:降低Web服务器负载,静态文件访问负载全部通过CDN;储费用最低,OSS的储费用仅为ECS磁盘费用的50%;海量储空间,无需考虑储架构升级;流量费用低,相比直接通过OSS访问 ,除极少额外的回源流量外,主要流量使用CDN流量,单价最低只需0.26GB,远远低于OSS直接访问的外网流量单价。 第五步:在原本ECS系统中,找到原本访问静态文件的代码,把访问URL修改为速访问的地址。大功告成,以后用户访问您的网站的静态文件就全部通过OSS+CDN的方式访问,不再占用您ECS的资源。

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    FusionSphere Openstack 虚拟机创建流程

    主要作用是避免 Nova Compute服务直接访问数据库,系统的安全性,组件之间解耦合,Nova Conductor提高RPC调用的,这样就会提高了操作的并发。 Nova-compute 根据创建要求占用相应的 CPU、资源,完成后把消息发给 Nova-conductor,让他在数据库部刷新虚拟机的状态。6. EVS 服务发放云硬盘及挂载云硬盘至 ECS 的业务流1. VDC 管理员或 VDC 业务员通过 EVS 控制台申请储资源。2. EVS 控制台通过 ECS UI(EVS),将请求下发给组合 API(EVS)。3. 组合 API 将请求分发到 Cinder。4. Cinder 根据申请储资源的策略在储池创建卷。5. VDC 管理员或 VDC 业务员通过 EVS 控制台将申请的储资源挂载至云服务器。 a. EVS 控制台通过 ECS UI(ECS),将请求下发给组合 API(ECS)。 b.

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    使用容器构建微服务体系结构

    为了解决这个问题,当时流行的 Web 服务器了对模块的支持。 图4描绘了一个单片架构: 单片架构在许多问题。首先,随着功能和服务被添到应用程序中,代码库将变得更复杂。这可能令新开发人员望而生畏。 如果一项服务占用大量,另一项占用大量 CPU,则必须为服务器配备足够的和 CPU 以处理每项服务的基准负载。 如果每个服务器都需要大量的 CPU 和,成本将会很高,如果使用负载均衡来横向扩展应用程序,会剧此问题。最后,更微妙的是,工程团队的结构往往会随着时间的推移而开始反映应用程序架构。 这会导致过度配置并成本。如果服务以不同的编程语言实现,这意味着每个服务的部署需要一套完全不同的库和框架,以便部署到服务器组合中。 救援容器 Linux容器可以帮助缓解微服务架构中的许多挑战。

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    ECS初探

    这样我们可以用菲涅尔反射, 来计算一束光线有多少反射出去(BRDF项),有多少进入物体部进行次表面散射(Diffuse项), 然后把两部分起来就行了。 由于不同角度、不同粗糙度损失的能量是完全不同的,因此直接一个Diffuse是完全错误的。计算机视觉识别材质采用了这种方法。如果你用了这种做法,别说闫神教过你。 这些信息量并不算大,所以上面提到的坑问题也就不在了。----下面开始进入正题。关于ECS,我大概花了一周时间来学习理论知识。 ECS早已有之,但是它真正在国火起来,应该要从《守望先锋》架构设计和网络同步算起。在看完《守望先锋》架构设计和网络同步之后, 我接着看了一下Wiki。 在新一个系统时,我往往会单独设计他的数据结构,并储在数据库的不同位置。而所有系统最终是通过UID这个entity_id来关联起来的。

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    Unity手游实战:从0开始SLG——ECS战斗(一)ECS设计思想

    ECS设计理念并不是一个新兴的事物,早在90年代就在了。但是走入大众视野则要归功于《守望先锋》这款游戏。 面向数据的编程 从17年到现在,ECS在游戏程序员里应该是急速膨胀的话题,有很多很多优秀的文章都介绍过ECS了。 用ECS插件, jobs System burst编译器等技术容,来打造一个DOTS的开发理念。所以扯了这么多,ECS究竟是什么? 特别是战斗部分,了表现组件就有表现,可以放在客户端,不的话就是纯逻辑,放在服务器。怎么样,一套代码又能做服务器,又能做客户端。 还有还有,这种面向数据的方式,让排列天然紧密。 非常适合现代CPU的缓机制,极大CPU的缓命中率,大幅提升性能。所以仅仅是多写了一些代码,带来了这么多的优势,为什么不去用呢?

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    网站数据多 访问量大后 扩容配还是动静分离?

    一、扩容配的传统方法一般网站应用和数据放在同一个服务器中,起步配置1核CPU、1G、1M带宽,这样子初期能满足一个小型网站的需求。后面随着数据多和访问量大,就要逐步至更大的配置。 这个意思说起来就是把数据库放在阿里云数据库主机上;图片视频、文档资料放在阿里云OSS对象储上,这样ECS服务器只负责网页文字容的访问,压力减轻很多。 但是据他说现在日流量很大,给数据库的压力也不小,正在考虑单独购买云数据库,做到彻底的动静分离,减轻ECS云服务器的压力。这样才能有效提高服务器效率,解决客户访问中的最后一个痛点,快打开速度。 因为你可以选择服务器数量或升级配置。 来处理这些访问,后端用ECS云服务器、云数据库、对象储分担压力。

    51010

    数栈技术分享:OTS数据迁移——我们不生产数据,我们是大数据的搬运工

    表格储的数据模型以「二维表」为中心。表有行和列的概念,但是与传统数据库不一样,表格储的表是稀疏的每一行可以有不同的列,可以动态或者减少属性列,建表时不需要为表的属性列定义严格的 schema。 所以可以按如下两种方式实现全量+量的数据迁移:分区键包含范围信息(如时间信息、自ID),则以指定range为切分点,分批次迁移。 三、正式迁移阶段1、OTS数据静默OTS的数据静默主要是通过观察对应表的数据是否在变化来判断,校验方式主要包括行数统计、容统计。 2)容统计由于部分数据表分区键对应的值比较单一,导致数据全部储在同一个分区。 若采用hive统计行数会耗时太久,所以对于这个表使用datax将OTS数据导入oss的方式进行容统计,具体操作如下:进入脚本所在路径 登录上述表格对应的ECS,进入datax所在路径;执行容校验 a

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    云计算的弹性伸缩是什么意思?云计算弹性伸缩的应用场景有哪些?

    横向弹性伸缩是通过ECS实例资源,将ECS实例资源整合成一个整体来实现的,而纵向弹性伸缩是在固定的ECS实例资源的基础上通过配置来实现的。 横向弹性伸缩具有很强的扩展性,而纵向弹性伸缩的扩展性没有横向弹性伸缩的强,比较配置不可能无限制的。云计算的弹性伸缩是可以自行调控使用哪种弹性伸缩。 云计算弹性伸缩的应用场景有哪些1、购物类网站:像大型的购物网站,到购物活动的时候,用户访问量会巨,这时可以使用弹性伸缩的定时伸缩功能,可将需要弹性伸缩的时间段设置好。 2、视频直播类网站:一般的视频或是直播类的网站,可能会有某一个不确定的时间段用户量会突发巨或巨减的情况,这就需要用到云计算弹性伸缩的根据负载智能伸缩的功能。 3、游戏的网站:很多人都会在下班的时间段玩一会儿游戏放松一下,因此游戏的网站在中午12点左右,下午6点以后,用户访问量会

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    Unity手游实战:从0开始SLG——ECS战斗(二)Entitas插件

    Entitas是一个超级快速和轻量级的ECS框架,为Unity特殊设计,并且使用C#语言进行开发。部的缓性能和组件快速访问速度都是无与伦比,并且它还经过了良好的设计来应对垃圾收集。 比如一个Entity失去了Position组件,或者一个Entity了Position。 ),所有你最好按照下面这样添系统:? Entitas提供了Event的标签,在外部可以监听这些事件,一旦事件就会被外部捕捉到,从而获取部携带的数据,完成传递。?上图就是一个ECS外部监听部Position移动的实现。 Entitas要想实现ECS本身的排布上的优化,对开发者有较高的要求,至少在写功能的时候能在脑海里想象出来我的数据结构在里现在是什么情况,这对于大多数开发来说还是比较难的,所以使用Entitas

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