今天晚上业务系统升级,提前跑到表结构中,表需要减字段,在执行drop colum时报如下错误:
NDIS 6.0 introduced a new way of representing network packet data. The new data structures, a combination of Net Buffer Lists (NBLs), Net Buffers (NBs) and Memory Descriptor Lists (MDLs) have significant advantages over the old NDIS 5.X way of describing packets i.e. NDIS_PACKET and NDIS_BUFFER structures. This document describes the functionality provided by NBLs, NBs, MDLs and their usage in NDIS 6.X drivers on Windows Vista and later versions of Windows.
log buffer space 这个等待事件一般来说很少发生,一旦等待比较严重 往往说明系统的设置问题
在前一段时间,生产环境中有几个很大的分区表,由于存在太多的碎片,导致表里的数据就几十条,但是查询的时候特别慢。很明显是高水位线导致的问题。 一般来说这类问题,使用备份->truncate->insert的方式比较保守,不适用于在线操作。 而在10g开始的一个新特性shrink算是一个比较理想的方案,按照新特性的预期,速度也是很快的,而且是在线操作。可以分批释放表中的冗余空间。 所以做了一个尝试,在生产系统中使用这个新特性来降低高水位线。 生产中的表pub_log,sub_log都是分区表,分区数不多,几十个
“Do you pine for the nice days of Minix-1.1, when men were men and wrote their own device drivers?”
emacs 用户相信应该对于 emacs-which-key 很熟悉,如果你在一定时间没有输入下一个按键,它会自动显示接下来可能的所有快捷键映射,这对于常常需要多组合键的 emacs 来说很是方便。我在一开始使用 spacemacs 的时候,就被这个功能所吸引。不过一直以来 vim 中都缺少像 emacs-which-key 这样“形神兼备”的插件,这一点我在 space-vim 的 README 中也一早有提及。
http://localhost:8080/actuator/metrics/jvm.memory.used?tag=area:heap
在详解http报文一文中,详细介绍了http报文的文本结构。那么作为服务端,web容器是如何解析http报文的呢?本文以jetty和undertow容器为例,来解析web容器是如何处理http报文的。
介绍 change buffer(在 MySQL 5.6 之前叫 insert buffer,简称 ibuf )是 InnoDB 5.5 引入的一种优化策略,若二级索引页不在 buffer pool 中,则将针对二级索引页的操作暂时缓存起来,等到该页从磁盘读到 buffer pool 中时再批量的(batch)apply 这些操作,从而达到减少磁盘 I/O 的目的。具体一点就是: 事务 1 执行写操作(e.g update),但针对的二级索引页 P1 并不在 buffer pool 中 于是 client
在 Linux 系统中,传统的访问方式是通过 write() 和 read() 两个系统调用实现的,通过 read() 函数读取文件到到缓存区中,然后通过 write() 方法把缓存中的数据输出到网络端口。
概述 运行在用户态的应用程序需要经常访问磁盘数据,进行读写操作,由于磁盘(HDD)相对较慢,没有任何缓存的情况下,每次应用读写操作时延页非常慢;在内核设计之初,添加了缓存设计,将磁盘数据保存在RAM中,后续的读写操作转换为在RAM中的操作,从而加快应用读写操作的速度。 页高速缓存(Page Cache)的用途是加速访问文件数据,给定inode索引节点和文件的页面的偏移量,快速的在内存中找到文件页的内容。这个Page Cache是存在于VFS和实际文件系统之间。如果应用指定了O_DIRECT方式访问文件,则直
本公众号MyEncyclopedia定期发布AI,算法,工程类深度和前沿文章。欢迎关注,收藏和点赞。本系列将从原理和代码来循序渐进讲解强化深度学习。
Page cache是通过将磁盘中的数据缓存到内存中,从而减少磁盘I/O操作,从而提高性能。此外,还要确保在page cache中的数据更改时能够被同步到磁盘上,后者被称为page回写(page writeback)。一个inode对应一个page cache对象,一个page cache对象包含多个物理page。
问题现象 最近使用sysbench测试MySQL,由于测试时间较长,写了一个脚本按prepare->run->cleanup的顺序在后台跑着。跑完后察看日志发现一个问题,MySQL服务的错误日志中出现多条类似以下信息的报错: [ERROR] InnoDB: Trying to do I/O to a tablespace which does not exist. I/O type: read, page: [page id: space=32, page number=57890], I/O length
space-vim 现已支持 Layer ,以下内容大都陈旧,欢迎访问 github 查看最新版本: >>>> space-vim
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在docker容器中运行Node.js应用程序时,传统的内存参数调整并不总是按预期工作。本文我们将阐述在基于容器的Node.js应用程序内存参数调优中并不总是有效的原因,并提供了在容器环境中使用Node.js应用程序时可以遵循的建议和最佳实践。
官方的定义是非交互的命令行文本编辑器。而我觉得描述成“行内文本插入、删除、替换的小工具“更容易理解。
来源:Deephub Imba 本文约4500字,建议阅读5分钟 本文介绍了流行的强化学习算法的发展和改进。 目前流行的强化学习算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。这些算法已被用于在游戏、机器人和决策制定等各种应用中,并且这些流行的算法还在不断发展和改进,本文我们将对其做一个简单的介绍。 1、Q-learning Q-learning:Q-learning 是一种无模型、非策略的强化学习算法。它使用 Bellman 方程估计最佳动作值函数,该方程
IO通信即消息的输入、输出,这涉及到应用、操作系统以及硬件之间的通信,在java中,这涉及到用户态、内核态以及硬件的操作。在jdk1.4之前,IO(统称BIO)通信在Java语言中,性能一直堪忧,基于此,在jdk1.4开始,NIO面世了,并以高性能而闻名,并以此为基础,做了许多结构优化。
今天例行查看日志,发现有个sql在本地查询速度较快,在服务器环境下查询速度较慢,达到了6s之多。
neovim是从vim的一个分支fork出来的,从性能等方面来讲都比vim强很多,所以从vim转到neovim了。
阿里云Redis线上在某些任务流中使用redis-port来进行实例之间的数据同步。redis-port是一个MIT协议的开源软件,主要原理是从源实例读取RDB快照文件、解析、然后在目标实例上应用灌数据的写命令。为了限制每个进程的最大内存使用,我们使用cgroup来做隔离,最近线上出现redis-port在同步数据时OOM的情况,最高内存使用达到了10G以上,而实际RDB的大小只有4.5GB左右。
阿里妹导读:什么是经验?就是遇到问题,解决问题,总结方法。遇到的问题多了,解决的办法多了,经验自然就积累出来了。今天的文章是阿里技术专家蛰剑在工作中遇到的一个问题引发的对TCP性能和发送接收Buffer关系的系列思考(问题:应用通过专线从公司访问阿里云上的服务,专线100M,时延20ms,一个SQL查询了22M数据出现10倍+的信息延迟,不正常。)希望,你也能从中得到启发。
package main import ( _"errors" "fmt" "io" "os" "syscall" "time" "bytes" _"os/exec" "github.com/docker/docker/pkg/term" ) func main() { Stdin() } func Stdin() { var in io
Language in which user requests information from the database
现在好多公司都在使用微服务,也有一些公司在落地DDD在业务中,那么你的服务做了监控了吗?一般除了错误日志的监控,报警发邮件、飞书消息或者短信,还有的对数据库或者服务器做了一些监控,那么你对你的服务的JVM层面做了监控吗?
Linux 按照特权等级,把进程的运行空间分为内核空间和用户空间,分别对应着下图中, CPU 特权等级分为4个,Linux 使用 Ring 0 和 Ring 3。
文件系统读取文件一般会使用do_generic_file_read(),mapping指向普通文件的address space。如果一个文件的某一块不在page cache中,在find_get_page函数中会创建一个page,并将这个page根据index插入到这个普通文件的address space中。这也是我们熟知的过程。
[注: 转载自今日头条号"闪念基因"] 在我们进行数据持久化,对文件内容进行落盘处理时,我们时常会使用fsync操作,该操作会将文件关联的脏页(dirty page)数据(实际文件内容及元数据信息)一同写回磁盘。这里提到的脏页(dirty page)即为页缓存(page cache)。
在我们进行数据持久化,对文件内容进行落盘处理时,我们时常会使用fsync操作,该操作会将文件关联的脏页(dirty page)数据(实际文件内容及元数据信息)一同写回磁盘。这里提到的脏页(dirty page)即为页缓存(page cache)。
前一篇博客《libjpeg:实现jpeg内存压缩暨error_exit错误异常处理和个性化参数设置》实现了jpeg图像的内存压缩,本文来讨论jpeg图像内存解压缩的过程以及让libjpeg在解压缩时就将图像转灰度或其他色彩空间。
前面说了xdes 类型页面,第一页的extent0里面的xdes页面叫做fsp 因为里面还存着表空间的数据file space header,这里面主要存着xdes entry几个链表的基点,和inode entry链表的基点,后面的每个组第一页都是xdes类型页面。
python << EOF import time import vim def SetBreakpoint(): nLine = int( vim.eval( 'line(".")')) strLine = vim.current.line i = 0 strWhite = "" while strLine[i] == ' ' or strLine[i] == "\t": i += 1 strWhi
通过这个实际项目,我们演示了如何在 OpenAI Gym 中使用深度 Q 网络(DQN)来解决经典的 CartPole 问题。我们创建了一个简单的 DQN 模型,实现了经验回放缓冲区,并进行了训练。这个项目为初学者提供了一个实践的起点,同时展示了在强化学习任务中使用 TensorFlow 和 OpenAI Gym 的基本步骤。希望这篇博客能够帮助你更好地理解和应用强化学习算法。
springboot2在spring-boot-actuator中引入了micrometer,对1.x的metrics进行了重构,另外支持对接的监控系统也更加丰富(Atlas、Datadog、Ganglia、Graphite、Influx、JMX、NewRelic、Prometheus、SignalFx、StatsD、Wavefront)。1.x的metrics都有点对齐dropwizard-metrics的味道,而micrometer除了一些基本metrics与dropwizard-metrics相类似外,重点支持了tag。这是一个很重要的信号,标志着老一代的statsd、graphite逐步让步于支持tag的influx以及prometheus。
1.插入缓冲(insert buffer):数据页一样,是物理页的一个组成部分,其数据结构是一棵B+树,存放在ibdata1(共享表空间)中。
爱可生 DBA 成员,一个执着于技术的数据库工程师,主要负责数据库日常运维工作。擅长 MySQL,Redis 及其他常见数据库也有涉猎;喜欢垂钓,看书,看风景,结交新朋友。
插入缓冲,也称之为insert buffer,它是innodb存储引擎的关键特性之一,我们经常会理解插入缓冲时缓冲池的一个部分,这样的理解是片面的,insert buffer的信息一部分在内存中,另外一部分像数据页一样,存在于物理页中。
原来的优化方案 问题: 对于字段总长超过512X5的表仍然读不了 数据量大时性能很差(分页查询效率很低) 解决方案 将每行记录的数据拆分为多行直接塞入到DATA表而不分到DATA1~DATA4中 并将每行记录占用的行数通过字段返回 客户端根据每行记录占用的data行数重新拼接data使用。 RFC_READ_TABLE源码中,在SELECT. ENDSELECT.语句中拼接处理字段,遇到大表效率非常低 SELECT * FROM (QUERY_TABLE) INTO <WA> WHERE (OPTION
网络协议有很多协议族,常见的是AF_Inet、AF_Unix,前者是IPv4,后者用于本地通信。
spring-boot-actuator-autoconfigure-2.0.1.RELEASE-sources.jar!/org/springframework/boot/actuate/autoconfigure/system/DiskSpaceHealthIndicatorProperties.java
本文也是一个生产案例,MySQL 5.6.18 版本 , 系统突然crash,HA 切换之后新的主库也遇到该bug crash 。MySQL 的error.log 报错如下:
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