- 分布式高可用ELK平台搭建及使用保姆级教程指南 (附安装包网盘免费下载)
Mr.L-OAM
linux系统运维分布式elk
1ELK简介1.1ELK是什么ELK是一套开源免费且功能强大的日志分析管理系统,由Elasticsearch、Logstash、Kibana三部分组成,是三个软件产品的首字母缩写,简称ELK。这三款软件都是开源软件,通常是配合使用,且归于Elastic.co公司名下,所以被简称为ELK。ELK可以将系统日志、网站日志、应用系统日志等各种日志进行收集、过滤、清洗,然后进行集中存放并可用于检索、分析。
- ELK学习(一) ElasticStack技术栈简介
左边有只汪
ElasticSearchELK
ELK是由三个技术组成的分别是ElasticSearch核心存储和检索引擎Logstash高吞吐量数据处理引擎Kibana数据可视化主要业务是做日志分析ElasticStack不光是由这几种技术还有新的成员Beats,它可以采集一切数据Beats下还分为以下几个模块FileBeat日志文件PacketBeat网络流量MetricBeat服务指标(CPU,内存情况)WinlogBeatwin日志采集
- 大语言模型 LLM 通过 Excel 知识库 增强日志分析,根因分析能力的技术方案(1):总体介绍
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构语言模型excel人工智能
文章大纲1.核心目标2.系统总体架构3.GoogleCloud端到端方案(含无RAG&RAG双模式)3.1无RAG:Function-Calling查表模式3.2RAG:托管式向量检索4.开源轻量级方案5.数字孪生联合验证(实验性)6.知识图谱增强(Neo4j)7.监控与持续优化(CometLLM)8.实施路线图(4~10周)9.典型案例速览10.一键复现仓库11.参考文献1.核心目标让LLM在“
- 【Python高阶开发】2. Dask分布式加速实战:TB级生产日志分析效率提升指南
摘要:随着工业4.0的深入推进,工业生产日志数据量呈指数级增长,某汽车制造厂日均产生2TB生产日志,传统单机Pandas处理面临内存不足、耗时过长、资源利用率低三大瓶颈。本文基于Dask分布式计算框架,构建工业级日志分析解决方案,通过“集群部署-高效加载-数据处理-性能优化”四步法,实现日志分析效率5倍提升。详细阐述Dask核心原理(任务调度、延迟计算、数据分区),对比单机与分布式架构差异,提供从
- 数据科学与大数据技术专业的核心课程体系及发展路径全解析
YangYang9YangYan
大数据
CDA数据分析师证书含金量高,适应了未来数字化经济和AI发展趋势,难度不高,行业认可度高,对于找工作很有帮助。一、课程体系三维地图二、核心课程能力矩阵课程模块关键技能行业应用场景工具链分布式计算Spark调优用户行为日志分析AWSEMR/Databricks数据挖掘特征工程金融反欺诈模型Scikit-learn实时数据处理Flink窗口计算物联网设备监控Kafka+Flink数据治理元数据管理企业
- DNS防护实战:用ipset自动拦截异常解析与群联AI云防护集成
群联云防护小杜
安全问题汇总人工智能服务器网络运维前端
问题场景DNS服务器常成为黑客探测源IP的首选目标。攻击者通过高频DNS查询获取解析记录,或利用异常请求触发服务器响应,从而定位源站IP。传统单IP拦截效率低下,难以应对分布式攻击。核心解决方案ipset自动化拦截ipset是iptables的扩展,支持批量IP匹配,大幅提升拦截效率。结合实时日志分析脚本,可自动封锁异常IP。群联AI云防护DNS模块其AI引擎实时分析DNS查询模式,识别恶意扫描行
- 50 个日志分析必备Linux 命令 懂一半绝对高手!
零点零一
linux数据库mysql
50个日志分析必备Linux命令懂一半绝对高手!原创数安智信[运维网工](javascript:void(0)2025年07月20日09:40重庆https://mp.weixin.qq.com/s/L5fZoxoIr4SLdFU7ouSy7g在Linux系统的运维、开发和故障排查中,日志分析是至关重要的环节。面对海量、分散的日志文件,熟练掌握命令行工具是高效定位问题、发现异常、进行监控和审计的基
- AI产品经理面试宝典第51天:团队协作与跨职能实战精讲
TGITCIC
AI产品经理一线大厂面试题AI产品经理面试大模型产品经理面试AI面试大模型面试AI产品大模型产品
一、用户需求分析与场景化落地1.1用户需求分析的核心方法论问:如何进行用户需求分析?答:采用"双三角模型":显性需求挖掘:通过NPS调研+行为日志分析,量化高频痛点(如某语音助手误触率超行业均值20%)隐性需求洞察:运用KANO模型区分基础型需求(如登录稳定性)与兴奋型需求(如个性化推荐)技术可行性校准:与算法团队联合评估需求优先级矩阵(ROI>20%的进入MVP开发池)指导意见需展示数据驱动思维
- Kubernetes 核心命令速查手册:运维与开发必备
liux3528
k8skubernetes运维容器
本文整理了Kubernetes集群运维的实用命令集锦,涵盖8大核心场景:1)集群基础信息查看;2)Pod生命周期管理;3)服务与网络配置;4)存储与配置管理;5)故障排查方法;6)性能监控优化;7)高级运维技巧;8)命令行效率工具。重点包括节点状态查询、Pod调试、日志分析、网络连通性测试、资源监控等高频操作,并提供了批量处理、安全审计、集群维护等进阶技巧。每个命令均标注适用场景,可作为K8s运维
- Java 性能调优实战:JVM 参数配置与 GC 日志分析
Java性能调优实战:JVM参数配置与GC日志分析(10000字)一、Java性能调优的核心概念在现代企业级应用中,Java应用的性能直接影响用户体验、系统吞吐量以及资源利用率。因此,Java性能调优成为开发和运维团队的重要任务。性能调优的核心目标是提升应用的响应速度、减少延迟、优化资源使用,并确保系统在高并发环境下保持稳定。Java应用的性能优化涉及多个层面,包括代码优化、数据库访问优化、网络通
- Shell脚本编程:从入门到精通的实战指南
Monkey的自我迭代
Linuxlinuxssh
一、Shell与Shell脚本概述Shell是用户与操作系统内核之间的命令解释器,它接收用户输入的命令并转换为系统调用,是Unix/Linux系统的核心交互界面。Shell脚本(ShellScript)则是将一系列Shell命令组织成文本文件,通过解释器批量执行的自动化工具,广泛应用于系统管理、日志分析和软件部署等领域。主流Shell类型:Bash(Bourne-AgainShell):Linux
- 管道魔法:高阶组合技引爆Linux数据处理效率
yhyvc
后端开发linux运维服务器
管道魔法:高阶组合技引爆Linux数据处理效率核心理念管道符|是Linux哲学"一个工具只做一件事"的灵魂实践。通过串联多个单一功能指令,可构建复杂的数据处理流水线。相较于图形界面操作,管道流处理1GB日志文件的效率可提升5-10倍,且资源占用降低80%。一、经典工作流深度解析网站访问日志分析TOP10IPzcataccess.log*.gz|\#解压并读取多个压缩日志awk'$7~/\/prod
- 用ELK日志分析平台分析常见的系统登录问题
通过ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)日志分析平台,除了登录超时问题,还可深入分析以下常见的系统登录问题,并结合实际场景提供解决方案:一、认证失败分析1.问题定位场景:用户输入错误密码、账户锁定、服务端认证模块故障等。ELK实现:日志解析:通过Logstash的Grok插件提取关键字段(如用户名、IP、错误类型),例如解析/var/log/auth.log中的Fa
- Shell脚本-uniq工具
咖啡の猫
java前端开发语言
一、前言在Linux/Unix系统中,uniq是一个非常实用的文本处理命令,用于对重复的行进行统计、去重和筛选。它通常与sort搭配使用,以实现高效的文本数据清洗与统计分析。无论是做日志分析、访问频率统计,还是编写自动化脚本,uniq都是一个不可或缺的工具。本文将带你全面了解uniq工具的使用方式,包括:✅uniq的基本语法与常用参数✅如何统计重复行、去重输出、查找唯一行✅uniq在Shell脚本
- Shell脚本-tee工具
一、前言在Linux/Unix系统中,tee是一个非常实用的命令行工具,它可以帮助我们同时将命令的输出打印到终端,并写入文件。这种“双路输出”机制在脚本调试、日志记录、自动化任务中非常有用。无论是做日志分析、脚本调试,还是编写部署脚本,tee都是一个不可或缺的工具。本文将带你全面了解tee工具的使用方式,包括:✅tee的基本语法与常用参数✅如何将命令输出既显示又保存✅tee在Shell脚本中的实战
- 分布式爬虫架构:Scrapy-Redis+Redis集群实现百万级数据采集
傻啦嘿哟
分布式爬虫架构
目录当单机爬虫遇到百万数据量架构设计核心原理分布式任务调度弹性去重机制Redis集群部署实践集群规模计算高可用配置Scrapy项目改造分布式爬虫编写百万级数据优化策略流量控制机制动态IP代理数据存储优化实战案例分析监控与维护集群健康检查日志分析架构演进方向当单机爬虫遇到百万数据量想象你正在搭建一个电商价格监控系统,需要每天抓取十万条商品数据。使用传统Scrapy框架时,单台服务器每天最多只能处理3
- 正则表达式概述
出门撞大运
正则表达式
在编程中,处理字符串是一项常见且重要的任务。而正则表达式,作为一种强大的字符串匹配工具,能帮助我们高效地完成各种复杂的字符串处理需求。无论是数据验证、文本搜索与替换,还是日志分析等场景,正则表达式都能大显身手。今天,我们就来全面了解一下正则表达式。一、什么是正则表达式正则表达式,又称正规表示法、常规表示法(英语:RegularExpression,在代码中常简写为regex、regexp或RE),
- 运维打铁: Ruby 脚本在运维自动化中的应用探索
懂搬砖
运维打铁原力计划运维ruby自动化
文章目录一、思维导图二、基础介绍1.Ruby语言特点2.运维自动化概念三、应用场景1.服务器配置管理2.定时任务执行3.日志分析处理四、代码示例1.服务器配置脚本2.定时任务脚本3.日志分析脚本五、优势与挑战1.优势2.挑战六、总结与展望一、思维导图Ruby脚本在运维自动化中的应用基础介绍应用场景代码示例优势与挑战总结与展望Ruby语言特点运维自动化概念服务器配置管理定时任务执行日志分析处理服务器
- 为什么你的服务器总被攻击?运维老兵的深度分析
作为运维人员,最头疼的莫过于服务器在毫无征兆的情况下变得异常缓慢、服务中断,甚至数据泄露。事后查看日志,常常发现一些“莫名其妙”的攻击痕迹。为什么服务器会成为攻击者的目标?这些攻击又是如何悄无声息发生的?今天,我们就从实战角度分析几种常见且容易被忽视的攻击模式,并教你如何通过日志分析初步定位问题。一、服务器被攻击的常见“莫名其妙”原因“扫楼式”探测与弱口令爆破:现象:服务器CPU、内存无明显异常,
- Elasticsearch搜索引擎存储:从原理到实践的全景解析
Python×CATIA工业智造
搜索引擎elasticsearch大数据
引言在大数据时代,数据规模呈指数级增长,传统数据库的模糊查询、实时分析能力逐渐成为瓶颈。Elasticsearch(简称ES)凭借其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析能力,成为企业级搜索与存储的核心引擎。截至2025年,ES在全球日志分析、电商搜索、实时监控等场景的市场占有率超过60%。本文将从存储架构、核心技术、应用场景及优化策略四个维度,深入解析Elasticsearch的设计哲学与实践价值
- Apache Pulsar 技术全景解析:架构设计、源码剖析与实战优化
北漂老男人
Pulsarapache学习方法运维linux开发语言
ApachePulsar技术全景解析:架构设计、源码剖析与实战优化1.1消息队列与流处理基础一、消息队列与流处理的本质消息队列(MQ,MessageQueue)是一种典型的“生产者-中间件-消费者”模式。消息生产者将消息发送到队列,消费者异步拉取处理,解耦系统、削峰填谷、容错降压。流处理(StreamProcessing)强调对数据流的实时处理。数据不断产生并被持续处理,适合日志分析、实时监控、风
- 数据安全审计平台的三大关键技术:日志分析、行为监测与智能告警
KKKlucifer
安全算法
在数字化浪潮中,数据安全审计是企业守护核心资产的“瞭望塔”。通过日志分析、行为监测、智能告警三大技术,数据安全审计平台构建起“全流程监控-异常识别-快速响应”的闭环,为数据安全筑牢防线。以下从技术原理、实践价值与行业应用展开解析。日志分析:数据安全的“DNA图谱”1.多源日志融合技术实现:通过Agent采集操作系统、数据库、网络设备等200+日志源,利用正则表达式、NLP技术解析非结构化日志(如“
- Split Lock(拆分锁)内核机制
Yana.com
Linux系统运维java开发语言
目录**一.什么是SplitLock?****1.原子操作:像“不可打断的快递签收”****2.SplitLock(拆分锁):违规的“拆包行为”****3.为什么会导致系统夯死?****4.触发原因****二.日志分析****当服务器真正触发SplitLockDetection时的表现****1.内核态(Kernel-Space)触发拆分锁****2.用户态(User-Space)触发拆分锁**三
- Linux 日志分析核心命令速查表
一、IP与访问量分析统计访问IP总数bashawk'{print$1}'log_file|sort|uniq|wc-l查看单个IP访问的页面bashgrep^111.111.111.111log_file|awk'{print$1,$7}'按IP统计访问页数bashawk'{++S[$1]}END{for(ainS)printa,S[a]}'log_file|sort-n-t''-k2IP访问量排
- Elasticsearch 高可用实战:架构设计与场景化解决方案
辣呼呼的哈哈
Elasticsearch入门到精通elasticsearchwpf大数据全文检索搜索引擎restfuljava
Elasticsearch高可用实战:架构设计与场景化解决方案本文深入探讨Elasticsearch在高并发、大数据量场景下的高可用架构设计,结合电商搜索、日志分析等真实案例,提供可落地的技术方案与Java实现。一、高可用架构设计原则1.分布式架构核心要素客户端负载均衡层协调节点数据节点-分片1数据节点-分片2数据节点-分片3副本分片副本分片副本分片2.高可用黄金法则冗余设计:至少3节点集群+1副
- 【SpringBoot】Spring Boot 高并发优化终极指南,涵盖线程模型、JVM 调优、数据库访问、缓存策略等 15+ 核心模块
夜雨hiyeyu.com
javaspringbootjvmspringjava后端性能优化系统架构
SpringBoot高并发优化终极指南,涵盖线程模型、JVM调优、数据库访问、缓存策略等15+核心模块一、线程模型深度调优(核心瓶颈突破)1.Tomcat线程池原子级配置2.异步任务线程池隔离策略二、JVM层终极调参(G1GC深度优化)1.内存分配策略2.GC日志分析技巧三、缓存策略原子级优化1.三级缓存架构实现2.缓存穿透/雪崩防护四、数据库访问极致优化1.连接池死亡参数配置2.分页查询深度优化
- Java 的几种混淆技术对比
java混淆代码
引言在Java应用开发中,代码保护是一个重要环节。本文将系统性地介绍主流Java混淆技术,分析其原理、优缺点,并推荐相关工具,帮助开发者选择适合的保护方案。名称混淆原理名称混淆,就是将Javaclass中的Class/Method/Field等名称替换为无意义字符,增加逆向分析难度。优点没有性能损失无法被还原缺点无法保护代码逻辑和字符串名称改变后影响日志分析可能影响反射调用,配置繁琐工具推荐Pro
- 自动化运维工程师实操面试题
以下是针对Ansible、Zabbix、ElasticsearchLogstashKibana(ELK)设计的2道综合实操题,难度适中且结合实际应用场景:实操题1:Ansible自动化部署Zabbix监控平台并集成ELK日志分析题目背景某企业需要通过Ansible自动化部署Zabbix监控服务器(含Agent)、Elasticsearch、Logstash、Kibana(ELK)日志分析系统,并实
- 游戏可观测性:如何打造稳定高效的后台服务
你一身傲骨怎能输
游戏开发技术专栏可观测性
游戏服务可观测性能力建设摘要游戏服务的可观测性建设是保障稳定运营和高效排障的关键。现代游戏采用分布式架构,需要通过指标(Metrics)、日志(Logs)、追踪(Traces)三大支柱实现系统监控。核心能力包括:指标监控:系统资源、服务性能、业务数据日志分析:访问日志、业务日志、异常日志链路追踪:跨服务调用追踪和业务流程跟踪告警与可视化:实时告警、仪表盘、根因分析技术方案建议:指标采集:Prome
- Elasticsearch 启动失败?从日志分析到最终解决(磁盘空间不足案例)
Leaton Lee
elasticsearch大数据搜索引擎
问题背景最近在本地运行一个SpringBoot项目时,突然遇到Elasticsearch(ES)连接超时的问题:org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException:Errorcreatingbeanwithname'awardController':Unsatisfieddependencyexpressedthroug
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
-------------------
- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置