在多节点的区块链网络中,通常节点是来自多个不同的组织。在区块链网络升级时,会出现无法将所有共识节点同时升级的情况。 因此,需要共识模块支持部分节点升级,不同版本的共识节点可以同时存在,不会影响链的运行。
来源 | 《深度区块链:用技术重构世界》 作者 | 庞宇雄 责编 | Carol 封图 | CSDN 付费下载自视觉中国 * 文末有赠书福利 物联网作为一项飞速发展的技术,在智能电网、智能供水网络、智能家居、智能交通等各项领域已有广泛的应用。不久的将来,物联网应用将深入生活的方方面面,在未来科技生活中担当不可或缺的角色。随着越来越多的智能设备接入网络,物联网应用受到安全威胁的概率大幅增加。根据美国ABI 调查公司的数据,2018 年,大约有100 亿台可使用无线网络接入互联网的设备,到2020 年年底,
从去年下半年开始,我们对腾讯云服务器的认识还是比较多的,这当然也得益于腾讯云商家的促销活动比较密集。且腾讯云服务器促销活动没有像阿里云这样限制只能新用户才可以选择。腾讯云服务器有提供北京、成都、上海、中国香港、新加坡、曼谷、首尔、东京、硅谷等十多个数据中心节点。我们都知道,如果选择国内节点建站则需要办理接入手续才可以。
使用工具的目的是为了提高工作效率, 先有思路和方法,然后再借助工具,方能达到事半功倍的效果.
之前我们分析过喜马拉雅的爬取信息,使用分布式爬取,而且需要修改scrapy-redis的过滤算法为布隆过滤来减少redis内存占用,最后考虑这样还是不一定够,那么redis集群就是更好的一种选择方式了。
COS Migration 是一个集成了 COS 数据迁移功能的一体化工具。通过简单的配置操作,用户可以将源地址数据快速迁移至 COS 中,它具有以下特点:
H是一款强大的资产收集管理平台,主要用于src信息收集和红蓝对抗资产收集用,采用python celery分布式实现多节点部署,提高效率
Zbench一键Linux服务器检测脚本是一款全中文界面的脚本程序。曾经魏艾斯博客介绍过superbench脚本,检测结果全都是英文和拼音的,对于老手来说轻车熟路了,但是对于新手来说还是有点陌生感觉。因此本文中老魏介绍Zbench这款完全中文显示的检测脚本,主要是给新手用着比较的舒畅,理解起来也没有难度。
手上管理的其中一个Hadoop集群,承接着大量的数据流量,一直以来运行平稳,最近突然发现集群有时会出现MR作业运行缓慢,put文件至HDFS偶发速度慢的问题,像大数据集群这种问题,有点疑难杂症的味道,本次也是经历了10多个小时的定位才真正把问题解决。
2021年11月22日,南方电网数字电网研究院有限公司发布《2021年南网数研院平台安全分公司数据中心升级完善二期(电能量平台融合改造、分节点云化等)项目存储计算组件和时序数据库采购公示公告》,采购方式单一来源。 项目概况:根据网公司云化数据中心主分节点建设安排,数据中心升级完善二期(电能量平台融合改造、分节点云化等)在原有数据中心升级完善一期项目及二期(数据湖、云化及服务组件层)建设的基础上,完善了数据中心数据处理及服务能力。本项目对数据中心存储计算组件进行扩容,新增913套存储计算组件,预算3652万元
上章节中介绍了Deployment,ReplicaSet,ReplicationController等副本控制器的使用和场景,接下来介绍kubernetes系列教程控制器DaemonSet使用。
原力元宇宙MetaForce是在Polygon马蹄链上部署的一个智能合约,Polygon马蹄链,是基于ETH开发的一个独立公链,用于构建和连接与以太坊兼容的区块链网络,智能合约可以直接在马蹄链上部署,百分百开源,百分百去中心化,一旦运行,不可篡改。
问题分析:这是一道比较经典的题目,查找最小的k个元素,最简单的方法就是对这n个整数排序,排序完成后,直接输出前k个最小的元素。那么最快的排序方法是快速排序,其算法的时间复杂度为O(nlogn)。是否还存在比这个更快的方法呢?
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
最近GP集群频繁出现了一些抖动问题,抖动造成的结果就是GP集群的segment节点中primary或者mirror会出现切换。
一,效果展示 老规矩,直接上效果图: 📷 没学习Shader Graph之前:我靠😱 !这效果有点牛啊,那个大佬写的? 学习了Shader Graph之后:我去😒 !就这?岂不是有手就行? ---- 二,原理介绍 通过Posinton节点使Y轴前后移动,注意需要节点上的的Space调整为Object: 📷 然后通过Sine节点,其前后移动变成波浪形成,进而模拟随风飘的效果: 📷 最后通过拆分UV节点,使得小旗的左边不动,达到绑定在旗杆上的效果: 📷 ---- 三,制作步骤 准备工作 在Project面
dp[i] = dp[0]xdp[i-1] + (dp[1]xdp[i-2]) + ... + (dp[i-2]xdp[1]) + dp[i-1]*dp[0]
客户人为的在正常架构里加了一层代理,通过之前分析已经确定了问题就在nginx代理之上
YARN调度效率不高,队列资源充足,集群中正在运行的任务数量少,资源利用率低的情况下有一部分任务排队,等待分配资源时间长。
从物理空间概念,Elasticsearch 分布式系统会有 3 个关键点需要学习。本次总结了下面相关内容:
文档(document) elasticseach 是面向文档的,文档时所有可搜索数据的最小单元 日志文件中的日志项 一部电影的具体信息等 mp3中的一首歌 文档会被序列化成json格式,保存在es中 json对象由字段组成 每个字段都有对应的字段类型 每个文档都有一个unique id 可以自己指定id es自动生成 索引(index) index - 索引是文档的容器,是一类文档的集合 index体现了逻辑空间的概念,每个索引都有自己的mapping定义,用于定义包涵文档的字段名和字段类型 shard体
Redis 集群是一个可以在多个 Redis 节点之间进行数据共享的设施(installation)。
在现代计算领域,分布式系统因其高可靠性和可扩展性而备受关注。而在分布式系统中,实现一致性(或称共识)是一个至关重要的问题。Paxos 协议作为一种经典且广泛应用的共识算法,以其优雅的设计和强大的功能,成为许多分布式系统的基石。本文将详细介绍 Paxos 协议的工作原理、关键组件及其在实际应用中的角色,并探讨其在未来的发展潜力。
由于公司zabbix的历史数据存储在elasticsearch中,有个需求是尽可能地把监控的历史数 据存储的长一点,最好是一年,目前的情况是三台ES节点,每天监控历史数据量有5G,目前最多可存储一个月的数据,超过30天的会被定时删除,每台内存分了8G,且全部使用机械硬盘,主分片为5,副本分片为1,查询需求一般只获取一周的历史数据,偶尔会有查一 个月到两个月历史数据的需求。
程序运行中,并发性操作很常见,比如同一个分布式系统中的多个节点,同时访问一个共享资源(数据库,分布式存储)
公众号中关于Unix网络编程的1、2章节对基础知识做了铺垫,介绍了建立网络通信的API。然而客户和服务器之间建立通信管道(以下简称Channel)之后,如何管理Channel以及Channel中双向流动的数据才是开发者关注的重点,这构成了所有网络应用(如http服务器,ftp服务器等)的基础,也才真正是Unix网络课程这个分支所涉及的内容。
上一篇讲到了redis的主从复制与哨兵模式,不过最后也留下了个话茬:弊端:中心化。
下载地址:https://dist.ipfs.io/#go-ipfs
负载均衡(Load Balancing)就是一种网络技术,是用来将工作负载分布到多个服务器上,提高资源利用率、最大化吞吐量、最小化响应时间、避免单个服务器过载,提高了系统的性能和可靠性。
这是来自读者的一篇投稿,因为公众号对 Latex 公式支持不是很好,所以可以点击文末 “阅读原文“ 进行阅读。同时也希望觉得有帮助的欢迎到作者的 Github 上 star !
A graph which is connected and acyclic can be considered a tree. The height of the tree depends on the selected root. Now you are supposed to find the root that results in a highest tree. Such a root is called the deepest root.
前面介绍了《进阶的Redis之数据持久化RDB与AOF》和《进阶的Redis之Sentinel原理及实战》,这次来了解下Redis的集群分片功能,以及其中哈希分片原理。
Wanger,Zabbix运维工程师,熟悉Zabbix开源监控系统的架构,乐于分享Zabbix运维经验,个人公众号“没有故事的陈师傅”
服务注册发现是一个经久不衰的话题,Dubbo 早期开源时默认的注册中心 Zookeeper 最早进入人们的视线,并且在很长一段时间里,人们将注册中心和 Zookeeper 划上了等号,可能 Zookeeper 的设计者都没有想到这款产品对微服务领域造成了如此深厚的影响,直到 SpringCloud 开始流行,其自带的 Eureka 进入了人们的视野,人们这才意识到原来注册中心还可以有其他的选择。再到后来,热衷于开源的阿里把目光也聚焦在了注册中心这个领域,Nacos 横空出世。
拥有超过一百万粉丝的认证用户的推特网络。圆圈(节点)代表用户,连接圆圈的线条代表一个用户「关注」另一个用户。颜色表示通过模块化聚类确定的类别。
问题分析:二叉查找树是一种二叉树的结构,其中,根节点的值大于左子树的值,小于右子树的值。而二叉查找树的中序遍历即为排序的结果。对于根节点,前驱指针指向左子树中最大的节点,同理,后驱指针指向右子树中最小的节点,如下图所示:
(1)分类树使用信息增益或增益比率来划分节点;每个节点样本的类别情况投票决定测试样本的类别。
题目来源“数据结构与算法面试题80道”。这是第一部分,包含其中的第1题到第5题。 在此给出我的解法,如你有更好的解法,欢迎留言。 问题分析:二叉查找树是一种二叉树的结构,其中,根节点的值大于左
在上一场 Chat《基于 Redis 的分布式缓存实现方案及可靠性加固策略》中,我已经较为全面的介绍了 Redis 的原理和分布式缓存方案。如果只是从“会用”的角度出发,已经有很多 Chat 和博客可供参考,但是,在实际应用中,异常场景时有出现,作为一名攻城狮,仅仅“会用”是不够的,还需要能够定位、解决实际应用中出现的异常问题。
客户使用MD1200磁盘柜+RAID卡的方式,创建一组RAID5阵列,分配一个LUN共55T左右,在Linux系统层面对LUN进行分区,划分sdc1和sdc2两个分区,其中sdc1分区大小为2T,通过LVM扩容的方式,将sdc1分区加入到了root_lv中,剩余的sdc2分区格式化为XFS文件系统使用。
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百科词条:https://baike.baidu.com/item/CAP%E5%8E%9F%E5%88%99[1]
Job 背景问题 我们如何保证 Pod 内进程正确的结束? 如何保证进程运行失败后重试? 如何管理多个任务,且任务之间有依赖关系? 如何并行地运行任务,并管理任务的队列大小? Job:管理任务的控制器 Job 可以创建指定数量的 Pod ,并监控它是否成功地运行或终止 可以根据 Pod 的状态来给 Job 设置重置的方式及重试的次数 为什么要根据 pod 的状态 根据依赖关系,保证上一个任务运行完成之后再运行下一个任务 控制任务的并行量 Job 语法 📷 restartPol
Redis的集群模式是在Redis3.0模式以后所实行的高可用模式。虽然大部分公司还都在用3.0以下的模式,但是随着发展我们会慢慢的接触到3.0以上的形式。在这里我们先简单的介绍下集群的模式,方便我们后期来用。 Redis的集群介绍 Redis的集群是一个提供多个Redis节点之间数据共享的程序集。但是Redis集群并不支持处理多个keys的命令,因为这需要在不同的节点移动数据,在高负载的情况下可能导致不可预料的错误。Redis集群通过分区来提供一定程度的可用性,这样情况的优势在于, - 能自动的分割数据到
在上一篇文章《搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集》 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制。还是带着副本集的问题来看吧!
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简介爬山算法是一种局部择优的方法,采用启发式方法,是对深度优先搜索的一种改进,它利用反馈信息帮助生成解的决策。
结合我们上篇文章(链接:集群故障处理之处理思路以及听诊三板斧(三十三)的处理思路和手段,接下来我们就进行一些实践讲解。
答:i++不是原子操作,++i也不是原子操作。 原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作;这种操作一旦开始,就一直运行到结束,中间不会切换到另一个线程。 i++其实一共做了三次指令操作,第一次,从内存中读取i变量的值到CPU的寄存器,第二次在寄存器中的i自增1,第三次将寄存器中的值写入内存。这三次指令操作中任意两次如果同时执行的话,都会造成结果的差异性。 而对于++i,在多核机器上,CPU在读取内存时也可能同时读到同一个值,这样就会同一个值自增两次,而实际上只自增了一次,所以++i也不是原子操作。
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