- container_memory_working_set_bytes` 与 `container_memory_usage_bytes` 的区别
强哥之神
prometheus容器dockerk8s
在Prometheus中,container_memory_working_set_bytes与container_memory_usage_bytes的区别如下:计算方式及包含内容:container_memory_usage_bytes:表示容器当前使用的总内存,包括所有内存,不管这些内存是否最近被访问过,也不管其是否可以被操作系统回收,即它包含了缓存、工作集等所有内存部分。container
- Zabbix和Prometheus的区别
运维小贺
zabbixprometheus运维
Zabbix监控平台监控概念对服务的管理,不能仅限于可用性。还需要服务可以安全、稳定、高效地运行。监控的目的:早发现、早治疗。被监控的资源类型:公开数据:对外开放的,不需要认证即可获取的数据私有数据:对外不开放,需要认证、权限才能获得的数据Zabbix是什么?Zabbix是个适用于监控硬件服务器的一款开源的分布式监控方案实施监控的几个方面:数据采集:使用agent(可安装软件的系统上)、SNMP(
- 半导体FAB中的服务器硬件故障监控与预防全方案:从预警到零宕机实战
爱吃青菜的大力水手
服务器运维半导体FAB运维IT运维
服务器硬件故障监控与预防全方案:从预警到零宕机实战关键词:SMART监控RAID预警IPMI传感器性能基线PrometheusZabbix高可用架构一、硬件故障前的7大预警信号(附关联工具)故障类型关键指标监控工具预警阈值磁盘故障Reallocated_Sector_Countsmartctl+smartd>0立即告警Current_Pending_SectorPrometheus+NodeExp
- Istio 深度解析与实战:从原理到应用的全面指南
阿贾克斯的黎明
javaistio网络云原生
目录Istio深度解析与实战:从原理到应用的全面指南一、Istio原理深度剖析1.数据平面2.控制平面二、Istio的安装与部署1.环境准备2.安装Istio3.注入Sidecar三、Istio实战应用场景1.流量管理(1)简单路由(2)流量镜像2.安全防护(1)服务间双向认证(2)基于角色的访问控制(RBAC)3.监控与可观测性(1)启用Prometheus和Grafana(2)查看监控指标四、
- AI原生应用微服务监控:Prometheus+Grafana实战
AI原生应用开发
AI-native微服务prometheusai
AI原生应用微服务监控:Prometheus+Grafana实战关键词:微服务监控、Prometheus、Grafana、AI应用、指标收集、可视化告警、云原生摘要:本文将深入探讨如何为AI原生应用构建完整的微服务监控系统。我们将从基础概念出发,详细介绍Prometheus的指标收集机制和Grafana的可视化能力,并通过实际案例展示如何搭建完整的监控解决方案。文章包含详细的配置示例、架构图解和最
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在微服务架构中,HTTP服务的高效监控对保障系统稳定性至关重要。Prometheus作为云原生监控标杆,通过其Pull模型与灵活的指标体系,结合Python开发的自定义Exporter,可实现HTTP服务性能、可用性及业务指标的全面观测。Prometheus监控核心机制Prometheus采用时间序列数据库存储指标数据,每条数据由指标名称(如http_requests_total)、标签(如met
- 机器学习模型监控警报系统设计:Prometheus+Evidently 实战教程
大熊计算机
机器学习prometheus人工智能
1.系统架构设计:从数据采集到智能告警(1)监控系统核心组件交互图预测请求监控指标告警规则通知渠道预测结果质量报告时序数据模型服务PrometheusExporterPrometheusServerAlertmanager邮件/Slack/WebhookEvidently服务可视化仪表盘图解:系统采用双引擎架构,Prometheus负责基础监控指标采集与告警触发,Evidently执行深度模型分析
- Gitea 服务器监控面板的搭建
shengyin714959
笔记最高笔记服务器gitea数据库
Prometheus是一个开源的服务监控系统和时序数据库。Grafana是一个可视化的数据分析面板,它可以从Prometheus中查询时序数据,绘制漂亮的数据图表。本文作者在实践中使用Prometheus抓取和存储Gitea服务器的运行数据,并基于Grafana提供的开源数据面板创建了一个自己服务器的Gitea性能监控面板。工作原理为了更清晰地理解Prometheus的工作原理,我在下方列出了Pr
- kube-promethesu调整coredns监控
jingleli21
dockerlinux运维
K8s集群版本是二进制部署的1.20.4,kube-prometheus对应选择的版本是kube-prometheus-0.8.0Coredns是在安装集群的时候部署的,采用的也是该版本的官方文档,kube-prometheus中也有coredns的监控配置信息,但是在prometheus的监控页面并没有发现coredns的servicemonitor.。所以我们需要一步步的去排查该问题。先看下c
- Promtail收集docker容器的日志
jingleli21
docker
什么是Promtail?Promtail是Linux操作系统上的一个服务,它会扫描日志文件,并将它们提取到Loki中。Loki是Grafana的一个日志聚合工具,它类似于Prometheus,但主要用于日志数据。Promtail能够自动发现运行中的Docker容器,并抓取它们的日志。Promtail的工作原理Promtail的工作原理可以简单概括为以下几个步骤:监控日志文件:Promtail不断扫
- 16.7 Prometheus+Grafana实战:容器化监控与日志聚合一站式解决方案
少林码僧
prometheusgrafana人工智能langchainllama语言模型机器学习
《Prometheus+Grafana实战:容器化监控与日志聚合一站式解决方案》关键词:容器化监控、日志聚合、Prometheus、Grafana、ELKStack、用户反馈收集容器化监控与日志系统的架构设计在LanguageMentorAgent生产部署中,监控系统需要覆盖以下维度:
- prometheus+grafana+MySQL监控
甲柒
运维监控prometheusgrafanamysql
prometheus+grafana+MySQL监控环境说明操作前提:先去搭建Docker部署prometheus+grafana+...这篇文章的系统Docker部署prometheus+grafana+...的参考文章:Docker部署prometheus+grafana+…-CSDN博客在的节点服务器上搭建MySQL数据库(可以采用直接安装或者docker部署)搭建MySQL数据库的参考文章
- Prometheus + Grafana监控方案详解:从入门到实战
风偷走了蒲公
开发知识PrometheusGrafana监控DevOpsNode.js
Prometheus+Grafana监控方案详解:从入门到实战1.引言在现代分布式系统中,监控是保障系统稳定性的关键。Prometheus作为一款开源的监控工具,结合Grafana的可视化能力,能够提供强大的监控解决方案。本文将详细介绍Prometheus+Grafana的监控方案,并通过丰富的代码示例和应用场景帮助读者快速掌握。2.Prometheus基础2.1Prometheus简介Prome
- Kylin Linux Advanced Server V10 离线安装 Prometheus + Grafana + node_exporter指南
晴空06
操作系统管理工具性能测试kylinlinuxprometheus
离线安装Prometheus+Grafana+InfluxDB指南(KylinLinuxAdvancedServerV10)最终结果展示准备工作在一台有互联网连接的机器上下载所有必要的安装包和依赖准备一个USB驱动器或内部网络共享位置来传输文件确保目标服务器有足够的资源运行这些服务下载离线安装包在有网络的机器上下载以下组件:Prometheuswgethttps://github.com/prom
- Sentinel:微服务稳定性的守护者
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首先,我们要明确Sentinel在微服务架构中的定位。Sentinel并不是一个全功能的监控或追踪系统(比如Prometheus+Grafana组合或Jaeger/Zipkin),它的核心定位是流量控制(TrafficControl)和熔断降级(CircuitBreaking&Degradation)。简单理解,它的任务就是:管住流量:监控服务接口的访问量,当流量超过设定的阈值时,进行拦截(限流)
- OSS监控体系搭建:Prometheus+Grafana实时监控流量、错误码、存储量(开源方案替代云监控自定义视图)
大熊计算机
#阿里云prometheusgrafana开源
1.开源监控方案核心架构设计(1)技术选型对比分析当前主流OSS监控方案可分为三类:云厂商自带监控(如阿里云云监控)开源方案(Prometheus生态)商业APM工具(如Datadog)通过以下维度进行对比:维度云监控自定义视图Prometheus+Grafana商业APM工具数据采集粒度1分钟15秒(可调)10秒存储成本按量收费自控存储周期高额订阅费告警灵活性基础阈值告警支持PromQL复杂逻辑
- java全家桶之35: jvm如何调优
leijmdas
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JVM调优指南:提升性能与稳定性JVM调优是Java应用性能优化的关键环节,合理的调优可以显著提高应用吞吐量、降低延迟并减少资源消耗。以下是系统的JVM调优方法和实践:一、调优基础准备监控先行使用工具收集基线数据:jstat-监控GC情况jstack-分析线程堆栈jmap-内存分析VisualVM/Arthas-可视化监控Prometheus+Grafana-生产级监控确定优化目标吞吐量优先(批处
- 单测覆盖率和通过率的稳定性问题,以及POM文件依赖包版本一致性的挑战
Aliano217
Pom单测覆盖率测试覆盖率代码覆盖率
一、单元测试覆盖率和通过率稳定性解决方案1.测试环境标准化管理容器化部署:使用Docker或Kubernetes创建与生产环境完全一致的隔离测试环境,确保操作系统、中间件、数据库版本等配置完全一致。基础设施即代码(IaC):通过Terraform或Ansible自动化部署测试环境,避免手动配置偏差,实现环境快速复现。环境监控:部署Prometheus等监控工具,实时对比测试环境与生产环境的资源使用
- 高并发下分布式数据库性能下降的解决方法
网硕互联的小客服
分布式数据库
在高并发场景下,分布式数据库性能下降是一个常见的问题。通常表现为查询延迟增加、写入速度变慢或系统资源耗尽。这种情况的原因可能包括数据热点、网络延迟、锁竞争、存储瓶颈等。以下是解决分布式数据库性能下降的详细方法。1.分析性能瓶颈在解决问题之前,需要明确性能下降的原因。可以通过以下方式分析系统瓶颈:监控数据库性能指标:使用监控工具(如Prometheus+Grafana)查看CPU、内存、磁盘I/O和
- 时序库介绍
古朗月行
数据库大数据java
时序库(Time-seriesDatabase,TSDB)是一种专门用于存储和处理时间序列数据的数据库。时间序列数据是一种按照时间先后顺序排列的数据,例如气象数据、生产数据、网络数据等等。常见的时序库有OpenTSDB、InfluxDB、Prometheus等,下面将从基本概念、使用场景、主要特点和使用API等方面进行介绍。基本概念时序数据时序数据是一种按照时间顺序排列的数据,在很多应用场景中都非
- YACE:强大的AWS CloudWatch Prometheus Exporter
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YACE:强大的AWSCloudWatchPrometheusExporteryet-another-cloudwatch-exporterPrometheusexporterforAWSCloudWatch-DiscoversservicesthroughAWStags,getsCloudWatchmetricsdataandprovidesthemasPrometheusmetricswith
- Java 与 MySQL 性能优化:Linux服务器上MySQL性能指标解读与监控方法
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文章目录一、关键性能指标解读1.QPS(QueriesPerSecond)2.TPS(TransactionsPerSecond)3.缓存命中率二、性能监控方法1.使用SHOWSTATUS命令进行监控2.使用Prometheus+Grafana进行监控(1)安装和配置Prometheus(2)安装和配置MySQLExporter(3)安装和配置Grafana(4)创建监控仪表盘三、总结在数据库的日
- MySQL性能监控与优化全攻略
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1.全方位监控体系搭建(1)监控指标分类类别关键指标报警阈值工具性能指标QPS/TPS/响应时间>500ms查询Prometheus资源指标CPU/内存/磁盘IOCPU>80%Grafana连接指标连接数/活跃连接连接数>max_connections*0.8PMM存储指标磁盘空间/表大小磁盘>85%Zabbix(2)主流监控方案对比方案优点缺点适用场景Prometheus+Granfa开源灵活,
- StarRocks+Prometheus+Grafana安装部署
XiaoQiong.Zhang
数据库bigdata大数据
检查服务器环境系统版本>=Centos7.0BE节点确认CPU是否支持AVX2指令集cat/proc/cpuinfo|grepavx2 下载DownloadStarRocksFree|StarRocksDownload|PrometheusDownloadGrafana|GrafanaLabsStarRocks安装(单节点为例)FE]$tar-zxfStarRocks-2.5.6.tar.gz
- 云原生可观测性:追踪技术在企业级应用中的落地
AI云原生与云计算技术学院
AI云原生与云计算云原生wpfai
云原生可观测性:追踪技术在企业级应用中的落地关键词:云原生、可观测性、分布式追踪、企业级应用、微服务、OpenTelemetry、Prometheus摘要:本文深入探讨云原生环境下可观测性体系中的分布式追踪技术,从核心概念辨析到企业级落地实践展开系统分析。通过对比监控与可观测性的本质差异,解析分布式追踪的核心原理与技术架构,结合OpenTelemetry等主流标准阐述端到端追踪的实现路径。文中包含
- 云原生监控体系建设:Prometheus+Grafana的企业级实践
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云原生prometheusgrafana
目录引言云原生监控体系概述什么是云原生监控Prometheus和Grafana的核心角色大模型私有化部署vs云端服务私有化部署的优势与挑战云端服务的优势与挑战决策框架:如何选择合适的部署方式成本模型分析私有化部署的成本构成云端服务的成本构成成本对比与优化策略Prometheus+Grafana的企业级实践架构设计与部署流程关键配置与优化可视化监控仪表盘案例分析:企业级监控实践总结与展望引言在云原生
- Docker监控服务部署
GeminiJM
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Docker监控服务部署记录背景为XScholar文献下载系统搭建监控告警体系,需要部署Prometheus、AlertManager、Grafana等监控服务。项目已有Prometheus和Grafana在运行,需要在此基础上新增AlertManager服务。初始环境状态已有服务Prometheus(端口9090)Grafana(端口3000)NodeExporter(端口9100)XSchol
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SpringBoot应用监控集成记录背景XScholar文献下载应用基于SpringBoot构建,需要接入Prometheus监控系统。应用已部署并运行在服务器上,需要暴露metrics端点供Prometheus采集。初始状态应用信息框架:SpringBoot2.x部署端口:10089服务器:Linux服务器(IPv4/IPv6双栈网络)Prometheus:Docker容器部署已有依赖项目中已包
- 开源夜莺支持MySQL数据源,更方便做业务指标监控了
开源运维监控sremysql
夜莺监控项目最核心的定位,是做一个告警引擎,支持多种数据源的告警。这个版本的更新主要是增加了对MySQL数据源的支持,进一步增强了夜莺在业务指标监控方面的能力。之前版本的夜莺主要聚焦在Prometheus、VictoriaMetrics、ElasticSearch等传统监控数据源上,从上个版本引入ClickHouse开始,夜莺开始支持更多样化的数据源,本次版本迭代则引入了MySQL数据源的支持,给
- prometheus API清理数据
small white poplar
云原生prometheus数据库网络
文章目录清理数据存储原理数据写入流程Block(块)的概念数据压缩过程压缩原理为什么要这样设计压缩时间的影响实际应用建议介绍目录结构标记要删除的数据(delete_series)删除所有标签清理标记的数据(clean_tombstones)最后整理为脚本可用清理数据通过查看官网的查询httpapi文档里有写点我跳转存储原理数据写入流程新收集的指标数据首先写入内存中的WAL(Write-AheadL
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号