线上已经有kafka集群,服务运行稳定。但是因为产品升级,需要对kakfa做安全测试,也就是权限验证。
本次性能测试在正式环境下单台服务器上Kafka处理MQ消息能力进行压力测试。测试包括对Kafka写入MQ消息和消费MQ消息进行压力测试,根据10w、100w和1000w级别的消息处理结果,评估Kafka的处理性能是否满足项目需求。(该项目期望Kafka能够处理上亿级别的MQ消息)
Kafka 到底能够应用在高可用的业务上?官方给出的答案是肯定的,最新版,已经支持消息队列的事务,但我们对其性能是有疑问的。 Kafka 根据配置的 ACK 级别,其性能表现将特别大,为了找到其适用场景,特做此测试,以便应用 kafka 时能够灵活应对。 测试过程还探讨了许多丢消息的场景。相对于大多数仅仅针对 kafka 集群本身的测试,本测试还介绍了丢消息的业务场景。整个方案应该是一个整体,才能够达到最高级别的高可用,不因该区别对待。
之所以想写这个专题,是因为最近在做一个抢占任务的实现。假设数据库很多个任务,在抢占发生之前任务的状态都是FREE。现在假设同时有一堆抢占线程开始工作,抢占线程会查找数据库中状态为FREE的任务,并且将其状态置为BUSY,然后开始执行对应任务。执行完成之后,再将任务状态置为FINISH。任何任务都是不能被重复执行的,即必须保证所有任务都只能被一个线程执行。
服务器台数= 2 * (生产者峰值生产速率 * 副本 / 100) + 1,即 2 * (20m/s * 2 / 100) + 1= 3 台。建议 3 台服务器。
Python-Records 是一个 Python 库,它的设计初衷是为了让 Python 的数据库操作更加简单、更加 Pythonic。这个库的发展历史可以追溯到 2014 年,当时 Kenneth Reitz,一个知名的 Python 开发者,决定创建一个新的库来简化 Python 的数据库操作。他的目标是创建一个库,让开发者可以像使用 Python 的其他部分一样,直观、简单地使用数据库。
接着续上次提到的sqlldr的性能问题,加载一个表数据400多万条记录,竟然用了6个多小时。最后大家争论不休的时候,我发现应该是网络的问题。 http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1182534/ 今天客户IT的同事把网络做了调整,他们就想看看到底改进有多大。 下面是测试的一些记录。 àoriginal logs for issue table, loading around 6 hours. Total logical records skipped:
2023-07-20:假设一共有M个车库,编号1 ~ M,时间点从早到晚是从1 ~ T,
connect-distributed.sh & connect-standalone.sh
检查数据不一致 使用 pt-table-checksum 进行不一致数据检查 pt-table-checksum performs an online replication consistency check by executing checksum queries on the master, which produces different results on replicas that are inconsistent with the master. The optional DSN spec
OrientDB使用JSON格式导出数据。 默认情况下,export命令使用GZIP算法压缩文件。 在导出数据库时,它不会锁定数据库,这意味着您可以对其执行并行读取和写入操作。 这也意味着您可以创建该数据的精确副本,因为并发读取和写入操作。 在本章中,您可以了解如何从OrientDB命令行导出数据库。 以下语句是Export database命令的基本语法。
At the beginning of every day, the first person who signs in the computer room will unlock the door, and the last one who signs out will lock the door. Given the records of signing in's and out's, you are supposed to find the ones who have unlocked and locked the door on that day.
Hive on Tez 典型日志内容 INFO : Compiling command(queryId=hive_20201014093918_9393118a-0614-4c9e-a6da-865afb5df98d): select count(*) as cnt, new_uv from dm_db. dm_browser_app_retain_d where p_dt = '2019-07-13' GROUP BY new_uv INFO : Semantic Analysis Complet
之前写了一些关于 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的文章,里面好几次都提到了页(Pages)这个概念,但是都只是简要的提了一下。例如之前在聊 InnoDB内存结构 时提到过,但当时的重点是内存架构,就没有展开深入。
U盘是一种便携的存储介质,可以在不同设备之间传输数据和文件,也可以作为启动或扩展设备,运行、调试和测试不同的操作系统或应用程序。要选择合适的U盘来配合开发板进行项目开发,则需要考虑容量、读写速度、接口类型、兼容性和可靠性等因素。
MySQL动态hash结构 1.常用的实现方式 前一段时间一直在研究mysql中的hash结构,大概搞清楚了这种no empty slot的hash结构,读了几篇关于mysql中的hash
日常工作中一不小心就要操作MySQL这样的数据库,之前使用过的MySQL库包括pymysql、MySQLdb、sqlarchemy。虽然都可以使用并能满足日常的工作,但是当我遇到records之后,就开始犯起了“喜新厌旧”的老毛病了!
每块盘都格式化一下,命令如:dd if=/dev/zero of=/dev/asm bs=102400 count=10000
from struct import Struct def write_records(records, format, f): ''' Write a sequence of tuples to a binary file of structures. ''' record_struct = Struct(format) for r in records: f.write(record_struct.pack(*r))
if fish_records[j-1]>fish_records[j]: # 比较前后两元素哪个大
有时会遇到这样的需求,开发一个模块,用于保存对象;不能用简单的数组、列表,得是红黑树、跳表等较为复杂的数据结构;有时为了提升存储效率或持久化,还得将对象序列化;但必须给客户端提供一个易用的 API,允许方便地、多种方式地遍历对象,丝毫不察觉背后的数据结构有多复杂。
某音某团某节面试时,经常会问到连续登录问题,这个问题看似简单,属于那种“一看就会,一做就懵”的问题,网上分享的一些解题思路,逻辑上比较复杂,今天笔者来分享一种简洁而通用的解题思路,应付此类问题变得游刃有余。
ASM自10g开始作为Grid的一部分,对于存储管理层的一个重大变革。重要性和丰富的功能就不多说了,主要的一点,是完全免费的。所以对于高端存储望而却步,而且不希望投入很多的投入在存储上,可以考虑ASM来很实惠的完成存储管理。 10g,11g的asm还是存在一定的差别,在10g中通过dbca可以直接在里面配置asm,到了11g,把asm的功能从dbca里分离开来,单独有一个asmca来配置ASM,而且需要在安装grid包的场景下才可以使用。 问题1: 启用ASM出错。 ASM的配置,如果希望启用,首先需要使
经过前面那么久的折腾,我们终于可以切入主题了,接下来我们用数仓分层的理论,在Hive中建立数据仓库。
使用【lightning-datatable】时,当取得所有Opportunity数据,只需要StageName = “Prospecting”的数据时
kafka-clients-0.10.2.1-sources.jar!/org/apache/kafka/clients/consumer/KafkaConsumer.java
但是使用explain select count(*) from country;的时候,发现行数rows达到6897,让我大吃一惊。
HD-G2L-IOT基于HD-G2L-CORE工业级核心板设计,双路千兆网口、双路CAN-bus、2路RS-232、2路RS-485、DSI、LCD、4G/5G、WiFi、CSI摄像头接口等,接口丰富,适用于工业现场应用需求,亦方便用户评估核心板及CPU的性能。
(临时获取上手windows实验) 1.下载memcached.exe , 上F:\memcached\ 下 2.在CMD在输入 “F:\memcached\memcached.exe -d install” 安装. 3.再输入:”F:\memcached\memcached.exe -d start” 启动。以后memcached将作为windows的一个服务每次开机时自己主动启动。
放弃不难,但坚持很酷~由于消费者模块的知识涉及太多,所以决定先按模块来整理知识,最后再进行知识模块汇总。
Base class for different Reader types, that produce a record every step.
OrientDB是一个多模型NoSQL数据库,支持图形和文档数据库。它是一个Java应用程序,可以在任何操作系统上运行。它也完全支持ACID,支持多主复制。它由同名公司开发,具有企业版和社区版。
前文提到过,我计划折腾下这种小盒子,作为日常开发过程中的拓展设备。在短暂使用之后,我为它拓展了两块容量更高的硬盘,开始正式使用。
vue中的分页使用频繁,在此记录一下。因为分页一般和增删查改等一起使用,所以写了一套。若是没有使用到其他功能,可以直接删除,只使用分页功能。
约束和限制: 1。数据库必须安装(或打开)。 更改系统转储日志文件与任何实例无关,因此不需要为其操作安装数据库。 但是,在ALTER SYSTEM DUMP REDO的情况下,系统需要知道实例是什么,以及其他日志文件在哪里。 此查找需要控制文件,因此必须安装或打开数据库。
本次测试环境:自己电脑的ubuntu系统~其他Unix/Linux系统也可以用dd.
有时候我们需要对线上用户操作记录进行历史记录待出现问题追究责任人,但Linux系统自带的history命令用户有自行删除权限,那怎么设置可以让用户的操作记录实时记录,并保证普通用户无权删除呢? 一般小型架构添加这个足够了,如果中大型的架构建议使用 jumpserver 创建记录目录 mkdir -p /usr/local/domob/records/ chmod 777 /usr/local/domob/records/ chmod +t /usr/local/domob/records/ +t:防
在开始使用Python执行PostgreSQL数据库查询之前,需要确保已经安装了psycopg2这个库,它是Python语言中用来操作PostgreSQL数据库的一个适配器。可以通过以下命令进行安装:
PLSQL Developer可以说是个让人又爱又憎的工具,“爱”是他的确提供了操作Oracle数据库非常丰富、方便的功能,“憎”是他的一些隐藏配置很可能是个“坑”,就像《PLSQL Developer几个可能的隐患》介绍了几个场景。
kakfa是我们在项目开发中经常使用的消息中间件。由于它的写性能非常高,因此,经常会碰到读取Kafka消息队列时拥堵的情况。遇到这种情况时,有时我们不能直接清理整个topic,因为还有别的服务正在使用该topic。因此只能额外启动一个相同名称的consumer-group来加快消息消费(如果该topic只有一个分区,再启动一个新的消费者,没有作用)。
关于MySQL逻辑备份恢复,相信大家都不陌生,平时使用频率也是比较高;这里就简单介绍下:
用于获取员工的信息类型使用的情况,如A员工使用了0000/0001/0002/0003/0006/0185,B员工使用了0000/0001/0002/0003/0009/0008信息类型;
Java List<EvaluationItemRecordDTO> 按照evaluationItemId分组 按照score求平均值最后求和
Most existing big data storages based on HDFS are lack of feature upsert(if exists then update otherwise add). This means you may suffer from many situations:
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢! 图是由节点和连接节点的边构成的。节点之间可以由路径,即边的序列。根据路径,可以从一
在系统的监控过程中,有时我们只是想要知道一些特定内容的出现数量或者频度,并不关心他的具体内容,而且也不想特意部署一个 Loki 或者 Elasticsearch,这时就可以使用 Fluentd 花里胡哨的插件功能来完成任务了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云