从上一节的内容可以看到，选项TCP_NODELAY是禁用Nagle算法，即数据包立即发送出去，而选项TCP_CORK与此相反，可以认为它是Nagle算法的进一步增强，即阻塞数据包发送，具体点说就是：TCP_CORK选项的功能类似于在发送数据管道出口处插入一个“塞子”，使得发送数据全部被阻塞，直到取消TCP_CORK选项（即拔去塞子）或被阻塞数据长度已超过MSS才将其发送出去。举个对比示例，比如收到接收端的ACK确认后，Nagle算法可以让当前待发送数据包发送出去，即便它的当前长度仍然不够一个MSS，但选项TCP_CORK则会要求继续等待，这在前面的tcp_nagle_check()函数分析时已提到这一点，即如果包数据长度小于当前MSS &&（（加塞 || …）|| …），那么缓存数据而不立即...阅读全文
1.关于MTU MTU最大传输单元，这个最大传输单元实际上和链路层协议有着密切的关系，EthernetII帧的结构DMAC+SMAC+Type+Data+CRC由于以太网传输电气方面的限制，每个以太网帧都有最小的大小64Bytes最大不能超过1518Bytes，对于小于或者大于这个限制的以太网帧我们都可以视之为错误的数据帧，一般的以太网转发设备会丢弃这些数据帧。 由于以太网EthernetII最大的数据帧是1518Bytes这样，刨去以太网帧的帧头（DMAC目的MAC地址48bits=6Bytes + SMAC源MAC地址48bits=6Bytes + Type域2Bytes）14Bytes和帧尾CRC校验部分4Bytes那么剩下承载上层协议的地方也就是Data域最大就只能有1500Byte...阅读全文
日期：2021-3-15简介：因为计网作业需要，今天就是讲一讲如何使用ffmpeg把图片转视频以及视频转图片。一、下载ffmpeg你可以在ffmpeg的bin文件下看见以下三个.exe文件二、建个快速打开命令行的bat文件可以新建文件夹.txt->在.txt文件中输入cmd并保存->将.txt后缀名改成.bat可以看一下打开.bat文件后的效果三、自己录制个视频放入bin目录中四、视频转图片打开.bat文件->输入ffmpeg -i GGGabc.mp4 -t 5 -s 1080x1080 -r 15 %3d.jpg 其中-i GGGabc.mp4表示调用bin目录下的GGGabc.mp4视频-t 5表示选取视频中的前五秒进行视频转图像-s 1080x1080表示视频转图片后图片的像素-r ...阅读全文
Flink 的 window 有两个基本款，TimeWindow 和 CountWindow。 TimeWindow 是到时间就触发窗口，CountWindow 是到数量就触发。如果我需要到时间就触发，并且到时间之前如果已经积累了足够数量的数据；或者在限定时间内没有积累足够数量的数据，我依然希望触发窗口业务，那么就需要自定义触发器。import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction; import org.apache.flink.api.common.state.ReducingState; import org.apache.flink.api.common.state.ReducingStateDescriptor; ...阅读全文
luotuo44的专栏 05-12 5343 Linux安装软件时，/etc/profile、/etc/bash.bahsrc、~/.profile、~/.bashrc的用途 之前安装Linux的一些软件时，总要修改Linux的配置文件。当时也是一知半解。而且，网上有些安装教程，会说，修改配置文件后要重启Linux。但事实上是不需要重启的。 Linux安装时可能要修改的配置文件：/etc/profile、/etc/bashrc(ubuntu没有这个文件，对应地，其有/etc/bash.bashrc文件。我用的是ubuntu系统，所以下面将一律使用... 陈光泉的博客 07-13 324 Centos6 系统配置文件 /etc/profile, ~/.bash_profile 等区别 各环境变...阅读全文
说明：本文是最近项目上使用tcp时遇到的问题找到的原因，参考了网络上的几篇文章整理出来，如有版权问题，请留言。 Nagle 算法用于对缓冲区内的一定数量的消息进行自动连接。该处理过程(称为Nagling)，通过减少必须发送的封包的数量，提高了网络应用程序系统的效率。 **1. ** Nagle算法的规则 （可参考tcp_output.c文件里tcp_nagle_check函数注释）： 1）如果包长度达到MSS(MSS是最大分段大小Maxitum Segment Size ，MTU是最大传输单元Maxitum Transmission Unit)，则允许发送； 2）如果该包含有FIN，则允许发送； 3）设置了TCP_NODELAY选项，则允许发送； 4）未设置TCP_CORK选项时，若所有发出...阅读全文
通常情况下，namespace对应的URI是一个存放XSD的地址，尽管规范没有这么要求。如果没有提供schemaLocation，那么Spring的XML解析器会从namespace的URI里加载XSD文件。我们可以把配置文件改成这个样子，也是可以正常工作的：[html] view plain copy
ChannelPipeline ChannelPipeline不是单独存在,它肯定会和Channel、ChannelHandler、ChannelHandlerContext关联在一起,所以有关概念这里一起讲。 一、ChannelHandler 1、概念 先看图 ChannelHandler下主要是两个子接口 ChannelInboundHandler(入站): 处理输入数据和Channel状态类型改变。 适配器: ChannelInboundHandlerAdapter（适配器设计模式） 常用的: SimpleChannelInboundHandler ChannelOutboundHandler(出站): 处理输出数据 适配器: ChannelOutboundHandlerAdapter...阅读全文
今天看到一个博客园的一篇关于MySQL的IN子查询优化的案例，一开始感觉有点半信半疑（如果是换做在SQL Server中，这种情况是绝对不可能的，后面会做一个简单的测试。）随后动手按照他说的做了一个表来测试验证，发现MySQL的IN子查询做的不好，确实会导致无法使用索引的情况（IN子查询无法使用所以，场景是MySQL，截止的版本是5.7.18） MySQL的测试环境 测试表如下 create table test_table2 ( id int auto_increment primary key, pay_id int, pay_time datetime, other_col varchar(100) ) 建一个存储过程插入测试数据，测试数据的特点是pay_id可重复，这里在存储过程处理...阅读全文
前言MyBatis是常见的Java数据库访问层框架。在日常工作中，开发人员多数情况下是使用MyBatis的默认缓存配置，但是MyBatis缓存机制有一些不足之处，在使用中容易引起脏数据，形成一些潜在的隐患。个人在业务开发中也处理过一些由于MyBatis缓存引发的开发问题，带着个人的兴趣，希望从应用及源码的角度为读者梳理MyBatis缓存机制。本次分析中涉及到的代码和数据库表均放在GitHub上，地址： mybatis-cache-demo 。目录本文按照以下顺序展开。一级缓存介绍及相关配置。一级缓存工作流程及源码分析。一级缓存总结。二级缓存介绍及相关配置。二级缓存源码分析。二级缓存总结。全文总结。一级缓存一级缓存介绍在应用运行过程中，我们有可能在一次数据库会话中，执行多次查询条件完全相同的S...阅读全文
前言 前一篇「硬不硬你说了算！近 40 张图解被问千百遍的 TCP 三次握手和四次挥手面试题」得到了很多读者的认可，在此特别感谢你们的认可，大家都暖暖的。 来了，今天又来图解 TCP 了，小林可能会迟到，但不会缺席。 迟到的原因，主要是 TCP 巨复杂，它为了保证可靠性，用了巨多的机制来保证，真是个「伟大」的协议，写着写着发现这水太深了。。。 本文的全部图片都是小林绘画的，非常的辛苦且累，不废话了，直接进入正文，Go！ 正文 相信大家都知道 TCP 是一个可靠传输的协议，那它是如何保证可靠的呢？ 为了实现可靠性传输，需要考虑很多事情，例如数据的破坏、丢包、重复以及分片顺序混乱等问题。如不能解决这些问题，也就无从谈起可靠传输。 那么，TCP 是通过序列号、确认应答、重发控制、连接管理以及窗口控...阅读全文
背景： 为了提高数据库效率，建索引是家常便饭；那么当查询条件为2个及以上时，我们是创建多个单列索引还是创建一个联合索引好呢？他们之间的区别是什么？哪个效率高呢？我在这里详细测试分析下。 一、联合索引测试 注：Mysql版本为 5.7.20 创建测试表(表记录数为63188)： CREATE TABLE `t_mobilesms_11` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `userId` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户id，创建任务时的userid', `mobile` varchar(24) NOT NULL D...阅读全文
utf-8格式如何转化为gbk格式 02-27 阅读数 6225 utf-8格式如何转化为gbk格式 今天在编码的时候由于存储的数据和取得数据格式不一致，... 博文 来自： HY845638534的博客 解决中文字符乱码问题，如何将gbk格式转换utf-8格式 04-06 阅读数 2104 中文乱码的原因是因为编码格式是gbk的，而显示的时候是utf-8格式的，所以需要将其utf-8格式，才能正常显示出来。1.gbk生成utf8程序需要经过两次转化。 1.gbk->uni... 博文 来自： u012681014的专栏 Java练习>转换流>>将GBK编码的文本文件，转换为UTF-8编码的文本文件 08-13 阅读数 1312 练习：转换文件编码。题目：将GBK编码的文本文件，转换为...阅读全文
说是大全其实我列取得只是一些常用的命令与大家分享。 下面的例子全是以抓取eth0接口为例，如果不加”-i eth0”是表示抓取所有的接口包括lo。 1、抓取包含10.10.10.122的数据包 # tcpdump -i eth0 -vnn host 10.10.10.122 2、抓取包含10.10.10.0/24网段的数据包# tcpdump -i eth0 -vnn net 10.10.10.0/24 3、抓取包含端口22的数据包# tcpdump -i eth0 -vnn port 22 4、抓取udp协议的数据包# tcpdump -i eth0 -vnn udp 5、抓取icmp协议的数据包# tcpdump -i eth0 -vnn icmp 6、抓取arp协议的数据包# tcpd...阅读全文
今天和两个同事讨论Log4j，他们都需要解决一个问题，怎么分开输出Logger。这么讲不清楚，举个例子： Java代码 package com.gmail.at.ankyhe.log4jtest; import org.apache.log4j.Logger; public class ClassA { private static Logger logger = Logger.getLogger(ClassA.class.getName()); public ClassA() { logger.info("ENTER ClassA()"); } public void foo() { logger.info("foo()"); bar(); } public void bar() { Lo...阅读全文
昨天写一个脚本花了一天的2/3的时间，而且大部分时间都耗在了sed命令上，今天不总结一下都对不起昨天流逝的时间啊~~~ 用sed命令在行首或行尾添加字符的命令有以下几种： 假设处理的文本为test.file 在每行的头添加字符，比如"HEAD"，命令如下： sed 's/^/HEAD&/g' test.file 在每行的行尾添加字符，比如“TAIL”，命令如下： sed 's/$/&TAIL/g' test.file 运行结果如下图： 几点说明： 1."^"代表行首，"$"代表行尾 2.'s/$/&TAIL/g'中的字符g代表每行出现的字符全部替换，如果想在特定字符处添加，g就有用了，否则只会替换每行第一个，而不继续往后找了 例： 3.如果想导出文件，在命令末尾加"> outfile_nam...阅读全文
使用UDP协议进行信息的传输之前不需要建议连接。换句话说就是客户端向服务器发送信息，客户端只需要给出服务器的ip地址和端口号，然后将信息封装到一个待发送的报文中并且发送出去。至于服务器端是否存在，或者能否收到该报文，客户端根本不用管。 单播用于两个主机之间的端对端通信，广播用于一个主机对整个局域网上所有主机上的数据通信。单播和广播是两个极端，要么对一个主机进行通信，要么对整个局域网上的主机进行通信。实际情况下，经常需要对一组特定的主机进行通信，而不是整个局域网上的所有主机，这就是多播的用途。 通常我们讨论的udp的程序都是一对一的单播程序。本章将讨论一对多的服务：广播（broadcast）、多播（multicast）。对于广播，网络中的所有主机都会接收一份数据副本。对于多播，消息只是发送到一...阅读全文
前言在接触到MQTT之后，总是会有疑问，为什么用MQTT不用TCP长连接透传？看起来【TCP长连接+私有协议透传】和【MQTT+业务主题】似乎都能达到同样的目的，甚至用MQTT会使得设备端逻辑实现、APP端逻辑实现、云端架构实现更加复杂。那么为什么物联网还要使用MQTT协议呢？一、MQTT相比于TCP长连接的优势1、协议更标准MQTT是标准的RFC协议，相比于私有协议而言更加标准。好处在于：（1）协议非常完整，能够马上用于生产。各端实现同一套协议之后，就能进行通信；私有协议还需要进行大量的验证，看有无缺陷或欠考虑的地方等。（2）协议的标准化带来大量的开源组件，降低开发难度。随着物联网+5G生态越来越好，开源组件越来越多，可以减少重复编码量。（3）标准协议利于第三方接入。当第三方设备、平台想要...阅读全文
GNU sed 4.5 版参考文档全文翻译 各命令和随带20个示例详细解析（一） HZ_Samuel博客 05-03 385 文档记录了一个版本4.5的流编辑器——GNU sed。 版权所有© 1998—2018自由软件基金会。 根据GNU免费文档许可证、自由软件基金会发布1.3及其后续版本，本文档被允许复制、分发和、或修改；没有不变的部分，没有封面文本，也没有封底文本。许可证副本包含在标题为“GNU免费文档许可证”的部分中。 sed (GNU) C/C++,Win/Linux使用与开发技巧 11-15 1294 simplified "info sed" linux mac下使用sed a\追加文本 热门推荐 cbbbc 01-07 1万+ 由于mac系统是原生于bsd系，sed命令和gn...阅读全文
目录 1 背景 2 何为Counter类型？ 2.1 Counter定义 3 何为Gauge类型？ 3.1 Gauge定义 4 Counter和Gauge的对比 1 背景 Prometheus整体架构分为Server端和Exporter端，而Exporter通常是基于官方的SDK开发（例如Go SDK）。 这里要明确一个概念：数据指标类型只是Client端的一个概念，用于维护Metric的生产，以方便在业务上有所区分。 而Server端是不区分数据类型的，因为所有的数据都是一种格式，也即时间序列 Metric
大型互联网公司一般都会要求消息传递最大限度的不丢失，比如用户服务给代金券服务发送一个消息，如果消息丢失会造成用户未收到应得的代金券，最终用户会投诉。 为避免上面类似情况的发生，除了做好补偿措施，更应该在系设计的时候充分考虑各种异常，设计一个稳定、高可用的消息系统。 认识 Kafka 看一下维基百科的定义 Kafka 是分布式发布-订阅消息系统。它最初由 LinkedIn 公司开发，之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka是一个分布式的、可划分的、冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka 架构 Kafka 的整体架构非常简单，是显式分布式架构，主要由 Producer、Broker（Kafka） 和 Consumer 组成。 Kafka架构（精简版） Pr...阅读全文
TaskManger与Slots Flink中每一个worker(TaskManager)都是一个JVM进程，它可能会在独立的线程上执行一个或多个subtask。为了控制一个worker能接收多少个task，worker通过task slot来进行控制（一个worker至少有一个task slot）。 每个task slot表示TaskManager拥有资源的一个固定大小的子集。假如一个TaskManager有三个slot，那么它会将其管理的内存分成三份给各个slot。资源slot化意味着一个subtask将不需要跟来自其他job的subtask竞争被管理的内存，取而代之的是它将拥有一定数量的内存储备。需要注意的是，这里不会涉及到CPU的隔离，slot目前仅仅用来隔离task的受管理的内存。...阅读全文
时序数据库技术体系中一个非常重要的技术点是时序数据模型设计，不同的时序系统有不同的设计模式，不同的设计模式对时序数据的读写性能、数据压缩效率等各个方面都有不同程度的影响。这篇文章笔者将会分别针对OpenTSDB、Druid、InfluxDB以及Beringei这四个时序系统中的时序数据模型设计进行介绍。 在详细介绍时序数据模型之前，还是有必要简单回顾一下时序数据的几个基本概念，如下图所示： 上图是一个典型的时序数据示意图，由图中可以看出，时序数据由两个维度坐标来表示，横坐标表示时间轴，随着时间的不断流逝，数据也会源源不断地吐出来；和横坐标不同，纵坐标由两种元素构成，分别是数据源和metric，数据源由一系列的标签（tag，也称为维度）唯一表示，图中数据源是一个广告数据源，这个数据源由publ...阅读全文
Elasticsearch 最少必要知识实战教程直播回放 #1、reindex的速率极慢，是否有办法改善？ 以下问题来自社区：https://elasticsearch.cn/question/3782 问题1：reindex和snapshot的速率极慢，是否有办法改善？ reindex和snapshot的速率比用filebeat或者kafka到es的写入速率慢好几个数量级（集群写入性能不存在瓶颈），reindex/snapshot的时候CPU还是IO使用率都很低，是不是集群受什么参数限制了reindex和snapshot的速率？ reindex不管是跨集群还是同集群上都很慢，大约3~5M/s的索引速率，会是什么原因导致的？ 问题2：数据量几十个G的场景下，elasticsearch rei...阅读全文
大型互联网公司一般都会要求消息传递最大限度的不丢失，比如用户服务给代金券服务发送一个消息，如果消息丢失会造成用户未收到应得的代金券，最终用户会投诉。为避免上面类似情况的发生，除了做好补偿措施，更应该在系设计的时候充分考虑各种异常，设计一个稳定、高可用的消息系统。认识 Kafka看一下维基百科的定义Kafka 是分布式发布-订阅消息系统。它最初由 LinkedIn 公司开发，之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka是一个分布式的、可划分的、冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。Kafka 架构Kafka 的整体架构非常简单，是显式分布式架构，主要由 Producer、Broker（Kafka） 和 Consumer 组成。Kafka架构（精简版）Producer（生...阅读全文
网上有一些maven-shade-plugin替代maven-assembly-plugin的文章，原因是代maven-assembly-plugin打出的jar包中要么是不能设置Main-Class，要么spring的META-INF/spring.*文件相互覆盖了。对于这两个问题，maven-assembly-plugin在当前的版本(3.1.0)中都可以解决了(方法见https://my.oschina.net/u/2377110/blog/1584205)。 实际上这两个插件所针对的用途其实是有差异的，而它们与maven默认的maven-jar-plugin都是打包插件，简单的区别如下： plugin function maven-jar-plugin maven 默认打包插件，用来...阅读全文
在使用Hive处理数据时，经常遇到行列转换的场景，本文将对Hive的行列转换操作做详细的说明。 行转列## 1）多行转多列 假设数据表 row2col： col1 col2 col3 a c 1 a d 2 a e 3 b c 4 b d 5 b e 6 现在要将其转化为： col1 c d e a 1 2 3 b 4 5 6 此时需要使用到max(case … when … then … else 0 end)，仅限于转化的字段为数值类型，且为正值的情况。 HQL语句为： select col1, max(case col2 when 'c' then col3 else 0 end) as c, max(case col2 when 'd' then col3 else 0 end) a...阅读全文
本节主要介绍explode和posexplode函数的使用。1、数据介绍 主要包括三列，分别是班级、姓名以及成绩，数据表名是default.classinfo。2、单列Explode 首先来看下最基本的，我们如何把student这一列中的数据由一行变成多行。这里需要使用split和explode，并结合lateral view实现。代码如下：select class,student_name from default.classinfo lateral view explode(split(student,',')) t as student_name 结果如下：3、单列Posexplode 接下来，我们想要给每个同学来一个编号，假设编号就按姓名的顺序，此时我们要用到另一个hive函数，叫做...阅读全文
1、实战开发遇到聚合问题 请教一个问题，ES 在聚合的时候发生了一个奇怪的现象聚合的语句里面size设置为10和大于10导致聚合的数量不一致，这个size不就是返回的条数吗？会影响统计结果吗？dsl语句摘要（手机敲不方便，双引号就不写了）： aggs:{topcount:{terms:{field:xx,size:10}}} 就是这个size，设置10和大于10将会导致聚合结果不一样，难道是es5.x的bug吗？ 以上是实战中的真实问题，基于这个问题，有了本篇文章。 本文探讨的聚合主要指：terms 分桶聚合。下图为分桶 terms 聚合示意图。 从一堆多分类的产品中聚合出 TOP 3 的产品分类和数量。TOP3 结果： 产品 Y：4 产品 X：3 产品 Z：2 2、前提认知：Elastic...阅读全文
前面我们有讲过如何进行API的安全控制，其中包括数据加密，接口签名等内容。详细可以参考我下面两篇文章：-《前后端API交互如何保证数据安全性》请添加链接描述-《再谈前后端API签名安全？》请添加链接描述在签名部分，通过时间戳的方式来判断当前请求是否有效，目的是为了防止接口被多次使用。但是这样并不能保证每次请求都是一次性的，今天给大家介绍下如何保证请求一次性？首先我们来回顾一些时间戳判断的原理：客户端每次请求时，都需要进行签名操作，签名中会加上signTime参数(当前请求时间戳)。HTTP请求从发出到达服务器的正常时间不会很长，当服务器收到HTTP请求之后，首先进行签名检查，通过之后判断时间戳与当前时间相比较，是否超过了一定的时间，这个时间我们可以自行决定要多长，比如1分钟，2分钟都可以，时...阅读全文
ElasticSearch学习笔记之九 复杂数据类型和嵌套对象 复杂数据类型空域数组域多层级对象内部对象的映射内部对象的索引内部对象数组 嵌套对象嵌套对象映射 复杂数据类型 除了前面说到的简单数据类型，Elasticsearch还支持JSON 的null ，数组，和对象. 空域 字段取值可以为空，当然，数组也可以为空。 然而，在 Lucene 中是不能存储 null 值的，所以我们认为存在 null 值的域为空域。 下面三种域被认为是空的，它们将不会被索引： "null_value": null, "empty_array": [], "array_with_null_value": [ null ] 数组域 很多时候，我们希望 tag 域 包含多个标签。我们可以以数组的形式索引标签： { ...阅读全文
1.虚拟IP 在 TCP/IP 的架构下，所有想上网的电脑，不论是用何种方式连上网路，都必须要有一个唯一的 IP-address。事实上IP地址是主机硬件地址的一种抽象，简单的说，MAC地址是物理地址，IP地址是逻辑地址。 虚拟IP，就是一个未分配给真实主机的IP，也就是说对外提供服务器的主机除了有一个真实IP外还有一个虚IP，使用这两个IP中的任意一个都可以连接到这台主机。 虚拟IP一般用作达到HA(High Availability)的目的,比如让所有项目中数据库链接一项配置的都是这个虚IP，当主服务器发生故障无法对外提供服务时，动态将这个虚IP切换到备用服务器。 2.虚拟IP原理 ARP是地址解析协议，它的作用很简单，将一个IP地址转换为MAC地址，然后给传输层使用。 每台主机中都有一...阅读全文
如果一个select语句能够返回单个值或者一列值，且该select语句嵌套在另一个SQL语句（例如select语句、insert语句、update语句或者delete语句）中，那么该select语句成为“子查询”（也叫内层查询），包含子查询的SQL语句称为“主查询”（也叫外层查询）。为了标记子查询与主查询之间的关系，通常将子查询写在小括号内。子查询一般用在主查询的where子句或having子句中，与比较运算符或者逻辑运算符一起构成where筛选条件或having筛选条件。子查询分为“相关子查询”（Dependent Subquery）与“非相关子查询”。 非相关子查询如果子查询返回单个值，则可以讲一个表达式的值与子查询的结果进行比较。 例如，检索成绩比学生张三平均分高的所有学生及课程的信息...阅读全文
> 编程乐园 > 编程内功 > 架构&设计模式 > ElasticSearch备份快照到HDFS-2.6(CDH5.6.0) ElasticSearch备份快照到HDFS-2.6(CDH5.6.0) 架构&设计模式 water 5年前 (2017-03-29) 3348℃ 0评论 repository-hdfs安装包的下载地址: https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots/org/elasticsearch/elasticsearch-repository-hdfs/ 背景说明 由于业务需要将ES-2.2.1版本升级到ES-2.3.2版本，需要将index迁移过去，查了很多资料，最后决定用es的快照/恢复模块来实现索引迁移。...阅读全文
Seata 分布式事务 XA 与 AT 全面解析 2021-04-23 FUNKYE Seata Seata 目录 1.XA模式是什么？ 1.1什么是XA 1.2什么是Seata的事务模式？ 2那么什么是Seata XA 模式？ 2.1什么是Seata AT(TXC) 模式？ 2.2AT 模式如何做到对业务的无侵入 ？ AT模式一阶段 2.3 AT 模式如何保证隔离性 AT 模式二阶段提交 AT 模式二阶段回滚 3.为什么支持XA？ 4.为什么Seata要支持XA模式？ AT与XA的关系 Seata AT与XA的优劣 总结 Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，star高达17300+，社区活跃度极高，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。 注：本期分享借鉴于Sea...阅读全文
log4j logback logger和root的关系 Log4j或logback的配置文件中，root和logger是父子的关系。Logger的appender根据参数additivity决定是否要叠加root的appender，logger的级别是其自身定义的级别，和root的级别没什么关系。判断一个类的日志输出情况，首先找到这个类所在的logger（如果特别定义了一个类的logger,那么则为这个定义的logger,没有特别定义则默认为roo... 复制链...阅读全文
目录1.retries参数说明 2.retries使用建议 3.retries后续发展复制1.retries参数说明参数的设置通常是一种取舍，看下retries参数在版本0.11.3说明：Setting a value greater than zero will cause the client to resend any record whose send fails with a potentially transient error. Note that this retry is no different than if the client resent the record upon receiving the error. Allowing retries without s...阅读全文
在Hbase中split是一个很重要的功能，Hbase是通过把数据分配到一定数量的region来达到负载均衡的。一个table会被分配到一个或多个region中，这些region会被分配到一个或者多个regionServer中。在自动split策略中，当一个region达到一定的大小就会自动split成两个region。table在region中是按照row key来排序的，并且一个row key所对应的行只会存储在一个region中，这一点保证了Hbase的强一致性 。 在一个region中有一个或多个stroe，每个stroe对应一个column families(列族)。一个store中包含一个memstore 和 0 或 多个store files。每个column family 是...阅读全文
系统学习大数据技术：大数据高级工程师学习路线 写在前面 如果你想通过这篇博客在本地成功搭建 Hadoop 集群的话，你需要先跟着视频课程 三天入门大数据实操课程 在本地搭建集群环境，在这个视频课程中你需要学习的章节是： 课程目标 VMWare WorkStation 安装 创建虚拟机 安装 Centos 7 操作系统 Centos 7 网络配置方式说明 Centos 7 网络配置 使用客户端登录操作虚拟机 克隆三台虚拟机 修改主机名 ip 映射主机名 配置无密钥登录 虚拟机的文件上传和下载 关闭防火墙 安装 Java 请在看本篇博客之前务必学习完上面视频课程中章节，如果你能学习完 三天入门大数据实操课程 所有的章节的话就更好，因为你学完这个课程可以有以下三大收获： 搭建一个属于自己的大数据集...阅读全文
前面我们了解了 Prometheus 中 Relabeling 重新标记的使用，本文我们将学习 Prometheus 中是如何使用服务发现来查找和抓取目标的。我们知道在 Prometheus 配置文件中可以通过一个 static_configs 来配置静态的抓取任务，但是在云环境下，特别是容器环境下，抓取目标地址是经常变动的，所以用静态的方式就不能满足这些场景了。所以我们需要监控系统能够动态感知这个变化，不可能每次变动都去手动重新配置的，为了应对复杂的动态环境，Prometheus 也提供了与基础设施中的服务发现集成的功能。Prometheus 已经支持多种内置的服务发现机制：发现云服务商的 VM 虚拟机Kubernetes 上的自动发现通用的服务查找，例如 DNS、Consul、Zooke...阅读全文
目录 1、根节点包含的属性 2、根节点的子节点 2.1、设置上下文名称： 2.2、设置loger、root 正文 回到顶部 1、根节点
综述字节跳动在发展过程中，逐渐形成了十分复杂的超大规模微服务体系，对后端整体的可观测性解决方案提出了极高的要求。为了解决这个问题，基础架构智能运维团队自研链路追踪系统，将海量 Metrics/Trace/Log 数据进行整合与统一，并在此基础上实现了新一代的一站式全链路观测诊断平台，帮助业务解决监控排障、链路梳理、性能分析等问题。本文将会介绍字节跳动链路追踪系统的整体功能和技术架构，以及实践过程中我们的思考与总结。什么是分布式链路追踪(Trace) ？M T L 的关系可观测性的三大基础数据是 Metrics / Log / Trace。说到这三大件，可能大家会想到当需要监控变化趋势和配置告警时就去用 Metrics；当需要细查问题时去查 log；对于微服务数量较多的系统，还得有 Trace...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《HPC云化部署的优势和挑战》 作者:土豆炒肉丝HPC云化部署指的是将高性能计算（HPC）工作负载部署在云计算平台上，这种方式带来了一些明显的优势，但同时也面临一些挑战。以下是HPC云化部署的主要优势和挑战： 优势：1.灵活性和弹性：云计算平台提供灵活的资源调度和弹性伸缩功能，可以根据需要动态分配计算资源。这使得HPC应用能够更加高效地利用计算资源，根据实际需求进行资源扩展或收缩，从而降低成本。2.成本效益：传统HPC集群的建设和维护需要昂贵的硬件设备和专业技术团队。通过在云平台上进行部署，用户无需投资大量资金购买硬件设备，而是按需付费，只支付实际使用的资源，节省了大量成本。3.全球可访问性：云计算平台的服务通常分布在多个地理位置，用户可以从世界各地的终端设备访问这...阅读全文
文章目录 简介初始化向ByteBuffer写数据手动写入数据从SocketChannel中读入数据至ByteBuffer 从ByteBuffer中读数据复位position读取数据确保数据长度字节序处理 继续写入数据总结 简介 在Java的Socket编程中，若使用阻塞式（BIO），则往往通过ServerSocket的accept()方法获取到客户端Socket之后，再使用客户端Socket的InputStream和OutputStream进行读写。Socket.getInputstream.read(byte[] b)和Socket.getOutputStream.write(byte[] b)的方法中的参数都是字节数组。这种阻塞式的Socket编程显然已经远远不能满足目前的并发式访问需求...阅读全文
HBase 参数设置参考 前言HBase 配置参数极其繁多，参数配置可能会影响到 HBase 性能问题，因此得好好总结下。 HBase 调优是个技术活。得结合多年生产经验加测试环境下性能测试得出。 JVM垃圾回收优化 本地 memstore 分配缓存优化 Region 拆分优化 Region 合并优化 Region 预先加载优化 负载均衡优化 启用压缩，推荐snappy 进行预分区，从而避免自动 split，提高 HBase 响应速度 避免出现 region 热点现象，启动按照 table 级别进行 balance GCHBase CMS GC 配置参考 RS 参数hbase.server.thread.wakefrequency 该值默认是 10 秒，它影响着 Flush 和 Compac...阅读全文
Region自动切分是HBase能够拥有良好扩张性的最重要因素之一，也必然是所有分布式系统追求无限扩展性的一副良药。HBase系统中Region自动切分是如何实现的？这里面涉及很多知识点，比如Region切分的触发条件是什么？Region切分的切分点在哪里？如何切分才能最大的保证Region的可用性？如何做好切分过程中的异常处理？切分过程中要不要将数据移动？等等，这篇文章将会对这些细节进行基本的说明，一方面可以让大家对HBase中Region自动切分有更加深入的理解，另一方面如果想实现类似的功能也可以参考HBase的实现方案。 Region切分触发策略 在最新稳定版（1.2.6）中，HBase已经有多达6种切分触发策略。当然，每种触发策略都有各自的适用场景，用户可以根据业务在表级别选择不同的...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《数据如何同步到云服务器》，作者：每日知识小分享随着云计算技术的快速发展，越来越多的企业和个人选择将他们的数据和应用程序存储在云服务器上。然而，将数据同步到云服务器是一个复杂的过程，需要一定的技术知识和规划。本文将介绍数据同步到云服务器的最-佳做法，包括数据备份、数据恢复、数据迁移等方面。一、数据同步的概念数据同步是指将数据从一个地方复制或传输到另一个地方，以保证数据的完整性和一致性。在云服务器中，数据同步通常指将本地数据备份到云服务器中，或者将云服务器中的数据恢复到本地或者其他云服务器中。二、数据同步的分类数据备份数据备份是指将本地数据备份到云服务器上，以防止本地数据丢失或损坏。在备份过程中，需要选择合适的备份软件和备份策略，以确保备份数据的完整性和可靠性。同时，...阅读全文
MySQL调优之innodb_buffer_pool_size大小设置 相关查看命令 sql> show global variables like 'innodb_buffer_pool_size'; sql> show global status like 'Innodb_buffer_pool_pages_data'; sql> show global status like 'Innodb_page_size'; 或 sql> use mysql; sql> select @@innodb_buffer_pool_size; .... MariaDB [(none)]> show global variables like 'innodb_buffer_pool_size'; +--...阅读全文
一、概述HBase 是一个基于 Google BigTable 论文设计的高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统。 网上关于 HBase 的文章很多，官方文档介绍的也比较详细，本篇文章不介绍 HBase 基本的细节。本文从 HBase 写链路开始分析，然后针对少量随机读和海量随机写入场景入手，全方面量化分析各种资源的开销, 从而做到以下两点：在给定业务量级的情况下，预先评估好集群的合理规模在 HBase 的众多参数中，选择合理的配置组合二、HBase 写链路简要分析HBase 的写入链路基于 LSM（Log-Structured Merge-Tree), 基本思想是把用户的随机写入转化为两部分写入：Memstore 内存中的 Map, 保存随机的随机写入，待 memstore 达到一定量的...阅读全文
