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A quick introduction to innodb_ruby (2.对innodb_ruby的简单介绍)

页面可能分配给一个文件段,但是当前未使用(类型为FREE (ALLOCATED))。因此,fill_factor显示以使用与未使用的比率。记住,这与索引页有多满没有关系,那是另外一回事。...检查单个页 页面模式他所直到的关于单个页面的内容,他目前严重依赖于典型的Ruby的pretty-printer模块来打印。这是未来需要清理的一件大事。...以下是根据页面类型提供的其他信息,对于索引页,以下信息: 页眉,关于索引页的信息 fseg头信息,与此索引所使用的文件段的空间管理相关的信息 页面不同部分大小的汇总,以字节为单位,空闲空间,数据空间...这将导致:key和:row填充到的记录中。并使得事务ID和滚动指针kkey可用,他们存储在key字段和非key字段之间,因此至少不知道如何解析字段的情况下是不可访问的。...同时打印遇到的每个节点的一些信息,并将用户记录叶子页面上,这里有一个更大的示例输出:test_t_page_3_index_recurse.txt。

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使用 VisualVM 进行性能分析及调优

:性能分析工具从内存中获得当前状态数据并存储文件用于静态的性能分析。Java 程序是通过在启动 Java 程序时添加适当的条件参数来触发操作的。...Java :JVM 内部生成的格式化后的数据,包括线程信息,类的加载信息以及堆的统计数据。通常也用于检测死锁。 堆:JVM 所有对象的堆内容存储文件。...通过内存性能分析结果,我们可以查看哪些对象占用了较多的内存,存活的时间比较长等,以便做进一步的优化。 此外,我们可以通过性能分析结果下方的类名过滤器对分析结果进行过滤。 图 6. 内存分析结果 ?...然后 VisualVM 会把每个调用方法的总的执行时间和调用的次数按照运行时长展示出来。 此外,我们也可以通过性能分析结果下方的方法名过滤器对分析结果进行过滤。 图 8. CPU 性能分析结果 ?...此外,还能对两个堆文件进行比较。通过比较我们能够分析出两个时间点哪些对象大量创建或销毁。 图 22. 堆的比较 ? 图 23. 堆的比较结果 ?

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    ftp服务器文件保存位置,ftp服务器和文件保存路径「建议收藏」

    使用Lo ftp服务器和文件保存路径 相关内容 用户在FusionInsight Manager界面配置监控指标后,系统按时间间隔(默认60秒)周期性检测监控指标结果失败时产生该告警。...成功后,告警恢复。监控指标失败影响上层管理系统无法获取到FusionInsight Manager系统的监控指标。无法连接服务器。无法访问服务器上保存路径。...上传监控指标文件失败 用户在MRS Manager界面配置监控指标后,失败时产生该告警。成功后,告警恢复。监控指标失败影响上层管理系统无法获取到MRS Manager系统的监控指标。...复制以下代码至新创建的settings.json文件中,修改以下代码中的服务器名称、目标服务器的IP、目标服务器IP对应的端口、登录目标服务器的用户名和同步代码 该任务指导用户使用Loader数据从...复制以下代码至新创建的settings.json文件中,修改以下代码中的服务器名称、目标服务器的IP、目标服务器IP对应的端口、登录目标服务器的用户名和同步代码 该任务指导用户使用Loader数据从

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    MongoDB 备份与恢复

    如果不指定数据库,mongodump 会将此实例中的所有数据库复制文件。...= 包含 JSON 文档的文件的路径指定为查询过滤器,以限制在 mongodump 输出中包含的文档。...如果想在保存之前处理输出,请写入标准输出,例如使用 gzip 来压缩.写入标准输出时,mongodump 不会写入当直接写入文件时在 .metadata.json 文件中写入的元数据...如果没有 --oplog,则当操作期间有写入操作时,将不会反映任何单一时间点。在更新过程中对数据库所做的更改可能影响备份的输出。要在接受写入的同时备份各个副本集,请使用 --oplog。...当恢复包括admin数据库时, mongorestore和--drop删除所有用户档案,并将其替换为文件中定义的用户

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    一个Web浏览器压力测试工具

    用户可以隐藏所有重复的崩溃,以便仅显示系统中的唯一崩溃,以便在发生新崩溃时轻松管理。   用户可以崩溃分配给彼此,并将特定崩溃标记为有趣,可利用,无趣或未知。   ...用户可以下载各个崩溃日志文件,以帮助调试和重新创建测试用例   用户可以创建自定义过滤器,以从崩溃列表中排除不感兴趣的崩溃   用户可以创建自定义电子邮件警报,以便在新崩溃进入符合特定条件的系统时向他们发出警报...节点记录有用的崩溃信息,例如调用堆栈,堆栈,代码和寄存器信息,还包括任何可用的符号信息。   节点可以使用RSA公钥自动加密所有崩溃信息。   ...\ grinder \ node \ data \ x86 grinder_logger.dll’复制’c:\ windows \ system32′   在64位Windows系统上:’。...\ grinder \ node \ data \ x86 \ grinder_logger.dll’复制’c:\ windows \ syswow64′   在64位Windows系统上:’。

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    Logstash读取Kafka数据写入HDFS详解

    HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用HDFS提供的API数据写入HDFS集群 插件安装 插件安装比较简单,直接使用内置命令即可 # cd /home/opt/tools...格式的,这里也配置json方便后续处理 filter可以对input输入的内容进行过滤或处理,例如格式化,添加字段,删除字段等等 这里我们主要是为了解决生成HDFS文件时因时区不对差8小时导致的文件名不对的问题...数据完成 遇到的坑 HDFS按小时生成文件名不对 logstash在处理数据时会自动生成一个字段@timestamp,默认情况下这个字段存储的是logstash收到消息的时间,使用的是UTC时区,跟国内的时间差...8小时 我们outputES或者HDFS时通常会使用类似于rsyslog-nginx-%{+YYYY.MM.dd}这样的变量来动态的设置index或者文件名,方便后续的检索,这里的变量YYYY使用的就是..." } } 这里我使用logstash的date插件日志中的"time_local"字段直接替换为了@timestamp,这样做有什么好处呢?

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    如何使用mapXploreSQLMap数据关系型数据库中

    mapXplore是一款功能强大的SQLMap数据与管理工具,该工具基于模块化的理念开发,可以帮助广大研究人员SQLMap数据提取出来,并转类似PostgreSQL或SQLite等关系型数据库中...功能介绍 当前版本的mapXplore支持下列功能: 1、数据提取和:将从SQLMap中提取到的数据PostgreSQL或SQLite以便进行后续查询; 2、数据清洗:在导入数据的过程中,该工具会将无法读取的数据解码或转换成可读信息...; 3、数据查询:支持在所有的数据表中查询信息,例如密码、用户和其他信息; 4、自动信息以Base64格式存储,例如:Word、Excel、PowerPoint、.zip文件、文本文件、明文信息、...图片和PDF等; 5、过滤表和列; 6、根据不同类型的哈希函数过滤数据; 7、将相关信息导出为Excel或HTML; 工具要求 cmd2==2.4.3 colored==2.2.4 Jinja2==3.1.2...接下来,广大研究人员可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地: git clone https://github.com/daniel2005d/mapXplore 然后切换到项目目录中,使用pip

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    MySQL Shell 8.0.22的新增功能

    另外,可以dumpTables创建的加载到不同名称的模式中。 改进了和加载过程中的分块 修复了在某些特殊情况下无法进行和/或加载的错误。...用户过滤 向dumpInstance和loadDump添加了新的includeUsers和excludeUsers选项,从而可以对复制的用户帐户进行精细控制。...从MySQL 5.6 现在可以从MySQL 5.6并将这些加载到MySQL 5.7或8.0中。但是,从MySQL 5.6时,不支持对用户帐户进行。...一致的,不使用FLUSH TABLES WITH READ LOCK Shell使用带有独立事务的多个线程执行并行。...但是,该语句的执行通常受到权限不足的限制,托管云服务(例如RDS)中的用户无法使用产生以下错误: ERROR 1227 (42000): Access denied; you need (at least

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    直播回顾 | 腾讯云 Serverless 衔接 Kafka 上下游数据流转实战

    从简单的数据复杂的数据清洗,过滤,聚合等,都有现成的解决方案。 如图所示,在 Kafka 上下游生态图中,CKafka 处于中间层,起到数据聚合,流量削峰,消息管道的作用。...Serverless Function是以自定义代码的形式来实现数据清洗,过滤,聚合,等能力的。它具有学习成本低,无维护成本,自动扩缩容,按量计费等优秀特性。...下面以 Function 事件触发的方式来说明 Function 是怎么实现低成本的数据清洗,过滤,格式化,的: 在业务错误日志采集分析的场景中,会将机器上的日志信息采集并发送到服务端。...,通过清洗,过滤,格式化转化为目标数据格式,并转 Elasticsearch。...代码的逻辑很简单:CKafka 收到消息后,触发了函数的执行,函数接收到信息后会执行 convertAndFilter 函数的过滤,重组,格式化操作,源数据转化为目标格式,最后数据会被存储 Elasticsearch

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    腾讯云 Serverless 衔接 Kafka 上下游数据流转实战

    从简单的数据复杂的数据清洗,过滤,聚合等,都有现成的解决方案。 如图所示,在 Kafka 上下游生态图中,CKafka 处于中间层,起到数据聚合,流量削峰,消息管道的作用。...Serverless Function是以自定义代码的形式来实现数据清洗,过滤,聚合,等能力的。它具有学习成本低,无维护成本,自动扩缩容,按量计费等优秀特性。 ?...下面以 Function 事件触发的方式来说明 Function 是怎么实现低成本的数据清洗,过滤,格式化,的: 在业务错误日志采集分析的场景中,会将机器上的日志信息采集并发送到服务端。...,通过清洗,过滤,格式化转化为目标数据格式,并转 Elasticsearch。...代码的逻辑很简单:CKafka 收到消息后,触发了函数的执行,函数接收到信息后会执行 convertAndFilter 函数的过滤,重组,格式化操作,源数据转化为目标格式,最后数据会被存储 Elasticsearch

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    腾讯云 Serverless 衔接 Kafka 上下游数据流转实战

    从简单的数据复杂的数据清洗,过滤,聚合等,都有现成的解决方案。 如图所示,在 Kafka 上下游生态图中,CKafka 处于中间层,起到数据聚合,流量削峰,消息管道的作用。...Serverless Function是以自定义代码的形式来实现数据清洗,过滤,聚合,等能力的。它具有学习成本低,无维护成本,自动扩缩容,按量计费等优秀特性。 ?...下面以 Function 事件触发的方式来说明 Function 是怎么实现低成本的数据清洗,过滤,格式化,的: 在业务错误日志采集分析的场景中,会将机器上的日志信息采集并发送到服务端。...,通过清洗,过滤,格式化转化为目标数据格式,并转 Elasticsearch。...代码的逻辑很简单:CKafka 收到消息后,触发了函数的执行,函数接收到信息后会执行 convertAndFilter 函数的过滤,重组,格式化操作,源数据转化为目标格式,最后数据会被存储 Elasticsearch

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    OceanBase-一款功能无敌的多模数据库

    运维复杂 文档型NoSql(代表----MongoDB):按照文档类型存储,使用方便,不支持事务。支持嵌套数据类型,例如JSON、BSON等。...强一致性意味着返回最新的数据,但由于内部一致性方法,它可能导致更高的延迟。对于最终的一致性,查询结果不太一致,但它们更快,延迟更低。...数据库 DML 操作插入、更新、删除等首先写入 MemTable,等到 MemTable达到一定大小时磁盘成为 SSTable。...行缓存极大加速对单行的查询性能。为了避免对不存在行的“空查”,OceanBase数据库对行缓存构建了布隆过滤器,并对布隆过滤器进行缓存。...在之前首先需要保证的 MEMTable不再进行新的数据写入,这个过程称之为冻结(Minor Freeze),冻结阻止当前活跃的 MEMTable再有新的写入,并同时生成新的活跃 MEMTable

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    MySQL Shell和加载第3部分:加载

    实际上,在使用大型数据集的基准测试中,我们观察速度接近3 GB / s,加载超过 200MB / s。可以在本系列的第2部分中了解有关此工具的更多信息以及与其他类似工具的性能比较。...在本文中,我重点介绍加载程序的实现方法。您可以在第4部分中了解程序中所做的工作,程序的性能要比加载程序大得多。...Shell使用一种更具攻击性的方法,即在过程中将表分成小块,这些小块存储在单独的文件中。即使在单个表上工作时,我们也可以并行化,并且加载适,无需担心拆分文件。...从外部跟踪加载进度,因此用户可以从它们离开的地方重试大型加载,而不必从头开始。 格式 与mysqldump,mysqlpump产生的不同,ShellDDL,数据和元数据写入单独的文件。...由于DDL脚本,数据和元数据写入单独的文件中,我们可以选择性地仅从中加载所需的内容,而不仅限于按原样加载已转的所有内容。 在加载模式和数据之前,对其进行过滤和转换更容易。

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    PostgreSQL备份恢复实现

    pg_dump只单个数据库。要备份一个集簇或者集簇中对于所有数据库公共的全局对象(例如角色和表空间),应使用 pg_dumpall。pg_dump不阻塞其他用户访问数据库(读取或写入)。...–column-inserts 数据为带有显式列名的INSERT命令,这将使得恢复过程非常慢,这主要用于使能够载入非PostgreSQL数据库中。...这将创建一个目录,其中每个的表和大对象都有一个文件,外加一个所谓的目录文件,该文件以一种pg_restore能读取的机器可读格式描述的对象。...一个目录格式归档能用标准Unix工具操纵,例如一个未压缩归档中的文件可以使用gzip工具压缩。这种格式默认情况下是压缩的并且也支持并行。...注意如果把-n或-t这样的过滤开关与-l一起使用,它们将会限制列出的项。

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    数据库PostrageSQL-备份和恢复

    在开始恢复之前,库中对象的拥有者以及在其上授予了权限的用户必须已经存在。如果它们不存在,那么恢复过程无法将对象创建成具有原来的所属关系以及权限(有时候这就是你所需要的,但通常不是)。...在使用这种模式时,注意即使是很小的一个错误也导致运行了数小时的恢复回滚。但是,这仍然比在一个部分恢复后手工清理复杂的数据库要更好。...该命令的基本用法是: pg_dumpall > dumpfile 结果可以使用psql恢复: psql -f dumpfile postgres (实际上,你可以指定恢复到任何已有数据库名,但是如果你正在载入一个空集簇中则通常要用...在恢复一个pg_dumpall时常常需要具有数据库超级用户访问权限,因为它需要恢复角色和表空间信息。如果你在使用表空间,请确保中的表空间路径适合于新的安装。...这将产生和使用gzip时差不多大小的文件,但是这种方式的一个优势是其中的表可以有选择地恢复。

    2.1K10

    我一顿操作把电脑弄崩了!!!数据全没了!!!我该怎么办?

    如果有三个块的文件只是作为临时文件写入,在释放它时,需要进行另一次磁盘写操作以完整的指针块写回到磁盘。简而言之,当指针块几乎为空时,一系列短暂的临时文件可能导致大量磁盘 I/O」。...这允许管理员(或用户硬限制设置为允许它们希望允许的最大使用上限。然后,其他用户和进程可以根据需要使用软限制将其资源使用量自限制更低的上限。...第四,对正在使用的文件系统做备份是很难的。如果在过程中要添加,删除和修改文件和目录,则结果可能不一致。...所以,人们修改了算法,记下文件系统的瞬时快照,即复制关键的数据结构,然后需要把将来对文件和目录所做的修改复制块中,而不是到处更新他们。 磁盘备份磁盘上有两种方案:「物理和逻辑」。...物理(physical dump) 是从磁盘的 0 块开始,依次所有磁盘块按照顺序写入输出磁盘,并在复制最后一个磁盘时停止。这种程序的万无一失性是其他程序所不具备的。

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    【译】创建和分析 Java 堆(Heap Dumps)

    要进行此操作,我们可以先触发程序抛出 OutOfMemoryError,然后捕获堆。接下来我们分析这个堆,以确定可能导致内存泄漏的潜在对象。...使用 live 选项时,触发完整的 GC 以清除无法访问的对象,然后仅有引用的活动对象。...让我们通过分析我们之前生成的堆文件来了解使用 MAT 进行 Java 堆分析的基本概念。 我们首先启动内存分析器工具并打开堆文件。...为了更好地了解当前存在哪些对象,我们将使用直方图视图: ? 我们使用正则表达式“io.pratik.*”过滤了直方图,以仅显示与模式匹配的类。...此报告在 HTML 页面上显示调查结果,并且还保存在堆文件旁边的 zip 文件中。 由于其较小,最好与专门执行分析任务的团队共享“泄漏可疑报告”报告,而不是原始堆文件。

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    在 Linux 上创建并调试文件

    这是一篇指导文章,你可以通过克隆示例的应用仓库来跟随学习: git clone https://github.com/hANSIc99/core_dump_example.git 信号如何关联 信号是操作系统和用户应用之间的进程间通讯...以下信号导致创建一个文件(来源:GNU C库): SIGFPE:错误的算术操作 SIGILL:非法指令 SIGSEGV:对存储的无效访问 SIGBUS:总线错误 SIGABRT:程序检测到的错误,...比如说: coredumpctl list 显示系统中保存的所有可用的文件。...在 GDB 中打开该文件: coredumpctl debug 这一次,你直接指向源代码中导致错误的那一行: Reading symbols from /home/stephan/Dokumente...而如果不是你的应用程序,核心转发给开发人员帮助她或他找到并修复问题。

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