http://www.eygle.com/internal/shared_pool-1.htm
记录下如何使用python中的boto3，连接并操作S3对象服务 # python版本 boto3 api官方文档 # -*- coding: utf-8 -*- """ @Time : 2021/9/23 17:19 @Author : summer @File : s3_client.py @Software: PyCharm """ import json import os from collections import defaultdict import urllib3 imp
Bucket翻译成中文为桶，正如其名，桶里面可以放东西。本文要介绍的Bucket是boltdb中的桶，它是一个数据结构。boltdb中每个Bucket是一颗B+树，它里面存放一批key-value数据对。
哈希表是一种常用的数据结构，它通过哈希函数将键映射到存储位置，从而实现高效的数据访问和插入操作。
bucket index是整个RGW里面一个非常关键的数据结构，用于存储bucket的索引数据，默认情况下单个bucket的index全部存储在一个shard文件（shard数量为0，主要以OMAP-keys方式存储在leveldb中），随着单个bucket内的Object数量增加，整个shard文件的体积也在不断增长，当shard文件体积过大就会引发各种问题。
Bucketing可以让你速分类报表的记录而不用创建公式或自定义字段。当你创建一个Bucket字段后,你可以定义多个组(buckets)用于分类报表中的记录。
使用boto进行https的连接失败, validate_certs设置成True或False没有任何作用
在算法高级篇的课程中，我们将探讨两种非常有趣的排序算法：桶排序（ Bucket Sort ）和基数排序（ Radix Sort ）。这两种排序算法虽然不如快速排序和归并排序那样出名，但在某些特定情况下，它们能够以线性时间复杂度（ O ( n )）运行，而不是标准排序算法的 O ( n log n )。
#_*_coding:utf-8_*_ #yum install python-boto import boto import boto.s3.connection #pip install filechunkio from filechunkio import FileChunkIO import math import threading import os import Queue class Chunk(object): num = 0 offset = 0 len =
bucket4j类库是一款优秀的java限流类库，可以用来限流，也可以用作简单调度。
文章目录 一、python对接MinIO 1.首先执行命令安装包 2.创建客户端 3.桶操作 3.1 创建桶 3.2 查询桶 3.2.1 查询桶和判断桶是否存在 3.2.2 列出桶的对象信息 3.3 删除桶 3.4 桶的策略配置 3.4.1 策略查询 3.4.2 策略设置 3.4.3 策略删除 3.5 桶的通知配置 3.5.1 桶的通知配置 3.5.2 桶的通知设置 3.5.3 桶的通知删除 3.6 桶的前缀和后缀事件 3.7 桶的加密配置 3.7.1 加密查询 3.7.2 加密设置 3.7.3
问题描述 社区群里有人说删除bucket以后还有部分数据残留，用的ceph 10.2.x版本做的验证 测试用例 from boto.s3.connection import S3Connection import boto conn = boto.connect_s3( aws_access_key_id = '', aws_secret_access_key = '', host = 's3.cephbook.com',
工作中存储集群使用了 Ceph 技术，所用的是版本是 Luminous 12.2.4，因为刚刚上手 Ceph，不少概念和问题也都是头一次听说，比如这次的自动分片（auto resharding）。不得不说，Ceph 对象存储目前还是不够完善，Luminous 对于 bucket 中存储大量数据的支持还是不够理想，这造成了不小的使用不便。虽然 Ceph 在着手解决，但还没有达到足够理想的状态。
答：聚合分析，英文为Aggregation，是es除搜索功能外提供的针对es数据做统计分析的功能。特点如下所示：
tensorflow的编码原则是,先构建计算图,然后再去执行计算图(sess.run()).这就会导致一个问题,我们无法在运行的过程中动态的更改图的结构.我们能做的就是,先构建出完整的图,然后可以去执行其子图. tensorflow中的bucket就是基于这么一种思想.
考虑到一种需求场景，我们需要统计系统qps、每秒平均错误率等。qps表示每秒的请求数目，能想到的最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间，所以计数是其中最核心的部分。通常我们的额系统是工作在多线程的环境下，所以计数我们可以考虑使用AtomicInteger/AtomicLong系列，AtomXXX中没有使用锁，使用的是循环+CAS，在多线程的条件下可以在一定程度上减少锁带来的性能损失。但是在竞争特别激烈的情况，会大量出现cas不成功的情况带来性能上的开销。为了更进一步分散线程写的压力，JDK8中引入了LongAdder，前面的博客中介绍了LongAdder，LongAdder会分成多个桶，将每个线程绑定到固定的桶空间中进行读写，计数可以对所有的桶中的值求总数。前面提到求qps最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间，这样的方法虽然简单但是对有一定的问题，比如说统计出的qps跳跃性会比较大，不够平滑等。在本文中将介绍HystrixRollingNumber，这个数据结构在统计qps等类似的求和统计的场景下非常有用。
文章来源：火线Zone社区，链接：https://zone.huoxian.cn/d/907-aws-s3
基于city划分buckets, 划分出来两个bucket，一个是北京bucket，一个是上海bucket
.NET利用ArrayPoolPool<T>和MemoryPool<T>提供了针对Array/Memory<T>的对象池功能。最近在一个项目中需要使用到针对字节数组的对象池，由于这些池化的字节数组相当庞大，我希望将它们分配到POH上以降低GC的压力。由于ArrayPoolPool<T>没法提供支持，所以我提供了一个极简的实现。
左边那个就是directory page，它有一个参数叫做global depth，1<<global depth为directory的大小。它存储了指向各个bucket page的指针。bucket page里面存储的则是实际的数据（在本实验中是std::pair类型的键值），每个bucket都有一个自己的local depth。
因为公司有用到S3，所以整理了一个S3的简单入门教程。当然，入门之后有其他更高级的用法需求，就靠自己去查文档了。入门的教程能让你快速上手，不至于翻阅一堆文档，容易被劝退。这里主要是介绍如何用cli去操作S3。
1 PartⅠ 引言 线上数据库的运维，往往避不开对语句执行时间的监控，实际业务运行中若出现明显、频繁的慢查询或慢写入，则我们需要格外地注意，及时定位问题出现的原因。 这时候，如果数据库自身能够提供实例上语句执行时间的统计，做到可宏观（能够观察整体执行时间分布情况）、可微观（能够定位执行慢的语句），自然能起到事半功倍的效用。 早在MySQL 8.0以前的版本中，performance_schema表就已经有多个Statement Summary表，用于记录当前或近期的语句执行事件。 mysql> show
hystrix-core-1.5.12-sources.jar!/com/netflix/hystrix/metric/consumer/BucketedCounterStream.java
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本文章首发于语雀! 通过各种高科技功能同步到Hajeekn 的博客 本篇文章参考 Dejavu 的文章和 Scoop 官方文档 Windows 和 MacOS Linux 不一样 Windows 安装软件的途径一般是搜索引擎/软件管家
带"/"斜杠的 dir1，相当于上传yh目录下的所有文件，即类似 "cp ./* "
RGW的index数据以omap形式存储在OSD所在节点的leveldb中，当单个bucket存储的Object数量高达百万数量级的时候，deep-scrub和bucket list一类的操作将极大的消耗磁盘资源，导致对应OSD出现异常，如果不对bucket的index进行shard切片操作(shard切片实现了将单个bucket index的LevelDB实例水平切分到多个OSD上)，数据量大了以后很容易出事。
Kubebuilder is a framework for building Kubernetes APIs using custom resource definitions (CRDs).
Ceph Mgr Prometheus 的模块没有提供用户数据使用量的指标，而在 Ceph 日常运维中，我们希望知道哪个用户用了多少存储容量，或者距离 Quota 还有多少，方便自动化扩容等等，所以推荐一个开源的 prometheus exeporter 来通过 radosgw 来输出用户在 Ceph 集群使用的量。 再次明确一下，这个 usage 的监控，主要需要两方面的指标。
默认情况下只有当单个bucket承载的object数量过多，导致omap过大才会要做reshard，所以理论上reshard操作比较少，但是在开启了Multisite的情况下，一旦对bucket进行了reshard操作，则会破坏原有的元数据对应规则，导致对应的bucket无法进行数据同步，官方从L版本的12.2.8开始才有了如何在Multisite场景下的reshard修复方案。值得注意的是开启了Multisite的环境千万不要开auto reshard。
如何缓解 index shard 过大造成的影响 下面这些都是属于应急操作，属于快速止血止痛，部分操作属高危，一定要谨慎使用。 1 调整OSD的几个op超时参数 下面的几个参数只是用例，具体根据各位线上情况进行调整，但是不宜过大。 osd_op_thread_timeout = 90 #default is 15 osd_op_thread_suicide_timeout = 300 #default is 150 filestore_op_thread_timeout = 180 #d
后端云站经历了几个阶段：放在github+CNAME，遇到不稳定，速度慢；后放到阿里云的云主机，很流畅稳定，唯一的缺点就是收费；现在腾讯云，阿里云都推出了无服务器服务serverless，这种博客的访问量完全在免费范围内，测试了下，完全没问题，放了一个拷贝放到了腾讯云上。链接：http://my-bucket-hexo-1257857641.cos-website.ap-guangzhou.myqcloud.com
上文我们已经对Reduer的前向传播进行了分析，本文就接着来看看如何进行反向传播。
序 本文主要研究一下leaky bucket算法的实现 leaky bucket算法 bucket以一定速率滴水，相当于增加桶容量 bucket有其容量限制，请求过来时bucket满，则直接被抛弃 请求到来时，如果bucket不满，则放入bucket，相当于放行 简单实现 public class LeakyBucket { private final long capacity; private final long leaksIntervalInMillis; private
在分析完核心数据结构后，我们结合使用boltdb的核心过程了解下上述数据结构建立的过程，总结下来核心过程如下：
这篇文章主要讲 map 的赋值、删除、查询、扩容的具体执行过程，仍然是从底层的角度展开。结合源码，看完本文一定会彻底明白 map 底层原理。
常用命令 [root@h101 qshell]# ./qshell_linux_amd64 -h QShell v1.6.0 Options: -d Show debug message -v Show version -h Show help Commands: account Get/Set AccessKey and Se
PHP内核中的哈希表是十分重要的数据结构，PHP的大部分语言特性都是基于哈希表实现的，例如：变量的作用域，寒暑表，类的属性，方法等，zend引擎内部的很多数据都是保存在哈希表中的。
通过上文分析，我们已经知道了 DDP 的基本架构和如何初始化，本文就看看其核心 Reducer 的静态架构。Reducer提供了反向传播中梯度同步的核心实现。
这道题用到了桶排序的思想，但是跟排序没啥关系，思路是这样的，数组中有n个元素，那么就构建n+1个桶，桶的属性有三个，最大值最小值以及是否为空。桶的下标从0到n，然后遍历一遍数组，将其中最小值放到0号桶的位置，最大值放到n号桶的位置，这样的话1~n-1号桶应该放什么数就很清楚了，然后再遍历一遍数组，将其中的所有元素放至应该放到的桶内，并且维护桶的属性，即每个桶的最大值和最小值以及是否为空 最后遍历一遍桶，用当前桶的最小值减去上一个桶的最大值，找到最大的那个数即是答案
前文已经对Reducer如何构建和几个重要场景做了介绍，本文就来分析 Reducer 如何实现前向传播。
时不时地，我们所有人都面临着限制我们的外部 API 的问题——出于多种原因，我们应该限制对我们 API 的调用的某些功能。
PHP的数组zend_array对应的是HashTable。HashTable(哈希表)是一种通过某种哈希函数将特定的键映射到特定值的一种数据结构，它维护着键和值的一一对应关系，并且可以快速地根据键检索到值，查找效率为O(1)。HashTable的示意如图下：
Ceph对象网关是一个构建在librados之上的对象存储接口，它为应用程序访问Ceph 存储集群提供了一个RESTful风格的网关。
# -*- coding=utf-8 # appid 已在配置中移除,请在参数 Bucket 中带上 appid。Bucket 由 BucketName-APPID 组成 # 1. 设置用户配置, 包括 secretId，secretKey 以及 Region # python3 安装 # pip3 install qcloud_cos_py3 # pip3 install cos-python-sdk-v5 from qcloud_cos import CosConfig from qcloud_cos
使用链地址法解决哈希冲突问题，如图所示哈希表每一项中再存储一个数组或链表用于存储hash值相同的元素
lunimous 可以开启 dashborad rgw 通过 prometheus-nginxlog-exporter 可以解析 Nginx 日志，还有一些正则可以去处理，然后通过 relabel 的配置，让其在指标数据上打上标签。
可用的空闲页号信息存储在freelist中，具体位于freelist.go文件中，定义如下：
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