Linux同平台数据库整体物理迁移 需求:A机器不再使用,要将A机器的Oracle迁移到B机器。 之前写过类似需求的文章:http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/3968504.html 本文这次旨在更多用到自动化通用的整合脚本去实现同平台的数据库整体迁移。
chown -R oracle:oinstall /soft/database/oracle/ chown -R 755 /soft/database/oracle/
参考文档: https://docs.unrealengine.com/4.26/en-US/SharingAndReleasing/Linux/IntermediateLinuxDeveloper/AndroidOnLinux/
select的本质是采用32个整数的32位,即32*32= 1024来标识,fd值为1-1024。当fd的值超过1024限制时,就必须修改FD_SETSIZE的大小。这个时候就可以标识32*max值范围的fd。
Linux有Linux kernal,我们的客户端,进行连接,首先到达的是Linux kernal,在Linux的早期版本,只有read和write进行文件读写。我们使用一个线程/进程 进行调用read和write函数,那么将会返回一个文件描述符fd(file description)。我们开启线程/进程去调用read进行读取。因为socket在这个时期是blocking(阻塞的),遇到高并发,就会阻塞,也就是bio时期。
在MongoDB所在路径创建log和data目录 mkdir log mkdir data
select、poll 和 epoll 都是 Linux API 提供的 IO 复用方式。
IO模型 只关注IO,不关注IO读写完成后的事情。 同步:程序(APP)自己进行读/写操作 异步:由Kernel完成读/写,程序跑起来感觉像没有访问IO,访问的是buffer 阻塞:BLOCKING,一直等待着方法有效的返回结果 非阻塞:NONBLOCKING,调用方法的时候就返回是否读取到,(java中要么返回null,要么返回具体的对象) 所以IO模型有: 同步阻塞:程序(APP)自己读取,调用了方法后一直等待着有效的返回结果 同步非阻塞:程序(APP)自己读取,调用方法的瞬间就给出是否读取到的返回结
前面介绍了NIO中的buffer和Channel,而我们将NIO主要的使用场景还是在网络环境中,在具体介绍之前我们需要了解下IO的模型
同步阻塞IO在等待数据就绪上花去太多时间,而传统的同步非阻塞IO虽然不会阻塞进程,但是结合轮询来判断运维
I/O基础 1、java1.4之前,java对I/O支持不完善,存在以下问题: 没有数据缓冲区,I/O性能存在问题。 没有C或者C++的channel概念,只有输入输出流。 同步式阻塞式I/O通信,通常会导致通信线程被长时间阻塞。 支持的字符集有限,硬件可移植性不好。 2、Linux网络I/O模型 Linux内核将所有外部设备都看作一个文件来操作,对文件的操作都会调用内核提供的系统命令,返回一个fd(文件描述符)。 描述符就是一个数字,它指向内核中的一个结构体(文件路径,数据区等属性)。 fd演示:
一、linux网络IO模型:linux将所有外部设备都当作文件处理,对一个文件的读写操作通过调用内核命令执行,返回一个file descriptor(fd 文件描述符),而对于一个socket也有对应的socketFD,描述符是一个数字,指向内核中的一个结构体(文件路径,数据区属性等)。
epoll简介 epoll 是Linux内核中的一种可扩展IO事件处理机制,最早在 Linux 2.5.44内核中引入,可被用于代替POSIX select 和 poll 系统调用,并且在具有大量应用程序请求时能够获得较好的性能( 此时被监视的文件描述符数目非常大,与旧的 select 和 poll 系统调用完成操作所需 O(n) 不同, epoll能在O(1)时间内完成操作,所以性能相当高),epoll 与 FreeBSD的kqueue类似,都向用户空间提供了自己的文件描述符来进行操作。 [cpp]
离线数据分析平台实战——130Hive Shell命令介绍 02(熟悉Hive略过) 导入数据 Hive的导入数据基本上可以分为三类, 第一种是从linux系统上导入数据到hive表中, 第二种是从hdfs上导入数据到hive表中, 第三种是从已有的hive表中导入数据到新的hive表中。 其中第一种和第二种语法基本类似; 在前面介绍的使用create table ... as... 命令创建表并导入数据,也属于第三种导入数据方法。 使用前两种方式导入数据,只是复制或者移动数据文件,并不会对数据的
每隔1分钟检查一下系统负载,当系统的负载大于10的时候,发一封邮件(监控脚本) 最小单元是任务计划 cron
Redis的高性能和他的事件模型是密不可分的,最大程度上利用了单线程、非阻塞IO模型来快速的处理请求(单线程处理多链接)。这里存在一个问题,其实严格意义上来讲,Redis 是单线程对外提供服务,redis内部并不单线程的,还存在一些关于数据持久化的线程。
很多人说BIO不好,会“block”,但到底什么是IO的Block呢?考虑下面两种情况:
天气突然一下就冷下来了,大家记得保暖哈,尤其是晚上看球的小伙伴们,不要冷了另外一半哈~~
在Linux编程中,一切皆文件,往往是对一个文件进行操作,比如说串口,和传感器打交道,一般情况下就是一来一去,一收一发,但是,如果我有多个传感器,而传感器之间又有关联,我想同时监控一个或者多个以上的文件描述符,要如何去实现这个需求呢?
3->LIST [m][*] [n](简写L)显示缓冲区的所有内容。* 当前行,m 第m行,n 第n行,m n 同时出现,m到n行
数据库的字段存在斜杠或者空格的时候,怎么用sql进行insert或者select操作。
fd_set是一种数据类型,在select函数中包含了3个参数,就是这个fd_set类型,fd_set也是理解select模型的关键,关于select的具体说明,可以参考之前的文章嵌入式Linux编程之select使用总结。
linux系统下一切皆文件,我们几乎无时无刻不在跟文件打交道。内核对文件I/O做了很好的封装,使得开发人员便捷地操作文件,但也因此隐藏了很多细节。如果对其不求甚解,在实际开发中可能会碰到一些意想不到的问题。这次,让我们手拿放大镜,一起窥探文件I/O的全貌。
这个异常通常在Linux服务器上会发生,原因是Linux系统会主动断开一个长时间没有通信的连接
哈哈,反正我在面试时候经常会问候选人这个问题,这个问题其实是对redis内部机制的一个考察,可以牵扯出好多涉及底层深入原理的一些列问题。
作者:mingguangtu,腾讯 IEG 后台开发工程师 select/poll/epoll 是 Linux 服务器提供的三种处理高并发网络请求的 IO 多路复用技术,是个老生常谈又不容易弄清楚其底层原理的知识点,本文打算深入学习下其实现机制。 Linux 服务器处理网络请求有三种机制,select、poll、epoll,本文打算深入学习下其实现原理。 吃水不忘挖井人,最近两周花了些时间学习了张彦飞大佬的文章 图解 | 深入揭秘 epoll 是如何实现 IO 多路复用的 和其他文章 ,及出版的书籍《深入理
通过前面的文章我们已经了解了「数据包从HTTP层->TCP层->IP层->网卡->互联网->目的地服务器」以及「数据包怎么从网线到进程,在被应用程序使用」涉及的知识。 本文将继续介绍网络编程中的各种细节和IO多路复用的原理。
linux操作系统包含了五种IO模型,各种上层编程语言或者网络编程框架的上层实现都是基于操作系统的这些IO实现来实现的。
在使用MySQL的过程中,我们知道可以通过mysqldump或者select into outfile的方法将MySQL中的数据给转换成csv文件,这里简单介绍一下:
本文从操作系统的角度来解释BIO,NIO,AIO的概念,含义和背后的那些事。本文主要分为3篇。 第一篇讲解BIO和NIO以及IO多路复用 第二篇讲解AIO和文件IO 第三篇讲解在这些机制上的一些应用的实现方式,比如nginx,nodejs,Java NIO等 到底什么是“IO Block” 很多人说BIO不好,会“block”,但到底什么是IO的Block呢?考虑下面两种情况: 用系统调用read从socket里读取一段数据 用系统调用read从一个磁盘文件读取一段数据到内存 如果你的直觉告诉你,这两种都算
我们知道Tornado 优秀的大并发处理能力得益于它的 web server 从底层开始就自己实现了一整套基于 epoll 的单线程异步架构,其他 web 框架比如Django或者Flask的自带 server 基本是基于 wsgi 写的简单服务器,并没有自己实现底层结构。而tornado.ioloop 就是 tornado web server 最底层的实现。
1、修改用户进程可打开文件数限制 在Linux平台上,无论编写客户端程序还是服务端程序,在进行高并发TCP连接处理时,最高的并发 数 量都要受到系统对用户单一进程同时可打开文件数量的 限制(这是因为系统为每个TCP连接都要创 建一个socket句柄,每个socket句柄同时也是一个文件句柄)。可使用ulimit命令查看系统允许当 前用户进程打开的文件数限制: [speng@as4 ~]$ ulimit -n 1024 这表示当前用户的每个进程最多允许同 时打开1024个文件,这1024个文件中还得除去每个进
Linux 服务器处理网络请求有三种机制,select、poll、epoll,本文打算深入学习下其实现原理。
Linux内核将所有的外部设备当做一个文件来操作,对文件的读写操作会调用内核的系统命令,返回一个文件描述符(file descriptor,fd)。而对socket的读写也有相应的描述符,称为socketfd。描述符就是一个数字,指向内存中的一个结构体(文件路径或者数据区等)
socket编程的demo中使用的都是最基本的,但是一般不会真正用在项目中的代码。而实际项目中,需要面临复杂多变的需求环境,比如有多个socket连接,或者服务需要监听的时候,可能有很多socket连接进来。面对这种情况,最直接最简单的想法是,一个socket连接创建一个线程去处理。当然,在socket连接数较少的情况下,这种方式无可厚非,但是如果连接数量较大,就会出现意外情况。
1.网卡发现 MAC 地址符合,就将包收进来;发现 IP 地址符合,根据 IP 头中协议项,知道上一层是 TCP 协议;
我们都知道unix世界里、一切皆文件、而文件是什么呢?文件就是一串二进制流而已、不管socket、还是FIFO、管道、终端、对我们来说、一切都是文件、一切都是流、在信息交换的过程中、我们都是对这些流进行数据的收发操作、简称为I/O操作(input and output)、往流中读出数据、系统调用read、写入数据、系统调用write、不过话说回来了、计算机里有这么多的流、我怎么知道要操作哪个流呢?做到这个的就是文件描述符、即通常所说的fd(file descriptor)、一个fd就是一个整数、所以对这个整数的操作、就是对这个文件(流)的操作、我们创建一个socket、通过系统调用会返回一个文件描述符、那么剩下对socket的操作就会转化为对这个描述符的操作、不能不说这又是一种分层和抽象的思想、
3.kafka分区与group,consumer消费和partition是如何对应的
文件描述符在形式上是一个非负整数。实际上,它是一个索引值,指向内核为每一个进程所维护的该进程打开文件的记录表。当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时,内核向进程返回一个文件描述符。
Allwinner 平台支持三种不同类型的Key:GPIO-Key,ADC-Key,AXP-Key。其中,GPIOKey又包括普通的gpio 按键和矩阵键盘。
linux的空间分为kernel space 和 user space, 比例是1:3
说到IO模型,都会牵扯到同步、异步、阻塞、非阻塞这几个词。从词的表面上看,很多人都觉得很容易理解。但是细细一想,却总会发现有点摸不着头脑。自己也曾被这几个词弄的迷迷糊糊的,每次看相关资料弄明白了,然后很快又给搞混了。
1, 创建mysqld数据库的管理用户: 要把root用户设置为管理员,我们应该运行下面的命令; [root@linuxsir01 root]# mysqladmin -u root password 123456 一般情况下,mysqladmin所在目录已经加到$PATH中,如果该命令没有找到,查看软件包安装是否正确,确保Mysql-server和Mysql-client两个软件包都已经安装成功,然后可以rpm -qf Mysql-client查看该命令安装到那个目录中,将该目录加到$PATH
Linux应用编程涉及到在Linux环境下开发和运行应用程序的一系列概念。以下是一些涵盖Linux应用编程的基本概念:
在之前的Netty之线程唤醒wakeup文章中, 介绍了如何唤醒Netty中的监听线程. 接下来我们通过部分源码,结合一些命令和实验,看一下它的实现.
epoll有EPOLLLT和EPOLLET两种触发模式,水平触发和边缘触发. 此处略
#cat /etc/redhat-release,这种方法只适合Redhat系的Linux
章节目录 I/O复用 IO多路复用 多路复用-select、epoll select epoll 优缺点总结 linux 更改文件描述符大小的命令 - 面试会问 I/O复用 什么是I/O复用 I/O复用 解决的是并发性请求的问题。 处理多个并发请求,要产生多个I/O流来进行系统内核数据的读取。 常用的两种处理方式是串行,前一个阻塞,后面无法继续进行处理、并行处理请求-实现最大并发和吞吐。 I/O复用定义为:一个socket作为复用来完成整个I/O流的请求链接建立,处理请求则采用多线程。 IO多路复用 普通版
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