我们常说的定时任务有两种架构，一种是本地定时任务调度，另外一种是分布式的。前者将任务参数硬编码在代码配置中，通常还和业务代码混合在一起，部署时通过环境变量来区分。...在本地定时任务调度架构中，一般做法是，提前预估好分段然后填写到启动参数中。服务启动后，如果发现执行器的CPU利用率等负载过高，就重新调整参数，再重启服务，直到满足执行时间和服务负载的双重要求。...当我们发现执行器的CPU利用率等负载过高时，只需要在控制台上点击暂停任务，系统就会发送请求尝试中断执行器的线程，接着我们调整参数，然后重新启动任务就可以了，整个过程都不需要忍受漫长的服务发布时间。...通过这个分片广播的例子，我想说明的是，分布式任务调度这种架构，它的分发处理具备很强的灵活性。那要实现这种架构，得考虑哪些问题呢？ 首先，我们得保证定时任务能像夸父逐日那样，永远不停止。...相反，在分布式调度架构中，系统可以发送远程调用，对集群中各个机器的忙碌状态进行探测，当没有任务在运行或者等待队列为空时，才选定作为执行器，从而分散了各个执行器的压力。
# 一些操作系统真的会刷新磁盘上的数据，而另一些操作系统会尽快尝试这么做。 # # Redis支持三种不同的模式: # # no:不要fsync，只要让操作系统在需要的时候刷新数据。得更快。...(以毫秒为单位) # # 如果达到最大执行时间，Redis将记录一个脚本在最大允许的时间后仍在执行，并将开始回复一个错误的查询。...# 每个Redis集群节点需要一个不同的集群配置文件。 # 确保在同一系统中运行的实例没有重叠的集群配置文件名称。...migration barrier为1意味着一个副本只有在它的主副本至少有一个其他工作副本时才会迁移，以此类推。 # 它通常反映您希望集群中每个主机的副本数量。...# # 你可以用两个参数配置慢日志:一个告诉Redis执行时间，以微秒为单位，为了命令被记录，另一个参数是慢日志的长度。 # 当记录新命令时，最老的命令将从记录的命令队列中删除。
背景 APScheduler 是一个强大的Python库，用于实现定时任务调度。然而，当我们在使用APScheduler时，可能会遇到一个常见的错误：MaxInstancesReachedError。...这个错误通常发生在我们设置了大量的任务，而APScheduler无法同时处理所有任务的情况下。在本文中，我将介绍如何优化任务设定，以避免这个错误的产生。...点和21点的时间点，执行任务task_send_pic_message过程中，运行中的实例最大数目达到了1。...合理设置任务的执行时间 另一个重要的优化策略是合理设置任务的执行时间。...如果我们的任务执行时间过长，那么APScheduler实例在等待任务完成时将无法处理其他任务，这可能导致 MaxInstancesReachedError 错误。
最近处理的数据越来越复杂，互联网上很火的Hadoop久闻盛名，想去学习一下。按照网上的例子配置了一番，老是出错误。但是正因为这个错误，才引发出对Hadoop集群管理的话题。 先说一下我的实验环境。...“_”，后来我尝试了将hostname中的下划线改成点“.”...简称r，rack 筐位：这个主要是针对刀片式服务器，在同一个机架中我们放置若干个刀片筐，用来承载刀片服务器。...简称f，frame 槽位：这个也是针对刀片式服务器，在同一个刀片筐中可以放置若干个刀片服务器，每一个放置的位置称之为槽位。...因此我们不妨对Hadoop集群中的机器进行如下命名： hadoop-c-[集群编号]-r-[机架编号]-f-[筐位编号]-s-[槽位编号] 例如： hadoop-c-0-r-0-f-0-s-0 这就表示这台机器属于
在开发者模式下点击“开发者模式”会提示到您已经在此模式下，如下图所示:新增节点我们开始添加第一个节点，这里注意下，使用该工具部署集群时，所有机器都不能有KES服务，必须是一台干净的机器。...如图所示：mkdir -p /home/kingbase/cluster/my_cluster/xiaoyu接下来还有一个坑就是自己挖的，这里在创建主节点时一直失败。...因为我本地的 Windows 系统已经安装了KES，并且配置的端口号是 54321。在正常情况下，当我在 Docker 中启动 Linux 容器时，我同样暴露了相同的端口号 54321。...由于端口冲突，部署工具在尝试连接到 Docker 容器的数据库时，错误地连接到了本地 Windows 系统上的数据库。由于 Windows 上的数据库并没有启用免密登录配置，所以导致了连接失败的情况。...虽然演示的环境受限于硬件资源，但实际部署时，用户可以根据需要扩展节点，搭建更为复杂的集群结构。通过官方文档和详细的步骤说明，大家可以更好地理解和实施KES集群的部署。
热点数据这里就不展开讲了，它本身也不是分布式数据库能解决的范畴。如果你的业务场景是一个对 RT 要求很高的场景，那么优先使用 MySQL。如果是高吞吐量需求优先，可以尝试使用 TiDB。...以得物一个分库分表的集群(10个写实例、10个读实例)为例，替换为 TiDB(6 TiDB、12 TiKV、3 PD)，成本相比 MySQL 成本节省 58%。...这期间几经周转，最终归到了 Oracle 旗下。版本也从 1.0 来到了 8.0。作为一个久经锤炼的数据，特别是作为互联网盛行时期依赖的主流数据库，不论是产品成熟度和社区活跃度都得到了极大的促进。...社区在 TiDB 的发展中也起到了至关重要的作用，从打磨产品、需求提炼、落地场景总结等。...，研发可以根据风险等级选择执行时间，DBA 也能在审批阶段判断是否合理，并修改执行时间。
：负责资源的管理，整个Flink集群中只有一个 JobManager：负责管理作业的执行，Flink集群中有多个作业，每个作业都有自己的JobManager Flin集群运行模式 Flink集群主要有两种运行模式...可以Chain到同一个Task中），最后Client会将产生的JobGraph提交到集群中运行。...当我们Flink JobManager为Task申请资源时，主要有以下过程： 首先会去跟ResoureceManager申请Slots，然后根据集群的运行模式来决定是否开启新的TaskExecutor...（延迟释放），SlotPool才会发起释放请求释放该slot(7.release/cancel slot)，在释放过程中： SlotPool首先会和TaskManager通信，告诉TaskManger我需要某个...Flink作业调度 前面我们已经提到了，在提交作业时，我们的Client进程会将作业编译成一个JobGraph，JobGraph代表了作业的逻辑结构，当JobManager收到提交的作业以后，会根据JobGraph
在 Kubernetes 中安装和管理 Postgres 集群从未如此简单。然而，有时事情不会按计划进行，我注意到一些 Kubernetes 安装可能出现问题的主要领域。...今天，我想逐步介绍一些人们在尝试在 Kubernetes 中运行 Postgres 时经常遇到的常见问题，并提供一些基本的故障排除思路以便入门。...资源分配 在排除失败的 Kubernetes 安装问题时，另一个重要的地方是查看资源分配，确保 Pod 具有必要的 CPU 和内存。...我在安装时经常看到的最常见问题包括： 请求超过了可用的 Kubernetes 节点上的资源。 资源请求不足以支持 Pod 中运行的容器的正常操作。...在这篇博客中，我们成功地识别、诊断和纠正了在 Kubernetes 中安装 Postgres 时可能出现的常见问题。
我们发现，如果一个学习算法是高偏差的，那么它的训练误差和验证集误差在一定的训练样本数目之后都很高，而且不会随着样本数目的增大而改变，所以对于高偏差欠拟合的问题，增加训练样本数目不是一个好的解决办法 高方差过拟合问题的学习曲线...我们将训练得到的模型运用到测试集上发现这个模型的错误率仅为1%（99%都分正确了），看起来貌似是一个非常好的结果？ 但假如仅有0.5%的病人得了癌症。...(真正例)除以我们预测的得癌症的病人数量 Recall-预测中实际得癌症的病人数量(真正例)除以实际得癌症的病人数量 不妨举这样一个例子：某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。...首先我们假设已经训练得到了逻辑回归模型\(h_θ(x)\),，一种通常的判断正负类的方法是设定一个阈值，一般为0.5，即 \(h_θ(x)≥0.5 ，则y=1\) \(h_θ(x)的一个很好的权衡，两种极端的情况也能很好的平衡： P=0 或 R=0时，F1 = 0 P=1 且 R=1时，F1 = 1 5.Using Large Data Sets 1) Data
对于写请求，该副本会接收写请求，并记录该数据的更新者和时间戳，并将写请求转发给其他副本，待 W 个副本反馈写入完成后向客户端反馈写入操作成功；读取流程类似，转发读请求至所有副本，待收到 R 个副本的结果后尝试选取最新的数据版本...但是这有个问题是如何判断返回的 R 个值中哪个是最新的呢，即每个数据都应该有一个版本信息。...在dynomite拓扑结构中，每个rack都是一个完整集群，每个rack的都拥有完整的数据，多个rack间相互备份，这就达到了高可用。...同时，还会把这个请求发送到其他的rack的dynomite代理上，以此来完成rack间的数据同步，这个rack间的数据同步时异步的，但是当我们要求强一致性的时候，可以通过配置参数，当有多少个rack完成数据写入时...如果 Dynomite 节点恰好接收的数据是属于本节点的数据时，该数据首先会被写到本地数据库服务中，并且异步的复制到所有数据中心的集群中的其他机架中。
在这篇文章中，我们将尝试对SVM如何工作这一问题进行高层次的理解。我将专注于认识而不是精通。从本质上来说，我们将尽可能多地避免数学问题，并对工作原理有一个强烈的认识。...图可能是这样： [二维成绩图] 当一个学生要求报名时，我们的老师会要求她提供她的数学和统计成绩。根据他们已经掌握的数据，他们会对学生们在ML课程中的表现做一个合理的猜测。...例如，他们在三维空间中找到了一个平面（我们将很快看到这个例子），而在更高维度中，他们找到了一个超平面 - 将二维线和三维平面推广到任意数量的维。...然而，我们所知道的是，由于Cover定理，数据在投影到更高维数时更可能变得线性可分。 在实践中，我们尝试了一些高维度的预测，看看有什么作用。...大多数SVM库已经预先包装了一些流行的内核，如多项式，径向基函数（RBF）和Sigmoid。当我们不使用投影时（就像本文的第一个例子），我们计算原始空间中的点积 - 我们称之为使用线性内核。
本文描述了我们最近遇到的一个真实案例：在一个集群中，Kubernetes APIServer 由于大量请求而瘫痪。今天，我们将讨论我们是如何解决这个问题并提供一些预防措施的。...问题 一天早上，我们接到了技术支持工程师的反馈，说一个客户的 Kubernetes 集群（包括生成环境）几乎无法正常工作了，要求必须帮助解决这个问题。...由于这是一个生产集群，为了能够快速解决问题，我们优先尝试通过向控制平面节点增加 CPU 和内存资源来临时修复问题，最开始我们添加资源后发现仍然不够，不过幸运的是，在继续添加一批资源之后，APIServer...distinguisherMethod：指定一个参数（用户或命名空间），用于在将请求转发到优先级时将请求分离到流中，如果省略该参数，所有请求将分配给同一流（flow）。...利用它可以帮助我们和我们的客户减少大型高负载 Kubernetes 集群中 API 拥塞问题的数量。 如果你在实践中也遇到了类似的问题，并且找到了其他解决方法，请在评论中分享你的经验。
同样的方法可以用在内存的设置上。如果觉得还不放心，可以使用 HPA 来增强服务的弹性，并在节点资源不足时告警，或者使用集群的自动扩容能力。 这个操作客观上会降低容器密度。...结果 在几周的调整之后，我们得到了下表的结果，表格中可以看到，所有服务的延迟都大大降低了。 ? 我们的着陆页面（buffer.com），其响应速度提高了 22 倍。 ?...然而直到 2020 年 9 月 2 号，阅读相关 Issue 时，我们还是看到很多 Linux 项目在引用这个问题，因此我猜测还有一些 LInux 发行版存在该问题。...我希望拿到修复后的内核之后，尝试根据本文内容进行实现。...把你的发行版升级到最新版本，希望这个错误得到修复 取消 CPU 限制是解决这个问题的一个办法，但这是很危险的，应该格外小心（最好先升级你的内核，并先监控节流）。
这个异常通常发生在Jedis客户端尝试访问Redis集群中的键时，由于集群重组或迁移，键被移动到了不同的节点。...以下是一个典型的场景： 场景：在一个Spring Boot项目中，开发者使用Jedis客户端连接到Redis集群，并尝试设置和获取键值对。...客户端配置错误：Jedis客户端未正确配置为连接到Redis集群，仍然尝试单节点操作。 请求路由错误：请求被发送到了错误的节点，无法正确访问数据。...： 单节点连接：代码中连接到Redis单节点，而不是集群节点，导致在集群环境中操作时出现问题。...处理异常：在操作Redis集群时，捕获和处理可能的异常，如JedisMovedDataException，并进行适当的重试或重新路由。
客座文章最初在InfraCloud 的博客[1]上发表。 背景 我们增加了对托管在 Kubernetes 集群上的一个应用程序的 HTTP 请求，这导致了 5xx 错误的激增。...默认情况下，当你提供一个集群时，你应该有一个仪表板来观察关键的 CoreDNS 指标。为了获得 CoreDNS 指标，你应该启用Prometheus 插件[4]作为 CoreDNS 配置的一部分。...减少 DNS 错误 当我们开始深入研究应用程序如何向 CoreDNS 发出请求时，我们观察到大多数出站请求都是通过应用程序向外部 API 服务器发出的。...FQDN——它会尝试在不同的级别上进行 DNS 查找。...考虑到上述 DNS 配置，当 DNS 解析器向 CoreDNS 服务器发送查询时，会根据搜索路径尝试搜索域。 如果我们在寻找一个 boktube.io 域。
我尝试基于已有代码进行工作，但是资深工程师会尝试解决掉它——全部删除。一个永远无法到达的 if 声明？一个不应该调用的函数？是的，都消失了。 至于我呢？我只会把我的函数写在最上面。...每次代码审查时我都问自己：「他们为什么这样做？「。每当我找不到合适的答案时，我就会去和他们谈谈。 在第一个月后，我开始在同事的代码中找到错误（就像他们对我代码做的一样）。...设计本应该在第一位，但是如果我没有在环境中写代码和测试，我可能会不擅长设计一个遵循环境特性的系统。 在设计系统时，有很多事情需要考虑： 使用编号是多少？ 有多少用户？预期增长是多少？...而且当我无法解决这个问题时，我尝试并持续修改代码以将问题降到最低。修改的次数越少，我就能越快地处理实际问题。 但是我现在还是会记录花了 1 个多小时来解决的 bug：遗漏了什么？...即使吧组件测试到位，也还不足以了解出错的情况。这些错误通常是由客户来告诉我们的——这看起来不太对劲。 总结 在过去的一年里，我学到了很多东西。当我对这篇文章进行回顾时，我能够更好地体会到我的成长。
run 方法内部会循环的从队列中取任务，如果没有就阻塞自己，而当我们成功的向队列中添加了定时任务，也会尝试唤醒该线程。...固定频率：任务的往后每一次执行时间都在任务提交的那一刻得到了确定，不论你上次任务是否意外延时了，定时定点执行下一次任务。...当我们构造 Timer 实例的时候，就会启动该线程，该线程会在一个死循环中尝试从任务队列上获取任务，如果成功获取就执行该任务并在执行结束之后做一个判断。...而对于后者来说，它只依赖一个线程不停的去获取队列首部的任务并尝试执行它，无论是效率上、还是安全性上都比不上前者。...Quartz 是一个功能完善的任务调度框架，支持集群环境下的任务调度，需要将任务调度状态序列化到数据库。 Quartz 已经是随着分布式概念的流行，成为企业级定时任务调度框架中的不二选择。
我自己就曾经踩过这个坑。 我们当时有个业务流程需要在执行完成后发送kakfa消息给某个业务方，为了尽量减少影响我这个主流程的执行时间，采用了异步方式发送kafka消息。...在使用中，因为配错了kafka的TOPIC信息，发现流程阻塞发送消息这里长达6秒（kafka默认的发送超时时间）。 究竟为啥异步方式还会阻塞呢？我们继续看源码。 ?...通过代码中的注释我们大概能了解这个方法的功能，不过我这里还是要解释下。...这个方法很好理解，就是一直在等一个条件，这个条件达到了就返回，否则一直等待超时退出。而这个条件就是当前的版本号要大于上个版本号。 那么谁来更新版本号呢？就是我们前面提到的sender线程。...当我们的topic配置错误的时候导致metadata一直无法更新，然后一直等到超时。 破案了！ 总结 kafka的异步模式可以让我们在业务场景中发送消息时即刻返回，不必等待发送的结果。
在web应用中，一个web应用（或者说某个服务）在生产环境中一般是集群部署，然后采用负载均衡硬件(F5)或者软件（nginx）将请求分发到不同的服务主机中进行处理，很明显，这里的蛋糕就相当于我们的web...下面我画张图片简单说明这个模型： ? 那么使用负载均衡有什么好处呢？首先优化资源利用率，最大化吞吐量，减少延迟，再者系统的伸缩性和可靠性也得到了相应的保障。...，其中比较重要的两个是upstream和proxy_pass,upstream块定义一个后端小集群，里边配置相关的Server组成这个集群，同时upstream为这个集群起个相应的名字，本实例叫myapp1...另外，如果你在upstream中的server指令中指定了协议名，那么在proxy_pass指令中就不需要加上协议名称了。...request时报出502错误了，那么下次nginx负载均衡时就会在upstream块中将Server A排除掉，不分发请求给到Server A了。
这是两支团队首次大规模联合设计，尝试把系统架构和机器学习需求深度绑定，虽然理想情况下最好能保持解耦，但现实操作时必然有所妥协。...当算力持续增长、而数据增长放缓时，数据会成为瓶颈。这时候就必须创新算法，用更多算力从相同数据中榨取更多价值。 此外，系统层面也得改进。...而其中一段数据刚好触发了 PyTorch 的这个错误路径，造成了一个非常低频的 bug，具体表现是非法内存访问，内存偏移计算错了。...这 bug 从早期到训练中期都有，涵盖了大概 40% 的项目阶段。有个工程师在检查输入到复杂内核的参数时，发现了某个输入来自 Pytorch 一个相当偏门的代码路径。...他最喜欢的一个解释是：这个世界的数据中，有用的概念其实是稀疏分布的，而且这是一种幂律分布：比如最重要的前 100 个概念，只在大约 1% 的文档中出现。这说明世界是“长尾”的。
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