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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
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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
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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
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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
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零点零一
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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
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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
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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
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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
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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
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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
- Spring AI高级RAG功能查询重写和查询翻译
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1、创建查询重写转换器//创建查询重写转换器queryTransformer=RewriteQueryTransformer.builder().chatClientBuilder(openAiChatClient.mutate()).build();查询重写是RAG系统中的一个重要优化技术,它能够将用户的原始查询转换成更加结构化和明确的形式。这种转换可以提高检索的准确性,并帮助系统更好地理解用户
- 分布式爬虫架构:Scrapy-Redis+Redis集群实现百万级数据采集
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&