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    云服务器应用教程

    手把手教您从零开始搭建网站/Minecraft游戏服务器/图床/网盘、部署应用、开发测试、GPU渲染训练等,畅享云端新生活。

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    全球都热,谷歌服务器已经崩掉了

    (NASA说的) △图源《时代》杂志,110华氏度等于约42.8℃ 但接下来,你将迎来更热的7月和8月…… △国内外都热得不行 在这种极端高温下,谷歌、甲骨文等一众互联网巨头,服务器已经被“热崩” 虽然这些服务器所在的数据中心,都安装有空调和液冷等各种降温设施,但一旦冷却系统失效,服务器还是会被热到宕机。 一位气象学家分享一张1976年和今年6月份全球气温的对比图,不难发现如今全世界都快“热”。 这也导致不少公司用的云存储和云服务出现问题,例如谷歌和甲骨文服务器宕机后,Wordpress网站就直接瘫痪一段时间。 另一方面,高温也让一些“自然冷却”的数据中心受到限制。 根据这种原理开发出来的装置,不仅降低了室内湿度,温度也降低了,由此便有现代空调的雏形。 现在,空调WiFi西瓜,已经成为“夏日三大宝”

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    Gitee 图床

    大白话来说:就是将本地的图片放置到服务器,然后可以通过网络进行访问 国内之前有很多好的免费图床给大家使用,但陆陆续续也都做了限制,导致无法使用;去年是时候,给大家推荐过:[Typora + PicGo Gitee本身就只是一个代码托管服务器,从来没有说过可以做为图床使用,所以,加上防盗链没有任何的问题,我们也没必要去责备,只是来的有点突然,导致我们没有任何的心理准备。 以后大家自己的产品有图片资源的时候,也完全可以用此方式来防止他人盗链,占用自己服务器的资源; ❞ 「那有什么方式能快速去解决访问呢?」 # 保存到本地 with open("D:/data/gitee/1.png","wb")as f: f.write(response.content) 下载到本地的图片,如果是有公网的服务器 好了,不罗嗦;祝大家周末愉快...

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    Modern C++,学!!

    衡量写好 C++ 代码的标准是:写出的 C++ 程序(尤其是服务器程序)可以稳定、高效地长周期运行。 ),改进或者增强了C++ 98/03标准中一些语法元素的用法(如auto 关键字、统一类的初始化列表语法),新增一些其他编程语言早已经支持的关键字和语法(如final关键字、=default语法 、= 例如,对于 C++11 新增的智能指针类 std::shared_ptr、std::unique_ptr,C++11 新增std::make_shared() 方法创建一个 std::shared_ptr = 和 operator * 的原因。 这部分内容节选自《C++ 服务器开发精髓》一书: 4.4 C++20 的改动 C++20 进一步弥补 C++ 这门语言的“功能不完备性”,所谓“功能不完备性”,即与 Java/Go 等语言相比,C++

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    消失的 100 万,

    假设在执行第三步骤之后,服务器忽然掉电,就会发生一个蛋疼的事情,我的账户扣了 100 万,但是钱并没有到你的账户上,也就是说这 100 万消失! 脏读 如果一个事务「读到」另一个「未提交事务修改过的数据」,就意味着发生了「脏读」现象。 举个栗子。 然后事务 B 再次查询账户余额大于 100 万的记录,此时查询到的记录数量有 6 条,发现和前一次读到的记录数量不一样,就感觉发生了幻觉一样,这种现象就被称为幻读。 事务的隔离级别有哪些? 就是通过这样的方式实现,「可重复读」隔离级别下在事务期间读到的数据都是事务启动前的记录。 这种通过记录的版本链来控制并发事务访问同一个记录时的行为,这就叫 MVCC(多版本并发控制)。 「可重复读」隔离级别是启动事务时生成一个 Read View,然后整个事务期间都在用这个 Read View,这样就保证在事务期间读到的数据都是事务启动前的记录。

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    同事埋了个坑:Insert into select语句把生产服务器

    通过在Baidu的海洋里遨游,他发现可以使用insert into select实现,这样就可以避免使用网络I/O,直接使用SQL依靠数据库I/O完成,这样简直不要太棒。然后他就被开除了。 事故发生的经过 由于数据数据库中order_today数据量过大,当时好像有700W并且每天在以30W的速度增加。 然后xxx就慌了,立即停止迁移。 本以为停止迁移就就可以恢复,但是并没有。后面发生的你们可以脑补一下。 事故还原 在本地建立一个精简版的数据库,并生成了100w的数据。模拟线上发生的情况。 这个时候已经迁移成功,所以能正常插入了。 解决方案 由于查询条件会导致order_today全表扫描,什么能避免全表扫描呢,很简单嘛,给pay_success_time字段添加一个idx_pay_suc_time索引就可以,由于走索引查询,就不会出现扫描全表的情况而锁表

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    同事埋了个坑:Insert into select语句把生产服务器

    通过在Baidu的海洋里遨游,他发现可以使用insert into select实现,这样就可以避免使用网络I/O,直接使用SQL依靠数据库I/O完成,这样简直不要太棒。然后他就被开除了。 事故发生的经过 由于数据数据库中order_today数据量过大,当时好像有700W并且每天在以30W的速度增加。 然后xxx就慌了,立即停止迁移。 本以为停止迁移就就可以恢复,但是并没有。后面发生的你们可以脑补一下。 事故还原 在本地建立一个精简版的数据库,并生成了100w的数据。模拟线上发生的情况。 这个时候已经迁移成功,所以能正常插入了。 解决方案 由于查询条件会导致order_today全表扫描,什么能避免全表扫描呢,很简单嘛,给pay_success_time字段添加一个idx_pay_suc_time索引就可以,由于走索引查询,就不会出现扫描全表的情况而锁表

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    同事埋了个坑:Insert into select 语句把生产服务器

    通过在Baidu的海洋里遨游,他发现可以使用insert into select实现,这样就可以避免使用网络I/O,直接使用SQL依靠数据库I/O完成,这样简直不要太棒。然后他就被开除了。 由于数据数据库中order_today数据量过大,当时好像有700W并且每天在以30W的速度增加。 然后xxx就慌了,立即停止迁移。 本以为停止迁移就就可以恢复,但是并没有。后面发生的你们可以脑补一下。 事故还原 在本地建立一个精简版的数据库,并生成了100w的数据。模拟线上发生的情况。 这个时候已经迁移成功,所以能正常插入了。 解决方案 由于查询条件会导致order_today全表扫描,什么能避免全表扫描呢,很简单嘛,给pay_success_time字段添加一个idx_pay_suc_time索引就可以,由于走索引查询,就不会出现扫描全表的情况而锁表

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    上线 5 分钟,网站就

    昨晚我发文上线自己的网站:小林的网站上线啦!,结果发文上线不到 10 分钟, 服务器,读者疯狂跟我说网站 500 错误了。 解决 500 错误的问题后,后面又有很多读者反馈网站访问太慢了。 不瞒大家说,小林的服务器的配置确实很渣,还是去年阿里云活动白嫖的。 1核心 CPU,2 GB 内存,5M 带宽: 其实小林在开设网站之前,就调研身边的朋友他们的服务器配置如何? 我心想我网站能每日 uv 有 5000 有开心,所以按理来说我这个配置就够的,就没有买更好的服务器配置,就用白嫖的服务器来看看效果。 接下里看看网络监控情况: 昨晚一发文,服务器的出口流量就直接到峰值了,一直维持 7M/s 的出口流量,这个出口流量已经达到服务器的带宽限制。 所以,网站访问慢的原因就是服务器的带宽不够。

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    !!又一 VSCode 神器面世!

    今日,GitHub 和 OpenAI 联合发布新的 AI 代码补全工具 GitHub Copilot,并展示技术预览版。 ta 表示:「我使用 Alpha 版两周,Copilot 似乎能够准确地知道我接下来要输入的内容,这令我大受震撼。 因此,他们也设置一些过滤器来防止 Copilot 生成攻击性的语言,并可能效果并不完美,需要后续完善。 OpenAI Codex 在人们如何使用代码方面拥有广泛的知识,并且在代码生成领域显著优于 GPT-3 ,部分原因在于该系统是在包含大量公开源代码的数据集上训练的。 此外,据 OpenAI 的一位代表透露:OpenAI 计划今年夏季推出基于其 API 的 Codex 版本,这样开发者们就可以利用该技术创建自己的 app

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    !Redis bigkey导致生产事故!

    4.网络拥塞 每次获取bigkey产生的网络流量较大,假设一个bigkey为1MB,每秒访问量为1000,那么每秒产生1000MB的流量,对于普通的千兆网卡(按照字节算是128MB/s)的服务器来说简直是灭顶之灾 ,而且一般服务器会采用单机多实例的方式来部署,也就是说一个bigkey可能会对其他实例造成影响,其后果不堪设想。 图12-3演示网络带宽bigkey占用的瞬间。 删除时间测试 下面测试和服务器硬件、Redis版本比较相关,可能在不同的服务器上执行速度不太相同,但是能提供一定的参考价值 1.字符串类删除测试 下表展示删除512KB~10MB的字符串类型数据所花费的时间 Redis提供一些和scan命令类似的命令:sscan、hscan、zscan。

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    老弟做了个网盘,

    文件上传设计 文件上传顾名思义就是把文件从本地电脑发送到存储文件的远程服务器上,小文件的上传倒没有什么好说的,主要考虑的是大文件上传怎么 更快、更稳定、更灵活、更快响应 等等,以提高用户的体验。 断点续传 对于大文件来说,上传中断后如果要从 0 开始重传,就太让人崩溃! 推荐使用断点续传技术,原理很简单,在文件分块的基础上,服务器记录一下原文件对应的上传进度,每接收到一个块,就更新一下进度。 这样,即使网络故障导致上传失败,也能从上传进度中知道哪些文件块已上传、接下来需要从哪一块重新开始,而不用从第 1 块开始重新传输。 [断点续传] 该原理同样适用于文件下载。 然后在服务器已上传文件数据库中查找该 MD5 对应的文件是否已存在。 等后台取出并真正完成文件上传的任务后,给用户发送通知就可以。 整体步骤如下: [异步上传] --- 最后,如果只是需要在开发中用到文件上传,大可不必自己实现上述功能,用个现成的对象存储服务就好了。

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    Nacos 2.2 正式发布,这次更新太

    大家好,我是栈长,Nacos 2.2.0 正式发布 Nacos 2.2.0 还真是一个比较重要的版本,因为它涉及太多重大更新,今天栈长给大家来解读下。 2、新增插件 Nacos 2.2.0 新增以下几个插件: 插件 功能 数据源插件 由 Asoc 2022 项目添加,让 Nacos 可以支持其他数据库 自定义环境插件 由 Nacos 社区添加,用于处理 Nacos 服务器的配置,如解密数据库密码等 连接限制插件 对旧的 limit 模块进行了重构并扩展更多的能力,以在高压下保护 Nacos 服务器 3、增强插件 Nacos 2.2.0 增强了还处于 属于老破旧技术,我劝大家别再浪费时间学这些。 好了,今天的分享就到这里 版权声明: 本文系公众号 "Java技术栈" 原创,转载、引用本文内容请注明出处,抄袭、洗稿一律投诉侵权,后果自负,并保留追究其法律责任的权利。

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    !上线之后,消息收不到了!

    但是等到我们发布上线之后,却出现问题。 一笔支付成功之后,音箱没有发出收款成功的播报。一切流程排查下来之后,这才发现原来 MQ 消费端没有正常在消费消息。 排查两天,想过各种问题。比如当前消费端使用 RocketMQ 客户端版本比较高,是不是版本兼容性导致的问题呢? 于是降低消费端的版本,重新发布之后,问题依然存在。 ? 没办法,只好使用 Google 大法。 首先我们来了解一下,Rebalance 目的是为什么。 假设当前 rocketmq broker 端存在一个 topic ,拥有四个队列,关系如下: ? 这就间接导致,我们可能只了解 9876 这个端口。 生产环境由于网络安全问题,一般不会开放全部的端口。

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