parallel的-j参数是一个非常重要的参数，用于指定同时运行的作业数。-j参数后跟一个数字，表示同时运行的最大作业数。这通常与你的 CPU 核心数有关，但也可以根据任务的性质和资源需求进行调整。
Fabric 是什么 Fabric 是对服务器进行系统管理、应用部署的自动化脚本工具，特点是可以便捷的支持多台服务器 在一个脚本文件中就可以对多台服务器执行相同或不同的任务 Fabric基于Python，提供了一套简洁的命令集，可以执行常规任务，例如：在本机或者远程服务器执行shell命令、上传/下载文件、提示用户输入进行交互操作等 还有很多高级功能，例如：对服务器进行分组、并行执行任务、对执行错误进行处理等 应用案例 Instagram 是 Facebook 旗下的一个大型图片社交应用，有上千台服务器
视频版 - 看着更方便： 哔哩哔哩（横板）👉 https://b23.tv/I5lST33 小红书（竖版）👉 http://xhslink.com/ROqfmi 📷 提到 "区别"这个词 你在网上看到的说明方式可能是 一条条列出来 这种： 第一点...... 第二点...... 第三点...... 这种 背诵式 的说明不利于我们理解 更适合应付面试 所以我会从 历史 的角度出发 通过 进程 和 线程 产生的过程 来帮助大家更好的理解 它们的含义和区别 👉创作不易：点赞分享+关注！！！ 01 | 单
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Python Fabric是一个基于Python的开源自动化部署工具，可以简化管理远程服务器的过程。它允许您在一个或多个远程主机上执行命令、上传/下载文件、创建和管理虚拟环境等。
在现代应用程序开发中，任务调度和管理是至关重要的一部分。XXL-Job是一个强大的分布式任务调度平台，它使得任务的调度和管理变得更加轻松和高效。本文将介绍XXL-Job的基本概念，并详细演示如何使用Docker Compose进行快速安装。
最近在整一个 OpenAPI 编排器，想到 npm-run-all 的任务流。看了一下这个 6 年前的源码。npm-run-all[1] 是一个用来并行或者串行运行多个 npm 脚本的 CLI 工具。阅读完本文，你能收获到：
一、引言 对于商业数据库 [5] [6] [7]、开源数据库[8]、云原生数据库[9] [10] ，或者大数据系统[32]，并行计算[33]都是多核处理环境下提高性能的基本技术手段。本文分析如何通过关键抽象来划分层次和管理复杂性，在庞大的 MySQL 代码库上构建并行计算能力，并通过基准测试数据来体现加速效果。 二、摘要 腾讯云托管数据库 TencentDB for MySQL [1] (本机存储，Binlog 复制集群) 和云原生数据库 TDSQL-C for MySQL [2] (共享存储， Red
MySQL5.7并行复制初理解 我们知道MySQL5.7并行复制引入了两个值last_committed和sequence_number。last_committed表示事务提交的时候，上次事务提交的编号，在主库上同时提交的事务设置成相同的last_committed。如果事务具有相同的last_committed，表示这些事务都在一组内，可以进行并行的回放。这个机制也是Commit-Parent-Based SchemeWL#6314中的实现方式。不过之后，官方对这种模式做了改进，所以最新的并行回放机制
一、缘起 mysql主从复制，读写分离是互联网用的非常多的mysql架构，主从复制最令人诟病的地方就是，在数据量较大并发量较大的场景下，主从延时会比较严重。 为什么mysql主从延时这么大？ 回答：
MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库，广泛用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行，一方面是其优秀的高并发事务处理的能力，另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个 SQL 语句，MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理，在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前，一直在发展，新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性，使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限，但后续的发展值得期待。
MySQL5.5及以前的复制 一般主从复制有三个线程且都是单线程： Binlog Dump（主） --> IO Thread（从） --> SQL Thread（从）。 1、master节点的Bin
近期，腾讯云云原生数据库TDSQL-C再升级，自主研发并上线并行查询功能，计算性能大幅提升，在面对大数据量表单与复杂SQL语句时，查询时间大幅缩短，加速比最高可达1000%+。 并行查询功能是TDSQL-C当前版本在计算层实现的最为重要且复杂的能力，不仅需要对计算层进行改造，同时在优化器、参数设置、监控项等方面进行了适配，具备零成本性能提升、透明级流程监控、常用语句全面支持和灵活参数设置等功能优势。 让您的查询快起来 当前TDSQL-C MySQL版的并行查询能力支持 实例CPU数4核及以上且数据库版本为M
MySQL主从复制，读写分离是互联网常见的数据库架构，该架构最令人诟病的地方就是，在数据量较大并发量较大的场景下，主从延时会比较严重。
Fabric是一个Python的库，它提供了丰富的同SSH交互的接口，可以用来在本地或远程机器上自动化、流水化地执行Shell命令。因此它非常适合用来做应用的远程部署及系统维护。其上手也极其简单，你需要的只是懂得基本的Shell命令。本文将为大家详细介绍Fabric的使用。
MySQL优化 MySQL 优化方案 对于 **MySQL** 的性能优化，大部分情况下都是想减少查询所消耗的时间；而一个查询是由很多个环节组成，那么就需要从每个环节消耗时间进行入手。 📷 配置优化（连接） 当客户端连接到服务端有可能服务端连接数不够导致应用程序获取不到连接而报出 **Mysql: error 1040: Too many connections**** **的错误。一般情况下可以从两个方面去解决连接数不够的问题： 对于服务端来说，可以增加服务端的可用连接数（**MySQL 8.0.
向Cozmo发出多个语音命令，并观察他按顺序执行所有这些命令：高度可定制，您可以轻松添加新命令。识别英语，意大利语，法语，荷兰语，但添加新语言非常容易！（同样支持中文普通话！！！）
在执行之前最好在slave上，使用master上创建的账户尝试连接master mysql，如果连接正常，则可继续执行，要注意binlog文件名和pos点位必须配置正确。
Redis管道是一种用于优化多个命令执行的机制，允许客户端将多个命令一次性发送给服务器，然后一次性接收所有命令的返回结果。这种机制可以减少客户端与服务器之间的网络往返次数，从而提高性能。
可以在任意个主从库之间建立复杂的复制拓扑结构，如普通的一主一（多）从、双（多）主复制、级联复制，MySQL 5.7.2后新增的多源复制，特殊场景下使用的Blackhole引擎与日志服务器等等。复制中的MySQL服务器须要遵循以下基本原则：
GaussDB(for MySQL)发布了计算下推框架。针对数据密集型查询，将提取列、条件过滤、聚合运算等操作向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点并行执行。通过计算下推，提升并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提升查询处理执行效率。
find 命令，是我们 Linuxer 经常会用到的命令行工具之一，频率可能会比昨天介绍的 grep/ripgrep 工具稍微低一点。它的作用是在文件系统目录中搜索符合指定文件名模式的文件。这里介绍的 fd 是 find 的 Rust 替代实现。目前在 github 上 star 数量接近 10000。
在MySQL的主从复制架构中，主库上经常会并发的执行很多SQL，只要这些SQL没有产生锁等待，那么同一时间并发好几个SQL线程是没有问题的。
在支持 并行复制的 Mysql 版本中，从库中负责执行 relay log 的 线程 sql_thread 被分成
有时，我们需要处理一批数据，使用while循环是个不错的想法，但while循环中的命令是一个一个执行的，如果要批量处理的数据很多，执行时间就会很长，而parallel可以让命令并行执行，从而缩短命令执行时间。 下面，我们先用ncat来模拟一个处理数据的接口。
在用例执行的过程中，想要用多进程并发执行测试用例，如何实现呢，其实很简单，pytest有对应的模块，安装方式
fork的思想在UNIX出现几年前就出现了，时间大概是1963年，这比UNIX在PDP-7上的第一个版本早了6年。
在数据库中新建一个字段并且设置为索引列，还有删除整张表的数据，类似这些操作都是一系列操作的组合，执行后不能出现中间状态，也就是不会出现新建了字段却不是索引的情况，也不会出现只有一部分数据被删除的情况。这种保证是事务在发挥作用，虽然我们没有使用begin-transaction-commit来执行命令。
并发性和并行性通常用于与多线程程序相关的，最早并发性和并行性似乎指的是相同的概念，但其实并发和并行实际上有不同的含义。在这个并发与并行教程中，我将解释这些概念的含义。
如果备库执行日志的速度持续低于主库生成日志的速度，那这个延迟就有可能成了小时级别。而且对于一个压力持续比较高的主库来说，备库很可能永远都追不上主库的节奏。
注：该文编写是结合了 Fabric 官方文档中的 defing-host-lists 以及 parallel execution 这两个章节来写的
数据库往往是多个用户或者客户端在连接使用的。这时，我们需要考虑一个新的问题：如何保证数据并发访问的一致性、有效性呢？
MySQL5.6版本支持了并行复制，只是支持的粒度是按库并行。用于决定分发策略的hash表里，key是数据库名
144 Coordinator线程分发relay log中事务时发现这个事务不能执行，要等待前面的事务完成提交，所以处于waiting for dependent transaction to commit的状态。145/146线程和备份线程162形成死锁，145线程等待162线程 global read lock 释放，162线程占有MDL::global read lock 全局读锁，申请全局commit lock的时候阻塞等待146线程，146线程占有MDL:: commit lock，因为从库设置slave_preserve_commit_order=1，保证从库binlog提交顺序，而146线程执行事务对应的binlog靠后面，所以等待145的事务提交。最终形成了145->162->146->145的死循环，形成死锁。 三个线程相互形成死锁，还是很少见的。 2.2 相关参数为何未生效 --ftwrl-wait-timeout=60 指的是执行FTWRL之前，如果检测到存在长SQL，先等待指定时间（秒），如果超时后还存在长SQL，则备份报错退出。默认为0则表示立即执行。 --ftwrl-wait-threshold=5 指的是执行FTWRL之前，检测长SQL的方法，如果在执行flush前存在已经运行了超过指定时间（秒）的SQL，则将该SQL定义为长SQL，默认60s。 --kill-long-queries_timeout=0 在执行FTWRL后，如果flush操作被阻塞了N秒，则kill掉阻塞它的线程，默认0的情况就是不kill任何阻塞flush的SQL，直到该SQL执行完成。 从上面各个参数的解释，不难看出，--ftwrl-wait-*参数是针对执行FTWRL之前的长SQL检测机制，对于已执行FTWRL时无济于事，--kill-long-*参数则是设置默认值0，不起任何作用。 3. 结论与建议
MySQL Shell是目前MySQL最新的命令行客户端，它是一款全新的工具，支持使用下面的这些功能：
通过npm run 可以运行 package.json 中脚本，Npm 命令不能提供立即运行多个脚本的方式，同时运行需要打开多个终端窗口
在实际的生产环境中，由单台MySQL作为独立的数据库是完全不能满足实际需求的，无论是在安全性，高可用性以及高并发等各个方面
Compose支持在docker-compose执行命令的文件夹中，名为.env的环境变量配置文件声明默认环境变量。
分布式TDSQL for MySQL数据库是一种支持存算分离、自动水平拆分、Shared Nothing 架构的分布式数据库。整体架构分为数据节点和计算节点。数据节点由腾讯自研的 TXSQL 负责底层数据管理相关功能，计算节点在协议层和功能方面兼容 MySQL 8.0。本文主要介绍的是，计算节点如何将一个 DDL 正确地执行到这些数据节点，从而保证集群整体对外的一致性。
作为架构师或者开发人员，说到数据库性能优化，你的思路是什么样的？或者具体一点，如果在面试的时候遇到这个问题：你会从哪些维度来优化数据库，你会怎么回答？
在MySql的生产环境中，由于单台MySql不能满足高可用性需求，一般通过主从复制（Master-Slave）方式同步数据，再通过读写分离（MySql-Proxy）来提升数据库并发负载能力。
本文采用vagrant软件基于VirtualBox的虚拟机进行自动化管理，先要安装VirtualBox和vagrant两个软件。 类似Docker有Dockerfile, Jenkins有Jenkinsfile, Vagrant也有自己的Vagrantfile, Vagrantfile是用Ruby语言写成的。
通过npm run <commander> 可以运行 package.json 中脚本，Npm 命令不能提供立即运行多个脚本的方式，同时运行需要打开多个终端窗口
Trivy 是一种适用于 CI 的简单而全面的容器漏洞扫描程序。软件漏洞是指软件或操作系统中存在的故障、缺陷或弱点。Trivy 检测操作系统包（Alpine、RHEL、CentOS等）和应用程序依赖（Bundler、Composer、npm、yarn等）的漏洞。
大家好，我是ABC_123。本期分享一个之前做过的针对某物联网云平台的渗透测试案例，包括了对Hadoop生态系统的内网横向过程，由于内网很多都是Yarn、MapReduce、Spark、HDFS、Ambari、Hortonworks这些组件，平时很少遇到，由此开始了长达3个月的断断续续地一边学习，一边研究的历程。
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