keepalive已经不是什么新鲜的概念了，HTTP协议中有keep-alive的概念，TCP协议中也有keep-alive的概念。二者的作用是不同的。本文将详细的介绍http中的keep-alive，介绍tomcat在server端是如何对keep-alive进行处理，以及jdk对http协议中keep-alive的支持。同时会详细介绍tcp中的keepalive机制以及应用层的心跳。
昨晚十点下班，回家花了1个小时写了一篇《一分钟实现分布式锁》，引起读者一些反响，有些朋友反馈“setnx算什么方案”，“没有考虑超时”，“为啥不用zookeeper”，有甚者上升到 “质疑58同城的技术水平”，“拉低了架构师的层次”，“适合小学生阅读”。 给58带来负面的影响实在对不起公司，也抱歉耽误部分同学1分钟时间（还好是1分钟系列），不过大部分读者的反馈是正向的，只生气了5分钟。 技术领域，我觉得了解来龙去脉，了解本质原理，比用什么工具实现更重要： （1）进程多线程如何互斥？ （2）一个手机上两个AP
昨天晚上突然短信收到 APM （即 Application Performance Management 的简称，我们内部自己搭建了这样一套系统来对应用的性能、可靠性进行线上的监控和预警的一种机制）大量告警 画外音: 监控是一种非常重要的发现问题的手段，没有的话一定要及时建立哦
Kubenurse：https://github.com/postfinance/kubenurse
KeepAlive 已经不是什么新鲜的概念了，HTTP 协议中有 KeepAlive 的概念，TCP 协议中也有 KeepAlive 的概念。二者的作用是不同的。本文将详细的介绍 HTTP 中的 KeepAlive，介绍 Tomcat 在 Server 端是如何对 KeepAlive 进行处理，以及 JDK 对 HTTP 协议中 KeepAlive 的支持。同时会详细介绍 TCP 中的 KeepAlive 机制以及应用层的心跳。
本文介绍了分布式服务框架中的容错机制，包括服务降级、失败处理、服务隔离、服务治理等方面，并给出了相关实现和案例。同时，也介绍了服务框架的容错能力，包括服务治理、服务监控、服务恢复等方面，并给出了相关实现和案例。
你知道etcd吗？随着k8s的使用广泛之后，etcd被非常多的人所知道，同时又因为它可靠的分布式特性被很多人喜欢。所以，我准备有几篇博文来记录一下，从基本使用到线上部署再到原理分析，做一个系列。那么，今天先来说说它的简介与命令行的使用。
Ambry一共有三个主模块：Ambry-Server，Ambry-Frontend还有Ambry-Admin。其中，Ambry-Server为其核心，我们从核心开始，一部一部剖析其源码，并会分析它的设计模式。 一个提供各种服务的服务器框架源代码，我们一般从它的Facade类开始入手进行第一步分析。Facade类就是指设计模式中的外观模式的核心类，这个类会包含这个框架几乎所有的模块。一般的，像Ambry这种服务器型框架，都会在整体设计模式上采用单例、桥接还有外观设计模式结合，我们寻找到这个单例Facade类，就能发现这个系统中的所有模块。 Ambry的主要Facade类就是是AmbryServer这个类，它的成员包括：
咱们上文简单说了Gossip协议的原始方案，在真实场景有几百种变种，比较常见的Gossip 协议实现框架有：
第一个就介绍一下，Redis自带的性能检测工具redis-benchmark, 该工具可以模拟 N 个客户端同时发出 Y 个请求。可以使用 redis-benchmark -h 来查看基准参数。
上一篇文章我们学习了如何在netty中搭建一个HTTP服务器，讨论了如何对客户端发送的请求进行处理和响应，今天我们来讨论一下在netty中搭建文件服务器进行文件传输中应该注意的问题。
vivo 人工智能计算平台小组从 2018 年底开始建设 AI 计算平台至今，已经在 kubernetes 集群、以及离线的深度学习模型训练等方面，积累了众多宝贵的开发、运维经验，并逐步打造出稳定的基础容器平台 - AI 容器平台（VContainer）。为了支撑公司 AI 在线业务的发展，满足公司对算力资源的高效调度管控需求，需要将在线业务，主要包括 C 端、推理等业务，由原来的虚拟机或物理机迁移至 AI 容器平台。于是小组从 2020 年初开始，基于在线业务的需求对 AI 容器平台进行进一步建设，并将平台与公司的 CMDB、CICD 等基础模块进行打通，使在线业务能够顺利从虚拟机、物理机迁移至 AI 容器平台。
自从使用了Orabbix监控Oracle以来，很多工作都能够通过这种配置可控的方式处理，有些问题是潜在问题，有些是遗留问题，多多少少还是提高了效率。 最近涉及机房搬迁，我们的Zabbix服务器也在迁移计划中，而因为部署的规模也不大，所以Orabbix和Zabbix Server放在了一起，结果搬迁之后问题就来了，搬迁之后开通了网络防火墙的前提下，系统层面的监控Zabbix Agent表现正常，而原本可用的Orabbix现在没有任何监控信息， 在这种监控基本失效的情况下，我总是不断的收到这
在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，介绍了官方的几个例子，我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练，本文是第五篇，看看Rendezvous 的内部引擎，比如如何处理节点加入，节点离开，等待，心跳等等。
使用python监控memcached基本信息 使用python监控memcached的基本信息，例如：connections、hitRate、freeMemory、memoryUsage、evictions等等。然后自定义zabbix keys值实现自定义监控模版！ 首先安装需要的环境： pip install python-memcached 话不多说，直接上脚本： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'chenmingl
本课程会深入浅出地介绍 MQTT 协议的各种特性，对每个协议特性都辅以具体代码进行讲解，并通过一个 IoT+AI 项目实战来具体展现 MQTT 在移动端、Web 端的使用，MQTT Broker 的架设等场景。
本篇的目的是介绍Python包Domonit, 一个基于Python语言开发的API封装的轻量监控程序.
在微服务化的趋势下，为了最大限度增加扩容缩容的灵活性，名字服务和服务发现等方式就越来越受到青睐了。目前，主流的服务发现组件有：consul、etcd、zookeeper,其中的区别这里就不展开说明了，可以在官网查看这些服务之间的区别。
背景是这样，今天看到监控大盘数据发现协程的数量监控很奇怪。呈现上升趋势，然后骤降。虽然对协程数量做了报警机制，但是协程数量还是没有达到报警阈值，所以没有报警产生。
Oracle对于sys用户的审计是默认的操作，所以不管你开启了什么审计策略，sys的登录等操作都会记录下来，这也是Oracle的默认配置，可能他 们也没有料到有些应用可能把这个影响放大，毕竟频繁登录sys听起来是不现实的。但是放到自动化监控的部分，这个影响就会放大，可能有些功能还不够严谨， 存在一定的问题。 比如下面的这个场景，发现在审计目录下存在着一些细小的文件，生成时间也很紧凑，可见还是有一些操作很频繁的使用了sys,而且生成了意料之外的大批量审计日志文件。 $ ls -lrt|head -5 -rw
大致问题是，TCP 的 Keepalive 和 HTTP 的 Keep-Alive 是一个东西吗？
Jeecgboot-Vue3 采用 Vue3.0、Vite、 Ant-Design-Vue、TypeScript 等新技术方案，包括二次封装组件、utils、hooks、动态菜单、权限校验、按钮级别权限控制等功能。JeecgBoot企业级的低代码平台对应的vue3前端版本！
在线上项目中，很多时候需要起一个daemon做守护进程，用于不停地或以一定间隔地执行工作，比如每隔20s把内存中的数据做快照写磁盘。
MySQL 的高可用方案很多，MHA 算是其中最流行的一种方案之一。目前最新的版本是 0.58，它由两部分组成：管理端（manager）和客户端（node）。了解一个开源项目，阅读源码是一个很不错的选择，我们先从 manager 开始。
本文简要的分析了长连接产生的背景以及所解决的问题，并对比了keep-alive与心跳机制对长连接保活的影响，最后详细的介绍了心跳保活的两个关键因素–DHCP协议与NAT原理。如有不当之处，欢迎批评和指正。
RHEL 7.2使用EMC Powerpath扩容2T磁盘空间，需要添加至以用12C RAC for ASM系统中。下面是具体步骤，主机人员告知扩容别名为data_center_16、data_center_17
相信大家对进度条一定不陌生了，比如在我们安装python库的时候可以看到下载的进度，此外在下载文件时也可以看到类似的进度条，比如下图这种：
本文分析如何处理节点变化。即对成员更改作出反应，并使用新的成员来重启所有workers，从而实现弹性训练。
之前写过一篇文章，介绍Nginx如何监控各server流量，主要是通过新增第三方status模块查看所有server及upstream状态进行查看，之后总有人问有没有办法监控upstream并进行告警，所以今天介绍一下，完整的upstream监控及告警方法
1、del语句删除的是引用，而不是对象。但是，del可能会导致对象，作为垃圾回收。
这里暂且不说 hang 住的原因，仅分析数据库 hang 住，但是 MHA 未触发切换。
Zabbix的网络发现是指zabbix server通过配置好的规则，自动添加host，group，template Zabbix的主动注册刚好和网络发现是相反的，功能基本一致。zabbix agent主动联系zabbix server，server自动添加host，group，template 以上两种方式都是发现host，添加host，而low-level discovery（低级自动发现）更加底层，用于发现item，trigger，graph等等。
HTTP 的 Keep-Alive，是由应用层（用户态） 实现的，称为 HTTP 长连接； TCP 的 Keepalive，是由 TCP 层（内核态） 实现的，称为 TCP 保活机制；
在之前的讲解中，我们已经介绍了TCP协议的一些面试内容，相信大家对于TCP也有了一些新的了解。今天，我们将继续深入探讨TCP的超时重传、流量控制、TCP的keepalive机制以及端口号等相关信息。这些内容对于理解TCP协议的工作原理和实际应用非常重要，希望可以加深大家对TCP协议的理解。
ALL 在nodejs开发的时候 处理过什么windows和mac的平台兼容性问题 兼容环境变量设置 windows不支持 & ,并行执行npm-script用npm-run-all或者concurrently 异步同步化:util.promisify + async/await fs.readFileSync，用fs-extra去代替 拼接路径要用path.join，Unix系是/，Windows是\ …… 设计一个方案，在浏览器中点击一个button，然后能在你的前端项目源码文件中增加一个in
之前已经分析过了keep-alive，最近在使用nodejs的keep-alive的时候发现了遗漏了一个内容。本文进行一个补充说明。我们先看一下nodejs中keep-alive的使用。
一台服务器上开启了3个mysql实例进程，占用不同的端口 3306、3307、3308
TCP 负责在不可靠的传输信道之上提供可靠的抽象层，向应用层隐藏了大多数网络通信的复杂性能，比如丢包重发、按需发送、拥塞控制及避免、数据完整，等等。采用 TCP 数据流可以确保发送的所有字节能够完整地被接收到，而且客户端的顺序也一样。
选择最优网络路径：使用网络监控工具检查 MQTT 客户端和代理之间的连接路径，确保是最短和最快的。
对于Orabbix监控Oracle来说，它是提供了一个相对轻量级的客户端来综合监控多个数据库实例。从这一点来看，它的角色有点类似于工作中使用的SQLDeveloper或者toad这类的工具。 在之前的章节中，先花了些篇幅去比较zabbix和grid control,其实从功能上来看，基于zabbix的Orabbix的监控功能要有限的多。提供的默认模板中，监控触发器不到20个。 自己梳理了一下，默认的监控触发器在15个左右。 故障类型报警对应项错误类型报错简述数据库没有数据响应Oracle:aliveHigh
在性能优化上，最常见的手段就是缓存。对需要经常访问的资源进行缓存，减少请求或者是初始化的过程，从而降低时间或内存的消耗。Vue 为我们提供了缓存组件 keep-alive，它可用于路由级别或组件级别的缓存。
建立一个 MQTT 连接是使用 MQTT 协议进行通信的第一步。为了保证高可扩展性，在建立连接时 MQTT 协议提供了丰富的连接参数，以方便开发者能创建满足不同业务需求的物联网应用。本文将详细讲解 MQTT 中各个连接参数的作用，帮助开发者迈出使用 MQTT 的第一步。
基于QT的QTcpServer类实现简单的HTTP服务器Tinyhttpd。代码存放在Github。
在做过了haprxy负载均衡和动静分离后，haproxy在这两方面的确比nginx更专业一些，session保持，cookie引导，url监测后端，MySQL负载均衡等都是nginx所不具备的；但这并不能就说haprox就能取代nginx，nginx的缓存就是proxy所不具备的。
Nginx 的高并发，官方测试支持 5 万并发连接。实际生产环境能到 2-3 万并发连接数。10000 个非活跃的 HTTP keep-alive 连接仅占用约 2.5MB 内存。三万并发连接下，10 个 Nginx 进程，消耗内存 150M。淘宝 tengine 团队测试结果是“24G 内存机器上，处理并发请求可达 200 万”。
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