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ECS初探

不管怎么样,即然大家都在吹ECS,它肯定是有过人之处的。 抱着试试看的态度,我模拟把我们游戏的客户端逻辑使用ECS进行落地。 第一关就给我难住了,Component到底该如何拆分,拆分粒度是多大。 在新增一个系统时,我往往会单独设计他的数据结构,并存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。 对于这种强耦合的逻辑,我采用了Lua虚拟机的实现方式,我把所有用到的数据全部定义成结构体,然后把buff,hero,heal,skill全部实现为纯逻辑,这些纯逻辑可以直接访问它们需要的任何数据结构。 这样只要我能定精准定义好每个结构的字段的含义,各种逻辑都根据数据的含义来执行相应的计算就好了,模块之间大幅解耦,我想这也是贴近ECS模型的一种实现。同样它也不是ECS,因为逻辑模块之间有相互调用。 但我有两个疑虑: 1.因为战斗系统是我一个人开发的,我当然可以从全局精心设计出合适的数据结构。

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ECS误删文件后恢复数据

数据被误删除后,首先要做的是卸载被删除数据所在的磁盘或磁盘分区。 因为将文件删除后,仅仅是将文件的inode节点中的扇区指针清零,实际文件还存储在磁盘上,如果磁盘以读写模式挂载,这些已删除的文件的数据块就可能被系统重新分配出去,在这些数据块被新的数据覆盖后,误删除的数据就无法恢复 所以,以只读模式挂载磁盘可以尽量降低数据块中数据被覆盖的风险,提高恢复数据成功的几率。 本教程适用的对象是: 磁盘中文件误删除的用户,且未对磁盘进行过写入等操作 网站访问量小、少量ECS实例的用户 需安装的软件及版本:e2fsprogs-devel、e2fsprogs、gcc-c++、 步骤二:使用extundelete模拟数据误删除后恢复的过程 完成以下操作,使用extundelete模拟数据误删除后恢复的过程: 检查ECS现有的磁盘和可用分区,并对/dev/vdb进行分区和格式化。

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    什么是 ECS ?

    云服务器(Elastic Compute Service) 云服务器(Elastic Compute Service,简称ECS)是阿里云提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩展的 IaaS(Infrastructure 云服务器ECS免去了您采购IT硬件的前期准备,让您像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用服务器,实现计算资源的即开即用和弹性伸缩。 阿里云ECS持续提供创新型服务器,解决多种业务需求,助力您的业务发展。 选择云服务器ECS,您可以轻松构建具有以下优势的计算资源: 无需自建机房,无需采购以及配置硬件设施。 快速接入部署在全球范围内的数据中心和BGP机房。 成本透明,按需使用,支持根据业务波动随时扩展和释放资源。 提供GPU和FPGA等异构计算服务器、弹性裸金属服务器以及通用的x86架构服务器。 云服务器ECS的产品组件架构图 ? 参考资料 https://help.aliyun.com/document_detail/25367.html

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    ECS的初步实现

    从我开始研究ECS算起, 到现在已经将近20天了。 第一版ECS库终于实现完成了。先不论性能如何,基本功能都实现了。 在我的理解中,ECS中最复杂的地方是EC部分的管理和查询。 因此,在这个ECS库中主要解决EC的问题,关于S的部分并没有提供。这也是我称它为库而不是框架的原因。 可以让我们写出符合ECS原则,更易读的代码。 同样我们也总会需要在程序的某处,去修改某个特定Entity的某个Component数据。 在我看来,整个ECS的运行机制很像一个巨大的“粉碎机”。 使用相同名字多次调用ECS.fetch_world, 返回的是同一个world对象 local world = ECS.fetch_world("Admin") --注册Component类型。

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    Unity 01 - ECS概念

    ECS概念 传统OOP缺陷 传统OOP下的MonoBehaviour/GameObject模式, 可以非常方便的为创作游戏编写代码, 但是往往在后期会使得代码难以阅读, 维护, 优化, 游戏开销大而性能低 , 这是由一系列因素导致的: OOP模型 Mono编译的非最优机器吗 GC 单线程 ECS模型 ? (数据域), 又包含了行为(Update). 的工作模式: ECS的行为(System)和数据(Component)分别实现 Entity中存储多种数据(Component) 如果存储在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, 这意味着我们在存储数据是的时候不是通过new到heap中, 离散到存储, 而是在内存中连续对其存储.

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    数据迁移(2) - 如何快速迁移

    摘要 在上一篇中我们介绍了数据迁移的套路,但是没有介绍具体的方案,这篇着重介绍下具体的数据迁移方案 一. 设计目标 设计一个数据迁移的方案,需要实现以下目标 迁移速度 qps 需要达到1k,这样能保证1亿的数据能够在1~2天内跑完 迁移qps可控 迁移有可能对线上服务有影响,需要可动态调整qps 数据完整, 不丢失 不能遗漏数据,虽然事后我们有数据校验的过程,但是设计数据迁移方案时,需要尽可能的包装数据不丢失。 进度可控 迁移过程可中断,可重试。比如先迁移10分之一的数据,再继续来 二. 架构设计 数据迁移任务大致分为3个步骤,如下图所示 ? 因为有迁移速度的要求,我们将每个步骤进行分解,确保每个部分可以异步化,并发处理。这样可以提升速度。 遍历数据 完整遍历老的数据库。

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    laravel数据迁移

    数据迁移 迁移就像是数据库的版本控制, 允许团队简单轻松的编辑并共享应用的数据库表结构,迁移通常和 Laravel 的 数据库结构生成器配合使用,让你轻松地构建数据库结构。 如果你曾经试过让同事手动在数据库结构中添加字段,那么数据迁移可以让你不再需要做这样的事情。 每个迁移文件名都包含时间戳,以便让 Laravel 确认迁移的顺序。 --table和--create选项可用来指定数据表的名称,或是该迁移被执行时是否将创建的新数据表。 这些选项需在预生成迁移文件时填入指定的数据表: php artisan make:migration create_users_table --create=users php artisan make migrate:reset 复制代码 使用单个命令来执行回滚或迁移 migrate:refresh命令不仅会回滚数据库的所有迁移还会接着运行migrate命令。

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    Redis数据迁移

    https://blog.csdn.net/xc_zhou/article/details/90550221 键迁移 有时候我们想将一个redis的数据迁移到另一个redis中,redis 提供了三种方式来满足数据迁移的需求,分别是move、dump+restore、migrate move key db Redis支持多数据库,多数据库之间彼此在数据上是隔离的。 move key db就是把指定的键从源数据迁移到目标数据库中。由于多数据库在生产环境中不建议使用,所以此命令很少使用到。 Redis3.06版本之后支持迁移多个键,如果迁移多个键则此处填写空字符串’’ destination-db:目标数据库索引,例如要迁移到0号数据库,这里就写0 - timeout:迁移的超时时间(单位毫秒 ) [copy]:添加此选项后迁移后并不删除源键 - [replace]:添加此选项后,不管目标redis是否存在该键,都会正常迁移进行数据覆盖 - [keys key[key…]]:迁移多个键,例如要迁移

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    Clickhouse 数据迁移

    Clickhouse 数据迁移 Clickhouse 数据迁移 [TOP] 背景 ​ 数据报表即将上线,需准备一个Clickhouse测试库用作后续开发 方案调研 迁移集群实际上就是要把所有数据库 ClickHouse 官方提供的一款数据迁移工具,可用于把表从一个集群迁移到另一个(也可以是同一个)集群。 使用 clickhouse-backup clickhouse-backup 是社区开源的一个 ClickHouse 备份工具,可用于实现数据迁移。 有些地方也不是很清楚,最终决定使用 remote 函数来做数据迁移。 必须为两个相同的库,例如从阿里云Clickhouse迁移数据到本地基本就不可行。

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    数据架构」数据迁移神器 pgloader,迁移各种数据到PostgreSQL

    介绍 pgloader从各种来源加载数据到PostgreSQL。它可以转换动态读取的数据,并在加载前后提交原始SQL。 对于数据库,pgloader连接到live服务,并知道如何直接从它获取所需的元数据。 特征矩阵 下面是根据源数据库引擎所支持的特性的比较。 命令 pgloader实现了自己的命令语言,这是一种DSL,允许指定要实现的数据加载和迁移的各个方面。该语言中提供的一些功能只适用于特定的源类型。 : pgloader [<options>] [<command-file>]...pgloader [<options>] SOURCE TARGET 您可以使用pgloader命令语言拥有一个包含迁移规范的命令文件 ,也可以提供一个数据源和一个PostgreSQL数据库连接目标,以便将数据加载到其中。

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    数据-sqoop数据迁移

    4. sqoop数据迁移 4.1 概述 sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。 导入数据:MySQL,Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系 统; 导出数据:从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库mysql等 ? 导入数据库表数据到HDFS 下面的命令用于从MySQL数据库服务器中的emp表导入HDFS。 增量导入 在实际工作当中,数据的导入,很多时候都是只需要导入增量数据即可,并不需要将表 中的数据全部导入到hive或者hdfs当中去,肯定会出现重复的数据的状况,所以我们一 般都是选用一些字段进行增量的导入 1、将数据从HDFS把文件导出到RDBMS数据库 导出前,目标表必须存在于目标数据库中。

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    Elasticsearch跨集群数据迁移之离线迁移

    跨集群数据迁移 用户在腾讯云上自建的ES集群或者在其它云厂商购买的ES集群,如果要迁移至腾讯云ES,用户可以根据自己的业务需要选择适合自己的迁移方案。 如果业务可以停服或者可以暂停写操作,可以参考离线迁移的四种方案。 离线迁移 离线迁移需要先停止老集群的写操作,将数据迁移完毕后在新集群上进行读写操作。适合于业务可以停服的场景。 api接口,可以通过snapshot api进行跨集群的数据迁移,原理就是从源ES集群创建数据快照,然后在目标ES集群中进行恢复。 elasticsearchdump工具和mysql数据库用于做数据备份的工具mysqldump工具类似,都是逻辑备份,需要将数据一条一条导出后再执行导入,所以适合数据量小的场景下进行迁移; snapshot 的方式适合数据量大的场景下进行迁移

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    Elasticsearch跨集群数据迁移之在线迁移

    本方案旨在通过集群融合的方式帮助用户进行在线迁移,尽量降低迁移过程对业务的影响,同时尽可能提高迁移的自动化程度。 二、整体思路       假定用户原有集群为A,迁移后新集群为B。 首先通过扩容的方式把集群B融合进集群A;然后通过ES的自动搬迁能力,把所有集群A的数据迁移到集群B;最后用户下线集群A即可。 具体迁移操作步骤如下: 1、融合前,对 新建集群 需要确认没有打开权限,如果有打开,需要关闭。 restart_type": "full_cluster_restart" }' 5、对 融合后的大集群 调用 如下接口,将 之前的include 清除,并exclude 掉 用户集群 的节点, 将数据搬迁到 _name" : "{用户节点名1, 用户节点名2...}" } }' 6、数据搬迁完成后,剔除 用户集群 的节点,下线用户集群。

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    Elasticsearch跨集群数据迁移之在线迁移

    本方案旨在通过集群融合的方式帮助用户进行在线迁移,尽量降低迁移过程对业务的影响,同时尽可能提高迁移的自动化程度。 二、整体思路       假定用户原有集群为A,迁移后新集群为B。 首先通过扩容的方式把集群B融合进集群A;然后通过ES的自动搬迁能力,把所有集群A的数据迁移到集群B;最后用户下线集群A即可。 具体迁移操作步骤如下: 1、融合前,对 新建集群 需要确认没有打开权限,如果有打开,需要关闭。 restart_type": "full_cluster_restart" }' 5、对 融合后的大集群 调用 如下接口,将 之前的include 清除,并exclude 掉 用户集群 的节点, 将数据搬迁到 _name" : "{用户节点名1, 用户节点名2...}" } }' 6、数据搬迁完成后,剔除 用户集群 的节点,下线用户集群。

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    数据迁移工具Sqoop

    Sqoop 是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,它是Hadoop环境下连接关系数据库与Hadoop存储系统的桥梁,支持多种关系型数据源和Hive、HDFS、Hbase的相互导入 2、可以自动地完成数据类型映射与转换。导入的数据是有类型的,它可以自动根据数据库中的类型转换到Hadoop中,当然也可以自定义他们的映射关系。 Sqoop主要通过jdbc连接关系型数据库,理论上只有关系型数据库支持JDBC都可以使用Sqoop与HDFS进行数据交互。 Map任务,并行地从HDFS中读取数据文件,将这个数据复制到数据库中。 Sqoop不仅可以用于关系型数据库与HDFS文件系统之间进行数据转换,也可以将数据从关系型数据库传输至Hive或Hbase,而对于数据从Hive或者Hbase 传输到关系型数据库来说,则可以从Hive或者

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    迁移】单实例环境使用数据泵(Data Pump)数据迁移

    生产上遇到Oracle 11g单实例跨平台迁移情况,以下为迁移过程,有不完善的地方欢迎提出改进 一、源库及目标库情况 源库 目标库 IP 10.0.15.XX 10.0.16.XXX 系统版本 windows GB 30 二、迁移方案 源库未开启归档,采用数据泵方式迁移。 三、迁移流程 1、确定业务停机时间 系统管理员与业务确认可停机时间范围,数据库运维通过计算业务数据量,预估迁移耗时,两者结合综合评估后共同确定迁移时间 2、通知系统开发商停业务 数据库运维做好迁移前准备后 ,将所有内存中的数据刷到磁盘,保障数据完整性。 由于之前导入过测试数据,需要正式迁移前删除,步骤5中已经查出所有非系统默认用户 --CASCADE参数会删除用户所有关联对象 DROP USER 用户名 CASCADE; 注意:impdp导入前需要先创建表空间

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    Easticsearch 数据迁移至in

    Easticsearch 数据迁移至influxdb python 需求:将Easticsearch部分数据迁移至influxdb中。 见过从mysql,influxdb迁移至Easticsearch中的,没见过从Easticsearch迁移至influxdb中,迁移数据是一些实时性的流量数据,influxdb时序性数据库对这类数据的支撑比较客观 解决方案:大批量从Easticsearch取数据,两种方案。 1.from...size    2.scroll (类似于数据库的游标)  脚本采用第二种scroll方案对Easticsearch 查询取数据。 @timestamp',     ]     ## 指定search_type="scan"模式,并返回_scroll_id给es.scroll获取数据使用     response= es.scroll

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

    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。 (这里的System肯定不是用到一次New一个,只是方便展示) ECS的优势 经过上面两个示例来看,ECS在写法上面要比传统OOP的方式复杂很多,明明一个对象就可以集中包含的数据要多写这么多的Componet 是的,所以这就是ECS的魅力所在,它让设计分离了。 想象一下你是一个重度的游戏,里面有一个Player对象,对象有非常非常多的数据和逻辑,有很多人的工作都和这个对象有牵连。 ECS的问题 虽然ECS设计初衷是为了解决预测和回滚,但是现在的游戏(包括Unity的演示和推广)都是推荐用来处理大批量数据的(展示性能优势)。 所以在处理小数据的时候,成果并没有那么好,比如UI层面、网络层面等其实就不太适合使用ECS

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    RabbitMQ 集群数据迁移

    RabbitMQ 集群数据迁移,完成集群A 到集群B 的数据迁移。 RabbitMQ 官网有这么一段话: ? 因此集群消息迁移的思路,是备份这些文件夹。 然后还有一段话 ? 大致意思是在恢复数据前,要先恢复元数据。 测试过程: 集群A: ? 集群A 队列消息: ? 数据恢复如下: 1.导出集群A 的元数据。rabbit_n1_2020-3-30.json ? 2. 将集群A的元数据导入到集群B ? ? 3. 可以看到数据恢复了,看下消息是否正确。 ? 这样就完成了RabbitMQ集群数据迁移

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    数据迁移「建议收藏」

    软件支持 1.1下载迁移工具:Navicat_Premium_11.0.10 1.2连接数据库 1.2.1打开Navicat,点击连接。新建MySQL连接和oracle连接。 迁移表结构 3.1打开Oracle的数据库,右击选择传输数据: (图六) 3.2填写传输数据常规信息: (图七) 3.3填写传输数据高级信息: (图八) 3.4迁移完表结构后随机抽取几张表,检查表结构是否正确 改动表结构 4.1迁移完毕后,打开Mysql数据库。执行改动表结构的sql脚本(注意,最好不要直接执行sql文件。 导入数据 *lejobdb中以mr开头的表不要导入数据,否则会报错(原因:这张表中有同样的主键) 6.1打开Oracle数据库,右击选择传输数据:如(图六) 6.2填写传输数据常规信息:如(图七)注意: 检查数据 随机抽取所导数据库中的表,检查当中的数据有没有问题。

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