本期精读的文章是:How to Watch for Files Changes in Node.js,探讨如何监听文件的变化。
之前的文章Zookeeper基础原理&应用场景详解中将Zookeeper的基本原理及其应用场景做了一个详细的介绍,虽然介绍了其底层的存储原理、如何使用Zookeeper来实现分布式锁。但是我认为这样也仅仅只是了解了Zookeeper的一点皮毛而已。所以这篇文章就给大家详细聊聊Zookeeper的核心底层原理。不太熟悉Zookeeper的可以回过头去看看。
NTP服务器【Network Time Protocol(NTP)】是用来使计算机时间同步化的一种协议,它可以使计算机对其服务器或时钟源(如石英钟,GPS等等)做同步化,它可以提供高精准度的时间校正(LAN上与标准间差小于1毫秒,WAN上几十毫秒),且可介由加密确认的方式来防止恶毒的协议攻击。下面介绍下查看ntpserver状态的两条命令及其差别。 1.ntpstat ntpstat 命令查看时间同步状态,这个一般需要5-10分钟后才能成功连接和同步。所以,服务器启动后需要稍等下。
谷歌的最佳实践告诉你,重要服务一定要配置 Guaranteed 的,这样在资源不足的时候可以保证你的重要服务不被驱逐。
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记录这篇文章的灵感来源来自今天下班前与同事的小小争论,我现在开发的一个项目中,有这样一段代码: public string ToXML() { string strXml = string.Empty; try { MemoryStream ms = new MemoryStream(); XmlSerializer xml = new XmlSeriali
我们要实现用户停止输入才去请求AJAX的一个功能 ---- 在网上看了很多文章, 觉得写得都不是特别好 基本上都是用库loadsh, 不讲原理思路, 只贴如何用工具实现代码 看到一个写得非常好的思路,我照着这个思路实现了下这个功能 利用定时器,让函数执行延迟500毫秒,在500毫秒内如果有函数又被调用则删除上一次调用,这次调用500毫秒后执行,如此往复。就是当你停止输入500毫秒后才会执行函数 ---- 来看看用vue实现这样的一个功能, 贴代码 data(){ return{ lastTime:0, }
在前面的学习中,我们一直使用webpack-dev-server充当(本地)服务器和完成打包任务,但是当出项目团队联合开发,共同使用一个服务器时,这时候我们需要实时进行打包以确保团队间能进行联调或者进行相关代码的合并工作时,每次保存后手动打包显然效率太低,我们需要的是代码发生变化后,只要保存,webpack自动为我们进行打包。这就得谈到本节中说到的watch工具了。
在前面两节提到的任务再 gulp 执行得到了相应的产物,但是当文件修改过后我们依然需要再次执行命令来进行构建,但是在开发过程中,gulp 同样支持我们通过 watch 来对文件进行监控,每当监控到文件变动就触发所关联的构建任务。这样的特性在编程开发中也是最为基础的功能支撑。
有一个下发配置的服务,这个配置服务的实现有点特殊,服务端下发配置到各个服务的本地文件,当然中间经过了一个agent,如果没有agent也就无法写本地文件,然后由client端的程序监听这个配置文件,一旦文件有变更,就重新加载配置,画个架构图大概是这样:
java与c#都支持反射,但是从网络上搜索两大阵营对于反射的态度,基本上.net开发人员都建议慎用反射,因为会有性能开销;反到是java阵营里好象在大量肆无忌惮的使用反射。于是写了下面的测试代码: c
到这里发现同步和异步的程序执行时间是一样的,说明async 和 await下的异步编程执行看起来是"同步的",当然它的原理不是同步的,是"通知机制",具体自行百度.两者唯一的区别就是看似同步的异步代码,却被两个线程处理过了.这从侧面反映了异步代码能提升Cpu利用率,虽然执行时间没有改变.如果单单只有这点,那异步会显得比较鸡肋,接着看下面的例子,因为2中的代码没有启动异步的一些关键功能.
在linux中我们可以使用watch和nvidia-smi来不停刷新GPU信息,但是在windows上没有watch,只能通过nvidia-smi -l 1来实现最快一秒一刷新,但是显示的效果是一闪一闪的,而且不支持低于1秒的刷新频率。我于是有了用pyqt来呈现结果的想法,并且可以支持毫秒级别的刷新效果图图片代码总览开源地址:Githubimport timeimport subprocessimport threadingimport localeimport codecsimport osimport
乐观锁是一种不会阻塞其他线程并发的机制,它不会使用数据库的锁进行实现,它的设计里面由于不阻塞其他线程,所以并不会引发线程频繁挂起和恢复,这样便能够提高并发能力,所以也有人把它称为非阻塞锁,那么它的机制是怎么样的呢?
一、CPU 良好状态指标 CPU利用率:User Time <= 70%,System Time <= 35%,User Time + System Time <= 70%。 上下文切换:与CPU利用
事务的原理是先将属于一个事务的命令发送给redis ,然后再让 redis 依次执行这些命令
springframework中的StopWatch类可以测量一个时间间隔的运行时间,也可以测量多个时间间隔的总运行时间。一般用来测量代码执行所用的时间或者计算性能数据,在优化代码性能上可以使用Stopwatch来测量时间。common.lang包里面也有这个工具,用法类似,但是不能任务名称,查看结果不方便。
该函数接收4个参数,分别用来储存结果,a数组,b数组,数组长度,并将a和b数组相加,结果储存在s里面。
Redis专题(三)——Redis事务与过期时间(缓存分析) (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、事务(Transaction) 1、概述 事务的定义和关系型数据库一样,保证各个步骤操作的原子性。另外,也保证这几个步骤之间不会插入其他的步骤。但是,redis的事务没有回退的功能。 redis事务开始和结束的命令分别是MULTI和EXEC,在这两个命令之间的其他命令,redis都会先存在队列中,待接收到EXEC后一起执行。会返回一串的内容,返回值的顺序和语句顺序一致。 当输入MUL
C#: Stopwatch watch=new Stopwatch ();//实例化一个计时器 watch.Start();//开始计时 此处为要计算的运行代码 例如: int sum=0; for(int i=0; i<100;i++){ for(int j=0;j<100;j++){sum+=j;}} watch.Stop();//结束计时 //获取当前实例测量得出的总运行时间(以毫秒为单位) string time = watch.ElapsedMilliseconds.ToString(
(2)stack - 输出当前方法被调用的调用路径, 一个方法被执行的路径非常多,不知道这个方法是从那里被执行,就可以采用
之前做项目的时候,做出来的系统的性能不太好,在框架中使用了EntityFramework,于是就在网上查资料,研究如何提高EF的性能。 在这分享一篇博客 批量操作提升EntityFramework的性能 里面提供了一个扩展库Entity Framework扩展库,在这里面找到了一些比较好的方法。下面主要介绍其中的一个方法—-批量添加BulkInsert。
这个功能是完全利用javascript实现的一个小功能 <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script type="text/javascript"> window.onload = Watch;//页面加载时调用Watch()函数 function Watch() { var span = document.createEle
Zookeeper 是一个类似 linux、hdfs 的树形文件结构, zookeeper 可以用来保证数据在( Zookeeper ) 集群之间的数据的事务性一致性, zookeeper 也是我们常说的 CAP 理论中的 CP (强一致性)。
Redis 事务是一个单独的隔离操作:事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中,不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
Arthas 是一款线上监控诊断产品,通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息,并能在不修改应用代码的情况下,对业务问题进行诊断,包括查看方法调用的出入参、异常,监测方法执行耗时,类加载信息等,大大提升线上问题排查效率。
于是 Spring提供了一个StopWatch类可以做类似任务执行时间控制,即封装了一个对开始时间,结束时间记录工具
对于标记 --my-flag 环境变量的格式是 ETCD_MY_FLAG。 适用于所有标记。
不同于传统的“一个进程处理一个客户端请求”的方式,IO复用可以让一个进程处理多个客户端的请求,更加节省资源。
前面我们学习了很多用于线程管理的 类型,也学习了多种线程同步的使用方法,这一篇主要讲述线程等待相关的内容。
最近在处理视频,遇到两个视频之间的转场用原生的 xfade写起来很痛苦,实现成本高,难度大;我这里主要用的FFmpeg,就想找一个插件专门干转场这个事;搜索了一翻后找到 GL-transition这个转场神器;
线上kubernetes集群从创建sts到创建pod需要时间很长,分钟级别,但是调度却很快。偶尔还会出现导致kube-odin任务失败(超过300s)的情况
要想学习分布式应用,ZooKeeper是一个绕不过去的基础系统。它为大型分布式计算提供开源的分布式配置服务、同步服务和命名注册。
简单地说就是管理员。有什么事它就会通知到所有被它管理的人。就比如宿舍管理员,宿舍要停电他就会发通知,然后所有住这栋楼的都会知道。说专业一点,它是由文件系统和通知机制组成的。
watch是一个非常实用的命令,基本所有的Linux发行版都带有这个小工具,如同名字一样,watch可以帮你监测一个命令的运行结果,省得你一遍遍的手动运行。在Linux下,watch是周期性的执行下个程序,并全屏显示执行结果。你可以拿他来监测你想要的一切命令的结果变化,比如 tail 一个 log 文件,ls 监测某个文件的大小变化,看你的想象力了!
该命令可以显示关于系统各种资源之间相关性能的简要信息,这里我们主要用它来看CPU的一个负载情况。
有时在做开发的时候需要记录每个任务执行时间,或者记录一段代码执行时间,最简单的方法就是打印当前时间与执行完时间的差值,然后这样如果执行大量测试的话就很麻烦,并且不直观,如果想对执行的时间做进一步控制,则需要在程序中很多地方修改,目前spring-framework提供了一个StopWatch类可以做类似任务执行时间控制,也就是封装了一个对开始时间,结束时间记录工具
2022 年 4 月,中国电子云开源了其云原生数据库 Mesh 项目 DBPack。该项目的诞生,旨在解决用户上云过程中面临的一些技术难点,诸如分布式事务、分库分表等。由于它数据库 Mesh 的定位,意味着它可以支持任意微服务编程语言。
四,计算属性 基础例子 0riginal message: “{{message}}” Computed reversed message:”{{reversedMessage}}” Var vm = new Vue({ el: “#example”, data: { message: ‘Hello’ }, com
0riginal message: “{{message}}”
Computed reversed message:”{{reversedMessage}}”
最近项目有个耗时API,于是想办法定位分析慢的地方和原因,我第一时间想到了打log,但是胡乱打日志,不能有效帮我分析问题;此时,同事推荐了一个很有用的工具 -- StopWatch。
上一篇文章大概介绍了I/O的一些基本原理和技术,这篇我们主要介绍基于Linux系统的I/O的一些运行原理、监控方式。
这个命令相信大家都不陌生,就是查看内存信息,那这会你应该明白我们的效果通过什么来实现的了吧,那就是watch。
http://blog.csdn.net/zhiguozhu/article/details/50517527 Redis 原生session与redis中的session区别 原生session在服务器上是以文件的形式存储的,所以其有一些磁盘io上的缺点
@(node,watcher) watcher,在如今的前端领域已经数见不鲜了。目前流行的gulp流程工具提供了watcher的选项,是我们在开发过程中不需要手动进行触发构建流程,转而根据文件(目录)内容改变来触发。 深入到watcher实现层,其实是基于node的fs.watch API,但是fs.watch有很多“不确定性”,下文会一一解答。 ---- [TOC] fs.watch (fs.FSWatcher) fs.watch(filename[, options][, listener])
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-watch.html
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