随着网站的持续运行,我们可能需要在网站上面添加很多其他网站的标签来进行网站的校验。
Postgres-x2是一个基于pgsql、面向OTLP的分布式数据库,采用了shared-nothing的架构,目标是针对OLTP\OLAP应用能做到可扩展的系统。源码在github上:https://github.com/postgres-x2/postgres-x2 最近在针对 Postgres-x2做压力测试。测试是在一台DEll R510上进行的,该服务器上有4颗X5650和64G内存,另外是两块老式的SSD,型号不详,最大写入速度100M左右。 测试的版本是直接从github上拉下来的,直接编
GTM 提供分布式数据库中所有事务的GXID,并且这些GXID 是唯一的并且是有序的,在事务的开始和结束这段时间保证来控制所有节点中的tuple的可见性.这个功能称之为global snapshot. 并且保证事务的一致性.
吕东昊,iCDO翻译志愿者 谷歌标签管家第二版本中的滚动追踪功能可谓是另一个搜集访客行为信息的利器,什么是滚动追踪?如何设置并实现追踪?本文将为你一一解答。 滚动追踪的概念 如果你想收集更多有关访客行为的信息,可以使用“谷歌标签管家第二版”(Google Tag Manager V2)中设置的“滚动追踪”功能,滚动追踪功能是衡量受众如何浏览你所发布的内容以及阅读量的功能,它让你更进一步了解你的受众行为变得很容易。 好好利用“滚动追踪功能”吧。用户向下滚动页面时,这个功能能够搜集阅读完成度,并以百分比形式来
下面的实现计算当前时区与UTC时间的偏移, #include <stdio.h> #include <time.h> int main() { // 获取系统时间 time_t _rt = time(NULL); // 系统时间转换为GMT时间 tm _gtm = *gmtime(&_rt); // 系统时间转换为本地时间 tm _ltm = *localtime(&_rt); printf("UTC: %s", asctime(&_gtm)); printf("local:
配置系统限制,在/etc/security/limits.conf 文件中添加如下内容:
主编前言: 很多朋友都听说过Tag Management(监测代码管理),但其强大的功能和实现方式,了解的朋友不多。本系列以Google Tag Manager(GTM)为例,介绍如何实现集约化的Tag Management,从而实现更优化的监测代码配置。 这是这个系列的第一篇文章。 Google跟踪代码管理器(GTM)是方便非开发人员进行复杂分析的一项重要工具,其功能在Google Analytics(GA)中是找不到的。在本文中,你会了解到,如何将Google Analytics的功能转移到Google
主编前言: 很多朋友都听说过Tag Management(监测代码管理),但其强大的功能和实现方式,了解的朋友不多。本系列以Google Tag Manager(GTM)为例,介绍如何实现集约化的Tag Management,从而实现更优化的监测代码配置。 这是这个系列的第二篇文章,介绍GTM触发器和代码的创建。 欢迎使用Google代码管理工具第2部分 - 创建代码。 (第3部分,第4部分和第5部将连载发布) 在第1部分中,我们创建了一个Google跟踪代码管理器(GTM)帐户和容器代码,并创建了一个代码
前两天遇到一个面试的小伙伴,他说面试官和他聊得很投机,无意中谈到了DNS请求的过程。他一时语塞随便应付了两句,虽然对方没有追问的意思,但最后面试结果也并不理想。本着边面试边学习的态度,我们来看看DNS请求的过程中涉及到的定义和原理。
熟悉pg的人对pgxc都不陌生,pgxc最初由stromdb公司开发,应用于商业,后来被TransLattice收购并将其开源,也就是现在的pgxl。Pgxc是基于pg的非常成熟的分布式架构,是一款混合负载的htap数据库。国内也有很多基于pgxc来做的分布式数据库,例如华为GaussDB-A,腾讯Tbase,亚信antdb等或多或少都借鉴了pgxc的架构理念。pgxc的总体架构大家都很清晰了,不再赘述。
银行业从最初的手工记账到会计电算化,到金融电子化,再到现在的金融科技,可以看到金融与科技的结合越来越紧密,人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式,为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力。同时互联网金融的兴起是一把双刃剑,带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低,更多的普通大众参与到金融活动中,这让金融信息系统承受了越来越大的压力。于是我们可以看到大型商业银行、保险公司、证券公司、交易所等核心交易系统都在纷纷进行分布式改造,其中数据库作为有状态的应用,成为了信息系统中唯一的单点,承担了所有来自上层应用的压力。随着数据库瓶颈的凸显,进行分布式改造迫在眉睫。
服务流量切换并没有想象中那么简单,因为我们会碰到一个很大的问题,那就是DNS缓存。DNS是我们发起请求的第一步,如果DNS缓慢或错误解析的话,会严重影响读多写多系统的交互效果。
随着全球经济下行压力增大,中美贸易摩擦愈演愈烈,美国一系列的经济制裁和技术封锁使得我们有种被扼住咽喉的感觉,数据库作为基础软件中的重要一环有着很深的技术含量,在这样的大背景下国产数据库厂商开始发力,这其中分布式数据库如雨后春笋般出现,良性的竞争环境使它们都得到了长足的发展,其中不乏优秀的产品,本文主要挑选目前几个相对成熟数据库进行架构特点介绍。
机器准备: 3台虚拟机信息: gtm:a. 版本信息:Linux localhost.localdomain 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux b. IP:192.168.100.199 node1:a. 版本信息:Linux lo
更多参数参考:http://postgres-xc.sourceforge.net/docs/1_1/pgxc-ctl.html
最近公司业务需求,需要使用Postgres-XL 集群,关于这部分知识,网络资料不多。经过一段时间的查询,和各种弯路之后,终于完成安装。将详细步骤完整记录,以备查阅。也希望能帮到需要的人。
Postgres-XL 是一款Postgres-XC升级的产品, 如果说PGXC是在PG添加了集群的功能主打OLTP的功能为卖点, PGXL 是一款基于PGXC添加了OLAP功能的支持MPP架构的, 但不是简单的POSTGRESQL 单机的功能的堆叠,本身基于的是PG早期的9.5 ,目前最新的版本是Postgres-XL 10R1.1 的版本。
(这篇是PG视角看GTM、后面在总结一篇GTM内部逻辑) (前面是一些概念,后面是GDB走读)
(第一篇PG视角、下一篇GTM视角) (前面是乱七八糟的一些概念,最后一部分是GDB走读)
划水了好久,今天来跟大家分享一下如何用一台笔记本,构建一套分布式数据库的实验环境吧。我们使用docker 和 postgres xl 来完成。
MPP结构: 129 GTM节点, 130 coordinator、gtm_proxy、datanode(1、2、3)节点,131 coordinator、gtm_proxy、datanode(4、5、6) 配置文件: #parse mode MPP. #129 gtm, 130 coord1, gtmproxy1 and 3 datanodes, 131 coord2, gtmproxy2, 3 datanodes #user and path pgxcOwner=postgres pgxcU
主编前言: 很多朋友都听说过Tag Management(监测代码管理),但其强大的功能和实现方式,了解的朋友不多。本系列以Google Tag Manager(GTM)为例,介绍如何实现集约化的Tag Management,从而实现更优化的监测代码配置。 这是这个系列的最后一篇。关于如何利用GTM追踪页面的真实的跳出率。 虽然我在写有关GTM的第5篇文章时就说过,那篇文章是GTM的最后一篇文章了。但是我现在又写了第6篇。不过,这篇是Google Tag Manager 101系列文章的最后一篇(当然,我会
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