API接口由于需要供第三方服务调用,所以必须暴露到外网,并提供了具体请求地址和请求参数
Redis是一个基于内存的键值数据库,其内存管理是非常重要的。本文内存管理的内容包括:过期键的懒性删除和过期删除以及内存溢出控制策略。
我之前统计过我们线上某redis数据被访问的时间分布,大概90%的请求只会访问最新15分钟的数据,99%的请求访问最新1小时的数据,只有不到千分之一的请求会访问超过1天的数据。我们之前这份数据存了两天(近500g内存数据),如果算上主备的话用掉了120多个Redis实例(一个实例8g内存),光把过期时间从2天改成1天就能省下60多个redis实例,而且对原业务也没有啥太大影响。
我们回到第一章(神奇,Redis存储原理竟然是这样! – Karos (wzl.fyi)),当时讲过Redis存储结构
Redis 和 MySQL 是面试绕不过的两座大山,他们一个是关系型数据库的代表(MySQL),一个是键值数据库以及缓存中间件的一哥。尤其 Redis 几乎是所有互联网公司都在用的技术,比如国内的 BATJ、新浪、360、小米等公司;国外的微软、Twitter、Stack Overflow、GitHub、暴雪等公司。我从业了十几年,就职过 4、5 家公司,有的公司用 MySQL、有的用 SQL Server、甚至还有的用 Oracle 和 DB2,但缓存无一例外使用的都是 Redis,从某种程度上来讲 Redis 是普及率最高的技术,没有之一。
有一天,我使用 rsync 将大文件传输到局域网上的另一个系统。由于它是非常大的文件,大约需要 20 分钟才能完成。我不想再等了,我也不想按 CTRL+C 来终止这个过程。我只是想知道在Linux 操作系统中是否有简单的方法可以在特定的时间运行一个命令,并且一旦超时就自动杀死它 —— 因此有了这篇文章。请继续阅读。
命令很好理解,P开头的都是以毫秒为单位,相关代码实现也很简单。以上四条命令的实现在expire.c文件中:
本文整理 Redis 的数据清理策略所有代码来自 Redis version : 5.x, 不同版本的 Redis 策略可能有调整
python操作带参的装饰器 📷 说明 1、装饰函数的第一个参数是装饰func,和以前一样。 2、另一个参数timelimit是用位置参数写的,有默认值。 3、和原来一样使用了可变参数的写法。 实例 from decorator import decorator @decorator def warn_slow(func, timelimit=60, *args, **kw): t0 = time.time() result = func(*args, **kw) dt = ti
Redis是一个内存型的数据库,数据是放在内存里的,但是内存也是有大小的,所以,需要配置redis占用的最大内存,主要通过maxmemory配置
Redis 是一个键值对(key-value pair)的数据库服务器,其数据保存在 src/server.h/redisDb 中(网上很多帖子说在 redis.h 文件中,但是 redis 6.x版本目录中都没有这个文件。redisDb 结构应该在 server.h文件中)
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来源 | 写代码的明哥 头图 | 下载于视觉中国 今天介绍的是一个已经存在十三年,但是依旧不红的库 decorator,好像很少有人知道他的存在一样。 这个库可以帮你做什么呢 ? 其实很简单,就是可以帮你更方便地写 python 装饰器代码,更重要的是,它让 Python 中被装饰器装饰后的方法长得更像装饰前的方法。 本篇文章不会过多的向你介绍装饰器的基本知识,我会默认你知道什么是装饰器,并且懂得如何写一个简单的装饰器。 不了解装饰器的可以先去阅读我之前写的文章,非常全且详细的介绍了装饰器的各种实现方法。
训练技能点 面向对象设计的思想 使用类图理解类的关系 类的封装 构造方法的使用 this、static关键字的使用 需求概述 根据输入速率和正确率将玩家分为不同级别 级别越高,一次显示的字符数越多,玩
先写一个公共函数, 比如在 common 包下有这么一个方法: // 写超时警告日志 通用方法 func TimeoutWarning(tag, detailed string, start time.Time, timeLimit float64) { dis := time.Now().Sub(start).Seconds() if dis > timeLimit { log.Warning(log.CENTER_COMMON_WARNING, tag, " detailed:",
redis 作为一个内存型数据库,在使用中常常会遇到的问题就是内存碎片的问题。 redis 并没有维护自己的内存池,而是直接通过操作系统中 malloc 族的各个函数来实现在堆内存上的动态分配和释放,这就增加了 redis 对内存管理的复杂度,尤其是在频繁插入数据和删除数据的场景下, 操作系统堆内存中会造成大量碎片,导致实际占用的系统内存远大于 redis 本身所需要占用的内存,从而造成资源的浪费。 本文我们就来看看如何去处理这个问题。
之前的文章讲解了 Redis 的数据结构,这回就可以看看作为内存数据库,Redis 是怎么存储数据的以及键是怎么过期的。
像每一滴酒回不了最初的葡萄,我回不到年少。爱情亦是如此,这就是写一篇小程序的初衷,用来记录我和她最美的恋爱。什么是最美恋爱?就是繁忙之余的一封书信,一起奋斗的目标,精彩的瞬间,旅游的足迹,和那无数的纪念日。
用微软的ctsTraffic压测云服务器内网带宽,算速率时,注意有个*8/1024/1024/1000的算法(我自己多次试验,发现并非*8/1024/1024/1024,而是*8/1024/1024/1000)
我们都知道redis中的key是可以设置过期时间的,那到了过期时间redis是怎么处理这些key的呢? 首先我们先了解下过期时间是如何存储的. 一. key过期时间存储 通过server.h可见,ke
引用自https://blog.csdn.net/u011415782/article/details/78501799
因为单线程已经够用了,CPU不是redis的瓶颈。Redis的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现,而且CPU不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了。
WiX是Windows Installer XML的简称,它是用于制作Windows安装包的工具集。它支持命令行环境,开发者可以及将它集成到他们的编译过程中创建MSI和MSM安装包。 更多信息可以参考
我们上一篇文章对NESTtoken 与 IBMapping[1]做了解析,本文则对 NEST_MiningSave,NESTAbonus 继续进行解析。
In LOL world, there is a hero called Teemo and his attacking can make his enemy Ashe be in poisoned condition. Now, given the Teemo's attacking ascending time series towards Ashe and the poisoning time duration per Teemo's attacking, you need to output the total time that Ashe is in poisoned condition.
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中文文档:https://docs.slurm.cn/users/shou-ce-ye
在Redis中,内存的大小是有限的,所以为了防止内存饱和,需要实现某种键淘汰策略。主要有两种方法,一种是当Redis内存不足时所采用的内存释放策略。另一种是对过期键进行删除的策略,也可以在某种程度上释放内存。
本文基本上是将dart官网部分内容进行翻译,没兴趣的请出门左转至Dart的官网,有兴趣的同志请继续阅读本文。 Flutter教程在这里
现在,我们将提交另一个依赖于先前作业的作业。 有许多方法可以指定依赖条件,但是“singleton ”是最简单的。 Slurm -d singleton 参数告诉Slurm在之前所有具有相同名称的作业完成之前不要调度此作业。
Celery是一个简单、灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统,专注于实时处理的异步任务队列,同时也支持任务调度。在前文中,我们介绍了Celery 多线程模型,本文介绍子进程如何处理消息。
在windows版的idagui下可以方便的查看graph view交叉引用视图,但是在linux下,gui版的graph32.exe并不能直接运行,这里想要查看交叉引用图表的话就需要安装wine,同样修改配置文件<ida>/cfg/ida.cfg, // Program to visualize graphs
其中,Now()引用当前日期和时间,将其存储在变量time中,然后加上30秒,因此将time称为未来时间。
在此提供 ab 在 centOS7 下的安装和使用方法 注:个人发现,之前安装的centos6.5 默认已安装了ab,具体原因不明
本文将介绍slurm,一个 Linux服务器中的集群管理和作业调度系统。并对其基础命令和运行方式进行实战演练。
gremlin的查询是流式查询,一步一步的进行下去,当然这里的“一步”可能是一个方法(g.V().has())也可能是多个方法组成的一步(g.V().order().by(desc,‘age’))。下面看一个案例
模拟并发请求100次,总共请求10000次 命令模板: ab -c 100 -n 10000 待测试网站(建议完整路径) 内容解释:
运维系统调优的过程中,必然会遇到的一个问题就是资源限制,在linux中,ulimit命令是用于控制shell程序的资源限制,它是linux的shell内建指令(可以用type命令查看命令是内建还是外部)
众所周知数据结构和算法是面试重点,我们持续发力是十分明智的,要不然最后肯定是要吃亏的,少打打游戏刷刷微博可以改变我们的生活水平哦。
题记:压力和性能测试工具很多,下文讨论的是我觉得比较容易上手,用的比较多的三种 http_load 下载地址:http://www.acme.com/software/http_load/http_load-12mar2006.tar.gz 程序非常小,解压后也不到100K 居家旅行 携带方便 呵呵 http_load以并行复用的方式运行,用以测试web服务器的吞吐量与负载。但是它不同于大多数压力测试工具,它可以以一个单一的进程运行,一般不会把客户机搞死。可以可以测试HTTPS类的网站请求。 命令格式:http_load -p 并发访问进程数 -s 访问时间 需要访问的URL文件 例如:
“ 大家好哇!前面我们对slurm作业调度系统进行了一个简单的介绍【科研利器】slurm作业调度系统(一),今天我们继续对如何用slurm提交批处理任务以及使用 sinfo、squeue、scontrol命令查询作业信息进行具体的介绍。”
ApacheBench是一个用来衡量http服务器性能的单线程命令行工具。原本针对Apache http服务器,但是也适用于其他http服务器。
四人夜过桥,步行时间分别为 1、2、5、10 分钟,四人只有一台手电筒,一趟最多两人过桥,一趟过桥须持手电筒,时间以最慢者计,问 17 分钟内可否过桥,如何过桥?
前面我们已经把Redis Lua相关的基础都介绍过了,如果你可以编写一些简单的Lua脚本,恭喜你已经可以从Lua中学毕业了。
在介绍完服务端的整体框架后,可以开始saga模式的介绍。saga模式是将一个大事务拆分成几个小的分支事务,然后依次执行每一个事务,如果出现异常,逆序回滚每一个分支事务。核心代码位于dtmsvr/trans_type_saga.go
HDFS客户端在写文件之前需要先获得租约,该租约充当文件的锁,以防止多个客户端对该文件的同时写入。
Docker Compose 是官方编排项目之一,负责快速的部署分布式应用。它允许用户通过一个单独的 docker-compose.yml 模板文件(YAML格式)来定义一种相关联的应用容器为一个项目。
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